KI-Lösungen & Integration für die Schweiz
Künstliche Intelligenz ist mehr als ein ChatGPT-Demo. Wir integrieren Large Language Models, RAG-Systeme und Computer-Vision-Modelle direkt in Deine Geschäftsanwendungen — DSGVO-konform, produktionsreif und mit messbarem ROI.
KI-Anwendungsfälle, die wir umsetzen
Nicht jedes Problem braucht KI. Aber wenn Mitarbeiter:innen Stunden mit Routinetätigkeiten verbringen, lohnt sich der Einsatz fast immer.
- Wissensdatenbank (RAG)
Mitarbeiter stellen Fragen in natürlicher Sprache — KI antwortet aus internen Dokumenten mit Quellenangaben. - Dokumentenverarbeitung
Rechnungen, Lieferscheine, Verträge automatisch auslesen und in ERP-Systeme einpflegen. - E-Mail-Klassifizierung
Eingehende Mails kategorisieren, priorisieren, Standardanfragen vorbeantworten. - Computer Vision
Bildklassifikation, Qualitätskontrolle, Defekterkennung in der Produktion. - Chatbots & Voice-Bots
Kundensupport-Bots mit Zugriff auf Live-Daten aus CRM und ERP. - Content-Generation
Produktbeschreibungen, SEO-Texte, Übersetzungen — mit Brand-Voice-Guardrails.
Welche KI-Modelle wir einsetzen
Wir sind modell-agnostisch und wählen pro Projekt das passende Tool.
- OpenAI GPT-4, GPT-4o, GPT-5 — höchste Allgemeinkompetenz, breite Verfügbarkeit
- Anthropic Claude (Opus, Sonnet, Haiku) — stark bei Code und langen Kontexten
- Mistral & LLaMA — Open-Source für On-Premise-Deployment
- Aleph Alpha — rein europäisches Modell für höchste Datenhoheit
- Spezialmodelle: Whisper (STT), FLUX/Stable Diffusion (Bild), BERT-Varianten (Klassifikation)
DSGVO & Datenschutz bei KI-Projekten
Ein häufiger Showstopper bei KI-Projekten ist die DSGVO. Wir kennen die Fallstricke und liefern Architekturen, die auch der Konzern-Datenschutz absegnet.
- EU-Hosting via Azure OpenAI (Frankfurt), AWS Bedrock (Frankfurt) oder rein on-premise
- Auftragsverarbeitungsverträge (AVV) prüfen und einrichten
- PII-Filterung vor dem Senden an externe Modelle
- Audit-Logs für Nachvollziehbarkeit jedes Modell-Calls
- Wenn nötig: komplett lokale Modelle ohne Internet-Anbindung
Vom POC zum produktiven KI-System
Viele KI-Initiativen scheitern beim Sprung vom Proof-of-Concept zum Produktivsystem. In der Realität tauchen Themen auf, die in Tutorials nicht vorkommen:
- Halluzinationen: LLMs erfinden Fakten — mit RAG, Citation-Forcing und Output-Validierung in den Griff bekommen.
- Latenz & Kosten: Streaming, Caching, Model-Routing nach Komplexität.
- Prompt-Injection & Jailbreaks: Security-Layer und Eingabe-Sanitization.
- Evaluation: Test-Sets, automatisierte Evals, Human-in-the-Loop.
- Drift: Modell-Updates verändern Verhalten — Continuous Monitoring statt Set-and-Forget.
Häufige Fragen
Lohnt sich KI für mein mittelständisches Unternehmen?
Wenn Mitarbeiter:innen Stunden pro Woche mit Routinetätigkeiten verbringen — ja. Eine gut gebaute KI-Anwendung amortisiert sich in 6–18 Monaten.
Müssen wir unsere Daten an OpenAI/Anthropic schicken?
Nein. Die gleichen Modelle laufen über Azure OpenAI in Frankfurt oder AWS Bedrock in der EU. Alternativ Open-Source-Modelle auf eigener Hardware.
Was kostet ein KI-Projekt?
Das hängt vom Use-Case ab — eine fokussierte Integration ist überschaubar, eine Plattform-Lösung größer. Nach einem kurzen Workshop erstellen wir eine transparente Aufwandsschätzung inkl. laufender API-Kosten.
Wie startet ein KI-Projekt am besten?
Mit einem 1-Tages-Workshop, in dem wir gemeinsam Use-Cases priorisieren. Anschließend bauen wir innerhalb von 4–8 Wochen einen ersten produktiven Prototyp.
