FAQ: Artificial Intelligence in der Praxis
Antworten auf die Fragen, die uns Kunden am häufigsten stellen, bevor sie ein KI-Projekt starten.
Kosten und Vertrag
Das hängt vom Umfang ab. Das Datenaudit, mit dem jedes Projekt beginnt, kostet pauschal CHF 2 400. Für die anschliessende Umsetzung rechnen Sie je nach Komplexität mit CHF 15 000 bis CHF 120 000. Ein einfaches Klassifikationsmodell auf strukturierten Tabellendaten liegt am unteren Ende. Ein multimodales System, das Bilder, Text und Sensordaten gleichzeitig verarbeitet, am oberen.
Wir nennen Ihnen nach dem Datenaudit einen verbindlichen Kostenrahmen. Überraschungen am Projektende gibt es bei uns nicht.
Ja, für Hosting und Monitoring fallen monatliche Kosten an. Wenn das Modell auf unseren Berner Servern läuft, liegen diese zwischen CHF 400 und CHF 1 800 pro Monat, abhängig von der benötigten Rechenleistung. Hosting auf Ihrer eigenen Infrastruktur ist ebenfalls möglich, dann entfallen unsere Hosting-Gebühren.
Das Retraining, also die Aktualisierung des Modells mit neuen Daten, bieten wir quartalsweise oder monatlich an. Ein quartalsweises Retraining kostet CHF 600 bis CHF 2 000 pro Durchlauf.
Unsere Verträge enthalten eine Leistungsgarantie. Wenn das Modell nach der Pilotphase die gemeinsam festgelegten Metriken (z. B. Genauigkeit, F1-Score, Latenz) nicht erreicht, zahlen Sie nur die reinen Infrastrukturkosten. Die Entwicklungskosten entfallen in diesem Fall.
Dieses Modell funktioniert, weil wir im Datenaudit ehrlich einschätzen, ob ein Projekt realistisch ist. Etwa jede fünfte Anfrage lehnen wir ab oder empfehlen einen anderen Ansatz.
Technik und Daten
Das variiert stark. Für ein Textklassifikationsmodell reichen oft 500 bis 2 000 gelabelte Beispiele, wenn die Kategorien klar abgegrenzt sind. Ein Bilderkennungsmodell braucht typischerweise 1 000 bis 10 000 Bilder pro Klasse. Zeitreihenprognosen funktionieren ab etwa 12 Monaten historischer Daten.
Falls Ihre Datenmenge nicht ausreicht, setzen wir Techniken wie Transfer Learning oder Datenanreicherung ein. Im Datenaudit klären wir, ob das in Ihrem Fall realistisch ist.
Standardmässig ja. Unsere GPU-Cluster stehen in einem Rechenzentrum in Bern, das nach ISO 27001 zertifiziert ist. Wir nutzen keine US-Cloud-Dienste, es sei denn, Sie wünschen das ausdrücklich. In diesem Fall schliessen wir einen separaten Auftragsverarbeitungsvertrag ab.
Der Grossteil unserer Modelle entsteht in Python mit PyTorch. Für Deployment verwenden wir FastAPI oder gRPC, verpackt in Docker-Containern. Die Orchestrierung läuft über Kubernetes. Wenn Ihr Unternehmen bereits eine andere Technologie einsetzt (z. B. TensorFlow, .NET, Java), passen wir die Schnittstellen entsprechend an.
Ja. Sie erhalten den vollständigen Quellcode, die Trainingspipeline und die Dokumentation. Wenn Ihr Team die nötigen Kenntnisse hat, können Sie das Modell intern weiterentwickeln. Wir bieten auch Schulungen an (zwei Tage, CHF 3 800 für bis zu fünf Teilnehmende), um Ihr Team auf den Betrieb vorzubereiten.
Ablauf und Zusammenarbeit
Die mediane Dauer liegt bei 8 Wochen, gemessen vom Start des Datenaudits bis zum Go-live des Prototyps. Komplexere Projekte mit mehreren Datenquellen oder strengen regulatorischen Anforderungen (z. B. im Gesundheitswesen) dauern 14 bis 20 Wochen.
Das Datenaudit selbst dauert eine Woche. Der Prototyp steht nach vier bis sechs Wochen. Die verbleibende Zeit geht in Integration, Testing und Feinabstimmung.
Nicht zwingend. Für die Integration brauchen wir eine Ansprechperson, die Zugang zu Ihren Systemen hat und technische Fragen klären kann. Das muss kein Data Scientist sein. Wenn Sie kein internes IT-Team haben, übernehmen wir auch die Integration und den laufenden Betrieb komplett.
Die meisten unserer Projekte stammen aus vier Bereichen: Versicherungen (Schadensklassifikation, Betrugserkennung), Fertigung (visuelle Qualitätskontrolle, vorausschauende Wartung), Gesundheitswesen (Bildanalyse, Dokumentenverarbeitung) und Logistik (Nachfrageprognose, Routenoptimierung). Wir arbeiten aber auch mit Unternehmen aus anderen Branchen, solange die Datenlage ein KI-Projekt rechtfertigt.
Noch Fragen?
Falls Ihre Frage hier nicht beantwortet wurde, schreiben Sie uns direkt. Wir antworten innerhalb eines Werktags.
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