Fallstudien

Das haben wir gebaut. Mit echten Zahlen.

KI-Integration ist ein grosser Begriff. Deshalb zeigen wir dir hier echte Projekte aus verschiedenen Branchen. Sieh selbst, welche Lösungen wir mit unseren Kunden umgesetzt haben und wie sie damit Mehrwerte schaffen.

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Aus echten Projekten

50+ KI-Projekte umgesetzt
Durchschnittlich 2 Wochen bis zum Prototyp
100% Kundenzufriedenheit

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Alle · Keynote · Beratung · Entwicklung · Betrieb

Schweizer Lebensmittelproduzent

Massgeschneiderte Produzentenplanung

Viele Produzenten, jeder mit eigenen Regeln. Die gesamte Planung lief in Excel. Wir haben sie neu gedacht. Was vorher 200 Vollzeitstellen-Prozent pro Jahr brauchte, läuft heute automatisch: eine tagesaktuelle Planung, die jede Nacht neu optimiert wird. Seit Q2/2026 produktiv im Einsatz.

Über Nacht — statt 4'160h / Jahr
Q2/2026 — produktiv im Einsatz
+5–7% — mehr Produktion

Die Herausforderung.

Die gesamte Planung für viele Produzenten lief manuell in Excel. Das Wissen existierte nur in den Köpfen einzelner Mitarbeitender. Fiel jemand aus, stand die Planung still. Jeder Produzent hatte eigene Regeln, Kapazitäten und Lieferzeiten. Es gab keine systematische Erfassung und keine Möglichkeit, alle Variablen gleichzeitig zu berücksichtigen.

Unser Ansatz.

Wir waren vor Ort, bei den Planerinnen, in der Produktion. Jede Regel und jede Ausnahme wurde dokumentiert. Daraus entstand ein Optimierungsmodell, das alle Produzenten mit ihren individuellen Bedingungen gleichzeitig berücksichtigt. Nicht den kaputten Prozess automatisiert, sondern die Planung von Grund auf neu gedacht.

Das Ergebnis.

Der optimale Plan entsteht jetzt automatisch, jede Nacht neu, statt in manueller Excel-Arbeit. Das Wissen steckt jetzt im System statt in einzelnen Köpfen, reproduzierbar und unabhängig von Personen. Seit Q2/2026 produktiv im Einsatz. Es sind 5 bis 7 Prozent mehr Produktion bei gleichen Ressourcen.

Schweizer Industrieunternehmen

Als die halbe Planung in einem Kopf steckte

Das halbe Planungswissen steckte im Kopf einer einzigen Person. Wie viel Ausschuss normal ist, wie viel am Ende herauskommt, das wusste ein erfahrener Mitarbeiter aus dem Bauch. War er in den Ferien, plante der Rest mit groben Durchschnitten. Wir haben die Planung so gebaut, dass sie diese Werte selbst lernt, aus den echten Zahlen jedes Durchlaufs.

0 — Werte von Hand nachpflegen
Jede Nacht — lernt aus dem letzten Durchlauf
Pro Bereich — eigene Zahlen statt ein Schnitt für alle

Die Herausforderung.

Über Jahre hatte ein Mitarbeiter ein Gespür dafür entwickelt, wie jeder Bereich wirklich läuft. Wie viel Ausschuss normal ist, wie viel am Ende herauskommt. Das stand nirgends, es war Erfahrung in seinem Kopf. Und immer wenn er nicht da war, lag der Plan daneben.

Unser Ansatz.

Wir haben seine Faustregeln nicht einfach abgetippt. Wir haben die Planung an die echten Ergebnisse gekoppelt. Nach jedem Durchlauf schaut sie, was tatsächlich herauskam, und nimmt es beim nächsten Mal mit. Wo ein Bereich noch wenig eigene Zahlen hat, bleibt der erfahrene Schätzwert stehen. Mit jeder Runde übernimmt die gemessene Wirklichkeit ein Stück mehr.

Das Ergebnis.

Nun rechnet die Planung mit den echten Zahlen jedes Bereichs statt mit einem Schnitt für alle. Sie wird von Saison zu Saison verlässlicher, ganz von selbst, ohne dass jemand die Werte von Hand nachzieht. Das Wissen steckt jetzt im System und hängt nicht mehr am Erfahrungsschatz einer einzelnen Person. So plant der Betrieb mit jeder Runde weniger nach Bauchgefühl und mehr nach dem, was tatsächlich passiert.

Schweizer Lebensmittelproduzent

Die Bestellungen schreiben sich jetzt selbst

Sobald feststeht, was produziert wird, beginnt ein Berg Handarbeit. Für jeden Auftrag die richtige Menge Material bei den Lieferanten bestellen, alle Papiere schreiben und termingerecht verschicken. Heute rechnet das System die Bestellung intelligent selbst aus, aus der Nachfrage, den Mengenregeln und dem, was die Produktion wirklich braucht.

Mehrsprachig — Dokumente automatisch in der richtigen Sprache
0 — doppelte Bestellungen, technisch ausgeschlossen
Freigabe beim Geld — der Mensch bestätigt, was etwas kostet

Die Herausforderung.

Sobald feststeht, was produziert wird, beginnt die eigentliche Arbeit. Jemand muss für jeden Auftrag die richtige Menge ausrechnen, je nach Nachfrage, Vorlaufzeiten und den Regeln jedes Lieferanten, und dann die Bestellung, den Transportauftrag und die Begleitpapiere schreiben. Von Hand, oft zweisprachig, immer unter Termindruck. Ein vergessenes Papier oder eine falsche Menge merkt man erst, wenn es zu spät ist.

Unser Ansatz.

Das ist mehr als ein fester Ablauf. Das System rechnet intelligent aus, wie viel wann gebraucht wird, aus der geplanten Produktion, der Nachfrage und den Mengenregeln jedes Lieferanten. Daraus entsteht die Bestellung von selbst, und jedes Papier geht automatisch zum richtigen Zeitpunkt raus, in der richtigen Sprache. Doppelt geht nichts raus, das ist technisch ausgeschlossen. Und überall, wo es Geld kostet, bestätigt am Ende ein Mensch, bevor etwas rausgeht.

Das Ergebnis.

Aus der geplanten Produktion werden jetzt von selbst die richtigen Bestellungen und fertige Dokumente, statt viel Handarbeit für jeden Auftrag. Nichts geht vergessen, nichts doppelt raus, und alles kommt in der richtigen Menge auf den Tag genau beim richtigen Lieferanten an. Der Mensch behält die Hand dort, wo es zählt, bei allem, was etwas kostet. Was früher Nerven und Zeit gekostet hat, läuft heute im Hintergrund.

Schweizer Lebensmittelproduzent

Wenn Laborergebnisse von selbst in die Planung einfliessen

In der Produktion entscheiden laufend Prüf- und Laborergebnisse mit, was weiterlaufen und ausgeliefert werden darf. Bisher musste jemand jedes Ergebnis von Hand prüfen und in die Planung übertragen. Heute wertet das System die Laborwerte automatisch aus und berücksichtigt sie direkt in der Planung.

100% — kritische Befunde gehen an einen Menschen
Über Nacht — Plan ordnet sich um ein Problem-Los neu
Automatisch — Laborwerte statt Handarbeit

Die Herausforderung.

In der Produktion hängt vieles an Prüf- und Laborergebnissen. Erst wenn sie da und geprüft sind, darf ein Los weiter. Bisher hiess das, jemand öffnet jedes Ergebnis, ordnet es dem richtigen Los zu und trägt es von Hand in die Planung ein. Das ist langsam und heikel. Kommt ein Ergebnis spät oder geht eines unter, plant man mit falschen Annahmen. Im schlimmsten Fall rutscht ein Problem durch.

Unser Ansatz.

Wir haben die Laborauswertung mit der Planung verbunden. Das System liest die Ergebnisse aus, ordnet sie automatisch dem richtigen Los zu und berücksichtigt sie sofort im Plan. Ist ein Los sauber, läuft es weiter. Gibt es ein Problem, wird das betroffene Los herausgenommen und die Planung legt sich über Nacht neu, ohne dieses Los. Und das Wichtigste: Bei jedem kritischen oder unklaren Befund entscheidet ein Mensch, nicht die Maschine. Die Routine läuft von selbst, die heiklen Fälle landen bewusst auf dem Tisch der Fachprüfung.

Das Ergebnis.

Laborergebnisse sind nicht mehr ein Stapel, der von Hand abgearbeitet wird, sondern fliessen direkt in die Planung ein. Ein einzelnes Problem-Los bremst nicht mehr den ganzen Betrieb, weil sich der Plan von selbst darum herum neu ordnet. Die Fachleute schauen nur noch dorthin, wo es wirklich zählt. Und die Kontrolle über jeden heiklen Fall bleibt beim Menschen.

Swisscom

Customizing der KI-Chat-Plattform

Open WebUI entsprach nicht dem Swisscom-Erlebnis. Wir haben das Tool komplett an den SDX-Style-Guide angepasst, neue Funktionen integriert und die Oberfläche entrümpelt. In zwei Entwicklungsrunden, zusammen mit Synerma.

3 — Wochen Entwicklung
2 — Iterationen
100% — Kundenzufriedenheit

Die Herausforderung.

Open WebUI entsprach nicht dem Swisscom-Erlebnis. Es fehlten die typischen Swisscom-Designelemente nach SDX-Style-Guide, von Farbpaletten über Buttons bis hin zu Schriftarten. Zudem mussten verschiedene Funktionen angepasst werden, um das Tool nahtlos in die bestehende Systemlandschaft zu integrieren.

Unser Ansatz.

Zusammen mit Synerma haben wir Open WebUI in zwei Entwicklungsrunden komplett feinjustiert. Wir sind dabei weit über kosmetische Anpassungen hinausgegangen und haben eine zukunftsfähige Lösung entwickelt. Die visuelle Integration nach dem SDX-Style-Guide bildet dabei nur die Basis. Wir haben gezielt neue Funktionen hinzugefügt und gleichzeitig die Benutzeroberfläche entrümpelt.

Das Ergebnis.

Die angepasste Open WebUI fühlt sich für Nutzer völlig natürlich im Swisscom-Ökosystem an. Das Tool kann intern weiter angepasst werden und ermöglicht eine effektivere Nutzung der KI-Infrastruktur. Was vorher wie ein Fremdkörper wirkte, ist jetzt ein integraler Bestandteil der Swisscom-Umgebung.

Continental Subregion Alps AT/CH

KI-Strategie für Marketing

Strategische Interviews mit Key-Usern, priorisierte Use Cases, Machbarkeit mit IT und Compliance abgeklärt. Das Ergebnis: eine KI-Strategie, die nicht auf Slides lebt, sondern in die Umsetzung geht.

4 — validierte Use Cases
3 — Länder involviert
100% — Zufriedenheit Keyuser & Führungskreis

Die Herausforderung.

Das Thema KI war im Unternehmen präsent, aber im Tagesgeschäft fehlte der Raum, sich strukturiert damit auseinanderzusetzen. Die Unsicherheit war gross: Wo bringt KI tatsächlich einen Mehrwert? Was lässt sich automatisieren? Und wo lohnt sich der Aufwand nicht? Es brauchte eine Schnittstelle, die beide Seiten zusammenbringt und Orientierung schafft.

Unser Ansatz.

Wir führten gezielte Gespräche mit Key-Usern aus dem Marketing, die jeweils ein Unterteam oder ein Thema vertraten. Im Fokus standen ihre täglichen Aufgaben, genutzte Tools, Prozesse und Herausforderungen. Daraus leiteten wir konkrete Anwendungsfälle ab, priorisierten sie und überführten sie in eine übergeordnete KI-Strategie. Parallel dazu klärten wir die Machbarkeit in Rücksprache mit IT, dem KI-Team und der Compliance.

Das Ergebnis.

Das Projekt hat bei allen Beteiligten einen bleibenden Eindruck hinterlassen. Die Deliverables übertrafen die Erwartungen durch Klarheit der Analyse, Umsetzbarkeit und Stakeholder-Koordination. Der strukturierte und praxisnahe Ansatz wurde als Modellfall für weitere Regionen bewertet.

ICT Berufsbildung Schweiz

Automatisierte Dokumentenprüfung

Tausende Bewerbungen pro Jahr, jede Prüfung dauerte 20 Minuten. Wir haben eine Webanwendung gebaut, die KI-Dokumentenverständnis mit regelbasierter Validierung kombiniert. Ergebnis: 5 Minuten pro Fall.

75% — schnellere Bearbeitung
5 Min. — statt 20 Min. pro Fall
1000+ — Bewerbungen / Jahr

Die Herausforderung.

Die manuelle Dokumentenprüfung dauerte rund 20 Minuten pro Fall. Bei tausenden jährlichen Bewerbungen ein enormer Aufwand. Die Kandidaten warteten lange auf Rückmeldung, und der Prozess war fehleranfällig und schwer skalierbar.

Unser Ansatz.

Wir entwickelten eine Webanwendung, die KI-gestütztes Dokumentenverständnis mit regelbasierter Validierung kombiniert. Der hybride Ansatz verbindet die Flexibilität von KI mit der Zuverlässigkeit klarer Regeln. Alle Daten werden in Europa gespeichert.

Das Ergebnis.

Die Bearbeitungszeit sank von 20 auf 5 Minuten pro Fall. Kandidaten erhalten schneller Rückmeldung. Der Workflow ist transparent, effizient und skalierbar. 75% weniger Aufwand bei gleichbleibender Qualität.

ICT Berufsbildung Schweiz

Gestaltung AI Business Specialist Fachausweis

Es gab keinen eidgenössischen Fachausweis, der praktische KI-Anwendung im Business vermittelt. Zusammen mit ETH, SBB und UBS haben wir den ersten entwickelt.

1. — eidg. KI-Fachausweis der Schweiz
3 — Partner: ETH, SBB, UBS
100% — Brücke Business + KI

Die Herausforderung.

In der Schweiz fehlte ein eidgenössischer Fachausweis, der die praktische Anwendung von KI im Geschäftsalltag abdeckt. Vorhandene Weiterbildungen waren entweder zu technisch oder zu oberflächlich. Es brauchte eine Zertifizierung, die Strategie und Umsetzung verbindet.

Unser Ansatz.

Gemeinsam mit ETH, SBB und UBS haben wir das Kompetenzprofil und den Lehrplan für den "AI Business Specialist" Fachausweis mitentwickelt. Der Fokus: nicht nur verstehen, was KI kann, sondern wissen, wie man sie im Unternehmen wirksam einsetzt.

Das Ergebnis.

Der erste standardisierte Schweizer Fachausweis, der Business-Strategie und KI-Umsetzung verbindet. Ein Referenzrahmen für die gesamte Branche, getragen von führenden Schweizer Institutionen.

Wilob AG

Wissensmanagement und KI-Avatar

Jahrelang gewachsenes Expertenwissen aus Seminaren und Büchern, verstreut und schwer zugänglich. Wir haben es transkribiert, durchsuchbar gemacht und einen KI-Avatar für Videoinhalte erstellt.

95% — weniger Aufwand Artikelerstellung
5000+ — Seiten sofort durchsuchbar
90% — weniger Abhängigkeit vom Experten

Die Herausforderung.

Jahrelanges Expertenwissen aus umfangreichen Seminaren und Büchern war verstreut und kaum zugänglich. Der Experte war der einzige Zugangspunkt. Fiel er aus, lag die Wissensvermittlung still. Neue Inhalte zu erstellen dauerte Wochen.

Unser Ansatz.

Alle Materialien wurden mittels KI transkribiert und in ein RAG-System überführt, das sofortigen Zugriff auf das gesamte Wissen ermöglicht. Parallel dazu haben wir mit HeyGen einen KI-Avatar erstellt, der den Experten in Videoinhalten repräsentiert.

Das Ergebnis.

95% weniger Aufwand bei der Artikelerstellung. Über 5000 Seiten Wissen sind sofort durchsuchbar. Die Abhängigkeit vom einzelnen Experten sank um 90%. Der KI-Avatar liefert Videoinhalte, ohne dass der Experte vor der Kamera stehen muss.

BMW Schweiz

KI-Workshop für die IT-Abteilung

Gemischtes Skill-Level im IT-Team. In einem vierstündigen Workshop mit massgeschneiderten Use Cases haben wir das Team auf ein einheitliches KI-Wissensniveau gebracht.

4h — Workshop
1 — Team vereinheitlicht
100% — Zufriedenheit

Die Herausforderung.

Das IT-Team hatte unterschiedliche KI-Kenntnisse. Einige arbeiteten bereits mit KI-Tools, andere hatten kaum Berührungspunkte. Es fehlte ein gemeinsames Verständnis, wie KI konkret im Arbeitsalltag eingesetzt werden kann.

Unser Ansatz.

Vierstündiger Workshop mit massgeschneiderten Use Cases aus dem BMW-Alltag. Theorie und interaktive Übungen im Wechsel. Jeder Teilnehmer konnte KI-Tools direkt an eigenen Aufgaben testen.

Das Ergebnis.

Einheitliches Wissensniveau im gesamten Team. Erwartete Produktivitätsgewinne in Kommunikation und Analyse. Das Team hat jetzt die Grundlage, KI eigenständig in den Arbeitsalltag zu integrieren.

Zweifel Pomy-Chips

Unternehmensweite KI-Sensibilisierung

150+ Mitarbeitende in einem Programm, das KI-Kompetenz im ganzen Unternehmen aufbaut. Von der Produktion bis zum Management.

150+ — Teilnehmende
100% — unternehmensweit
1 — Programm, alle Stufen

Die Herausforderung.

KI war im Unternehmen ein Thema, aber das Wissen war ungleich verteilt. Es brauchte ein Programm, das alle Abteilungen und Hierarchiestufen abholt, von der Produktion bis zum Management.

Unser Ansatz.

Unternehmensweites Sensibilisierungs- und Trainingsprogramm mit generativer KI. Massgeschneidert für verschiedene Abteilungen und Rollen. Praxisnah, mit direktem Bezug zu den täglichen Aufgaben der Teilnehmenden.

Das Ergebnis.

Über 150 Mitarbeitende haben teilgenommen. KI-Kompetenz ist jetzt kein Nischenthema mehr, sondern unternehmensweit verankert. Die Teams wissen, wo KI ihnen hilft und wo nicht.

Bank Zimmerberg AG

KI-Potenzialanalyse für die Bank Zimmerberg

Die Bank Zimmerberg wollte Klarheit darüber, ob und wo der Einsatz von KI den grössten Mehrwert bietet. Wir haben eine Potenzialanalyse durchgeführt, die vielversprechendsten Use Cases identifiziert und einen klaren Umsetzungsplan erarbeitet.

3 — Schulungsstufen für alle Mitarbeitenden
10 — Use Cases identifiziert & priorisiert
1 — RAG-Usecase direkt in Umsetzung

Die Herausforderung.

Die Bank Zimmerberg wollte KI gezielt und durchdacht einsetzen. Nicht als Experiment, sondern um echten Mehrwert zu schaffen: Effizienz steigern, Prozesse modernisieren, Mitarbeitende entlasten. Für eine Privatbank zählt Substanz statt Spielerei. Es brauchte eine saubere KI-Strategie, die den nachhaltigen Erfolg der Initiativen sichert.

Unser Ansatz.

Wir starteten mit einer umfassenden Analyse und entwickelten einen Fragenkatalog, um die Herausforderungen der Bank genau zu verstehen. Daraus entstand ein dreistufiger Schulungsplan: Grundschulungen für alle, vertiefende Sessions für Schlüsselpersonen und intensives Training für Power-User. Dabei entdeckten wir einen besonders spannenden Usecase im Wissensmanagement: Ein RAG-basierter Chat, der alle Richtlinien der Bank direkt zugänglich macht und das HR entlastet.

Das Ergebnis.

Die Bank Zimmerberg hat jetzt einen klaren Plan, KI gezielt einzusetzen. Unsere Schulungen bereiten die Mitarbeitenden darauf vor, effizienter mit KI zu arbeiten. Der identifizierte RAG-Usecase für Richtlinien ist bereits in Umsetzung und begeistert intern. Die Potenzialanalyse wurde zum Fundament für alle weiteren KI-Initiativen.