Wir sind ein achtköpfiges Team in Neuchâtel. Seit 2019 bauen wir KI-Systeme, die Schweizer Unternehmen tatsächlich nutzen, nicht nur bewundern.
Im Herbst 2019 sassen Nadia Kessler und Jonas Wyss in einem gemieteten Büro am Quai Ostervald. Beide hatten zuvor an der EPFL geforscht: Nadia im Bereich Natural Language Processing, Jonas in Computer Vision. Die Idee war simpel. Schweizer KMU haben Daten, aber selten die Ressourcen, um daraus funktionierende Modelle zu bauen. Grosse Beratungsfirmen verlangen sechsstellige Budgets. Freelancer verschwinden nach dem Prototyp.
Serene AI Lab sollte die Lücke füllen: ein kleines, technisch starkes Team, das Projekte von der Datenanalyse bis zum produktiven Betrieb begleitet. Ohne PowerPoint-Schlachten, ohne aufgeblähte Projektpläne.
Das erste Projekt kam über eine persönliche Empfehlung. Ein Uhrenlieferant in La Chaux-de-Fonds wollte seine Lagerbestände besser steuern. Wir bauten ein Prognosemodell auf Basis von drei Jahren Verkaufsdaten. Nach sechs Wochen lief es. Die Überbestände sanken um 18 Prozent im ersten Quartal.
Dieses Projekt brachte zwei weitere. Dann vier. Heute arbeiten wir mit Firmen aus der Logistik, dem Gesundheitswesen, der Lebensmittelbranche und dem Finanzsektor. Die Projekte sind grösser geworden, das Prinzip ist dasselbe geblieben: Erst verstehen, dann bauen.
Werte klingen schnell nach Broschüre. Deshalb beschreiben wir hier, was diese Prinzipien in der Praxis bedeuten.
Wir rechnen pro Projektphase ab, nicht nach Stundensatz. Jede Phase hat einen fixen Preis, den Sie vor Beginn kennen. Wenn sich der Umfang ändert, besprechen wir das, bevor neue Kosten entstehen. In fünf Jahren haben wir keine einzige Nachforderung gestellt.
Jedes Modell wird mit versioniertem Code, dokumentierten Trainingsdaten und automatisierten Tests ausgeliefert. Wenn Sie den gleichen Datensatz erneut durchlaufen lassen, erhalten Sie dasselbe Ergebnis. Das klingt selbstverständlich, ist es in der Branche aber nicht.
Wir nennen realistische Lieferzeiten. Ein Prognosemodell dauert drei bis sechs Wochen, ein Sprachverarbeitungsprojekt vier bis acht. Wenn ein Termin nicht haltbar ist, sagen wir das sofort, nicht am Vorabend der Deadline.
Nicht jedes Problem braucht KI. Manchmal reicht eine einfache Datenbank-Abfrage oder ein besseres Dashboard. Wenn wir glauben, dass ein KI-Projekt für Sie keinen Mehrwert bringt, sagen wir das. Wir haben in den letzten zwei Jahren acht Anfragen abgelehnt, weil einfachere Lösungen besser gepasst hätten.
Acht Personen, vier Fachrichtungen, drei Sprachen im Büroalltag. Hier sind die Köpfe, mit denen Sie bei einem Projekt zusammenarbeiten.
Mitgründerin, NLP-Spezialistin. Doktorat an der EPFL in maschineller Sprachverarbeitung. Verantwortlich für alle Textanalyse-Projekte.
Mitgründer, Computer-Vision-Experte. Hat vor der Gründung fünf Jahre bei einem Schweizer Industrieunternehmen Bilderkennungssysteme aufgebaut.
Data Engineer. Baut die Datenpipelines, die unsere Modelle zuverlässig mit frischen Daten versorgen. Vorher bei einem Genfer Fintech tätig.
ML Engineer. Spezialisiert auf Zeitreihenmodelle und Prognosen. Entwickelt die meisten unserer Produktionssysteme und kümmert sich um Monitoring.
Dazu kommen Simone Gerber (Projektleitung), Yannick Favre (Frontend und Dashboards), Dr. Li Wei (Statistik und Modellvalidierung) und Martina Schär (Buchhaltung und Betrieb). Zusammen decken wir den gesamten Weg von der Datenaufbereitung bis zur Integration in Ihre Systeme ab.
Ein kurzer Überblick, wie sich Serene AI Lab entwickelt hat.
Gründung in Neuchâtel. Nadia und Jonas starten mit einem ersten Kundenprojekt im Bereich Lageroptimierung für einen Uhrenlieferanten.
Drittes Projekt abgeschlossen. Erste Mitarbeiterin (Clara Dubois) kommt dazu. Das Team zieht in ein grösseres Büro am Elefantenbach um.
Zehn abgeschlossene Projekte. Rajan Patel und Simone Gerber verstärken das Team. Erster Auftrag im Gesundheitswesen: Klassifikation von Patientenberichten für ein Spital in Bern.
25 Projekte im produktiven Einsatz. Partnerschaft mit einer Fachhochschule für gemeinsame Forschung an mehrsprachigen Sprachmodellen.
Erster Auftrag im Finanzsektor: Anomalie-Erkennung in Transaktionsdaten für eine Kantonalbank. Das Team wächst auf acht Personen.
47 abgeschlossene Projekte, davon 41 noch im produktiven Betrieb. Neue Schwerpunkte: generative KI für Dokumentenzusammenfassung und automatisierte Qualitätskontrolle in der Lebensmittelproduktion.
Schreiben Sie uns eine kurze Nachricht mit Ihrer Projektidee. Wir antworten innerhalb von zwei Arbeitstagen mit einer ersten Einschätzung, ob und wie KI in Ihrem Fall helfen kann.
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