Unser Ansatz für
verantwortungsvolle KI
Seit 2018 unterstützen wir Schweizer Unternehmen dabei, die Potenziale künstlicher Intelligenz sinnvoll zu nutzen.
Zur StartseiteUnsere Geschichte
syntsheili wurde 2018 gegründet, als sich abzeichnete, dass Machine Learning von einem akademischen Forschungsthema zu einem praktischen Werkzeug für Unternehmen wurde. Wir erkannten eine Lücke zwischen den technischen Möglichkeiten und dem, was für Unternehmen tatsächlich umsetzbar war.
Unser Gründungsteam brachte Erfahrung sowohl aus der Forschung als auch aus der praktischen Anwendung mit. Diese Kombination prägt bis heute unsere Arbeitsweise: Wir verstehen die technischen Details, kommunizieren aber auf der Ebene von Geschäftsproblemen und -chancen.
In den vergangenen Jahren haben wir mit Unternehmen verschiedenster Branchen zusammengearbeitet – von Finanzdienstleistern über Produktionsbetriebe bis zu Handelsunternehmen. Jedes Projekt hat uns neue Perspektiven auf die praktische Anwendung von KI gegeben.
Heute konzentrieren wir uns darauf, Unternehmen den Einstieg in KI zu erleichtern und sie bei der Etablierung nachhaltiger KI-Praktiken zu unterstützen. Wir glauben an schrittweises Vorgehen mit klaren Erfolgskriterien, nicht an übertriebene Versprechen.
Unsere Prinzipien
Werte, die unsere tägliche Arbeit leiten
Realistische Einschätzungen
Wir sprechen offen über Grenzen und Herausforderungen von KI. Was nicht funktioniert, sagen wir genauso klar wie das, was möglich ist.
Datensouveränität
Ihre Daten gehören Ihnen. Wir arbeiten mit Konzepten, die Datenschutz und Kontrolle über Ihre Informationen gewährleisten.
Partnerschaftlich
Wir sehen uns als Wegbegleiter, nicht als Verkäufer. Unser Erfolg bemisst sich an Ihrem tatsächlichen Nutzen aus KI-Projekten.
Wissenstransfer
Wir befähigen Ihre Teams, selbst fundierte Entscheidungen zu KI zu treffen. Langfristige Autonomie ist uns wichtiger als Abhängigkeit.
Messbarkeit
Wir definieren klare Erfolgskriterien vor Projektstart. Fortschritt muss objektiv nachvollziehbar sein, nicht nur gefühlt.
Nachhaltigkeit
KI-Lösungen müssen wartbar und weiterentwickelbar sein. Wir vermeiden komplexe Architekturen, die nach Projektende niemand mehr versteht.
Unser Team
Experten mit unterschiedlichen Hintergründen und einer gemeinsamen Vision
Dr. Daniel Meier
Gründer & Geschäftsführer
Promoviert in Machine Learning an der ETH Zürich. Über 15 Jahre Erfahrung in der Entwicklung und Implementierung von KI-Systemen.
Sarah Keller
Leiterin Beratung
MSc in Data Science. Spezialisiert auf die Übersetzung zwischen technischen Möglichkeiten und Geschäftsanforderungen.
Marc Richter
Senior ML Engineer
10 Jahre Erfahrung in der Entwicklung produktiver ML-Systeme. Fokus auf robuste und wartbare Lösungen.
Qualitätsstandards
Wie wir sicherstellen, dass unsere Arbeit Ihren Anforderungen gerecht wird
Transparente Dokumentation
Alle Projektergebnisse werden nachvollziehbar dokumentiert. Sie erhalten nicht nur Modelle, sondern auch das Verständnis, wie sie funktionieren und welche Annahmen ihnen zugrunde liegen.
Code-Qualität
Wir schreiben wartbaren, gut dokumentierten Code. Tests sind Standard, nicht optional. Unsere Lösungen sind so aufgebaut, dass Ihr Team sie weiterentwickeln kann.
Datenschutz
Wir arbeiten nach Schweizer Datenschutzstandards. Datensparsamkeit, Zweckbindung und Transparenz sind keine Hindernisse, sondern Designprinzipien.
Validierung
Modelle werden rigoros auf verschiedenen Datensätzen getestet. Wir prüfen nicht nur Genauigkeit, sondern auch Robustheit, Fairness und praktische Anwendbarkeit.
Kommunikation
Regelmässige Updates zum Projektfortschritt sind selbstverständlich. Wir sprechen Probleme frühzeitig an und entwickeln gemeinsam Lösungen.
Nachbetreuung
Projektende ist nicht Beziehungsende. Wir unterstützen Sie auch nach Abschluss bei Fragen und helfen bei der Weiterentwicklung Ihrer KI-Systeme.
Expertise in der Praxis
Unsere Expertise basiert auf einem tiefen Verständnis sowohl der theoretischen Grundlagen als auch der praktischen Herausforderungen bei der Implementierung von KI-Systemen. Wir kennen die Unterschiede zwischen Konzepten, die in Forschungspapieren funktionieren, und Lösungen, die in realen Unternehmensumgebungen verlässlich arbeiten.
Besonders wichtig ist uns die Fähigkeit, technische Möglichkeiten in den Kontext Ihrer spezifischen Geschäftssituation zu setzen. Ein beeindruckendes Modell hilft wenig, wenn es nicht zu Ihren Daten, Prozessen oder organisatorischen Gegebenheiten passt. Wir beginnen deshalb immer mit dem Verständnis Ihrer Ausgangslage, nicht mit vorgefertigten Lösungen.
Unsere Erfahrung umfasst verschiedenste KI-Anwendungen: Von klassischen Vorhersagemodellen über Textanalyse und Computer Vision bis zu Empfehlungssystemen. Wir wählen Methoden nicht nach Aktualität oder Komplexität aus, sondern danach, was für Ihre spezifische Fragestellung am besten geeignet ist – manchmal sind das überraschend einfache Ansätze.
Gleichzeitig verstehen wir, dass technische Exzellenz allein nicht ausreicht. KI-Projekte scheitern oft nicht an der Technologie, sondern an organisatorischen oder prozessualen Faktoren. Deshalb berücksichtigen wir von Anfang an, wie eine Lösung in Ihre bestehenden Arbeitsabläufe integriert werden kann und wie Ihr Team damit arbeiten wird.
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