AI-first Consulting: Software statt PowerPoints im Jahr 2025

Warum Beratung 2025 nicht mehr nur PowerPoints liefern darf

Die Rolle der Unternehmensberatung verändert sich radikal: Strategien alleine überzeugen heute niemanden mehr. In vielen Unternehmen endet die Beratung auf Präsentationsfolien, die zwar klug aussehen, aber kaum Einfluss auf die operative Realität haben. Entscheider wollen heute eine Antwort auf zwei Fragen: Funktioniert die Idee technisch? und Wird sie von echten Nutzern angenommen? Wenn die Antwort nicht in Form von Software, Daten oder messbarem Nutzerverhalten vorliegt, bleibt die Strategie eine Hypothese.

Wir bei Reruption vertreten eine klare Position: echte Beratung liefert Produkte. Nicht irgendwann, sondern schnell. Nur mit handfesten Prototypen, Live-Demos und echten Nutzungsdaten schaffen wir die Grundlage für nachhaltige Entscheidungen. Das ist nicht nur ein technischer Wandel, sondern ein kultureller: Beratung wird operativ, integriert und messbar.

Die Limitierungen klassischer Beratungsansätze

Klassische Beratungen haben Stärken — große Teams, Methodenkompetenz, Marktanalysen. Doch ihre Modelle stoßen an Grenzen, wenn es um die Umsetzung digitaler und AI-getriebener Lösungen geht. Drei typische Limitierungen sehen wir immer wieder:

• Abstraktion statt Realität: PowerPoints abstrahieren Risiken und Annahmen. Sie reduzieren komplexe technische Fragestellungen auf Worte statt Code.
• WiP zwischen Strategie und Produkt: Die Übergabe von Strategie an IT erzeugt Reibung und Verzögerungen. Wichtige Details gehen verloren oder werden politisiert.
• Entscheidungen ohne Daten: Politische Debatten ersetzen Validierung mit Nutzerverhalten und schnellen Experimenten.

Diese Limitationen führen zu einer gefährlichen Trägheit: Projekte, die auf dem Papier sinnvoll wirken, sterben in internen Abstimmungsprozessen oder skaliere nicht weil die Technologie- und Nutzungsrisiken nie praktisch geprüft wurden.

Unser Co-Preneur-Ansatz: Temporär im Produktteam, dauerhaft verantwortlich

Wenn wir in ein Unternehmen eintreten, agieren wir nicht wie externe Beobachter, sondern wie Mitgründer. Unser Co-Preneur-Ansatz bedeutet, dass wir uns temporär in das Produktteam einbetten, Verantwortung im P&L übernehmen und aktiv an Delivery arbeiten. Das verändert die Dynamik: Wir hören nicht nur zu, wir bauen.

Was das konkret heißt

Wir übernehmen Unternehmerverantwortung: von der Priorisierung betriebswirtschaftlich relevanter Use-Cases bis zur Lieferung eines technischen Prototyps, der in Produktionsnähe betrieben werden kann. Diese Nähe zum Produktteam erlaubt schnelle Entscheidungen, weniger politische Debatten und eine klare Metrik-orientierte Sprache: Konversionsrate, Time-to-Value, Kosten pro Transaktion.

In der Praxis bedeutet das auch, vorhandene Unternehmensstrukturen zu respektieren und zugleich zu beschleunigen. Bei Projekten wie dem AI-basierten Recruiting-Chatbot für Mercedes Benz arbeiteten wir eng mit HR und IT zusammen, setzten NLP-Modelle produktiv und stellten 24/7-Verfügbarkeit sicher. Das war kein Workshop-Ergebnis — es war eine integrierte Produktlieferung.

Wie AI-Engineering und AI-Strategy zusammenfließen

Strategie ohne Engineering bleibt Theorie; Engineering ohne Strategie bleibt Werkstatt. Wir verbinden beides: AI-Strategy definiert die richtigen Ziele (Wettbewerbsvorteile, KPI-Fokus, Datenschutz-Constraints), während AI-Engineering beweist Machbarkeit und Operationalisierbarkeit. Dieser Fluss ist iterativ und datengetrieben.

Von Ziel zu Feedback-Schleife

Unsere typische Sequenz: C-Level-Workshop definiert Ziel und Metriken → schnelles Feasibility-Assessment → Rapid PoC → Nutzerdaten und Analytics → Iteration oder Skalierung. Entscheidend ist, dass jeder Schritt greifbare Artefakte erzeugt: Code, Metriken, Nutzerfeedback. So werden Entscheidungen empirisch, nicht politisch.

Ein Beispiel: Mit FMG setzten wir eine AI-gestützte Dokumentenrecherche um. Die Strategie fokussierte auf Zeitersparnis und Qualitätssicherung; das Engineering lieferte ein internes Tool, das Nutzungsdaten sammelte und in drei Iterationen die Trefferqualität um mehrere Dutzend Prozent steigerte. Nachweis statt Glauben.

Rapid Prototyping: Wie PoCs Politik und Blockaden umgehen

Schnelle, technische Prototypen sind nicht nur ein Engineering-Trick — sie sind ein Entscheidungsinstrument. Ein Prototyp erzeugt Evidenz in Sekunden bis Tagen: Laufzeit, Kosten, Qualität, Integrationsaufwand. Diese Evidenz reduziert Diskussionen auf konkrete Fragen: Lohnt sich die Investition? Welche Architektur skaliert?

Der typische PoC-Ablauf

• Tag 0–1: C-Level- oder Domain-Workshop — Zielsetzung, Constraints, Erfolgskriterien.
• Tag 2–5: Feasibility & Daten-Quickscan — Modelle, Datenverfügbarkeit, Privacy-Risiken.
• Woche 1–2: Rapid Prototype — funktionierendes Minimalprodukt mit echten Daten oder synthetischem Fallback.
• Woche 3–6: Nutzertests & Analytics — qualitative und quantitative Validierung.
• Woche 6+: Entscheidung: Kill, Pivot oder Production-Plan.

Unser standardisiertes AI PoC-Angebot (9.900€) spiegelt diese Sequenz wider: nicht als Marketingversprechen, sondern als operativer Prozess, der technische Machbarkeit in kurzer Zeit beweist. Ein PoC schneidet durch Politik, weil er Antworten liefert, die nicht länger verhandelbar sind.

Beispiele aus unserer Praxis: Bei Internetstores ReCamp halfen frühe Prototypen, die Prozesse der Qualitätsinspektion für gebrauchte Ausrüstung zu automatisieren. Das Ergebnis: konkrete Kosteneinsparungen und eine valide Grundlage für Skalierung. Bei STIHL entwickelten wir Prototypen für Trainingstools (Sägentraining, Sägensimulator), die in kurzer Zeit Nutzungsdaten lieferten und das Produkt-Roadmap-Diskussionsniveau von „was wäre wenn“ auf „das messen wir jetzt“ verschoben.

C-Level-Workshops: Von der Vision zum Sprint-Board

C-Level-Workshops sind der Ort, an dem Visionen operationalisiert werden. Unser Ziel in diesen Workshops ist nicht, mehr Folien zu produzieren, sondern ein konkretes Sprint-Board mit Prioritäten, Risiken und einem klaren PoC-Plan. Wir arbeiten mit Führungsteams daran, die richtigen Rahmenbedingungen zu setzen:

• Zielmetriken: Welche KPI bewegt den Hebel im Business-Case?
• Ressourcencommitment: Wer stellt Daten, Infrastruktur und Produkt-Ownership?
• Exit-Kriterien: Wann gilt ein PoC als erfolgreich oder gescheitert?

Ein Workshop bei BOSCH führte etwa dazu, dass ein Display-Technology-Projekt nicht in langen Abstimmungsrunden versank, sondern innerhalb eines Monats in eine Validierungs-Engine überführt wurde, deren Messdaten am Ende die Grundlage für einen Spin-off-Beschluss bildeten.

Die Rolle von Analytics und realem Nutzungsverhalten

Analytics sind kein Nice-to-have, sie sind das Rückgrat jeder AI-Entscheidung. Nur echtes Nutzungsverhalten beantwortet die Frage, ob ein Produkt wirkt. Tracking, Telemetrie und A/B-Experimente sind Werkzeuge, keine Buzzwords.

Was gemessen werden muss

• Produktmetriken: Aktivierung, Retention, Conversion, Nutzungstiefe.
• Modellmetriken: Inferenzzeit, Kosten pro Anfrage, Genauigkeit, Bias-Indikatoren.
• Businessmetriken: Zeitersparnis, Kostenreduktion, Umsatzbeitrag.

Wir instrumentieren Prototypen so, dass sie von Tag eins aussagekräftige Daten liefern. Ein schneller iterativer Zyklus mit echten Nutzern reduziert Annahmen und liefert unbestechliche Entscheidungsgrundlagen. Bei Eberspächer beispielsweise verwendeten wir Produktionsdaten, um Rauschreduktionsalgorithmen in Echtzeit zu optimieren — nicht durch Simulationen, sondern durch Messungen in der Fertigung.

Schnelle Iterationszyklen: Wie kleine Experimente große Veränderungen auslösen

Große Programme scheitern oft an ihrer Größe. Wir empfehlen kleine, frequentierte Experimente: kurze Hypothesen, messbare KPIs, schnelle Deployments. Jede Iteration liefert Learnings, die das Produkt, die Architektur oder die Strategie anpassen.

Praktische Tipps für Iterationen

• Setze Zeitboxen (1–3 Wochen) statt Perfektionsziele.
• Nutze Feature-Flags, um Experimente sicher in Produktion zu bringen.
• Automatisiere Telemetrie, damit Metriken ohne manuellen Aufwand entstehen.
• Mit A/B-Tests lässt sich Nutzen direkt quantifizieren — intern wie extern.

Diese Methode befreit Organisationen von der Illusion langfristiger Planbarkeit und schafft echten Fortschritt durch Lerngeschwindigkeit.

Governance, Security & Compliance: Operationalisieren, nicht blockieren

Ein häufiger Einwand lautet: „Was ist mit Sicherheit und DSGVO?“ Guter Punkt — aber Governance darf nicht als Vorwand für Untätigkeit dienen. Wir bauen Compliance in den Prozess ein: Privacy-by-Design, Audit-Trails, zugangsbeschränkte Sandboxes und klare Data Contracts zwischen Teams.

Bei sensiblen Use-Cases entwickeln wir zunächst isolierte Prototypen mit synthetischen oder anonymisierten Daten. Parallel erstellen wir die Prozesse, mit denen echte Daten später sicher integriert werden können. So bleiben wir agil, ohne regulatorische Anforderungen zu verletzen.

Ein pragmatischer Playbook für Entscheider

Für C-Level, Heads of Innovation und Tech-Leads haben wir ein kompaktes Vorgehen, das sofort anwendbar ist:

1. Priorisieren: Identifizieren Sie 2–3 AI-Use-Cases mit klarem Business-Impact.
2. Committen: Stellen Sie Daten-, Infrastruktur- und Produktverantwortliche für 4–8 Wochen bereit.
3. Proof-of-Value: Starten Sie einen Rapid PoC (1–6 Wochen) mit echten Nutzern oder repräsentativen Daten.
4. Instrumentieren: Messen Sie Produkt-, Modell- und Businessmetriken von Tag eins.
5. Decide: Skalieren, pivotieren oder killen — basierend auf Daten und einem klaren Plan.

Dieses Playbook elimininiert unnötige Debatten und verankert Verantwortlichkeit. Wir unterstützen Kunden entlang dieser Schritte in der Rolle des Co-Preneurs und bringen Erfahrung aus Projekten mit MEETSE (Internetstores), Mercedes Benz, STIHL und weiteren Kunden ein.

Fazit: Warum jetzt der Wandel passieren muss

Unternehmen stehen unter Druck: Wer nicht lernt, AI-Lösungen schnell zu bauen und zu bewerten, verliert Marktanteile an Agilität. Die Zukunft der Beratung ist produktorientiert, datengetrieben und operativ. Beratung, die nur Empfehlungen ausliefert, wird zunehmend irrelevant.

Unser Rat an Entscheidungsträger: Testen Sie die neue Form der Beratung mit einem echten Prototypen — nicht mit einer weiteren Strategiepräsentation. Wir bringen das Team, die Technik und die Verantwortung mit, damit Ihre Organisation nicht reagiert, sondern vorauseilt.

Wenn Sie Interesse haben, wie ein konkreter PoC in Ihrem Kontext aussehen könnte — von der Idee bis zur Live-Demo — sprechen Sie mit uns. Wir begleiten Sie als Co-Preneure, liefern Ergebnisse statt Folien und schaffen die Grundlage für datenbasierte Entscheidungen.

Takeaway: Beratung 2025 ist Software-first: schneller Prototyp, klare Metriken, echte Nutzerdaten. Nur so entstehen belastbare Entscheidungen und nachhaltiger Wert.