Lagerverwaltung automatisiert

Ein Basler Logistikunternehmen mit 120 Mitarbeitenden hat seine Bestandsprognosen durch ein massgeschneidertes ML-Modell um 34 % verbessert. Die Implementierung dauerte acht Wochen, inklusive Datenbereinigung und Schulung des Teams.

R. Meier, Betriebsleiter, Logistikfirma Region Nordwestschweiz

Kundenanfragen in Minuten statt Stunden

Ein mittelgrosser Versicherer in der Deutschschweiz setzt seit März 2025 einen von uns trainierten Chatbot ein. Die durchschnittliche Antwortzeit auf Standardanfragen sank von 4,2 Stunden auf unter 6 Minuten. Das Support-Team konzentriert sich jetzt auf komplexe Fälle.

K. Brunner, Leiterin Kundenservice

Artificial Intelligence für Schweizer Unternehmen, die konkrete Ergebnisse brauchen

Wir sitzen am Hirschengraben in Basel und arbeiten mit Firmen zusammen, die KI nicht als Schlagwort, sondern als Werkzeug verstehen. Keine Foliendecks ohne Substanz. Stattdessen: funktionierende Modelle, saubere Daten, messbare Wirkung.

Passt Artificial Intelligence zu Ihrem Vorhaben?

Nicht jedes Problem braucht ein neuronales Netz. Manchmal reicht eine gut strukturierte Datenbank. Wir helfen Ihnen, das ehrlich einzuschätzen, bevor Budget fliesst.

Typische Signale, dass KI bei Ihnen Sinn ergibt: Sie haben wiederkehrende Entscheidungen, die auf Daten basieren. Ihr Team verbringt Stunden mit Sortier- oder Klassifikationsaufgaben. Oder Sie möchten Muster in grossen Datenmengen erkennen, die ein Mensch schlicht nicht überblicken kann.

Wenn keines dieser Signale zutrifft, sagen wir Ihnen das offen. Wir verdienen lieber Vertrauen als einen Auftrag, der keinen Nutzen bringt.

Datenvolumen über 10'000 Datensätze pro Monat
Wiederkehrende manuelle Klassifikation
Prognosen, die aktuell auf Bauchgefühl basieren
Textdaten (E-Mails, Berichte), die unstrukturiert vorliegen
Weniger als 500 Datenpunkte insgesamt
Kein internes Datenmanagement vorhanden

Ressourcen und Werkzeuge

Datenqualitäts-Audit

Wir prüfen Ihre bestehenden Datenquellen auf Vollständigkeit, Konsistenz und Nutzbarkeit für maschinelles Lernen. Dauer: zwei bis fünf Arbeitstage, je nach Umfang. Sie erhalten einen Bericht mit konkreten Handlungsempfehlungen.

Einstieg

Prototyp-Sprint

In vier Wochen bauen wir einen funktionierenden KI-Prototyp auf Basis Ihrer echten Daten. Sie sehen das Ergebnis live, nicht in einer Präsentation. Danach entscheiden Sie, ob eine Skalierung sinnvoll ist.

Validierung

Modell-Integration

Bestehende ML-Modelle werden in Ihre IT-Landschaft eingebettet: API-Anbindung, Monitoring, Versionierung. Wir arbeiten mit Python, TensorFlow, PyTorch und gängigen Cloud-Diensten. Die Übergabe an Ihr Team gehört zum Auftrag.

Produktion

KI-Schulung für Teams

Halbtägige oder ganztägige Workshops für Fach- und Führungskräfte. Kein Folienvortrag, sondern Arbeit an realen Szenarien aus Ihrem Unternehmen. Maximal 12 Teilnehmende pro Durchführung, damit Fragen Platz haben.

Wissenstransfer

Laufende Modellpflege

Modelle veralten. Daten verändern sich. Wir überwachen die Performance Ihrer KI-Systeme monatlich, trainieren nach und passen Schwellenwerte an. Vertragslaufzeit: ab sechs Monaten.

Betrieb

Datenschutz-Begleitung

Jedes KI-Projekt berührt personenbezogene Daten oder Geschäftsgeheimnisse. Wir dokumentieren Datenflüsse, erstellen Datenschutz-Folgenabschätzungen und arbeiten mit Ihrem Rechtsteam zusammen, damit alles DSG-konform bleibt.

Compliance

Unser Datenteam bei der Arbeit an KI-Modellen in Basel

Warum Basel?

Die Region hat eine der höchsten Dichten an Pharma-, Chemie- und Logistikunternehmen in Europa. Diese Branchen produzieren riesige Datenmengen und stehen unter Regulierungsdruck. Genau dort entfaltet KI ihren grössten Hebel.

Unser Büro am Hirschengraben liegt zehn Minuten vom Bahnhof SBB entfernt. Persönliche Treffen gehören für uns zum Projektalltag, nicht nur ein Videocall pro Quartal.

Ihr Weg zur funktionierenden KI-Lösung

Jedes Projekt folgt einem klaren Ablauf, den wir gemeinsam anpassen. Hier ist der typische Rahmen.

Erstgespräch und Problemdefinition

60 Minuten, kostenlos, vor Ort oder per Video. Wir hören zu, stellen gezielte Fragen zu Ihren Daten und Prozessen und bewerten, ob KI einen messbaren Vorteil bringt.

Datenanalyse und Machbarkeitsstudie

Wir sichten Ihre Daten, identifizieren Lücken und schätzen den Aufwand realistisch ein. Am Ende steht ein kurzes Dokument mit Empfehlung, Zeitplan und Kostenschätzung.

Prototyp und Validierung

Ein funktionierendes Modell auf echten Daten. Sie testen es, wir messen die Genauigkeit, und gemeinsam entscheiden wir über den nächsten Schritt.

Produktivsetzung und Übergabe

Integration in Ihre Systeme, Schulung Ihres Teams, Dokumentation. Ab diesem Punkt läuft das Modell im Alltag. Wir bleiben erreichbar für Rückfragen.

Leistungsmatrix im Überblick

Leistung	Umfang	Typische Dauer	Ergebnis
Datenqualitäts-Audit	Bis 20 Datenquellen	2 – 5 Tage	Bericht mit Massnahmenplan
Prototyp-Sprint	1 Anwendungsfall	4 Wochen	Lauffähiges ML-Modell
Integration	API, Monitoring, CI/CD	6 – 10 Wochen	Produktives System
Team-Schulung	Bis 12 Personen	0,5 – 1 Tag	Praxiswissen, Übungsmaterial
Modellpflege	Monatlich	Ab 6 Monate	Stabile Modellperformance
Datenschutz-Begleitung	Projektbegleitend	Laufend	DSG-konforme Dokumentation

Wir haben drei Anbieter evaluiert. Zwei haben uns Folien mit Buzzwords geschickt. AI Performance Edge hat sich unsere Rohdaten angesehen und nach zwei Tagen gesagt, welche Spalten unbrauchbar sind. Das war der Moment, in dem wir wussten, mit wem wir arbeiten wollen. Projektleiterin Digitalisierung, Pharmaunternehmen Basel-Land, Februar 2025

Sprechen wir über Ihr Vorhaben

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