Artificial Intelligence Leistungen im Detail
Auf dieser Seite erklären wir, was jede unserer Dienstleistungen konkret umfasst, wie ein Projekt typischerweise abläuft und welche Ergebnisse Sie erwarten können.
Unsere vier Leistungsbereiche
Maschinelles Lernen und Vorhersagemodelle
Wir entwickeln Modelle, die aus historischen Daten Muster erkennen und daraus Vorhersagen ableiten. Ein typisches Beispiel: Ein Logistikunternehmen wollte wissen, welche Sendungen mit hoher Wahrscheinlichkeit verspätet ankommen. Wir haben ein Modell auf Basis von drei Jahren Versanddaten trainiert, das Verspätungen mit 89 % Trefferquote vorhersagt. Die Disposition kann jetzt proaktiv reagieren, statt erst nach Kundenbeschwerden.
Was im Paket enthalten ist:
- Datenanalyse und Aufbereitung Ihrer bestehenden Datensätze
- Auswahl und Training geeigneter Algorithmen (Gradient Boosting, neuronale Netze, Random Forest, je nach Datenlage)
- Validierung anhand von Testdaten mit dokumentierter Genauigkeit
- Deployment als REST-API oder direkte Integration in Ihr ERP-System
- Drei Monate Monitoring nach Go-Live, inklusive Modell-Nachtraining bei Datenverschiebungen
Prozessautomatisierung mit KI
Nicht jede Automatisierung braucht KI. Aber wenn unstrukturierte Daten im Spiel sind, etwa gescannte Rechnungen, E-Mails in verschiedenen Sprachen oder handschriftliche Notizen, dann reichen einfache Regeln nicht aus. Hier setzen wir an.
Ein Beispiel aus der Praxis: Ein Basler Handelsunternehmen erhält täglich rund 200 E-Mails von Lieferanten. Früher hat eine Mitarbeiterin jede E-Mail gelesen, die Bestellbestätigung extrahiert und manuell ins Warenwirtschaftssystem eingetragen. Heute erledigt das unser System. Die Mitarbeiterin prüft nur noch Ausnahmen, die das System nicht sicher zuordnen kann. Das sind etwa 15 Fälle pro Tag.
- Dokumentenerkennung (OCR) mit Nachverarbeitung durch Sprachmodelle
- E-Mail-Klassifikation und automatische Weiterleitung an die richtige Abteilung
- Datenabgleich zwischen verschiedenen Systemen (SAP, Navision, Salesforce, eigene Datenbanken)
- Fehlerprotokoll und Eskalationsregeln für Grenzfälle
Datenanalyse, Dashboards und Reporting
Viele Unternehmen haben mehr Daten, als sie nutzen. Die Zahlen liegen in Excel-Tabellen, in der Buchhaltungssoftware, im CRM. Niemand hat einen Gesamtüberblick.
Wir verbinden diese Quellen, bereinigen die Daten und bauen Dashboards, die automatisch aktualisiert werden. Kein manuelles Copy-Paste mehr am Monatsende. Die Geschäftsleitung sieht die wichtigsten Kennzahlen in Echtzeit, und das Controlling bekommt am ersten Werktag des Monats einen fertigen Bericht per E-Mail.
- Anbindung an bis zu zehn Datenquellen (Datenbanken, APIs, CSV-Exporte, Cloud-Dienste)
- Datenbereinigung und Normalisierung
- Interaktive Dashboards, browserbasiert, ohne Softwareinstallation
- Automatisierte PDF-Reports mit Versand per E-Mail nach Zeitplan
- Anomalie-Erkennung: Das System meldet ungewöhnliche Abweichungen sofort
KI-Strategie und Beratung
Nicht jedes Unternehmen braucht sofort ein fertiges KI-System. Manchmal ist der erste Schritt eine ehrliche Bestandsaufnahme: Welche Daten sind vorhanden? Wo liegen die grössten Ineffizienzen? Lohnt sich eine KI-Lösung überhaupt, oder reicht eine einfachere Automatisierung?
Wir beraten Geschäftsleitungen und IT-Abteilungen zu genau diesen Fragen. Ohne Verkaufsdruck. Wenn wir nach der Analyse zum Schluss kommen, dass ein KI-Projekt für Sie keinen Sinn ergibt, sagen wir das. Das ist in etwa jedem fünften Beratungsgespräch der Fall.
- Halbtägiger Workshop mit Geschäftsleitung und IT (vor Ort oder remote)
- Datenreifegrad-Analyse: Wie gut sind Ihre Daten für KI-Anwendungen geeignet?
- Kosten-Nutzen-Schätzung für die drei vielversprechendsten Anwendungsfälle
- Schriftlicher Bericht mit konkreten Empfehlungen, Zeitrahmen und Budgetschätzung
- Optional: Begleitung bei der Anbieterauswahl, falls Sie das Projekt nicht mit uns umsetzen möchten
So läuft ein Projekt ab
Jedes Projekt ist anders, aber die Grundstruktur bleibt gleich. Hier die fünf Phasen, die wir bei jedem Auftrag durchlaufen.
Erstgespräch
Wir treffen uns für zwei Stunden, entweder bei Ihnen oder bei uns in Basel. Sie erklären das Problem, wir stellen Fragen zu Daten, Systemen und Zielen. Dieses Gespräch ist kostenlos.
Machbarkeitsanalyse
Innerhalb von fünf Werktagen erhalten Sie eine schriftliche Einschätzung: Ist das Projekt machbar? Was kostet es? Wie lange dauert es? Welche Risiken sehen wir?
Prototyp
In vier bis sechs Wochen bauen wir einen funktionierenden Prototyp. Nicht auf Ihren Produktivdaten, sondern auf einem Testdatensatz. Sie sehen erste Ergebnisse und können Feedback geben.
Produktivstellung
Nach Ihrer Freigabe integrieren wir das System in Ihre bestehende IT-Landschaft. Wir schulen die Mitarbeitenden, die damit arbeiten werden, und dokumentieren alles.
Betrieb und Wartung
KI-Modelle veralten, wenn sich die Daten ändern. Deshalb überwachen wir die Modellleistung und trainieren bei Bedarf nach. Monatliche Wartungsverträge beginnen bei CHF 1200.
Häufig gestellte Fragen
Das hängt stark vom Umfang ab. Ein einfaches Vorhersagemodell auf vorhandenen, sauberen Daten beginnt bei etwa CHF 18 000. Komplexere Projekte mit Datenbereinigung, mehreren Modellen und Systemintegration liegen zwischen CHF 45 000 und CHF 120 000. Wir erstellen immer ein verbindliches Festpreisangebot, bevor wir anfangen.
Nicht unbedingt. Für manche Modelle reichen einige hundert Datensätze, wenn die Datenqualität stimmt. Für Bilderkennungsmodelle brauchen wir in der Regel mindestens 2000 gelabelte Bilder. Im Erstgespräch klären wir, ob Ihre Datenlage ausreicht.
Auf Schweizer Servern bei einem ISO-27001-zertifizierten Anbieter. Daten verlassen die Schweiz nicht, es sei denn, Sie wünschen es explizit. Wir unterzeichnen vor Projektbeginn eine Vertraulichkeitsvereinbarung und einen Auftragsdatenverarbeitungsvertrag.
Ja. Wir liefern den vollständigen Quellcode und die Dokumentation. Wenn Ihre IT-Abteilung das Modell selbst warten möchte, schulen wir Ihr Team dafür. Viele Kunden entscheiden sich aber für unseren Wartungsvertrag, weil Modell-Monitoring und Nachtraining Spezialwissen erfordert.
Nein. Etwa die Hälfte unserer Kunden hat weniger als 50 Mitarbeitende. Entscheidend ist nicht die Unternehmensgrösse, sondern ob ein konkretes Problem vorliegt, das sich mit Daten lösen lässt. Ein Onlinehändler mit 12 Angestellten kann genauso von einer Absatzprognose profitieren wie ein Konzern.