Technische Expertise für praktische KI-Anwendungen
Tensor Labs entstand aus der Beobachtung, dass viele KI-Projekte an der Lücke zwischen theoretischen Möglichkeiten und praktischer Umsetzung scheitern.
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Tensor Labs entstand aus der Beobachtung, dass viele KI-Projekte an der Lücke zwischen theoretischen Möglichkeiten und praktischer Umsetzung scheitern.
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Tensor Labs wurde 2019 in Genf gegründet, als drei Datenwissenschaftler mit Hintergründen in Computer Vision, Natural Language Processing und Optimierung feststellten, dass viele Unternehmen ähnliche Herausforderungen bei der KI-Implementierung hatten. Während akademische Forschung beeindruckende Ergebnisse auf Benchmark-Datensätzen erzielte, kämpften Firmen mit realen Daten, die unvollständig, verrauscht oder ungleichmässig verteilt waren.
Das erste Projekt befasste sich mit der Qualitätskontrolle in der Uhrenindustrie. Hier zeigte sich schnell, dass die Herausforderung nicht nur in der Modellentwicklung lag, sondern vor allem in der Datenerfassung, der Beleuchtungskontrolle und der Integration in bestehende Produktionsprozesse. Diese Erfahrung prägte unseren Ansatz: Technische Lösungen müssen sich in reale Arbeitsabläufe einfügen, nicht umgekehrt.
In den folgenden Jahren erweiterten wir unser Portfolio um Predictive Analytics und Technical Due Diligence. Jedes neue Projekt vertiefte unser Verständnis dafür, wo KI tatsächlich Wert schaffen kann und wo herkömmliche Methoden oft effizienter sind. Diese Klarheit über die Grenzen von KI ist ebenso wichtig wie das Wissen über ihre Möglichkeiten.
Heute arbeitet Tensor Labs mit Unternehmen unterschiedlicher Grössen, vom mittelständischen Produktionsbetrieb bis zum multinationalen Konzern. Unser Fokus bleibt dabei konstant: Entwicklung robuster Systeme, die sich in der Praxis bewähren und deren Funktionsweise transparent dokumentiert ist.
Alle Projekte werden nach Schweizer Datenschutzstandards durchgeführt. Daten werden ausschliesslich auf Schweizer Servern verarbeitet. Nach Projektabschluss erfolgt sichere Löschung oder vertragsgemässe Übergabe. Zusätzliche NDA-Vereinbarungen sind standardmässig möglich.
Sämtlicher Code wird versioniert und dokumentiert. Modelltraining ist vollständig reproduzierbar durch gespeicherte Random Seeds und festgehaltene Hyperparameter. Diese Praxis ermöglicht spätere Nachvollziehbarkeit und erleichtert Wartung sowie Weiterentwicklung.
Jedes Modell wird gegen separate Testdaten validiert, die während des Trainings nie verwendet wurden. Performance-Metriken werden transparent dokumentiert, inklusive Konfidenzintervallen. Bei Klassifikationsaufgaben analysieren wir auch Fehlertypen und deren potenzielle Auswirkungen.
Projektdokumentation umfasst technische Details, Entscheidungsbegründungen und Wartungshinweise. Bei Bedarf führen wir Schulungen für interne Teams durch. Ziel ist, dass Ihre Organisation das entwickelte System langfristig verstehen und betreuen kann.
Spezialisierte Experten mit Erfahrung in verschiedenen Bereichen der künstlichen Intelligenz
Gründer & Technical Director
Promovierte in Computer Vision an der ETH Zürich. Entwickelte Algorithmen für medizinische Bildanalyse und industrielle Inspektion. Spezialisiert auf Deep Learning Architekturen und deren Optimierung für spezifische Hardware-Anforderungen.
Lead Data Scientist
Master in Statistik von der Universität Genf. Arbeitete zuvor bei Schweizer Banken an Risikomodellen und Fraud Detection. Expertise in Zeitreihenanalyse, Anomalieerkennung und Interpretabilität von Machine Learning Modellen.
Machine Learning Engineer
Informatik-Abschluss von der EPFL mit Fokus auf Distributed Systems. Verantwortlich für Modelldeployment, API-Entwicklung und Performance-Optimierung. Erfahrung mit Cloud-Infrastruktur und On-Premise-Lösungen.
KI ist ein Werkzeug mit spezifischen Stärken und Schwächen. Wir kommunizieren beide Aspekte transparent. Wenn ein Problem besser mit herkömmlichen Methoden lösbar ist, sagen wir das. Wenn KI vielversprechend ist, aber Risiken birgt, dokumentieren wir diese detailliert. Diese Offenheit schafft realistische Erwartungen und führt zu nachhaltigeren Lösungen.
Komplexe KI-Projekte lassen sich selten im ersten Anlauf perfekt umsetzen. Wir beginnen mit einem Minimum Viable Product, das grundlegende Funktionalität demonstriert. Basierend auf realen Tests und Feedback wird das System schrittweise verbessert. Diese Methodik reduziert Risiken und ermöglicht Anpassungen während der Entwicklung.
Ein KI-System ist nicht mit der initialen Entwicklung fertig. Datenmuster ändern sich, neue Anforderungen entstehen, Hardware wird aktualisiert. Wir strukturieren Projekte so, dass sie wartbar und erweiterbar bleiben. Dokumentation und Wissenstransfer sind integraler Bestandteil jeder Implementierung, damit Systeme auch nach unserem Engagement funktionsfähig bleiben.
Wissenschaftliche Paper präsentieren oft beeindruckende Ergebnisse unter idealen Bedingungen. Reale Umgebungen sind chaotischer. Unsere Modelle müssen mit unvollständigen Daten umgehen, auf verfügbarer Hardware laufen und sich in bestehende Workflows integrieren. Diese Anforderungen beeinflussen Architekturentscheidungen von Beginn an.
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