Individueller Service im großen Maßstab
Mit Data Mining und Mikrosegmentierung können Medien individuelle Anfragen schnell bedienen und werden zur Informationsquelle auf Wunsch des Nutzers, nicht nur zum Vermittler.
Branchen · Medien und Unterhaltung
KI in Medien und Unterhaltung für persönlichere, relevantere Inhalte
Das Publikum erreicht Medien heute über mehr Kanäle als je zuvor und erwartet Inhalte, die zu ihm passen. KI wird in den Medien bereits für persönliche Empfehlungen, redaktionelle Assistenten wie Faktenchecks und die Optimierung des Nachrichtenflusses eingesetzt. Wir entwickeln die Modelle, mit denen Medienunternehmen ihr Publikum verstehen und individuell bedienen.
- Inhalte für jeden Nutzer individuell empfohlen
- Zielgruppen aus Ihren eigenen Daten segmentiert
- Redaktionelle Arbeit durch KI-Assistenten unterstützt
- 57 % unseres Teams sind promoviert
- Deutsches Unternehmen, Datenschutz nach DSGVO
Projekt besprechen
5,0 18 Bewertungen auf Clutch Gewinner der Go Global Awards
Konzerne, Scale-ups und Non-Profits vertrauen uns
Ihr Mehrwert
Was KI in den Medien verändert
KI macht Medien persönlicher und differenzierter und verändert, wie Unternehmen mit ihrem Publikum in Beziehung treten.
Neue Beziehungen zum Publikum
Medien können proaktiv (Inhalte ohne Anfrage personalisieren), reaktiv (über Empfehlungen) und passiv (über Sprachassistenten) agieren.
Mehr Engagement und höherer Customer Lifetime Value
Empfehlungen auf Basis von Nutzungsmustern erhöhen die Vielfalt der konsumierten Inhalte und helfen, Abwanderung zu verringern.
Was wir liefern
KI-Lösungen für Medienunternehmen
Anwendungsfälle in TV, Radio, Podcasts, Verlagswesen und digitalen Medien.
- 01
Personalisierte Empfehlungen
Collaborative Filtering, Item-to-Item- und hybride Empfehlungssysteme, die Nutzungsmuster und Inhaltspräferenzen jedes Nutzers lernen.
- 02
Mikrosegmentierung des Publikums
Data Mining, das Konsumenten in Cluster gruppiert. So erreichen Sie jede Gruppe mit den Inhalten, die ihr am ehesten gefallen, und können die Nachfrage nach bestimmten Inhalten schätzen.
- 03
Themenerkennung und Content-Tagging
NLP-Module, die Inhalte automatisch verschlagworten und messen, wie ähnlich sich Beiträge aus verschiedenen Blickwinkeln sind.
- 04
Individuelle Informationsprodukte und Abonnements
Abonnements, die ein gewünschtes fertiges Produkt liefern, und Informationsprodukte, die auf die Wünsche jedes einzelnen Nutzers zugeschnitten sind.
- 05
Assistenten für die Redaktion
Assistenten für Redaktionsteams, etwa zur Unterstützung von Faktenchecks und zur Optimierung des Nachrichtenflusses.
- 06
Schutz der Identität von Autoren
Registrierung der persönlichen Marke, Stimme und Erscheinung von Journalisten, damit niemand ihre Einzigartigkeit nachbilden kann, um damit Inhalte aufzubereiten und zu verbreiten.
- 07
Publikums- und Social-Media-Analysen
Analyse von Interessen, Demografie und Gruppenzugehörigkeit des Publikums zur Gestaltung von Angeboten, Servicepaketen und Marketingaktivitäten.
Nicht sicher, was davon Sie brauchen? Beschreiben Sie das Problem, und wir empfehlen Ihnen den passenden Ansatz.
Projekt besprechenFallstudien
Alle FallstudienErgebnisse, die wir für unsere Kunden erzielt haben
Medien und Marketing · Machine Learning
Personalisierte Content-Empfehlungen für ein Medienunternehmen
+5 %Vielfalt der von Nutzern konsumierten Inhalte
Ein personalisiertes Empfehlungssystem, das die Nutzungsmuster und Präferenzen jedes Nutzers über vielfältige Medieninhalte hinweg lernt und einem Medienunternehmen hilft, Engagement, Kundenbindung und Customer Lifetime Value zu steigern.
Fallstudie lesen
Vorhersage der Spielerabwanderung für eine Online-Gaming-Plattform
11,3 % Churn-Rate nach neuen Bindungsstrategien
Ein Machine-Learning-Modell, das das Spielerverhalten im Spielverlauf lernt und die Abwanderungswahrscheinlichkeit für einen bestimmten Zeitraum vorhersagt – damit die Plattform die jeweils passende Bindungsstrategie einsetzen kann.
Social-Media-Analyse für die Marketingaktivitäten einer Bank
Weniger Abwanderung Großteil gefährdeter Kunden gehalten, laut Kundenfeedback
Ein interaktives Tool, das Social-Media-Daten analysiert und Interessen, Zugehörigkeit zu sozialen Gruppen und demografische Merkmale der Zielgruppe sichtbar macht – damit eine Bank Angebote gezielt ausspielen, die Kundenbindung stärken und Abwanderung senken kann.
Eigener LLM-Chatbot mit Dokumentquellen für eine Beratungsfirma
Eigenes LLM keine Abhängigkeit von LLM-Diensten Dritter
Ein privater, gehosteter Chatbot auf Basis eines maßgeschneiderten Large Language Models. Er liefert einem Beratungsunternehmen Antworten mit Quellenangaben – bei voller Kontrolle über die eigenen Daten.
Warum AI Superior
KI auf Forschungsniveau, umgesetzt mit Produktdisziplin
Eine Demo bauen können viele Anbieter. Schwierig wird es, wenn KI mit echten Daten in echten Geschäftsprozessen zuverlässig laufen soll, und dafür braucht es ein anderes Team.
01
Ein forschungsgeleitetes Team
AI Superior wurde 2019 von KI-Forschern mit Publikationen und Patenten gegründet. Nach diesem wissenschaftlichen Maßstab arbeitet das gesamte Team.
- PhD57 %
- MSc28 %
- BSc15 %
02
Gebaut für den Produktivbetrieb
Jedes Projekt läuft in Phasen, mit einer Go/No-Go-Entscheidung an jedem Meilenstein. Das senkt das Risiko: Budget fließt nur in Ansätze, die auf Ihren Daten bereits funktioniert haben.
4× unsere Erfolgsquote bei Proofs of Concept im Vergleich zum Marktdurchschnitt
03
Ein vollständiges Team ab Tag eins
Strategie, Modelle und Software entwirft ein und dasselbe Team. Es gibt keine Übergaben zwischen Dienstleistern, bei denen etwas verloren geht.
- Produkt KI-Product-Owner, Business Analyst, Projektmanager
- Daten Data Scientists, ML Engineers, BI-Analyst
- Entwicklung Softwareentwickler, QA, DevOps
04
Ihre Daten bleiben unter Kontrolle
Wenn Daten Ihr Unternehmen nicht verlassen dürfen, setzen wir auf private, selbst gehostete Modelle statt auf KI-Dienste von Drittanbietern.
- DSGVO, deutsches Unternehmen
- Selbst gehostete LLMs
- Transparente Methoden
Unser Team
Die Experten hinter Ihrem Projekt
Ihr Projekt wird von erfahrenen Data Scientists und Engineers mit Forschungshintergrund geleitet, unterstützt von unseren Produkt- und Entwicklungsteams.
-
Dr. Sergey Sukhanov Chief Data Scientist Promotion in Machine Learning, Data Scientist seit 2013. Publikationen, Patente und über 30 umgesetzte KI-Use-Cases; mehrere IEEE-Auszeichnungen.
-
Dr. Ivan Tankoyeu Chief Data Officer Promotion in Informatik. Ausgezeichnet von der IEEE GRSS Society, Gewinner des Global AI Hackathon 2017, TOP500 Data Scientist auf Kaggle (2014).
-
Sergio Frayle, M.Sc. Lead Data Scientist Master in KI, Mustererkennung und digitaler Bildverarbeitung; über 7 Jahre Erfahrung in Bildverarbeitung und Computer Vision, mit Publikationen.
-
Enrique Fernández, M.Sc. Senior ML Expert Master in Robotik und Mechatronik; entwickelt und implementiert komplexe KI-Lösungen, insbesondere in Computer Vision und NLP.
-
Peter Luck, M.Sc. KI-Berater Master in Wirtschaftsingenieurwesen und Informatik; Produkt- und Projektmanager für Machine-Learning-Produkte.
Kundenstimmen
5,0 Mit 5,0 bewertet von den Kunden, für die wir entwickeln
18 verifizierte Bewertungen auf Clutch
“Ich schätze ihre Herangehensweise, ihre Expertise und die Qualität der Informationen, die sie liefern.”
Beratung zu KI und Machine Learning, um die richtigen Use Cases für ein Webdesign- und Grafikunternehmen zu identifizieren.
“Sie sind nicht nur hervorragende Experten in der Theorie, sondern überzeugen auch mit großartigen praktischen Fähigkeiten.”
“AI Superior hat großes Engagement gezeigt, uns hochwertige Lösungen zu liefern.”
Verbessert und betreut die Dateninfrastruktur eines Anbieters von Kreditlösungen: Datenpipelines, ML-Modelle und individuelle Reports.
So arbeiten wir
Ein KI-Projekt in prüfbaren Phasen
Jede Phase endet mit einem Ergebnis, das Sie prüfen können, und über die nächste entscheiden Sie erst, wenn die vorherige nachweislich funktioniert. Umfang und Budget bleiben in Ihrer Hand.
- Erst schätzen, dann entscheidenSie kennen Umfang und erwartete Ergebnisse, bevor die Entwicklung beginnt.
- Go/No-Go nach jeder PhaseJede Phase endet mit einem prüfbaren Ergebnis und einer Entscheidung über den nächsten Schritt.
- Risiken offen kommuniziertWir teilen Risiken und Chancen, sobald die Analyse sie zeigt.
- Go/No-Go-Entscheidung
Discovery
Gemeinsam mit Ihrem Team analysieren wir die geschäftliche Fragestellung und legen die Richtung der Lösung fest.
Sie erhalten: Umfang, Vorgehen und eine erste Schätzung von Aufwand und erwarteten Ergebnissen
- Go/No-Go-Entscheidung
Daten und Machbarkeit
Wir lernen Ihr Team und Ihre Daten kennen und prüfen, ob KI das richtige Werkzeug für dieses Problem ist.
Sie erhalten: Eine Datenbewertung und eine klare Aussage zur Machbarkeit, bevor die Entwicklung beginnt
- Go/No-Go-Entscheidung
Proof of Concept / MVP
Wir starten klein, mit den bereits vorhandenen Daten, und testen die Lösung in der Praxis.
Sie erhalten: Gemessene Ergebnisse auf Ihren eigenen Daten und eine Grundlage für die Investitionsentscheidung
- Go/No-Go-Entscheidung
Integration und Skalierung
Wir integrieren die Lösung in Ihre bestehenden Systeme, optimieren die Modelle und passen sie bei Bedarf an.
Sie erhalten: Eine Lösung, die in Ihren Prozessen läuft und mit Ihren Daten und Systemen kompatibel ist
-
Evaluierung
Wir gehen die Ergebnisse mit Ihnen durch und sorgen dafür, dass sie richtig gelesen werden.
Sie erhalten: Was die Lösung gebracht hat und wo sich die nächste Verbesserung lohnt
Auszeichnungen
Ausgezeichnet als eines der führenden KI-Unternehmen
Anerkannt von internationalen Wirtschaftspreisen und unabhängigen B2B-Plattformen, die Unternehmen auf Basis verifizierter Kundenbewertungen einstufen.
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Gewinner der Go Global Awards 2021 · International Trade Council -
Bester Data-Science- und KI-Dienstleister, Europa 2021 · German Business Awards -
Top-Unternehmen für künstliche Intelligenz 2023 · Clutch -
Top-Unternehmen für Machine Learning 2023 · Clutch -
Clutch Champion Herbst 2023 · Clutch -
Clutch Global Herbst 2023 · Clutch -
Top-Unternehmen für BI & Big Data Deutschland 2023 · Clutch -
Top-Unternehmen für IT-Services Deutschland 2023 · Clutch -
Top-KI-Unternehmen 2023 · TrueFirms -
Top-Unternehmen für Machine Learning 2021 · Techreviewer -
Meistbewertete IT-Dienstleister Deutschland · The Manifest
Welche Ergebnisse kann ein Empfehlungssystem für Medien liefern?
Für ein Medienunternehmen mit TV- und Radiosendern, Podcasts, Magazinen und Zeitungen erhöhte unser Empfehlungssystem die Vielfalt der von Nutzern konsumierten Inhalte um 5 % und steigerte damit den Customer Lifetime Value. Zudem konnte das Unternehmen Gruppen ähnlicher Konsumenten identifizieren und die Nachfrage nach bestimmten Inhalten schätzen.
Kann ein einziges System sehr unterschiedliche Inhaltsarten abdecken?
Ja. Dasselbe System kann TV-Programme, Sendungen und Nachrichtenartikel empfehlen, weil es die Nutzungsmuster der Nutzer mit der aus mehreren Blickwinkeln bewerteten Ähnlichkeit von Inhalten kombiniert.
Welche Daten brauchen wir für die Personalisierung?
Vor allem Daten darüber, wie Nutzer Ihre Inhalte konsumieren, und die Inhalte selbst. Daraus schätzen Modelle die Präferenzen jedes Nutzers, seine Interessenthemen und die Geräte, mit denen er auf Inhalte zugreift.
Kann KI auch Redaktionen unterstützen, nicht nur das Publikum?
Ja. Typische Beispiele sind Assistenten für Faktenchecks, automatisches Tagging von Inhalten und die Optimierung des Nachrichtenflusses. Sie nehmen Redaktionsteams Routinearbeit ab.
Wie starten Sie ein KI-Projekt in den Medien?
Zuerst vereinbaren wir das Geschäftsziel, etwa Engagement oder Abwanderung, und prüfen die verfügbaren Daten. Danach folgt das Projekt einem Lebenszyklus, in dem jede Phase eigene Ziele und Qualitätskriterien hat, die erfüllt sein müssen, bevor die nächste beginnt.
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Sagen Sie uns, was KI für Ihr Unternehmen leisten soll
Teilen Sie uns ein paar Details mit, unser KI-Team übernimmt den Rest. So geht es weiter:
- Wir prüfen Ihre Anfrage und antworten per E-Mail.
- Ein Gespräch mit einem KI-Experten zu Ihrem Problem, Ihren Daten und Zielen.
- Eine klare Empfehlung: unser Lösungsansatz und eine erste Aufwandsschätzung.
Lieber direkt einen Termin wählen?
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