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Kundenstimmen

Was Kunden über ihre Zusammenarbeit mit Prionex sagen

Echte Rückmeldungen aus abgeschlossenen Projekten – unbearbeitet und ohne Schönfärberei.

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40+Projekte abgeschlossen
4.8Durchschnittsbewertung
96%Zufriedenheitsquote
CHSchweizer Kundenbasis
Kundenfeedback

Erfahrungen aus der Praxis

TH

Thomas Hartmann

Leiter Produktion, Winterthur

Wir haben das Predictive Maintenance Modell vor etwa drei Monaten eingeführt. Das Briefing-Gespräch war sehr strukturiert, und der Zeitplan wurde eingehalten. Was ich schätze: Man erklärt, wie das Modell zu seinen Einschätzungen kommt – das war meinem Team wichtig.

März 2026 · Predictive Maintenance
SR

Sabine Roth

Compliance-Leiterin, Zürich

Wir verwalten täglich Dutzende von Regulierungsdokumenten. Das Zusammenfassungssystem hat uns geholfen, diese effizienter zu sichten. Die Feinabstimmung auf unsere juristische Fachsprache war sorgfältig – das Ergebnis ist deutlich nutzbarer als generische Tools.

Februar 2026 · Text Summarization
MF

Markus Frei

IT-Leiter, St. Gallen

Wir standen vor dem Entscheid zwischen drei KI-Anbietern. Der Due Diligence Bericht von Prionex hat uns eine klare Grundlage gegeben. Besonders wertvoll war die Analyse der Datenhaltung und der Gesamtkosten – beides hätte uns intern Wochen gekostet.

März 2026 · AI Vendor Due Diligence
AK

Andrea Kessler

Geschäftsführerin, Schaffhausen

Ich hatte Bedenken, ob ein KI-Projekt für uns als KMU überhaupt sinnvoll ist. Das Erstgespräch war ernüchternd im guten Sinne – man hat klar kommuniziert, was möglich ist und was nicht. Am Ende haben wir die Text-Summarization umgesetzt und sind zufrieden.

Januar 2026 · Text Summarization
PB

Patrick Büchler

Technischer Direktor, Winterthur

Gut strukturiertes Projekt mit klarer Kommunikation. Die Kalibrierung des Modells an unserer Fehlerhistorie hat etwas länger gedauert als geplant – das wurde aber frühzeitig kommuniziert und das Endergebnis ist solide. Ich würde wieder anfragen.

Februar 2026 · Predictive Maintenance
LM

Lena Maurer

Einkaufsleiterin, Frauenfeld

Der Vergleichsbericht hat unsere interne Diskussion erheblich vereinfacht. Alle drei evaluierten Anbieter wurden neutral und mit denselben Kriterien bewertet. Für unsere Beschaffungsentscheidung war das genau das, was wir gebraucht haben.

März 2026 · AI Vendor Due Diligence
Fallstudien

Drei Projektbeispiele im Detail

Ausgangssituation

Maschinenbauunternehmen mit ungeplanten Ausfällen an vier Produktionslinien. Keine strukturierte Wartungsdokumentation, Sensordaten vorhanden aber ungenutzt.

Umsetzung

Predictive Maintenance Modell, aufgebaut auf 18 Monate Sensordaten. Klassifikation von drei Fehlermodi. Integration in bestehendes Wartungsplanungssystem.

Ergebnis

Ungeplante Ausfälle in den ersten sechs Betriebsmonaten um rund 30% reduziert. Wartungseinsätze planbar gestaltet. Dauer: 9 Wochen.

"Das Modell schlägt Wartungsfenster vor, die wir tatsächlich einplanen können – nicht nur theoretische Alarme."

Ausgangssituation

Finanzdienstleister mit täglichem Aufkommen von 80–120 Berichten und Regulierungsmeldungen. Sichtung durch Mitarbeitende zeitaufwendig und fehleranfällig.

Umsetzung

Extractives Summarization-System, feinabgestimmt auf Finanzterminologie. API-Integration in bestehende Dokumentenmanagement-Plattform. Ausgabe als strukturierter Abstract.

Ergebnis

Sichtungszeit pro Dokument von durchschnittlich 12 auf 3 Minuten reduziert. Vollständig in bestehendem Workflow integriert. Dauer: 5 Wochen.

"Der Aufwand für die initiale Feinabstimmung hat sich gelohnt. Das System versteht unsere Fachsprache besser als ein generischer Service."

Ausgangssituation

Stadtverwaltung evaluiert drei KI-Anbieter für ein Dokumentenmanagementprojekt. Internes Team fehlt technische Expertise zur Einschätzung der Angebote.

Umsetzung

Due Diligence aller drei Anbieter. Überprüfung Datenhaltung (CH vs. EU), Integrationskomplexität, tatsächliche Referenzkunden und Gesamtkostenanalyse über 3 Jahre.

Ergebnis

Klare Empfehlung für einen der Anbieter, basierend auf Datenhaltung in der Schweiz und tiefsten TCO. Entscheidung intern einstimmig getragen. Dauer: 2,5 Wochen.

"Wir hatten ein Budget für die Evaluation eingeplant. Der Bericht hat uns deutlich mehr Klarheit gegeben als erwartet."

Vertrauensindikatoren

Professionelle Grundlagen

Swiss ICT Mitgliedschaft

Prionex ist im Schweizer ICT-Verband vertreten und hält sich an dessen Qualitätsstandards.

Akademisch ausgebildetes Team

Fachleute mit Abschlüssen in Statistik, Informatik und Wirtschaftsingenieurwesen (ETH/ZHAW).

Datenschutzkonforme Prozesse

Alle Datenprozesse nach Schweizer DSG. Vertraulichkeitserklärungen und DPA auf Anfrage.

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