Wie identifizieren Sie die wirklich wertstiftenden KI-Use-Cases für Ihr Unternehmen?

Eine KI-Strategie ist mehr als eine Liste von Projekten: sie definiert, welche Use Cases Priorität haben, wie Daten- und IT-Architektur aussehen müssen, welche Governance-Regeln gelten und wie der Return on Investment gemessen wird. Sie verbindet Geschäftsziele mit technischen Möglichkeiten und schafft eine Entscheidungsgrundlage für Investitionen.

Für Ihr Unternehmen ist eine solche Strategie relevant, weil sie Unsicherheit reduziert. Statt viele isolierte Experimente erhalten Sie einen strukturierten Plan, der zeigt, welche Projekte kurzfristig Wert liefern und welche längerfristig aufgebaut werden müssen.

Die Strategie hilft außerdem, organisatorische Hindernisse zu identifizieren und zu beseitigen: fehlende Daten, Team- oder Skill-Lücken, notwendige Integrationen und Compliance-Bedarf. So werden technische Maßnahmen in betriebliche Realität überführt.

Kurz gesagt: eine KI-Strategie schafft Fokus, reduziert Risiko und macht Investments messbar. Ohne sie besteht die Gefahr, Ressourcen in Projekte zu lenken, die weder skalierbar noch wirtschaftlich tragbar sind.

Die Zeit bis zu ersten Ergebnissen hängt von Reifegrad und Komplexität ab. In vielen Fällen können erste Prototypen oder Machbarkeitsprüfungen innerhalb weniger Tage bis Wochen geliefert werden, insbesondere wenn wir klare, eng umgrenzte Use Cases und verfügbare Daten vorfinden.

Für substanzielle Business-Resultate, wie Prozessautomatisierung mit nachweisbaren Kosteneinsparungen oder verbesserte Kundenerlebnisse, planen wir typischerweise einen Zeitraum von 3–9 Monaten, inklusive Pilotphase, Validierung und initialer Produktion.

Unsere AI PoC Offering (9.900€) ist explizit darauf ausgelegt, technische Machbarkeit schnell zu überprüfen und klare Entscheidungsgrundlagen zu liefern. So vermeiden Sie teure, langwierige Projekte ohne validierte Hypothesen.

Wichtig ist, dass wir in kurzen Iterationen arbeiten: kleine, schnelle Experimente validieren Annahmen, bevor größere Budgets freigegeben werden. Das reduziert Time-to-Value und erhöht Entscheidungssicherheit.

Unsere Priorisierung basiert auf einem transparenten Scoring-Modell, das Impact, Umsetzbarkeit, Time-to-Value und Risiken gewichtet. Impact betrachtet monetären Nutzen, Effizienzgewinne und strategische Relevanz; Umsetzbarkeit beurteilt Datenverfügbarkeit, Integrationsaufwand und technische Hürden.

Wir kombinieren quantitative Analysen (z. B. Potenzialabschätzungen, Kostenprognosen) mit qualitativen Inputs aus Workshops und Interviews. So entsteht eine Heatmap, die schnell zeigt, welche Use Cases sofort Wert liefern und welche langfristig zu etablieren sind.

Für jede priorisierte Idee erstellen wir einen kleinen Business Case mit KPIs, Aufwandsschätzung und Alternativszenarien. Das ermöglicht Entscheidern, Investments gezielt zu steuern und bei Bedarf Ressourcen umzuschichten.

Die Priorisierung ist nicht statisch: wir erneuern die Bewertung in regelmäßigen Intervallen und nach relevanten Lernschleifen aus Piloten, um auf neue Erkenntnisse zu reagieren.

Daten sind das Fundament jeder KI-Initiative. Data Readiness umfasst Aspekte wie Qualität, Konsistenz, Vollständigkeit, Latenz und Zugriff. Ohne saubere und geeignete Daten sind Modelle nicht verlässlich und Produktionsrollouts riskant.

Unser Data Foundations Assessment analysiert bestehende Datenquellen, identifiziert Lücken und quantifiziert den erforderlichen Aufwand für Aufbereitung, Enrichment und Governance. Wir priorisieren Maßnahmen, die den größten Hebel für priorisierte Use Cases bringen.

Bei schlechten Daten verfolgen wir pragmatische Ansätze: datengetriebene Cleansing-Pipelines, ergänzende Labeling-Initiativen, synthetische Datenerzeugung oder die Umstellung auf businessfreundliche Metriken. Manchmal ist der bessere Weg, Prozesse so anzupassen, dass relevante Daten überhaupt erst entstehen.

Wichtig ist, dass Datensanierung nicht endlos aufgeschoben wird. Wir schlagen konkrete Milestones vor, um Datenqualität schrittweise zu verbessern und gleichzeitig Piloten durchzuführen, die bereits mit minimalem Datenbedarf valide Ergebnisse liefern.

Unsere Governance-Modelle sind pragmatisch und risikobasiert. Sie definieren Verantwortung, Entscheidungsbefugnisse, Review-Prozesse und Policies für Daten, Modelle und Deployment. Ziel ist nicht Bürokratie, sondern verlässliche Standards, die Risiken reduzieren und Skalierung ermöglichen.

Typische Elemente eines Governance-Frameworks sind Rollen (Model Owner, Data Steward), Bewertungs- und Freigabeprozesse, Monitoring-Anforderungen, Explainability-Standards und Audit-Mechanismen. Wir integrieren Compliance-Anforderungen wie DSGVO, branchenspezifische Regularien und interne Policies.

Governance wird pragmatisch operationalisiert: Checklisten für Modellfreigaben, Template-Prozesse für Risk-Assessments und Dashboards für kontinuierliches Monitoring. So werden Regeln gelebt und nicht nur dokumentiert.

Wir unterstützen bei der Implementierung dieser Governance-Elemente und schulen verantwortliche Teams, damit die Einhaltung nachhaltig sichergestellt wird ohne Innovationsgeschwindigkeit zu blockieren.

Die Co-Preneur-Mentalität bedeutet, dass wir Outcomes übernehmen wie Mitgründer, nicht wie externe Beobachter. Das heißt: wir arbeiten im P&L-Team, tragen Verantwortung für Umsetzung und Erfolg und bleiben so lange involviert, bis echte Ergebnisse vorliegen.

Im Gegensatz zur klassischen Beratung liefern wir keine abstrakten Roadmaps, die unbeaufsichtigt versauern. Wir bauen Prototypen, validieren Business Cases und gestalten Implementierungspläne, die operabel sind. Geschwindigkeit und Ergebnisorientierung stehen im Mittelpunkt.

Technisch bringen wir Engineering-Kapazität mit, sodass die Übergabe an interne Teams pragmatisch erfolgt. Wir sorgen für Knowledge Transfer, Dokumentation und Enablement, damit Ihre Organisation die Lösungen langfristig betreiben kann.

Dieser Ansatz reduziert das Risiko der Umsetzungslücke – jene Phase, in der viele Beratungsprojekte scheitern – und sorgt dafür, dass Strategie unmittelbar zu messbaren Ergebnissen führt.

Kosten variieren stark je nach Umfang, Reife und Anzahl priorisierter Use Cases. Ein initiales Readiness-Assessment und Use Case Discovery sind vergleichsweise kostengünstig und liefern die Entscheidungsbasis. Unsere AI PoC Offering zu 9.900€ ist ein Beispiel für einen standardisierten Einstieg, um technische Machbarkeit zu prüfen.

Für die Entwicklung und Skalierung von Produktionslösungen sind Budgetrahmen abhängig von Infrastruktur, Datenaufwand, Teamgröße und Integrationsbedarf. Kleinere Piloten können im mittleren fünfstelligen Bereich umgesetzt werden, während unternehmensweite Rollouts in den sechs- bis siebenstelligen Bereich gehen können.

Wichtig ist, Budgets iterativ zu planen: Starten Sie mit klaren, kleinen Investitionen für schnelle Validierung und erhöhen Sie Finanzierung erst nach nachgewiesenem Business Case. Das minimiert Gesamtaufwand und maximiert ROI.

Wir helfen Ihnen, Budgetvorschläge zu modellieren und geben transparente Aufwandsschätzungen und Szenario-Analysen, sodass Investitionsentscheidungen fundiert getroffen werden können.