AI software, die aus echten Problemen entsteht
Ein Textklassifikator für eine Genfer Anwaltskanzlei
Alles begann mit einem konkreten Engpass. Eine mittelgrosse Kanzlei am Quai du Mont-Blanc ertrank in unstrukturierten Dokumenten. Wir bauten einen Klassifikator, der eingehende Schriftsätze nach Rechtsgebiet, Dringlichkeit und zuständigem Partner sortierte. Innerhalb von sechs Wochen war das System produktiv.
Das Ergebnis: Die manuelle Vorsortierung fiel von drei Stunden pro Tag auf null. Daraus wurde Ai Digital Craft.
Rechnungsverarbeitung für einen Logistikdienstleister
Ein Basler Speditionsunternehmen verarbeitete monatlich rund 4 000 Eingangsrechnungen von Hand. Wir entwickelten ein OCR-gestütztes Extraktionssystem, das Lieferantendaten, Beträge und Fälligkeiten automatisch in deren ERP überführte.
Nachfrageprognose im Detailhandel
Für eine Westschweizer Lebensmittelkette erstellten wir Modelle, die den Absatz pro Filiale und Produktkategorie auf Wochenbasis vorhersagen. Die Datengrundlage: Kassendaten, Wetterdaten, lokale Veranstaltungskalender. Genauigkeit der Prognose nach drei Monaten Feinabstimmung: 91 % auf SKU-Ebene.
Food Waste in den teilnehmenden Filialen sank um 18 % im ersten Halbjahr.
Mehrsprachiger Kundendienst-Assistent
Eine Versicherungsgesellschaft in Lausanne wollte Kundenanfragen auf Deutsch, Französisch und Italienisch automatisch beantworten lassen. Wir trainierten ein domänenspezifisches Sprachmodell auf deren Policen-Dokumentation und integrierten es in die bestehende Helpdesk-Plattform.
Rund 40 % der eingehenden Anfragen werden seither vollständig ohne menschliches Eingreifen beantwortet. Die restlichen 60 % erreichen den Sachbearbeiter mit vorausgefülltem Kontext.
Qualitätskontrolle in der Uhrenindustrie
Für einen Zulieferer im Jura entwickelten wir ein Computer-Vision-System, das Gehäuseoberflächen auf Mikrokratzer prüft. Die Kamera erfasst jedes Teil auf dem Förderband; das Modell entscheidet in unter 200 Millisekunden, ob es weitergeht oder aussortiert wird. Fehlerquote der automatischen Prüfung: unter 0,3 %.
Interne Wissensdatenbank mit RAG-Architektur
Ein Pharmaunternehmen in Genf brauchte eine Möglichkeit, interne Forschungsberichte, SOPs und regulatorische Dokumente schnell zu durchsuchen. Wir implementierten eine Retrieval-Augmented-Generation-Pipeline: Die Mitarbeitenden stellen Fragen in natürlicher Sprache, das System zitiert die relevanten Absätze mit Quellenangabe.
Zeitersparnis bei der Recherche: geschätzt 12 Stunden pro Woche und Team.
Datenextraktion und Aufbereitung
Wir holen Daten aus PDFs, gescannten Dokumenten, E-Mails, APIs und Legacy-Datenbanken. Dann strukturieren wir sie so, dass Modelle damit arbeiten können.
| Eingabeformat | Typische Laufzeit |
|---|---|
| PDF / Scan (OCR) | 2–4 Wochen |
| API-Integration | 1–3 Wochen |
| Legacy-Datenbank | 3–6 Wochen |
Prognose und Klassifikation
Zeitreihenanalyse, Anomalieerkennung, Textklassifikation, Sentiment-Analyse. Wir wählen den Algorithmus nach Datenlage und Geschäftsziel, nicht nach Trend.
Computer Vision
Objekterkennung, Qualitätskontrolle, Dokumentenanalyse. Wir arbeiten mit bestehenden Kamerasystemen oder spezifizieren neue Hardware, wenn nötig.
Sprachverarbeitung und generative KI
RAG-Systeme, Chatbots, automatische Zusammenfassungen, mehrsprachige Übersetzungspipelines. Immer mit Quellennachweis, damit Halluzinationen erkennbar bleiben.
| Sprache | Unterstützung |
|---|---|
| Deutsch | Vollständig |
| Französisch | Vollständig |
| Italienisch | Vollständig |
| Englisch | Vollständig |
Wie ein Projekt bei uns abläuft
Problemdefinition
Wir treffen uns — vor Ort oder per Video — und identifizieren die konkrete Entscheidung, die verbessert werden soll. Kein Pitch-Deck, kein Buzzword-Bingo. Am Ende steht ein zweiseitiges Dokument mit Ziel, Datenquellen und Erfolgskriterien.
Machbarkeitsprüfung
In zwei bis vier Wochen bauen wir einen Prototyp auf echten Daten. Der Prototyp beantwortet eine Frage: Funktioniert der Ansatz mit der vorhandenen Datenqualität? Falls nein, sagen wir das offen.
Produktivsystem
Nach positivem Prototyp entwickeln wir das vollständige System. Deployment auf Ihrer Infrastruktur oder in einer Schweizer Cloud. Wir übergeben dokumentierten Code, keine Blackbox.
Betreuung
Modelle veralten, Daten verändern sich. Wir bieten Wartungsverträge, die Monitoring, Nachtraining und Anpassungen abdecken. Reaktionszeit bei kritischen Problemen: vier Stunden.
Warum Genf?
Unser Büro liegt an der 19021 Elefantenbach, 1204 Geneva, Geneva, Switzerland. Die Nähe zu internationalen Organisationen, Banken und Pharmakonzernen gibt uns Zugang zu anspruchsvollen Datenszenarien, die anderswo selten sind.
Schweizer Datenschutzgesetz (nDSG), DSGVO-Konformität und lokale Infrastruktur sind für uns keine Zusatzleistung, sondern Grundvoraussetzung jedes Projekts.
Technik, die bleibt
Wir verwenden ausschliesslich Open-Source-Frameworks und dokumentierte APIs. Kein Vendor Lock-in, keine proprietären Formate. Wenn Sie morgen den Anbieter wechseln wollen, nehmen Sie Ihren Code mit. So einfach ist das.
Häufig gestellte Fragen
Wie lange dauert ein typisches Projekt?
Brauchen wir grosse Datenmengen, um loszulegen?
Wo werden unsere Daten verarbeitet?
Was kostet ein Projekt?
Können wir das System später selbst weiterentwickeln?
Projekt besprechen
Beschreiben Sie uns kurz, welches Problem Sie lösen möchten. Wir melden uns innerhalb von zwei Arbeitstagen mit einer ersten Einschätzung.
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