Warum braucht die Chemie-, Pharma- und Prozessindustrie in Dortmund eine KI-Strategie?
Innovatoren dieser Unternehmen vertrauen uns
Lokale Herausforderung: Komplexe Prozesse, hohe Regulierung
Die Chemie-, Pharma- und Prozessindustrie in Dortmund steht vor einer doppelten Herausforderung: komplexe, historisch gewachsene Produktionsprozesse einerseits und hohe regulatorische Anforderungen andererseits. Ohne klare KI-Strategie bleiben viele Automatisierungs- oder Effizienzpotenziale ungenutzt.
Warum wir die lokale Expertise haben
Reruption reist regelmäßig nach Dortmund und arbeitet vor Ort mit Kunden: Wir sind keine ferngesteuerten Berater, sondern Co-Preneurs, die in Produktionshallen, Laboren und Leitständen die tatsächlichen Reibungspunkte sehen. Dadurch kombinieren wir technisches Engineering mit einem realistischen Blick auf Betriebsabläufe und Compliance in NRW.
Unser Ansatz beginnt mit einer tiefen Analyse der vorhandenen Daten-, Prozess- und IT-Landschaft: von Laborinformationsmanagementsystemen (LIMS) über MES bis zu Dokumentations-Workflows. Nur so lassen sich Use Cases identifizieren, die in der Praxis wirklich einen Unterschied machen — nicht in PowerPoint, sondern in laufenden Schichten.
Unsere Referenzen
Unsere Arbeit in Fertigungs- und Technologieumfeldern ist direkt übertragbar auf chemische und pharmazeutische Prozesse. Bei Eberspächer haben wir KI-basierte Lösungen zur Geräuschreduzierung in Fertigungsprozessen umgesetzt; das Projekt zeigt, wie Sensordaten, robuste Modelle und Produktionsverständnis zusammenkommen müssen, um reliably in der Produktion zu laufen. Diese Erfahrungen sind direkt relevant für Qualitätssicherung und Monitoring in Prozessanlagen.
Mit STIHL haben wir mehrere Projekte begleitet — von digitalen Trainingsplattformen wie Sägentraining bis zu ProTools-Implementierungen — und dabei industrielle Trainings- und Simulationslösungen entwickelt, die auch in chemischen Laboren für sichere Prozessschulungen und Kompetenzaufbau eingesetzt werden können. Für die chemische Technologie haben wir mit TDK an PFAS-Removal-Technologien gearbeitet, was uns ein tiefes Verständnis für chemie-spezifische Prozessmodelle und Labordaten gibt.
Über Reruption
Reruption wurde gegründet, weil Unternehmen nicht nur reagieren, sondern bewusst vorausgestalten sollten. Unsere Co-Preneur-Mentalität bedeutet: Wir übernehmen Verantwortung, arbeiten in der P&L unserer Kunden und liefern nicht nur Strategien, sondern Prototypen und implementierbare Roadmaps.
Für Dortmund bringen wir neben internationaler KI-Expertise auch Erfahrung in stark regulierten Umfeldern mit. Wir kombinieren schnelle Prototypentwicklung, technische Tiefe und pragmatische Governance-Modelle, damit KI-Lösungen in der Chemie- und Pharmaindustrie sicher, nachvollziehbar und betriebswirtschaftlich sinnvoll eingeführt werden können.
Wollen Sie wissen, welche KI-Use-Cases in Ihrem Werk den größten Hebel haben?
Wir führen eine gezielte Use Case Discovery durch, analysieren Datenquellen vor Ort in Dortmund und liefern priorisierte Business Cases und Prototyp-Empfehlungen.
Was unsere Kunden sagen
Hans Dohrmann
CEO bei internetstores GmbH 2018-2021
Das ist die systematischste und nachvollziehbarste Go-to-Market Strategie, die ich bezüglich Corporate Startups je gesehen habe.
Kai Blisch
Director Venture Development bei STIHL, 2018-2022
Extrem wertvoll ist dabei Reruptions starker Fokus auf die Nutzer*innen, deren Bedürfnisse und das kritische Hinterfragen von Vorgaben. ... und nicht zuletzt macht die Zusammenarbeit riesige Freude.
Marco Pfeiffer
Head of Business Center Digital & Smart Products bei Festool, 2022-
Reruption evaluierte systematisch ein neues Geschäftsmodell mit uns: besonders beeindruckend fanden wir die Fähigkeit auch komplexe Sachverhalte nachvollziehbar darzustellen.
KI für die Chemie-, Pharma- und Prozessindustrie in Dortmund: Markt, Chancen und Umsetzung
Dortmund ist Teil eines industriellen Ökosystems, das vom traditionellen Stahl- und Maschinenbau hin zu Logistik, IT-Services und Energie gewandelt wurde. Für Chemie-, Pharma- und Prozessunternehmen bedeutet dieser Wandel: stärkere Vernetzung, mehr Datenverfügbarkeit und zugleich größere Anforderungen an Sicherheit und Compliance. Eine gezielte KI-Strategie beantwortet die Frage, welche Vorhaben kurzfristig Wert schaffen und welche Investitionen langfristig Skaleneffekte ermöglichen.
Marktanalyse und regionale Realität
Die Nachfrage nach digitalen Lösungen in Produktionsbetrieben und Laboren wächst in Nordrhein-Westfalen beständig. Dortmund bietet als Hub für Logistik und IT eine dichte Netzwerkstruktur aus Dienstleistern, Zulieferern und Forschungseinrichtungen. Für Chemie- und Prozessbetriebe heißt das: Zugriff auf Softwarekompetenz, aber auch Wettbewerb um Fachkräfte. Eine KI-Strategie muss daher nicht nur technische Ziele setzen, sondern auch Personal- und Partnerlandschaften berücksichtigen.
Wichtig ist, den lokalen Markt nicht abstrakt zu betrachten. Die Nähe zu Energieversorgern wie RWE und Industrieakteuren wie ThyssenKrupp schafft Synergien bei Energieoptimierung, Predictive Maintenance und Supply-Chain-Digitalisierung. Zugleich verlangt die Nähe zu Logistik- und IT-Hubs Lösungen, die interoperabel und resilient sind.
Spezifische Use Cases für Chemie, Pharma & Prozessindustrie
Use Cases lassen sich in drei Gruppen gliedern: Labor- und Dokumentationsautomation, operative Assistenzsysteme (z. B. Safety Copilots) und unternehmensweite Wissensplattformen. Labor-Prozess-Dokumentation lässt sich durch KI-gestützte Extraktion, Normalisierung und semantische Verknüpfung von Messdaten und Versuchsprotokollen deutlich beschleunigen und audit-sicher machen.
Safety Copilots — digitale Assistenzsysteme, die Bediener in kritischen Situationen unterstützen — sind besonders wertvoll in Prozessen mit hohen Sicherheitsanforderungen. Sie kombinieren Sensorik, Prozessmodelle und kontextuelle Wissensdatenbanken, um Echtzeit-Empfehlungen zu geben und menschliche Fehler zu reduzieren. Ebenso wichtig sind sichere interne Modelle: lokale, datenschutzkonforme Varianten, die sensible Labor- und Produktionsdaten vor externem Zugriff schützen.
Umsetzungsansätze und technische Architektur
Ein pragmatischer Weg beginnt mit einem AI Readiness Assessment und einer breit angelegten Use Case Discovery über 20+ Abteilungen — genau jene Module, die wir anbieten. Ziel ist es, Datenquellen, Integrationspunkte (MES, LIMS, ERP) und Governance-Risiken früh zu identifizieren und priorisierte Prototypen zu bauen, die in Wochen statt Monaten Ergebnisse liefern.
Technisch empfehlen wir modulare Architekturen: eine robuste Data Foundation mit rollenbasiertem Zugriff, Feature Stores für Produktions- und Sensordaten, sowie containerisierte Modelle für lokale Inferenz. Modelle sollten auf erklärbare und prüfbare Methoden setzen, insbesondere in regulierten Umfeldern wie Pharma, wo Audit-Trails und Reproduzierbarkeit Pflicht sind.
Erfolgsfaktoren und häufige Stolperfallen
Erfolgreiche KI-Programme zeichnen sich durch klare Metriken, ein Pilot-First-Mindset und starke Governance aus. Ein häufiger Fehler ist die Überoptimierung technischer Metriken statt der ökonomischen Hebel: Speed, Qualität und Kosten pro Lauf sind wichtig, aber der Impact auf Ausschuss, Durchsatz oder regulatorische Konformität entscheidet über die wirtschaftliche Bewertung.
Governance muss regulatorische Anforderungen (z. B. GMP, ISO-Normen, Datenschutz) mit operativen Prozessen verzahnen. Zu wenig Aufmerksamkeit für Datenqualität, Ownership und Change Management führt zu Projekten, die zwar technisch funktionieren, aber nicht in den Regelbetrieb überführt werden.
ROI, Timeline und Piloten
Ein typisches Vorgehen startet mit einem AI PoC (unser Standardpaket) zur Validierung technischer Machbarkeit — in vielen Fällen liefert ein PoC innerhalb weniger Wochen belastbare Performance-Daten. Für die wirtschaftliche Bewertung rechnen Unternehmen mit 6–18 Monaten bis zum ersten messbaren Return, abhängig von Komplexität und Integrationsaufwand.
Wichtig ist, Business Cases nicht nur auf Einsparungen, sondern auch auf Risikoreduzierung (z. B. fewer incidents), Qualitätsverbesserung und Compliance-Vorteilen aufzubauen. Solche ganzheitlichen Modelle überzeugen Entscheider im CFO- und Q-Management gleichermaßen.
Team, Kompetenzen und Change Management
Eine KI-Strategie erfordert interdisziplinäre Teams: Data Engineers, ML Engineers, Domänenexpert:innen aus Labor und Produktion sowie Compliance-Verantwortliche. Lokale Personalentwicklung ist essenziell; Dortmunds IT- und Logistik-Hubs bieten gute Recruiting-Pools, aber dauerhafter Erfolg verlangt auch interne Befähigung und klare Ownership-Strukturen.
Change Management ist kein Add-on: Schulungen, neue Schichtabläufe und sichtbare Quick Wins schaffen die Grundlage für breitere Akzeptanz. Praktische Rollouts sollten mit Champions in Produktion und Labor begleitet werden, damit Erkenntnisse schnell in Prozesse einfließen.
Technologie-Stack und Integrationsfragen
Bewährte Stacks kombinieren robuste Data Warehousing-Lösungen, Message-Broker für Echtzeittelemetrie, Feature Stores und MLOps-Pipelines für Deployment. Für Pharma-Umgebungen sind On-Prem- oder Hybrid-Varianten oft Pflicht, um regulatorische Vorgaben zu erfüllen.
Integrationsaufwände mit MES, LIMS oder SCADA-Systemen sind meist die kritischste Zeit- und Kostenkomponente. Deshalb priorisieren wir Schnittstellen mit hohem Datenwert und bauen robuste Abstraktionsschichten, um langfristige Wartbarkeit sicherzustellen.
Langfristige Skalierung und Roadmap
Die Skalierung von KI in der Prozessindustrie folgt einer Reise: von PoC über Pilot zur Produktion und schließlich zur Portfolio-Optimierung. Wichtig ist eine Roadmap, die kurzfristige Werttreiber identifiziert, Governance-Regeln standardisiert und die Grundlage für nachhaltige interne KI-Fähigkeiten legt.
Unsere Module — von Use Case Discovery über Business Case Modellierung bis zur AI Governance — sind genau darauf ausgelegt: schnelle technische Validierung, klare wirtschaftliche Bewertung und ein umsetzbarer Pfad zur Skalierung.
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Schlüsselbranchen in Dortmund
Dortmund hat einen bemerkenswerten Wandel vollzogen: Vom Zentrum der Stahlindustrie zu einem modernen Knotenpunkt für Logistik, IT und Energie. Diese Transformation beeinflusst auch die Chemie-, Pharma- und Prozessindustrie, die heute stärker digital vernetzt ist als jemals zuvor. Produktionsstätten sind verknüpft mit IT-Dienstleistern, Logistikzentren und Energieversorgern, wodurch Chancen für datengetriebene Optimierungen entstehen.
Historisch war Dortmund geprägt von Montanindustrie und Schwerindustrie; daraus entstand eine kompetente Fertigungs- und Ingenieurskultur. Diese Erfahrung hat Transferpotenziale: Prozessverständnis, Qualitätsbewusstsein und Arbeitsorganisation sind ideale Voraussetzungen für die Einführung datengetriebener Prozesse in Chemie und Pharma.
Die Integration von Logistik- und IT-Kompetenzen schafft Vorteile für Prozessunternehmen: kürzere Lieferketten, bessere Rückverfolgbarkeit und optimierte Bestandsführung. Für Chemie- und Pharmafirmen bedeutet das: schnellere Chargenfreigaben, optimierte Materialflüsse und verbesserte Compliance entlang der Supply Chain.
In Dortmund entstehen zunehmend Kooperationen zwischen Industrie und Softwareanbietern. Diese Partnerschaften erleichtern die Entwicklung von Lösungen, die sowohl domain-spezifisch als auch technologisch modern sind: von digitalen Laborprozessen bis zu Condition Monitoring in Produktionslinien.
Regulatorische Anforderungen sind eine konstante Größe: Pharmaprojekte müssen GMP-konform sein, chemische Produktionen unterliegen strengen Umwelt- und Sicherheitsauflagen. Deshalb sind robuste Data Foundations, nachvollziehbare Modellpipelines und Audit-Trails unerlässlich, bevor großflächig KI im Regelbetrieb eingesetzt wird.
Die regionalen Dienstleister — von Energieversorgern über Logistiker bis zu IT-Firmen — bieten ein dichtes Ökosystem für Pilotprojekte. Eine KI-Strategie in Dortmund sollte diese Vernetzung nutzen, um Cross-Industry-Lösungen zu entwickeln, die Energieeffizienz, Prozessstabilität und Lieferkettenresilienz verbinden.
Für mittelständische Chemie- und Pharmaunternehmen bietet Dortmund ein günstiges Umfeld, um schnell von Prototypen zu produktiven Systemen zu gelangen. Lokale Netzwerke reduzieren Implementationsrisiken, weil Pilotpartner, Dienstleister und Fachkräfte geografisch erreichbar sind und schnelle Iterationen ermöglichen.
Kurz: Dortmunds Evolution von Stahl zu Software hat eine einzigartige Kombination aus praktischer Industriekompetenz und digitaler Innovationskraft geschaffen — ein fruchtbarer Boden für KI-Strategien in der Prozessindustrie.
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Wichtige Akteure in Dortmund
ThyssenKrupp ist historisch einer der prägenden Arbeitgeber in der Region. Heute steht das Unternehmen für industrielle Transformation, bei der Digitalisierung von Fertigungsprozessen und Predictive Maintenance eine zentrale Rolle spielt. Seine Innovationsinitiativen zeigen, wie traditionelle Industrie mit modernen Datenlösungen verknüpft werden kann.
RWE als großer Energieversorger prägt das regionale Energiesystem und treibt die Energiewende voran. Für Chemie- und Prozessbetriebe ist RWE ein wichtiger Partner bei Energieeffizienzprojekten und der Integration von erneuerbaren Energien, was durch KI-gestützte Laststeuerung und Optimierung erheblich profitieren kann.
Wilo, ein global tätiger Pumpenhersteller, hat seine Wurzeln im Ruhrgebiet und verbindet Maschinenbau mit smarten Produkten. Die Digitalisierung von Komponenten und Services — etwa durch Condition Monitoring und Fernwartung — zeigt, wie produktnahe Daten neue Geschäftsmodelle ermöglichen.
Signal Iduna ist ein bedeutender Versicherer in der Region und steht für die Verbindung von Finanzdienstleistung und regionaler Industrie. Versicherungen spielen eine wachsende Rolle bei der Bewertung von KI-Risiken und der Absicherung neuer digitaler Geschäftsmodelle, etwa durch spezifische Policen für Cyber- oder Betriebsunterbrechungsrisiken.
Materna ist ein Beispiel für eine lokale IT-Kompetenz, die Unternehmen bei der Digitalisierung unterstützt. Als Dienstleister bietet Materna Beratungs- und Implementierungsleistungen, die für die Integration von KI-Lösungen in bestehende Unternehmenslandschaften relevant sind, insbesondere im Bereich SAP-, Prozess- und Infrastrukturprojekte.
Daneben existiert ein doppeltes Ökosystem aus Mittelstand und spezialisierten Dienstleistern, das schnelle Iterationen erlaubt. Universitäten und Forschungseinrichtungen in der Umgebung liefern zusätzliches Know-how, sodass Unternehmen in Dortmund für Innovationsprojekte auf ein breites Netzwerk zurückgreifen können.
Diese Akteure bilden zusammen ein Klima, in dem KI-Projekte nicht isoliert betrachtet werden: Energie, Logistik und IT sind Teil der Wertschöpfung, und erfolgreiche KI-Strategien vernetzen diese Bereiche, um Prozesse resilienter und effizienter zu machen.
Für externe Partner wie Reruption bedeutet die regionale Struktur: Wir können schnell vor Ort sein, lokale Partnerschaften nutzen und pragmatische, anwendungsorientierte Lösungen entwickeln, die den spezifischen Anforderungen der Dortmunder Industrie gerecht werden.
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Häufig gestellte Fragen
Der Einstieg beginnt mit einer ehrlichen Bestandsaufnahme: Ein AI Readiness Assessment klärt Datenverfügbarkeit, Prozesslandschaft und Compliance-Anforderungen. In Dortmund bedeutet das oft, Schnittstellen zu MES, LIMS und ERP zu analysieren und Stakeholder aus Produktion, QA und IT zusammenzubringen. Nur mit diesem gemeinsamen Verständnis lassen sich realistische Use Cases identifizieren.
Als nächster Schritt empfiehlt sich eine breit angelegte Use Case Discovery, idealerweise über 20+ Abteilungen, um Potenziale zu finden, die unmittelbaren Wert liefern. In etablierten Betrieben liegen oft niedrighängige Früchte in Dokumentationsprozessen und Wissenssuche, die kurzfristig automatisierbar sind.
Ein pragmatischer PoC (Proof of Concept) validiert technische Machbarkeit — unser Standardpaket ist genau dafür ausgelegt. In vielen Fällen zeigt ein PoC innerhalb weniger Wochen, ob ein Use Case robust genug für den Produktionsbetrieb ist. Wichtig ist, dass der PoC schon wirtschaftliche Metriken enthält: Impact auf Ausschuss, Zykluszeit oder Compliance-Kosten.
Schließlich muss die Roadmap Governance, Skalierung und Change Management umfassen. In Dortmund nutzen wir die lokale Nähe zu IT- und Servicepartnern, um schnell Implementationspartner zu finden und Pilotprojekte vor Ort zu begleiten. Wir reisen regelmäßig nach Dortmund und arbeiten mit Kunden direkt in ihren Anlagen, um entscheidende Lernzyklen kurz zu halten.
Pharma- und Prozessunternehmen unterliegen strengen regulatorischen Vorgaben: GMP, 21 CFR Part 11 (wo relevant), ISO-Standards und nationale Umwelt- und Sicherheitsanforderungen. Diese Regulierungen verlangen nachvollziehbare Datenpipelines, Audit-Trails und kontrollierte Zugriffsrechte. Eine KI-Strategie muss diese Anforderungen von Anfang an in Architektur und Modellprozessen berücksichtigen.
Datenschutz ist ebenfalls zentral: Labor- und Chargendaten enthalten oft sensible Informationen, die intern geschützt werden müssen. Häufig ist eine On-Prem- oder Hybrid-Architektur notwendig, um Datenhoheit zu gewährleisten und gleichzeitig von modernen ML-Methoden zu profitieren.
Ein weiterer Punkt ist die Validierbarkeit von Modellen. In Pharma-Umgebungen sind erklärbare Modelle und nachvollziehbare Entscheidungen unverzichtbar. Black-Box-Modelle können zwar Performance liefern, sie erschweren aber die Zertifizierung und Akzeptanz bei Auditoren und Qualitätsverantwortlichen.
Praktisch bedeutet das: Governance-Frameworks, die Rollen, Verantwortlichkeiten, Datenqualitätssicherung und regelmäßige Modelldrehscheiben definieren. Wir implementieren diese Frameworks so, dass sie von internen Prüfungen und externen Auditoren nachvollzogen werden können, und schaffen damit die Grundlage für skalierbare KI-Lösungen.
In vielen Prozessbetrieben zeigen Use Cases in drei Bereichen besonders hohen Wert: Labor- und Prozessdokumentation, Safety Copilots und Wissenssuche. Automatisierte Dokumentation reduziert Fehlerquellen und beschleunigt Freigabeprozesse; Safety Copilots verbessern die operative Sicherheit und reduzieren Ausfallrisiken; Wissenssuche macht Expertenwissen sofort verfügbar und verkürzt Einarbeitungszeiten.
Beispielsweise kann eine KI-gestützte Extraktion von LIMS-Daten und Versuchsprotokollen die Prüfzeit für Chargen erheblich reduzieren. Das führt nicht nur zu schnelleren Lieferzeiten, sondern auch zu weniger Lagerhaltung und geringeren Kapitalkosten.
Safety Copilots kombinieren Sensordaten, Prozesshistorie und Betriebsanweisungen, um in Echtzeit Handlungsempfehlungen zu geben. Das ist besonders relevant in Anlagen mit hohen Sicherheitsanforderungen, wie sie in der Chemie- und Prozessindustrie üblich sind.
Wichtig ist, dass jeder Use Case klar quantifizierte Metriken hat: Wie viele Minuten werden pro Charge eingespart, wie viel Ausschuss lässt sich vermeiden, oder wie viel schneller sind Freigaben? Ohne diese Kennzahlen bleibt ein Projekt ein technisches Experiment statt einer wirtschaftlichen Entscheidung.
Zeitpläne variieren stark je nach Komplexität. Ein erster technischer PoC kann oft in 4–8 Wochen Ergebnisse liefern, vor allem wenn Datenquellen klar sind und Zugriffe möglich sind. Der Übergang vom PoC zum Pilot benötigt typischerweise 3–6 Monate, inklusive Integration, Governance und Benutzerakzeptanztests.
Die Produktionsreife erreichen viele Vorhaben innerhalb von 6–18 Monaten. Diese Phase umfasst robuste MLOps-Pipelines, Validierung und häufig auch eine Anpassung der Betriebsabläufe. Für stark regulierte Pharma-Umgebungen können zusätzliche Validierungs- und Dokumentationsschritte die Zeit verlängern.
Wichtig ist die Iterationsgeschwindigkeit: Kurze Entwicklungszyklen, schnelle Feedback-Loops und eine klare Priorisierung der Use Cases verkürzen die Time-to-Value. Deshalb setzen wir auf Pilotprojekte mit klaren KPIs und einem verbindlichen Rollout-Plan.
Für Dortmunder Betriebe ist ein weiterer Vorteil die Nähe zu IT- und Servicepartnern, wodurch Implementationsschritte und Vor-Ort-Support schneller organisiert werden können. Reruption begleitet die gesamte Reise — von Use Case Discovery bis zur Übergabe in den Regelbetrieb.
Die Integration beginnt mit einer klaren Kartierung der Datenflüsse: Welche Daten werden wo erzeugt, wer ist Eigentümer, und wie wird Qualität sichergestellt? Ein wichtiger erster Schritt ist die Definition von Schnittstellen und die Einführung von Datenverträgen, die Verantwortlichkeiten und Formate verbindlich regeln.
Technisch empfehlen sich API-First-Ansätze, robuste Message-Broker für Echtzeitdaten und ETL-Prozesse für historische Daten. Modelle sollten in containerisierten Umgebungen betrieben werden, sodass Deployments reproduzierbar sind und Rollbacks möglich bleiben. Feature Stores helfen, Feature-Engineering zu standardisieren und die Konsistenz zwischen Training und Inferenz sicherzustellen.
Ein weiterer Schwerpunkt ist Monitoring: Produktionsmodelle benötigen Metriken zur Performance, Drift-Erkennung und Datenqualität. Nur so können Abweichungen früh erkannt und Gegenmaßnahmen eingeleitet werden. In regulierten Umgebungen sind zusätzlich Audit-Logs und Versionierung von Modellen und Daten essentiell.
In Dortmund arbeiten wir vor Ort mit IT- und Automatisierungsteams zusammen, um Integrationen pragmatisch umzusetzen. Die enge Zusammenarbeit reduziert Missverständnisse und ermöglicht es, technische Hürden schnell zu überwinden.
Change Management sollte parallel zur technischen Entwicklung stattfinden. Schulungen für Bediener, Laborpersonal und Führungskräfte sind genauso wichtig wie technische Deployments. Frühe Success Stories und sichtbare Quick Wins helfen, Skepsis abzubauen und Akzeptanz zu schaffen.
Skill-Aufbau erfolgt in Stufen: Basiswissen über KI und Datennutzung für breite Mitarbeitergruppen, vertiefte Trainings für Domänenchampions und technische Schulungen für Data Engineers und ML-Operatoren. Mentoring und On-the-Job-Learning beschleunigen die Transferkurve.
Ein wichtiger Baustein sind interdisziplinäre Squads, die Domänenexpert:innen, Data Scientists und Entwickler zusammenbringen. Solche Teams sind in Dortmund leicht zu vernetzen, da lokale IT-Dienstleister und Hochschulen als Talentquelle dienen.
Praktisch empfehlen wir einen Mix aus externen Coaches für initiale Befähigung und internen ‚AI Champions‘, die langfristige Verantwortung übernehmen. Reruption unterstützt beides: Wir begleiten Pilotprojekte vor Ort und transferieren Wissen so, dass Teams nach Projektende eigenständig weiterarbeiten können.
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