Unsere KI-Case-Studies reichen von Computer Vision an einer Stahllinie, im Zoll und bei polizeilichen Ermittlungen über Betrugserkennung im E-Commerce, Kreditlimits im Handel und Schadenfälle bei Versicherern bis zu Preiselastizität im Energievertrieb und Machine Learning im Gesundheitswesen. Jeder Abschnitt zeigt, was wir können – und vor allem, was bereits läuft.
KI in der Fertigung heißt: Maschinen am Laufen halten, Fehler erkennen, bevor sie beim Kunden ankommen, und die Prozesse optimieren, die Kosten verursachen. Wir haben Predictive-Maintenance-Systeme entwickelt, die Maschinenausfälle im Voraus erkennen, Computer-Vision-Pipelines zur Fehlererkennung und Qualitätsprüfung an Montagelinien, Modelle zur Prozessoptimierung und Senkung des Energieverbrauchs sowie Angebots- und Nachfrageprognosen für die Produktionsplanung – alles im Produktivbetrieb, nicht im Pilotmodus.
Dünne Margen, hohe Akquisitionskosten und starker Wettbewerb machen KI im Handel unverzichtbar. Wir haben Betrugsmodelle, Module zur Kreditoptimierung, Personalisierungssysteme, Preiselastizitätsmodelle und kanalübergreifende Attribution umgesetzt – alles im Produktivbetrieb und mit messbaren Ergebnissen.
Finanzdienstleister und Versicherungen müssen ihre Entscheidungen nachvollziehbar begründen können. Wir haben Systeme für die Schadenhaftung, das Kreditscoring, die Betrugserkennung und das Lead-Scoring entwickelt, die Compliance-Teams überzeugen und messbare Ergebnisse bringen. Speziell für Krankenversicherungen: präventive ML-Modelle, die Krankheitsrisiken von Versicherten vorhersagen – Bluthochdruck, Typ-2-Diabetes – und durch frühe Intervention die künftigen Schadenkosten direkt senken.
KI im Gesundheitswesen entfaltet ihren größten Nutzen, wenn sie früh genug ansetzt, um den Verlauf zu verändern. Wir haben paneuropäische Data-Science-Teams geleitet und dabei Modelle für das Risiko von Bluthochdruck und Typ-2-Diabetes entwickelt – sie erkennen Risikopatienten, bevor Symptome auftreten, und ermöglichen präventive Maßnahmen, die die Erkrankung verzögern oder verhindern. Frühere Vorhersagen bedeuten geringere Schadenkosten für Versicherer, niedrigere Behandlungskosten und bessere Behandlungsergebnisse. KI im Gesundheitswesen muss zudem strenge Anforderungen an Erklärbarkeit und den EU AI Act erfüllen – das klären wir im Rahmen des Projekts.
Energieversorger und Energiehändler stehen vor zwei Herausforderungen: Kunden in liberalisierten Märkten halten und Infrastruktur auf Basis unsicherer Nachfrage planen. Wir entwickeln Preiselastizitätsmodelle, die zeigen, wie Kunden auf Tariferhöhungen reagieren – unverzichtbar vor jeder Preisentscheidung –, und Prognosemodelle für den Energieverbrauch einzelner Haushalte als Grundlage für genaue Lastprognosen. Außerdem haben wir Churn-Prognosen entwickelt, die Kündigungsrisiken Wochen im Voraus erkennen.
Reise- und Gastgewerbeunternehmen sitzen auf umfangreichen Verhaltensdaten – Buchungshistorie, Verhalten auf der Website, gebuchte Zusatzleistungen –, schöpfen deren Wert aber selten aus. Wir entwickeln Modelle, die Sitzplatz- und Zimmer-Upgrades vorhersagen, die Kaufwahrscheinlichkeit von Zusatzleistungen in jeder Phase der Reise bewerten, potenzielle Käufer von Mitgliedschaften oder Loyalty-Programmen identifizieren, die Preissensitivität je Kundensegment berechnen und das passende Angebot zum richtigen Zeitpunkt ausspielen. Alles im Produktivbetrieb und angebunden an CRM- und Buchungssysteme.
Beratungen, Kanzleien, Steuerberatungen und Ingenieurbüros erzeugen große Mengen unstrukturierter Daten in Angeboten, Verträgen und Kundenkommunikation. Text Mining, agentische KI für Wissens-Workflows und strukturierte KI-Enablement-Programme sind hier die wertvollsten Anwendungen. Wir haben alle drei umgesetzt.
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