Die meisten KI-Projekte bleiben zwischen Pilot und Produktion stecken. Genau diese Lücke schliessen wir. Kansoft liefert KI-Reifegradanalysen, agentische Workflows, RAG-gestützte Anwendungen und die Grundlage, um sie im Unternehmen sicher zu betreiben. EU-AI-Act-konform.
Das Schwierige an KI im Unternehmen ist nicht das Modell. Es sind die Daten, die Leitplanken und die Produktionsdisziplin darum herum. Wir bauen für alle drei.
Demos, die es nie über die Sandbox hinaus schaffen, weil niemand Hardening, Evaluation oder Rollback verantwortet.
Modelle auf schlechten Pipelines scheitern still in der Produktion. Wir behandeln Datenqualität als erstklassiges Lieferergebnis.
Falschaussagen, manipulierte Eingaben und der Abfluss von Personendaten brauchen Schutz. Der gehört in die Architektur und nicht in eine Nachbesserung.
Ohne Ausgangswerte, Testfälle und definierte Kennzahlen lässt sich weder Wert belegen noch nachsteuern.
Nutzen Sie ein einzelnes Praxisfeld oder kombinieren Sie mehrere, von der Strategie bis zum Betrieb, geliefert vom selben Engineering-Team.
Reifegradanalyse, Anwendungsfall-Priorisierung, Roadmap
Praxisfeld entdeckenProduktionsreife autonome Agenten und Workflows
Praxisfeld entdeckenLLM-Integration, RAG-Pipelines, eigene Modelle
Praxisfeld entdeckenKI in jeder Phase des Entwicklungszyklus
Praxisfeld entdeckenModell-Deployment, Monitoring und Skalierung
Praxisfeld entdeckenJedes KI-Projekt bei Kansoft beginnt mit einem Readiness-Sprint mit fixem Umfang. Am Ende der vierten Woche haben Sie eine priorisierte Roadmap, eine Referenzarchitektur und eine Entscheidung, was zuerst ausgeliefert wird. Danach bringen wir den ersten Anwendungsfall Schritt für Schritt in die Produktion.
Prüfung der Datenlage, Bewertung der Anwendungsfälle, Lückenanalyse bei der Governance und ein Architekturentwurf. Alles in vier Wochen mit fixem Umfang.
Ein priorisierter Anwendungsfall vollständig umgesetzt, mit Qualitätsmessung, Überwachung und menschlicher Freigabe von Anfang an.
Pipeline im Red-Team prüfen, Leitplanken einziehen, Rollback definieren und hinter Feature-Flags mit messbaren Kennzahlen ausliefern.
MLOps-Automatisierung, Monitoring, Drift-Erkennung und eine Roadmap für die nächsten Anwendungsfälle.
Anbieterunabhängig von Anfang an: wir wählen den passenden Stack für Ihre Daten, Ihre Latenz, Ihre Kosten und Ihre regulatorischen Anforderungen.
Kreditrisiko-Scoring, Betrugserkennung, Dokumenten-Intelligence und FINMA-konforme Reporting-Agenten.
Klinische Entscheidungsunterstützung, Bild-Triage und revDSG-/DSGVO-konforme patientennahe Assistenten.
Personalisierung, Bedarfsprognose, Conversational Commerce und dynamische Preisgestaltung.
Predictive Maintenance, Qualitätsprüfung per Vision und Supply-Chain-Optimierung.
Vertragsanalyse, Wissens-Agenten, Abrechnungsautomatisierung und Angebotserstellung.
Netzoptimierung, Verbrauchsprognose und ESG-Reporting-Copilots.
Ein Projekt zeigt, was wir unter produktionsreifer KI verstehen — kein Demonstrator, sondern ein System, das täglich Planungsentscheide trägt.
Wir sind kein KI-Labor, sondern ein Software-Engineering-Unternehmen. Wir bauen KI-Produkte wie Ihre übrigen Systeme: überwachbar, testbar und verantwortbar.
Wir verkaufen keine Plattformen weiter. Unsere Empfehlungen folgen Ihren Daten, Ihrer Latenz und Ihren Kosten, nicht unseren Partner-Margen.
EU AI Act, DSGVO, revDSG, SOC 2 und Daten in der Schweiz sind von Tag 1 in der Architektur verankert.
Jeder Pilot kommt mit Testfällen, geprüften Referenzdaten und Kennzahlen, nicht als Demo.
Automatisierte Auslieferung für Modelle, Erkennung von Qualitätsverlust, stufenweise Rollouts und Rückfallpfad. Dieselbe Sorgfalt wie bei Ihren übrigen Anwendungen.
Ihr Team besitzt die Betriebshandbüchern, die Prompts und die Pipeline. Wir bauen Kompetenz auf, keine Abhängigkeit.
Verantwortung und Vertragspartner in der Schweiz, Engineering-Teams in Indien mit Überlappung zur CET-Kernarbeitszeit für die tägliche Abstimmung.
Was Unternehmen fragen, bevor sie mit KI anfangen.
Mit einem Anwendungsfall, nicht mit der Technologie. In der Regel beginnen wir dort, wo heute messbar Zeit verloren geht, meist in der Dokumentenverarbeitung. Ein kleiner Pilot zeigt innerhalb weniger Wochen, ob der Nutzen trägt, bevor Sie grösser investieren.
Ja. Wir betreiben Modelle in Schweizer oder EU-Regionen oder in Ihrer eigenen Umgebung, und Ihre Daten trainieren keine öffentlichen Modelle. Was wohin geht, halten wir schriftlich fest, damit Sie es gegenüber Kunden und Aufsicht belegen können.
Verlässlich genug, wenn der Mensch in der Entscheidung bleibt. Wir bauen Systeme mit nachvollziehbarer Quellenangabe, Prüfschritten und Freigaben an den Stellen, wo ein Fehler Geld oder Vertrauen kostet. Vor dem Produktivgang messen wir die Qualität an Ihren eigenen Fällen.
Das hängt vom Anwendungsfall ab, und wir nennen die Bandbreite im ersten Gespräch. Was den Preis treibt, ist die Anbindung an Ihre Systeme und die Qualität Ihrer Daten, seltener das Modell selbst. Ein abgegrenzter Pilot ist bewusst so klein gehalten, dass die Entscheidung darüber keine Grundsatzentscheidung ist.
Wir richten Architektur und Dokumentation von Beginn an darauf aus. Dazu gehören die Einordnung des Anwendungsfalls, nachvollziehbare Datenherkunft, Protokollierung und menschliche Aufsicht. Für Schweizer Kunden kommen revDSG und, wo einschlägig, FINMA-Anforderungen dazu.
Es gehört Ihnen: Code, Prompts, Konfiguration und Dokumentation. Wir bauen auf Abstraktionsschichten, damit Sie das Modell später wechseln können, ohne die Anwendung neu zu schreiben.
