Die meisten KI-Projekte bleiben zwischen Pilot und Produktion stecken. Genau diese Lücke schliessen wir. Kansoft liefert KI-Reifegradanalysen, agentische Workflows, RAG-gestützte Anwendungen und das MLOps-Fundament, um sie im Unternehmensmassstab sicher zu betreiben — EU-AI-Act-konform.
Das Schwierige an Enterprise-KI ist nicht das Modell — es sind die Daten, die Leitplanken und die Produktionsdisziplin darum herum. Wir bauen für alle drei.
Demos, die es nie über die Sandbox hinaus schaffen, weil niemand Hardening, Evaluation oder Rollback verantwortet.
Modelle auf schlechten Pipelines scheitern still in der Produktion. Wir behandeln Datenqualität als erstklassiges Lieferergebnis.
Halluzinationen, Prompt Injection und der Abfluss von Personendaten brauchen Schutz — nicht nach dem Launch, sondern per Design.
Ohne Baselines, Eval-Harness und definierte Kennzahlen lässt sich weder Wert belegen noch nachsteuern.
Nutzen Sie ein einzelnes Praxisfeld oder kombinieren Sie sie End-to-End — von der Strategie bis zum Deployment, geliefert vom selben Engineering-Team.
Reifegradanalyse, Anwendungsfall-Priorisierung, Roadmap
Praxisfeld entdeckenProduktionsreife autonome Agenten und Workflows
Praxisfeld entdeckenLLM-Integration, RAG-Pipelines, eigene Modelle
Praxisfeld entdeckenKI in jeder Phase des Entwicklungszyklus
Praxisfeld entdeckenModell-Deployment, Monitoring und Skalierung
Praxisfeld entdeckenJedes KI-Projekt bei Kansoft beginnt mit einem Readiness-Sprint mit fixem Umfang. Am Ende der vierten Woche haben Sie eine priorisierte Roadmap, eine Referenzarchitektur und eine Entscheidung, was zuerst ausgeliefert wird. Danach bringen wir den ersten Anwendungsfall Schritt für Schritt in die Produktion.
Daten-Audit, Anwendungsfall-Bewertung, Governance-Gap-Analyse und Architektur-Blueprint — alles in einem vierwöchigen Sprint mit fixem Umfang.
Ein priorisierter Anwendungsfall End-to-End — mit Eval-Harness, Observability und Human-in-the-Loop von Anfang an.
Pipeline im Red-Team prüfen, Leitplanken einziehen, Rollback definieren und hinter Feature-Flags mit messbaren Kennzahlen ausliefern.
MLOps-Automatisierung, Monitoring, Drift-Erkennung und eine Roadmap für die nächsten Anwendungsfälle.
Vendor-neutral per Design — wir wählen den richtigen Stack für Ihre Daten, Latenz, Kosten und Compliance-Anforderungen.
Kreditrisiko-Scoring, Betrugserkennung, Dokumenten-Intelligence und FINMA-konforme Reporting-Agenten.
Klinische Entscheidungsunterstützung, Bild-Triage und nDSG-/GDPR-konforme patientennahe Assistenten.
Personalisierung, Bedarfsprognose, Conversational Commerce und dynamische Preisgestaltung.
Predictive Maintenance, Qualitätsprüfung per Vision und Supply-Chain-Optimierung.
Vertragsanalyse, Wissens-Agenten, Abrechnungsautomatisierung und Angebotserstellung.
Netzoptimierung, Verbrauchsprognose und ESG-Reporting-Copilots.
Wir sind kein KI-Labor. Wir sind ein Software-Engineering-Unternehmen, das KI-Produkte so baut wie den Rest Ihrer Systeme — beobachtbar, testbar und verantwortbar.
Wir verkaufen keine Plattformen weiter. Empfehlungen folgen Ihren Daten, Ihrer Latenz und Ihren Kosten — nicht Partner-Margen.
EU AI Act, GDPR, nDSG/FADP, SOC 2 und Swiss Data Residency sind von Tag 1 in der Architektur verankert.
Jeder Pilot wird mit Regressions-Suite, Golden Datasets und Kennzahlen ausgeliefert — nicht nur als Demo.
CI/CD für Modelle, Drift-Erkennung, Canary-Rollouts und Rollback — dieselbe Sorgfalt wie bei Ihrem Anwendungs-Stack.
Ihr Team besitzt die Runbooks, die Prompts und die Pipeline. Wir bauen Kompetenz auf, keine Abhängigkeit.
Verantwortung und Vertragspartner in Zürich, Engineering-Teams in Indien mit über 4 Stunden CET-Überlappung.
