Artificial Intelligence Projekte: unser Ablauf
Jedes Projekt durchläuft bei uns sechs klar definierte Phasen. So wissen Sie jederzeit, wo wir stehen, was als Nächstes kommt und welche Entscheidungen bei Ihnen liegen.
Die sechs Phasen im Detail
Wir haben diesen Ablauf über acht Jahre und mehr als 120 Projekte hinweg verfeinert. Er ist kein starres Korsett: Wenn Ihre Situation es verlangt, passen wir Reihenfolge und Umfang an. Die Grundstruktur bleibt jedoch gleich, weil sie sich bewährt hat.
Erstgespräch und Problemdefinition
In einem 60-minütigen Videocall oder persönlichen Treffen in unserem Büro an der 669 Honiggasse, 1204 Geneva, Geneva, Switzerland hören wir zu. Wir stellen Fragen zu Ihren Geschäftszielen, bestehenden Datenquellen und bisherigen Versuchen mit Automatisierung. Am Ende dieses Gesprächs haben wir ein gemeinsames Verständnis des Problems. Dieses Gespräch ist kostenlos.
Datenaudit
Unsere Ingenieure prüfen Ihre Daten auf Qualität, Vollständigkeit und Nutzbarkeit. Wir schauen uns Formate, Datenbanken, Zugangsrechte und Datenschutzanforderungen an. Dieser Schritt dauert in der Regel ein bis zwei Wochen. Sie erhalten einen schriftlichen Bericht, der die Datenlandschaft zusammenfasst und Lücken benennt.
Konzept und Offerte
Auf Basis des Audits erstellen wir ein technisches Konzept. Darin steht, welche Modelle wir vorschlagen, welche Infrastruktur nötig ist und wie der Zeitplan aussieht. Die Offerte enthält Fixpreise für jede Phase, damit Sie keine Überraschungen erleben. Typisch sind drei bis fünf Seiten, keine 80-seitigen Foliensätze.
Entwicklung und Training
Hier beginnt die eigentliche Arbeit. Wir bereiten die Daten auf, wählen Features aus, trainieren Modelle und validieren sie gegen Testdaten. Alle zwei Wochen zeigen wir Ihnen Zwischenergebnisse in einem kurzen Demo-Call. So können Sie frühzeitig korrigieren, wenn die Richtung nicht stimmt. Die Entwicklungsphase dauert je nach Komplexität vier bis zwölf Wochen.
Integration und Go-live
Das fertige Modell wird in Ihre bestehende Infrastruktur eingebettet. Ob AWS, Azure, eine On-Premise-Lösung oder eine einfache REST-API: Wir richten die Schnittstellen ein, schreiben die Dokumentation und schulen Ihr Team. Der Go-live erfolgt zunächst mit einem kleinen Nutzerkreis, bevor wir auf alle Anwender ausweiten.
Monitoring und Weiterentwicklung
Nach dem Go-live überwachen wir das Modell sechs Monate lang. Wir messen Genauigkeit, Latenz und Datenverschiebungen. Wenn die Leistung nachlässt, trainieren wir nach. Nach Ablauf der Monitoring-Phase können Sie den Betrieb selbst übernehmen oder einen Wartungsvertrag abschliessen.
Typische Zeitrahmen
Kleine Projekte, etwa ein Klassifikationsmodell für Kundentickets, sind in sechs bis acht Wochen abgeschlossen. Mittlere Vorhaben wie eine Nachfrageprognose für ein Logistikunternehmen brauchen drei bis fünf Monate. Grosse Initiativen, bei denen mehrere Modelle in ein bestehendes ERP-System integriert werden, können sechs bis neun Monate dauern.
Diese Angaben umfassen alle sechs Phasen. Die Entwicklungsphase selbst macht etwa 40 % der Gesamtdauer aus. Der Rest verteilt sich auf Datenaudit, Konzept, Integration und Monitoring.
Was die Dauer am stärksten beeinflusst, ist die Datenqualität. Wenn Ihre Daten bereits sauber strukturiert in einer Datenbank liegen, sparen wir Wochen. Wenn wir zuerst PDFs parsen und Excel-Dateien zusammenführen müssen, dauert es entsprechend länger.
Häufige Fragen zum Ablauf
Brauchen wir eigene Data Scientists im Team?
Nein. Wir übernehmen die gesamte technische Arbeit. Hilfreich ist allerdings, wenn auf Ihrer Seite eine Person die fachlichen Anforderungen kennt und Entscheidungen treffen kann. Das muss kein Techniker sein.
Was kostet das Erstgespräch?
Nichts. Der erste Call ist kostenlos und unverbindlich. Erst ab dem Datenaudit fallen Kosten an, und auch die teilen wir Ihnen vorher schriftlich mit.
Können wir ein Projekt abbrechen?
Ja, nach jeder Phase. Wir arbeiten phasenweise mit separaten Freigaben. Wenn nach dem Datenaudit klar wird, dass die Datenlage nicht ausreicht, sagen wir das offen. In diesem Fall zahlen Sie nur den Audit.
Welche Programmiersprachen und Frameworks nutzt ihr?
Hauptsächlich Python mit PyTorch, scikit-learn und pandas. Für die Infrastruktur setzen wir auf Docker und Kubernetes. Die genaue Wahl hängt vom Projekt ab. Alles wird dokumentiert, damit Ihr Team den Code lesen und pflegen kann.
Wie schützt ihr unsere Daten?
Alle Daten bleiben entweder in Ihrer Infrastruktur oder in einem dedizierten, verschlüsselten Cloud-Bereich. Wir unterzeichnen vor Projektstart eine Vertraulichkeitsvereinbarung. Nach Projektende löschen wir alle Kopien, sofern Sie nichts anderes wünschen.
Bereit, Ihr Projekt zu starten?
Vereinbaren Sie ein kostenloses Erstgespräch. Wir melden uns innerhalb von zwei Arbeitstagen.
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