Prognosemodelle
Bedarfs- und Umsatzprognosen, Abwanderungsprognosen sowie Lead- und Kredit-Scoring auf Basis Ihrer historischen Daten.
KI & Machine Learning
KI- und Machine-Learning-Entwicklung
Modelle, die auf Ihren Daten lernen und im Produktivbetrieb bestehen.
Die meisten Unternehmen besitzen längst die Daten, um das nächste Quartal, die riskantesten Kunden oder die arbeitsreichste Woche vorherzusagen. Wir machen aus dieser Historie Modelle, die solche Fragen jeden Tag beantworten.
Machine Learning, das sich in Ihrem Geschäft bezahlt macht.
Machine Learning erkennt Muster in historischen Daten und sagt damit neue Fälle voraus: welcher Kunde kurz vor der Kündigung steht, wie viel Ware Sie nächsten Monat brauchen, welche Transaktion nach Betrug aussieht, welche Aufnahme zuerst einer Ärztin vorgelegt werden sollte. Fertige Werkzeuge decken Standardprobleme ab; ein eigenes Modell lohnt sich dann, wenn Aufgabe, Daten oder die geforderte Genauigkeit spezifisch für Ihr Unternehmen sind.
Wir beginnen nicht beim Algorithmus, sondern bei der Entscheidung, die das Modell verbessern soll, und bei den Daten, die Sie bereits haben. Dann bauen wir das einfachste Modell, das Ihr Ziel erreicht, weisen es auf zurückgehaltenen Daten nach und binden es so in Ihr Produkt oder Ihren Arbeitsablauf ein, dass die Vorhersage bei der Person ankommt, die danach handelt.
KI- und Machine-Learning-Entwicklung
Was wir anbieten
Klassifikation & Erkennung
Modelle, die Dokumente, Tickets, Transaktionen oder Bilder in die Kategorien einsortieren, mit denen Ihr Team arbeitet.
Anomalie- & Betrugserkennung
Auffällige Transaktionen, Sensorwerte oder Verhaltensmuster früh erkennen – mit Warnungen, auf die Ihr Team reagieren kann.
Empfehlungssysteme
Personalisierte Vorschläge für Produkte, Inhalte und den nächsten sinnvollen Schritt, auf Basis von Verhalten und Kaufhistorie.
Optimierung
Modelle für Preise, Planung, Routen und Ressourceneinsatz, die bessere Antworten finden als Faustregeln.
Modell-Audit & Verbesserung
Wir prüfen ein bestehendes Modell auf Genauigkeit, Verzerrungen und Drift und trainieren oder bauen neu, was nicht standhält.
Wann es passt
- Sie haben Daten aus Monaten oder Jahren und vermuten, dass sich daraus etwas Wertvolles vorhersagen lässt
- Eine manuelle Prüfung oder Entscheidung kostet Ihr Team Stunden und folgt erkennbaren Mustern
- Ihre Regellogik ist unübersichtlich geworden und übersieht trotzdem Sonderfälle
- Sie haben ein Modell im Notebook, das es nie in den Produktivbetrieb geschafft hat
So arbeiten wir
- 01DatenprüfungWir prüfen, was Ihre Daten wirklich hergeben – Menge, Qualität, Labels und Leakage –, bevor jemand Genauigkeit verspricht.
- 02Baseline & PrototypZuerst eine einfache Baseline, dann in 3–6 Wochen ein funktionierendes Modell, gemessen an der zu Beginn vereinbarten Kennzahl.
- 03EinbindungEine API oder ein Batch-Job bringt Vorhersagen dorthin, wo entschieden wird: in Ihre App, Ihr CRM, Ihr Dashboard oder Ihre Verwaltung.
- 04Monitoring & NachtrainingGenauigkeit und Daten-Drift werden im Betrieb verfolgt, und eine feste Retraining-Routine hält das Modell nützlich.
Technologie
Unsere Werkzeuge für KI- und Machine-Learning-Entwicklung
- Python
- scikit-learn
- PyTorch
- TensorFlow
- XGBoost
- Pandas
- FastAPI
- MLflow
Häufige Fragen
Wie viele Daten brauchen wir für ein eigenes Machine-Learning-Modell?
Das hängt von der Aufgabe ab, aber viele nützliche Modelle starten mit einigen tausend gelabelten Beispielen. In der Prüfphase sehen wir uns Ihre Daten an und sagen offen, wenn es nicht reicht – und was nötig wäre, um mehr zu sammeln.
Wie lange dauert es, ein Machine-Learning-Modell zu bauen?
Ein funktionierender Prototyp braucht meist 3–6 Wochen. Bis zum Produktivbetrieb mit Einbindung und Monitoring vergehen ab Projektstart in der Regel 3–4 Monate.
Wem gehören Modell und Code?
Ihnen. Der Code, die trainierten Modellgewichte und die Daten-Pipelines gehen vollständig in Ihren Besitz über.
Nächster Schritt
Erzählen Sie uns, was Sie bauen möchten.
Eine kostenlose 30-minütige Beratung mit einem Ingenieur — unverbindlich, Antwort innerhalb eines Werktags.
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