Häufig gestellte Fragen

IWIS entwickelt digitale Produkte für konkrete Geschäftsanforderungen: Webportale, mobile Apps, Automatisierungs- und BI-Analytik-Systeme sowie E-Commerce-Plattformen. Außerdem bieten wir Consulting-Leistungen an, wenn zunächst geklärt werden muss, in welche Richtung es gehen soll und ob überhaupt etwas entwickelt werden sollte.

Zu unseren Kunden zählen internationale Marken, Einzelhandel, Produktionsunternehmen und sogar der öffentliche Sektor. In jedem Projekt tauchen wir tief in den Geschäftskontext ein und finden die optimale Lösung.

AI-рішення для бізнесу — це система, яка навчається на даних компанії та бере на себе рішення або дію, що раніше вимагала людини: спрогнозувати попит, оцінити ризик відтоку клієнта, класифікувати звернення, підібрати рекомендацію, знайти відповідь у корпоративних документах.

Штучний інтелект для бізнесу відрізняється від звичайної автоматизації тим, що працює не за жорстко прописаним правилом, а за закономірністю, виведеною з історичних даних.

In Kyjiw, aber das Team ist verteilt, und die meisten Prozesse sind längst ohne Bindung an eine Stadt oder ein Büro aufgebaut. Unsere Kunden sitzen in der Ukraine, Europa, den USA und Kanada — mit allen arbeiten wir ohne Qualitätsverlust in der Kommunikation und passen lediglich den Rhythmus an die Zeitzone an.

AI автоматизація найшвидше дає ефект на повторюваних операціях, які не зводяться до простого правила: обробка та перевірка документів, класифікація й маршрутизація звернень, підготовка та нормалізація даних, формування типових текстів.

Там, де процес описується чіткими умовами, дешевше спрацює класична автоматизація бізнес-процесів. Ми розділяємо ці два шари: AI бере на себе саме той крок, де потрібне «розуміння» тексту, документа чи поведінки.

Im Jahr 2017. Wir haben über 90 Projekte in Branchen umgesetzt, die auf den ersten Blick wenig gemeinsam haben. Doch jedes Mal stand dieselbe Kernfrage vor uns: Wie sorgt man dafür, dass Technologie eine reale Geschäftsaufgabe löst? Unsere Erfahrung ermöglicht es uns, uns schnell in neue Kontexte einzuarbeiten und die Zeit des Kunden nicht zu verschwenden.

AI-аналітика даних застосовується там, де обсяг інформації перевищує можливості ручного розбору: пошук закономірностей у транзакціях, поведінкова кластеризація клієнтської бази, виявлення аномалій, перевірка бізнес-гіпотез на історичних даних.

У проєкті для Планети Кіно ML-алгоритми розклали базу на поведінкові кластери за даними понад року транзакцій, а результати перевірялися разом із маркетинговою командою через глибинні інтерв’ю.

Überwiegend im B2B-Segment: Finanzen, Einzelhandel, Produktion, Distribution, Pharma, E-Commerce, Medien und öffentliche Einrichtungen. Zu unseren bisherigen Kunden gehören: British American Tobacco, Planeta Kino, GoodWine, Helen Marlen, Skarbnytsia, Nazovni.Online. Wir fühlen uns in großen Unternehmensprojekten mit komplexer Infrastruktur genauso wohl wie im Mittelstand, wo Geschwindigkeit und ein klarer Fokus auf Ergebnisse zählen.

Предиктивна аналітика — це прогноз майбутніх подій на основі історичних даних: попиту, продажів, завантаження, залишків, ймовірності відтоку клієнта. На відміну від звичайної звітності, яка описує минуле, прогнозна аналітика дає час на дію.

Практичний приклад: для групи компаній «Нові Продукти» ансамблева ML-модель прогнозує обсяги виробництва з точністю понад 80%. Компанія перейшла від реакції на дефіцит чи надлишок постфактум до планування обсягів завчасно.

Wenn ein klares Verständnis der Aufgabe vorliegt, starten wir innerhalb weniger Tage — sobald die Schlüsselparameter festgelegt sind, wird das Team gebildet und die Discovery-Phase beginnt. Wenn die Anfrage noch Gestalt annimmt, beginnen wir damit, gemeinsam zu klären, was getan werden muss und in welcher Reihenfolge.

Так, і саме це робить рішення робочим. Інтеграція AI виконується через REST API, черги повідомлень, вебхуки або пряме підключення до сховища даних — залежно від вашої інфраструктури.

Приклад із практики: у Планеті Кіно оцінка ризику відтоку передається в Salesforce Marketing Cloud, і користувач отримує повідомлення, адаптоване під його рівень ризику. Так само прогнози можуть потрапляти в ERP для планування виробництва або в BI-звітність.

In der Regel mit einem Gespräch. Ein kurzer Call oder ein kostenloser Workshop, in dem wir gemeinsam die Aufgabe und den Geschäftskontext analysieren. Das weitere Vorgehen hängt von der Anfrage ab: eine einmalige Beratung, ein Audit der bestehenden Lösung oder ein vollständiger Entwicklungsstart.

Ungefähr sieht es so aus: Kennenlernen und Besprechung der Details → Kontextanalyse → Abstimmung des Kooperationsformats → bei Bedarf Unterzeichnung eines NDA → Start gemäß dem vereinbarten Plan.

Uns ist wichtig, dass beide Seiten verstehen, was passiert, bevor irgendeine Arbeit beginnt.

Так, розробка AI рішень під конкретні процеси компанії — основний формат нашої роботи. Кастомні AI рішення потрібні тоді, коли готовий сервіс не враховує специфіки бізнесу.

Показовий випадок — GoodWine: клієнт планував використати готовий рекомендаційний сервіс, але під час тестування виявилося, що модель не бере до уваги залишки товарів на складі. Власна модель, яка поєднала поведінкові та логістичні фактори, дала +5% до середнього чека та +10% до ротації запасів.

Zu Beginn vereinbaren wir nicht nur den Arbeitsumfang, sondern auch Erfolgsmetriken, Verantwortungsbereiche und den Kommunikationsrhythmus. Für jedes Projekt wird ein Team mit relevanter Erfahrung zusammengestellt. Während der Arbeit gibt es regelmäßige Meetings und Berichte, jeder wichtige Punkt wird dokumentiert. Wenn sich etwas ändert, starten wir einen gesteuerten Umplanungsprozess.

Потрібна історія подій, які ви хочете прогнозувати або класифікувати: транзакції, звернення, замовлення, показники виробництва, поведінка користувачів. Важливий не лише обсяг, а й глибина періоду та повнота фіксації.

Стан даних майже завжди виявляється окремою задачею. У кейсі «Нових Продуктів» частина торгових точок не фіксувала нульові залишки, і система плутала відсутність продажів із відсутністю попиту — методи апроксимації виправили це викривлення й суттєво покращили прогноз. Тому впровадження AI ми починаємо з аудиту даних, а не з вибору моделі.

Google Meet, E-Mail, Messenger und Jira für das Task-Tracking. Wenn der Kunde bereits ein eigenes System hat — kein Problem, wir integrieren uns. Falls nicht, schlagen wir ein passendes Format vor und erklären, wie es funktioniert. Der Kunde weiß jederzeit, in welcher Phase sich das Projekt befindet und was als Nächstes passiert.

Строк залежить від стану даних і від того, скільки систем зачіпає інтеграція. Для орієнтира — реальні строки наших проєктів: модель прогнозування відтоку для Edenred зайняла 5 місяців, аналітика та модель відтоку для Планети Кіно — 8 місяців, прогнозування виробництва для «Нових Продуктів» і рекомендаційна система для GoodWine — по 12 місяців разом із впровадженням.

Перевірити гіпотезу на PoC зазвичай можна значно швидше. Точну оцінку даємо після аудиту даних і фіксації обсягу першого етапу.

Wenn sich während der Arbeit Prioritäten verschieben oder neue Anforderungen auftauchen, bewerten wir zunächst, wie sich das auf Zeitplan, Budget und den aktuellen Arbeitsumfang auswirkt.

Danach entscheiden wir gemeinsam mit dem Kunden, was jetzt ergänzt werden sollte und was besser in die nächste Phase verschoben wird. So zerfällt das Projekt nicht bei jeder neuen Idee, und Änderungen bleiben steuerbar.

Так, і для більшості задач це найрозумніший старт. PoC перевіряє одну річ: чи є в даних сигнал, достатній для потрібної точності. Це дає рішення про подальші вкладення на фактах, а не на очікуваннях.

Такий підхід ми застосовуємо системно. Перша версія моделі для «Нових Продуктів» була побудована на обмеженому наборі ознак ще на етапі тендера і, попри простоту, показала найвищу точність серед усіх учасників. Повноцінна ансамблева модель розроблялася вже після підтвердження гіпотези.

Das erste Treffen ist ein offenes Gespräch. Wir stellen Fragen zum Geschäftskontext, zu aktuellen Problemen und zum erwarteten Ergebnis, Sie erzählen von Ihrer Vision. Am Ende haben beide Seiten ein Verständnis dafür, wie die Aufgabe angegangen werden sollte.

Wir können einen Tech-Stack oder eine Architektur empfehlen, eine Orientierung zu Budget und Zeitrahmen geben und Umsetzungsvarianten vorschlagen. Wenn Ihre Anfrage außerhalb unseres Kompetenzbereichs liegt, sagen wir das immer offen.

Так. Після запуску модель потребує супроводу: якість прогнозів контролюється, а сама модель перенавчається на нових даних, бо поведінка клієнтів і ринок змінюються.

Масштабування зазвичай іде двома шляхами: розширення на суміжні задачі та категорії — у «Нових Продуктах» перша модель стала фундаментом для інших товарних напрямів — або підключення нових каналів і систем, як у Планеті Кіно, де рекомендації працюють одночасно в push, email і мобільному застосунку.