Keine Piloten ohne Wirkung. Tenten AI verbindet Strategie, Modelle, Daten und Systeme zu produktiven Workflows, die dort laufen, wo die Arbeit passiert.
Strategen, ML Engineers und Plattformbetreiber arbeiten im selben Takt. Keine Übergaben zwischen Dienstleistern; von POC zu Produktion in Wochen.
Delivery-Modell ansehenFür regulierte, großskalige Abläufe entwickeln und integrieren wir Muster, die messbare operative Kennzahlen bewegen.
Domänenspezifische Assistenten für Triage, Prüfung und Entscheidungsunterstützung, eingebettet in bestehende Tools mit Zitaten, Audit-Trails und menschlicher Freigabe.
Extraktion und Klassifizierung für Kredite, Claims, KYC und Verträge, vor Go-live gegen die Qualität Ihrer Analysten getestet.
Echtzeitprüfung auf Montagelinien und Feldanlagen, trainiert auf Ihren Fehlerbildern, am Edge betrieben und laufend überwacht.
Nachfrage-, Churn-, Risiko- und Kapazitätsmodelle, auf Ihre Betriebslogik abgestimmt und in Entscheidungspunkte integriert.
“Vor Tenten haben wir zwei Big-Four-Firmen und drei Spezialanbieter getestet. Nur Tenten übernahm Modell, Integration und On-Call und brachte den ersten Use Case in sechs Wochen in Produktion.”
In sechs Branchen haben wir KI in Produktion gebracht. Unterschiedliche Vorgaben, ein Modell: Strategie, Engineering und Deployment aus einer Hand.
Branchen-Playbooks ansehenKreditprüfung, Claims-Triage, KYC und Fraud mit Audit-Trails, Modellkarten und On-Call ab Tag eins.
Triage-Copiloten, Aufnahmezusammenfassungen und Dokumentationsassistenten, gebaut um klinische Workflows und Datenschutz.
Edge-basierte Fehlererkennung und Predictive Maintenance, zentral überwacht ohne internes ML-Team.
Produktanreicherung, Nachfrageprognosen und Shopping-Assistenten im Markenton über Web, App und Contact Center.
Routenoptimierung, Dokumentenautomatisierung und Fahrerassistenz für bessere Termintreue.
Diagnose-Copiloten, Teileempfehlungen und Wartungsprognosen für OEM- und Händlersysteme.
Die Kreditprüfung ging von vier Analystentagen auf unter eine Stunde, inklusive Audit-Trail und Richtlinienzitaten. Risk gab in Woche sechs frei.
Der Triage-Copilot lief nach sieben Wochen in drei Krankenhäusern, mit sieben Sprachen und klinischer Review-Schleife.
Edge Vision QA senkte den Fehlerdurchschlupf in zwei Werken um mehr als die Hälfte. Tenten betrieb Modell und On-Call.
Was Enterprise-Teams typischerweise nach dem ersten produktiven Tenten AI Use Case sehen.
Outcomes ansehenBringen Sie einen realen Workflow mit. Wir gehen mit Kandidat, Aufwandsschätzung und 6-8-Wochen-Plan heraus.
NPS 73 in Enterprise-Projekten. Produktive KI in Wochen, Support über Jahre.
Tenten kam mit Engineers in die Discovery, nicht nur mit Folien. Sechs Wochen später lief ein Pilot produktiv.
Die MLOps-Praxis ist der Unterschied: Modellkarten, Eval-Suiten und echter On-Call.
Edge Vision QA in zwei Werken nach sieben Wochen, Werk für Werk ausgerollt, eine Konsole.
Procurement war nervös wegen eines kleineren Partners. Drei Quartale später hatten sie die Big-Four-Arbeit überholt.
Die klinische Review-Schleife ist kein Häkchen, sondern das Systemdesign.
Bei Tenten scopen und liefern dieselben Leute. Das hatte ich so noch nicht erlebt.
Marktverschiebungen, Deployment-Muster und Feldnotizen aus echten KI-Projekten.
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Netzwerke
MarkenstrategieBringen Sie einen echten Workflow mit. Wir liefern Strategie, ML Engineering und Produktionsbetrieb in einem Delivery-Vertrag.