// Artificial Intelligence Beratung
Kein Buzzword-Bingo. Pro AI Consulting entwickelt konkrete ML-Modelle und Automatisierungen für Schweizer Unternehmen. Von der Analyse bis zum produktiven System.
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// Was wir tun
Jedes Projekt beginnt mit der Frage: Welches Problem kostet Sie am meisten Zeit oder Geld? Daraus leiten wir die passende AI-Lösung ab.
Wir trainieren Klassifikations-, Regressions- und Clustering-Modelle auf Ihren eigenen Daten. Typische Trainingsdauer: zwei bis sechs Wochen, abhängig von Datenqualität und Komplexität. Sie erhalten ein dokumentiertes Modell, das Ihr Team selbst weiter betreiben kann.
Rechnungsverarbeitung, Kundensupport-Triage, Qualitätskontrolle in der Fertigung: Wir identifizieren repetitive Abläufe und ersetzen sie durch AI-gestützte Pipelines. Ein Logistikunternehmen in Biel konnte damit 340 Arbeitsstunden pro Monat einsparen.
Ohne saubere Daten kein brauchbares Modell. Wir strukturieren Ihre Datenquellen, definieren Pipelines für ETL und Feature Engineering und sorgen dafür, dass Ihr Data Warehouse für ML-Workloads bereit ist. Das dauert oft nur drei Wochen.
Bilderkennung für Qualitätsprüfung, Dokumentenklassifikation oder medizinische Bildanalyse. Wir arbeiten mit PyTorch und TensorFlow, deployen auf GPU-Clustern oder direkt auf Edge-Geräten in Ihrer Produktionshalle.
Sentiment-Analyse von Kundenfeedback, automatische Zusammenfassung von Verträgen, Chatbots mit echtem Sprachverständnis. Wir setzen auf Fine-Tuning bestehender Sprachmodelle, angepasst an Ihren Fachbereich und Ihre Terminologie.
Halbtägige oder ganztägige Workshops für Ihr Team. Keine PowerPoint-Schlachten: Ihre Mitarbeitenden arbeiten an realen Datensätzen und lernen, wie sie Modelle bewerten, Bias erkennen und Ergebnisse interpretieren.
// Wie wir arbeiten
Jedes AI-Projekt folgt bei uns einem klaren Ablauf. So wissen Sie zu jedem Zeitpunkt, wo wir stehen und was als Nächstes kommt.
In einem zweistündigen Workshop klären wir, welches Geschäftsproblem gelöst werden soll. Wir schauen uns vorhandene Daten an, prüfen deren Qualität und definieren messbare Erfolgskriterien. Am Ende steht ein Dokument mit Scope, Zeitrahmen und geschätztem Aufwand.
Rohdaten werden bereinigt, normalisiert und in Features umgewandelt. Fehlende Werte behandeln wir je nach Kontext durch Imputation oder Ausschluss. Dieser Schritt macht bei den meisten Projekten 40 bis 60 Prozent der Gesamtzeit aus.
Wir testen mehrere Algorithmen parallel, von Gradient Boosting bis zu neuronalen Netzen. Jedes Modell wird gegen eine Baseline verglichen. Sie sehen die Ergebnisse in einem Dashboard mit Precision, Recall und F1-Score.
Das beste Modell wird als API oder Microservice in Ihre bestehende Infrastruktur eingebaut. Wir nutzen Docker-Container und CI/CD-Pipelines, damit Updates ohne Downtime möglich sind. Monitoring-Alerts informieren Sie, wenn die Modellperformance unter einen Schwellenwert fällt.
Nach dem Go-live überwachen wir das System für drei Monate. Drift-Detection erkennt, wenn sich die Eingangsdaten verändern und ein Re-Training nötig wird. Danach übergeben wir den Betrieb an Ihr Team oder bleiben als Support-Partner.
Unser Büro liegt in Neuchâtel, direkt an der Bahnhofstrasse. Von hier aus betreuen wir Kunden in der gesamten Schweiz.
// Häufig gefragt
// Kontakt aufnehmen
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