Chelsea AI Ventures Produktions-KI, die Ihr Team betreiben kann, auf Basis Ihrer Daten.
Die meisten KI-Piloten kommen nie über die Demo hinaus. Bei uns beginnt es mit einem vierwöchigen Proof of Concept zum Festpreis, der mit einem gemessenen Go oder No-Go endet. Danach bauen wir das System in Ihrer Cloud oder auf Ihrer eigenen Hardware, sodass Ihnen die Modelle, die Daten und die laufenden Kosten gehören. FinTech, HR-Tech, Reise und mehr.
Ergebnisse aus Produktionssystemen
Zahlen aus vier Kundensystemen, die wir gebaut und in Betrieb genommen haben. Jede ist in unseren Fallstudien vollständig dokumentiert, samt Messmethode.
£3.2M
Jährlich verhinderte Betrugsverluste
92%
Betrug verhindert
22%
Höhere Konversionsrate
100k+
Kreditentscheidungen pro Tag
Unternehmen, mit denen wir gearbeitet haben
Mehr Umsatz mit datengetriebenen Strategien von Chelsea AI. Namhafte Unternehmen ausgewählter Branchen vertrauen auf uns.
Was beim letzten Projekt schiefging, und was hier anders läuft
Die Beschwerden unten hören wir in Erstgesprächen und lesen sie in den Praktikerforen, in den Worten, die dort fallen. Daneben steht, wie wir arbeiten, damit es nicht wieder passiert.
- Das letzte Projekt
Die Demo war beeindruckend. Achtzehn Monate später ist sie immer noch eine Demo.
Dieses Ein Proof of Concept, der mit einer Entscheidung endetVier Wochen, Festpreis, und ein schriftliches Go oder No-Go mit den Messungen dahinter. No-Go ist ein echtes Ergebnis, es ist vorgekommen, und der Kunde hat den Bericht behalten.
So laufen die ersten sechs Wochen - Das letzte Projekt
Niemand hat aufgeschrieben, was es bringen sollte, also kann niemand sagen, ob es das getan hat.
Dieses Eine Baseline und ein Schwellenwert vor der ersten Zeile CodeWir schreiben auf, was der Prozess heute leistet, welche Zahl als Erfolg zählt und wer das abnimmt. Daran wird das System gemessen, bevor jemand eine Schlussfolgerung zieht.
92 % des Betrugs blockiert bei 0,7 % Fehlalarmen, gemessen - Das letzte Projekt
Es funktioniert in etwa 80 % der Fälle, also vertraut ihm niemand, und einmal hat es vor einem Kunden etwas erfunden.
Dieses Gemessen, bevor man ihm vertraut, und mit weniger SpielraumJedes System bekommt ein Evaluationsset aus bekannten Eingaben und erwarteten Ausgaben. Wir beschneiden die Autonomie so lange, bis die verbleibende Streuung akzeptabel ist, mit menschlicher Freigabe für alles Unumkehrbare.
Wie wir Agenten zuverlässig machen - Das letzte Projekt
Der Proof of Concept lief auf handverlesenen Datensätzen. In der Produktion traf er auf das echte Data Warehouse, und das Budget verdoppelte sich.
Dieses Die Daten werden gezählt, bevor der Preis genannt wirdDer schriftliche Scope nennt die Tabellen, die gelabelten Beispiele und wer den Zugriff verantwortet. Wenn die Datenbereinigung der Hauptteil der Arbeit ist, steht das im Angebot, und die Meilensteine hängen am Zustand der Daten statt an Kalenderdaten.
Data Engineering und KI-Readiness - Das letzte Projekt
Die Berater sind weg. Sechs Monate später kann niemand im Haus ändern, was sie gebaut haben.
Dieses Ihr Team von der ersten Woche an dabeiEntweder bauen Ihre Entwickler das System mit wöchentlichen Architektur-Reviews, oder wir bauen es und übergeben Code, Dokumentation und das Verfahren zum Nachtrainieren, mit Schulung für die Menschen, die es betreiben werden.
Fractional Head of AI - Das letzte Projekt
Die API-Rechnung wuchs mit jedem Nutzer, und die Daten gingen irgendwohin, wo die Compliance nicht hinsehen konnte.
Dieses Ihre Cloud, Ihre Hardware, Ihre RechnungBetrieben in Ihrem Account, in einer Private Cloud oder auf Ihren eigenen Servern, mit einem souveränen Modell, das Ihnen gehört. Eine feste Fähigkeit wird jedes Jahr günstiger, ein tokenbasiertes Frontier-Modell nicht, und mit Ihren Daten wird für niemanden sonst trainiert.
90-fach geringere Latenz auf den CPU-Servern des Kunden
Wie häufig das letzte Projekt ist, aus drei veröffentlichten Erhebungen:
-
95%
der generativen KI-Piloten in Unternehmen zeigten keinen messbaren Effekt auf die Gewinn-und-Verlust-Rechnung
MIT NANDA, State of AI in Business 2025 -
46%
der KI-Proofs-of-Concept wurden 2025 im Durchschnitt vor der Produktion eingestellt
S&P Global Market Intelligence, 2025 -
77%
der britischen Unternehmen, die KI nutzen, berichten keine messbare Umsatzveränderung
DSIT AI Adoption Research, 2026
Die Fragen, die wir an jedes Angebot stellen, auch an unser eigenes, haben wir als Checkliste aufgeschrieben, die Sie vor jeder Freigabe nutzen können. Zehn Fragen vor der Freigabe eines KI-Piloten
Wo stehen Sie gerade?
So beginnt es meistens. Wählen Sie, was Ihrer Woche am nächsten kommt.
-
Wir glauben, das könnte funktionieren, brauchen aber einen Nachweis, bevor das Budget freigegeben wird.
Ein Proof of Concept zum Festpreis in 3 bis 4 Wochen, auf unserer Infrastruktur gebaut, damit Ihre IT-Sicherheitsprüfung nicht auf dem kritischen Pfad liegt. Am Ende steht eine Go/No-Go-Entscheidung mit den Messwerten dahinter.
Validierungsphase -
Wir wollen Sie als Kopf des Projekts, für die Architektur und die Führung unseres Teams.
Wöchentliche Architektur- und Review-Termine. Ihre Entwickler bauen, wir verantworten die technischen Entscheidungen, und das Wissen bleibt bei Ihnen.
Fractional CDO und Beratung -
Der Zeitplan muss zum Budget passen. Wir brauchen etwas Greifbares mit klaren Meilensteinen.
Zwei-Wochen-Meilensteine mit einer lauffähigen Demo bei jedem. Deployment auf AWS oder GCP, mit privater VPC und On-Premise, wo die Daten bleiben müssen.
Entwicklung und Umsetzung
Vom ersten Gespräch bis zu einem messbaren Ergebnis
Wie die ersten sechs Wochen aussehen und was jeder Schritt kostet, bevor Sie sich für den nächsten entscheiden.
- Tag 0 Ein 30-minütiges Gespräch
Sie schildern das Problem. Wir sagen Ihnen, ob wir helfen können, und sagen es deutlich, wenn nicht.
Unverbindlich - Innerhalb einer Woche Ein schriftlicher Scope
Was wir bauen würden, was es von Ihnen braucht, und ein Festpreis. Oder eine kurze Notiz, dass sich das nicht lohnt.
- Woche 1 bis 4 Validierung
Ein Proof of Concept mit wöchentlichen Meilensteinen, auf unserer Infrastruktur gebaut, damit eine IT-Sicherheitsprüfung nicht auf dem kritischen Pfad liegt.
Festpreis - Ende Woche 4 Go oder No-Go
Eine Entscheidung mit den Messwerten dahinter. No-Go ist ein echtes Ergebnis und ist schon vorgekommen.
- Danach: wir bauen es
Wir schreiben es, integrieren es und bringen es auf Ihrer Infrastruktur in den Produktivbetrieb.
- Zwei-Wochen-Meilensteine mit einer lauffähigen Demo bei jedem
- AWS, GCP, private VPC oder On-Premise, wo Datensouveränität es verlangt
- Das Risiko tragen beide Seiten
- Oder: Ihr Team baut es
Wir entwerfen die Architektur und prüfen jeden Sprint. Ihre Entwickler schreiben den Code und behalten das Wissen.
- Begleitung und Reviews Sprint für Sprint
- Wissenstransfer an Ihr Team
- Wöchentlicher Takt mit klaren Verantwortungsgrenzen
Warum wir bauen statt zu konfigurieren
Drei Dinge, die ein maßgeschneidertes System leistet und ein Abonnement nicht. Jedes davon ist an einem Kundensystem gemessen und ausführlich dokumentiert.
- <300ms Schnell genug, um in der Transaktion zu laufen
Ein Modell für genau eine Aufgabe läuft im Request, nicht danach. Die Decision Engine bewertet über 100.000 Kreditentscheidungen pro Tag in unter 300 Millisekunden.
Decision Engine in Echtzeit - 3,2 Mio. £ Auf Ihren Daten trainiert, nicht auf dem Durchschnitt
Betrugsmuster sind unternehmensspezifisch. Ein Modell auf der eigenen Transaktionshistorie eines Kunden verhinderte 3,2 Mio. £ Verlust pro Jahr, bei 0,7 % fälschlich markierten legitimen Transaktionen.
Betrugserkennung im Unternehmen - Ihres Modell, Daten und Kosten bleiben bei Ihnen
Deployment in Ihrer Cloud, Ihrer privaten VPC oder auf Ihrer eigenen Hardware. Kein Dritter hält die Daten. Eine feste Leistungsstufe wird pro Jahr 5- bis 10-mal günstiger; der Betrieb des jeweils aktuellen Spitzenmodells 3- bis 18-mal teurer.
KI-Sicherheit und Deployment
Worauf wir aufbauen
Wir arbeiten im modernen Daten- und KI-Stack statt in der Variante eines einzelnen Anbieters. AWS ist die einzige formale Partnerschaft, die wir halten; Google Cloud ist unsere bevorzugte Plattform, und alles andere hier ist ein Werkzeug, das wir täglich nutzen.
Cloud
- AWS Partner
- Google Cloud
- On-Premise und private VPC
LLM- und Agenten-Engineering
- Anthropic
- LangChain
- LangGraph
- LlamaIndex
Modellierung und Training
- PyTorch
- TensorFlow
- TFX
Datenplattform
- dbt Labs
- Fivetran
- Apache Airflow
Analytik
- Maßgeschneiderte Analyse- und Audit-Werkzeuge
Ein Werkzeug hier zu nennen heißt, dass wir damit Systeme in den Produktivbetrieb gebracht haben, nicht dass wir es weiterverkaufen. AWS Partner ist ein formaler Status; der Rest sind die Werkzeuge, zu denen wir greifen, und wir nutzen Ihre, wo Sie bereits welche haben.
Wir gehen in jeder Branche in die Tiefe. Reisen zum Beispiel.
Für Reiseveranstalter heißt das: Reiseplan-Entwürfe, Anfragen-Triage, Nachfrageprognosen und Marketing-Attribution, wobei Ihr Team die Modelle besitzt. Die gleiche Tiefe bringen wir in FinTech, HR-Tech und darüber hinaus.
KI für Reisen ansehen → · Unsere Leistungen → · Fallstudien ansehen →
Technische Expertise, der Sie vertrauen können
Unsere maßgeschneiderten Lösungen werden durch tiefgreifendes technisches Wissen gestützt, dokumentiert in Publikationen von unserem Firmenchef
Bevor Sie das Gespräch buchen
Sechs Fragen, die uns vor einem Erstgespräch gestellt werden, beantwortet so, wie wir sie im Gespräch beantworten.
Was kostet ein Proof of Concept?
Einen Festpreis für einen gemeinsam vereinbarten Scope, schriftlich innerhalb einer Woche nach dem Erstgespräch. Der Scope bestimmt die Zahl, deshalb gibt es hier keine Preisliste: schreiben Sie uns oder buchen Sie ein Gespräch. Sie zahlen pro zweiwöchigem Meilenstein und können bei jedem aussteigen.
Wie lange dauert es, bis etwas läuft?
Ein schriftlicher Scope innerhalb einer Woche. Ein funktionierender Proof of Concept bis Ende der vierten Woche, mit einem Meilenstein pro Woche auf dem Weg dorthin. Nach der Go-Entscheidung zweiwöchige Meilensteine, jeder mit einer Demo, die Sie nutzen können.
Was, wenn es nicht funktioniert?
Dann erfahren Sie es in Woche vier statt in Monat acht. Der No-Go-Bericht sagt, warum, was sich ändern müsste und was stattdessen zu tun ist. Das ist vorgekommen, und der Kunde hat den Bericht und die Datenarbeit behalten.
Unsere letzten Berater sind weg, und niemand konnte betreiben, was sie gebaut haben. Was ist hier anders?
Zwei Arbeitsweisen, und beide lassen das Wissen bei Ihnen. Ihre Entwickler bauen es, und wir prüfen jeden Sprint, oder wir bauen es und übergeben Code, Dokumentation und das Verfahren zum Nachtrainieren, mit Schulung für die Menschen, die es betreiben werden. Die Person, mit der Sie im Erstgespräch sprechen, ist die Person, die den Code schreibt.
Warum keine große Beratung oder ein Offshore-Team?
Sie sprechen mit den Menschen, die den Code schreiben: ein kleines Team, geführt von einem Direktor mit Promotion und veröffentlichten Büchern über generative KI, MLOps und Zeitreihen. Es gibt keine Account-Ebene, keine Bank aus Junioren und keine Übergabe zwischen der Person, die verkauft, und der Person, die baut.
Arbeiten Sie auch außerhalb Londons?
Ja. Wir sitzen in London und arbeiten remote im gesamten Vereinigten Königreich und in Europa. Wo der Datenschutz verlangt, dass Daten die Jurisdiktion nicht verlassen, betreiben wir das System in einer Private Cloud oder auf Infrastruktur, die Sie hosten, in dem Land, das Sie wählen.
Bringen Sie das Projekt mit, das feststeckt
Ein 30-minütiges Gespräch mit Ben Auffarth. Sie beschreiben das Problem; wir sagen Ihnen, ob wir helfen können, und sagen es klar, wenn nicht.