WAVECT vs CRAFTWORKS

Wavect oder craftworks. Ein Spezialist für industrielles Machine Learning, oder ein Produktteam, das Software mit KI darin shippt.

craftworks macht Machine Learning an der Produktionslinie: Predictive Quality, Predictive Maintenance, visuelle Inspektion und die MLOps-Plattform navio, mit Audi, VERBUND und ÖBB auf der veröffentlichten Referenzliste. Wir bauen vollständige Produkte, in denen KI eine Säule von mehreren ist. Die beiden Angebote sehen auf einer Services-Seite ähnlich aus und werden für völlig verschiedene Jobs gekauft.

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“Das Modell war exzellent. Was uns fehlte, war das Produkt darum herum: das Onboarding, das Billing, der Grund, warum sich überhaupt jemand einloggt.”

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Wo der Unterschied wirklich liegt

Sechs Dimensionen, an denen craftworks und Wavect wirklich auseinanderlaufen.

WAVECT DIMENSION ALTERNATIVE

Vollständige Produkte mit KI darin: App, Backend, Billing, Produkt-Call.

KERNSTÄRKE

Industrielles Machine Learning: Predictive Quality, Maintenance, visuelle Inspektion.

Gründer, Scale-ups, Enterprise-Piloten.

TYPISCHER KUNDE

Große Industrieunternehmen und Versorger: Audi, VERBUND, ÖBB laut ihren veröffentlichten Referenzen.

Bespoke-Builds, dir gehören Stack und IP.

PRODUKT VS SERVICES

Services plus navio, ihre eigene MLOps-Plattform.

Nutzerseitige Produkte: Web, Mobile, KI, On-Chain.

WO DIE ARBEIT LEBT

Produktionslinien, Werke und Netze: Modelle, verdrahtet in industrielle Abläufe.

Wöchentliches Outcome-Honorar oder Festpreis-Werkvertrag. Keine Timesheets.

PREISMODELL

Projekt-Engagements. Preise nicht publiziert.

Wir hinterfragen Scope und die Sollten-wir-das-bauen-Frage, von Gründer zu Gründer.

SCOPE-HOHEIT

Spezialisten-Lieferung gegen ein industrielles Daten-Mandat.

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Der eigentliche Unterschied in der Praxis

craftworks hat echte Machine-Learning-Tiefe, und sie zeigt sich, wo es zählt: ein Jahrzehnt industrielle KI seit 2014, 40+ Mitarbeitende, EU-Forschungsprojekte und eine Referenzliste großer Industrieunternehmen wie Audi, VERBUND und voestalpine, alles laut ihren veröffentlichten Angaben. Sie shippen auch ein eigenes Produkt, navio, eine MLOps-Plattform zum Deployen und Monitoren von Modellen. Wenn dein Problem eine Produktionslinie ist, die Predictive Maintenance oder visuelle Inspektion braucht, ist das ein Spezialist, der genau dafür gebaut ist.

Die Form ihrer Arbeit folgt den Kunden: Data-Science-Mandate für Fertiger und Versorger, bei denen das Liefergut ein performantes Modell ist, verdrahtet in industrielle Abläufe. Das ist eine wirklich harte Disziplin, und sie ist nicht unsere.

Unser Job beginnt dort, wo das Modell aufhört, das Produkt zu sein. Wir bauen das vollständige Ding darum herum: die nutzerseitige App, das Backend, das Billing, das Onboarding und die Produktentscheidungen, was überhaupt shippt. KI ist eine Säule unserer Builds, neben Web, Mobile und On-Chain, und wir stehen gern auf solidem ML, das ein Spezialist gebaut hat.

Wenn das Liefergut ein Modell in einer Fabrik ist, geh zu craftworks. Wenn das Liefergut ein Produkt ist, in das sich Menschen einloggen, sieh dir an, wie wir KI in Produkte bauen.

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Wann welche Variante die bessere Wahl ist

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Wann Wavect die bessere Wahl ist

  • Das Modell ist eine Komponente und das Produkt ist das Liefergut: Nutzer, Onboarding, Billing, Roadmap.
  • Du brauchst Produkt-Urteil und einen Fractional CTO neben dem Build, kein Data-Science-Mandat.
  • Dein KI-Bedarf sind LLMs, RAG oder KI-Features in einer App, nicht Computer Vision an der Produktionslinie.
  • Du willst ein Senior-Team über Web, Mobile, KI und Chain, statt Spezialisten zusammenzustückeln.
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Wann craftworks die bessere Wahl ist

  • Dein Problem ist Predictive Maintenance, Predictive Quality oder visuelle Inspektion an echten Produktionslinien. Das ist ihr veröffentlichter Kern.
  • Du brauchst eine MLOps-Plattform zum Deployen und Monitoren von Modellen, und genau dafür ist navio da.
  • Du bist ein großes Industrieunternehmen und willst einen Spezialisten mit referenzierter Arbeit auf Audi- und VERBUND-Skala.
  • Der harte Teil deines Projekts ist das Modell selbst, nicht das Produkt darum herum.

ML an der Produktionslinie, craftworks. Das Produkt um das Modell herum, wir. Bei einem ernsthaften Industrieprodukt brauchst du legitim vielleicht beides, und wir bauen gern auf den Modellen eines Spezialisten auf.

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Passende Wavect-Arbeit

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Häufige Fragen

Wir bauen KI-Produkte: LLM-Integrationen, RAG-Pipelines, KI-Features in Web- und Mobile-Apps. Wir führen keine industriellen Data-Science-Mandate wie vision-basierte Fehlererkennung an einer Produktionslinie. Das ist Spezialisten-Territorium, und craftworks ist einer der Spezialisten.
Ja, und die Aufteilung ist natürlich: Ein Spezialist baut und betreibt das Modell, wir bauen das Produkt, das Interface und die Business-Logik darum herum. Wir haben kein Problem damit, dieses Setup zu empfehlen, wenn das ML wirklich hart ist.
Keiner von beiden publiziert eine Zahl, die den Vergleich ehrlich macht, und die Einheiten unterscheiden sich: Ihre Arbeit wird über industrielle Daten-Mandate dimensioniert, unsere über wöchentliche Outcomes von 400 bis 20.000 EUR pro Woche oder einen Festpreis-Werkvertrag. Scope ein Projekt auf beide Arten und vergleiche die Angebote.
Wenn du eigene Modelle in Produktion deployen und monitoren musst, ja, eine MLOps-Plattform von einem Team, das in dieser Welt lebt, ist ein starkes Argument. Wenn du nie selbst ein Modell trainieren wirst, ist sie kein Faktor in deiner Entscheidung.
Quelle: craftworks.aiZuletzt geprüft:
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