Für bessere Vorhersagen, neue Lösungen und bahnbrechende Entscheidungen
Data Science & Künstliche Intelligenz
Mit Data Science und Künstlicher Intelligenz (KI) erschließen Sie bisher verborgene Muster, Zusammenhänge und Trends in Ihren Unternehmensdaten – automatisiert, präzise und skalierbar. Durch den gezielten Einsatz prädiktiver KI-Modelle lassen sich auf dieser Basis zuverlässige Vorhersagen über zukünftige Ereignisse, Zustände und Wahrscheinlichkeiten erstellen. So können Sie datenbasiert und proaktiv Entscheidungen treffen – statt nur zu reagieren.
Generative KI erweitert diese Möglichkeiten radikal: Sie kann eigenständig Inhalte erzeugen – z. B. Texte, Bilder, Audiodateien oder sogar Softwarecode. In Kombination mit Methoden wie Retrieval-Augmented Generation (RAG) wird die Generierung nicht nur kreativ, sondern auch faktenbasiert: RAG-Modelle kombinieren generative Fähigkeiten mit gezielter Dokumentensuche, um z. B. auf aktuelle, unternehmensspezifische Wissensquellen zurückzugreifen. Dies ermöglicht präzise, kontextbezogene Antworten – etwa bei intelligenten Assistenzsystemen, Chatbots oder automatisierten Berichtsgeneratoren.
Wir unterstützen Sie mit einem ganzheitlichen Leistungsspektrum in den Bereichen:
- Prädiktive KI zur Prognose und Entscheidungsunterstützung
- Generative KI zur automatisierten Inhaltserstellung und Ideengenerierung
- Retrieval-Augmented Generation (RAG) zur faktenbasierten, generativen Wissensverarbeitung
Ob Sie operative Prozesse optimieren, neue Produkte simulieren oder datengetriebene Innovationspotenziale erschließen möchten – gemeinsam bringen wir Ihre KI-Strategie auf das nächste Level.
Wir unterstützen Sie mit einem ganzheitlichen Leistungsspektrum in den Bereichen:
- Prädiktive KI zur Prognose und Entscheidungsunterstützung
- Generative KI zur automatisierten Inhaltserstellung und Ideengenerierung
- Retrieval-Augmented Generation (RAG) zur faktenbasierten, generativen Wissensverarbeitung
Ob Sie operative Prozesse optimieren, neue Produkte simulieren oder datengetriebene Innovationspotenziale erschließen möchten – gemeinsam bringen wir Ihre KI-Strategie auf das nächste Level.
Benefits Data Science und Künstliche Intelligenz
Strategischer KI-Einsatz
Unsere KI-Lösungen sind strategisch eingebettet in Ihre Unternehmensziele. Wir helfen Ihnen, Künstliche Intelligenz gezielt und wirkungsvoll einzusetzen, um messbare Mehrwerte zu schaffen.
Individuelle Agenten
Keine generischen Tools: Wir entwickeln maßgeschneiderte KI-Agenten, die exakt auf Ihre Prozesse und Herausforderungen abgestimmt sind – direkt einsetzbar im Alltag und mit hoher Akzeptanz bei den Mitarbeitenden
Modulare Umsetzung
Wir arbeiten in flexiblen Modulen, die schnell produktiv werden. So erzielen Sie zügig erste Erfolge, ohne auf langfristige Komplettlösungen warten zu müssen – skalierbar und zukunftssicher.
Nutzung bestehender Dateninfrastruktur
Ihre Daten sind ein Schatz – wir helfen Ihnen, ihn zu heben. Unsere Lösungen bauen auf Ihrer vorhandenen Datenlandschaft auf und integrieren sich nahtlos in bestehende Systeme. Das spart Zeit, Kosten und Aufwand.
Stärkung der Datenkompetenz
Mit unseren Projekten wächst nicht nur Ihre Technologie – sondern auch Ihr Team. Wir fördern aktiv die Datenkompetenz Ihrer Mitarbeitenden und sorgen so für nachhaltige Transformation aus eigener Kraft.
Sicher & DSGVO-konform
Datenschutz steht bei uns an erster Stelle. Unsere Lösungen entsprechen höchsten Sicherheitsstandards und sind vollumfänglich DSGVO-konform – damit Sie Ihre KI-Initiativen sorgenfrei vorantreiben können.
Voraussetzungen für den produktiven Einsatz von KI
Damit Künstliche Intelligenz echten Mehrwert schafft, müssen technische Infrastruktur, Datenqualität und operative Prozesse optimal zusammenspielen. Wir unterstützen Sie dabei, die entscheidenden Voraussetzungen zu schaffen – von der Datenintegration über prädiktive Modelle bis zur reibungslosen Einbettung in Ihre Geschäftsabläufe.
Datenkompetenz und Organisation
- Klare Rollen & Verantwortlichkeiten für KI
- Verankerung in Strategie & Prozessen
- Befähigung durch Datenkompetenz & Change-Management
Datenqualität und Governance
- Etablierung von Datenqualitätsmanagement
- Sicherstellung von Datensouveränität & Zugriffskontrolle
- Governance-Strukturen zur Steuerung & Nachvollziehbarkeit
Datenmanagement und Integration
- Zentrale & strukturierte Datenhaltung
- Integration über Systeme & Schnittstellen
- Plattformfähige IT-Architektur (Cloud / On-Prem
Wir zeigen Ihnen den Einstieg in KI
IHR WEG ZUR KI-EXZELLENZ BEGINNT HIER
KI-Strategie und Readiness
Wir analysieren Ihre Datenstrategie und den KI-Reifegrad, identifizieren konkrete Potenziale und Use Cases und entwickeln eine individuelle Roadmap für den erfolgreichen KI-Einsatz in Ihrem Unternehmen.
Agenten- und Use Case-Entwicklung
Wir konzipieren und entwickeln KI-gestützte Agenten für praxisnahe Anwendungsfälle – etwa für Textgenerierung, RAG-Anwendungen, Chatbots oder die automatisierte Dokumentenanalyse. Die nahtlose Integration in bestehende Prozesse und Systeme sichert maximale Effizienz und Wirkung.
Technologie und Datenarchitektur
Wir unterstützen Sie bei der Auswahl und dem produktiven Einsatz passender KI-Technologien wie LLMs, RAG oder Python-Frameworks. Dazu gehört der Aufbau skalierbarer Plattformen ebenso wie die effiziente Datenintegration und das Management aller relevanten Schnittstellen.
Schulung und Enablement
Wir fördern KI-Kompetenz im Unternehmen durch praxisnahe Schulungen zum Verständnis und zur Anwendung von Künstlicher Intelligenz – ergänzt durch gezieltes Change-Management sowie Trainings für Fachanwender:innen und Entwickler:innen.
Unser Vorgehen für Ihre Data Science & KI-Anwendung
Bei der Umsetzung von analytischen Projekten orientieren wir uns an erprobten und anpassungsfähigen Vorgehensmodellen (CRISP-DM), die das iterative und agile Wesen eines solchen komplexen Data-Science-Prozesses am besten abbilden und dabei für Sie größtmögliche Transparenz und Planbarkeit sicherstellen.
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Use Case & Data Understanding
In diesem Schritt evaluieren wir mit Ihnen die Fragestellung, identifizieren den konkreten Use Case und definieren das gemeinsame Ziel. Dazu gehört auch, die Abnahmekriterien zu bestimmen, die wir bei der Evaluation des Modells genau überprüfen. Auch werden wir in dieser Phase die verfügbaren Daten identifizierten und explorativ auf Datenqualität, Inhalt und Verarbeitbarkeit hin untersuchen und die technische Machbarkeit evaluieren. Des Weiteren erfolgt auf Basis Ihrer Fragestellungen und Anforderungen die Auswahl der passenden Methoden und Techniken künstlicher Intelligenz wie beispielsweise Machine Learning, um damit in den vorhandenen Datenbeständen Muster, Trends und Abhängigkeiten zu finden und nutzbar zu machen. Daraus wird im Anschluss der Projekt- und Zeitplan für Ihr Data Science-Projekt definiert.
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Data Preparation & Data Modeling
Die von Ihnen vorher definierten Daten werden nun ausgewählt, aus den Quellsystemen zusammengeführt und bereinigt. Anschließend erfolgt das Feature Engineering, also die Vorverarbeitung und Transformation der Daten, um aussagekräftige Resultate aus dem Machine Learning Modell erzeugen zu können. Das bzw. die Datenmodelle erstellen wir entsprechend der ausgewählten Methode des Machine Learnings . Dabei stehen neben einer hohen Vorhersagegüte auch die Praxistauglichkeit und Robustheit des Modells im Vordergrund.
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Evaluierung & Deployment
Nachdem das Modell erstellt und optimiert wurde, bewerten wir mit Ihnen zusammen das Modell anhand der definierten Kriterien und entscheiden, ob es für den entsprechenden Use Case geeignet ist und zu ausreichender Aussagekraft führt. Dabei schauen wir uns mit Ihnen neben der Vorhersagegenauigkeit des Modells auch den Gesamtprozess nochmal intensiver an - angefangen von der Datenverfügbarkeit, Datenqualität, der Modellierung bis hin zum Erkenntnisgewinn, der sich daraus ableiten lässt. Im letzten Schritt integrieren wir das vorher erstellte und trainierte Modell in die IT-Infrastruktur bzw. in bestehende BI-Anwendungen. Außerdem unterstützen wir Sie bei der regelmäßige Wartung und Optimierung des Modells in Ihrer IT-Infrastruktur und schulen Ihre Anwender:innen für einen reibungslose Nutzung der Data Science-Anwendung in Ihrem Unternehmen.
Wie effektiv nutzen Sie das Potential Ihrer KI?
AI Readiness Check
Unser AI Readiness Check zeigt Ihnen, wo Sie stehen – und wie Sie das Potenzial von KI gezielt nutzen können.
Vielfältige KI-Technologien für vielseitige Anwendungen
Von Prognosemodellen über Bild-, Sprach- und Textverarbeitung bis hin zur Mustererkennung – wir verbinden modernste KI-Disziplinen zu maßgeschneiderten Lösungen für Ihr Unternehmen.
Predictive Analytics
Wir unterstützen Sie bei dem passgenauen Einsatz von fortgeschrittenen Analyse- und Prognoseverfahren.
Maschine Learning
Wir begleiten Sie bei der Entwicklung und Anwendung von Machine-Learning-Modellen, die aus Daten lernen, Muster erkennen und automatisiert Vorhersagen treffen.
Data Mining
Wir unterstützen Sie dabei, verborgene Muster und Zusammenhänge in großen Datenmengen automatisiert zu erkennen und nutzbar zu machen.
Computer Audition
Wir unterstützen Sie dabei, akustische Signale präzise zu erfassen, automatisiert zu verarbeiten und effizient auszuwerten.
Computer Linguistik
Wir helfen Ihnen, sprachliche Daten automatisiert zu verarbeiten und zu analysieren – von der Texterkennung bis zur semantischen Auswertung.
Computer Vision
Wir unterstützen Sie bei der automatisierten Aufnahme und Auswertung visueller Daten.
Predictive Analytics
Wir unterstützen Sie bei dem passgenauen Einsatz von fortgeschrittenen Analyse- und Prognoseverfahren.
Machine Learning
Wir begleiten Sie bei der Entwicklung und Anwendung von Machine-Learning-Modellen, die aus Daten lernen, Muster erkennen und automatisiert Vorhersagen treffen.
Data Mining
Wir unterstützen Sie dabei, verborgene Muster und Zusammenhänge in großen Datenmengen automatisiert zu erkennen und nutzbar zu machen.
Computer Audition
Wir unterstützen Sie dabei, akustische Signale präzise zu erfassen, automatisiert zu verarbeiten und effizient auszuwerten.
Computer Linguistik
Wir helfen Ihnen, sprachliche Daten automatisiert zu verarbeiten und zu analysieren – von der Texterkennung bis zur semantischen Auswertung.
Computer Vision
Wir unterstützen Sie bei der automatisierten Aufnahme und Auswertung visueller Daten.
Intelligente Agenten. Vorausschauende Entscheidungen.
TIQ KI-Plattform
Die TIQ-KI-Plattform bietet eine zentrale Infrastruktur für die Entwicklung und Anbindung smarter Agenten sowie für prädiktive Modelle, die aus Ihren Daten verlässliche Prognosen generieren.
TIQ KI-Agenten
RAG-Agent
Reporting-Agent
Text-Agent
Website-Chatbot
Prädiktive KI
Mit prädiktiver Künstlicher Intelligenz verwandeln Sie historische und aktuelle Daten in wertvolle Prognosen. So lassen sich Entwicklungen frühzeitig erkennen, fundierte Entscheidungen treffen und Prozesse gezielt optimieren. Die Modelle lernen kontinuierlich dazu und passen sich dynamisch an neue Rahmenbedingungen an – für maximale Planbarkeit und messbaren Geschäftsnutzen.
Typische Anwendungsfelder prädiktiver KI:
- Nachfrageprognosen: Optimierung von Produktion, Lagerhaltung und Ressourcenplanung
- Predictive Maintenance: Vorausschauende Wartung technischer Anlagen zur Vermeidung von Ausfällen
- Kundenverhalten analysieren: Vorhersage von Abwanderung, Kaufverhalten oder Cross-Selling-Potenzialen
- Finanzprognosen: Cashflow-, Umsatz- und Risikoanalysen auf Basis historischer Daten
- Personalprognosen: Erkennung von Fluktuationsrisiken und Personalbedarfen
- Logistikoptimierung: Prognose von Lieferzeiten, Engpässen und Routenverläufen
Für jedes Problem die richtige Lösung
Data Science & KI-Anwendungen in Ihrem Unternehmen
Wir zeigen Ihnen, wie Sie von Data Science und Künstlicher Intelligenz profitieren und unterstützen Sie angefangen mit der Ausarbeitung von Use-Cases über die Umsetzung von Prototypen bis hin zur Integration der Anwendung in Ihr Produktivsystem. Dabei berücksichtigen wir selbstverständlich die in Ihren Unternehmen bereits etablierten Vorgehensmodelle, Referenzarchitekturen und Softwarewerktools und binden Ihre Expert:innen von Beginn an mit Ihrem fachlichen Wissen und Erfahrungen in den Data Science-/ KI-Prozess ein, um nicht nur technisch sondern auch fachlich über den Tellerrand hinauszuschauen und weitere Potentiale aufzudecken.
Data Science & Künstliche Intelligenz
Anwendungsbeispiele
- Predictive Maintenance: präventive Instandhaltung mit Hilfe von Machine-Learning-Verfahren ( Echtzeitalarm bei Verschleiß, Riss, Fehler oder Ausfall, Vorhersage der Lebenserwartung von Anlagen/ Maschinen, Defekten und Störungen)
- Bildbasierte Qualitätsüberwachung: Inspektion und Überwachung von Produktqualität durch fortschrittliche Computer Vision-Technologie
- Logistik: Vorhersage von Lieferzeit und Echtzeitverfolgung
- Bestandsmanagement: Erkennen von Nachfragetrends, automatische Anpassung des Lagerbestandes
- Customer Analytics: Ausarbeitung von potentiellen Kundenkreisen, Produkten und Dienstleistungen
- Customer Lifecycle Analysis zur Optimierung von Kundenbeziehungen
- Fraud Detection: Aufdeckung von Betrugsfällen
- Topic Modeling: Einordnung von Texten anhand der Themenbereiche
- Biologische und medizinsche Forschung: bioinformatische Analyse und Auswertung von Sequenzierdaten, Maschinelles Lernen im Bereich der Krankheitsfrüherkennung
Inspiration für Ihre Anwendung
Kundenreferenzen
Big Data & Data Science
Big Data-Analytics und Dashboarding für Stimmungsbarometer mit Social Listening
Data Science & KI
Customer Analytics von Kundenprofilen zur Optimierung von Umsatz & Sortiment
Kurz und knapp beantwortet
Fragen zur Data Strategy & Data Discovery
Was ist der Unterschied zwischen Data Science, Künstlicher Intelligenz und Machine Learning?
Die Begriffe werden im Alltag oft synonym verwendet, meinen aber Verschiedenes.
Data Science ist das übergeordnete Feld. Es umfasst alle Methoden, mit denen man aus Daten Erkenntnisse gewinnt: Statistik, Datenanalyse, Visualisierung. Künstliche Intelligenz beschreibt Systeme, die Aufgaben lösen, für die man normalerweise menschliche Intelligenz braucht. Machine Learning ist wiederum ein Teilgebiet der KI. Hier lernen Algorithmen aus Daten, statt explizit programmiert zu werden.
Kurz gesagt: Jede ML-Anwendung ist KI, jede KI nutzt Data-Science-Methoden. Aber nicht jede Datenanalyse ist deshalb gleich KI.
Welche Voraussetzungen muss ein Unternehmen für ein KI-Projekt erfüllen?
Erfolgreiche KI-Projekte basieren auf vier zentralen Voraussetzungen:
- Datenverfügbarkeit: Ausreichend qualitativ hochwertige, strukturierte oder unstrukturierte Daten zum Trainieren der Modelle.
- Klarer Business Case: Ein konkretes Problem mit messbarem Nutzen, nicht „KI um der KI willen“.
- Technische Infrastruktur: Skalierbare Daten- und Recheninfrastruktur (Cloud, Data Warehouse, MLOps-Plattform).
- Organisatorische Bereitschaft: Stakeholder-Buy-in, fachliche Expertise und Change-Management-Kapazität.
Fehlt eine dieser Säulen, scheitern KI-Projekte erfahrungsgemäß auch bei exzellenter technischer Umsetzung.
Wie lange dauert ein typisches Data-Science-Projekt?
Die Dauer hängt vom Reifegrad und der Komplexität ab. Als Orientierung dienen drei typische Projektphasen:
- Proof of Concept (PoC): 4 bis 8 Wochen – Machbarkeit nachweisen, erste Modelle validieren.
- Pilotierung: 3 bis 6 Monate – Modell unter Realbedingungen testen, Datenpipelines aufbauen.
- Produktivsetzung: 6 bis 12 Monate – Integration in Geschäftsprozesse, MLOps, Monitoring und Skalierung.
Wir empfehlen einen iterativen Ansatz: lieber schnell ein einfaches Modell live setzen und kontinuierlich verbessern als monatelang am perfekten Modell zu arbeiten.
Welche Anwendungsfälle eignen sich besonders gut für Künstliche Intelligenz?
KI entfaltet ihren Nutzen besonders bei Aufgaben mit folgenden Merkmalen: hohe Datenmenge, wiederkehrende Muster, messbares Ergebnis und tolerierbare Fehlerquote.
Typische erfolgreiche Use Cases:
- Predictive Maintenance: Vorhersage von Maschinenausfällen in der Industrie
- Demand Forecasting: Bedarfs- und Absatzprognosen im Handel und Logistik
- Customer Churn Prediction: Vorhersage von Kundenabwanderung
- Dokumentenverarbeitung: Automatisierte Klassifikation und Extraktion (z. B. Rechnungen, Verträge)
- Qualitätskontrolle: Computer Vision in der Fertigung
- Generative KI: Wissensmanagement, Chatbots, Content-Generierung
Was ist Generative KI und wie unterscheidet sie sich von klassischer KI?
Generative KI erzeugt neue Inhalte: Texte, Bilder, Code, Audio. Die Grundlage bilden Large Language Models wie GPT, Claude oder Gemini. Klassische KI dagegen klassifiziert oder prognostiziert anhand vorhandener Daten.
Ein einfaches Beispiel: Eine klassische KI erkennt, ob auf einem Bild eine Katze zu sehen ist. Eine generative KI erzeugt das Bild der Katze selbst.
In Unternehmen werden beide Ansätze häufig kombiniert. Ein RAG-System (Retrieval Augmented Generation) verknüpft etwa klassische Suchverfahren mit generativen Antworten. So entstehen Chatbots, die auf das eigene Unternehmenswissen zugreifen, statt zu halluzinieren.
Wie wird Datenschutz bei KI-Projekten gewährleistet?
DSGVO-konforme KI ist machbar, erfordert aber einige Maßnahmen. Die wichtigsten:
- Nur die Daten verarbeiten, die wirklich gebraucht werden (Datenminimierung)
- Personenbezogene Merkmale anonymisieren oder pseudonymisieren
- Rechtsgrundlage sauber prüfen: Einwilligung, berechtigtes Interesse oder Vertrag
- Bei hohem Risiko eine Datenschutz-Folgenabschätzung durchführen
- Sensible Daten on-premise oder in einer EU-Cloud verarbeiten
- Modellentscheidungen erklärbar machen (Explainable AI)
Seit 2024 kommt der EU AI Act dazu. Je nach Risikoklasse des KI-Systems gelten weitere Anforderungen. Wir empfehlen, Datenschutz und Compliance früh ins Projekt zu holen, am besten schon im Discovery-Workshop.
Wann lohnt sich Eigenentwicklung und wann eine externe Beratung?
Eine externe Beratung lohnt sich vor allem dann, wenn kein eigenes Data-Science-Team verfügbar ist oder erst aufgebaut werden soll. Auch wenn spezielles Methodenwissen fehlt (Deep Learning, LLM-Integration), wenn ein Projekt zeitkritisch ist oder wenn man eine neutrale Außenperspektive auf Datenarchitektur und Use Cases braucht. Hinzu kommt der Erfahrungsvorteil aus vergleichbaren Branchenprojekten.
Eigenentwicklung ist sinnvoll, wenn KI zur Kernkompetenz gehört, genug Fachkräfte da sind und die Lösung langfristig im Haus laufen soll.
In der Praxis fahren viele Unternehmen mit einer Mischform am besten: externe Beratung in der Aufbauphase, danach interner Betrieb mit gezielter Unterstützung von außen.
Welche Branchen profitieren am stärksten von Data Science und KI?
Im Prinzip jede Branche, die viel mit Daten arbeitet. Aus unseren Projekten im DACH-Raum sehen wir besonders hohe Wirkungsgrade in diesen Feldern:
- Automobilindustrie: Predictive Maintenance, autonomes Fahren, Supply Chain
- Bahn und Logistik: Verspätungsprognosen, Routenoptimierung, Wartungsplanung
- Telekommunikation: Netzwerkoptimierung, Churn Prevention, Kundenservice
- Finanzdienstleistungen: Betrugserkennung, Kreditrisikobewertung, automatisiertes Reporting
- Energieversorgung: Lastprognosen, Smart Grid, vorausschauende Anlagenwartung
- Handel und E-Commerce: Personalisierung, Sortimentsoptimierung, dynamische Preisgestaltung
Wie startet man am besten ein erstes KI-Projekt?
Wir empfehlen einen dreistufigen Einstieg. Das hat sich in vielen Projekten bewährt.
Im ersten Schritt steht ein Discovery-Workshop. Hier identifizieren wir gemeinsam mögliche Use Cases und bewerten sie nach Nutzen und Machbarkeit. Dauer: ein bis zwei Tage.
Danach folgt ein Daten- und Reifegrad-Assessment. Wir schauen uns Datenbasis, Infrastruktur und organisatorische Voraussetzungen an. Dafür sind zwei bis vier Wochen anzusetzen.
Im dritten Schritt kommt der Proof of Concept. Ein priorisierter Use Case wird mit klaren Erfolgskriterien umgesetzt. Vier bis acht Wochen.
So bleibt das Investitionsrisiko überschaubar, und es liegen schnell belastbare Ergebnisse auf dem Tisch, mit denen sich strategisch weiterarbeiten lässt.