Die sechs Phasen
Ein typisches Artificial-Intelligence-Projekt bei uns dauert acht bis vierzehn Wochen. Die genaue Dauer hängt von der Datenlage, der Anzahl der Schnittstellen und der gewünschten Modellkomplexität ab. Hier der Ablauf im Detail.
Erstgespräch und Problemdefinition
In einem 60-minütigen Gespräch bei Ihnen vor Ort oder per Videocall klären wir drei Fragen: Welches Geschäftsproblem wollen Sie lösen? Welche Daten liegen bereits vor? Und welches Ergebnis würde den Aufwand rechtfertigen?
Dieses Gespräch ist kostenlos. Am Ende haben beide Seiten genug Information, um zu entscheiden, ob eine Zusammenarbeit sinnvoll ist. Falls nicht, sagen wir das direkt.
Datenanalyse und Machbarkeitsprüfung
Wir erhalten Zugang zu einem repräsentativen Datensatz, typischerweise zwischen 5 000 und 50 000 Datenpunkten. Unser Data-Science-Team prüft Qualität, Vollständigkeit und Verteilung. Innerhalb von fünf Arbeitstagen liefern wir einen Bericht mit einer klaren Aussage: machbar, machbar mit Einschränkungen oder nicht sinnvoll.
Falls die Datenqualität nicht ausreicht, schlagen wir konkrete Massnahmen vor, etwa eine Bereinigung bestehender Datensätze oder die Einführung neuer Erfassungsprozesse. Kosten und Zeitrahmen dafür beziffern wir im Bericht.
Angebot und Vertrag
Auf Basis der Machbarkeitsprüfung erstellen wir ein Fixpreisangebot. Es enthält: Lieferobjekte, Zeitplan, Verantwortlichkeiten auf beiden Seiten, Datenschutzvereinbarung und Zahlungsbedingungen. Zwei Zahlungstermine, einer bei Projektstart und einer bei Abnahme.
Prototyp-Entwicklung
In den ersten drei bis vier Wochen bauen wir einen funktionierenden Prototyp. Das kann ein NLP-Modell sein, das Kundenanfragen klassifiziert, ein Bilderkennungssystem für die Qualitätskontrolle oder ein Vorhersagemodell für die Nachfrageplanung. Den Prototyp testen wir gemeinsam mit Ihrem Team anhand realer Daten.
Wöchentliche Statusmeetings von 30 Minuten halten Sie auf dem Laufenden. Kein Meeting ohne konkretes Ergebnis: entweder eine Demo, eine Entscheidung oder eine Anpassung des Plans.
Integration und Produktivsetzung
Der Prototyp wird in Ihre bestehende IT-Landschaft eingebettet. Unser DevOps-Ingenieur richtet die API-Schnittstellen ein, konfiguriert Monitoring und Logging und führt Lasttests durch. Parallel schreiben wir die technische Dokumentation.
Falls Ihr Unternehmen ein SAP-, Microsoft-Dynamics- oder Salesforce-Umfeld nutzt, haben wir Erfahrung mit den jeweiligen Konnektoren. Bei exotischeren Systemen arbeiten wir mit Ihrem IT-Team zusammen, um die Schnittstelle gemeinsam zu bauen.
Schulung und Übergabe
Mindestens zwei Personen aus Ihrem Team lernen, das System zu bedienen, die Ergebnisse zu interpretieren und bei Bedarf Parameter anzupassen. Die Schulung dauert je nach Komplexität einen halben bis zwei Tage. Danach erhalten Sie die vollständige Dokumentation, den Quellcode und eine Support-Vereinbarung für die ersten drei Monate.
Was Sie erhalten
Am Ende jedes Projekts übergeben wir folgende Lieferobjekte:
| Lieferobjekt | Format | Beschreibung |
|---|---|---|
| Machbarkeitsbericht | PDF, 8–15 Seiten | Datenanalyse, Modellwahl, ROI-Schätzung |
| Funktionierendes Modell | Python-Paket oder Docker-Container | Trainiertes Modell mit Inferenz-Pipeline |
| API-Dokumentation | OpenAPI / Swagger | Endpunkte, Authentifizierung, Beispielaufrufe |
| Technische Dokumentation | Markdown + PDF | Architektur, Abhängigkeiten, Deployment-Anleitung |
| Schulungsunterlagen | Präsentation + Übungsdaten | Für Ihr internes Team, praxisnah aufgebaut |
| Support-Vereinbarung | Vertrag | Drei Monate Fehlerbehebung und Fragen per E-Mail |
Häufige Fragen zum Ablauf
Die Machbarkeitsprüfung kostet pauschal CHF 2 800. Ein vollständiges Projekt liegt je nach Umfang zwischen CHF 18 000 und CHF 75 000. Wir arbeiten ausschliesslich mit Fixpreisen, keine offenen Stundenabrechnungen.
Nein. Wir liefern die Lösung betriebsbereit. Ihr Team braucht lediglich Grundkenntnisse in der Bedienung, die wir in der Schulung vermitteln. Für spätere Anpassungen am Modell empfehlen wir allerdings mindestens eine technisch versierte Person.
Das kommt in etwa einem Drittel der Projekte vor. In der Machbarkeitsprüfung identifizieren wir die Lücken und schlagen konkrete Schritte vor: Datenbereinigung, Anreicherung aus externen Quellen oder Anpassung des Erfassungsprozesses. Falls nötig, übernehmen wir die Bereinigung als separaten Auftrag.
Ja. Die Machbarkeitsprüfung ist ein eigenständiger Auftrag. Sie verpflichtet Sie zu nichts weiterem. Falls das Ergebnis negativ ausfällt, erhalten Sie trotzdem den vollständigen Bericht mit unseren Empfehlungen.
Standardmässig auf Servern in der Schweiz (Rechenzentrum in Zürich). Auf Wunsch nutzen wir auch EU-basierte Infrastruktur. Cloud-Anbieter ausserhalb des EWR setzen wir nur ein, wenn der Kunde das ausdrücklich wünscht und die rechtlichen Voraussetzungen erfüllt sind.
Bereit für den ersten Schritt?
Das Erstgespräch ist kostenlos und dauert eine Stunde. Danach wissen Sie, ob Artificial Intelligence für Ihr konkretes Problem die richtige Lösung ist.
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