Referenzen
Erfahrung aus der Umsetzung.
Wir beraten nicht aus dem Lehrbuch. Diese Projekte zeigen, woher wir wissen, was Daten und KI in der Praxis brauchen – und woran sie scheitern.
Fall 1 · Transport
Offertenprozess im Transport
In Entwicklung
Ausgangslage
Bei einem Transportunternehmen werden die Wartezeiten auf Offerten bei hohem Anfragevolumen lang, und die Qualität der Offerten ist nicht mehr gewährleistet.
Unser Beitrag
- Der Ablauf von der Anfrage bis zum Versand der Offerte wird automatisiert.
- Standardfälle werden vorbereitet – das Team prüft sie künftig nur noch und gibt sie frei.
Ziel
- Rund 70 % der Offerten laufen automatisch.
- Der Verkauf hat mehr Zeit für die komplexen Fälle.
Fall 2 · Onlinehandel
Automatisierte Preisanalyse
Ausgangslage
Ein Schweizer Onlinehändler musste die Preise von über 44’000 Artikeln laufend mit dem Markt abgleichen – manuell nicht mehr machbar, und ohne das laufende Altsystem zu stören.
Unser Beitrag
- Automatischer 1:1-Abgleich über GTIN/EAN mit 8 Schweizer Onlineshops.
- Analyseschicht, die jede Nacht über 500’000 Datenpunkte verarbeitet.
- Anomalie-Filter, zum Beispiel Grosspackung gegenüber Einzelstück.
- ERP-Erneuerung und Shop-Relaunch, gemeinsam mit einem Partnerunternehmen.
Wirkung
- 350’000+ Marktprodukte laufend überwacht.
- Bei 61.6 % der vergleichbaren Artikel günstigster Anbieter.
- 7’155 Preis-Chancen sichtbar – für Marge oder Volumen.
- Keine Unterbrechung im laufenden Betrieb.
Fall 3 · Daten-Applikationen, global
Datenportal für einen US-Tech-Konzern
Unter NDA – ein Portal anonymisiert gezeigt

Ausgangslage
Ein Silicon-Valley-Konzern brauchte Daten-Applikationen für weltweit verteilte Teams. Kritische Erkenntnisse und sensible Publikationen steckten in Silos fest – mit hohen Sicherheits- und Compliance-Risiken.
Unser Beitrag
- 6 Jahre Mandat: Product Ownership für ein Portfolio von Daten-Applikationen, global im Einsatz.
- Leuchtturm: zentrales Datenportal mit Suche und Metadaten.
- Portal um einen Enterprise-grade Datenanalyse-Chat ergänzt: Datenabfragen und Analysen per KI.
- Sicherer 5-stufiger Freigabeprozess entlang der Unternehmensrollen.
- Prüfbare Zugriffsverwaltung mit Benachrichtigungen via Slack, E-Mail und App.
- Design-System für den schnellen Bau neuer Datenanwendungen.
Wirkung
- Ad-hoc-Analysen sofort statt 1–3 Tage Wartezeit.
- KI-gestützte Datenabfragen und Analysen ausgerollt.
- Manuelle Freigaben per E-Mail abgeschafft.
- Self-Service-Analysen in allen Geschäftsbereichen im Einsatz.
- Signifikante Zeitersparnis bei der wöchentlichen Publikation von Data Insights durch den neuen Publisher.
Der 5-stufige Freigabeprozess
- 01
Erstellung
- 02
Prüfung
- 03
Überarbeitung
- 04
Freigabe
- 05
Automatische Publikation
Fall 4 · Telekommunikation
Swisscom AI/ML Group
vor ProdUnit
Ausgangslage
Eine Organisation mit 20’000 Mitarbeitenden ohne Self-Service-Analysen – und ohne kundennahe KI im grossen Massstab.
Unser Beitrag
- Lancierung des Swisscom Data Portal – Self-Service-Analysen für das ganze Unternehmen.
- Mitarbeit an Konzeption und Training der ersten Conversational AI von Swisscom.
Wirkung
- 20’000 Mitarbeitende auf der Plattform.
- Millionen Kundinnen und Kunden von der KI bedient.
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