AI Engineering
Wir entwickeln produktive AI-Lösungen, die Dokumente verstehen, Informationen aus Ihren Systemen nutzen und wiederkehrende Arbeit zuverlässig reduzieren.
Standort, Hosting & Mitgliedschaften
Made in Switzerland · Hosting-Optionen in der Schweiz, EU oder global · Mitglied bei Swico & swissICT
Ob Sie zuerst die richtige Möglichkeit identifizieren müssen oder bereits eine Lösung im Kopf haben: Wir führen das Vorhaben in ein fundiertes Pilot-Projekt und weiter in den Betrieb.
Noch nicht sicher, was Sie bauen sollten?
Sie wissen bereits, was Sie bauen möchten?
Kundenstimme
“Die Zusammenarbeit mit Tanner Lab und eventlokale.ch war herausragend. Besonders beeindruckend ist ihre Fähigkeit, Entropie sichtbar zu machen und konsequent abzubauen - Fachlich auf höchstem Niveau, klar strukturiert, fokussiert und gleichzeitig dynamisch und flexibel. Probleme werden direkt angesprochen und lösungsorientiert umgesetzt. Eine Partnerschaft, die Ordnung schafft und echten Fortschritt ermöglicht. - Herausragend eben!”
Wir automatisieren klar eingegrenzte Aufgaben und Abläufe, bei denen AI mit Ihren Daten und Systemen zuverlässig Mehrwert schafft.
Eingehende Nachrichten klassifizieren (Support, Sales, intern) und entweder routen oder mit einer vorbereiteten Antwort versehen. Menschen geben vor dem Senden frei.
E-Mails oder Chat-Antworten werden mit Kontext aus Ihrem CRM, Ticketing oder Wissenssystem vorbereitet. Ein Mensch prüft und sendet. Spart echte Zeit bei wiederkehrender Korrespondenz.
Dokumente zuverlässig digitalisieren mit modernen Vision-Language-Modellen. Deutlich besser als klassisches OCR bei realen Inputs: Scans, Fotos, gemischte Layouts, Handschrift.
Gezielte, klar eingegrenzte Fragen beantworten durch Zugriff auf mehrere Systeme (CRM, Buchhaltung, SaaS-Datenbanken, interne Dokumente). RAG sauber umgesetzt, mit Quellenangaben.
Agentic RAG verbindet Retrieval, Tool-Nutzung und mehrstufiges Reasoning. Nützlich, wenn ein System Wissen durchsuchen, APIs aufrufen, Quellen vergleichen und Antworten mit Quellenangaben liefern soll.
Mehrstufige Geschäftsprozesse (Rechnung lesen, Felder extrahieren, Bestellung zuordnen, zur Freigabe routen) mit KI für die unscharfen Teile und Menschen für die entscheidenden Schritte.
Ein strukturierter erster Schritt
In 2 bis 3 Wochen wissen Sie, ob und wie AI einen wichtigen Prozess in Ihrem Unternehmen verbessern kann und was als Nächstes sinnvoll ist.
Tanner Lab Process-First Framework
Wir starten beim Prozess im ausgewählten Geschäftsbereich: wie Arbeit fliesst, wo Menschen ausgebremst werden und welches Ergebnis zählt. Ist der Prozess bereit, empfehlen wir eine klar eingegrenzte AI-Lösung. Ist er es nicht, empfehlen wir zuerst eine Neugestaltung, damit Automatisierung den richtigen Prozess stärkt, statt den falschen zu skalieren.
Auftaktgespräch. Geschäftsbereich, angestrebtes Ergebnis, aktuelle Herausforderungen und involvierte Personen festlegen.
Gespräche mit den involvierten Personen. Verstehen, wie die Arbeit tatsächlich abläuft, wo Zeit verloren geht und wo Reibung entsteht.
Problemidentifikation. Engpässe, wiederkehrende Arbeit und relevante Verbesserungspotenziale beschreiben.
Automatisierungs- und Reengineering-Analyse. Jede relevante Möglichkeit wird anhand von drei Fragen beurteilt:
Schriftlicher Bericht. Management Summary, aktuelle Situation, identifizierte Probleme, Einschätzung: jetzt bauen oder zuerst neu gestalten, Empfehlung und nächste Schritte.
Präsentation und Diskussion. Ergebnisse durchgehen, Fragen klären.
KI-Potenzialanalyse
Bericht
1. Management Summary
3.2 Zwei klare Kategorien:
Bereit für ein eingegrenztes Tool, mit Startempfehlung, Roadmap und grobem ROI.
Noch nicht bereit für Automatisierung. Wir benennen das Problem und empfehlen den Redesign-Pfad.
3.3 Empfohlene nächste Schritte
Beschreiben Sie Ihre Idee oder den wiederkehrenden Aufwand. Wir melden uns mit einem pragmatischen nächsten Schritt.
Tanner Lab lieferte den RAG/LLM-Teil: multimodaler Wissensabruf, um von einem Foto zur passenden technischen Dokumentation zu gelangen. Der Gesamt-PoC entstand in Zusammenarbeit mit Hatimeria.
Automatisierung konzipiert, implementiert und produktiv eingeführt; ergänzt durch Beratung zu digitaler Produktentwicklung und weiteren Abläufen.
AI ist am nützlichsten, wenn der zugrunde liegende Prozess zuerst verstanden wird. Wenn ein Workflow unklar, langsam oder suboptimal gestaltet ist, kann ein Modell obendrauf die Probleme schwerer sichtbar machen. Unser Framework basiert auf Business Process Reengineering, Michael Hammers HBR-Arbeit von 1990, aktualisiert für die AI-Ära. Die Disziplin ist einfach: messen, analysieren, neu gestalten, dann automatisieren.
Wir sprechen beide möglichen Ergebnisse offen aus. Wenn ein Prozess neu gedacht werden muss, bevor AI darauf landet, sagen wir das, auch wenn wir dadurch kein sofortiges Build-Mandat bekommen. Wenn wir den Bau empfehlen, wissen Sie, dass wir es ernst meinen.
Methodik: Tanner Lab Process-First Framework. Gestützt auf Business Process Reengineering (Hammer, 1990) und moderne prozessbewusste AI-Praxis.
Beschreiben Sie Ihre Idee oder den wiederkehrenden Aufwand. Wir melden uns mit einem pragmatischen nächsten Schritt.