Wir hatten 14 Monate lang versucht, unsere Lagerverwaltung mit Regeln zu automatisieren. Nach sechs Wochen mit dem Team von AI Trust Bridge lief ein Modell, das Nachbestellungen mit 93 % Genauigkeit vorhersagt. Die Überbestände sanken um ein Drittel. Reto Ammann, Logistikleiter, Biel
Artificial Intelligence, die Schweizer Unternehmen tatsächlich weiterbringt
AI Trust Bridge entstand aus einer einfachen Beobachtung: Die meisten KI-Projekte scheitern nicht an der Technologie, sondern daran, dass niemand fragt, ob das Problem überhaupt zu den Daten passt. Wir stellen diese Frage zuerst.
Unser Sitz ist in Neuchâtel, unsere Kunden kommen aus der Deutschschweiz, der Romandie und dem grenznahen Raum. Wir arbeiten mit Fertigungsunternehmen, Logistikern, Gesundheitsdienstleistern und Finanzinstituten. Jedes Projekt beginnt mit einer Datenprüfung, nicht mit einem Verkaufsgespräch.
Was wir nicht tun: fertige Produkte verkaufen, die man selbst konfigurieren muss. Jedes Modell, das wir bauen, gehört dem Kunden, läuft auf seiner Infrastruktur und wird von seinem Team betrieben, sobald wir die Übergabe abgeschlossen haben.
Die Zusammenarbeit war ungewohnt direkt. Kein Foliensatz, kein Buzzword-Bingo. In der zweiten Woche hatten wir einen funktionierenden Prototyp. Miriam Zürcher, CTO, Medtech-Startup Bern
Wir wollten Betrugserkennung beschleunigen. Das Modell läuft seit elf Monaten ohne manuellen Eingriff. Falsch-Positiv-Rate unter 2 %. Dominik Fehr, Compliance, Regionalbank Solothurn
Unsere Fähigkeiten im Überblick
| Bereich | Was wir liefern | Typische Dauer |
|---|---|---|
| Datenprüfung | Bewertung vorhandener Datenquellen, Qualitätsanalyse, Machbarkeitsgutachten | 2 Wochen |
| Modellentwicklung | Trainierte ML-Modelle für Prognose, Klassifikation oder Anomalie-Erkennung | 6 bis 12 Wochen |
| NLP-Lösungen | Dokumentenextraktion, Zusammenfassung, Chatbot-Logik auf Basis eigener Daten | 4 bis 8 Wochen |
| Computer Vision | Qualitätskontrolle, Objekterkennung, Bildklassifikation für Produktion | 8 bis 14 Wochen |
| Systemintegration | API-Anbindung, Echtzeit-Pipelines, Monitoring und Alerting | 3 bis 6 Wochen |
| Wissenstransfer | Schulung des internen Teams, Dokumentation, Betriebshandbuch | 1 bis 2 Wochen |
Fallstudie: Qualitätskontrolle bei einem Uhrenzulieferer
Ein Zulieferer in La Chaux-de-Fonds prüfte Zahnräder visuell. Zwei Mitarbeitende kontrollierten jedes Teil unter dem Mikroskop. Die Fehlerquote lag bei 4,7 %, weil Ermüdung nach vier Stunden die Aufmerksamkeit senkte.
Wir installierten eine Kamera an der Fertigungslinie und trainierten ein Bilderkennungsmodell mit 12 000 annotierten Aufnahmen. Nach zehn Wochen erkannte das System Kratzer, Grate und Massfehler zuverlässiger als die manuelle Prüfung. Die Fehlerquote sank auf 0,9 %.
Die beiden Mitarbeitenden arbeiten jetzt in der Endmontage. Niemand wurde entlassen.
Das Modell hat uns nicht nur Geld gespart. Es hat uns gezeigt, welche Fehlertypen wir vorher gar nicht systematisch erfasst hatten. Jean-Marc Perret, Produktionsleiter, La Chaux-de-Fonds
So läuft ein typisches Projekt ab
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Erstgespräch und Problemdefinition
Wir hören zu. Was genau soll besser werden? Welche Daten existieren? Wo liegt die grösste Unsicherheit? Dieses Gespräch dauert 60 bis 90 Minuten und ist kostenlos.
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Datenprüfung
Wir sichten Ihre Datenquellen vor Ort oder per sicherer Verbindung. Am Ende steht ein kurzes Gutachten: machbar, bedingt machbar oder nicht sinnvoll. Ehrlichkeit spart beiden Seiten Zeit.
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Prototyp
Ein funktionierendes Modell auf einem Teilausschnitt Ihrer Daten. Sie sehen Ergebnisse, bevor Sie sich für das volle Projekt entscheiden.
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Entwicklung und Validierung
Das Modell wird auf dem vollständigen Datensatz trainiert, getestet und gegen Ihre Geschäftsmetriken validiert. Wir dokumentieren jede Entscheidung.
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Integration und Übergabe
Das Modell wird in Ihre bestehende IT-Landschaft eingebaut. Ihr Team erhält Schulung und Betriebshandbuch. Danach gehört das System Ihnen.
Projekt besprechen
Beschreiben Sie kurz, was Sie vorhaben. Wir melden uns innerhalb von zwei Arbeitstagen.
Häufige Fragen
Brauchen wir grosse Datenmengen, um zu starten?
Was passiert, wenn das Projekt nicht funktioniert?
Können wir das Modell später selbst weiterentwickeln?
Wie schützt ihr unsere Daten?
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Die auf dieser Website dargestellten Fallstudien und Ergebnisse beziehen sich auf spezifische Kundenprojekte. Ergebnisse variieren je nach Datenlage, Branche und Projektumfang. Wir garantieren keine bestimmten Ergebnisse.
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Stand: Januar 2026.