Software-Entwickler arbeitet an AI software in einem Genfer Büro

AI software, die Ihr Geschäft tatsächlich verändert

Wir bauen intelligente Anwendungen für Schweizer Unternehmen. Keine Foliendecks, keine Buzzwords: lauffähige Software, die in vier bis acht Wochen produktiv ist. Von Genf aus, mit einem Team aus sechs Ingenieuren.

Projekt besprechen
0abgeschlossene Projekte
0% durchschnittliche Genauigkeit
0Wochen bis zum ersten Prototyp
0aktive Kunden in der Schweiz

Was wir konkret liefern

Jedes Projekt startet mit einer Datenanalyse. Erst wenn wir verstehen, welche Daten vorhanden sind, schlagen wir eine Architektur vor. Hier sind die vier Bereiche, in denen wir am häufigsten arbeiten.

Dokumentenverarbeitung

Rechnungen, Verträge, Formulare: Unsere Modelle lesen, klassifizieren und extrahieren strukturierte Daten aus Scans und PDFs. Integration in SAP, Abacus oder Ihre eigene Datenbank ist Teil der Lieferung.

Fallbeispiel: Eine Genfer Anwaltskanzlei verarbeitet 1200 Verträge pro Monat in 40 % weniger Zeit.

Prognosemodelle

Absatzplanung, Personalbedarf, Maschinenausfälle: Wir trainieren Zeitreihenmodelle auf Ihren historischen Daten. Die Vorhersagen aktualisieren sich automatisch, sobald neue Datenpunkte eintreffen.

Fallbeispiel: Ein Logistikunternehmen in Lausanne senkte Lagerkosten um CHF 180'000 pro Jahr.

Datenanalyse und Dashboards

Rohdaten allein helfen niemandem. Wir bauen interaktive Dashboards, die Muster sichtbar machen und Entscheidungen beschleunigen. Technologie: Python, dbt, Metabase oder Grafana, je nach Ihrem Stack.

Fallbeispiel: Ein Retailer in Bern erkennt saisonale Trends jetzt drei Wochen früher als zuvor.

Chatbots und Sprachassistenten

Kundenanfragen beantworten, Termine buchen, interne Wissensdatenbanken durchsuchen: Unsere Assistenten basieren auf grossen Sprachmodellen, die wir mit Ihren Unternehmensdaten verfeinern. Datenschutzkonform gehostet in der Schweiz.

Fallbeispiel: Ein Versicherer beantwortet 68 % der Anfragen ohne menschliches Eingreifen.

So läuft ein Projekt ab

Vom ersten Gespräch bis zur produktiven Software vergehen in der Regel vier bis acht Wochen. Grössere Systeme brauchen zwölf. Hier die fünf Phasen:

1. Daten-Audit (Woche 1)

Wir sichten Ihre vorhandenen Datenquellen, prüfen Qualität und Umfang und identifizieren, wo ein Modell den grössten Hebel hat. Am Ende dieser Woche erhalten Sie ein kurzes Dokument mit Empfehlung und Aufwandschätzung.

2. Prototyp (Woche 2–3)

Ein funktionierender Prototyp auf echten Daten. Keine Mockups, keine Simulationen. Sie testen das Modell mit Ihrem Team und geben Feedback direkt im Prototyp.

3. Feinschliff und Integration (Woche 4–6)

Wir verbessern die Genauigkeit, bauen API-Schnittstellen zu Ihren bestehenden Systemen und richten Monitoring ein. Jede Änderung läuft durch automatisierte Tests.

4. Schulung (Woche 6–7)

Ihr Team lernt, wie die Software funktioniert und wie es Ergebnisse interpretiert. Wir erstellen eine Dokumentation, die tatsächlich gelesen wird: kurz, mit Screenshots, ohne Fachjargon.

5. Betrieb und Wartung

Nach dem Go-live überwachen wir die Modellleistung. Wenn sich Ihre Daten verändern, trainieren wir nach. Wartungsverträge laufen monatsweise, ohne Mindestlaufzeit.

Häufige Fragen

Die Antworten, die wir in fast jedem Erstgespräch geben.

Nicht unbedingt. Für Prognosemodelle empfehlen wir mindestens 12 Monate historischer Daten. Bei Dokumentenverarbeitung reichen oft 200 bis 500 Beispieldokumente. Wir sagen Ihnen im Daten-Audit ehrlich, ob die Datenlage ausreicht.
Standardmässig auf Servern in Zürich (Exoscale oder Azure Switzerland North). Auf Wunsch betreiben wir die Lösung auch on-premise in Ihrem eigenen Rechenzentrum. Daten verlassen die Schweiz nur, wenn Sie das ausdrücklich freigeben.
Das Daten-Audit kostet CHF 2'400 pauschal. Danach hängt es vom Umfang ab. Einfache Dokumentenverarbeitung beginnt bei CHF 15'000, komplexere Prognosesysteme liegen zwischen CHF 35'000 und CHF 80'000. Wir arbeiten mit Festpreisen, nicht nach Stunden.
Ja. Der gesamte Quellcode gehört Ihnen. Wir nutzen Open-Source-Frameworks (PyTorch, scikit-learn, LangChain) und dokumentieren alles so, dass Ihr internes Team oder ein anderer Dienstleister die Arbeit fortsetzen kann.
Vor Projektstart definieren wir gemeinsam zwei bis drei messbare KPIs: etwa die Fehlerrate bei der Dokumentenklassifikation, die eingesparte Arbeitszeit pro Woche oder die Prognosegenauigkeit in Prozent. Diese KPIs überprüfen wir nach vier Wochen Betrieb.

Lassen Sie uns reden

Beschreiben Sie kurz, was Sie vorhaben. Wir melden uns innerhalb von 24 Stunden mit einer ersten Einschätzung.

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