Unser
Vorgehen

Unser Vorgehen umfasst fünf zentrale Stages. Somit ermöglichen wir Ihnen, präzise einzuordnen, wo Sie sich aktuell im Prozess hin zu einer einsatzfähigen KI befinden. Diese strukturierte Orientierungshilfe schafft Klarheit und bildet die Grundlage für alle weiteren Schritte.

Stage 1

Orientierung im
AI Dschungel

Künstliche Intelligenz wirft viele Fragen auf – wir helfen Ihnen, Antworten zu finden. Wir geben Orientierung, erklären verständlich, was möglich ist, und zeigen konkrete Wege für den Einstieg. Gemeinsam entwickeln wir eine individuelle KI-Strategie, die zu Ihrem Unternehmen passt. Mit klaren Benchmarks und Praxisbeispielen machen wir greifbar, wie KI echten Mehrwert schaffen kann.

Aktivitäten
AI Landscape Workshop

Gemeinsames Mapping von Trends, Use‑Cases und Business‑Zielen, um Chancen und Grenzen einzuordnen.

Daten & System-Inventur

Sichtung Ihrer Datenquellen & Schnittstellen, Bewertung von Datenqualität und Integrations­aufwand.

Regulatorik‑/Risiko‑Check

Ersteinschätzung von Compliance‑, Security‑ und Governance‑Vorgaben (z. B. DSGVO, FINMA).

Outcome
Priorisierte Use‑Case‑Roadmap
Grobe AI‑Strategie Skizze
Budget & Ressourcen­plan
Stage 2

Proof‑of‑Concepts 
durchführen

Sie haben erste Anwendungsfälle identifiziert – jetzt geht es darum, diese praktisch zu erproben. In 2–4 Wochen entwickeln wir einen Proof of Concept (PoC) mit realen Daten. Wir passen vortrainierte Modelle an Ihre Domänendaten an, überprüfen Schnittstellen, bauen Datenpipelines und führen Fine-Tuning durch. Anschliessend bewerten wir Genauigkeit, Stabilität und Performance und prüfen die Integration in Ihre IT-Umgebung. So entsteht eine fundierte Grundlage für die nächsten technischen Schritte.

Aktivitäten
Rapid‑Prototyping‑Sprint

2‑4‑wöchige Umsetzung eines funktions­fähigen Prototyps auf realen Daten.

Model‑Fine-Tuning

Anpassung vortrainierter Modelle an Ihre Domänendaten für maximale Relevanz.

Stakeholder‑Demo &  KPI‑Review

Präsentation der Ergebnisse, Messung von Accuracy, UX und Business‑Impact.

Outcome
Belastbarer Machbarkeits- & Nutzen­nachweis
KPI‑Report
Go/No‑Go‑Entscheidung
Stage 3

Integration, 
Entwicklung & Infrastruktur

Nach einem erfolgreichen Proof of Concept steht nun der Aufbau einer stabilen und skalierbaren Lösung an. Wir entwickeln eine Architektur, die sich gut erweitern lässt und alle Sicherheitsanforderungen erfüllt. Dazu gehören der Aufbau von Datenpipelines, die Entwicklung von Schnittstellen (APIs) und die Anbindung an bestehende Systeme. Mit automatisierten Tests, Last- und Sicherheitstests sowie einer vollständigen Dokumentation sorgen wir dafür, dass die Lösung zuverlässig, wartbar und auditierbar ist – als Grundlage für ein produktionsreifes MVP.

Aktivitäten
Architektur‑ & Security‑Design

Definition einer skalierbaren, auditierbaren Ziel‑Architektur inkl. Security Controls.

API‑ & Pipeline‑Entwicklung

Aufbau von Daten­pipelines und REST/GraphQL‑APIs für nahtlose System­integration.

DevOps & Compliance‑Testing

CI/CD‑Set‑up, Last‑ & Pen‑Tests, Dokumentation für interne und externe Audits.

Outcome
Produktionsreifes MVP auf einer konformen, wartbaren Plattform
Umfassende und vollständige Dokumentation
Stage 4

Betrieb & Maintenance

Nach der Inbetriebnahme sichern wir den stabilen, sicheren und leistungsfähigen Betrieb Ihrer Lösung. Wir überwachen Performance, Kosten und Sicherheit, halten Modelle durch automatisiertes Retraining aktuell und sorgen mit Patch-Management und Compliance-Reports dafür, dass Ihre Lösung zuverlässig im Alltag funktioniert und geschäftlichen Anforderungen standhält.

Aktivitäten
24/7‑Monitoring & Incident‑Management

Laufende Überwachung von Performance, Kosten und Sicher­heit, inkl. Alarmierung.

Automatisierte Retraining‑Pipelines

Regelmässiges Nachtraining zur Drift‑Prävention und Qualitäts­steigerung.

SLA‑Support & Reporting

Klar definierte Reaktions­zeiten, Patch‑Management und Compliance‑Reports.

Outcome
Stabile, hochverfügbare Lösung
Nachweisliche Regel- und Qualitätseinhaltung
Stage 5

Kontinuierliche 
Optimierung & Skalierung

In dieser Phase steht die laufende Optimierung und Skalierung der Lösung im Mittelpunkt.Wir werten Nutzungs- und Qualitätsdaten aus, identifizieren Verbesserungsmöglichkeiten und erweitern die Lösung gezielt um neue Funktionen. Gleichzeitig optimieren wir Modellgrössen, Infrastruktur und Caching, um Kosten und Energieverbrauch zu reduzieren. So erhöhen wir den ROI, stärken die Nutzerakzeptanz und sichern die langfristige Weiterentwicklung Ihres GenAI-Stacks.

Aktivitäten
Performance‑Review &  Feedback‑Loops

Auswertung von Nutzungs‑ & Qualitäts­daten, Ableitung von Verbesserungs­massnahmen.

Feature‑Erweiterung &  Roll‑outs

Hinzufügen neuer Funktionen, Sprachen auf Basis validierter Erkenntnisse.

Kosten‑ &  Energie‑Optimierung

Feintuning von Modell‑Grössen, Infrastruktur und Caching, um TCO zu senken.

Outcome
Steigender ROI
Höhere User‑Adoption
Zukunftssicherer, lern­fähiger GenAI‑Stack
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Kontaktieren Sie uns

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