Referenzen

How our AI Engineering supports your digital products

At Yukawa, we harness the power of artificial intelligence to drive innovation and create smarter, more efficient solutions for our partners. Our AI-driven technologies enable businesses to transform their workflows, optimize operations, and unlock new growth opportunities.

mehr erfahren

Wir sind stolz darauf, anerkannte und aufstrebende Marken bei der Suche und Entwicklung innovativer Lösungen für ihre digitale Vision zu unterstützen. Unsere Konzepte und unsere technische Arbeit spiegeln sich in bemerkenswerten digitalen Produkten wider, die heute auf der ganzen Welt eingesetzt werden.

LEARN MORE ABOUT OUR AI USE CASES

AI isn't just something we build for our partners—we also use it internally to improve our own development processes. From AI-assisted coding to intelligent quality assurance and automated testing, we leverage AI tools to enhance efficiency, accelerate innovation, and ensure the highest quality in our software solutions.

Our AI Use Cases

Conversational Bot als Benutzerunterstützung für vernetzte Geräte

Ein KI-gestützter Chatbot optimierte den First-Level-Support für ein marktführendes Unternehmen für Unterhaltungselektronik und unterstützte Benutzer beim Onboarding, der Fehlerbehebung und der Gerätekonfiguration. Dies reduzierte die Arbeitsbelastung des Supports, verbesserte die Reaktionszeiten und verbesserte das Kundenerlebnis, was zu mehr Engagement und Effizienz führte.

EXPLORE

Entscheidungsfindung im Rohstoffhandel

Eine KI-gestützte Data-Science-Lösung half einem Chemiehandelsunternehmen dabei, komplexe globale Handelsdaten zu aggregieren, zu standardisieren und zu analysieren und dabei Markttrends und Verkaufschancen aufzudecken. Dies verbesserte die Entscheidungsfindung, erhöhte die Wettbewerbsfähigkeit und erhöhte die betriebliche Effizienz

EXPLORE

Die Dinge, die wir tun:

Machine Learning

Machine Learning involves training algorithms to learn patterns from data, allowing them to make predictions or decisions without being explicitly programmed.

Deep Learning

Deep Learning is a subset of Machine Learning that focuses on neural networks with multiple layers, allowing them to learn complex features and hierarchies in data.

Natural Language Processing (NLP)

NLP deals with the interaction between computers and human language. It enables machines to understand, generate, and respond to human language in a meaningful way.

Computer Vision

Computer Vision focuses on enabling machines to interpret and understand visual data from the world, such as images and videos.

Recommendation Systems

This field focuses on creating algorithms that suggest relevant items to users, such as products, content, etc. These systems use collaborative filtering, content-based filtering, and hybrid approaches.

Explainable AI (XAI)

Creating models and systems that provide clear insights into their decision-making processes. This subfield ensures transparency, accountability, and trustworthiness in AI applications.

Reinforcement Learning

Reinforcement Learning involves training agents to make sequences of decisions by maximizing cumulative rewards in dynamic environments. This is instrumental in areas such as game-playing AI, resource optimization, and robotics.