Über Chelsea AI Ventures
Die meisten KI-Projekte scheitern zwischen Prototyp und Produktion. Wir liefern funktionierende KI-Systeme in Wochen statt Monaten und bauen gleichzeitig die Fähigkeiten Ihres Teams auf, um Lösungen eigenständig zu pflegen und weiterzuentwickeln.
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.
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.
Connect:
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.
Connect:
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.
Connect:
Unser Produkt-Ökosystem
VeritaMetrics
- Datenschutzorientiertes Tracking
- Verhaltensanalyse
- Individuelle Dashboards
- Plattformintegrationen (in Entwicklung)
KirokuForms
- Drag-and-Drop-Editor
- Human-in-the-Loop-Optionen
- Volle API-Fähigkeit (REST, MCP)
- Sichere Datenerfassung
- Individuelle Branding-Optionen
You x you i
- Market-Fit-Testphase
- Early-Adopter-Programm
- Integration von Nutzerfeedback
- Schnelle Iterationszyklen
Akilima
- Predictive Pricing Optimizer
- Shopify Data & SEO Plugin
- AI-Powered UX Research
- Aegis AI Compliance Monitor
- Optimus Logistics Engine
- Veritas Logic Auditor
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:
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:
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:
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:
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
Geschäftliche Wirkung
Ethische KI
Wissenstransfer
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