Elasticbrains alternatieven
Profieloverzicht
- Minimumbudget
- > € 5.000
- Uurtarief
- € 100 - € 149
- Bedrijfsgrootte
- 2-10
- Oprichtingsjaar
- 2015
- Klantcases
- 3
- Gesproken talen
- Deutsch (German), English (English)
Over Elasticbrains
Elasticbrains uit München ontwikkelt sinds 2015 software en platforms voor startups, het mkb en grote ondernemingen. Van boekingssystemen en marktplaatsen tot portals. In 2019 ontwikkelden we onze eerste eigen AI-modellen. Sinds 2024 ligt onze focus op AI. Binnen het platform werkt AI als agent, assistent of getraind model en neemt het werk uit handen.
Onze specialisaties:
- Ontwikkeling van AI-platforms (18+ AI-projecten in productie)
- n8n-automatisering (17+ implementaties)
- Multi-agentsystemen
- RAG-kennisbanken
- Voice AI & Document AI
- AVG-conforme architecturen met hosting in de EU
Dit bouwt voort op 100+ succesvol afgeronde digitale projecten en 10.000+ mensdagen aan ervaring sinds augustus 2015. 32 referenties zijn openbaar te bekijken op elasticbrains.de/references.
Zo werken we:
- Intakegesprek (30 of 45 minuten, gratis, via video of telefonisch): u legt het probleem uit, wij stellen vragen en vertellen hoe we het zouden oplossen. Is bestaande software voldoende, dan zeggen we dat.
- Een eerste stap tegen een vaste prijs is mogelijk: een workshop of een haalbaarheidssprint. Tijdens de sprint testen we met uw eigen gegevens hoe goed de oplossing werkt. Zo krijgt u inzicht in de nauwkeurigheid en de kosten voordat u een grote investering doet.
- Bouw: we integreren het systeem in uw bestaande processen. Is een standaardmodel niet toereikend, dan trainen we een eigen model.
- Beheer: het systeem draait waar u dat wilt. Uw team leert hoe het systeem zelfstandig te beheren.
Daniel Neumann is uw contactpersoon, van het eerste gesprek tot en met het beheer. We laten u regelmatig een werkende versie zien. Na iedere stap beslist u of we verdergaan.
Vaste startprijzen (excl. btw):
- Teamcheck, € 650: een halve dag op locatie of op afstand. We bekijken hoe uw team plant, afstemt en werk overdraagt, en geven aan waar het knelt.
- AI-workshop ‘Toepassingen vinden’, € 1.750: 4 uur met uw team, gevolgd door een oplossingsvisie en een offerte voor de volgende stap.
- AI-haalbaarheidssprint, vanaf € 4.999: we testen een toepassing met uw eigen gegevens en brengen de nauwkeurigheid en kosten in kaart.
Beheer en privacy: het systeem draait op uw servers of in een datacenter in de EU. We spreken vooraf onderhoud en responstijden af. Samen bepalen we welke gegevens een AI-model te zien krijgt. Een lokale filter kan persoonsgegevens verwijderen voordat tekst naar een taalmodel gaat.
Ons kernteam in München werkt nauw samen met klanten en wordt aangevuld met onze eigen nearshore-talentpool TalentLake, met 400+ gekwalificeerde ontwikkelaars. Zo kunnen we flexibel opschalen, met volledige naleving van de AVG en hoge kwaliteitsnormen.
Focussectoren: farmacie, finance & debiteurenbeheer, onderwijs, recruitment, legal tech, automotive, verkooptraining, hotellerie, evenementen & ticketing en bouw.
Beoordelingen
Feedbax beoordelingen
Diensten
- AI 60%
- Software ontwikkeling 25%
- Cloudservices 5%
- Appontwikkeling 5%
- UX/UI design 5%
Frameworks
Kunstmatige intelligentie
- Machine learning 20%
- Beeldverwerking 20%
- Voorbeeldanalyse 20%
- Spraak- en tekstverwerking 15%
- Deep Learning 15%
- Chatbot 10%
Mobiele besturingssystemen
- Hybride en cross-platform 50%
- Android 25%
- iOS 25%
Programmeren & 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 PDFProjecten

Eigen beeldmodel voor een catalogus voor verzamelaars
Case study van Elasticbrains
Beschrijving
Een gespecialiseerd beeldmodel koppelt gefotografeerde verzamelobjecten aan de juiste items in een omvangrijke catalogus, juist waar kant-en-klare AI-modellen tekortschieten. Op verzoek van de klant noemen we diens naam niet.
Uitdaging
De objecten in de catalogus lijken vrijwel identiek. Ingekochte modellen zien alles als vergelijkbaar en geven in kritieke gevallen de verkeerde match een hogere score dan de juiste. Voor automatische matching is echter een betrouwbaar signaal nodig.
Oplossing
- Een vooraf getraind beeldmodel blijft ongewijzigd. Alleen een kleine toevoeging leert de subtiele verschillen herkennen.
- De labels zijn afkomstig uit bestaande metadata; niemand hoefde afbeeldingen handmatig te labelen.
- De training duurt seconden. Het model draait on-premises op gewone processors. De afbeeldingen verlaten het bedrijf niet.
- We hebben elke verbetering over meerdere testruns gemiddeld. Meer trainingsdata, een hogere resolutie en een taalmodel om de resultaten achteraf te sorteren hebben we getest en weer verworpen.
Resultaten
- 53 in plaats van 30 treffers bij de eerste poging per 100 foto’s: een eigen model vergeleken met een standaard-API, gemeten tijdens een klantproject in 2026.
- Ook objecten die nooit in de trainingsdata voorkwamen, worden beter herkend. Het model heeft het onderscheid geleerd, niet de voorbeelden.
- Geen cluster met grafische kaarten nodig; het model draait intern.
Neem contact op met de dienstverlener en ontvang zo spoedig mogelijk een passend aanbod.





























