Jedes Unternehmen hat eine GenAI-Strategie. Wenige haben Systeme in Produktion. Every company has a GenAI strategy. Few have systems in production.
Wir bauen und betreiben GenAI-Systeme in regulierten Schweizer Unternehmen: Agents in Engineering-Teams, RAG auf gewachsenen Datenbeständen, Freigabeprozesse, die tatsächlich funktionieren. Dieselbe Arbeit machen wir für Sie, hands-on und zu zweit. We build and run GenAI systems inside regulated Swiss enterprises: agents in engineering teams, RAG on messy legacy data, approval processes that actually work. We do the same work for you, hands-on, just the two of us.
Zwischen einem GenAI-Piloten und einem produktiven System liegt in einem regulierten Unternehmen kein Sprint. Es liegt dazwischen: Datenresidenz, Risikoabnahme, Cloud-Verträge, Security-Reviews, Betriebskonzepte, und eine Organisation, die mitkommen muss. In a regulated enterprise, the distance between a GenAI pilot and a production system is not a sprint. In between sit data residency, risk sign-off, cloud contracts, security reviews, operating models, and an organisation that has to come along.
Die Fragen, die dort auftauchen, sind selten die aus den Blogposts. Wie berechtigt man ein RAG-System, wenn die Quelldokumente selbst kein sauberes Berechtigungsmodell haben. Warum ein Retrieval, das im Test 90 Prozent trifft, im Betrieb an Dokumenten scheitert, die niemand gepflegt hat. Wie man Coding-Agents in einem Team einführt, das seinen Code weiterhin verantworten muss. Was ein Security-Review von einem LLM-System sehen will, das kein deterministisches Verhalten hat. The questions that come up there are rarely the ones from the blog posts. How to enforce permissions in a RAG system when the source documents have no clean permission model themselves. Why a retrieval that hits 90 percent in testing fails in production on documents nobody has maintained. How to introduce coding agents into a team that still has to answer for its code. What a security review wants to see from an LLM system that has no deterministic behaviour.
Wir haben diese Fragen nicht recherchiert, sondern beantworten müssen. Das ist der Unterschied, den wir anbieten: Wir kennen die Stellen, an denen es klemmt, bevor Sie dort ankommen, und wir sagen Ihnen auch, welche davon Sie getrost ignorieren können. We didn't research these questions, we had to answer them. That is the difference we offer: we know the places where it gets stuck before you get there, and we will also tell you which of them you can safely ignore.
Vier Felder, in denen wir selbst gebaut haben, bevor wir beraten.Four fields we built in ourselves before we advised in them.
Agents & das Zeitalter des Vibe CodingAgents & the Age of Vibe Coding
Typisch: Lizenzen sind verteilt, die Nutzung stagniert bei zwanzig Prozent, und niemand kann sagen, ob die Sache etwas bringt. Oder umgekehrt, die Teams sind begeistert und das Review kommt nicht mehr nach. Wir arbeiten an Ihrer Codebasis mit Ihren Entwicklern, statt zu schulen: welche Aufgaben sich lohnen, wie man Kontext bereitstellt, wo man Agents bewusst nicht einsetzt.Typical: licences are handed out, usage stalls at twenty percent, and nobody can say whether the thing pays off. Or the reverse, the teams are enthusiastic and review can no longer keep up. We work on your codebase with your developers rather than running training: which tasks are worth it, how to supply context, and where deliberately not to use agents.
- Rollout-Plan mit Metriken, die nicht nur Aktivität messenRollout plan with metrics that measure more than activity
- Zwei bis drei Wochen Pair-Programming in Ihren TeamsTwo to three weeks of pair programming inside your teams
- Review-Regeln und Repo-Setup für agentischen CodeReview rules and repo setup for agentic code
RAG & Plattform-ArchitekturRAG & Platform Architecture
Typisch: Der Prototyp hat begeistert, die Pilotgruppe ist ernüchtert, und die Diskussion dreht sich um Modelle, obwohl das Problem im Retrieval liegt. Wir bauen zuerst ein Evaluationsset aus echten Nutzerfragen, damit «es antwortet manchmal falsch» zu einer Zahl wird, die man verbessern kann. Danach die Architektur: Chunking, Berechtigungen bis auf Dokumentebene, Monitoring, Prompt-Injection-Abwehr.Typical: the prototype impressed, the pilot group is disillusioned, and the discussion revolves around models although the problem sits in retrieval. We first build an evaluation set from real user questions, so that "it sometimes answers incorrectly" becomes a number you can improve. Then the architecture: chunking, permissions down to document level, monitoring, prompt-injection defence.
- Evaluationsset und Testpipeline, die bei Ihnen bleibenEvaluation set and test pipeline that stay with you
- Referenzarchitektur für Azure, GCP oder AWSReference architecture for Azure, GCP or AWS
- Security-Review inkl. Prompt-Injection-HärtungSecurity review incl. prompt-injection hardening
Governance, Compliance & RisikoGovernance, Compliance & Risk
Typisch: Der Use Case ist fertig, aber die Freigabe hängt seit Wochen zwischen Risk, Security und Datenschutz, weil unklar ist, wer entscheiden darf. Wir klären die Zuständigkeiten und klassifizieren Use Cases so, dass die grosse Mehrheit ohne Gremium durchläuft und nur die wenigen heiklen wirklich geprüft werden. Sie erhalten Dokumente, die einem Audit standhalten, aber kurz genug sind, dass Teams sie lesen.Typical: the use case is ready, but sign-off has been stuck for weeks between risk, security and data protection because it is unclear who may decide. We settle the responsibilities and classify use cases so that the large majority passes without a committee and only the few sensitive ones are genuinely reviewed. You get documents that survive an audit but are short enough that teams actually read them.
- Risikoklassifizierung mit klaren EntscheidungsrechtenRisk classification with clear decision rights
- AI-Policy und Nutzungsrichtlinien, revisionsfähigAI policy and usage guidelines, audit-ready
- Freigabeprozess vom Use Case bis zur ProduktionApproval process from use case to production
Swiss Hosting & SourcingSwiss Hosting & Sourcing
Typisch: «Können wir das in der Schweiz hosten?» kommt im Steering auf, und niemand unterscheidet zwischen dem, was die Regulierung verlangt, und dem, was sich einfach sicherer anfühlt. Der Unterschied kostet oft einen sechsstelligen Betrag pro Jahr. Wir gehen die Anforderungen einzeln durch: Was muss in der Schweiz liegen, was reicht in der EU, wo lohnt sich On-Prem-Inferenz und wo zahlt man für ein gutes Gefühl.Typical: "can we host this in Switzerland?" comes up in steering, and nobody distinguishes between what the regulation demands and what simply feels safer. The difference often costs a six-figure sum per year. We go through the requirements one by one: what must sit in Switzerland, what is fine in the EU, where on-prem inference pays off, and where you are paying for peace of mind.
- Anforderungen getrennt nach «muss», «sollte» und «Symbolik»Requirements separated into must, should and symbolism
- Hosting-Optionen mit Kostenmodell über drei JahreHosting options with a three-year cost model
- Anbieter-Evaluation und VertragsbegleitungVendor evaluation and contract support
Was wir gelernt haben und vertreten.What we have learned and stand for.
Vier Dinge, die wir vor unseren Projekten anders eingeschätzt hätten. Wenn Sie hier widersprechen, haben wir ein gutes Erstgespräch.Four things we would have judged differently before our projects. If you disagree with any of them, we will have a good first conversation.
Coding-Agents verschieben den Engpass, sie lösen ihn nicht auf.Coding agents move the bottleneck, they don't remove it.
Wer Agents ausrollt, produziert plötzlich mehr Code, als das Team reviewen kann. Der Engpass wandert vom Schreiben zum Verstehen und Verantworten. Teams, die das vorher adressieren (kleinere Diffs, klare Ownership, Tests als Abnahmekriterium statt als Kür), werden tatsächlich schneller. Teams, die es nicht tun, bekommen dieselbe Menge Arbeit in schwerer prüfbarer Form.Roll out agents and you suddenly produce more code than the team can review. The bottleneck moves from writing to understanding and being accountable. Teams that address this beforehand (smaller diffs, clear ownership, tests as an acceptance criterion rather than a nice-to-have) actually do get faster. Teams that don't get the same amount of work in a form that is harder to check.
RAG-Projekte scheitern an den Dokumenten, nicht am Modell.RAG projects fail on the documents, not on the model.
Der Anteil der Arbeit, der auf Modellwahl und Prompting entfällt, ist klein. Der grosse Teil ist unangenehm: veraltete Dokumente, die niemand für ungültig erklärt, drei Versionen derselben Weisung, Berechtigungen, die im Quellsystem an Ordnern hängen statt an Inhalten. Ein Evaluationsset aus echten Nutzerfragen zeigt das in zwei Wochen. Ohne dieses Set diskutiert man ein Jahr über Embeddings.The share of the work that goes into model choice and prompting is small. The bulk of it is unpleasant: outdated documents nobody has declared invalid, three versions of the same directive, permissions that hang off folders in the source system rather than off content. An evaluation set built from real user questions surfaces this in two weeks. Without that set, you will spend a year arguing about embeddings.
Was Projekte aufhält, ist fast nie das Nein. Es ist das fehlende Ja.What holds projects up is almost never the no. It is the missing yes.
In den seltensten Fällen verbietet jemand einen Use Case. Viel häufiger findet sich niemand, der ihn freigeben darf, weil die Zuständigkeit zwischen Risk, Security, Datenschutz und Fachbereich nie geklärt wurde. Die wirksamste Governance-Massnahme ist deshalb meist banal: eine Risikoklassifizierung, die festlegt, wer bei welcher Kategorie allein entscheiden darf. Alles andere ist Dokumentation.It is rare for someone to forbid a use case outright. Far more often, nobody can be found who is allowed to approve it, because responsibility between risk, security, data protection and the business was never settled. The most effective governance measure is therefore usually mundane: a risk classification that sets out who may decide alone in which category. Everything else is documentation.
Kaufen ist billiger als bauen, bis Ihre Daten ins Spiel kommen.Buying is cheaper than building, until your data enters the picture.
Infrastruktur kauft man: Vektordatenbanken, Modell-Hosting, Observability. Der Teil, den Anbieter regelmässig unterschätzen, ist die Anbindung an Ihre Systeme, Ihre Berechtigungen und Ihre Datenqualität. Genau dort landen in unseren Projekten die meisten Aufwände, unabhängig davon, was auf dem Lizenzvertrag steht. Wer nur Lizenzkosten vergleicht, vergleicht den kleineren Posten.Buy the infrastructure: vector databases, model hosting, observability. The part vendors routinely underestimate is the connection to your systems, your permissions and your data quality. In our projects that is where most of the effort ends up, regardless of what the licence agreement says. Comparing licence costs alone means comparing the smaller line item.
Drei Wege, mit uns zu arbeiten.Three ways to work with us.
Wir sind zu zweit. Wer die Offerte schreibt, sitzt auch bei Ihnen im Repository. Das begrenzt, wie viele Mandate wir parallel annehmen können, und bestimmt die drei Formate unten.There are two of us. Whoever writes the proposal also sits in your repository. That limits how many engagements we can take in parallel, and it shapes the three formats below.
StandortbestimmungReadiness Assessment
Wir schauen uns an, was Sie gebaut haben: Architektur, Evaluationsergebnisse, Freigabeprozess, Kosten. Sie erhalten ein Dokument mit den Stellen, die Sie aufhalten werden, priorisiert nach Aufwand und Wirkung. Manchmal ist die ehrlichste Antwort, dass Sie uns danach nicht brauchen.We look at what you have built: architecture, evaluation results, approval process, cost. You get a document listing the things that will hold you up, prioritised by effort and impact. Sometimes the most honest answer is that you won't need us afterwards.
2–3 Wochen · Fixpreis2–3 weeks · fixed priceEnablement-ProgrammEnablement Programme
Ein Team, ein echter Use Case, von der Architektur bis zur Abnahme. Ihre Leute bauen, wir sitzen daneben und übernehmen die Teile, die neu für sie sind. Am Ende läuft das System und das Team kann das nächste ohne uns bauen. Das ist das Ziel, nicht der Folgeauftrag.One team, one real use case, from architecture through to sign-off. Your people build, we sit alongside and take on the parts that are new to them. At the end the system runs and the team can build the next one without us. That is the goal, not the follow-up engagement.
2–4 Monate · modular2–4 months · modularSparring auf Stufe FührungExecutive Sparring
Für CTOs, CIOs und Programmleitungen, die jemanden brauchen, der die Technik versteht und nichts zu verkaufen hat: Architektur-Entscheide, Anbieterwahl, Zweitmeinung vor einem grossen Commitment. Meist ein bis zwei Stunden alle zwei Wochen, plus Zugriff, wenn es dringend wird.For CTOs, CIOs and programme leads who need someone who understands the technology and has nothing to sell: architecture decisions, vendor selection, a second opinion before a large commitment. Usually one or two hours every fortnight, plus access when things get urgent.
Retainer · monatlich kündbarRetainer · monthly noticeLeute, die diese Systeme selbst bauen.People who build these systems themselves.
Zwei Gründer, beide mit einem Fuss weiterhin im Produktivbetrieb. Was Sie hier lesen, ist das ganze Team.Two founders, both still with one foot in production. What you read here is the entire team.
Dr. Sascha Jecklin
Mitgründer · Dr. sc. Data ScienceCo-founder · PhD Data ScienceSascha ist Tech Lead Data Science bei einem führenden Schweizer Versicherer und verantwortet dort GenAI-Systeme im Produktivbetrieb, darunter RAG-Backends mit über 360'000 Anfragen pro Jahr und agentische Workflows. Seine Arbeit läuft in beide Richtungen: AI-Systeme entwickeln und Engineering-Teams befähigen, mit AI zu entwickeln. Promotion in Data Science an der Universität Zürich mit Schwerpunkt 3D Computer Vision, elf peer-reviewte Publikationen und ein angemeldetes europäisches Patent. Zuvor Mitgründer und Technical Lead eines MedTech-Startups.Sascha is tech lead data science at a leading Swiss insurer, responsible for GenAI systems in production, including RAG backends handling over 360,000 requests a year and agentic workflows. His work runs in both directions: building AI systems, and enabling engineering teams to build with AI. PhD in data science from the University of Zurich focused on 3D computer vision, with eleven peer-reviewed publications and a pending European patent. Previously co-founder and technical lead of a medtech startup.
Livio Bieri
Mitgründer · Senior Software Engineer & Cloud-ArchitektCo-founder · Senior Software Engineer & Cloud ArchitectLivio baut seit über 15 Jahren produktive Software für Schweizer Unternehmen, vom IoT-Startup bis zum regulierten Grosskonzern. Aktuell entwickelt er GenAI-Tools und Kerninfrastruktur bei einem führenden Schweizer Versicherer. Davor: Cloud-Architektur und Serverless-Systeme auf AWS für Verity und CARU sowie Deep-Learning-Produkterkennung bei Fashwell, das von Apple übernommen wurde. Partner der Software-Boutique Lola.Livio has been building production software for Swiss companies for over 15 years, from IoT startups to regulated enterprises. He currently builds GenAI tools and core infrastructure at a leading Swiss insurer. Before that: cloud architecture and serverless systems on AWS for Verity and CARU, and deep-learning product recognition at Fashwell, which was acquired by Apple. Partner at software boutique Lola.
Einen Tag lang die Fragen stellen, die sonst offen bleiben.A day for the questions that otherwise stay open.
Unser Executive Workshop «Enterprise GenAI in der Praxis»: Agents, RAG, Governance, Cloud-Wahl, Swiss Hosting, Security, Make-or-Buy. Am Nachmittag angewendet auf Ihre Ausgangslage. Maximal 16 Teilnehmende, damit am Ende Ihr Fahrplan steht, nicht unserer.Our executive workshop "Enterprise GenAI in Practice": agents, RAG, governance, cloud choice, Swiss hosting, security, make-or-buy. Applied in the afternoon to your own situation. A maximum of 16 participants, so that by the end the roadmap on the wall is yours, not ours.
Die ehrlichen Antworten vorab.The honest answers, up front.
Wer arbeitet konkret auf unserem Mandat?Who actually works on our engagement?
Seid ihr an einen Cloud-Anbieter oder Hersteller gebunden?Are you tied to a cloud provider or vendor?
Wie geht ihr mit Interessenkonflikten um?How do you handle conflicts of interest?
Macht ihr auch Umsetzung oder nur Konzepte?Do you also implement or only write concepts?
Für wen seid ihr nicht die Richtigen?Who are you not right for?
Bringen Sie Ihre schwierigste GenAI-Frage mit.Bring your hardest GenAI question.
Dreissig Minuten, unverbindlich, ohne Folien. Wenn wir nicht helfen können, sagen wir es Ihnen in den ersten zehn.Thirty minutes, no obligation, no slides. If we can't help, we will tell you within the first ten.
Erstgespräch vereinbarenBook an intro call