Startups & Scale-ups
0h
Antwortzeit
0+
Abgeschlossene Projekte
0+
Jahre im Produktivbetrieb
Branchenübersicht
AI-Beratung für Frühphasen-Unternehmen umfasst die Beratungs- und Prototyping-Arbeit, die Gründern hilft zu erkennen, wo AI ihr Produkt tatsächlich verbessert, welches Modell und welche Architektur zu ihren Dateneinschränkungen passen und wie eine verteidigungsfähige AI-Fähigkeit statt eines aufgesetzten Features aufgebaut wird.
Auf einen Blick
Gründer stehen bei AI vor zwei Fehlermodi: AI-Features bauen, weil sie erwartet erscheinen, und nicht, weil sie ein echtes Problem lösen; oder eine AI-Chance korrekt identifizieren, aber die falsche Architektur für ihr Datenvolumen und ihre Latenzanforderungen wählen. Wir helfen Frühphasen-Startups, beides zu navigieren. Ein Engagement beginnt mit einer zweiwöchigen Discovery: Wir interviewen Nutzer, kartieren die Produktdatenflüsse und identifizieren die zwei oder drei Stellen, an denen eine AI-Intervention das Produktergebnis signifikant verändern würde. Anschließend bauen wir einen funktionsfähigen Proof of Concept für den priorisierten Anwendungsfall.
Die Discovery-Phase liefert eine AI-Chancenkarte: eine priorisierte Liste potenzieller AI-Features mit geschätzter Komplexität, Datenanforderungen und erwarteter Wirkung auf die zentrale Produktmetrik. Aus dieser Liste vereinbaren wir einen Anwendungsfall zum Prototyping. Der Prototyp ist eine funktionsfähige Implementierung — keine Präsentation — integriert in Ihre Staging-Umgebung. Er enthält ein Modellbewertungsrahmenwerk, damit Sie Ansätze vergleichen und messen können, ob die AI tatsächlich funktioniert. Gründer gehen mit einer klaren Vorstellung davon, was zu bauen ist, warum und wie das Team zusammenzustellen ist.
Kernkompetenzen
Engagements werden auf Ihren geschäftlichen Kontext zugeschnitten — dies sind die Kernkompetenzen, die wir für startups & scale-ups clients einbringen.
Zweiwöchiger AI-Discovery-Sprint: Nutzerinterviews, Datenkartierung und Chancenbewertung
AI-Chancenkarte mit Komplexitätsschätzungen, Datenanforderungen und Wirkung
Funktionsfähiger Proof of Concept, integriert in die Staging-Umgebung in vier Wochen
Modellbewertungsrahmenwerk zum Vergleich von Ansätzen und zur Messung der Ausgabequalität
Architekturempfehlung zu Modellwahl, Datenpipeline und Serving-Schicht
Übergabebriefing für das interne oder externe Engineering-Team zur Weiterentwicklung
Mit uns arbeiten
Teilen Sie uns mit, woran Sie arbeiten — wir antworten innerhalb eines Werktags mit Rückfragen oder einem Angebotsentwurf.
