Häufige Fragen zu Artificial Intelligence

Das hängt stark vom Umfang ab. Ein Prototyp, der beweist, ob Ihre Daten für ein bestimmtes Ziel ausreichen, kostet zwischen CHF 8'000 und CHF 25'000. Darin enthalten sind das Daten-Audit, das erste Modell und ein Ergebnisbericht.

Ein vollständiges Projekt mit Integration in Ihre Systeme, drei Iterationsrunden und drei Monaten Wartung liegt typischerweise zwischen CHF 30'000 und CHF 120'000. Wir arbeiten mit Festpreisangeboten nach dem Daten-Audit, nicht mit offenen Stundensätzen.

Bei einem Standardprojekt vergehen acht bis vierzehn Wochen vom Erstgespräch bis zum Go-live. Der grösste Zeitfaktor ist meistens nicht das Modelltraining, sondern die Datenaufbereitung und die Integration in bestehende Systeme.

Komplexere Vorhaben, etwa ein Chatbot, der auf mehrere interne Datenbanken zugreift und in fünf Sprachen funktionieren soll, können sechs Monate dauern.

Nein. Wir übernehmen die gesamte technische Umsetzung. Was wir von Ihnen brauchen, ist eine Ansprechperson, die das Geschäftsproblem kennt und Zugang zu den relevanten Daten hat. Das ist oft jemand aus dem Fachbereich, nicht aus der IT.

Falls Sie langfristig eigene KI-Kompetenz aufbauen wollen, bieten wir Schulungen für Ihr Team an. Zwei Tage Grundlagen, ein Tag Vertiefung zum spezifischen Modell, das wir für Sie gebaut haben.

Für prädiktive Modelle brauchen wir in der Regel mindestens zwölf Monate historische Daten mit der Zielvariable, die Sie vorhersagen wollen. Je mehr Datenpunkte, desto besser, aber Qualität zählt mehr als Quantität. Tausend saubere Datensätze schlagen hunderttausend fehlerhafte.

Für die Dokumenten-Automatisierung reichen 200 Beispieldokumente, um die OCR-Pipeline zu kalibrieren. Für Chatbots brauchen wir Ihre Wissensbasis: Produktkataloge, FAQ-Dokumente, Supporttickets oder interne Handbücher.

Standardmässig in Schweizer Rechenzentren. Unser Hosting-Partner ist Infomaniak mit Standorten in Genf und Winterthur. Falls Sie eigene Cloud-Infrastruktur nutzen (AWS Region Zürich, Azure Switzerland North), arbeiten wir direkt dort.

Wir sind seit 2023 ISO-27001-zertifiziert. Alle Datenübertragungen laufen über verschlüsselte VPN-Tunnel. Nach Projektabschluss löschen wir sämtliche Kopien Ihrer Daten von unseren Systemen, sofern Sie keinen Wartungsvertrag abschliessen.

Genau dafür gibt es die Prototyp-Phase. Wir definieren im Briefing eine Mindestgenauigkeit. Wenn der Prototyp diese nicht erreicht, analysieren wir die Ursache: Liegt es an fehlenden Features? An zu wenig Daten? An einem grundsätzlich nicht vorhersagbaren Phänomen?

Falls die Daten das Ziel nicht hergeben, stellen wir das Projekt ein. Sie zahlen nur den Prototyp, nicht das Gesamtprojekt. Das ist in den letzten drei Jahren bei zwei von 43 Projekten passiert.

Ja, das machen wir regelmässig. Voraussetzung ist, dass wir Zugang zum Quellcode und zu den Trainingsdaten bekommen. Wir starten mit einem Audit des bestehenden Modells: Welche Architektur wurde gewählt? Wie wurde trainiert? Wo liegen die Schwächen?

Oft lässt sich die Leistung durch besseres Feature-Engineering oder eine angepasste Validierungsstrategie deutlich steigern, ohne das Modell komplett neu zu bauen.

Die meisten unserer Projekte kommen aus vier Bereichen: Lebensmittelhandel (Nachfrageprognosen, Lagerhaltung), Logistik (Routenoptimierung, Dokumentenverarbeitung), Finanzdienstleistungen (Betrugserkennung, Risikobewertung) und Pharma (Textanalyse klinischer Studien).

Wir nehmen auch Projekte aus anderen Branchen an, solange die Datenlage stimmt und das Problem klar definiert ist. Ein aktuelles Beispiel: Wir bauen gerade ein Prognosemodell für einen Energieversorger im Kanton Bern, der seinen Stromeinkauf optimieren will.