Wir bauen KI-Modelle und setzen fortgeschrittene Data-Science-Techniken ein, die Ihre operativen Daten in einen konkreten, messbaren Vorteil verwandeln. Unabhängig von der Branche. Unabhängig von der Datenquelle.
Prognostizieren, bevor das Ereignis eintritt.
Bevor Bestellungen einbrechen, bevor ein Kunde abwandert, bevor eine Maschine ausfällt. Sie haben Zeit zu reagieren, nicht nur einen Bericht im Nachhinein. Wir passen die Methode dem Problem an: LSTM, Gradient Boosting, Überlebensmodelle.
Muster, die in operativen Daten verborgen sind.
Ihre operativen Daten enthalten Antworten, die Ihr BI nicht zeigt. Wo Sie Marge verlieren, was den Umsatz antreibt, welche Kundensegmente sich anders verhalten. Wir bringen das an die Oberfläche.
Unstrukturierte Daten sprechen auch.
Rezensionen, Kommentare, Service-Tickets, Dokumente. Wo Daten Text sind, stecken Signale, die manuell nicht zu verarbeiten sind. Wir verwandeln sie in messbare Erkenntnisse.
Wir arbeiten mit dem, was Sie haben.
Keine Datenmigration, kein neuer Stack. Wir arbeiten mit dem, was Sie haben: SAP, ERP, Snowflake, eigenes Data Warehouse, CSV-Dateien. Das Modell passt sich Ihrer Umgebung an, nicht umgekehrt.
KI-Plattformen und SaaS-Tools lösen allgemeine Probleme. Ihr Problem ist konkret. Ihre Daten sind einzigartig. Ihre Muster sind unverwechselbar.
Ein Modell, das auf Ihren Daten trainiert wird, kennt Muster, die keine Standardsoftware sieht. Es weiß, wann Ihre Kunden bestellen, wie sie auf Saisonalität reagieren, wo Anomalien entstehen. Das kann kein Wettbewerber kaufen.
SaaS kostet mit jedem Jahr und jedem Nutzer mehr. Ihr Modell wird mit jeder Woche neuer Daten genauer. Nach einem Jahr kennt es Ihr Unternehmen besser als der beste Analyst.
Wir fragen nicht nach dem Budget, bevor wir ein Ergebnis zeigen. Wir arbeiten mit Ihren echten Daten, zeigen eine konkrete Zahl in EUR und erst dann entscheiden Sie über die vollständige Einführung.
Generisch, nicht individuell
SaaS weiß über Ihr Unternehmen genauso viel wie über das Ihres Wettbewerbers. Kein Standardwerkzeug kennt Ihre Muster.
Kein Wettbewerbsvorteil
Jeder, der eine Lizenz zahlt, hat genau dasselbe Werkzeug wie Sie. Ein eigenes Modell ist geistiges Eigentum, das niemand kopieren kann.
Laufende Kosten ohne eigenes IP
Wenn Sie das Abonnement kündigen, verlieren Sie alles. Ein eigenes Modell bleibt Ihr Eigentum und wächst im Wert.
Vom Datenaudit bis zum Produktionsmonitoring. Wir arbeiten Seite an Seite mit Ihrem Team oder eigenständig, wenn Sie eine fertige Lösung bevorzugen.
Wir setzen keine LLMs ein, wo XGBoost ausreicht. Wir trainieren kein neuronales Netz, wo ein lineares Modell schneller bessere Ergebnisse liefert. Die Architektur folgt den Daten und dem Problem, nicht dem Hype.
Datenaudit, Feature Engineering, Exploration, Training, Validierung, Deployment, Drift-Monitoring, Retraining. Jede Phase mit Dokumentation.
SAP, Snowflake, BigQuery, PostgreSQL, Flat Files, REST API, Kafka. Wir integrieren das Modell in das, was Sie haben. Keine Migration auf einen neuen Stack erforderlich.
Wir liefern produktionsfertige Modelle, technische Dokumentation und Wissenstransfer. Ihr Team kann diese selbstständig integrieren, überwachen und weiterentwickeln. Kein Vendor-Lock-in.
Datenaudit und -bewertung
Wir prüfen Qualität, Vollständigkeit und Datenpotenzial vor Beginn der Modellierung.
Modelldesign
Algorithmusauswahl, Feature Engineering, Validierungs- und Backtest-Setup.
Deployment und Monitoring
Produktions-Deployment, automatisches Retraining, Alerts bei Modelldrift.
Dokumentation und Wissenstransfer
Vollständige technische Dokumentation und Teamschulung zur Nutzung und Weiterentwicklung des Modells.
Wir verbinden über 30 Jahre Erfahrung in der Softwareentwicklung mit abgeschlossenem Postgraduiertenstudium am MIT Professional Education in Applied AI and Data Science sowie der Zertifizierung zum Deep Learning Specialist an der Bitkom Akademie in Deutschland.
Prädiktive ML- und Data-Science-Projekte in verschiedenen Branchen.
Wir sprechen die Sprache des Business und verstehen Daten. Ergebnisse messen wir in EUR, nicht in Modellmetriken.
Wir zeigen den Wert, bevor die Entscheidung fällt. Pilot mit echten Daten, eine konkrete Zahl, dann die Einführung.
Ein wirksames KI-Modell setzt ein tiefes Verständnis der Daten, des Geschäftsproblems und der Umgebung voraus, in der es eingesetzt wird.
Deshalb beginnen wir mit einem Daten-Workshop, bauen einen Pilot auf echten Daten, zeigen den Wert in konkreten Zahlen und gehen erst dann zur vollständigen Einführung über.
Guido Winger
Co-Founder
Guido Winger verbindet unternehmerische Erfahrung mit fundierter technischer Expertise aus über 30 Jahren Softwareentwicklung, Architektur und strategischer Führung.
Bereits früh arbeitete er an datengetriebenen Systemen und analytischen Ansätzen mit Nähe zu Data Science und KI. Heute unterstützt er Unternehmen dabei, technologische Potenziale in tragfähige Strategien, realistische Roadmaps und produktive KI-Lösungen mit messbarem geschäftlichem Nutzen zu übersetzen.
Mariusz Pianowski
Co-Founder
Mariusz Pianowski prägt die strategische und technologische Ausrichtung des Unternehmens und bringt über 20 Jahre Erfahrung in Entwicklung, Modernisierung und Skalierung anspruchsvoller Softwaresysteme mit.
Er analysiert interne Prozesse, deckt Optimierungspotenziale auf und entwickelt daraus nachhaltige Strategien für mehr Effizienz und Skalierbarkeit. Sein Schwerpunkt liegt auf der praxisnahen Integration von KI in bestehende Architekturen mit klarem Anspruch an Qualität, Skalierbarkeit und verantwortungsvolle Umsetzung.
26 % der deutschen Unternehmen nutzen KI – EU AI Act ab August 2026. 23 Seiten Marktdaten, Handlungsempfehlungen und Prognosen für den Mittelstand.
Kein Spam. Jederzeit abmeldbar. Datenspeicherung nach DSGVO.
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Hamburg