We analysed market needs, customer problems and developed a business model.
Defining high-priority functions in collaboration with stakeholders and creating wireframes
Design of a user-friendly interface, and development of the backend.
Introduction of the MVPs with pilot customers whose feedback was used for product refinement and function validation.
Wir analysierten Marktbedürfnisse, Kundenprobleme und entwickelten ein Geschäftsmodell.
Definierung von High-Priority Funktionen in Zusammenarbeit mit Stakeholdern und Erstellung von Wireframes
Design einer benutzerfreundlichen Oberfläche, und Entwicklung des Backends.
Einführung des MVPs mit Pilotkunden, deren Feedback zur Produktverfeinerung und Funktionsvalidierung genutzt wurde.
User and stakeholder research through the use of personas, user journey maps, and interviews.
Definition of value creation, business model and planning.
Defining the feature set for the MVP, specifying the functionality, and collecting feedback
Technical feasibility, cost assessment and implementation planning
Durchführung von Interviews mit Fachleuten, um Schmerzpunkte in den manuellen Arbeitsabläufen zu identifizieren
Entwurf der ersten Prototypen zur Validierung des Konzepts
Durchführung von Interviews zur Sammlung von Feedback und Identifizierung von Problemen
Entwicklung eines MVP und Veröffentlichung für den ersten Nutzer, um Feedback zu sammeln
Mitarbeiter verbrachten übermäßig viel Zeit mit der Verarbeitung unstrukturierter Texte aus komplexen Dokumenten, die oft bis zu 300 Seiten lang waren.
Hohe Genauigkeitsanforderungen unter engen Fristen führten zu häufigen Fehlern und verpassten Chancen. Bis zu 30 % der Unternehmen wurden aufgrund von Fehlern von Ausschreibungen disqualifiziert.
Obwohl GAEB-Formate zunehmend verwendet werden, bleiben viele Dokumente in inkonsistenten PDF-Formaten, was die manuelle Zuordnung mühsam macht.
Das Fehlen strukturierter Trainingsdaten behinderte anfangs die Anwendung von Machine-Learning-Modellen.
Hasty allows teams to train models while automating data annotation. This iterative approach creates a more efficient workflow and results in faster development of robust solutions.
Hasty allows engineers to work on multiple tasks simultaneously through an iterative process. This enables the rapid integration of feedback and new insights.
Hasty offers both manual and AI-powered fault detection tools to automatically identify potential problems in training data. This helps to quickly build trust in the data quality during annotation.
Many ML engineers struggle with isolated tools that aren't integrated. Hasty provides a unified platform that includes all necessary tools for developing ML applications and reduces time spent maintaining infrastructure.
User-friendly and modern user interface
Hasty aims to make the process of building a self-improving data “flywheel” more efficient and cost-effective, as traditional approaches were often expensive and only worked around 50% of the time.
Finding the right starting point to address relevant problems in industry was a challenge that triebwerk.ai helped us with. It set the right direction for us to build a successful company and product.
