Chelsea AI Ventures

Innovationszentrum & Expertise

KI-Beratung

Fachkundige Beratung für KMUs bei der Implementierung und Skalierung von LLM-Technologien mit messbarem ROI.

KI-Bildung

Umfassende Schulungsprogramme und Mentoring zum Aufbau von KI-Kompetenzen in Organisationen.

Startup Hub

Entwicklung innovativer Daten- und KI-Produkte zur Lösung spezifischer geschäftlicher Herausforderungen.

Unser Team

Ben Auffarth

Gründer & Chief Data Officer

KI-Führung & Implementierung im Unternehmensbereich

Mit über 15 Jahren individueller Erfahrung in KI hat Ben missionskritische Systeme entworfen und implementiert, darunter Betrugserkennungsplattformen mit einem Einfluss von 60 Mio. Pfund, Echtzeit-Entscheidungsengines, die täglich über 100.000 Transaktionen verarbeiten, sowie ML-gesteuerte Marketingoptimierung mit 15% ROI-Verbesserungen. Seine Expertise ist in drei Bestseller-Büchern mit Umsätzen von rund $200.000 dokumentiert. Seine Forschung in Computational Neuroscience und maschinellem Lernen sowie sein technisches Schreiben brachten ihm über 500 Zitierungen ein, während seine Branchenerfahrung den Aufbau von Datensystemen, Infrastruktur und Teams von Grund auf umfasst.

Ben hat einen PhD in Informatik von der Königlich Technischen Hochschule (KTH) in Stockholm, wo seine Dissertation "Machine Learning Techniques with Specific Application to the Early Olfactory System" grundlegende Prinzipien für das Verständnis der Informationsverarbeitung in biologischen neuronalen Netzen etablierte. Heute leitet er eine Beratungsfirma, die auf maßgeschneiderte KI-Entwicklung und professionelle Teamverstärkung spezialisiert ist.

Ben Auffarth - Gründer & Chief Data Officer

Minghan Bao

Vertriebsleiter

Technischer Vertrieb & Geschäftsentwicklung

Mit einem Ph.D. in Chemie- und Verfahrenstechnik und Expertise in künstlicher Intelligenz bringt Minghan eine einzigartige technische Perspektive in unsere Kundenpartnerschaften ein. Sein Hintergrund in industriellen KI-Anwendungen ermöglicht es ihm, Kundenherausforderungen schnell zu verstehen und sie mit den richtigen Lösungen zu verbinden.

Vor seinem Einstieg bei Chelsea AI Ventures sammelte Minghan wertvolle Erfahrung bei Industrial Tomography Systems und leitete ein EPSRC-gefördertes Forschungsprojekt zur Kommerzialisierung fortschrittlicher Messtechnologie. Seine Mischung aus technischem Wissen und Geschäftssinn hilft unseren Kunden, hochwertige KI-Möglichkeiten zu identifizieren, die messbare Erträge liefern.

Minghan Bao - Vertriebsleiter

Justin Ju

Junior AI Associate

Projektforschung, Datenvisualisierung

Justin Ju ist Mathematikstudent am Imperial College London und verbindet bei Chelsea AI Ventures starke analytische Fähigkeiten mit praktischem Geschäftssinn. Mit Expertise in mathematischer Modellierung, überwachtem maschinellem Lernen und Datenvisualisierung mit Python und R hilft Justin, komplexe technische Konzepte in Geschäftswert für unsere KMU-Kunden zu übersetzen. Seine Führungserfahrung aus dem Management erfolgreicher Verkaufsveranstaltungen im Young Enterprise-Programm, gepaart mit fließenden Kenntnissen in Englisch, Kantonesisch und Mandarin, ermöglicht es ihm, Lösungen effektiv über diverse Märkte hinweg zu kommunizieren -- besonders wertvoll für Kunden, die KI-Lösungen mit klarem ROI im internationalen Kontext implementieren möchten.

Justin Ju - Junior AI Associate

Saman Shah Hosseini

KI-Engineering-Praktikant

MLOps, Zeitreihen, Lehre

Saman Shah Hosseini ist KI-Engineering-Praktikant bei Chelsea AI Ventures, wo er agentenbasierte und generative KI-Lösungen entwickelt, die reibungslos vom Prototyp in die Produktion übergehen. Als Machine Learning Engineer bei der ATLAS R&D Group lieferte er einen automatisierten ophthalmologischen Testklassifikator, der monatlich Tausende von Klinikergebnissen digitalisiert, Papierverschwendung eliminiert und die Patientenversorgung beschleunigt. Mit einem BEng in Computertechnik und einem laufenden MSc in Künstlicher Intelligenz erforscht Saman LLM-Tooling und KI für Finanzen, angetrieben von der Überzeugung, dass gut entwickelte KI-Agenten intelligentere, nachhaltigere Workflows im großen Maßstab ermöglich können.

Saman Shah Hosseini - KI-Engineering-Praktikant

Unser Produkt-Ökosystem

Entwicklung innovativer Werkzeuge, die unsere Beratungsdienste ergänzen.
VeritaMetrics Logo

VeritaMetrics

Datenschutzorientierte Web-Analytics-Plattform, derzeit in der Beta-Phase. Verwandelt Daten in umsetzbare Erkenntnisse unter Wahrung der Privatsphäre der Nutzer.
  • Datenschutzorientiertes Tracking
  • Verhaltensanalyse
  • Individuelle Dashboards
  • Plattformintegrationen (in Entwicklung)
Visit VeritaMetrics
KirokuForms Logo

KirokuForms

Erstellen Sie Webformulare einfach, sammeln Sie Einsendungen und exportieren Sie Daten. Mit Human-in-the-Loop-Funktionen und vollständiger API-Unterstützung. Eine Komplettlösung für Ihre Formularbedürfnisse.
  • Drag-and-Drop-Editor
  • Human-in-the-Loop-Optionen
  • Volle API-Fähigkeit (REST, MCP)
  • Sichere Datenerfassung
  • Individuelle Branding-Optionen
Visit KirokuForms
You x you i Logo

You x you i

Innovative Plattform für UX/UI-Feedback, derzeit im Market-Fit-Testing mit Early Adopters. Eine einfache Möglichkeit, die Erfahrung Ihrer Kunden auf Ihrer Website zu verstehen und zu verbessern, ohne technische Kenntnisse oder UX-Wissen.
  • Market-Fit-Testphase
  • Early-Adopter-Programm
  • Integration von Nutzerfeedback
  • Schnelle Iterationszyklen
Visit You x you i
Akilima Logo

Akilima

Eine Inkubationsplattform mit verschiedenen Prototypen und Werkzeugen, von prädiktiver Preisgestaltung bis KI-Compliance, die neue Ideen auf dem Markt testet.
  • Predictive Pricing Optimizer
  • Shopify Data & SEO Plugin
  • AI-Powered UX Research
  • Aegis AI Compliance Monitor
  • Optimus Logistics Engine
  • Veritas Logic Auditor
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Veröffentlichte Bücher

Retrieval Augmented Generation, The Seminal Papers

Published: March 2026 | New Release

Principles for architecting reliable and verifiable AI

Retrieval Augmented Generation (RAG) is a standard process for grounding LLM prompts in user-specified content rather than relying only on a model’s training data. RAG has grown from a simple prompt engineering workflow into a sophisticated set of data analysis, storage, and retrieval techniques. Retrieval Augmented Generation, The Seminal Papers explores foundational research papers that explain why RAG works, how it’s built, and what makes it different from other approaches.

Focus areas include:

Retrieval Augmented Generation AI Architecture Verifiable AI

Generative AI with LangChain (2nd edition)

Published: May 2025 | Amazon Bestseller in Programming

Build production ready LLM applications and advanced agents using Python and LangGraph

A practical guide to leveraging LangChain and LangGraph for GenAI implementation, with real-world examples ranging from customer support to data analysis. The 2025 edition features updated code examples and improved GitHub repository.

Focus areas include:

Enterprise-grade LLM application architecture Prompt engineering best practices RAG implementation for knowledge augmentation Custom agent development Production deployment strategies

Machine Learning for Time Series

Published: October 2021 | Industry Standard Reference

Forecast, predict, and detect anomalies with state-of-the-art machine learning methods

Use Python to forecast, predict, and detect anomalies with state-of-the-art machine learning methods. This comprehensive guide covers everything from data preprocessing to advanced models for time-dependent data. The included tutorials range from simple forecasting to complex deep learning architectures for time series analysis.

Focus areas include:

Anomaly detection systems Forecasting methodologies Feature engineering for time-series Deep learning approaches Production deployment patterns Time series preprocessing techniques LSTM and RNN architectures

Artificial Intelligence with Python Cookbook

Published: October 2020 | BookAuthority Best-Seller

Proven recipes for applying AI algorithms and deep learning techniques

Proven recipes for applying AI algorithms and deep learning techniques using TensorFlow and PyTorch. The practical cookbook approach provides ready-to-use solutions for common AI challenges, from computer vision to natural language processing, with complete code examples and detailed explanations of implementation considerations.

Focus areas include:

Deep learning fundamentals Computer vision applications NLP implementation techniques Reinforcement learning Model optimization strategies Transfer learning approaches Hyperparameter tuning

Vorträge & Konferenzen

Moving Beyond Statistical Parrots: LLMs and Their Tooling

ODSC 2024, Data Science Week Amsterdam

Focus: Open-Source-LLMs und Unternehmensimplementierung

Time-Series in Python -- Preprocessing and ML

ODSC 2022

Focus: Machine-Learning-Techniken für Zeitreihendaten

Strategic AI Implementation

Data & Analytics Summit EU 2022

Focus: KI-Strategie und Implementierungs-Roadmaps für Unternehmen

Future of Data Science and LLMs

PyData London 2023

Focus: Podiumsdiskussion über Open-Source-KI-Technologien

Unsere Werte

Technische Exzellenz

Wir halten in allem, was wir tun, die höchsten Standards technischer Sorgfalt ein, bleiben an der Spitze der KI-Entwicklungen und konzentrieren uns dabei auf praktische Anwendungen.

Geschäftliche Wirkung

Wir messen Erfolg am greifbaren Geschäftswert, den unsere Lösungen liefern, nicht nur an technischen Kennzahlen oder Implementierungsmeilensteinen.

Ethische KI

Wir sind der verantwortungsvollen KI-Entwicklung verpflichtet und berücksichtigen ethische Auswirkungen, fördern Fairness, Transparenz und Erklärbarkeit in unserer gesamten Arbeit.

Wissenstransfer

Wir glauben daran, Kundenkompetenzen aufzubauen, unser Wissen zu teilen und Ihr Team zu befähigen, auch nach Beendigung unseres Engagements erfolgreich mit KI zu arbeiten.

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Lassen Sie uns besprechen, wie unser Team und unsere Produkte Ihrer Organisation zum Erfolg verhelfen können.