Valideren voordat u zich vastlegt
Een proof of concept op een kleine datasteekproef laat zien of de oplossing levensvatbaar is voordat u in ontwikkeling investeert.
AI-componenten · Van PoC tot productie
Ontwikkeling van AI-componenten met beheerst risico in elke fase
Wij bouwen AI-modules en componenten voor machine learning en data science die aan uw eisen voldoen en ruimte laten voor verdere ontwikkeling. Ons AI Project Life Cycle Framework brengt elk component van proof of concept naar een draaiend systeem. U investeert pas in de volgende fase als de vorige zich heeft bewezen.
- Haalbaarheid bewezen vóór grotere investeringen
- Getest met echte gebruikers in een beperkte pilot
- Draait op volle schaal in de cloud of on-premise
- 57% van ons team is gepromoveerd
- Duits bedrijf, werkt volgens de AVG
Bespreek uw project
5,0 18 reviews op Clutch Winnaar Go Global Awards
Vertrouwd door grote bedrijven, scale-ups en non-profits
Wat het u oplevert
Waarom AI bouwen in fasen
Onze toegevoegde waarde: wij beheren succes en risico voor u in AI-projecten.
Heldere prestaties bij elke stap
Elke fase heeft een vastgesteld doel, zodat u weet dat het component aan de verwachtingen voldoet voordat het verdergaat.
Gebouwd om mee te groeien
Componenten voldoen vandaag aan uw eisen en blijven flexibel voor toekomstige wijzigingen in uw product en data.
Wat wij leveren
Van proof of concept tot draaiend systeem
De fasen van ons AI Project Life Cycle Framework, plus het onderzoek dat ze ondersteunt als er geen kant-en-klaar antwoord is.
- 01
Proof of concept
Een kleinschalig haalbaarheidsonderzoek, vaak op een steekproef van uw data, dat een bedrijfshypothese valideert. Duurt meestal enkele dagen tot enkele weken.
- 02
Werkend prototype
Verfijnt het concept, neemt onzekerheden over de werking weg en voegt databronnen toe om de functionaliteit te verrijken. Doorgaans enkele weken tot drie maanden.
- 03
Pilot
Een draaiend systeem in productie voor een beperkte doelgroep, zodat u ziet hoe de dienst in de praktijk werkt en kunt handelen op de inzichten. Doorgaans 30 dagen tot enkele maanden.
- 04
Draaiend datagedreven systeem
Analytische software die op volle schaal inzichten genereert, online of op aanvraag, in de cloud of on-premise. De bouw duurt meestal een paar maanden.
- 05
AI-onderzoek
Wetenschappelijke antwoorden op theoretische of praktische onderzoeksvragen: alternatieve oplossingen vergelijken, bestaande benaderingen valideren of een probleem aanpakken dat nog niet eerder is opgelost.
- 06
Publicaties en onderzoekscoördinatie
Wij ondersteunen uw onderzoeksactiviteiten of nemen de coördinatie volledig over, inclusief papers voor tijdschriften, conferenties en workshops.
Weet u niet zeker wat u nodig hebt? Beschrijf het probleem en wij adviseren u over de aanpak.
Bespreek uw projectCase studies
Alle case studiesResultaten die we voor klanten behaalden
Gezondheidszorg · Computer vision, Deep learning, Objectdetectie
Pildetectie en -telling voor een zorgtechnologieleverancier
99,9%precisie, recall en F1 over alle voorspellingen
Een computervisionsysteem dat medicijnpillen op National Drug Code (NDC) herkent, classificeert en telt op foto’s, en zo foutgevoelig handmatig tellen vervangt.
Lees de case study
Geautomatiseerde gegevensextractie uit facturen
25x snellere factuurverwerking
Een webdienst die gegevens uit verschillende soorten facturen haalt, de gegevensinvoer automatiseert voor een multinationale distributeur van apparatuur en 850 manuren per maand bespaart.
NLP-chatbot voor centrale afsprakenplanning
3.000 manuren bespaard per maand
Een chatbot op basis van natural language processing voor een centraal afsprakenplanningssysteem, die het proces automatiseerde en het aantal benodigde menselijke operators verminderde.
Schatting van vet- en spiervolume van het oog op basis van MRI-scans
Geautomatiseerd segmentatie van vet en spieren in elke MRI-doorsnede
Een deep-learningmodel voor een oogheelkundig centrum dat vet- en spierweefsel segmenteert in MRI-scans van de oogkas, het volume schat en vergelijkingen voor en na een ingreep ondersteunt.
Medische beeldvertaling tussen weefselkleuringen voor een farmaceutisch bedrijf
Hergebruikt één ziekteclassifier voor alle kleurreagentia
Een AI-component die histologische beelden van het ene kleuringsdomein naar het andere vertaalt, zodat bestaande software en machine-learningmodellen voor alle reagentia kunnen worden hergebruikt.
Waarom AI Superior
AI op onderzoeksniveau, met de werkwijze van een productbedrijf
Veel leveranciers kunnen een demo bouwen. Het lastige deel is AI betrouwbaar laten werken op echte data en binnen echte bedrijfsprocessen, en daarvoor is een ander soort team nodig.
01
Team met onderzoeksachtergrond
AI Superior werd in 2019 opgericht door AI-onderzoekers met gepubliceerde papers en patenten, en het hele team werkt volgens die wetenschappelijke standaard.
- PhD57%
- MSc28%
- BSc15%
02
Gebouwd voor productie
Bij elk project beperken we het risico in fasen, met een go/no-go-beslissing bij elke mijlpaal. Uw budget gaat alleen naar benaderingen die op uw data al hebben gewerkt.
4× ons slagingspercentage bij proofs of concept ten opzichte van het marktgemiddelde
03
Een compleet team vanaf dag één
Strategie, modellen en software komen van één team, dus er gaat niets verloren bij overdrachten tussen leveranciers.
- Product AI-productowner, business analist, projectmanager
- Data Data scientists, ML-engineers, BI-analist
- Ontwikkeling Software engineers, QA, DevOps
04
Uw data blijft onder controle
Mag data uw organisatie niet verlaten, dan bouwen we op private, zelf gehoste modellen in plaats van AI-diensten van derden.
- AVG, Duits bedrijf
- Zelf gehoste LLM's
- Transparante methoden
Ons team
De experts achter uw project
Uw project wordt geleid door senior data scientists en engineers met een onderzoeksachtergrond, ondersteund door onze product- en ontwikkelteams.
-
Dr. Ivan Tankoyeu CEO Gepromoveerd in de informatica. Erkend door de IEEE GRSS Society, winnaar van de Global AI Hackathon 2017, Kaggle TOP500 data scientist (2014).
-
Dr. Sergey Sukhanov Advisor Gepromoveerd in machine learning, data scientist sinds 2013. Publicaties, patenten en meer dan 30 geïmplementeerde AI-use cases; meerdere IEEE-prijzen.
Klantreviews
5,0 Beoordeeld met 5,0 door de klanten voor wie wij bouwen
18 geverifieerde reviews op Clutch
“Ze leverden een extra module die we niet hadden verwacht, maar die zeer nuttig bleek.”
Onderzoek en softwareontwikkeling op maat met generative adversarial networks voor een farmaceutisch bedrijf met meer dan 5.000 medewerkers.
“AI Superior is zeer zorgvuldig op al onze behoeften ingegaan en heeft ze in het project meegenomen.”
Bouwde AI-modellen en een dashboard voor een pilotprogramma dat afval detecteert in dronebeelden.
“Ze zijn niet alleen uitstekende theoretische experts, maar maken het ook waar met hun sterke praktische vaardigheden.”
Zo werken wij
Een gefaseerde levenscyclus voor AI-projecten
Elke fase eindigt met een resultaat dat u kunt controleren, en over de volgende fase beslist u pas als u de vorige hebt zien werken. Scope en budget houdt u zelf in de hand.
- Eerst een inschatting, dan een besluitU ziet scope en verwachte resultaten voordat de bouw begint.
- Go/no-go na elke faseElke fase eindigt met een controleerbaar resultaat en een besluit over de volgende stap.
- Open over risico'sWe delen risico's en kansen zodra de analyse ze aan het licht brengt.
- Go/no-go-beslissing
Verkenning
Samen met uw team werken we het bedrijfsprobleem uit en bepalen we de richting van de oplossing.
U ontvangt: Scope, aanpak en een globale inschatting van inspanning en verwachte resultaten
- Go/no-go-beslissing
Data en haalbaarheid
We leren uw team en uw data kennen en toetsen of AI het juiste middel is voor dit probleem.
U ontvangt: Een data-assessment en een helder haalbaarheidsoordeel, nog voordat de bouw begint
- Go/no-go-beslissing
Proof of concept / MVP
We beginnen klein, met de data die al beschikbaar is, om de oplossing in de praktijk te testen.
U ontvangt: Gemeten resultaten op uw eigen data en een basis voor de investeringsbeslissing
- Go/no-go-beslissing
Integratie en opschaling
We integreren de oplossing in uw bestaande systemen, finetunen de modellen en passen ze aan waar nodig.
U ontvangt: Een oplossing die draait binnen uw processen, afgestemd op uw data en systemen
-
Evaluatie
We nemen de resultaten met u door en zorgen dat ze goed worden geïnterpreteerd.
U ontvangt: Wat de oplossing heeft opgeleverd en waar u hierna kunt verbeteren
Prijzen en erkenning
Gerekend tot de beste AI-bedrijven
Onderscheiden met internationale bedrijfsprijzen en gerangschikt door onafhankelijke B2B-platforms die met geverifieerde klantreviews werken.
-
Top AI-bedrijf Duitsland 2026 · Clutch -
Top machine learning-bedrijf Duitsland 2026 · Clutch -
Top computer vision-bedrijf Duitsland 2026 · Clutch -
Top generatieve AI-bedrijf Duitsland 2026 · Clutch -
Go Global Awards Winner 2021 · International Trade Council -
Beste dienstverlener in data science & AI, Europa 2021 · German Business Awards -
Top AI-bedrijf 2023 · Clutch -
Top machine learning-bedrijf 2023 · Clutch -
Clutch Champion Najaar 2023 · Clutch -
Clutch Global Najaar 2023 · Clutch -
Top BI- & big data-bedrijf Duitsland 2023 · Clutch -
Top IT-dienstverlener Duitsland 2023 · Clutch -
Top AI-bedrijven 2023 · TrueFirms -
Top machine learning-bedrijven 2021 · Techreviewer -
Meest beoordeelde IT-dienstverleners Duitsland · The Manifest
Wat is het verschil tussen een proof of concept, een prototype en een pilot?
Een proof of concept toetst of een oplossing levensvatbaar is, meestal kleinschalig op een datasteekproef. Een prototype verfijnt die en legt vast hoe ze werkt, eruitziet en aanvoelt, vaak met meer databronnen. Een pilot is een draaiend systeem in productie voor een beperkte doelgroep, waarin u nog kleine wijzigingen kunt doorvoeren.
Hoe lang duurt elke fase?
Als richtlijn: een proof of concept duurt enkele dagen tot enkele weken, een prototype enkele weken tot drie maanden, een pilot 30 dagen tot enkele maanden en een analytisch systeem op volle schaal een paar maanden. De exacte duur hangt af van uw data en eisen.
Kan het uiteindelijke systeem op onze eigen infrastructuur draaien?
Ja. Een draaiend datagedreven systeem kan online of op aanvraag werken en in de cloud of on-premise worden gehost.
Wanneer heeft een project AI-onderzoek nodig?
Als u de alternatieve oplossingen voor uw probleem wilt begrijpen, een probleem wilt oplossen dat nog niet eerder is aangepakt, bestaande benaderingen grondig wilt valideren of de prestaties van uw huidige AI wilt verbeteren.
Kunt u samen met ons onderzoeksresultaten publiceren?
Ja. Onze data scientists publiceren, bezoeken conferenties en nemen deel aan workshops, en we hebben ervaring met het schrijven van papers voor tijdschriften, conferenties en workshops. Wij werken samen met partners aan universiteiten en onderzoekscentra.
Start uw project
Vertel ons wat AI voor uw bedrijf moet doen
Deel een paar details en ons AI-team neemt het over. Dit zijn de volgende stappen:
- We bekijken uw aanvraag en antwoorden per e-mail.
- Een gesprek met een AI-expert over uw probleem, data en doelen.
- Een helder advies: de aanpak die wij voorstellen en een eerste inschatting.