Wir machen aus Technologie Geschäft.
Seit 2001 beraten, konzipieren und implementieren wir für Schweizer Unternehmen und Behörden: Architektur, Integration, Daten und künstliche Intelligenz. Beratung und Umsetzung aus demselben Team.
Wofür wir stehen
Pragmatismus
Pragmatische Best Practices statt Theorie
Unsere Berater setzen auf pragmatische Best Practices und erreichen so einfach und elegant qualitativ hochstehende Resultate.
Sicherheit
Ihre Daten verlassen Ihr Rechenzentrum nicht
thalabus läuft mit kleineren lokalen Sprachmodellen on-premises oder in einer privaten Cloud. Geschützte Daten bleiben im Quellsystem und werden nur bei Bedarf abgefragt.
Begeisterung
Unsere Kunden sollen von t2b begeistert sein
Es ist unsere gemeinsame Verantwortung, unsere Kunden und Kollegen weiterzubringen und sie pro-aktiv zu unterstützen, wo wir können.
Was wir tun
Ein Chatbot ist schnell gebaut. Einer, dem Ihre Fachabteilung traut, nicht.
Einen Chatbot auf Basis einiger Dokumente aufzusetzen braucht heute wenig technisches Know-how. Die Probleme beginnen danach: sobald der Bot auf Daten aus Ihren Systemen zugreifen soll, sobald nur berechtigte Personen bestimmte Antworten sehen dürfen, und sobald diese Daten unter keinen Umständen in einem öffentlichen Sprachmodell landen dürfen. Genau an diesem Punkt scheitern die meisten Pilotprojekte — nicht an der Technik des Chatbots, sondern an Datenschutz, Berechtigungen und der Frage, wer für eine falsche Auskunft haftet.
- Antworten mit nachprüfbarer Herkunft thalabus hält die gesamte Kette der Antwortgenerierung vor. Nutzerinnen und Nutzer springen von jeder Aussage direkt auf die Quelle im Ursprungssystem.
- Berechtigungen aus dem Quellsystem Schützenswerte Daten bleiben im Quellsystem und werden nur bei Bedarf abgefragt, nie permanent kopiert. Fehlt die Berechtigung, unterstützt das System beim Anfragen — statt die Daten trotzdem zu zeigen.
- Betrieb im eigenen Datacenter Die Plattform läuft mit kleineren lokalen Sprachmodellen auf überschaubarer Infrastruktur. Ihre Daten bleiben in der Schweiz.
Prozesse automatisieren, ohne die Nachvollziehbarkeit aufzugeben.
Wiederkehrende Abläufe sind teuer, langsam und fehleranfällig. Das ist bekannt. Weniger bekannt ist, warum die Automatisierung in regulierten Umgebungen trotzdem oft nicht stattfindet: klassische BPM-Plattformen sind für einfache Automationen zu schwerfällig und zu teuer, und generative Modelle sind für entscheidungsrelevante Prozesse zu intransparent. Wer einen Bewilligungsentscheid automatisiert, muss ihn Jahre später noch begründen können.
- Bewilligungsprozesse mit prüfbarer Grundlage Anträge werden geprüft, Daten validiert, Entscheidungen vorbereitet — auf Basis verifizierbarer Fakten und nachvollziehbarer Prozessdaten, nicht auf Basis von Annahmen.
- Service Operations, die eskalieren statt raten Agenten verstehen Anliegen, priorisieren Tickets und lösen Standardfälle. Was nicht sicher entschieden werden kann, geht an einen Menschen.
- Vier Wochen bis zur produktiven Lösung Für den Asyl-Prozess haben wir KI-Unterstützung eines komplexen Geschäftsprozesses in vier Wochen veröffentlicht — inklusive Governance- und Sicherheitsanforderungen.
Wenn klassisches OCR am Archiv scheitert, fehlt nicht Rechenleistung, sondern Kontext.
Klassische OCR-Systeme versagen zuverlässig an denselben Stellen: bei Tabellen, mehrspaltigen Layouts und Textblöcken über Seitengrenzen hinweg, und bei Vorlagen, deren Qualität durch wiederholtes Kopieren oder physische Alterung gelitten hat. In manchen Archiven macht genau dieser Anteil einen erheblichen Teil des Bestands aus — und er ist der Teil, der von Hand nachbearbeitet werden muss.
- 100 Prozent Erkennungsrate im getesteten Datensatz Der gemeinsam mit Liquid-S entwickelte Prototyp übertraf klassische OCR-Verfahren deutlich, die bei visuell ähnlichen Zeichen zu Fehlinterpretationen neigen.
- 99 Prozent bei der Metadaten-Extraktion Eine fortgeschrittene PDF-Extraktion in Kombination mit LLM-basierter Logik identifiziert sinnvolle Textblöcke auch in unregelmässigen Layouts.
- Verarbeitung bleibt lokal Vollständig auf lokalen Modellen, ohne externe Datenübertragung. Das ist die Voraussetzung dafür, dass fremde Archive überhaupt verarbeitet werden dürfen.
Die richtige Information am richtigen Ort, zur richtigen Zeit.
In den meisten Unternehmen existiert das Wissen bereits. Es liegt in Dokumenten, Tickets, Protokollen, Fachanwendungen und in den Köpfen von Menschen, die gerade nicht erreichbar sind. Eine Volltextsuche findet davon das, was wörtlich übereinstimmt. Sie findet nicht den Zusammenhang zwischen zwei Dokumenten, die dieselbe Sache unterschiedlich benennen — und genau darauf zielen die Fragen, die tatsächlich gestellt werden.
- Relevanz statt Trefferliste Relevante Informationen werden identifiziert und aufbereitet, statt eine Liste von Fundstellen zu liefern, die jemand anschliessend selbst liest.
- Zusammenhänge im Wissensgraph Inhalte werden beim Einlesen in Ontologien und Graphdatenbanken abgelegt. Damit werden auch Fragen beantwortbar, die mehrere Quellen verbinden.
- Datenqualität als Nebenprodukt Derselbe Aufbau dient dem Abgleich, der Vereinheitlichung und der Qualitätssicherung der eingelesenen Daten. Widersprüche werden sichtbar.
Integration ist seit 2001 unser Kerngeschäft.
Information ist der langlebigste IT-Wert eines Unternehmens. Sie überlebt jede Applikation, die sie erzeugt hat. Damit sie zur richtigen Zeit den richtigen Personen zur Verfügung steht — operativ wie strategisch, intern wie gegenüber Partnern — braucht es eine Integrationsarchitektur, die nicht bei jedem neuen System neu verhandelt wird. Fehlt sie, entsteht mit jeder Punkt-zu-Punkt- Verbindung stiller technischer Schuldendienst.
- Datenintegration Sichert Konsistenz und Verfügbarkeit von Informationen innerhalb des Unternehmens und gegenüber Geschäftspartnern.
- Prozessintegration Automatisiert Geschäftsprozesse und macht sie nachvollziehbar und flexibel — mit thalabus oder mit klassischen BPM- und Automationssystemen.
- Integration Competence Center Wir bauen ein ICC auf oder betreiben es als Managed Service. Für einen internationalen Kunden führen wir das ICC vollständig near-shore, von der Architektur bis zum Betrieb.
Ohne verlässliche Daten trifft auch ein gutes Modell schlechte Entscheidungen.
Daten sind über Unternehmensbereiche hinweg inkonsistent, Reports widersprechen einander, und irgendwann beginnt das Management, den Zahlen nicht mehr zu trauen. Der Auslöser ist selten die Technik. Er ist das Fehlen firmenweiter Definitionen und Regeln — niemand hat festgelegt, was ein Kunde ist, und zwei Abteilungen zählen deshalb unterschiedlich. Für KI-Systeme gilt das genauso wie für Menschen: schlechte Datenqualität führt zu schlechten Entscheidungen, nur schneller.
- Definitionen, die im Business abgestützt sind Wir definieren Datenelemente und Glossar, koordinieren Diskussion und Freigabe der Begriffe mit dem Business und führen Verantwortlichkeiten und Prozesse ein.
- Datenherkunft und Verantwortung Data Ownership im Business statt in der IT. Für einen Kunden aus dem Transportbereich war genau das die Aufgabe: Verantwortung für Daten dorthin zu bringen, wo sie entstehen.
- Metadaten, Kataloge, semantische Modellierung Die Bereiche, in denen mehrere unserer Architekten aktuell arbeiten — und die Grundlage für jede semantische Suche.
Unternehmensarchitektur ist Best-Practice-IT-Management, nicht Dokumentation.
Enterprise Architecture hat in vielen Organisationen ein Glaubwürdigkeitsproblem, und meist zu Recht: eine Abteilung dokumentiert einen Zustand, den niemand liest, während die Entscheidungen anderswo fallen. Die Frage ist deshalb nie, ob man ein Framework einführt, sondern wie die Architekturarbeit an Entscheidungsprozesse angebunden wird — und wie man den Kostenschwerpunkt von «run the business» zu «change the business» verschiebt.
- Föderative Frameworks, die Geschäftseinheiten tragen Für einen Pharmakunden haben wir ein gemeinsames Framework und Dokumentationsstandards im Top-Management definiert und den Geschäftseinheiten ein Vorgehen an die Hand gegeben, EA als Disziplin selbst umzusetzen.
- Eine gemeinsame Sprache In der chemischen Industrie war die Aufgabe, Architekten überhaupt zur Zusammenarbeit zu bringen: eine gemeinsame Modellierungssprache und ein gemeinsames Dokumentationsvorgehen.
- Sicherheitsarchitektur nach Organisation und Rollen Für Behörden richten wir die Sicherheitsarchitektur an Organisation und Rollen aus und führen zentrale Architekturfunktionen ein.
Daten in der Cloud, ohne Kontrolle abzugeben – Daten und KI lokal ohne Risiken.
In vielen Schweizer Unternehmen endet die Diskussion über ein Cloud- oder KI-Vorhaben an derselben Stelle: Was passiert mit den Daten, wer kann darauf zugreifen, und unter welche Rechtsordnung fallen sie? Die Frage ist berechtigt, und die üblichen Antworten — Vertragsklauseln und Zusicherungen — sind keine technischen Antworten. Wer die Kontrolle behalten will, muss sie technisch behalten.
- Verschlüsselung, die beim Anbieter nichts preisgibt Wir sind Partner für das eperi Encryption Gateway, das gemeinsam mit dem BSI entwickelt wurde, und haben eine Demo-Umgebung, in der wir die Lösung konkret zeigen können.
- KI im eigenen Datacenter thalabus läuft mit kleineren lokalen Sprachmodellen on-premises oder in einer privaten Cloud. Ihre Daten bleiben in der Schweiz.
- Zugriff nach Berechtigung im Quellsystem Schützenswerte Daten werden nicht in eine Wissensbasis kopiert, sondern bei Bedarf abgefragt — und nur, wenn die anfragende Person im Quellsystem berechtigt ist.
thalabus
thalabus ist die Plattform, auf der wir Ihre KI-Lösung bauen.
Keine Software, die Sie kaufen und selbst konfigurieren, sondern die Grundlage, auf der ein t2b-Berater Ihre Lösung erstellt — im Regelfall in Ihrem eigenen Rechenzentrum.
Sicherheit
Ihre Daten bleiben bei Ihnen
thalabus läuft on-premises oder in einer privaten Cloud, mit lokalen Sprachmodellen. Geschützte Daten verlassen nie Ihr Rechenzentrum.
Vertrauen
Nachvollziehbare Antworten
Inhalte und Zusammenhänge werden in Ontologien und Graphdatenbanken abgelegt. Jede Aussage lässt sich bis zur Quelle zurückverfolgen — keine Black Box.
Integration
Passt in Ihre IT-Landschaft
REST-APIs, ein Python-SDK und MCP-Integration binden thalabus an bestehende Systeme an, ohne Ihre heutige Infrastruktur zu ersetzen.
t2b in einige Zahlen
Jede Zahl auf dieser Seite ist verlinkt — zum Zertifikat, zur Fallstudie, zur Quelle. Prüfen Sie sie selbst.
- Seit 2001 eigenfinanziert gegründet
- ISO 9001 zertifiziert, ohne Feststellungen
- Basel und Bern zwei Standorte
25Jahre
- 10 Branchen von Pharma bis Behörden
- Bund und Kantone BIT, UVEK, ALV, Luzern
- 100% / 99% OCR und Metadaten, Liquid-S
- Seit 2001Gegründet von Patrick Toenz, eigenfinanziert
- ISO 9001Zertifiziert am 12.11.2025, Erstaudit ohne Feststellungen — das Zertifikat
- SBB seit 2006Unser erster EAM-Kunde, als wir die EA-Praxis eröffneten
- Bund und KantoneBIT, UVEK, Bundeskanzlei, ALV, Kanton Luzern
- 100% / 99%OCR- und Metadaten-Erkennung im Projekt mit Liquid-S — die Fallstudie
- Basel und BernZwei Standorte, Schweizer Unternehmen
Sprechen wir darüber.
Beschreiben Sie uns Ihre Ausgangslage. Wir sagen Ihnen offen, ob wir helfen können — und wenn nicht, wer es besser kann.
