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KI-Ressourcenverzeichnis für Schweizer Unternehmen

Artificial Intelligence Dienste, die zu Ihrem Vorhaben passen

Durchsuchen Sie unser Verzeichnis nach KI-Lösungen. Jede Kategorie beschreibt, was wir konkret liefern, für wen es sich eignet und welche Ergebnisse realistisch sind.

Prädiktive Datenanalyse

Wir bauen Vorhersagemodelle auf Basis Ihrer bestehenden Geschäftsdaten. Typische Anwendung: Absatzprognosen für Einzelhändler in der Romandie, die saisonale Schwankungen um drei bis sechs Wochen im Voraus abbilden wollen.

Dauer eines ersten Prototyps: vier bis sechs Wochen. Datenformat spielt keine Rolle, wir arbeiten mit CSV, SQL-Datenbanken oder direkten API-Anbindungen.

Analyse

Bilderkennungsmodelle

Qualitätskontrolle in der Produktion, Klassifizierung medizinischer Aufnahmen oder automatische Sortierung von Dokumenten. Wir trainieren Convolutional Neural Networks auf Ihren eigenen Bilddatensätzen.

Ein Schweizer Lebensmittelhersteller nutzt unser Modell, um fehlerhafte Verpackungen auf dem Fliessband zu erkennen. Fehlerquote sank von 2,3 % auf 0,4 %.

ML-Modelle

Prozessautomatisierung

Wiederkehrende Aufgaben wie Rechnungsverarbeitung, E-Mail-Triage oder Bestandsabgleich lassen sich mit KI-gestützten Workflows erledigen. Kein Roboter im physischen Sinn, sondern Software, die regelbasierte Arbeit übernimmt.

Wir verbinden Ihr ERP mit unserem Automatisierungsmodul. Die Einrichtung dauert in der Regel zwei bis drei Wochen.

Automatisierung

KI-Strategieberatung

Nicht jedes Unternehmen braucht sofort ein ML-Modell. Manchmal reicht ein strukturiertes Audit, um herauszufinden, wo KI tatsächlich Wert schafft und wo sie Geld verbrennt.

Unser Beratungsformat: ein zweitägiger Workshop vor Ort in Lausanne oder remote, gefolgt von einem Strategiepapier mit konkreten Handlungsempfehlungen und Kostenschätzungen.

Beratung

Textverarbeitung und NLP

Kundenfeedback auswerten, Verträge analysieren, Support-Tickets klassifizieren: Natural Language Processing macht unstrukturierten Text maschinell lesbar. Wir arbeiten mit mehrsprachigen Modellen, die Deutsch, Französisch und Italienisch gleichzeitig verarbeiten.

ML-Modelle

Dashboard und Reporting

Rohdaten nützen wenig, wenn niemand sie liest. Wir bauen interaktive Dashboards, die KI-Ergebnisse so aufbereiten, dass Ihr Team Entscheidungen in Minuten statt Tagen treffen kann.

Technisch setzen wir auf Python-basierte Backends mit einer leichten Web-Oberfläche. Hosting in der Schweiz ist Standard.

Analyse

Vertrauen von Unternehmen in der ganzen Westschweiz

Pharma · Fintech · Logistik · Detailhandel · Medtech

Leistungsfeld

Wie wir KI-Projekte aufbauen

Jedes Projekt beginnt mit einer Datenbewertung. Bevor wir irgendein Modell trainieren, prüfen wir, ob Ihre Daten ausreichen, ob sie sauber genug sind und welche Lücken geschlossen werden müssen. Dieser Schritt spart erfahrungsgemäss 30 bis 40 % der Gesamtkosten, weil wir Sackgassen früh erkennen.

Danach folgt ein Prototyp. Kein Hochglanz-Produkt, sondern ein funktionierendes Minimum, das wir gemeinsam testen. Erst wenn die Ergebnisse stimmen, skalieren wir.

Wartung und Monitoring gehören bei uns zum Lieferumfang. Ein KI-Modell, das nicht überwacht wird, verliert innerhalb weniger Monate an Genauigkeit. Wir stellen sicher, dass das nicht passiert.

Arbeitsplatz mit KI-Datenvisualisierungen in Lausanne

«Die Datenbewertung hat uns gezeigt, dass wir zwei Drittel unserer geplanten KI-Investition an der falschen Stelle eingesetzt hätten.»

— Leiter Digitalisierung, Logistikunternehmen Waadt

«Der Prototyp lief nach fünf Wochen. Wir hatten mit drei Monaten gerechnet.»

— CTO, Fintech-Startup Genf

Passt es?

Prüfen Sie, ob KI für Ihr Vorhaben sinnvoll ist

Nicht jedes Problem braucht maschinelles Lernen. Manchmal reicht eine gute Datenbank. Beantworten Sie die folgenden Fragen für sich selbst. Wenn Sie mindestens drei mit Ja beantworten, lohnt sich ein Gespräch.

Haben Sie wiederkehrende Entscheidungen?

Wenn Ihr Team täglich die gleichen Daten sichtet und ähnliche Schlüsse zieht, kann ein Modell diese Arbeit beschleunigen. Beispiel: Kreditprüfung, Warenbestellung, Terminplanung.

Liegen historische Daten vor?

KI braucht Trainingsdaten. Wenn Sie seit mindestens einem Jahr strukturiert Daten erfassen, haben wir eine brauchbare Grundlage. Weniger ist möglich, aber die Ergebnisse werden ungenauer.

Ist der Nutzen messbar?

«Wir wollen innovativer sein» ist kein messbares Ziel. «Wir wollen die Retourenquote um 15 % senken» schon. Je konkreter Ihre Erwartung, desto besser können wir liefern.

Gibt es interne Ansprechpersonen?

Wir brauchen jemanden, der die Fachdaten kennt und Feedback geben kann. Ohne diese Zusammenarbeit wird jedes KI-Projekt zum Blindflug.

Können Sie in Wochen denken, nicht in Tagen?

Ein solides KI-Projekt braucht Zeit. Vier bis acht Wochen für einen Prototyp sind realistisch. Wer Ergebnisse über Nacht erwartet, wird enttäuscht.

Fallstudien

Was wir bisher erreicht haben

Schweizer Pharmaunternehmen Produktionsanlage

Pharma-Qualitätskontrolle

Ein Pharmaunternehmen im Kanton Waadt hatte Schwierigkeiten, Verunreinigungen in Rohstoffen frühzeitig zu erkennen. Wir haben ein Bilderkennungsmodell trainiert, das Spektroskopie-Aufnahmen in Echtzeit auswertet.

Ergebnis: Die Erkennungsrate stieg von 78 % auf 96 %. Die manuelle Nachkontrolle sank um die Hälfte. Das Modell läuft seit 14 Monaten stabil.

Logistik-Routenoptimierung

Ein Kurierdienst mit 120 Fahrzeugen in der Westschweiz wollte Lieferzeiten verkürzen, ohne zusätzliche Fahrer einzustellen. Unser Modell berechnet dynamische Routen auf Basis von Verkehrsdaten, Wetter und historischen Lieferzeiten.

Die durchschnittliche Lieferzeit sank um 22 Minuten pro Tour. Der Dieselverbrauch ging um 11 % zurück.

Kundensupport-Triage

Ein Versicherungsunternehmen erhielt täglich über 800 E-Mails. Unser NLP-Modell sortiert eingehende Nachrichten nach Dringlichkeit und Thema. Die Reaktionszeit auf kritische Anfragen halbierte sich innerhalb von drei Wochen nach Einführung.

Häufige Fragen

Kurze Antworten auf das, was uns am häufigsten gefragt wird.

Was kostet ein typisches KI-Projekt?
Ein Prototyp beginnt bei CHF 15'000. Produktionsreife Systeme liegen je nach Komplexität zwischen CHF 40'000 und 150'000. Die Datenbewertung vorab ist im Preis inbegriffen.
Welche Programmiersprachen verwenden Sie?
Python ist unsere Hauptsprache für ML-Modelle. Für Webanwendungen und APIs setzen wir auf TypeScript. Infrastruktur läuft auf Kubernetes in Schweizer Rechenzentren.
Arbeiten Sie auch mit kleinen Datensätzen?
Ja, allerdings mit angepassten Methoden. Bei weniger als 1'000 Datenpunkten nutzen wir Transfer Learning oder regelbasierte Ansätze, die weniger Daten brauchen. Wir sagen Ihnen ehrlich, wenn die Datenlage für ML nicht ausreicht.
Wie schützen Sie unsere Daten?
Alle Daten bleiben in der Schweiz. Wir arbeiten mit verschlüsselten Verbindungen, signieren Zugriffsrechte vertraglich und löschen Trainingsdaten nach Projektabschluss, sofern nicht anders vereinbart.
Können wir das Modell nach Projektende selbst betreiben?
Selbstverständlich. Wir liefern dokumentierten Code, Deployment-Anleitungen und schulen Ihr Team. Alternativ übernehmen wir den Betrieb gegen eine monatliche Pauschale.
Lausanne Stadtbild am Abend mit Genfersee

Standort Lausanne

Wir sitzen mitten im Technologie-Korridor der Westschweiz, zwischen EPFL und dem Genfer Finanzplatz.

224 Ödhus, 1003 Lausanne, Vaud, Switzerland

+41 21 142 47 94

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Beschreiben Sie Ihr Vorhaben

Schreiben Sie uns, was Sie erreichen möchten. Wir melden uns innerhalb von zwei Arbeitstagen mit einer ersten Einschätzung. Kein Verkaufsgespräch, sondern eine ehrliche Bewertung, ob KI für Ihr Problem die richtige Lösung ist.

Arbeitsweise im Überblick

Phase Was passiert Dauer
Datenbewertung Wir sichten Ihre Datenquellen, prüfen Qualität und identifizieren Lücken. 1–2 Wochen
Prototyp Ein funktionierendes Modell, das wir gemeinsam testen und iterieren. 3–6 Wochen
Integration Anbindung an Ihre bestehenden Systeme, Schulung Ihres Teams. 2–4 Wochen
Betrieb Monitoring, Updates, Performance-Tracking. Optional als Managed Service. Laufend

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