KI-Entwicklung
Individuelle KI-Entwicklung für Prognosen, Automatisierung und generative KI
Modelle, trainiert mit Ihren Daten und gebaut für Ihre Workflows. SoftSapien entwickelt Machine-Learning-, Generative-KI- und KI-Agenten-Lösungen mit den Bewertungs-, Sicherheits- und MLOps-Praktiken, die Unternehmen für den Produktionsbetrieb brauchen.
Zuletzt aktualisiert:
Ausgewählte Kunden
Überblick
KI, gebaut für Ihre Daten und Ihr Risikoprofil
Universelle KI-Tools kennen Ihre Produkte, Richtlinien oder Kunden selten gut genug, um selbst Entscheidungen zu treffen. Die echten Gewinne entstehen durch Modelle, die an Ihre Daten angepasst und in die Systeme eingebettet sind, in denen gearbeitet wird.
Unsere KI-Engineers entwickeln prädiktive Modelle, Computer-Vision- und NLP-Systeme sowie Generative-KI-Anwendungen, die per Retrieval-Augmented Generation auf Ihrem Wissen aufsetzen. Für mehrstufige Aufgaben entwerfen wir KI-Agenten, die freigegebene Tools nutzen und an Menschen übergeben, wenn die Konfidenz niedrig ist.
Jede Lösung umfasst ein Bewertungs-Framework, Leitplanken gegen schädliche oder falsche Ausgaben und MLOps-Pipelines für Monitoring und Retraining.
Herausforderungen, die wir lösen
KI-Herausforderungen, die wir lösen
Generische Tools
Standard-KI versteht unsere Produkte und Richtlinien nicht.
Retrieval-Augmented Generation verankert Modelle in Ihrem freigegebenen Wissen, und Fine-Tuning passt sie an Ihre Terminologie und Aufgaben an.
Falsche Antworten
Wir können nicht riskieren, dass eine KI Kunden falsche Informationen gibt.
Bewertungs-Frameworks testen die Genauigkeit an Ihren Benchmarks, und Leitplanken blockieren schädliche oder unbelegte Ausgaben, bevor sie Nutzer erreichen.
Mehrstufige Arbeit
Wir wollen, dass KI Aufgaben erledigt, nicht nur Fragen beantwortet.
KI-Agenten nutzen freigegebene Tools und APIs, um mehrstufige Arbeit zu erledigen, und übergeben an Menschen, wenn die Konfidenz niedrig ist oder eine Freigabe nötig ist.
Produktionsreife
Unsere Data Scientists bauen Modelle, die die IT nicht betreiben kann.
MLOps-Pipelines verpacken, deployen, überwachen und trainieren Modelle in Ihrer Infrastruktur neu, durchgehend mit Versionierung und Governance.
Leistungsumfang
Kompetenzen in der KI-Entwicklung
Prädiktive, wahrnehmende und generative KI für den Einsatz im Unternehmen.
Prädiktives Machine Learning
Klassifizierungs-, Regressions- und Prognosemodelle für Risiko, Nachfrage, Abwanderung und Preisgestaltung.
Generative KI & RAG
Assistenten und Content-Tools auf Basis Ihrer Dokumente, mit Quellenangaben.
KI-Agenten
Agentische Workflows, die planen, freigegebene Tools aufrufen und bei Bedarf an Menschen eskalieren.
Computer Vision
Bild- und Videomodelle für Inspektion, Dokumentenverarbeitung und Sicherheitsüberwachung.
Natural Language Processing
Entitätsextraktion, Klassifizierung, Zusammenfassung und Sentimentanalyse.
MLOps & Modell-Governance
Versionierung, Monitoring, Drift-Erkennung und Audit-Trails für jedes Modell.
Geschäftsergebnisse
Geschäftlicher Nutzen individueller KI
Jedes Modell wird an dem KPI gemessen, den es bewegen soll.
Geringere Bearbeitungskosten
Automatisierte Dokumentenverarbeitung und Triage verringern den manuellen Aufwand.
Bessere Entscheidungen
Prognosen zeigen Risiken und Chancen früher als manuelle Analysen.
Schnellerer Kundenservice
KI-Assistenten beantworten Routinefragen und unterstützen Servicemitarbeitende in Echtzeit.
Gleichbleibende Qualität
Vision- und NLP-Modelle wenden auf jeden Fall denselben Maßstab an.
Kontrolliertes Risiko
Leitplanken, Bewertung und menschliche Prüfung halten das Verhalten der KI im Rahmen der Richtlinien.
Branchen
KI-Entwicklung in allen Branchen
Wie sich die Disziplin an die Vorschriften, Daten und Kunden der jeweiligen Branche anpasst.
Finanzen & Handel
Betrugs-Scoring, Unterstützung beim Underwriting und personalisierte Empfehlungen.
- Fintech
- Bankwesen
- Versicherungen
- E-Commerce
- Konsumgüter
- Modehandel
Gesundheitswesen & Life Sciences
Zusammenfassung klinischer Notizen, Unterstützung bei Vorabgenehmigungen und Bild-Triage.
- Gesundheitswesen & Kliniken
- Gesundheit & Wellness
- Zahnmedizin
Industrie & Lieferkette
Visuelle Fehlererkennung, Nachfrageprognose und Wartungsvorhersage.
- Automobilindustrie
- Fertigung (Industrie 4.0)
- Logistik
- Transport
- Bauwesen
- Architektur
- Öl & Gas
- Cleantech
- Energie & Versorgung
- Landwirtschaft
Unternehmen & Technologie
KI-Copilots im Produkt, Code-Assistenten und intelligente Suche.
- IT
- B2B-Dienstleistungen
- Telekommunikation
Vorgehen in der Umsetzung
So entwickeln wir KI-Lösungen
-
Eingrenzung des Anwendungsfalls
Ziel, Nutzer, Erfolgskennzahl und akzeptables Risiko werden festgelegt.
-
Datenaufbereitung
Daten werden gesammelt, gelabelt, bereinigt und gesichert.
-
Modellentwicklung
Ansätze werden verglichen und der beste Kandidat wird optimiert.
-
Bewertung & Leitplanken
Genauigkeit, Bias, Sicherheit und Kosten werden vor dem Release getestet.
-
Bereitstellung & MLOps
Das Modell wird integriert, überwacht und neu trainiert, wenn sich die Daten ändern.
Technologie
Plattformen und Werkzeuge, mit denen wir arbeiten
Je Mandat passend zu Ihrer bestehenden Landschaft, Ihren Lizenzen und den Fähigkeiten Ihres Teams ausgewählt.
Frameworks
- PyTorch
- TensorFlow
- scikit-learn
- Hugging Face Transformers
- XGBoost
Foundation Models
- Anthropic Claude
- Google Gemini
- Meta Llama
- Mistral
- Amazon Bedrock
Orchestrierung
- LangChain
- LlamaIndex
- LangGraph
- Semantic Kernel
Vektordatenbanken
- Pinecone
- Weaviate
- pgvector
- Qdrant
MLOps
- MLflow
- Amazon SageMaker
- Azure Machine Learning
- Google Vertex AI
- Weights & Biases
Zusammenarbeitsmodelle
So arbeiten Sie mit SoftSapien
Klein starten und ausbauen oder direkt ein vollständiges Programm beauftragen. Jedes Modell umfasst dieselben Standards für Eigentum, Sicherheit und Reporting.
-
Ab etwa 4 Wochen
Pilot
Weisen Sie den Nutzen an einem einzelnen Prozess, einer Kampagne oder einem Proof of Concept nach, bevor Sie größer investieren.
-
Festpreis
Umsetzung mit festem Umfang
Ein klar abgegrenztes Ergebnis, gemessen an vereinbarten Abnahmekriterien.
-
Monatlich, nach der Discovery-Phase festgelegt
Programm-Retainer
Laufende Umsetzung mit Prioritäten, die in jedem Zyklus überprüft werden.
-
Festgelegte Reaktionszeiten
Managed Support
Supportvereinbarungen, die Plattformen und Kampagnen nach dem Launch leistungsfähig halten.
Warum SoftSapien
Warum Unternehmen sich für SoftSapien entscheiden
Was jede Organisation von einem KI-Entwicklungsmandat mit SoftSapien erwarten kann.
Eigentum bei der Übergabe
Quellcode, Konfigurationen, Dokumentation und Strategie-Assets gehen mit Abschluss des Mandats auf Ihr Unternehmen über.
Sicherheit und Compliance als Standard
Die Arbeit läuft vom ersten Tag an innerhalb Ihrer Grenzen für Identität, Zugriff und Datenresidenz, und Ihre Compliance-Anforderungen sind fester Bestandteil der Umsetzung.
Antwort innerhalb von 2 Geschäftsstunden
Jede Anfrage erreicht einen Spezialisten und wird innerhalb von zwei Geschäftsstunden beantwortet.
Spezialisten vom Kickoff bis zur Übergabe
Die Ingenieure und Strategen, die den Umfang Ihres Mandats festlegen, bleiben bis zur Umsetzung und Übergabe dabei.
Alle Disziplinen, koordiniert
Expertise in Engineering, KI, Cloud, Business und Marketing wird kombiniert, wenn ein Mandat mehr als eine Disziplin umfasst.
Delivery über Zeitzonen hinweg
Teams in Nordamerika, Europa, dem Nahen Osten und dem asiatisch-pazifischen Raum richten die Umsetzung an Ihren Arbeitszeiten aus.
Häufig gestellte Fragen
FAQ zur KI-Entwicklung
Keine passenden Fragen.
Entwickeln Sie Modelle von Grund auf oder passen Sie bestehende per Fine-Tuning an?
Das hängt von der Aufgabe ab. Das Fine-Tuning eines bestehenden Foundation Models ist meist schneller und günstiger; ein Modell von Grund auf wird nur geplant, wenn die Aufgabe es wirklich erfordert.
Wie validieren Sie die Modellleistung vor der Bereitstellung in der Produktion?
Anhand Ihrer eigenen zurückgehaltenen Testdaten und geschäftlichen Erfolgskennzahlen, gemeinsam mit Ihrem Team vor dem Go-live geprüft.
Was umfasst KI-Entwicklung konkret?
Modellentwicklung oder Fine-Tuning für Ihre Aufgabe, Bewertung mit Ihren eigenen Daten und Bereitstellung in der Produktion innerhalb Ihrer Infrastruktur.
Was kostet ein KI-Entwicklungsmandat?
Die Kosten hängen von der Komplexität der Aufgabe und dem Datenreifegrad ab. Wir schätzen sie, nachdem wir Ihre Daten und das Ziel geprüft haben.
Wie lange dauert die Entwicklung eines eigenen Modells?
Ein Pilot für eine einzelne Aufgabe dauert in der Regel vier bis sechs Wochen und endet mit Leistungsergebnissen, die am ursprünglichen Ziel gemessen werden.
Wem gehören das trainierte Modell und der Code bei der Übergabe?
Ihnen. Modellartefakte, Trainingscode und Dokumentation gehen bei der Übergabe auf Ihr Unternehmen über.
Wo läuft das Modell nach der Bereitstellung?
In Ihrer eigenen Infrastruktur oder Ihrem Cloud-Tenant.
Für welche Branchen haben Sie eigene KI-Modelle gebaut?
Unter anderem Finanzdienstleistungen, Gesundheitswesen, Logistik und Fertigung, überall dort, wo eine Prognose- oder Klassifizierungsaufgabe von eigenen Daten abhängt.
Können Sie ein bestehendes Modell verbessern, das zu schwach abschneidet?
Ja. Wir bewerten zuerst das bestehende Modell mit Ihren Daten, um zu entscheiden, ob Fine-Tuning oder ein Neuaufbau der richtige Weg ist.
Wie schnell können Sie ein KI-Entwicklungsmandat starten?
Jede Anfrage wird innerhalb von 2 Geschäftsstunden beantwortet.
Machen Sie aus Ihren Daten eine funktionierende KI-Fähigkeit
Beschreiben Sie die Aufgabe, die KI übernehmen soll. Wir bewerten Machbarkeit, Datenbedarf und erwartete Wirkung und skizzieren dann einen Pilotplan.