Ausgangslage
Die Kluft zwischen KI-Hype und Geschäftsrealität
Was viele erleben
Unternehmen investieren in KI-Projekte, die nach sechs Monaten im Prototyp-Stadium stecken bleiben. Daten liegen in Silos, Teams verstehen die Modelle nicht, und der ROI bleibt eine Hoffnung.
- Datenqualität reicht nicht für brauchbare Vorhersagen
- Fehlende interne Kompetenz zur Modellpflege
- Pilotprojekte schaffen es selten in die Produktion
Wie wir das ändern
Wir beginnen jedes Projekt mit einer Daten- und Prozessanalyse, bevor eine Zeile Code geschrieben wird. So erkennen wir früh, wo KI tatsächlich Wert schafft und wo einfachere Lösungen reichen.
- Klare Machbarkeitsbewertung in zwei Wochen
- Modelle, die Ihr Team selbst überwachen kann
- Produktionsreife Systeme mit messbarem Ergebnis
Leistungen
Was wir konkret anbieten
Prädiktive Modelle für Geschäftsdaten
Wir trainieren Machine-Learning-Modelle auf Ihren historischen Daten: Absatzprognosen, Kundenabwanderung, Wartungsintervalle für Maschinen. Jedes Modell wird mit Ihren realen Kennzahlen validiert, nicht mit akademischen Benchmarks. Typische Projektdauer liegt bei acht bis zwölf Wochen, abhängig von der Datenlage.
Dokumentenverarbeitung mit NLP
Verträge, Rechnungen, Korrespondenz: Wir automatisieren die Extraktion und Klassifikation von Textdaten. Unser System erkennt Schlüsselklauseln in Verträgen, ordnet eingehende E-Mails nach Dringlichkeit und fasst lange Berichte auf das Wesentliche zusammen. Die Genauigkeit liegt bei über 94 Prozent für deutschsprachige Geschäftsdokumente.
Computer Vision für Qualitätskontrolle
Kameras und Algorithmen ersetzen manuelle Sichtprüfungen in Produktion und Logistik. Wir entwickeln Bilderkennungssysteme, die Fehler auf Oberflächen, falsche Verpackungen oder fehlende Bauteile in Echtzeit identifizieren. Die Integration erfolgt direkt in Ihre bestehende Produktionslinie.
KI-Strategie und Datenaudit
Nicht jedes Problem braucht ein neuronales Netz. In einem zweiwöchigen Audit bewerten wir Ihre Dateninfrastruktur, identifizieren die drei bis fünf Anwendungsfälle mit dem höchsten Geschäftswert und erstellen eine Roadmap mit klaren Meilensteinen und Budgetrahmen.
Ablauf
Vom ersten Gespräch zum laufenden System
Daten verstehen
Wir analysieren Ihre vorhandenen Datenquellen, deren Qualität und Zugänglichkeit. Oft genügt ein halber Tag vor Ort, um die Lage realistisch einzuschätzen.
Prototyp bauen
In vier bis sechs Wochen entsteht ein funktionsfähiger Prototyp. Sie sehen erste Ergebnisse an echten Daten und können entscheiden, ob die Richtung stimmt.
Produktionsreife
Wir härten das Modell, bauen Monitoring ein und integrieren es in Ihre IT-Landschaft. Ihr Team erhält eine Schulung zur Interpretation der Ergebnisse.
Begleitung
KI-Modelle veralten, wenn sich Daten ändern. Wir überwachen die Leistung quartalsweise und passen Modelle an neue Gegebenheiten an.
Über uns
Ein Team aus Genf mit Fokus auf angewandte KI
AI Domain Intellect wurde gegründet, weil wir in zu vielen Unternehmen gesehen haben, wie KI-Initiativen an unrealistischen Erwartungen scheitern. Unser Ansatz ist pragmatisch: Wir liefern nur Lösungen, die im Alltag funktionieren.
Unser Kern-Team besteht aus sechs Personen mit Hintergrund in Statistik, Softwareentwicklung und Betriebswirtschaft. Zwei von uns haben zuvor an der EPFL geforscht, vier kommen aus der Industrie. Diese Mischung sorgt dafür, dass wir sowohl die Mathematik als auch die geschäftlichen Rahmenbedingungen verstehen.
Wir arbeiten bevorzugt mit mittelständischen Unternehmen in der Schweiz zusammen: gross genug, um relevante Datenmengen zu haben, aber wendig genug, um Ergebnisse schnell umzusetzen. Branchen wie Pharma-Zulieferer, Maschinenbau, Finanzdienstleistungen und Logistik kennen wir aus eigener Projekterfahrung.
Häufige Fragen
Was Kunden vor dem ersten Projekt wissen wollen
Das hängt stark vom Anwendungsfall ab. Für eine einfache Klassifikation reichen oft einige tausend gelabelte Datensätze. Bei Zeitreihenprognosen empfehlen wir mindestens zwei Jahre historische Daten. Im Datenaudit klären wir, ob Ihre Datenmenge für das gewünschte Ziel ausreicht, bevor Kosten entstehen.
Ja, das ist unser Ziel. Jedes Projekt beinhaltet eine Übergabephase mit Dokumentation und Schulung. Wir nutzen bewusst gängige Frameworks wie scikit-learn, PyTorch oder TensorFlow, damit Ihr internes Team die Modelle warten kann. Falls gewünscht, bieten wir auch einen laufenden Support-Vertrag an.
Ein Datenaudit beginnt bei CHF 8'000. Ein vollständiges Modellprojekt von der Analyse bis zur Produktionsintegration liegt typischerweise zwischen CHF 35'000 und CHF 120'000. Wir arbeiten mit festen Meilensteinen und transparenter Abrechnung, keine offenen Stundenkontingente.
Alle Daten bleiben in der Schweiz. Wir arbeiten auf dedizierten Servern bei einem Schweizer Hosting-Anbieter und schliessen mit jedem Kunden eine Vertraulichkeitsvereinbarung ab. Auf Wunsch arbeiten wir auch direkt auf Ihrer Infrastruktur, ohne dass Daten unser Netzwerk verlassen.
Grundsätzlich ja, sofern das Startup bereits Kundendaten oder Betriebsdaten hat, mit denen wir arbeiten können. Für Pre-Revenue-Startups bieten wir ein reduziertes Strategiepaket an, das die KI-Architektur für die spätere Skalierung vorbereitet.
Kontakt
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Mo–Fr, 08:30–17:30 Uhr