Use-Case definieren
Welches Problem soll AI lösen? Wir identifizieren, wo der grösste Hebel liegt.
Growth · AI
AI, die in Ihrem Unternehmen wirklich funktioniert.
Wir entwickeln AI-Lösungen, die echte Arbeit abnehmen. Kein Experimentieren auf Ihre Kosten. Wir starten mit dem konkreten Problem und bauen, was dafür sinnvoll ist.
Warum blynx
Was Sie konkret erwartet.
01
AI-Chatbots und Assistenten
Für Kundenservice, interne Fragen oder Lead-Qualifizierung. Mehrsprachig und in Ihre bestehenden Systeme integriert.
02
Automatisierte Workflows mit AI
Dokumente analysieren, Inhalte generieren, Daten verarbeiten. Repetitive Aufgaben, die AI besser und schneller erledigt.
03
AI-gestützte Lead-Qualifizierung
Anfragen automatisch einordnen, priorisieren und weiterleiten, ohne dass jemand jede E-Mail manuell lesen muss.
04
Integration in bestehende Systeme
Wir verbinden AI-Lösungen mit dem, was Sie bereits nutzen. CRM, Website, interne Tools.
05
DSGVO-konforme Umsetzung
Schweizer Hosting-Optionen verfügbar, wo es nötig ist.
Ablauf
Von der Idee zur produktiven Lösung.
Vier klare Schritte von der ersten Idee bis zur produktiven Lösung.
Prototyp
Funktionierender Prototyp in zwei bis vier Wochen. Sie sehen früh, ob es funktioniert.
Integration und Rollout
Anbindung an Ihre Systeme, Tests und Einführung.
Monitoring und Ausbau
Laufende Verbesserung und Erweiterung auf weitere Use-Cases.
Stimmen unserer Kunden
Was unsere Kunden sagen
Direkt sprechen
Welche Aufgabe kostet Ihr Team gerade am meisten Zeit?
In einem kurzen Gespräch schauen wir gemeinsam, ob und wie AI dort sinnvoll eingesetzt werden kann.
FAQ
Häufige Fragen
Welche AI-Modelle und Anbieter nutzt ihr?
Wir arbeiten modell-agnostisch: OpenAI (GPT-Familie), Anthropic (Claude), Google Gemini sowie Open-Source-Modelle (Llama, Mistral) – je nach Use-Case, Datenschutzanforderung und Budget. Orchestriert wird mit LangChain, n8n oder Custom-Code.
Was passiert mit unseren Daten? Sind die Lösungen DSG/DSGVO-konform?
Wir nutzen wo möglich EU- oder Schweiz-Endpunkte, deaktivieren Modell-Training auf Ihren Daten und können sensible Workflows mit selbst gehosteten Open-Source-Modellen umsetzen. Datenflüsse und Speicherorte werden vor dem Rollout sauber dokumentiert.
Wie verhindert ihr, dass die AI «halluziniert» oder falsche Antworten gibt?
Wir setzen auf Retrieval-Augmented Generation (RAG) mit Ihren echten Daten, klare System-Prompts, Guardrails und – wo nötig – Human-in-the-Loop-Schritte. Antworten werden geloggt und stichprobenartig überprüft, damit Qualität messbar bleibt.
Was kostet eine AI-Lösung – und ab wann lohnt sie sich?
Erste produktive Use-Cases (z.B. Chatbot, Dokumentenanalyse, Lead-Triage) starten typischerweise bei CHF 8’000–20’000 für Setup, plus geringe laufende Betriebskosten. Wir setzen nur um, wo ein klarer ROI (Zeitersparnis, mehr Pipeline) absehbar ist.
Können wir klein starten, statt gleich alles auf AI umzustellen?
Ja – und das empfehlen wir aktiv. Wir starten mit einem klar abgegrenzten Use-Case, liefern in 2–4 Wochen einen Prototypen und entscheiden auf Basis echter Ergebnisse, was als Nächstes ausgebaut wird.