Lösungen / KMU
Wir beginnen mit einem Problem und einem produktiv genutzten System, und Sie entscheiden, was danach kommt.
Diese Szenarien sind Beispiele. Keines beschreibt einen Kunden.
Detailhandel und E-Commerce
Was wir bauen würden
Eine Content-Pipeline, die aus Lieferantendaten Produktseiten auf Deutsch, Französisch, Italienisch und Englisch erstellt, nach Ihrem Leitfaden für die Tonalität und Ihrem Glossar. Die Redaktion prüft jede Serie neben den Quelldaten, bevor sie veröffentlicht wird.
Mistral, Akeneo API, Python
Detailhandel und E-Commerce
Was wir bauen würden
Tägliche Nachfrageprognosen pro Filiale und Produkt, die kantonale Feiertage, Wetter, Aktionen und lokale Anlässe berücksichtigen. Die Disponenten erhalten Bestellvorschläge mit den wichtigsten Einflussfaktoren, und die Modelle werden wöchentlich neu trainiert, wobei die Genauigkeit pro Filiale verfolgt wird.
LightGBM, dbt, Airflow, MLflow
Detailhandel und E-Commerce
Was wir bauen würden
Eine hybride Suche, die Stichwortsuche mit mehrsprachiger semantischer Suche über den Katalog kombiniert, damit eine Anfrage die richtigen Produkte findet, in jeder Sprache und Formulierung. Sie läuft neben der heutigen Suchmaschine und wird anhand echter Suchprotokolle abgestimmt.
OpenSearch, BGE-M3, Python
Uhren und Luxus
Was wir bauen würden
Ein Annahme-Assistent, der die Fotos und die Beschreibung des Kunden liest, ähnliche frühere Reparaturen findet und einen vorläufigen Kostenvoranschlag mit den wahrscheinlichen Arbeitsschritten und Teilen entwirft. Ein Uhrmacher bestätigt oder korrigiert den Entwurf, und jeder korrigierte Kostenvoranschlag kommt zu den Beispielen für die nächsten hinzu.
PyTorch, FAISS, FastAPI, Salesforce API
Pharma und Life Sciences
Was wir bauen würden
Ein Literatur-Agent, der jede Woche PubMed zu den Themen jedes Teams abfragt, Abstracts nach dessen Kriterien sichtet und eine kurze Übersicht mit Links verschickt, samt dem Grund, weshalb jede Publikation ausgewählt wurde. Die Wissenschaftler bewerten die Auswahl, und das schärft die Sichtung der folgenden Woche.
PubMed API, BGE-M3, LangGraph, Microsoft Teams
Die meisten KMU beginnen mit einem Prozess, der zu lange dauert. Wir wählen ihn mit Ihnen aus, bauen auf den Werkzeugen auf, für die Sie bereits bezahlen, und machen die Betriebskosten ab der ersten Schätzung sichtbar.
Ein Ingenieur bei uns und eine Person bei Ihnen, die den Prozess kennt und die Ergebnisse testen kann.
Ein Festpreis für einen definierten Umfang, dazu die geschätzten Monatskosten für Hosting und Modelle, bevor wir beginnen.
Meist entscheidet der Inhaber oder eine Führungsperson. Ein Projekt kann deshalb bald nach dem ersten Gespräch starten, sobald der Umfang feststeht.
Ein Werkzeug, das Ihr Team für echte Arbeit nutzt, typischerweise innert weniger Wochen.
Nein. Wir bauen das System, nehmen es in Betrieb, dokumentieren es und schulen die Personen, die damit arbeiten werden. Support danach gibt es, wenn Sie ihn wünschen.
Hosting und Modellnutzung schätzen wir vorab, damit Sie die monatlichen Kosten sehen, bevor Sie sich festlegen. Bei den Volumen eines KMU genügt oft ein kleiner Server oder eine API mit Abrechnung nach Nutzung.
Ja. Die meisten Projekte binden bestehende Werkzeuge wie Ihren Shop, Ihr ERP, Ihr CRM oder Ihre Dokumentenablage über deren APIs an.
Manchmal, für den Forschungsteil. Innosuisse und kantonale Programme können Arbeiten einer Schweizer Forschungsinstitution finanzieren; unsere eigene Arbeit wird separat verrechnet. Wir sagen Ihnen, ob Ihr Projekt passt.
Wir beginnen mit einer Machbarkeitsstudie auf Ihren eigenen Daten, damit Sie Ergebnisse sehen, bevor etwas versprochen wird.