AI. Innovation. Alles dazwischen.

KI-Agenten wandeln Tickets, Anforderungen und Architekturregeln in prüfbare Spezifikationen um. Das Team priorisiert und gibt die Specs frei.

KI-Agenten bereiten aus klar spezifizierten Tickets Code-Änderungen, Tests und Diffs vor und führen sie in isolierten Umgebungen aus. Menschen geben Merge und Deployment frei.

KI prüft Pull Requests auf Stil, Architekturregeln, Sicherheitsrisiken und fehlende Tests und schlägt Korrekturen vor. Die finale Merge-Entscheidung bleibt beim Team.

KI analysiert Code und Spezifikationen, erstellt Unit-, Integrations- und Regressionstests und bindet sie in bestehende CI-Pipelines ein. Entwickler prüfen Abdeckung und Freigabe.

Automatisierte Erstellung, Prüfung und Individualisierung von Standarddokumenten – Juristen oder Sachbearbeiter geben die finale Freigabe.

Mitarbeitende erhalten sofort präzise Antworten aus Handbüchern, Richtlinien oder Datenbanken.

KI-Agenten durchsuchen Dokumente, kombinieren Vorlagen und erstellen erste Entwürfe – die Fachabteilung prüft und finalisiert.

Machine-Learning-Modelle erkennen wiederkehrende Muster in Störungsmeldungen und leiten frühzeitig Maßnahmen ein bevor es zum Netzausfall kommt.

Data-Driven Trial Design durch KI-Auswertung präklinischer Daten, Population Histories oder Studienregister.

KI-gestützt geplante Touren unter Berücksichtigung von Verkehr, Wetter, Fahrzeugdaten und Kundenfenstern.

Optimierte Einspeisesteuerung durch KI-gestützte Modellierung von Wind-, Solar- und Speicherkapazitäten auf Basis von Wetter- und Echtzeitdaten.

Auffälliges Verhalten einzelner Personen kann automatisch erkannt werden.

Live-Videoüberwachungsaufnahmen können in Echtzeit analysiert werden, um vordefiniertes "verdächtiges" Verhalten zu erkennen. Wenn etwas entdeckt wird, werden die Ladenbesitzer über eine angeschlossene App alarmiert.

AI erkennt gewalttätige Aktionen wie Schlagen, Treten, Schießen und Stechen in Menschenmengen per Drohnen- oder Kamerasicht. So werden Auseinandersetzungen oder Schussquellen gefunden, die Einsatzkräfte am Boden übersehen.

Durch die Analyse von öffentlichen Verkehrskameras und Ampeldaten lässt sich der Verkehr besser steuern. Durch Data Mining, Video- und Bilderkennung und andere Techniken können live Verkehrsprognosen und -empfehlungen erstellt werden.

Ein Chatbot kann viele Fragen beantworten und den Nutzern helfen Ihre Finanzen im Blick zu behalten. Aus vergangenem Nutzerverhalten kann zudem gelernt werden, auf welche Angebote bestimmte Nutzergruppen besonders ansprechen. Per Robo-Beratung können jedem Kunden individuelle Angebote erstellt werden.

Nicht nur Alexa ist smart. Mit Natural Language Processing können Staubsauger, Hotlines oder Industriegerät "smart" gemacht werden und auf Nutzerbefehle eingehen. Dies ist kein Zukunftsszenario mehr, sondern kann heute umgesetzt werden.

Nutzen Sie neuronale Netze, um Urheberrechtsverletzungen bei Fotos und Dokumenten im Internet aufzudecken.

Datenlabeling ist notwendig aber zeitaufwändig. Mit intelligenten Human-in-the-Loop Systemen wie Labelworld kann das Labeln von Daten um ein Vielfaches beschleunigt werden.

Nutzen Sie Videos, Bilder oder Roboter auf der Verkaufsfläche, um Ihre Regalflächennutzung zu prüfen und zu analysieren. Identifizieren und verwalten Sie Fehlbestände oder suboptimale Nutzung von Regalflächen.

Analyse chronischer Erkrankungen unter Verwendung von Labordaten und anderen medizinischen Daten, um eine frühe Diagnose zu ermöglichen