Diese Website verwendet Cookies, damit wir dir die bestmögliche Benutzererfahrung bieten können. Cookie-Informationen werden in deinem Browser gespeichert und führen Funktionen aus, wie das Wiedererkennen von dir, wenn du auf unsere Website zurückkehrst, und hilft unserem Team zu verstehen, welche Abschnitte der Website für dich am interessantesten und nützlichsten sind.
Wie kann Künstliche Intelligenz Ihnen helfen, Ihr Geschäft auszubauen?
Künstliche Intelligenz (KI) löst branchenübergreifend eine Vielzahl von Problemen und bietet innovative Lösungen für komplexe Herausforderungen.
- Steigerung der Einnahmen
KI hilft Ihnen, soziale Medien zu analysieren, Anzeigen zu automatisieren und intelligente Verkaufsentscheidungen zu treffen. - Gewährleistung der Datensicherheit
Durch maschinelles Lernen werden Betrugsfälle wie Kreditkartenbetrug und Identitätsdiebstahl aufgedeckt. Das spart Unternehmen Geld und schützt die Kunden. - Analyse großer Datenmengen
Algorithmen des maschinellen Lernens analysieren Daten, um Trends vorherzusagen. Sie helfen Unternehmen, Entscheidungen über Produktentwicklung und Vertrieb zu treffen. - Verbesserung der Prozessproduktivität
Maschinelles Lernen automatisiert Prozesse und spart Zeit und Kosten. Es prognostiziert Maschinenausfälle und gibt Wartungsempfehlungen, um Ausfallzeiten zu vermeiden. - Verbesserung der Kundenzufriedenheit
Prädiktive Analytik findet Kundentrends und schlägt Produkte vor. KI-Chatbots beschleunigen die Problemlösung. - Optimierung der Lieferketten
KI optimiert Lieferketten, indem sie die Nachfrage vorhersagt und den Bestand in Echtzeit verwaltet.
Unsere Fähigkeiten im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI)
Wir bieten Ihnen Beratungsservicee und KI-Lösungen, mit denen Sie Ihre Geschäftsziele schneller erreichen und sich auf ein nachhaltiges Wachstum vorbereiten können.
Verarbeitung natürlicher Sprache
Wir setzen KI-Technologie ein, um effektive NLP-basierte Lösungen zu entwickeln, die es Maschinen ermöglichen, menschenähnliche Sprache zu verstehen und zu generieren, um Anwendungen wie Übersetzungs-, Textinhalts- oder Stimmungsanalyse-Tools zu entwickeln.
IoT und Geräteautomatisierung
Wir innovieren für Unternehmen durch den Einsatz von IoT (Internet-Of-Things) in der Industrie 4.0 und die Anwendung digitaler Systeme auf Basis von Künstlicher Intelligenz.
Computer Vision
Durch die nahtlose Integration von Bildverarbeitungsdiensten ermöglichen wir die präzise Identifizierung und Kategorisierung von Orten, Personen und Objekten, so dass Sie innerhalb Ihres Unternehmens auf wertvolle Informationen und Analysen zugreifen können.
Prädiktive Analytik / Data Science
Unternehmen tun sich oft schwer mit der Vorhersage von Trends und der Erstellung genauer Prognosen. Wir nutzen die prädiktive Analytik, um historische Daten zu analysieren, Trends zu erkennen und fundierte Vorhersagen über die künftige Leistung zu treffen.
Generative Künstliche Intelligenz
Wir verwenden generative KI-Systeme, um mathematische Modelle zu entwickeln und verschiedene Arten von Inhalten wie Text, Bild, Audio und synthetische Daten zu erstellen. Generative KI kann uns helfen, komplexe Geschäftsprozesse zu optimieren.
Chatbots
Wir wissen, dass Unternehmen einen engagierten 24/7-Support benötigen. Deshalb entwickeln wir Chatbots, die auf künstlicher Intelligenz basieren, und integrieren sie in die Software des Kunden – sei es auf Websites, in mobilen Apps usw.
Durchgeführte Projekte
/ Projekte, auf die wir stolz sind
80 % höhere Erkennungsrate verdächtiger Forderungen mit ML-Algorithmen
Branche:
Fintech Technologien:
Python, R, Docker Beschreibung:
Für einen der größten Versicherer in Polen, der innovative Lösungen für den Markt entwickelt, führten wir ein Projekt durch, bei dem wir maschinelles Lernens einsetzten. Das Projekt endete mit einem beachtlichen Erfolg und prestigeträchtigen Branchenauszeichnungen für den Kunden.
Zahlungsmodell:
Team Outsourcing Dauer:
4 Monaten 
Anwendung von ML bei der Optimierung des Stromverbrauchs
Branche:
Energie Technologien:
Python Beschreibung:
Für den Kunden, ein in Großbritannien ansässiges Unternehmen, das Lösungen zur Optimierung des Energieverbrauchs anbietet, haben wir eine Lösung entwickelt, die in der Lage ist, Vorhersagemodelle zu erstellen, die auf jeden institutionellen Kunden zugeschnitten sind.
ML bei der Automatisierung des Risikobewertungsprozesses in der Finanzindustrie
Branche:
Fintech Technologien:
R, Python, Docker Beschreibung:
Für einen Kunden, der sich mit der finanziellen Sicherheit von Unternehmen in der Transportbranche beschäftigt, haben wir ein ML-Modell zur Bewertung der Zuverlässigkeit von Endkunden entwickelt.
Zahlungsmodell:
Team Outsourcing Dauer:
5 Monate 
Virtuelle Anprobe von Kleidung in Online-Shops
Branche:
E-commerce Beschreibung:
Für ein innovatives Technologie-Startup haben wir eine Lösung entwickelt, die sich an Kunden richtet, die Kleidung vor dem Kauf und der Lieferung anprobieren möchten.
Zahlungsmodell:
Team Outsourcing Dauer:
18 Monate 
DL-Modell zur Begrenzung von Kundenverlusten Für eine der größten Banken in Europa
Branche:
Fintech Technologien:
FastText, Keras, DyNET, Python Beschreibung:
Für den Kunden, eine der fünf größten Banken in Europa, haben wir ein Modell zur Vorhersage der Kundenabwanderung entwickelt.
Zahlungsmodell:
Team Outsourcing KI-Entwicklungsprozess – ein iterativer Ansatz
Bei der Entwicklung eines Modells für maschinelles Lernen durchlaufen wir viele Phasen, von der Datenerfassung und -aufbereitung über das Datentraining und die Auswertung bis hin zur kontinuierlichen Iteration.
Dies ist ein einzigartiger Ansatz, der uns von anderen Unternehmen unterscheidet, da wir den folgenden Zyklus mehrmals wiederholen, bis zufriedenstellende Ergebnisse erzielt werden.
Und das alles in enger Zusammenarbeit mit Ihrem Team. Wir erstellen nicht nur KI-Modelle, sondern bieten auch Implementierungsschulungen an, damit Sie die verwendete Lösung besser verstehen und keine Zeit mit dem Verständnis des Modells verlieren.
I — Kostenlose Beratung
Der erste Schritt zum Verständnis Ihres Problems ist ein kostenloses Beratungsgespräch, in dem wir zunächst Ihre Herausforderung erörtern und feststellen, ob die Implementierung eines KI-Modells effektiv und möglich wäre.
II — Workshop
Der zweite Schritt ist die Durchführung von Workshops online oder vor Ort beim Kunden. Sie dauern in der Regel 1–2 Tage.
ZIEL: Definieren Sie Ihren Bedarf und Ihre KI-Strategie
In dem Workshop werden wir genau verstehen, was Ihr Problem ist, welche Daten Sie haben, wie sich dieses Problem auf das Funktionieren der Anwendung oder des Unternehmens auswirkt oder wie die Ergebnisse des von Ihnen eingeführten KI-Modells zu messen sind. Wir werden die Frage beantworten, wann dieses Modell zufriedenstellend ist.
Erst nach dem Workshop können wir sagen, ob es sich lohnt, das Projekt weiterzuverfolgen oder nicht – und dann kommt das zweite Angebot.
III Project — Machbarkeitsstudie (POC)
Der dritte Schritt ist bereits die Umsetzung des PoC. Und hier können wir Elemente unterscheiden wie:
1. DATA – Datenerfassung und -aufbereitung
In dieser Phase helfen wir dabei, die für das Problem relevanten Daten aus verschiedenen Quellen zu sammeln. Anschließend bereinigen wir diese Daten, um fehlende Werte zu verarbeiten, und bereiten sie so für die Verwendung als Trainingsdaten vor.
2. MODELLIERUNG – Modellentwicklung
Ein Team aus Ingenieuren des Data-Science-Teams und DevOps-Spezialisten verwendet das für das Problem geeignete Modell und trainiert es anhand eines Trainingsdatensatzes, um die für das Problem wichtigsten Variablen zu ermitteln. Dazu gehört auch die Umwandlung der Rohdaten in ein Format, das das Modell besser verstehen kann, wodurch seine Leistung verbessert werden kann.
3. MESSEN / TESTEN – Bewertung und Verfeinerung des Modells
Anschließend wird die Leistung des trainierten Modells anhand eines separaten Datensatzes (Test-/Validierungssatz) bewertet, den es zuvor nicht gesehen hat. Zu den typischen Bewertungsmaßstäben gehören Genauigkeit, Präzision und Punktzahl. Während des Modellierungsprozesses überwachen wir die Leistung des Modells und wiederholen bei Bedarf das Training des Modells mit neuen Daten, um seine Genauigkeit und Relevanz im Laufe der Zeit sicherzustellen.
4. INTEGRATION / AUSLIEFERUNG – Integration des Modells in die Produktionsumgebung
Dies ist der Zeitpunkt, an dem wir das trainierte Modell in die Produktionsumgebung integrieren. Dies kann die Erstellung von APIs oder die Einbettung des Modells in eine Anwendung für Echtzeitvorhersagen beinhalten. In diesem Schritt wird das Modell in eine Anwendung, eine Website oder einen Geschäftsprozess integriert.
Was bekommen Sie bei einer Zusammenarbeit mit uns?
01
Interaktive PoC für Ihre KI-Software.
02
Datengestützte Vorhersagen, die das Vertrauen in eine hohe Investitionsrentabilität stärken.
03
Tiefgreifendes Verständnis von Methoden, um häufige Fehler zu vermeiden und die Daten zu maximieren.
04
Beratung zu alternativen Geschäftsmöglichkeiten, Architektur und Technologie.
05
Auswahl des richtigen Ansatzes für Ihre Bedürfnisse: Reduzierung der Implementierungs- und Wartungskosten durch die Kombination von klassischen statistischen Methoden mit KI / ML / DL
Welche Risiken birgt die unsachgemäße Anwendung von KI?
01
85 % der KI-/ML-Projekte führen aufgrund von Verzerrungen in den Daten, Algorithmen oder den für deren Verwaltung zuständigen Teams zu fehlerhaften Ergebnissen.
02
Nur 53 % der Projekte gehen vom Prototyp in die Produktion über.
03
Nur 15 % der KI/ML-Projekte werden erfolgreich sein.
Welche Ergebnisse erzielen wir in KI/ML-Projekten?
- 95 % der KI-/ML-Projekte sind erfolgreich – sie erfüllen die Zielvorgaben, liegen im Zeit- und Budgetrahmen
- Für die verbleibenden 5% ermöglichen wir eine schnelle und zuverlässige Diagnose bei verfehlten Zielen, um unnötige Kosten zu vermeiden
- 85 % der Projekte gehen in Produktion
Technologien, die wir bei KI-Lösungen einsetzen
Treffen Sie unsere KI-Experten
Artur Suchwałko
PhD
Während seiner mehr als 20-jährigen Berufserfahrung im Bereich der fortgeschrittenen Analytik hat Arthur einen Doktortitel in Mathematik erworben und mehr als 100 Projekte für Unternehmen in verschiedenen Entwicklungsstadien erfolgreich durchgeführt - von Startups bis hin zu globalen Konzernen.
Agnieszka Suchwałko
PhD
Sie ist Doktorin der technischen Wissenschaften (Biokybernetik und Biomedizintechnik) und an vielen interessanten KI-Projekten beteiligt. Die Lösung realer Probleme mit Hilfe gut gewählter oder entsprechend modifizierten ML-Algorithmen ist ihr Beruf und ihre Leidenschaft zugleich.
Rafał Pisz
Geschäftsführer und Gesellschafter zahlreicher IT-Unternehmen (DATAS, AXIT, TIM S.A.). Seit 1999 hat er sich auf IT-Management und Forschungs- und Entwicklungszentren spezialisiert. Rafal gründete auch das AXIT-F&E-Zentrum, das die erste SaaS-Lösung für das Lieferkettenmanagement herausbrachte.
Powered by
