Individuelle KI-Lösungen für den Mittelstand
Wir entwickeln KI-Lösungen für konkrete betriebliche Aufgaben: von Anomalieerkennung und Prognosen bis zur Verarbeitung von Dokumenten und Unternehmenswissen.
Projekt besprechenIhr Anwendungsbedarf
Datenaufbereitung, Modellauswahl, Evaluation und Systemintegration gehören zum Entwicklungsumfang.
Standardsoftware bildet Ihre fachlichen Anforderungen nicht ausreichend ab, oder Sie möchten vorhandene Daten gezielt für eine neue Anwendung nutzen.
Was Sie erhalten
Eine individuell entwickelte KI-Anwendung mit geprüften Ergebnissen, dokumentierten Schnittstellen und einem abgestimmten Konzept für den Einsatz.
Unser Leistungsumfang
- Daten und fachliche Zielgrößen aufbereiten
- Modelle und Verfahren auswählen, entwickeln und evaluieren
- Ergebnisse, Unsicherheit und Fehlerfälle nachvollziehbar machen
- KI über APIs und Anwendungen in bestehende Abläufe integrieren
So gehen wir vor
- 01
Aufgabe & Daten
Wir definieren den Anwendungsfall, die Datenbasis und fachliche Abnahmekriterien.
- 02
Modell & Anwendung
Wir entwickeln und vergleichen geeignete Verfahren und implementieren die benötigten Schnittstellen.
- 03
Evaluation & Einsatz
Wir prüfen die Lösung mit repräsentativen Fällen und integrieren sie in den vereinbarten Betriebsablauf.
Rahmen der Zusammenarbeit
Die Eignung einer Lösung wird anhand der konkreten Aufgabe und repräsentativer Daten bewertet. Modellgüte, fachliche Prüfung und Anforderungen an den Betrieb werden vor dem Einsatz gemeinsam festgelegt.
Aufwand und Zeitrahmen hängen unter anderem von Datenzugang, Qualität, Schnittstellen und Ihren Anforderungen an den Betrieb ab. Diese Punkte klären wir, bevor ein konkreter Auftrag beginnt.
Häufige Fragen
Welche KI-Lösungen entwickeln Sie?
Unser Schwerpunkt liegt auf datenbezogenen Anwendungen: Anomalieerkennung, Prognosen, Dokumentenverarbeitung und die Nutzung von Unternehmenswissen. Die Auswahl des Verfahrens folgt der Aufgabe.
Entwickeln Sie auch ohne große Sprachmodelle?
Ja. Für strukturierte Daten und Zeitreihen sind statistische Verfahren und klassische Machine-Learning-Modelle häufig geeignete Bausteine. Große Sprachmodelle kommen für passende sprach- und dokumentenbezogene Aufgaben hinzu.
Gibt es ein umgesetztes Projekt?
Ein produktiv eingesetztes Projekt bewertet Verbrauchsdaten, erkennt Abweichungen vom modellierten Erwartungswert und stellt priorisierte Auffälligkeiten für die fachliche Prüfung bereit.