2019 — Gründung
Artificial Intelligence für Unternehmen, die Resultate brauchen
Wir starteten mit einer Frage: Warum scheitern 78 % aller KI-Projekte in Schweizer KMU? Die Antwort war fast immer dieselbe. Es fehlte nicht an Technologie, sondern an einem klaren Geschäftsziel hinter dem Modell. Also bauten wir AI Pristine Concepts um genau dieses Problem herum auf.
Unser erstes Projekt war ein Klassifikationsmodell für einen Genfer Logistiker, das fehlerhafte Sendungen vor dem Versand erkennt. Innerhalb von sechs Wochen sank die Reklamationsrate um 31 %. Kein Pilotprojekt, kein Proof of Concept, das in der Schublade verschwindet.
Ergebnis: 31 % weniger Reklamationen in 6 Wochen2020 — Daten-Infrastruktur
Von Rohdaten zu belastbaren Pipelines
Gute Modelle brauchen saubere Daten. Wir begannen, strukturierte Datenpipelines für Kunden aufzubauen: ETL-Prozesse, automatisierte Qualitätsprüfungen, Versionierung. Ein Pharmaunternehmen in Basel konnte dadurch seine Analysedauer von drei Tagen auf vier Stunden reduzieren.
Kundenstimme
"Bevor AI Pristine Concepts unsere Daten strukturiert hat, haben wir wöchentlich Entscheidungen auf Basis veralteter Tabellen getroffen. Das hat sich grundlegend geändert."— Dr. Lukas Meier, Leiter Qualitätssicherung, Pharma AG Basel
2021 — Natural Language Processing
Sprache als Geschäftsressource
Wir entwickelten NLP-Module für deutschsprachige Dokumente: Vertragsanalyse, Sentiment-Erkennung in Kundenfeedback, automatisierte Zusammenfassungen. Ein Versicherer in Zürich spart damit pro Monat rund 120 Arbeitsstunden in der Schadensabteilung.
120 Stunden/Monat eingespart2022 — Computer Vision
Bildanalyse in der Produktion
Für einen Uhrenhersteller im Jura entwickelten wir ein Inspektionssystem, das Oberflächenfehler auf Zifferblättern erkennt. Die Kamera erfasst 14 Bilder pro Sekunde, das Modell klassifiziert in Echtzeit. Fehlerquote nach Einführung: unter 0,3 %.
Das System läuft auf Edge-Hardware direkt in der Fertigungshalle. Keine Cloud-Abhängigkeit, keine Latenz.
2023 — Generative KI und LLM-Integration
Grosse Sprachmodelle sinnvoll einsetzen
Als GPT-basierte Modelle den Markt überfluteten, fragten uns Kunden: Was davon ist für uns relevant? Wir bauten Retrieval-Augmented-Generation-Systeme (RAG), die firmeninterne Wissensdatenbanken durchsuchbar machen, ohne sensible Daten an externe APIs zu senden.
Ein mittelgrosser Rechtsdienstleister nutzt unser System, um aus 40'000 archivierten Dokumenten in Sekunden relevante Präzedenzfälle zu finden. Die Recherche dauerte vorher im Schnitt 45 Minuten pro Fall.
2024 — Autonome Agenten
KI, die selbstständig handelt
Unsere neueste Entwicklung: Multi-Agenten-Systeme, die eigenständig Aufgaben abarbeiten. Ein E-Commerce-Kunde lässt damit Produktbeschreibungen generieren, Preise anpassen und Lagerbestände optimieren. Drei Prozesse, ein orchestriertes System.
Heute
Wo wir stehen
Über 60 abgeschlossene Projekte. Kunden in der Schweiz, Deutschland und Frankreich. Ein Team von neun Spezialistinnen und Spezialisten in Genf. Kein Venture Capital, kein Hype — nur funktionierende Systeme.
"Die meisten KI-Anbieter reden über Potenzial. AI Pristine Concepts liefert funktionierende Software, die am nächsten Montag im Einsatz ist."— Carla Brunetti, COO, TransLogik GmbH
Leistungskarte
Datenarchitektur
Wir entwerfen und implementieren Datenpipelines, die Ihre bestehenden Systeme verbinden. Von der SQL-Datenbank bis zur API-Anbindung an Drittanbieter. Keine Datensilos mehr.
Basis jeder KIPrädiktive Modelle
Nachfrageprognosen, Kundenabwanderung, Wartungsvorhersagen. Wir trainieren Modelle auf Ihren historischen Daten und validieren sie gegen echte Geschäftskennzahlen, nicht gegen abstrakte Metriken.
Sprachverarbeitung
Dokumentenklassifikation, Chatbot-Entwicklung, automatisierte Textanalyse. Spezialisiert auf Deutsch, Französisch und Italienisch in Schweizer Geschäftskontexten.
Computer Vision
Qualitätskontrolle, Objekterkennung, medizinische Bildanalyse. Unsere Modelle laufen auf Edge-Geräten oder in Ihrer privaten Cloud — je nach Anforderung an Latenz und Datenschutz.
Edge-fähigLLM-Integration
RAG-Systeme, Fine-Tuning, Prompt-Engineering für interne Wissensbasen. Wir sorgen dafür, dass grosse Sprachmodelle mit Ihren Daten arbeiten, ohne sie preiszugeben.
KI-Strategie und Audit
Nicht jedes Problem braucht maschinelles Lernen. Wir prüfen Ihre Prozesse, identifizieren die drei bis fünf Stellen mit dem grössten Automatisierungshebel und erstellen eine realistische Roadmap mit Zeitrahmen und Budget.
Entscheidungshilfe: Welcher Ansatz passt?
Nicht jedes Unternehmen braucht dieselbe KI-Lösung. Diese Übersicht hilft Ihnen, den richtigen Einstiegspunkt zu finden — abhängig von Ihrem Datenreifegrad und Ihren Zielen.
| Ausgangslage | Empfohlener Ansatz | Typische Dauer | Investition ab |
|---|---|---|---|
| Daten liegen unstrukturiert in Excel und E-Mails | Datenarchitektur-Projekt | 4–8 Wochen | CHF 18'000 |
| Saubere Daten vorhanden, aber keine Prognosen | Prädiktives Modell | 6–10 Wochen | CHF 25'000 |
| Viele Dokumente, manuelle Bearbeitung | NLP-Automatisierung | 5–9 Wochen | CHF 22'000 |
| Visuelle Inspektion in der Produktion | Computer-Vision-System | 8–14 Wochen | CHF 35'000 |
| Interne Wissensbasis soll durchsuchbar werden | RAG / LLM-Integration | 4–7 Wochen | CHF 20'000 |
"Wir haben drei Anbieter evaluiert. AI Pristine Concepts war der einzige, der zuerst gefragt hat, ob wir das Problem wirklich mit KI lösen müssen — und dann eine bessere Lösung vorgeschlagen hat."— Thomas Wenger, Geschäftsführer, Alimenta Suisse SA
Häufig gestellte Fragen
Brauchen wir eine grosse Datenmenge, um KI einzusetzen?
Wie schützen Sie unsere Geschäftsdaten?
Was passiert nach der Übergabe des Projekts?
Projekt besprechen
Beschreiben Sie kurz Ihr Vorhaben. Wir melden uns innerhalb von zwei Arbeitstagen.