Leistungen

Wir kartieren Ihre Prozesse und identifizieren Opportunities entlang dreier Spuren, agentische KI, klassische KI und Analytics, und prüfen sie auf Machbarkeit, Risiko und erwartete Wirkung. Sie erhalten ein priorisiertes Backlog konkreter Use Cases und ein klares Bild davon, wo Sie zuerst ansetzen.

KI-Vorhaben scheitern selten an der Technologie. Sie scheitern daran, dass niemand entschieden hat, welche Geschäftsziele sie bedienen, wer sie betreibt und woran Erfolg gemessen wird. Wir erarbeiten mit Ihnen eine Roadmap, die vom Geschäftsziel ausgeht und bis zu Architektur, Betrieb und Governance durchdekliniert ist, für Cloud, souveräne Cloud oder On-Premises.

Wir entwerfen und bauen KI-Agenten und Systeme zugeschnitten auf Ihre Domäne, mit eingebauten Qualitätsmetriken, Observability und Auslieferungs-Pipelines, die Ergebnisse direkt in Ihre bestehenden Systeme leiten.

Sichere persönliche Assistenten, die unterwegs erreichbar sind. OpenClaw, Hermes Agent und die neue Generation autonomer Assistenten übernehmen langlaufende Aufgaben für Sie. Wir installieren, optimieren und betreiben sie auf Ihrem eigenen Gerät oder einer kontrollierten Cloud-Instanz, eingestellt auf genau das Mass an Freiheit und Sicherheit, das Sie wollen.

Ausgewählte Abläufe laufen eigenständig über Stunden statt Minuten: Recherchen, die sich selbst vertiefen, Änderungen, die sich selbst umsetzen, testen und belegen. Wir entwerfen und bauen die Systeme dafür, weisen die Einsparung gegenüber dem heutigen Aufwand nach und verankern die Arbeitsweise in Ihren Teams.

Massgeschneiderte Anwendungen, Datenprodukte und Pipelines für Ihren konkreten Anwendungsfall, von der Datenanbindung bis zur produktiven Auslieferung.

Jedes PDF, jedes Dokument, jeder Scan und jedes Wissensartefakt Ihrer Organisation wird durchsuchbar und zitierbar. Wir bauen Retrieval-Augmented-Generation-Systeme für hohe Antwort-Treue: Chunking-Strategien für Ihre Inhalte, geerdete Zitate, Halluzinations-Guardrails und Zugriffskontrolle.

Agentische KI als Führungsthema. Der Workshop richtet sich an Entscheiderinnen und Entscheider, die verstehen wollen, was ein KI-Agent tatsächlich ist, wo der Unterschied zu einem Assistenten liegt und welche Fragen vor einer Einführung beantwortet sein müssen. Ohne Code, ohne Produktdemos, mit Beispielen aus der Praxis.

KI-Governance aus Schweizer Sicht. Der Workshop ordnet ein, was für den Einsatz von KI im Unternehmen heute bereits gilt, wann europäische Regulierung über die Grenze wirkt und wie sich Verantwortung im Betrieb verteilen lässt. Für Führungskräfte, die entscheiden müssen, und für alle, die die Richtlinie dazu schreiben.

Von der Funktionsweise von Sprachmodellen bis zu Prompt Engineering als tragfähigem, projekttauglichem System. Auch für nicht-technische Teilnehmende zugänglich, führen wir Teams von der spontanen Chat-Nutzung zu wiederverwendbaren Prompt-Systemen, die im Projekt und im Team tragen.

Vom Vorschlag im Editor bis zum voll autonomen Coding-Agenten. Wir zeigen Entwickler-Teams, wie sie Code Assistants auf grossen Codebasen mit projekteigenen Instruktionen und Skills anreichern, an echte Werkzeuge und Daten anbinden und langlaufende Abläufe nachvollziehbar und sicher halten.

Agentische KI jenseits der Demo. Wir arbeiten mit Produkt- und Engineering-Teams an den konzeptionellen, architektonischen und operativen Fragen, die zwischen einem beeindruckenden Prototyp und einem Agentensystem stehen, dem Teams im Alltag wirklich vertrauen.

Vom Rohinput zu einer verlässlichen, gut verwalteten Grundlage. Wir helfen Datenteams, Daten als erstklassiges Produkt zu behandeln, sie für echte Analyse- und ML-Arbeit zu strukturieren und ihren Lebenszyklus in modernen Cloud-Umgebungen zu managen.

Vom Skript zum wartbaren System. Wir schulen Python-Teams in den Praktiken, die Hobby-Code von Arbeit unterscheiden, die auch Monate später im Review hält, von Git und CI/CD über Testing und Code-Qualität bis zur Software-Architektur.

Cloud-native arbeiten, pragmatisch und wirtschaftlich. Wir führen technische Teams durch die Grundlagen moderner Cloud-Architekturen, die Speicher- und Compute-Entscheidungen, die Kosten bestimmen, Orchestrierung und Observability, und wie Insights tatsächlich bei den Nutzern ankommen.