Häufige Fragen zu Artificial Intelligence

Das hängt stark vom Umfang ab. Ein explorativer Prototyp, bei dem wir ein einzelnes Modell auf Ihren Daten trainieren und als API bereitstellen, beginnt bei CHF 15 000. Grössere Vorhaben, die mehrere Modelle, eine eigene Benutzeroberfläche und die Integration in bestehende ERP-Systeme umfassen, liegen typischerweise zwischen CHF 50 000 und CHF 200 000. Wir erstellen nach dem Erstgespräch ein verbindliches Angebot, damit Sie genau wissen, was Sie erwartet.

Ein Prototyp steht in vier bis sechs Wochen. Die vollständige Produktionsintegration dauert je nach Komplexität acht bis zwanzig Wochen. Wir arbeiten in zweiwöchigen Sprints und zeigen Ihnen nach jedem Sprint den Fortschritt. So können Sie frühzeitig Feedback geben und die Richtung anpassen.

Nein. Wir arbeiten projektbasiert. Nach Abschluss des Projekts gehört der Code Ihnen. Wenn Sie danach Wartung oder Weiterentwicklung wünschen, bieten wir monatliche Support-Pakete ab CHF 2 500 an. Diese sind jeweils zum Monatsende kündbar.

Das kommt vor, und genau dafür gibt es die Prototyp-Phase. Wenn die Datenqualität oder die Aufgabenstellung ein brauchbares Modell nicht zulässt, sagen wir das offen. Sie zahlen nur den Prototyp und können entscheiden, ob Sie das Projekt anpassen oder stoppen möchten. Wir dokumentieren in jedem Fall, was wir ausprobiert haben und warum es nicht funktioniert hat, damit dieses Wissen nicht verloren geht.

Standardmässig auf Servern in der Schweiz, gehostet bei einem Anbieter mit ISO 27001-Zertifizierung. Wenn Sie eigene Infrastruktur bevorzugen, können wir die Modelle auch on-premise oder in Ihrer Private Cloud deployen. Daten verlassen die Schweiz nur, wenn Sie das ausdrücklich wünschen und ein entsprechender Vertrag vorliegt.

Der Grossteil unserer Modelle entsteht in Python mit PyTorch oder scikit-learn. Für Produktions-APIs setzen wir auf FastAPI oder Go, je nach Performance-Anforderung. Die Infrastruktur automatisieren wir mit Terraform und Kubernetes. Wenn Ihr Team bereits ein bestimmtes Ökosystem nutzt, passen wir uns an, damit die Wartung langfristig einfach bleibt.

Nicht unbedingt. Für klassische Tabellenmodelle reichen oft einige tausend Datensätze. Bei Bild- oder Sprachmodellen nutzen wir vortrainierte Modelle und passen sie mit Ihren spezifischen Daten an, ein Verfahren, das als Fine-Tuning bekannt ist. In einem Projekt für einen Logistiker in Bern haben wir mit nur 3 200 Frachtbriefen ein Klassifikationsmodell trainiert, das 91 % Genauigkeit erreichte.

Ja. Wir liefern den vollständigen Quellcode, eine technische Dokumentation und bei Bedarf eine Schulung für Ihr Team. Viele unserer Kunden übernehmen nach der Einführung das Re-Training selbst und kommen nur für grössere Erweiterungen auf uns zurück. Wir empfehlen mindestens eine Person mit Python-Kenntnissen in Ihrem Team.

Ja. Wir berücksichtigen das nDSG von Anfang an im Projektdesign. Dazu gehören Datensparsamkeit, Zweckbindung und transparente Dokumentation der Verarbeitungstätigkeiten. Bei Projekten, die besonders schützenswerte Personendaten betreffen, erstellen wir eine Datenschutz-Folgenabschätzung und arbeiten bei Bedarf mit Ihrem Datenschutzbeauftragten zusammen.

Nein. Etwa die Hälfte unserer Kunden sind KMU mit 20 bis 200 Mitarbeitenden. Gerade kleinere Firmen profitieren oft besonders stark, weil ein einzelnes gut platziertes Modell einen spürbaren Unterschied im Tagesgeschäft machen kann. Ein Beispiel: Für eine Berner Bäckereikette mit elf Filialen haben wir ein Nachfrageprognose-Modell gebaut, das den Lebensmittelabfall um 28 % gesenkt hat.

Ja. Unser zweitägiger KI-Strategie-Workshop kostet CHF 4 800 für bis zu acht Teilnehmende. Am Ende haben Sie eine priorisierte Liste von KI-Anwendungsfällen, grobe Aufwandschätzungen und eine klare Empfehlung, welches Projekt den grössten Hebel hat. Viele Kunden starten danach mit einem Pilotprojekt bei uns, aber das ist keine Pflicht.

Deutsch, Französisch, Italienisch und Englisch. Für Deutsch decken wir auch Schweizer Dialektvarianten ab, was bei telefonischen Sprachassistenten wichtig ist. Die Modelle werden auf Schweizer Sprachdaten nachtrainiert, damit sie Begriffe wie «Billett» statt «Ticket» oder «Natel» statt «Handy» korrekt verstehen.