Machine Learning & KI-Beratung

Wo ML für messbaren ROI einsetzen — ohne Over-Engineering

Warum eine ML- und KI-Beratung

ML und KI sind überall — aber die meisten Teams wissen nicht, wo sie anfangen sollen, was es kosten sollte oder welcher Ansatz (Managed-Pipeline vs gehostete LLM-API vs selbst-gehostete Open Source) zu ihren Constraints passt. Wir liefern seit über einem Jahrzehnt ML- und LLM-Systeme aus und sagen Ihnen direkt, welche Anwendungsfälle für Ihr Unternehmen einen Return on Investment bringen — und welche reiner Hype sind.

Nach einer Beratung mit uns wissen Sie, welcher Ansatz passt, welche Infrastruktur Sie wirklich brauchen und welches Budget Sie einplanen sollten — damit Sie „build vs buy" ohne Rätselraten entscheiden können.

Unsere Kunden nutzen die ML- & KI-Beratung, um:

  • den passenden Ansatz zu wählen — Managed-ML-Plattformen, gehostete LLM-APIs oder selbst-gehostete Open-Source-Modelle
  • den ROI zu bewerten, bevor sie in einen vollständigen Build investieren
  • das richtige Modell für den Anwendungsfall zu wählen (RAG, Fine-Tuning, agentische Workflows, klassisches ML)
  • Daten- und Retrieval-Pipelines zu entwerfen — Datenschutz, Souveränität, Latenz, Kosten
  • bestehende KI-Funktionen zu auditieren — Genauigkeit, Halluzinationsrate, Prompt-Sicherheit
  • ML/KI-Funktionen zu bestehenden Web- und Mobile-Anwendungen hinzuzufügen
  • fortgeschrittene Datenanalysen durchzuführen und in Geschäftsentscheidungen zu überführen
Wie ML und KI in verschiedenen Branchen eingesetzt werden:
  • Banken und Fintech: Betrugserkennung, biometrische Authentifizierung, Risikomodellierung, LLM-gestützte Dokumentenprüfung (KYC, Verträge, Geschäftsberichte).
  • Marketing: Kundensegmentierung, personalisierte Empfehlungen, generative Copy-Varianten, Sentiment-Analyse in grossem Umfang.
  • Retail: Bedarfsprognose, Empfehlungssysteme, conversational Shopping-Assistenten, verankert in Ihrem Katalog (RAG).
  • Healthcare: medizinische Bildgebung, Wirkstofffindung, RAG über klinische Leitlinien, Zusammenfassung von Patientenakten und Studienberichten.
  • Operations & Wissensarbeit: RAG über interne Wikis und Verträge, Ticket-Triage, agentische Workflows für repetitive Aufgaben, interne Copilots.
  • Industrie & IoT: vorausschauende Wartung, bildverarbeitungs-basierte Qualitätskontrolle, Anomalieerkennung auf Sensordaten.

Kontaktieren Sie uns für eine ML- & KI-Beratung. Wir bauen auch die Systeme, die wir empfehlen — siehe unsere Machine Learning & KI-Seite für die Stacks und Deployment-Ebenen, die wir liefern.