KI-Implementierung

Vom Prototyp zur Produktionsumgebung

Von einem ersten Prototyp bis zum Produktivsystem mit Monitoring. Unsere ML-Ingenieure übernehmen den gesamten Stack.

Anwendungsentwicklung

MVPs und validierte Prototypen mit agilen, experimentgetriebenen Prozessen. Maßgeschneiderte KI-Komponenten (Modelle, Pipelines, APIs) passend für Ihren Stack. Full-Stack-Entwicklung inklusive Backend und Frontend, wo erforderlich.

Datenanalyse

Auswertungen, was passiert ist und warum, Prognosen und daraus abgeleitete Handlungsempfehlungen. Interaktive Dashboards und detaillierte Berichte. Datenintegration, Bereinigung und Warehousing, damit Ihre Daten analysierbar sind.

Deployment und Betrieb

Sorgfältige Evaluation und Erklärbarkeit in jedem Deliverable. Deployment in Ihre Infrastruktur. Monitoring auf Datendrift und Modellverschlechterung mit klarer Übergabedokumentation.

Projekttypen

Beispiele für das, was wir entwickeln

PIA-Chatbot mit einer Patientenfrage und einer quellengestützten Antwort — Wissen zugänglich machen: intern oder als First-Level-Support.

LLM-gestützte Dokumentensuche und Chatbots

Wir entwickeln Retrieval-Augmented-Generation-Systeme (RAG), die es Nutzern ermöglichen, umfangreiche Dokumentenbestände in natürlicher Sprache zu befragen. Geeignet für Wissensmanagement, Kundensupport und die Bereitstellung klinischer Informationen. Unser PIA-Chatbot (siehe Fallstudie) ist ein veröffentlichtes Beispiel.

Datenanalyse: Predictive Maintenance und Fehlererkennung.

Predictive Maintenance und Fehlererkennung

Statistische und ML-Modelle, die Ergebnisse vorhersagen oder Probleme erkennen, bevor sie kostspielig werden. Angewendet auf Wartungspläne, Qualitätssicherung, Bedarfsplanung und finanzielle Risiken.

Bild- und Videoanalyse: Flussanalyse und Erkennung bestimmter Blutzellvarianten.

Computer Vision

Objekterkennung, -zählung und -verfolgung in Bildern und Videos. Eingesetzt in der Industrieinspektion, in der Life-Science-Bildgebung, in der Verkehrsüberwachung und in Umweltstudien.

Liniendiagramm: gemessenes CO2 am Mauna Loa von 2014 bis 2026 mit einer Prognose ab 2021 und ihrem 90-%-Intervall, das den Messwerten eng folgt — Illustration mit öffentlichen Daten: monatliches CO₂ am Mauna Loa (NOAA). Ein saisonales Modell, trainiert auf Daten bis 2020, sagt 2021 bis 2026 mit einem mittleren Fehler von 0,5 ppm voraus.

Zeitreihenprognosen

Prognosepipelines für finanz-, betriebs- oder umweltbezogene Daten. Verarbeitet verrauschte oder unvollständige Zeitreihen. Echtzeit-Inferenz und Dashboards zur Interpretation der Vorhersagen.

Entwicklung von KI-Anwendungen in Ihrem Unternehmen