01
AI-Potenzialanalyse
Wir sichten Prozesse, Daten, Risiken und Chancen und beginnen bei der Arbeit, nicht beim Modell.
Leistung
AI-Workflows für echte Arbeit
Viele Teams wissen, dass AI und KI-Automatisierung helfen können. Unklar ist oft, wo der Nutzen beginnt, welche Daten verwendet werden dürfen und wie Ergebnisse zuverlässig bleiben.
Ausgangslagen
Typische Situationen
- AI wird ausprobiert, bleibt aber außerhalb echter Abläufe.
- Wissen liegt in PDFs, Tickets, Wikis, E-Mails und Köpfen verteilt.
- Supportfragen, Recherche oder Dokumentation kosten regelmäßig Zeit.
- Anfragen müssen klassifiziert, zusammengefasst oder an die richtigen Personen geroutet werden.
- Datenquellen, Rechte und Qualitätskontrolle sind ungeklärt.
- Prototyping soll schneller werden, ohne Entscheidungen zu verwässern.
Vorgehen
So arbeiten wir
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Use-Case-Auswahl
Wir wählen wenige konkrete Fälle mit erkennbarem Nutzen und klaren Grenzen.
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Prototyp
Wir bauen eine kleine nutzbare Lösung, die eine echte Aufgabe verbessert.
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Validierung
Wir prüfen Qualität, Zeitersparnis, Fehlerfälle, Datenschutz und Akzeptanz.
05
Produktivsetzung
Integration, Rechte, Monitoring, Dokumentation und Schulung machen aus dem Prototyp einen Workflow.
FAQ
Häufige Fragen
Wo beginnen sinnvolle AI-Projekte?
Bei einer konkreten, wiederkehrenden Aufgabe mit klarem Nutzen und überschaubarem Datenraum - nicht beim Modell oder beim Tool.
Was passiert mit unseren Daten?
Wir klären Datenquellen, Rechte und Verarbeitung vorab. Wo möglich, nutzen wir europäische Anbieter, lokale Modelle oder gezielte Auszüge statt Vollzugriff. Datenschutz und Freigaben gehören zur technischen Konzeption.
Wie verhindern Sie, dass die AI Unsinn liefert?
Wir definieren erlaubte Quellen, prüfbare Antwortformen und einen Punkt für menschliche Prüfung. Qualität wird vor Produktivsetzung gegen reale Fälle getestet.
Was ist ein realistischer erster Use Case?
Typisch sind: interne Frage-und-Antwort-Systeme auf freigegebenen Dokumenten, Zusammenfassungen und Klassifikation, Recherche-Unterstützung, Entwürfe für Support oder Content und Routing wiederkehrender Anfragen.
Brauchen wir ein eigenes Modell?
Selten. Meist ist die richtige Antwort: gutes Modell plus saubere Anbindung an Ihre Daten und Prozesse. Eigene Modelle lohnen erst bei spezifischer Datenlage oder klaren Compliance-Gründen.
Brauchen wir ChatGPT, europäische Anbieter oder lokale Modelle?
Das hängt von Daten, Rechten und Qualitätsanforderungen ab. Wir prüfen pro Use Case, ob ein großer Modellanbieter, ein europäischer Dienst, ein lokales Modell oder eine Kombination sinnvoll ist.
Wie viel Zeit kostet uns ein AI-Projekt intern?
In der Discovery rechnen wir mit wenigen Stunden pro Woche auf Ihrer Seite. In der Validierung mehr, weil reale Nutzer mitwirken. Wir planen Ihre Zeit explizit mit ein.
Klein anfangen, klar entscheiden
Begrenzter Einstieg, bevor Sie sich auf ein Projekt festlegen
Ein kompakter Schritt mit klarem Umfang und klarer Ergebnisform - damit Sie wissen, wo Sie stehen, bevor wir gemeinsam größer denken.
AI-Workflow-Finder
Für wen: Sie wollen AI im Unternehmen einsetzen, wissen aber noch nicht, an welcher Stelle der Nutzen am größten ist.
Was Sie erhalten
- Sichtung von 3-5 typischen Abläufen in einem Bereich Ihrer Wahl.
- Bewertung nach Nutzen, Datenlage, Risiko und Machbarkeit.
- Drei priorisierte Use Cases mit Skizze: Datenquellen, Rechte, menschliche Prüfung.
- Empfehlung für einen Prototypen mit Aufwandseinschätzung.
Format: Klar begrenzter Umfang, Bericht plus Workshop.
Alle Angebote enden mit einer Empfehlung, nicht mit einer Verpflichtung. Sie entscheiden danach, ob und wie wir weiterarbeiten.
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