Die Herausforderung
Verstreute Daten, begrenzte Nachverfolgung und verlorene Zeit
Unternehmensdaten sind oft über mehrere Tools, Teams und Datenbanken verteilt. Ohne klare Nachverfolgung können Informationen inkonsistent, schwer zu überprüfen und zeitaufwendig zu finden werden. Das verlangsamt die Koordination und erschwert es Teams, mit zuverlässigen, aktuellen Daten zu arbeiten.
Lösung
Eine Plattform, konzipiert um die realen Bedürfnisse der Teams
AionicsAI verfolgt einen Bottom-up-Ansatz, um zu verstehen, wie Teams arbeiten, welche Informationen sie benötigen und wo operative Lücken entstehen. Auf dieser Grundlage wird eine Plattform konzipiert, die Daten zentralisiert, bestehende Tools verbindet und eine Struktur bietet, die den tatsächlichen Bedürfnissen jedes Teams entspricht.
Methode
So funktioniert es
Ein klarer Weg von der Bedarfsermittlung zu einem sicheren System, das Teams übernehmen und skalieren.
Scoping
Die benötigten Agenten, Assistenten und Automatisierungen definieren und deren Zusammenspiel festlegen.
Aufbau
Produktionsreife KI-Agenten aufbauen, verbunden mit Daten und exklusiven Datenbanken.
Integration
Alles mit bestehenden Tools und Workflows verbinden, damit es als ein System läuft.
Überwachung
Teams schulen, Ergebnisse überwachen und das skalieren, was funktioniert.
Preise
Ab CHF 35'000
Je nach Umfang, Entwicklungskomplexität, erforderlichen Integrationen und benötigter Unterstützung bei der Einführung zur Skalierung.
FAQ
Produktionsreife KI-Systeme werden in der Regel in rund sechs Wochen geliefert, abhängig von der Komplexität des Anwendungsfalls, den Integrationen, der Datenumgebung und dem Validierungsprozess.
Ja. Die Systeme von AionicsAI sind darauf ausgelegt, sich nach Möglichkeit in bestehende Arbeitsabläufe, Tools und Datenquellen zu integrieren. Ziel ist es, isolierte Technologie zu vermeiden und KI-Systeme zu schaffen, die natürlich in der aktuellen Betriebsumgebung des Unternehmens funktionieren.
AionicsAI entwirft KI-Systeme mit sicheren Arbeitsabläufen, Zugriffskontrollen und klaren Governance-Prinzipien. Jedes Projekt wird an die Datenumgebung des Kunden, seine internen Richtlinien und die geltenden Datenschutzanforderungen angepasst.
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