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Was unsere Kunden erlebt haben

«Innerhalb von sechs Wochen hat die KI-gestützte Dokumentenanalyse unseren Prüfungsprozess um 72 % beschleunigt. Die Fehlerquote bei der Datenerfassung sank auf unter 1 %.» — Leiter Compliance, ein Schweizer Versicherungsunternehmen

Dieses Ergebnis war kein Zufall. Es war das Resultat einer strukturierten Analyse, sauberer Datenaufbereitung und eines Modells, das exakt auf die internen Abläufe zugeschnitten wurde.

Datenwissenschaftler analysieren KI-Modellergebnisse im Büro

Wie Artificial Intelligence Ihr Unternehmen verändert — eine Geschichte in Etappen

Etappe 1 — Erkenntnis

Jedes KI-Projekt beginnt mit einer ehrlichen Bestandsaufnahme. Welche Daten existieren tatsächlich? Wo liegen Engpässe, die sich durch Automatisierung beseitigen lassen? Wir führen Interviews mit Ihren Fachabteilungen und prüfen Datenquellen auf Qualität und Verfügbarkeit. Kein Foliendeck, sondern ein konkretes Protokoll mit priorisierten Handlungsfeldern.

Etappe 2 — Hypothese

Aus der Bestandsaufnahme leiten wir zwei bis drei Hypothesen ab. Beispiel: «Ein Klassifikationsmodell kann eingehende Kundenanfragen in unter 200 Millisekunden der richtigen Abteilung zuordnen.» Jede Hypothese wird mit einem klaren Erfolgskriterium versehen — messbar, terminiert, realistisch.

Kundenstimme: «Endlich hat uns jemand nicht einfach ‹Machine Learning› verkauft, sondern zuerst gefragt, ob unsere Datenlage das überhaupt hergibt.» — COO, Logistikunternehmen Ostschweiz

Etappe 3 — Prototyp

Wir bauen einen funktionsfähigen Prototyp. Nicht in einer Sandbox, sondern mit Ihren echten Daten in einer gesicherten Umgebung. In dieser Phase arbeiten unsere Ingenieure eng mit Ihrem IT-Team zusammen. Tägliche Standups, wöchentliche Demos. Wenn ein Ansatz nicht funktioniert, wechseln wir den Kurs schnell.

Etappe 4 — Validierung

Der Prototyp wird gegen definierte Benchmarks getestet. Precision, Recall, Latenz — alles dokumentiert. Wir laden Fachpersonen aus Ihrem Haus ein, das System unter realen Bedingungen zu nutzen und Feedback zu geben. Erst wenn die Ergebnisse stabil sind, geht es weiter.

Etappe 5 — Produktivsetzung

Deployment in Ihre bestehende Infrastruktur. Ob Azure, AWS oder On-Premise — wir passen die Pipeline an. Monitoring-Dashboards werden eingerichtet, Schwellenwerte definiert. Ihr Team erhält eine Schulung, die nicht aus generischen Slides besteht, sondern aus Szenarien, die exakt Ihren Arbeitsalltag abbilden.

Ergebnis: Ein Finanzdienstleister in Zürich konnte nach Etappe 5 die manuelle Bearbeitung von Kreditanträgen um 58 % reduzieren.

Etappe 6 — Weiterentwicklung

KI-Modelle veralten. Datenverteilungen verschieben sich. Wir bieten kontinuierliches Monitoring und Retraining an, damit Ihr System nicht nach sechs Monaten an Genauigkeit verliert. Quartalsweise Reviews, in denen wir gemeinsam prüfen, ob neue Anwendungsfälle sinnvoll sind.

Warum Unternehmen in der Schweiz auf uns setzen

Wir sind kein globaler Konzern, der KI-Projekte an Offshore-Teams delegiert. Unser Team sitzt in Zürich, spricht Deutsch, Französisch und Englisch, und kennt die regulatorischen Anforderungen der Schweiz — von FINMA-Richtlinien bis zum revidierten Datenschutzgesetz. Jedes Modell, das wir entwickeln, wird auf Erklärbarkeit geprüft. Wenn ein Algorithmus eine Entscheidung trifft, können wir nachvollziehbar darlegen, warum.

Seit der Gründung haben wir Projekte in den Bereichen Versicherung, Pharma, Logistik und Finanzdienstleistung umgesetzt. Nicht als Generalisten, sondern mit branchenspezifischem Wissen.

14
abgeschlossene Projekte in regulierten Branchen
6
Sprachen, die unsere Modelle verarbeiten
93 %
der Prototypen gehen in Produktion

Kompetenzmatrix

Natürliche Sprachverarbeitung

Textklassifikation, Named Entity Recognition, Sentimentanalyse und Zusammenfassung — in Deutsch, Französisch, Italienisch und Englisch. Wir arbeiten mit Transformer-Architekturen und Fine-Tuning auf Ihren Domänendaten.

Computer Vision

Bilderkennung, Objektdetektion und Qualitätskontrolle in der Produktion. Unsere Modelle laufen auf Edge-Geräten mit unter 50 ms Inferenzzeit.

Prädiktive Analytik

Nachfrageprognosen, Churn-Vorhersage, Risikobewertung. Wir kombinieren klassische statistische Methoden mit Gradient-Boosting und neuronalen Netzen — je nachdem, was Ihre Datenlage erfordert.

Prozessautomatisierung

Intelligente Dokumentenverarbeitung, automatisierte Entscheidungsflüsse und Chatbots, die tatsächlich Probleme lösen statt Nutzer in Schleifen zu schicken.

KI-Strategie und Governance

Nicht jedes Problem braucht KI. Wir helfen Ihnen, die richtigen Anwendungsfälle zu identifizieren, Risiken zu bewerten und ein Governance-Framework aufzubauen, das zu Ihrer Organisation passt.

MLOps und Betrieb

CI/CD-Pipelines für Modelle, automatisiertes Retraining, Drift-Detection und Alerting. Wir sorgen dafür, dass Ihre KI-Lösung nicht nur funktioniert, sondern zuverlässig bleibt.

Luftaufnahme von Zürich bei Sonnenuntergang

Verwurzelt in Zürich, vernetzt in der Schweiz

Unser Büro liegt mitten in der Altstadt. Kurze Wege zu unseren Kunden in der Finanz- und Pharmabranche. Persönliche Gespräche statt endloser Videokonferenzen. Wenn Sie möchten, kommen wir auch zu Ihnen — ob Bern, Basel oder St. Gallen.

Ihr Weg zur ersten KI-Lösung

Viele Unternehmen zögern, weil sie nicht wissen, wo sie anfangen sollen. Hier ist der kürzeste Weg vom ersten Gespräch bis zum produktiven System.

1

Erstgespräch (30 Minuten, kostenlos)

Sie schildern Ihre Herausforderung. Wir stellen gezielte Fragen zu Daten, Infrastruktur und Zielen. Am Ende wissen beide Seiten, ob eine Zusammenarbeit sinnvoll ist.

2

Daten-Audit (1–2 Wochen)

Wir prüfen Ihre Datenquellen auf Qualität, Vollständigkeit und Zugänglichkeit. Das Ergebnis ist ein Bericht mit konkreten Empfehlungen — auch wenn die Empfehlung lautet, noch nicht mit KI zu starten.

3

Prototyp-Sprint (4–6 Wochen)

Ein funktionsfähiges Modell, getestet mit echten Daten. Sie sehen Ergebnisse, nicht Versprechen.

4

Go-Live und Betreuung

Deployment, Schulung, Monitoring. Und danach bleiben wir erreichbar — per Telefon, E-Mail oder persönlich in Zürich.

Ein Wort zur Ehrlichkeit

KI ist kein Zauberstab. Wir haben Projekte abgelehnt, weil die Datenlage nicht ausreichte oder weil eine einfachere Lösung besser gewesen wäre. Ein regelbasiertes System, das zuverlässig funktioniert, schlägt ein neuronales Netz, das an schlechten Daten scheitert.

Wenn wir ein Projekt annehmen, stehen wir dahinter. Mit klaren Meilensteinen, transparenten Kosten und einem Team, das auch nach dem Go-Live nicht verschwindet.

Dateningenieur erklärt ML-Pipeline am Whiteboard

Passt eine Zusammenarbeit?

Nicht jedes Unternehmen braucht uns. Prüfen Sie, ob Ihre Situation zu unserem Angebot passt.

Sie haben Daten

Mindestens einige Monate an strukturierten oder semi-strukturierten Daten, die für Ihr Problem relevant sind.

Sie kennen das Problem

Sie können den Engpass benennen — nicht nur «wir wollen KI nutzen», sondern «wir verlieren X Stunden pro Woche bei Y».

Sie haben ein IT-Team

Oder zumindest jemanden, der eine API-Dokumentation lesen kann. Wir arbeiten mit Ihrem Team, nicht an ihm vorbei.

Budget ab CHF 25'000

Ein seriöses KI-Projekt braucht Ressourcen. Für kleinere Vorhaben empfehlen wir gerne Partner aus unserem Netzwerk.

Sprechen wir darüber

Kein Verkaufsgespräch, kein Druck. Erzählen Sie uns, was Sie beschäftigt, und wir sagen Ihnen ehrlich, ob und wie wir helfen können.

Augustinergasse, 8001 Zürich, Schweiz +41 44 605 89 34 [email protected]
Vielen Dank. Wir melden uns innerhalb von zwei Werktagen.
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