Wie wir arbeiten und warum das einen Unterschied macht
Lunepraxor entstand aus der Überzeugung, dass intelligente Systeme mehr sein sollten als bloße Rechenwerkzeuge.
Seit mehreren Jahren entwickeln wir KI-Lösungen, die echte Geschäftsprobleme verstehen. Nicht jede Entscheidung braucht maschinelles Lernen – aber wenn Daten komplex werden und menschliche Intuition an Grenzen stößt, bieten wir durchdachte Systeme an. Unsere Projekte reichen von Risikoanalysen bis zu Prozessoptimierungen in mittelständischen Betrieben.
Drei Säulen unserer Arbeit
Was uns auszeichnet, sind nicht spektakuläre Versprechen, sondern verlässliche Methoden.
Präzise Datenanalyse
Wir beginnen mit der Frage: Welche Daten haben Sie wirklich? Viele Unternehmen sammeln Informationen, nutzen sie aber kaum. Unsere Analysen schaffen Klarheit über Muster, die im Tagesgeschäft untergehen.
Anpassbare KI-Modelle
Standardlösungen passen selten perfekt. Wir entwickeln Systeme, die auf Ihre spezifischen Abläufe zugeschnitten sind – ohne überflüssige Komplexität. Ein mittelständischer Hersteller benötigt andere Algorithmen als ein Logistikunternehmen.
Langfristige Begleitung
Nach der Implementierung geht es weiter. Märkte ändern sich, Daten entwickeln sich. Wir bleiben in Kontakt und passen Systeme an neue Anforderungen an – damit Ihre Investition relevant bleibt.
Warum Lunepraxor anders denkt
Viele Anbieter sprechen von Automatisierung und Effizienz. Das ist wichtig, aber nicht der Kern. Uns interessiert, wie Entscheidungen zustande kommen. Ein Algorithmus kann Empfehlungen geben – aber nur, wenn er die richtigen Fragen stellt.
Wir haben mit Unternehmen gearbeitet, die frustriert waren von KI-Projekten, die nie richtig funktionierten. Oft lag es nicht an der Technologie, sondern daran, dass niemand die tatsächlichen Geschäftsabläufe verstanden hatte. Deshalb starten unsere Projekte immer mit Gesprächen – nicht mit Code.
Ein Beispiel aus der Praxis: Ein Logistikunternehmen wollte Routenplanung optimieren. Die erste Idee war ein komplexes neuronales Netz. Nach Analyse stellte sich heraus, dass ein einfacheres Modell mit besseren Trainingsdaten viel effektiver war. Manchmal ist weniger tatsächlich mehr.
Menschen hinter den Systemen
Technologie ist nur so gut wie die Leute, die sie entwickeln. Unser Team vereint praktische Erfahrung mit technischer Kompetenz.
Marlene Weidner
Marlene hat zehn Jahre Erfahrung in statistischer Modellierung. Bevor sie zu Lunepraxor kam, arbeitete sie in der Finanzbranche – dort lernte sie, dass schöne Grafiken nichts bringen, wenn die Daten nicht stimmen.
Finn Brückner
Finn entwickelt die Systemarchitektur unserer Projekte. Sein Hintergrund liegt in verteilten Systemen und Machine Learning Engineering. Er achtet darauf, dass unsere Lösungen skalierbar bleiben, ohne unnötig kompliziert zu werden.