G1

KI und maschinelles Lernen

Intelligente Systeme, die reale Geschäftsprobleme lösen — von Predictive Analytics und natürlicher Sprachverarbeitung bis hin zu Computer Vision und Empfehlungssystemen.

40+
ML-Modelle in Produktion
95%+
Modellgenauigkeit
10x
Prozessbeschleunigung

KI, die ausgeliefert wird, nicht nur präsentiert

Die meisten KI-Initiativen stagnieren in der Proof-of-Concept-Phase. Modelle, die in Notebooks gut funktionieren, scheitern in der Produktion, weil Teams den Engineering-Aufwand unterschätzen, der nötig ist, um KI-Systeme im großen Maßstab zu deployen, zu überwachen und zu warten. Wir betrachten KI als Software-Engineering-Disziplin — und bauen produktionsreife Systeme mit robusten Datenpipelines, Modellversionierung, automatisiertem Retraining und Echtzeit-Monitoring.

Unsere KI-Ingenieure kombinieren tiefes Machine-Learning-Know-how mit praktischem Software-Engineering. Wir bauen nicht nur Modelle — wir bauen das gesamte System darum herum: Datenaufnahme, Feature Engineering, Trainingspipelines, Serving-Infrastruktur und die Feedbackschleifen, die Modelle langfristig genau halten.

Predictive Analytics und Prognosen

Machine-Learning-Modelle, die Nachfrage prognostizieren, Anomalien erkennen, Abwanderung vorhersagen und Erkenntnisse aus historischen Daten gewinnen.

  • Zeitreihenprognosen für Nachfrage und Umsatz
  • Anomalieerkennung in Transaktionen und Betrieb
  • Kundenabwanderungsvorhersage und -prävention
  • Lead-Scoring und Conversion-Wahrscheinlichkeitsmodelle

Natürliche Sprachverarbeitung

Textverständnissysteme, die Bedeutung extrahieren, Inhalte klassifizieren und Konversationsschnittstellen ermöglichen.

  • Dokumentenklassifizierung und Entitätsextraktion
  • Stimmungsanalyse und Meinungsforschung
  • Conversational AI und Chatbot-Entwicklung
  • Mehrsprachige Textverarbeitung und Übersetzung

Computer Vision

Bild- und Videoanalysesysteme für Qualitätsprüfung, Objekterkennung, Dokumentenverarbeitung und visuelle Suche.

  • Objekterkennung und Bildklassifizierung
  • OCR und intelligente Dokumentenverarbeitung
  • Qualitätsprüfung für die Fertigung
  • Visuelle Suche und Bildähnlichkeit

MLOps und Modell-Infrastruktur

Das Engineering-Rückgrat, das KI-Systeme zuverlässig laufen lässt: automatisierte Pipelines, Monitoring und kontinuierliche Verbesserung.

  • Automatisierte Trainings- und Retraining-Pipelines
  • Modellversionierung und Experiment-Tracking
  • Echtzeit-Modell-Serving mit niedriger Latenz
  • Data-Drift-Erkennung und Modell-Monitoring
“Das Abwanderungsvorhersagemodell von G1 identifiziert gefährdete Kunden 45 Tage, bevor sie abwandern. Es hat sich im ersten Monat durch gezielte Bindungskampagnen bezahlt gemacht.”
Sarah Chen
FinTech-Plattform, Series B

Unser KI-Entwicklungsprozess

1

Problemdefinition und Datenbewertung

Definition der Geschäftsfrage, Erfolgsmetriken und Bewertung der verfügbaren Datenqualität und -abdeckung.

2

Data Engineering und Feature Design

Aufbau von Datenpipelines, Bereinigung von Datensätzen und Engineering der Features, die die Modellleistung antreiben.

3

Modellentwicklung und Training

Experimentieren mit Architekturen, Training von Modellen und Optimierung für die richtige Balance zwischen Genauigkeit und Geschwindigkeit.

4

Produktions-Deployment

Deployment von Modellen hinter APIs mit Monitoring, Fallback-Logik und automatisierten Retraining-Triggern.

5

Monitoring und kontinuierliche Verbesserung

Tracking der Modellleistung, Erkennung von Data Drift und iterative Modellverbesserung bei sich ändernden Mustern.

PythonPyTorchTensorFlowScikit-learnHugging FaceFastAPIPostgreSQLRedisDockerKubernetesAWS SageMaker
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seoboosty.com

Eine SEO-Automatisierungsplattform, die digitalen Marketern hilft, Suchrankings durch automatisierte Audits, Keyword-Tracking, Backlink-Analyse und Content-Optimierungsvorschläge zu verbessern. Bietet ein abonnementbasiertes Modell mit gestaffelten Preisen und ein Self-Service-Dashboard zur Verwaltung mehrerer Websites.

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PythonPyTorchTensorFlowScikit-learnHugging FaceFastAPI

Frequently Asked Questions

Brauchen wir viele Daten, um ein KI-Projekt zu starten?
Das hängt vom Problem ab. Einige Ansätze funktionieren gut mit tausenden Beispielen, andere benötigen Millionen. In der Bewertungsphase evaluieren wir Ihre Daten und empfehlen den vielversprechendsten Ansatz — einschließlich Techniken wie Transfer Learning, die den Datenbedarf reduzieren.
Wie lange dauert es, ein Machine-Learning-Modell zu bauen und zu deployen?
Ein fokussiertes Vorhersagemodell kann in 6-10 Wochen in Produktion sein. Komplexere Systeme wie Computer Vision oder NLP-Pipelines dauern typischerweise 3-5 Monate einschließlich Data Engineering.
Was passiert, wenn die Modellgenauigkeit mit der Zeit nachlässt?
Wir bauen automatisiertes Monitoring und Retraining-Pipelines von Anfang an ein. Wenn Data Drift oder Leistungsverschlechterung erkannt wird, werden Modelle automatisch mit frischen Daten neu trainiert und vor der Übernahme in die Produktion validiert.
Können Sie KI in unsere bestehende Anwendung integrieren?
Ja. Wir deployen Modelle typischerweise hinter REST-APIs, die Ihre bestehenden Anwendungen konsumieren. Dieser Ansatz ermöglicht es, KI-Fähigkeiten zu jedem System hinzuzufügen, ohne bestehenden Code umzuschreiben.
Wie gehen Sie mit sensiblen Daten in KI-Projekten um?
Wir befolgen strenge Data-Governance-Praktiken: Verschlüsselung im Ruhezustand und bei der Übertragung, Zugriffskontrollen, Anonymisierung wo möglich und Einhaltung relevanter Vorschriften einschließlich DSGVO und HIPAA.

Bereit, KI einzusetzen?

Beschreiben Sie Ihren Anwendungsfall und wir bewerten Machbarkeit, Datenanforderungen und den erwarteten geschäftlichen Nutzen — unverbindlich.

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