Artificial Intelligence nach klaren Grundsätzen
Wir glauben nicht an KI als Selbstzweck. Jedes Projekt beginnt mit der Frage: Welches konkrete Problem lösen wir, und was passiert, wenn das System falsch liegt? Diese Grundsätze steuern jede Entscheidung, die wir bei Dependable AI Future treffen.
Ergebnisse vor Technologie
Ein Modell, das 98 % Genauigkeit auf Testdaten erreicht, aber im Betrieb niemanden interessiert, ist wertlos. Wir definieren den Erfolg eines Projekts an messbaren Geschäftskennzahlen: reduzierte Bearbeitungszeit, weniger Retouren, schnellere Diagnosen. Erst wenn das Ziel steht, wählen wir die passende Methode.
Transparenz ist nicht optional
Jedes Modell, das wir ausliefern, kommt mit einer verständlichen Dokumentation: welche Daten einfliessen, wie Entscheidungen zustande kommen, wo die Grenzen liegen. Wir erklären Ergebnisse so, dass Fachverantwortliche ohne Data-Science-Hintergrund fundiert entscheiden können.
Kleine Schritte, schnelle Prüfung
Grosse KI-Projekte scheitern oft an langen Planungsphasen. Wir liefern innerhalb von zwei bis vier Wochen einen funktionsfähigen Prototyp. Danach entscheiden Sie auf Basis realer Ergebnisse, ob es weitergeht. Kein Vertrag bindet Sie an zwölf Monate Entwicklung ohne Zwischenresultate.
Datenhoheit bleibt bei Ihnen
Ihre Daten verlassen Ihre Infrastruktur nur, wenn Sie das ausdrücklich wünschen. Wir arbeiten mit lokalen Schweizer Cloud-Anbietern oder direkt auf Ihren Servern. Modelle, die wir trainieren, gehören Ihnen. Kein Vendor-Lock-in, keine versteckten Abhängigkeiten.
Verantwortung endet nicht beim Deployment
Ein Modell in Produktion verändert sich, weil sich die Daten verändern. Wir überwachen Drift, Fairness-Metriken und Systemleistung nach dem Go-live. Wenn ein Modell schlechter wird, schlagen wir Alarm, bevor Ihre Kunden es merken.
Fähigkeiten im Überblick
| Bereich | Was wir tun | Typische Laufzeit | Ergebnis |
|---|---|---|---|
| Vorhersagemodelle | Nachfrageprognosen, Kundenabwanderung, Wartungsintervalle | 3–6 Wochen | Produktionsfähiges Modell mit API |
| Dokumentenverarbeitung | Automatische Klassifikation, Extraktion, Zusammenfassung | 2–4 Wochen | Pipeline für eingehende Dokumente |
| Sprachmodell-Integration | Interne Assistenten, Wissensabfrage, Chatbots mit Firmenwissen | 4–8 Wochen | Laufendes System mit Zugangskontrolle |
| Computer Vision | Qualitätskontrolle, Objekterkennung, Bildklassifikation | 4–10 Wochen | Modell + Kameraintegration |
| Dateninfrastruktur | Datenpipelines, Feature Stores, Modell-Registry | 2–6 Wochen | Skalierbare Plattform |
| KI-Strategie | Bewertung bestehender Prozesse, Priorisierung von Use Cases | 1–2 Wochen | Strategiebericht mit Umsetzungsplan |
Warum Lausanne?
Die Westschweiz hat eine der höchsten Dichten an KI-Forschung in Europa. Wir sitzen an der 13088 Columbusstrasse, 1003 Lausanne, Vaud, zehn Minuten von der EPFL entfernt. Das bedeutet kurze Wege zu Forschungsergebnissen und ein Talentpool, der weit über das hinausgeht, was man in einer Stadt dieser Grösse erwarten würde.
Für uns ist Nähe kein Marketing-Argument, sondern Arbeitsrealität. Wir rekrutieren Ingenieure, die an der EPFL oder HES-SO ausgebildet wurden, und arbeiten regelmässig mit Forschungsgruppen zusammen, wenn ein Projekt spezifische Expertise verlangt.
Passt eine Zusammenarbeit?
Wir sind die richtige Wahl, wenn …
- Sie ein konkretes Geschäftsproblem haben, nicht nur «irgendwas mit KI» machen wollen
- Ihre Daten bereits in strukturierter oder halbstrukturierter Form vorliegen
- Sie bereit sind, intern eine Ansprechperson für das Projekt zu benennen
- Datenschutz und Compliance für Ihr Unternehmen nicht verhandelbar sind
- Sie Ergebnisse in Wochen erwarten, nicht in Jahren
Wir passen vermutlich nicht, wenn …
- Sie ein fertiges Produkt von der Stange suchen, das ohne Anpassung funktioniert
- Es keine Datengrundlage gibt und auch keine Bereitschaft, eine aufzubauen
- Die Entscheidungsträger nicht in den Prozess eingebunden werden können
- Das Ziel unklar ist und niemand definieren kann, woran Erfolg gemessen wird
So läuft ein typisches Projekt
Problemdefinition
Gemeinsamer Workshop: Was soll das Modell leisten? Welche Daten existieren? Wir prüfen Qualität, Umfang und Zugänglichkeit Ihrer Daten direkt vor Ort.
Prototyp
Erster funktionsfähiger Prototyp auf einem repräsentativen Datensatz. Sie sehen Ergebnisse, nicht Folien. Feedback fliesst sofort in die nächste Iteration.
Validierung
Test gegen historische Daten und Praxisfälle. Wir messen Genauigkeit, Fairness und Laufzeit. Sie entscheiden, ob das Modell den Anforderungen genügt.
Produktion
Deployment auf Ihrer Infrastruktur oder bei einem Schweizer Cloud-Anbieter. API-Anbindung, Zugangskontrolle, Logging. Übergabe an Ihr Team mit vollständiger Dokumentation.
Betrieb und Überwachung
Monitoring von Modellleistung, Datendrift und Systemverfügbarkeit. Monatlicher Kurzbericht. Anpassungen bei veränderten Geschäftsanforderungen.
Häufige Fragen
Wie viel kostet ein typisches Projekt?
Das hängt stark vom Umfang ab. Ein Strategiebericht beginnt bei CHF 4'500. Ein Prototyp für ein Vorhersagemodell liegt typischerweise zwischen CHF 12'000 und 25'000. Produktionsprojekte mit Deployment und Monitoring bewegen sich ab CHF 30'000. Wir geben nach dem ersten Workshop eine verbindliche Schätzung.
Welche Datenmengen brauche ich mindestens?
Für tabellarische Vorhersagemodelle reichen oft einige tausend Datensätze. Für Computer Vision hängt es vom Anwendungsfall ab, manchmal genügen 500 annotierte Bilder, manchmal brauchen wir deutlich mehr. Wir prüfen das in der ersten Woche und sagen Ihnen ehrlich, ob die Datenlage ausreicht.
Arbeitet ihr auch mit Unternehmen ausserhalb der Romandie?
Ja. Etwa ein Drittel unserer Projekte sind in der Deutschschweiz. Workshops machen wir gerne vor Ort, die laufende Zusammenarbeit funktioniert remote. Projekte im EU-Raum übernehmen wir ebenfalls, wenn die Datenschutzanforderungen geklärt sind.
Kann ich den Prototyp auch intern weiterentwickeln?
Selbstverständlich. Jeder Prototyp wird mit vollständigem Quellcode und Dokumentation übergeben. Wenn Ihr Team die nötigen Kompetenzen hat, können Sie nach der Prototypphase alleine weitermachen. Wir bieten bei Bedarf Schulungen an.
Welche Programmiersprachen und Frameworks nutzt ihr?
Python ist unsere Hauptsprache für Modellentwicklung. Wir arbeiten mit PyTorch, scikit-learn, Hugging Face Transformers und LangChain. Für Deployment setzen wir auf FastAPI, Docker und Kubernetes. Die Wahl hängt aber immer vom Projekt ab, nicht von unseren Vorlieben.
Datenschutzerklärung
Verantwortlich für die Datenverarbeitung ist Dependable AI Future, 13088 Columbusstrasse, 1003 Lausanne, Vaud, Schweiz. Kontakt: [email protected].
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