Startpunkt
Wir beginnen mit einem konkreten Prozess und einem klaren Ziel.
FAQ
Was Sie vor dem ersten KI-Slice wissen sollten.
Kurze Antworten auf die Fragen, die vor einem sinnvollen KI-Projekt geklärt sein müssen: Nutzen, Kontrolle, Aufwand, Daten, Betrieb und Unabhängigkeit.
Arbeitsweise
Jeder Slice endet mit sichtbarer Arbeit, Prüfung und Freigabe.
Zielzustand
Ihr Team soll die Lösung verstehen, betreiben und weiterentwickeln können.
FAQ · Grundsatz
Grundsatz
Was macht ai-engineer.ch konkret?
Wir helfen Unternehmen, KI kontrolliert in den Betrieb zu bringen. Der Fokus liegt auf konkreten Prozessen, kleinen lieferbaren Slices, technischer Umsetzung, Review, Dokumentation und Freigabe durch den Menschen.
Ist das Beratung oder Entwicklung?
Beides, mit kurzer Klärung und direkter Umsetzung. Wir klären Ziel, Risiko und Nutzen, schneiden daraus einen kleinen ersten Slice und bauen ihn so, dass er geprüft, verstanden und erweitert werden kann.
Warum sprechen Sie von Slices?
Ein Slice ist ein kleines, abgeschlossenes Arbeitspaket. Ein grosses KI-Vorhaben wird in konkrete Teile zerlegt, gebaut, geprüft, dokumentiert und freigegeben. Das reduziert Risiko und schafft Betriebswert.
Für wen ist das geeignet?
Für Unternehmen, die Prozesse, Kundeninteraktion, interne Abläufe, Wissensarbeit oder Softwareentwicklung mit KI verbessern wollen, aber Kontrolle, Nachvollziehbarkeit und saubere Übergabe brauchen.
FAQ · Vorgehen
Vorgehen
Wie startet ein Projekt?
Mit einem konkreten Fall: ein Prozess, ein Formular, ein Portal, eine wiederkehrende Prüfung, ein interner Ablauf oder ein bestehender KI-Versuch. Daraus wird ein erster kleiner Scope mit Ziel, Akzeptanzkriterien und Stop-Grenzen.
Was passiert im ersten Slice?
Der erste Slice soll beweisen, dass die Richtung stimmt. Er enthält eine kleine nutzbare Funktion, technische Struktur, Tests oder Smoke Checks, Dokumentation und eine klare Entscheidung, ob weitergebaut wird.
Muss unser Team schon KI-Erfahrung haben?
Eine fachliche Person, die den Prozess kennt und Entscheidungen treffen kann, reicht für den Start. KI beschleunigt Arbeit, sobald Ziel, Grenzen, Zuständigkeit und Review sauber gesetzt sind.
Wie verhindern Sie, dass daraus nur eine Demo wird?
Jeder Slice braucht sichtbare Arbeit, Validierung und eine Freigabe. Dazu gehören Build, Tests, Browser-Smoke, Review oder andere passende Evidenz. Fertig heisst: geprüft, belegt und freigegeben.
FAQ · Technik & Betrieb
Technik & Betrieb
Welche Technologien verwenden Sie?
Das hängt vom Zielsystem ab. Typisch sind Web-Apps, Next.js, APIs, lokale oder gehostete Modelle, Automations-Workflows, Container, Review-Prozesse und saubere Betriebsdokumentation. Die Technik folgt dem Use Case.
Können bestehende Systeme angebunden werden?
Ja, wenn Schnittstellen, Datenqualität und Rechte es zulassen. Wir starten defensiv: lesen vor schreiben, kleine Integrationen vor grossen Umbauten, klare Grenzen vor direkter Systemkopplung.
Was bedeutet Mensch am Steuer?
KI kann vorbereiten, bauen, prüfen, klassifizieren oder Vorschläge machen. Die fachliche Freigabe, Priorisierung und Verantwortung bleiben beim Menschen. Das wird im Prozess bewusst eingebaut.
Was ist mit Betrieb, Monitoring und Watchdogs?
Für produktive Systeme braucht es Überwachung, Logs, Rollback-Punkte und klare Runbooks. Watchdog-Mechanismen sind möglich, werden aber erst als Betriebsfunktion umgesetzt, wenn die Runtime und Evidence dafür stehen.
FAQ · Daten & Sicherheit
Daten & Sicherheit
Wo liegen unsere Daten?
Das wird projektbezogen entschieden. Möglich sind Schweizer Hosting, eigene Cloud, getrennte Container, lokale Modelle oder hybride Varianten. Wichtig ist: Datenflüsse, Zugriffe und Speicherorte werden vor Umsetzung geklärt.
Werden unsere Daten zum Training externer Modelle verwendet?
Der Einsatz externer Modelle wird explizit entschieden. Zweck, Anbieter, Datenfluss und rechtliche Grundlage werden vorab geklärt. Für sensible Daten sind lokale oder abgeschottete Varianten vorzuziehen.
Wie gehen Sie mit vertraulichen Informationen um?
Im Erstkontakt reichen grobe Prozessinformationen. Zugangsdaten, Kundendaten und besonders schützenswerte Personendaten bleiben draussen. Für Projekte werden Datenklassen, Zugriffsrechte, Redaction, Logging und Geheimnisse getrennt betrachtet.
Ist das DSG- und DSGVO-konform?
Konformität hängt vom konkreten Prozess, den Daten, Rollen und Anbietern ab. DSG, DSGVO und der EU AI Act müssen je nach Einsatz bewertet werden; der EU AI Act wird auch für Schweizer Anbieter relevant, sobald EU-Bezug, EU-Kunden oder entsprechende Lieferketten im Spiel sind. Wir bauen die technischen Voraussetzungen dafür sauber ein. Die abschliessende juristische Prüfung bleibt Aufgabe der zuständigen Rechtsberatung.
FAQ · Zusammenarbeit
Zusammenarbeit
Wie viel Aufwand entsteht bei uns?
Am Anfang braucht es vor allem Prozesswissen und Entscheidungen. Der Aufwand sinkt, wenn Ziel, Datenquellen und Freigabewege klar sind. Unklare Zuständigkeiten sind teurer als jede technische Frage.
Können wir später selbst weiterarbeiten?
Ja. Das ist ein Kernziel. Code, Dokumentation, Runbooks und Entscheidungen sollen so aufgebaut sein, dass Ihr Team die Lösung versteht und weiterführen kann.
Binden wir uns an ai-engineer.ch?
Austauschbarkeit gehört zum Auftrag. Modelle, Provider und Tools bleiben so weit wie möglich wechselbar. Code, Dokumentation und Runbooks liegen so vor, dass Ihr Team damit arbeiten, prüfen und weiterbauen kann.
Was ist ein sinnvoller erster Schritt?
Bringen Sie einen konkreten Fall mit: einen manuellen Ablauf, ein wiederkehrendes Dokument, eine interne Prüfung, ein Kundenformular, ein Portal oder einen KI-Pilot, der stecken geblieben ist. Daraus lässt sich ein erster Slice schneiden.
NÄCHSTER SCHRITT
Bringen Sie einen echten Fall mit.
Ein kurzer Prozess, ein nerviger manueller Ablauf oder ein gescheiterter KI-Pilot reicht. Wir sagen Ihnen, ob daraus ein sinnvoller erster Slice wird.
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