Daten & KI
Machine-Learning-Entwicklung als Dienstleistung
Machen Sie aus den Daten, die Ihr Unternehmen ohnehin sammelt, Modelle, die vorhersagen, empfehlen, erkennen und automatisieren. Entwickelt und betrieben von einem gründergeführten Team, mit einem Senior-Entwickler in jedem Projekt.
Mit den Gründern sprechenWas Ihnen die Machine-Learning-Entwicklung mit Authect bringt
Machine Learning zeigt seine Stärke bei Fragen, die Ihre Daten besser beantworten als jede Faustregel: Welche Kunden stehen kurz vor dem Absprung, wie viel Ware sollten Sie bestellen, welche Transaktion wirkt verdächtig? Wir helfen Ihnen, diese Fragen zu finden. Dann entwickeln wir Modelle, die sie zuverlässig beantworten – direkt in den Tools, die Ihr Team schon nutzt.
Sie arbeiten direkt mit den Gründern und einem Senior-Entwickler, die den gesamten Weg verantworten: Datenaufbereitung, Modellierung, Evaluierung, Deployment und Monitoring. Wir erklären verständlich, wie jedes Modell zu seinen Ergebnissen kommt, damit Ihr Team danach handeln kann. Und wir messen es an Ihrer heutigen Arbeitsweise. So wissen Sie, ob es wirklich hilft.
Modelle, Trainingscode und Datenpipelines liegen vom ersten Tag an in Ihren eigenen Accounts. Alles ist dokumentiert, sodass Ihr Team die Modelle ohne uns neu trainieren und erweitern kann.
Leistungen
Unsere Leistungen in der Machine-Learning-Entwicklung
Vom einzelnen Prognosemodell bis zu einem kompletten Satz an ML-Funktionen in Ihrem Produkt: Wir decken die Verfahren ab, die die meisten geschäftlichen Aufgaben erfordern.
Individuelle ML-Modelle
Modelle für Klassifikation, Regression, Prognose und Ranking, trainiert auf Ihren Daten. Ausgewählt nach Genauigkeit und danach, wie leicht Ihr Team sie verstehen und pflegen kann.
Conversational AI und Chatbots
Intelligente Automatisierung
Natural Language Processing
Deep Learning und neuronale Netze
Computer Vision
Kundenstimmen
Die Zusammenarbeit mit Authect hat unsere digitale Infrastruktur grundlegend verändert. Das Engineering-Team hat unsere komplexe Plattform für Handelsalgorithmen zwei Wochen vor dem Zeitplan geliefert, ohne Abstriche bei Codequalität oder Security-Compliance. Die reibungslose Kommunikation und das tiefe technische Know-how haben Authect zu einem echten strategischen Partner gemacht.
Dmitry SokolovHead of Product, FinTech SolutionsLösen Sie ein schwieriges Geschäftsproblem mit einem Modell, das auf Ihren eigenen Daten basiert. Sprechen Sie direkt mit den Gründern.
Kontaktieren Sie unsVorteile
Was Machine Learning Ihrem Unternehmen bringt
- 01
Entscheidungen auf Basis von Fakten
Modelle machen aus historischen Daten Prognosen, Scores und Empfehlungen. Wir zeigen, welche Faktoren jedes Ergebnis bestimmen, damit Führungskräfte es mit ihrer eigenen Erfahrung abwägen können.
- 02
Schlankere Prozesse und Abläufe
Wiederkehrendes Sortieren, Abgleichen und Prüfen übernehmen Modelle in Sekunden. Ihr Team kümmert sich um die Fälle, die wirklich einen Menschen brauchen.
- 03
Personalisierung, die Kunden spüren
Empfehlungen, Suchergebnisse und Angebote, die auf das Verhalten jedes Kunden abgestimmt sind. So finden Kunden schneller, was sie suchen, und kommen häufiger wieder.
- 04
Risiken früher erkennen
Vorhersagemodelle warnen Risiko-, Finanz- und Operations-Teams frühzeitig vor Kundenabwanderung, Zahlungsausfällen, Verzögerungen und Störungen – solange noch Zeit zum Handeln bleibt.
- 05
Mehr Datensicherheit und physische Sicherheit
Anomalieerkennung bei Logins, Zahlungen und Netzwerkverkehr sowie Computer Vision, die ungewöhnliche Vorgänge vor Ort meldet – direkt an die zuständigen Personen.
- 06
Modelle, die genau bleiben
Monitoring für Data Drift und nachlassende Genauigkeit, dazu eingerichtete Pipelines für das Retraining. So funktioniert ein Modell, das am ersten Tag überzeugt, auch ein Jahr später noch.
Branchen
Machine-Learning-Anwendungsfälle nach Branche
Einzelhandel
Kundensegmentierung und Verhaltensanalyse, Nachfrage- und Absatzprognosen, dynamische Preisgestaltung, Empfehlungssysteme, Attributionsmodelle für Marketingbudgets, automatisierte Bestandsverwaltung und Besucherstromanalyse mit Computer Vision.
Fintech
Betrugs- und Anomalieerkennung, Kreditscoring in Echtzeit, Vorhersage von Kundenabwanderung, Bewertung von Kreditrisiken, Portfolioanalysen und Automatisierung regelbasierter Transaktionsaufgaben – mit Erklärungen, die regulatorische Prüfungen unterstützen.
Versicherungen
Risikomodelle für Underwriting und Tarifierung, Vorsortierung von Schadensfällen, Betrugssignale bei verdächtigen Schäden, Modelle für Customer Lifetime Value und Kundenbindung sowie Datenextraktion aus Dokumenten für eine schnellere Bearbeitung.
Logistik
Tourenplanung für Abholungen und Zustellungen mit mehreren Stopps, dynamische Routenoptimierung, Flottenanalysen, Nachfrageprognosen und Kapazitätsplanung, Ankunftszeitprognosen und Lagerplatzoptimierung.
Landwirtschaft
Ertragsprognosen aus Wetter-, Boden- und Satellitendaten, Überwachung von Pflanzen und Tierbeständen mit Computer Vision, Vorhersage von Zuchtwerten sowie Modelle zur Planung von Bewässerung und Betriebsmitteln.
Gesundheitswesen
Risikoscores für Patienten und Vorhersage von Wiederaufnahmen, Termin- und Kapazitätsprognosen, Unterstützung bei der Auswertung medizinischer Bilder und Signale – immer mit ärztlicher Prüfung der Ergebnisse.
Automotive
Predictive Maintenance auf Basis von Fahrzeug- und Sensordaten, Qualitätsprüfung an Produktionslinien, Bedarfsprognosen für Ersatzteile und Modelle zur Flottenauslastung für Vermiet- und Sharing-Dienste.
Vorgehen
So entwickeln wir Machine-Learning-Modelle, die Bestand haben
Ein Modell ist erst dann nützlich, wenn es in Ihrem Unternehmen läuft und die Menschen, die damit arbeiten, ihm vertrauen. Unser Prozess ist darauf ausgerichtet – nicht auf eine Demo.
Referenzen
Unsere Machine-Learning-Projekte
RoboticsAgTechComputer VisionShinkei SystemsShinkei Systems: KI-Computer-Vision und Roboterautomatisierung für die Aquakultur< 1 sVerarbeitungszeit4xHaltbarkeit100%Tierschonend
AI RoutingLogisticsPredictive AnalyticsSHPD & Logistics PartnerBlueBox: KI-Disposition, prädiktive ETAs und intelligente Routenplanung für Lateinamerika und Europa95%ETA-Genauigkeit< 50 msDispositionslatenz60%Weniger Support-Aufwand
Technologien
Tools und Frameworks für unsere ML-Entwicklung
Bewährte, offene Tools, für die Sie Fachkräfte finden und die Ihr Team pflegen kann – in der Cloud Ihrer Wahl.
Sprachen und Bibliotheken
Python mit pandas, NumPy und Polars für die Datenarbeit sowie scikit-learn, XGBoost und LightGBM für die klassischen Modelle, mit denen sich die meisten geschäftlichen Aufgaben lösen lassen.
Deep Learning
PyTorch und TensorFlow für neuronale Netze sowie vortrainierte Modelle aus der Open-Source-Community, die wir per Fine-Tuning auf Ihre Daten abstimmen.
Sprach- und Bildmodelle
Large Language Models von OpenAI, Anthropic, Google und aus Open-Source-Modellfamilien für Textaufgaben sowie Bildmodelle für Erkennung, Segmentierung und das Lesen von Dokumenten.
Datenpipelines
SQL, dbt und Orchestrierungstools wie Airflow oder Dagster, die saubere, versionierte Daten aus Ihrem Data Warehouse oder Data Lake in Training und Vorhersage einspeisen.
Experiment-Tracking und MLOps
MLflow oder Weights & Biases für das Tracking von Experimenten, Model Registries für die Versionierung und CI-Pipelines, die Modelle wie jeden anderen Code testen und ausrollen.
Cloud und Bereitstellung
AWS, Microsoft Azure und Google Cloud. Die Modelle laufen je nach Anforderungen an Latenz und Kosten in Containern, über Serverless-Endpunkte oder auf Edge-Geräten.
FAQ
Häufige Fragen zu Machine Learning
Was ist Machine-Learning-Entwicklung?
Bei der Machine-Learning-Entwicklung entstehen Modelle, die aus Ihren Daten lernen, um vorherzusagen, zu empfehlen, zu erkennen und zu automatisieren. Beispiele sind Nachfrageprognosen, das Erkennen von Kunden, die kurz vor dem Absprung stehen, das Markieren verdächtiger Transaktionen und das Auslesen von Dokumenten oder Bildern. Wir übernehmen den gesamten Weg – von der Datenaufbereitung und Modellierung bis zu Evaluierung, Deployment und Monitoring –, damit das Modell in den Tools läuft, die Ihr Team bereits nutzt.
Woran erkennen wir, ob sich unser Problem für Machine Learning eignet?
Machine Learning eignet sich, wenn Ihre Daten die Frage besser beantworten können als eine Faustregel. In einer Problem- und Datenanalyse mit den Gründern legen wir fest, welche Entscheidung das Modell unterstützen soll, wie es gemessen wird und welche Daten vorhanden sind. Qualität und Lücken prüfen wir, bevor wir irgendetwas versprechen. Anschließend testen wir Modelle gegen eine einfache Baseline. So wissen Sie, ob sich die zusätzliche Komplexität lohnt.
Wie lange dauert die Entwicklung eines Machine-Learning-Modells?
Das hängt vom Problem und vom Zustand Ihrer Daten ab. Wir beginnen mit einer einfachen Baseline, testen fortgeschrittenere Modelle dagegen, werten die Ergebnisse mit Ihrem Team aus und übernehmen dann Deployment und Monitoring. Die Baseline zeigt Ihnen früh, ob sich die Idee lohnt. Bis zum produktiven Einsatz dauert es länger – je nachdem, welche Integrationen, Schwellenwerte und Fallback-Lösungen Sie brauchen.
Was kostet die Entwicklung von Machine Learning?
Das hängt vom Umfang ab: vom Problem, vom Aufwand für die Datenaufbereitung, von den Integrationen und davon, wie das Modell bereitgestellt und überwacht wird. Wir erstellen für jedes Projekt ein individuelles Angebot, nach einem kostenlosen Erstgespräch mit den Gründern und sobald wir uns Ihre vorhandenen Daten angesehen haben. Für eine erste grobe Einschätzung der Entwicklungskosten können Sie den Softwareentwicklungs-Kostenrechner auf unserer Website nutzen.
Wie bleiben Modelle nach dem Launch genau?
Wir überwachen Genauigkeit und Data Drift im laufenden Betrieb und trainieren regelmäßig mit frischen Daten nach – oder früher, wenn sich die Welt verändert, aus der Ihr Modell gelernt hat. Jedes Modell ist versioniert, mit Zugriffskontrollen und dem Logging, das nötig ist, um jede Vorhersage nachzuvollziehen. Modelle werden wie jeder andere Code über CI-Pipelines getestet und ausgerollt. So lässt die Genauigkeit nach dem Launch nicht unbemerkt nach.
Gehören uns die Modelle und Datenpipelines?
Ja. Modelle, Trainingscode und Datenpipelines liegen vom ersten Tag an in Ihren eigenen Accounts und sind so dokumentiert, dass Ihr Team sie ohne uns neu trainieren und erweitern kann. Wir arbeiten mit bewährten, offenen Tools, für die Sie Fachkräfte finden, etwa Python, scikit-learn, PyTorch und MLflow, auf AWS, Microsoft Azure oder Google Cloud.