Elasticbrains Alternativen
Profilübersicht
- Mindestbudget
- > 5.000 €
- Stundensatz
- 100 € - 149 €
- Unternehmensgröße
- 2-10
- Gründungsjahr
- 2015
- Case Studies
- 3
- Gesprochene Sprachen
- Deutsch (German), English (English)
Über Elasticbrains
Elasticbrains aus München entwickelt seit 2015 Software und Plattformen für Startups, mittelständische Unternehmen und Konzerne, von Buchungssystemen über Marktplätze bis zu Portalen. 2019 kamen die ersten eigenen KI-Modelle dazu, seit 2024 ist KI der Schwerpunkt. Sie arbeitet als Agent, Assistent oder trainiertes Modell innerhalb der Plattform und nimmt dort Arbeit ab.
Unsere Spezialisierungen:
- KI-Plattform-Entwicklung (18+ KI-Projekte in Produktion)
- n8n-Automatisierung (17+ n8n-Implementierungen)
- Multi-Agent-Systeme
- RAG-Wissensdatenbanken
- Voice AI & Document AI
- DSGVO-konforme Architekturen mit EU-Hosting
Eingebettet in 100+ erfolgreich umgesetzte Digital-Projekte und 10.000+ Personentage Erfahrung seit August 2015. 32 Referenzen sind öffentlich unter elasticbrains.de/references dokumentiert.
So arbeiten wir:
- Erstgespräch (30 oder 45 Minuten, kostenlos, per Video oder telefonisch): Sie schildern das Problem, wir fragen nach und sagen Ihnen, wie wir es lösen würden. Reicht eine fertige Software, sagen wir Ihnen das.
- Erster Schritt zum Festpreis machbar: ein Workshop oder ein Machbarkeits-Sprint. Im Sprint prüfen wir an Ihren echten Daten, wie gut es funktioniert. Sie sehen Trefferquote und Kosten, bevor Sie groß investieren.
- Bau: Wir bauen das System in Ihre bestehenden Abläufe. Reicht ein Standardmodell nicht, trainieren wir ein eigenes.
- Betrieb: Das System läuft, wo Sie es festlegen. Ihr Team lernt, es selbst zu führen.
Ihr Ansprechpartner ist Daniel Neumann, vom Erstgespräch bis zum Betrieb. Wir zeigen Ihnen regelmäßig einen lauffähigen Stand, nach jedem Schritt entscheiden Sie, ob es weitergeht.
Festpreise zum Einstieg (zzgl. USt.):
- Team-Check, 650 €: ein halber Tag vor Ort oder remote. Wir sehen uns an, wie Ihr Team plant, abstimmt und übergibt, und sagen Ihnen, wo es hakt.
- KI-Workshop “Anwendungsfälle finden”, 1.750 €: 4 Stunden mit Ihrem Team, danach eine Lösungsvision und ein Angebot für den nächsten Schritt.
- KI-Machbarkeits-Sprint, ab 4.999 €: ein Anwendungsfall wird an Ihren echten Daten gemessen, mit Trefferquote und Kosten.
Betrieb und Datenschutz: Das System läuft auf Ihren Servern oder in einem Rechenzentrum in der EU. Wartung und Reaktionszeiten vereinbaren wir vorher. Welche Daten ein KI-Modell sieht, legen wir gemeinsam fest; ein lokaler Filter kann Personendaten entfernen, bevor ein Text ein Sprachmodell erreicht.
Unser Kernteam in München arbeitet eng mit Kunden zusammen, ergänzt durch unseren eigenen Nearshore-Talent-Pool TalentLake mit 400+ qualifizierten Entwicklern. So skalieren wir flexibel - bei klarer DSGVO-Konformität und hohen Qualitäts-Standards.
Branchen-Schwerpunkte: Pharma, Finance & Forderungsmanagement, Bildung, Recruiting, Legal Tech, Automotive, Sales-Training, Hotellerie, Event & Ticketing, Bauwesen.
Bewertungen
Feedbax Bewertungen
Leistungen
- Künstliche Intelligenz 60%
- Software Entwicklung 25%
- Cloud Services 5%
- App Entwicklung 5%
- UX / UI Design 5%
Frameworks
Künstliche Intelligenz
- Machine Learning 20%
- Bildverarbeitung 20%
- Musteranalyse 20%
- Sprach- und Textverarbeitung 15%
- Deep Learning 15%
- Chatbot 10%
Mobile OS
- Hybrid & Cross Platform 50%
- Android 25%
- iOS 25%
Programmieren & scripten
- JavaScript 30%
- TypeScript 20%
- JSON 15%
- REST API 15%
- Swift 10%
- Kotlin 10%
No Code Development
- Bubble 85%
- Thunkable 15%
Portfolio
Downloads
Elasticbrains Firmenpräsentation PDFProjekte

Eigenes Bildmodell für einen Sammlerkatalog
Case Study von Elasticbrains
Beschreibung
Ein spezialisiertes Bildmodell ordnet fotografierte Sammlerobjekte in einem großen Katalog zu, dort, wo zugekaufte KI-Modelle scheitern. Den Namen des Kunden nennen wir auf dessen Wunsch nicht.
Herausforderung
Die Objekte im Katalog sehen sich fast gleich. Zugekaufte Modelle halten alles für ähnlich und bewerten in kritischen Fällen die falsche Zuordnung höher als die richtige. Für eine automatische Zuordnung braucht es aber ein Signal, dem man trauen kann.
Lösung
- Ein vortrainiertes Bildmodell bleibt, wie es ist. Nur ein kleiner Zusatz lernt die feinen Unterschiede.
- Die Beschriftungen kamen aus vorhandenen Metadaten, niemand musste Bilder von Hand markieren.
- Das Training dauert Sekunden. Der Betrieb läuft auf normalen Prozessoren, on premise. Die Bilder verlassen das Haus nicht.
- Jede Verbesserung haben wir über mehrere Testläufe gemittelt. Mehr Trainingsdaten, höhere Auflösung und ein Sprachmodell zum Nachsortieren haben wir getestet und verworfen.
Ergebnisse
- 53 statt 30 Treffer beim ersten Versuch je 100 Fotos: eigenes Modell gegen Standard-API, gemessen im Kundenprojekt 2026.
- Auch bei Objekten, die im Training nie vorkamen, wird die Zuordnung besser. Das Modell hat den Unterschied gelernt, nicht die Beispiele.
- Kein Grafikkarten-Cluster nötig, Betrieb im eigenen Haus.
Kontaktieren Sie den Anbieter und erhalten Sie zeitnah ein entsprechendes Angebot.





























