Validieren, bevor Sie sich festlegen
Ein Proof of Concept auf einer kleinen Datenstichprobe zeigt, ob die Lösung tragfähig ist, bevor Sie in die Entwicklung investieren.
KI-Komponenten · Vom PoC zum Produktivbetrieb
Entwicklung von KI-Komponenten mit kontrolliertem Risiko in jeder Phase
Wir entwickeln KI-Module sowie Machine-Learning- und Data-Science-Komponenten, die Ihre Anforderungen erfüllen und Raum für künftige Weiterentwicklung lassen. Unser AI Project Life Cycle Framework führt jede Komponente vom Proof of Concept bis zum produktiven System. So investieren Sie erst dann in die nächste Phase, wenn sich die vorherige bewährt hat.
- Machbarkeit belegt, bevor größere Investitionen fallen
- In einem begrenzten Pilot mit echten Nutzern getestet
- Läuft im vollen Umfang in der Cloud oder On-Premise
- 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
Warum KI in Phasen entwickeln
Unser Wertversprechen: Wir steuern Erfolg und Risiko in KI-Projekten für Sie.
Klare Leistung in jedem Schritt
Jede Phase hat ein definiertes Ziel. So wissen Sie, dass die Komponente die Erwartungen erfüllt, bevor es weitergeht.
Auf Weiterentwicklung ausgelegt
Die Komponenten erfüllen Ihre heutigen Anforderungen und bleiben flexibel für künftige Änderungen an Ihrem Produkt und Ihren Daten.
Was wir liefern
Vom Proof of Concept zum produktiven System
Die Phasen unseres AI Project Life Cycle Framework sowie die Forschung, die es stützt, wenn es keine fertige Antwort gibt.
- 01
Proof of Concept
Eine kleine Machbarkeitsstudie, oft auf einer Stichprobe Ihrer Daten, die eine Geschäftshypothese validiert. Sie dauert in der Regel einige Tage bis mehrere Wochen.
- 02
Funktionsfähiger Prototyp
Verfeinert das Konzept, klärt offene Fragen zur Funktionsweise und ergänzt Datenquellen, um die Funktionalität zu erweitern. Typischerweise einige Wochen bis drei Monate.
- 03
Pilot
Ein produktives System für einen begrenzten Nutzerkreis. So sehen Sie, wie der Service in der Realität funktioniert, und können auf seine Erkenntnisse reagieren. Typischerweise 30 Tage bis mehrere Monate.
- 04
Produktives datengetriebenes System
Analysesoftware, die Erkenntnisse im vollen Umfang liefert, online oder auf Abruf, in der Cloud oder On-Premise. Die Entwicklung dauert in der Regel einige Monate.
- 05
KI-Forschung
Wissenschaftliche Antworten auf theoretische oder praktische Forschungsfragen: alternative Lösungen vergleichen, bestehende Ansätze validieren oder ein bisher ungelöstes Problem angehen.
- 06
Publikationen und Forschungskoordination
Wir unterstützen Ihre Forschungsaktivitäten oder übernehmen die Koordination vollständig, einschließlich Papern für Fachzeitschriften, Konferenzen und Workshops.
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
Gesundheitswesen · Computer Vision, Deep Learning, Objekterkennung
Tablettenerkennung und -zählung für einen Healthcare-Technologieanbieter
99,9 %Precision, Recall und F1 über alle Vorhersagen
Ein Computer-Vision-System, das pharmazeutische Tabletten anhand des National Drug Code (NDC) auf Fotos identifiziert, klassifiziert und zählt – und damit das fehleranfällige manuelle Zählen ersetzt.
Fallstudie lesen
Automatisierte Datenextraktion aus Rechnungen
25x schnellere Rechnungsverarbeitung
Ein Webservice, der Daten aus verschiedenen Rechnungstypen extrahiert, die Dateneingabe für einen multinationalen Anlagenhändler automatisiert und 850 Arbeitsstunden pro Monat spart.
NLP-Chatbot für zentrale Terminplanung
3.000 eingesparte Arbeitsstunden pro Monat
Ein NLP-Chatbot für ein zentrales Terminplanungssystem, der den Prozess automatisiert und die Zahl der benötigten menschlichen Operatoren reduziert hat.
Schätzung von Fett- und Muskelvolumen des Auges aus MRT-Scans
Automatisiert Segmentierung von Fett und Muskel in jeder MRT-Schicht
Ein Deep-Learning-Modell für eine Augenklinik, das Fett- und Muskelgewebe in MRT-Scans der Orbita segmentiert, deren Volumen schätzt und Vorher-nachher-Vergleiche ermöglicht.
Übersetzung medizinischer Bilder zwischen Gewebefärbungen für ein Pharmaunternehmen
Wiederverwendet ein Krankheitsklassifikator für alle Färbereagenzien
Eine KI-Komponente, die histologische Bilder von einer Färbedomäne in eine andere überträgt, sodass bestehende Software und Machine-Learning-Modelle für alle Reagenzien wiederverwendet werden können.
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
“Sie haben ein zusätzliches Modul geliefert, mit dem wir nicht gerechnet hatten, das sich aber als sehr nützlich erwiesen hat.”
Forschung und individuelle Softwareentwicklung mit Generative Adversarial Networks (GANs) für ein Pharmaunternehmen mit über 5.000 Mitarbeitenden.
“AI Superior ist sehr sorgfältig auf alle unsere Anforderungen eingegangen und hat sie im Projekt berücksichtigt.”
Entwicklung von KI-Modellen und einem Dashboard für ein Pilotprogramm, das Abfall in Drohnenaufnahmen erkennt.
“Sie sind nicht nur hervorragende Experten in der Theorie, sondern überzeugen auch mit großartigen praktischen Fähigkeiten.”
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
Was ist der Unterschied zwischen Proof of Concept, Prototyp und Pilot?
Ein Proof of Concept prüft, ob eine Lösung tragfähig ist, meist in kleinem Maßstab auf einer Datenstichprobe. Ein Prototyp verfeinert sie und klärt, wie sie funktioniert, aussieht und sich anfühlt, oft mit zusätzlichen Datenquellen. Ein Pilot ist ein produktives System für einen begrenzten Nutzerkreis, an dem noch kleinere Änderungen möglich sind.
Wie lange dauert jede Phase?
Als Richtwert: Ein Proof of Concept dauert einige Tage bis mehrere Wochen, ein Prototyp einige Wochen bis drei Monate, ein Pilot 30 Tage bis mehrere Monate und ein Analysesystem im vollen Umfang einige Monate. Die genaue Dauer hängt von Ihren Daten und Anforderungen ab.
Kann das finale System auf unserer eigenen Infrastruktur laufen?
Ja. Ein produktives datengetriebenes System kann online oder auf Abruf arbeiten und in der Cloud oder On-Premise gehostet werden.
Wann braucht ein Projekt KI-Forschung?
Wenn Sie die alternativen Lösungen für Ihr Problem verstehen, ein bisher ungelöstes Problem angehen, bestehende Ansätze gründlich validieren oder die Leistung Ihrer aktuellen KI verbessern wollen.
Können Sie Forschungsergebnisse gemeinsam mit uns veröffentlichen?
Ja. Unsere Data Scientists publizieren, besuchen Konferenzen und nehmen an Workshops teil, und wir haben Erfahrung mit Papern für Fachzeitschriften, Konferenzen und Workshops. Wir arbeiten mit Partnern an Universitäten und Forschungszentren zusammen.
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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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