AI & Data Science
GenAI eingebettet in die Arbeitsweise Ihrer Teams, betrieben auf einer Infrastruktur, die Sie kontrollieren.
Mehr als ein Chatfenster
Die meisten GenAI-Projekte enden bei einem Chatfenster über den Unternehmensdokumenten. Das ist ein vernünftiger Anfang, aber dort liegt nicht der Mehrwert. Der Nutzen entsteht, wenn GenAI in die tatsächliche Arbeitsweise der Teams eingebettet wird, auf einer Infrastruktur, die das Unternehmen kontrolliert, mit Ergebnissen, die in die bereits genutzten Systeme zurückfliessen.
Deshalb setzen wir dort an, wo Sie heute stehen: bei den Prozessen, die Sie heute betreiben, bei der bestehenden AWS-Umgebung und bei den damit verbundenen Sicherheitsanforderungen. copebit verfügt über die AWS-GenAI-Kompetenz und ist Anthropic-Reseller-Partner. So kann Claude über uns bezogen und zusammen mit dem Rest Ihrer AWS-Umgebung betrieben werden.
Wir können ein gefördertes AI Assessment durchführen, um die Workloads zu identifizieren, bei denen sich GenAI auszahlt, damit das erste Projekt sinnvoll gewählt ist und keine grosse Wette darstellt.
Wo wir stark sind
Enablement, das bleibt
Praxisnahe Workshops für Entwickler zu GenAI-Coding-Tools, mit Prompting, agentischen Workflows und den Grenzen dieser Tools. Wir führen AI-DLC ein, damit KI Teil des Delivery-Lifecycles wird und nicht etwas, das einzelne Entwickler nebenbei nutzen. Für Business-Teams bieten wir Sessions dazu, wo GenAI im Arbeitsalltag sinnvoll eingesetzt werden kann, was ihr anvertraut werden kann und wo weiterhin eine Person gebraucht wird.
Arbeit, die von selbst läuft
Extraktion strukturierter Daten aus PDFs, E-Mails, Ausschreibungsunterlagen und anderen Quellen, die nie für die maschinelle Verarbeitung gedacht waren. Pipelines lesen die Eingabe, klassifizieren sie und übergeben das Ergebnis an die bereits genutzten Systeme. Arbeit, die jemanden bisher Stunden pro Woche gekostet hat, läuft stattdessen im Hintergrund, und die Personen, die sie zuvor erledigt haben, wenden sich Aufgaben zu, die Urteilsvermögen erfordern.
KI, die Ihr CISO freigeben kann
Private Amazon Bedrock Backends, sodass Prompts und Unternehmensdaten im eigenen AWS-Konto bleiben. Ein kontrollierter Katalog an MCP-Servern vor den Nutzern, sodass diese sich mit freigegebenen Tools und Datenquellen verbinden statt mit beliebigen Angeboten aus dem Internet. Und die Grenzen sind klar definiert: was das Modell sieht, wo es läuft und was protokolliert wird.
Starten Sie mit einem geförderten AI Assessment
Wir betrachten die Prozesse, die Sie betreiben, und die AWS-Umgebung, die Sie bereits haben, und finden heraus, wo sich GenAI tatsächlich auszahlt.