KI-Systeme, die Kosten aus einem Geschäftsprozess nehmen
Wir bauen Empfehlungs- und Suchsysteme, Prognosen, Datenpipelines, RAG- und LLM-Funktionen in den Prozess ein, den Sie bereits betreiben. Ein Senior ML Lead verantwortet jede Lieferung, jede Woche gibt es eine funktionierende Demo, und der Code gehört Ihnen vom ersten Tag an.
- Lieferant0.99
- Example Supplies Ltd
- Rechnungsdatum0.98
- 14. Aug.
- Gesamtbetrag0.97
- 4.180,00 $
- MwSt.0.71
- 696,67 $
1 Feld zur Prüfung geschickt · jeder Wert mit seiner Stelle auf der Seite verknüpft
Was wir bauen
Sagen Sie, wo es wehtut. Sehen Sie das System, das es behebt.
Sechs Probleme, nach denen wir am häufigsten gefragt werden, und wie das funktionierende System aussieht. Die Screens zeigen illustrative Daten.
Wie ein Projekt abläuft
Sie müssen nicht wissen, wie ML funktioniert. Sie müssen wissen, was sich ändert und wann.
- Schritt 1
Ein erstes Gespräch über den Prozess, nicht über die Technologie
Welcher Prozess kostet Sie heute Geld, wer arbeitet daran und was geht schief, wenn er versagt. Wenn eine Regel, ein Report oder eine bessere Datenerfassung reicht, sagen wir das, und das Gespräch endet dort.
Erstes Gespräch · NotizenBeispieldaten- Prozess: Bestandsplanung, 4 Personen, wöchentlich
- Kosten heute: Fehlbestände bei Top-Artikeln, gebundenes Kapital in Langsamdrehern
- Daten: 3 Jahre Verkäufe im ERP
- Fazit: Prognose lohnt eine 2-wöchige Prüfung
- Schritt 2
Eine Kennzahl, vereinbart bevor ein Modell trainiert wird
Prognosefehler, Dokumente ohne manuelle Bearbeitung, Umsatz pro Session: die Zahl, die das System bewegen muss, und wie sie gemessen wird. Sie steht im Vertrag.
Vereinbarte MetrikBeispieldatenPrognosefehler (gewichtet)
Aktuelle Methode: 12,1 %
Ziel: unter 6 % auf einem 12-Wochen-Holdout
Wöchentlich gemessen, im Vertrag festgehalten
- Schritt 3
Jede Woche eine funktionierende Demo auf Ihren Daten
Kein Statusbericht. Etwas, das läuft, ab der zweiten Woche. Jeder Meilenstein hat schriftliche Abnahmekriterien, und Sie nehmen ab, bevor wir abrechnen.
Wöchentliche DemosBeispieldatenWoche 2
Baseline-Prognose auf echten Daten
Woche 4
Aktionen und Saisonalität ergänzt
Woche 6
Bestellempfehlungen im ERP
Woche 8
Abgenommen: Meilenstein freigegeben
- Schritt 4
Produktion mit Monitoring und Rollback-Schalter
Ein Dashboard für die vereinbarte Kennzahl, Alerts, wenn sich das Verhalten verschiebt, und ein Rollback, den Sie ohne uns auslösen können. Ein System, das niemand zurückrollen kann, ist nicht fertig.
Produktion · diese WocheBeispieldatenPrognosefehler 5,1 %No drift detectedRollback auf die vorherige Version - Schritt 5
Übergabe: Der Code gehörte schon immer Ihnen
Das Repository liegt seit dem ersten Tag in Ihrer Organisation: Code, Modelle, Dokumentation und Runbooks. Auf Wunsch bleiben wir für den Support, sonst gehen wir sauber.
your-org / demand-forecastingBeispieldaten- README.md
- runbooks/rollback.md
- runbooks/retrain.md
- models/
- pipelines/
- dashboards/
- tests/
Seit dem ersten Commit im Besitz Ihrer Organisation
- Prozess: Bestandsplanung, 4 Personen, wöchentlich
- Kosten heute: Fehlbestände bei Top-Artikeln, gebundenes Kapital in Langsamdrehern
- Daten: 3 Jahre Verkäufe im ERP
- Fazit: Prognose lohnt eine 2-wöchige Prüfung
Lösungen und Preise
Typische Projekte, mit der Preisspanne vorab.
Die Spannen stammen aus derselben Preisliste wie der Projektrechner. Der Endpreis wird festgelegt, sobald der Umfang vereinbart ist.
Empfehlungssysteme
Jedem Käufer die Produkte zeigen, die er wahrscheinlich kauft, und den Gewinn in einem A/B-Test nachweisen.
14k €–42k €2–4 MonateRAG-Copilots
Ein Assistent, der aus Ihren eigenen Dokumenten antwortet und zu jeder Antwort die Quelle zeigt.
8k €–18k €4–8 WochenKI-Agenten
Software, die eine Anfrage annimmt, die Schritte in Ihren Systemen ausführt und im Zweifel einen Menschen fragt.
13k €–38k €6–12 WochenNachfrageprognose
Die Nachfrage pro Produkt prognostizieren und in Bestellmengen umsetzen, damit der Bestand dem Absatz folgt.
10k €–28k €1–3 MonateDokumentenverarbeitung
Rechnungen, Verträge und Formulare automatisch lesen und nur die zweifelhaften Felder an einen Menschen schicken.
7k €–42k €Wird in der Discovery festgelegtBetrugserkennung
Jede Transaktion in Echtzeit bewerten und Fehlalarme bei gleicher Erkennungsrate senken.
7k €–42k €Wird in der Discovery festgelegt
Was sich ändert
Vorher und nachher, in Zahlen.
Jede Zahl verlinkt auf die Fallstudie, aus der sie stammt, und trägt ihr Evidenz-Label: gemessen an einem Live-System, geschätzt oder ein Referenzdesign mit typischen Werten.
- Referenzdesign
0 %81 %
Dokumente, die niemand mehr abtippt
Document Intelligence (OCR, Extraktion, RAG)
- Referenzdesign
4,1 %1,6 %
Fehlalarme zu Betrug, bei gleicher Erkennungsrate
Betrugserkennungs-Pipeline + Monitoring
- Referenzdesign
65,3 %92,4 %
Support-Tickets, die beim ersten Mal im richtigen Team landen
Support-Ticket-Triage + automatisches Routing
- Referenzdesign
12,1 %2,7 %
Prognosefehler in der Bestandsplanung
Nachfrageprognose + Bestandsoptimierung
Vergleich
Drei Wege zu einem KI-System. Jeder ist irgendwo richtig.
| Ein ML-Team einstellen | Ein SaaS-Tool kaufen | Mit SwankyForge arbeiten | |
|---|---|---|---|
| Erstes funktionierendes Ergebnis | Monate: erst muss eingestellt werden | Tage bis Wochen, wenn das Tool passt | Eine Demo auf Ihren Daten in der zweiten Woche |
| Passt zu Ihrem Prozess | Ja, sobald das Team ihn kennt | So weit das Produkt es zulässt | Um Ihren Prozess und Ihre Daten herum gebaut |
| Wem Code und Modelle gehören | Ihnen | Dem Anbieter | Ihnen, vom ersten Tag an |
| Kosten | Gehälter, jeden Monat | Abonnement, jeden Monat | Ein Pilot oder ein Engineer ab 5.000 €; vollständige Builds nach veröffentlichter Preisliste |
| Nach dem Launch | Ihr Team betreibt es | Der Anbieter betreibt es | Monitoring und Rollback werden übergeben; Support, wenn Sie ihn möchten |
| Die richtige Wahl, wenn | ML über Jahre der Kern Ihres Produkts ist | Ihr Problem Standard ist und ein Tool es bereits löst | Ihr Problem spezifisch ist und Sie das Ergebnis besitzen wollen |
Ihre Daten
Ihre Daten und Ihr Code bleiben Ihre.
Das Repository liegt vom ersten Tag an in Ihrer Organisation
Ihnen gehören Code, Gewichte, Runbooks und Historie. Nichts wird bis zur letzten Rechnung zurückgehalten.
Die Daten bleiben, wo Sie sie aufbewahren
Wenn das die Anforderung ist, arbeiten wir in Ihrer Cloud oder Ihrem privaten Netzwerk. Ihre Daten werden nie verwendet, um etwas für jemand anderen zu trainieren.
Zugriff nach Rolle, bei der Übergabe entzogen
Projektkonten erhalten nur den Zugriff, den die Arbeit erfordert, und werden zum Projektende geschlossen.
Monitoring und Rollback vor der Übergabe
Ein Dashboard für die Metrik, die Sie benannt haben, Drift-Alerts und ein Rollback, den Sie ohne uns auslösen können.
Insights
Artikel für alle, die KI einkaufen und bauen.
Jeder beginnt mit einer kurzen Antwort und endet mit seinen Quellen.
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Fragen
Was Unternehmer zuerst fragen.
Was kostet ein KI-Projekt?
Zwei Einstiege: ein Pilot mit festem Umfang ab 5.000 € (2–4 Wochen, schriftliche Abnahmekriterien) oder ein dedizierter ML Engineer ab 5.000 € pro Monat unter dem Review unseres Leads. Jede Lösungsseite zeigt die typische Spanne für einen vollständigen Build.
Wie schnell sehen wir etwas, das funktioniert?
Ab der zweiten Woche jede Woche eine funktionierende Demo auf Ihren Daten. Die meisten Produktivsysteme gehen in 4 bis 16 Wochen live.
Was brauchen Sie von uns?
Lesezugriff auf die Daten, eine Person, die den Prozess kennt, und eine Stunde pro Woche für die Demo. Ein Datenteam brauchen Sie nicht.
Was, wenn es nicht funktioniert?
Die Zahl, die das System bewegen muss, wird vereinbart, bevor ein Modell trainiert wird, und jeder Meilenstein hat schriftliche Abnahmekriterien. Sie nehmen ab, bevor wir abrechnen. Wenn die Zahlen sagen, dass sich das Projekt nicht lohnt, hören wir auf und sagen das.
Wem gehört das Ergebnis?
Ihnen: Code, Modelle, Dokumentation und Runbooks, vom ersten Tag an in einem Repository in Ihrer Organisation.
Brauchen wir überhaupt KI?
Manchmal nicht. Wenn eine Regel, ein Report oder eine bessere Datenerfassung Ihre Kennzahl günstiger bewegt, schreiben wir das auf. Uns kostet das ein Projekt, Ihnen spart es Monate.
Sind unsere Daten bei Ihnen sicher?
Zugriff nach dem Least-Privilege-Prinzip, isolierte Umgebungen und kein Training auf Ihren Daten für andere. Wenn das die Anforderung ist, arbeiten wir in Ihrer Cloud.
Wo sitzen Sie, und mit wem schließen wir den Vertrag?
Unsere Engineers sitzen in Minsk, Belarus, und arbeiten remote mit Kunden in Europa und den USA, mit Überschneidung zu den Geschäftszeiten nach CET. Das Angebot nennt die Vertragspartei und den Zahlungsweg; Verträge und Zahlungen laufen über Georgien.
Kontakt
Erzählen Sie uns von der Aufgabe.
Das erste Gespräch ist kostenlos und verpflichtet Sie zu nichts. Sie erhalten innerhalb eines Werktags eine schriftliche Antwort.