Wir entwickeln KI-Systeme, die konkrete Geschäftsprobleme lösen. Keine Buzzwords, keine Folien-Schlachten. Stattdessen funktionierende Modelle, die sich in Ihren Alltag einfügen.
Projekt besprechen
Und wie wir dafür sorgen, dass Ihres nicht dazu gehört.
Vier Leistungsbereiche, die aufeinander aufbauen oder einzeln buchbar sind.
In zwei bis drei Workshops bewerten wir Ihre Datenlandschaft, IT-Infrastruktur und Prozesse. Am Ende erhalten Sie einen Bericht mit konkreten Use Cases, priorisiert nach Aufwand und erwartetem Nutzen. Dauer: typischerweise zwei Wochen.
Wir bauen Machine-Learning-Modelle für Ihre spezifischen Fragestellungen: Absatzprognosen, Anomalie-Erkennung in Produktionsdaten, automatische Dokumentenklassifikation oder Chatbot-Logik. Jedes Modell wird mit Ihren eigenen Daten trainiert und validiert, nicht mit generischen Benchmarks.
Ein Modell nützt wenig, wenn es nicht in Ihrem ERP, CRM oder Produktionssystem läuft. Wir übernehmen die technische Integration via REST-API, Batch-Pipelines oder Echtzeit-Streaming. Dabei achten wir auf Datenschutz-Konformität nach Schweizer Recht und DSGVO.
Nach dem Go-Live überwachen wir die Modellperformance, erkennen Datendrift frühzeitig und trainieren bei Bedarf nach. Monatliche Reports zeigen Ihnen, welchen messbaren Effekt die KI auf Ihre Kennzahlen hat.
Fünf Phasen, transparent und nachvollziehbar.
Wir hören zu. Was ist Ihr Geschäftsproblem? Welche Daten existieren? Wie sieht die IT-Landschaft aus? Dieses Gespräch dauert 60 bis 90 Minuten und ist kostenlos.
Unsere Ingenieure prüfen Ihre Datenquellen auf Qualität, Vollständigkeit und Zugänglichkeit. Oft zeigt sich hier, dass weniger Daten nötig sind als vermutet.
Innerhalb von vier bis sechs Wochen bauen wir einen funktionierenden Prototyp. Sie sehen erste Ergebnisse, bevor grössere Budgets fliessen.
Der Prototyp wird mit realen Betriebsdaten getestet, optimiert und in Ihre Systeme integriert. Schulungen für Ihr Team gehören dazu.
Wir bleiben an Bord. Monatliches Monitoring, Nachtraining bei Datendrift, Erweiterungen bei neuen Anforderungen.
Vier Beispiele, anonymisiert, aber mit echten Zahlen.
Eine Absatzprognose auf Artikelebene reduzierte den Lagerbestand um 22 % bei gleichzeitig höherer Lieferfähigkeit. Das Modell verarbeitet wöchentlich 1,4 Millionen Datenpunkte und liefert Empfehlungen direkt ins Warenwirtschaftssystem.
Automatische Klassifikation eingehender Schadenmeldungen verkürzte die Bearbeitungszeit von durchschnittlich 4,2 Tagen auf 1,1 Tage. Die Fehlerquote bei der Zuordnung sank um 67 %.
Predictive Maintenance auf Basis von Sensordaten aus 340 Maschinen. Ungeplante Stillstände gingen im ersten Jahr um 38 % zurück. Der Return on Investment wurde nach neun Monaten erreicht.
Ein NLP-Modell extrahiert relevante Informationen aus Arztbriefen und befüllt strukturierte Felder im Kliniksystem. Pro Arztbrief spart das Pflegepersonal rund sieben Minuten manueller Eingabe.
Basel ist ein Knotenpunkt für Pharma, Chemie und Logistik. Genau in diesen Branchen entstehen riesige Datenmengen, die sich mit KI in Wettbewerbsvorteile verwandeln lassen. Unser Standort an der Dorfstrasse erlaubt kurze Wege zu Kunden in der gesamten Nordwestschweiz.
Gleichzeitig arbeiten wir remote mit Teams in Bern, Zürich und Genf. Die Infrastruktur steht, die Prozesse sind erprobt.
Beschreiben Sie uns kurz, worum es geht. Wir melden uns innerhalb von zwei Arbeitstagen mit einer ersten Einschätzung.
16535 Dorfstrasse, 4051 Basel, Basel-Stadt, Switzerland
Telefon: +41 61 248 48 06
E-Mail: [email protected]