Was unsere Kunden über die Zusammenarbeit sagen und welche Ergebnisse ihre Projekte erzielt haben.
Wir haben Infinity AI Reliance beauftragt, ein Vorhersagemodell für unsere Lagerbestände zu bauen. Vorher haben wir Nachbestellungen nach Bauchgefühl ausgelöst, was regelmässig zu Überbeständen bei langsam drehenden Artikeln führte. Das Modell hat unsere Überbestände innerhalb von vier Monaten um 31 % reduziert. Die wöchentlichen Berichte während der Entwicklung waren verständlich, auch für Leute ohne technischen Hintergrund.
Unser Kundendienst bearbeitet pro Tag rund 400 E-Mails. Infinity AI Reliance hat einen Klassifikator gebaut, der eingehende Nachrichten nach Thema und Dringlichkeit sortiert und an die richtige Abteilung weiterleitet. Seit dem Go-Live im März 2024 ist die durchschnittliche Erstantwortzeit von 14 Stunden auf 3,5 Stunden gesunken. Das Team war während des gesamten Projekts erreichbar und hat auf Änderungswünsche schnell reagiert.
Wir wollten herausfinden, ob maschinelles Lernen unsere Qualitätskontrolle in der Produktion verbessern kann. Infinity AI Reliance hat einen eintägigen Workshop bei uns vor Ort durchgeführt und danach ehrlich gesagt, dass unsere Datenlage für ein vollautomatisches System noch nicht ausreicht. Stattdessen haben sie ein halbautomatisches Tool gebaut, das Ausreisser in den Sensordaten markiert und unseren Technikern zur Prüfung vorlegt. Das hat uns viel Geld gespart, weil wir kein überdimensioniertes System gekauft haben.
Als kleine Anwaltskanzlei mit elf Mitarbeitenden hatten wir nicht erwartet, dass KI für uns relevant ist. Infinity AI Reliance hat ein Dokumentenextraktionssystem eingerichtet, das Vertragsklauseln automatisch erkennt und in unsere Datenbank überträgt. Früher hat eine Assistenz pro Vertrag 25 Minuten gebraucht. Jetzt sind es fünf Minuten für die Kontrolle. Die Fehlerquote ist tiefer als bei manueller Eingabe.
Ein regionaler Lebensmittelhändler mit 14 Filialen in der Westschweiz verlor jährlich rund CHF 380 000 durch verderbliche Ware, die nicht rechtzeitig verkauft wurde. Gleichzeitig waren bestimmte Frischprodukte regelmässig ausverkauft, was Kunden verärgerte.
Wir haben ein Prognosemodell entwickelt, das Wetterdaten, lokale Veranstaltungskalender, historische Verkaufszahlen und Feiertage kombiniert, um den Bedarf pro Filiale und Produktkategorie drei Tage im Voraus vorherzusagen. Das Training lief auf anonymisierten Kassendaten der letzten vier Jahre.
Nach sechs Monaten im Einsatz sank der Verderb um 22 %, und die Verfügbarkeit der zehn meistverkauften Frischprodukte stieg von 87 % auf 96 %.
Ein Speditionsunternehmen mit Sitz in Basel erhält täglich zwischen 60 und 90 Eingangsrechnungen von Subunternehmern, Zollbehörden und Hafenbetreibern. Die Formate reichen von strukturierten PDFs bis zu fotografierten Belegen auf Papier. Zwei Vollzeitmitarbeitende waren ausschliesslich mit der manuellen Erfassung dieser Rechnungen beschäftigt.
Wir haben eine OCR-Pipeline aufgebaut, die Rechnungen automatisch klassifiziert, relevante Felder extrahiert und die Daten an das bestehende SAP-System übergibt. Unklare Fälle werden mit einem Konfidenzwert markiert und einem Mitarbeitenden zur Prüfung vorgelegt.
Innerhalb von drei Monaten nach Go-Live sank der manuelle Aufwand um 74 %. Eine der beiden Stellen konnte in die Kundenbetreuung umgeschichtet werden. Die Fehlerquote bei der Datenerfassung ging von 4,1 % auf 0,9 % zurück.
Diese Zahlen beziehen sich auf abgeschlossene Projekte zwischen 2021 und 2025. Jedes Projekt ist individuell, und vergangene Ergebnisse garantieren keine zukünftigen Resultate.
Die Kundenzufriedenheit messen wir mit einer anonymen Umfrage, die wir drei Monate nach Projektabschluss versenden. 32 von 37 Kunden haben geantwortet. Die Frage lautet: «Würden Sie Infinity AI Reliance weiterempfehlen?» 30 haben mit Ja geantwortet, 2 mit «Vielleicht».
Wenn Sie Fragen zu einem bestimmten Projekt haben oder mit einem unserer Kunden sprechen möchten, vermitteln wir gerne ein Referenzgespräch. Schreiben Sie uns an [email protected] oder rufen Sie an: +41 22 538 02 25.