Referenzen

Erfahrung aus der Umsetzung.

Wir beraten nicht aus dem Lehrbuch. Diese Projekte zeigen, woher wir wissen, was Daten und KI in der Praxis brauchen – und woran sie scheitern.

Fall 1 · Transport

Offertenprozess im Transport

In Entwicklung

Ausgangslage

Bei einem Transportunternehmen werden die Wartezeiten auf Offerten bei hohem Anfragevolumen lang, und die Qualität der Offerten ist nicht mehr gewährleistet.

Unser Beitrag

  • Der Ablauf von der Anfrage bis zum Versand der Offerte wird automatisiert.
  • Standardfälle werden vorbereitet – das Team prüft sie künftig nur noch und gibt sie frei.

Ziel

  • Rund 70 % der Offerten laufen automatisch.
  • Der Verkauf hat mehr Zeit für die komplexen Fälle.

Fall 2 · Onlinehandel

Automatisierte Preisanalyse

Ausgangslage

Ein Schweizer Onlinehändler musste die Preise von über 44’000 Artikeln laufend mit dem Markt abgleichen – manuell nicht mehr machbar, und ohne das laufende Altsystem zu stören.

Unser Beitrag

  • Automatischer 1:1-Abgleich über GTIN/EAN mit 8 Schweizer Onlineshops.
  • Analyseschicht, die jede Nacht über 500’000 Datenpunkte verarbeitet.
  • Anomalie-Filter, zum Beispiel Grosspackung gegenüber Einzelstück.
  • ERP-Erneuerung und Shop-Relaunch, gemeinsam mit einem Partnerunternehmen.

Wirkung

  • 350’000+ Marktprodukte laufend überwacht.
  • Bei 61.6 % der vergleichbaren Artikel günstigster Anbieter.
  • 7’155 Preis-Chancen sichtbar – für Marge oder Volumen.
  • Keine Unterbrechung im laufenden Betrieb.

Fall 3 · Daten-Applikationen, global

Datenportal für einen US-Tech-Konzern

Unter NDA – ein Portal anonymisiert gezeigt

Datenportal (anonymisiert)

Ausgangslage

Ein Silicon-Valley-Konzern brauchte Daten-Applikationen für weltweit verteilte Teams. Kritische Erkenntnisse und sensible Publikationen steckten in Silos fest – mit hohen Sicherheits- und Compliance-Risiken.

Unser Beitrag

  • 6 Jahre Mandat: Product Ownership für ein Portfolio von Daten-Applikationen, global im Einsatz.
  • Leuchtturm: zentrales Datenportal mit Suche und Metadaten.
  • Portal um einen Enterprise-grade Datenanalyse-Chat ergänzt: Datenabfragen und Analysen per KI.
  • Sicherer 5-stufiger Freigabeprozess entlang der Unternehmensrollen.
  • Prüfbare Zugriffsverwaltung mit Benachrichtigungen via Slack, E-Mail und App.
  • Design-System für den schnellen Bau neuer Datenanwendungen.

Wirkung

  • Ad-hoc-Analysen sofort statt 1–3 Tage Wartezeit.
  • KI-gestützte Datenabfragen und Analysen ausgerollt.
  • Manuelle Freigaben per E-Mail abgeschafft.
  • Self-Service-Analysen in allen Geschäftsbereichen im Einsatz.
  • Signifikante Zeitersparnis bei der wöchentlichen Publikation von Data Insights durch den neuen Publisher.

Der 5-stufige Freigabeprozess

  1. 01

    Erstellung

  2. 02

    Prüfung

  3. 03

    Überarbeitung

  4. 04

    Freigabe

  5. 05

    Automatische Publikation

Fall 4 · Telekommunikation

Swisscom AI/ML Group

vor ProdUnit

Ausgangslage

Eine Organisation mit 20’000 Mitarbeitenden ohne Self-Service-Analysen – und ohne kundennahe KI im grossen Massstab.

Unser Beitrag

  • Lancierung des Swisscom Data Portal – Self-Service-Analysen für das ganze Unternehmen.
  • Mitarbeit an Konzeption und Training der ersten Conversational AI von Swisscom.

Wirkung

  • 20’000 Mitarbeitende auf der Plattform.
  • Millionen Kundinnen und Kunden von der KI bedient.

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30 Min. · kostenlos · Termine ab Oktober 2026