«Custom AI Product Development» klingt abstrakt. Deshalb zeigen wir lieber, was wir konkret bauen. Und in welchen Situationen sich das für ein Unternehmen lohnt.
Das sind keine Fallstudien im klassischen Sinne. Es sind Situationstypen, die wir häufig antreffen. Vielleicht ist eine davon vertraut.
Ein interner Wissensassistent
Ein Unternehmen mit zehn bis fünfzig Personen hat über Jahre Wissen aufgebaut: in Dokumenten, in Projektordnern, in den Köpfen der Mitarbeitenden. Wer neu hinzukommt, verbringt Monate damit, sich dieses Wissen zu erarbeiten. Wer schon da ist, weiss oft nicht, was die Kollegin im anderen Team schon herausgefunden hat.
Was wir bauen: ein internes System, das dieses Wissen zugänglich macht. Kein generischer Chatbot, sondern ein Assistent, der die spezifischen Dokumente, Begriffe und Entscheidungslogiken des Unternehmens kennt. Neue Mitarbeitende kommen schneller auf Speed. Erfahrene finden in Minuten, wofür sie früher andere fragen mussten.
Der Aufwand ist überschaubar. Der Effekt ist spürbar ab Tag eins.
Ein Konfigurations- oder Beratungstool
Manche Unternehmen verkaufen etwas Komplexes: eine Dienstleistung mit vielen Variablen, ein Produkt mit hunderten Konfigurationsmöglichkeiten, eine Beratungsleistung, die stark von der Situation des Kunden abhängt.
Heute läuft das über Rückfragen, lange E-Mail-Ketten, persönliche Abstimmungen. Der Vertrieb verbringt Zeit damit, Basics zu klären, bevor die eigentliche Arbeit beginnt.
Was wir bauen: ein Tool, das die Konfigurationslogik des Unternehmens abbildet. Der Kunde oder der Vertriebsmitarbeitende beantwortet Fragen — das System führt durch die Logik und liefert eine passende Empfehlung, ein Angebot, oder eine Einschätzung. Was früher ein Gespräch mit dem Senior-Berater brauchte, läuft jetzt strukturiert und schneller.
Eine Schnittstelle zwischen Mensch und bestehendem System
Viele Unternehmen haben ein gutes Kernsystem — ERP, CRM, Projektmanagement. Das Problem: Es ist umständlich zu bedienen, erfordert genaue Kenntnisse der Datenstruktur, und wird deshalb nur von einem Teil des Teams wirklich genutzt. Der Rest arbeitet daneben.
Was wir bauen: eine einfache, sprachbasierte Schnittstelle, die auf das bestehende System aufsetzt. Jemand tippt «Zeig mir alle offenen Angebote bei Kunden in der Westschweiz, die wir in den letzten drei Monaten nicht kontaktiert haben» und bekommt die Antwort direkt, ohne im System zu navigieren. Das System bleibt, wie es ist. Die Nutzung wird breiter.
Ein Kernprozess, der endlich digital läuft
Es gibt Prozesse, die in vielen Unternehmen noch über manuelle Arbeit laufen — nicht weil niemand sie digitalisieren wollte, sondern weil die verfügbaren Tools nicht gepasst haben. Zu starr, zu generisch, zu wenig anpassbar.
Was wir bauen: ein schlankes System genau für diesen Prozess. Keine überdimensionierte Plattform, keine jahrelange Implementierung. Sondern etwas, das die Logik dieses einen Prozesses abbildet, mit AI dort, wo sie einen echten Unterschied macht — bei Klassifizierungen, Entscheidungsunterstützung, automatischen Zusammenfassungen oder Qualitätsprüfungen.
Was diese Projekte gemeinsam haben
Sie lösen jeweils ein konkretes Problem für ein konkretes Unternehmen. Sie sind nicht für den Markt gebaut — sondern für dieses Team, diesen Prozess, diesen Kontext.
Die Entwicklung dauert Wochen, nicht Monate. Weil wir mit AI-Agenten arbeiten, die grosse Teile des Codes generieren, testen und dokumentieren. Weil wir keine grossen Teams koordinieren müssen. Weil wir den Weg von der Idee zur funktionierenden Lösung kurz halten.
Für wen das passt: Unternehmen, die ein spezifisches Problem haben, das Standardsoftware nicht löst — und die lieber ein fertiges Resultat sehen wollen als einen langen Evaluationsprozess.
Wenn ihr euch in einem dieser Situationstypen wiedererkennt: Das erste Gespräch kostet nichts.