Warum braucht die Chemie-, Pharma- und Prozessindustrie in Stuttgart eine gezielte KI-Strategie?
Innovatoren dieser Unternehmen vertrauen uns
Die lokale Herausforderung
In Labors, Produktionsstätten und Anlagen der Region Stuttgart stehen Unternehmen unter hohem Druck: regulatorische Anforderungen steigen, Dokumentationspflichten werden komplexer, und Ausfälle kosten Zeit und Reputation. Fehlende Priorisierung von KI-Investitionen führt dazu, dass vielversprechende Projekte nie den Weg in die Produktion finden.
Warum wir die lokale Expertise haben
Stuttgart ist unser Zuhause. Als in der Region verwurzeltes Team kommen wir täglich mit den Themen der lokalen Industrie in Kontakt: von der Materialforschung in Chemie-Startups bis zu großen Fertigungsstraßen bei Mittelständlern. Unsere Nähe erlaubt uns, Prozesse vor Ort zu sehen, mit Laborleitern zu sprechen und reale Datenflüsse zu verstehen — nicht nur Folgepräsentationen aus der Ferne.
Wir reisen regelmäßig zu Kunden im Großraum Baden-Württemberg, arbeiten on-site in Reinräumen, im Produktionsumfeld und mit operativen Schichten. Diese Verfügbarkeit erhöht unsere Geschwindigkeit und Genauigkeit in der Use-Case-Identifikation: Wir verstehen, welche Daten tatsächlich vorhanden sind, welche Messgrößen stabil sind und wo sich ein Pilot schnell validieren lässt.
Unsere Referenzen
Unsere Erfahrung im Produktions- und Prozessumfeld kommt nicht aus Büchern: Für STIHL haben wir über mehrere Projekte hinweg digitale Trainings- und Produktlösungen entwickelt — von Sägentraining bis zu ProTools — und begleitend Markt- und Kundenforschung betrieben, um Produkt-Markt-Fit herzustellen. Diese Arbeit zeigt, wie wir Produktion, Schulung und Produktentwicklung verbinden können.
Mit Eberspächer haben wir an AI-gestützten Lösungen zur Lärmreduktion in Fertigungsprozessen gearbeitet, indem wir Sensordaten analysierten und Optimierungsansätze ableiteten. Für BOSCH begleiteten wir die Go-to-Market-Strategie für neue Display-Technologie, die später in ein Spin-off führte — ein Beispiel, wie technische Innovationen strukturiert in den Markt geführt werden.
Im Bereich Bildung und Kompetenzaufbau unterstützen Projekte wie Festo Didactic unsere Sicht auf die Verbindung zwischen digitaler Weiterbildung und operativer Exzellenz: Trainingsplattformen, die Mitarbeiter befähigen, neue KI-gestützte Workflows zu nutzen. Diese Kombination aus Produktentwicklung, Training und Produktion macht uns in Stuttgart besonders handlungsfähig.
Über Reruption
Reruption wurde gegründet, weil Unternehmen nicht nur reagieren, sondern vorbauen müssen. Unsere Co-Preneur-Mentalität bedeutet: Wir arbeiten eingebettet, als wären wir Mitgründer im Unternehmen, übernehmen Verantwortung im P&L und liefern greifbare Prototypen statt PowerPoint-Strategien. Das ist besonders wichtig in regulierten, sicherheitskritischen Industrien wie Chemie und Pharma.
Unsere vier Kernsäulen — AI Strategy, AI Engineering, Security & Compliance, Enablement — sind aufeinander abgestimmt, damit KI-Projekte in streng regulierten Umgebungen nicht nur beginnen, sondern nachhaltig skaliert werden. In Stuttgart kombinieren wir diese Expertise mit tiefem Verständnis für lokale Wertschöpfungsketten und Netzwerke.
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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-Strategie für Chemie, Pharma & Prozessindustrie in Stuttgart: Markt, Use Cases und Umsetzung
Der Markt in Baden-Württemberg ist geprägt von hoher Fertigungstiefe, vernetzten Zulieferketten und strengen regulatorischen Anforderungen. Für Unternehmen in der Chemie-, Pharma- und Prozessindustrie bedeutet das: KI bietet Chancen, muss aber so geplant werden, dass Qualität, Compliance und Nachvollziehbarkeit jederzeit gewährleistet sind. Eine gute Strategie trennt Experimente von produktionsrelevanten Systemen und schafft klare Pfade für Skalierung.
Eine KI-Strategie beginnt mit einer ehrlichen Analyse des Daten- und Technologie-Status quo. Viele Unternehmen unterschätzen die Notwendigkeit sauberer, strukturierter Daten aus Labor- und Prozessumgebungen. Daten aus LIMS, MES, SCADA und Labor-Equipment sind oft fragmentiert; eine strategische Investition in Datenaufbereitung und -governance ist daher die Grundlage für belastbare Modelle.
Marktanalyse und Geschäftslogik
Im ersten Schritt analysieren wir die Wertströme: Wo entstehen die größten Kosten durch Stillstände, Ausschuss oder Nacharbeit? Wo sind regulatorische Prüfungen besonders aufwändig? Für die Chemie- und Pharma-Industrie sind Labor-Prozess-Dokumentation und Rückverfolgbarkeit oft zentrale Kostentreiber. KI-Strategie muss diese Geschäftslogik priorisieren und Use Cases entlang klarer wirtschaftlicher KPIs aufstellen.
Darüber hinaus betrachten wir die regionale Lieferkette: Zulieferer aus dem Maschinenbau, Sensorhersteller und Servicepartner in Stuttgart und Umgebung sind Teil des Ökosystems. Eine erfolgreiche Strategie nutzt diese regionale Dichte, um Pilotprojekte schnell mit lokalen Partnern zu realisieren.
Spezifische Use Cases mit hoher Hebelwirkung
Für die Branche identifizieren wir wiederkehrend vier besonders wertstiftende Use Cases: automatisierte Labor-Prozess-Dokumentation zur Reduktion manueller Fehler; Safety Copilots, die Schichten bei Entscheidungsunterstützung entlasten; semantische Wissenssuche über Laborprotokolle und SOPs; sowie die Entwicklung sicherer, interne Modelle, die sensible Prozessdaten nicht verlassen.
Jeder Use Case braucht ein klares Outcome-Statement: z. B. "Reduktion der Dokumentationszeit pro Charge um 40%" oder "Früherkennung von Prozessabweichungen mit 3x höherer Sensitivität bei akzeptierbarem False-Positive-Level". Solche Ziele machen Business Cases messbar und ermöglichen Priorisierung zwischen schnellen Quick Wins und strategischen Plattforminvestitionen.
Umsetzungsansatz und Architektur
Unsere Module — von AI Readiness Assessment über Use Case Discovery bis zur AI Governance — sind sequenziell und iterativ angelegt. Zuerst evaluieren wir Datenverfügbarkeit, Compliance-Risiken und Infrastruktur. Auf dieser Basis entwerfen wir eine modulare Architektur: Data Lake / Data Mesh für strukturierte Prozessdaten, sichere Feature Stores für Modelle und ein Deployment-Layer mit Canary-Releases für produktive Umgebungen.
Für sensible Bereiche bevorzugen wir interne Modelle (on-premise oder in vertrauenswürdigen Private-Clouds) kombiniert mit strikter Access Governance. Modell-Hosting, Observability und ein Audit-Log für Entscheidungen sind in regulierten Umgebungen keine Nice-to-have, sondern Compliance-Basics.
Erfolgsfaktoren und KPIs
Erfolg misst sich nicht nur an einem funktionierenden Prototyp. Wir definieren operative KPIs (Durchsatz, Ausschussrate, Dokumentationsdauer), ML-Kennzahlen (Precision, Recall, Drift-Metriken) und Business-KPIs (ROI, Time-to-Value). Governance-Indikatoren — z. B. Nachvollziehbarkeit von Entscheidungen oder die Anzahl genehmigter SOP-Änderungen aufgrund von KI-Empfehlungen — sind integraler Teil der Strategie.
Ein weiterer Erfolgsfaktor ist die Verbindung von Pilot zu Produktion: Wir planen von Anfang an den Pfad zur Skalierung, inklusive Budgetrahmen, Integrationsaufwand und der notwendigen organisatorischen Rollen wie MLOps-Verantwortliche und Data Stewards.
Häufige Fallstricke
Typische Fehler sind unrealistische Erwartungshaltungen, überambitionierte Proof-of-Concepts ohne Produktionsplanung und fehlende Verantwortlichkeiten für Datenqualität. Viele Projekte scheitern, weil Modelle in isolierten Testumgebungen leben und nie in die operativen Systeme integriert werden. Ebenfalls kritisch: unklare Governance für Datenzugriffe und Modellnutzung — das ist in Chemie und Pharma ein regulatorisches Risiko.
Wir vermeiden diese Fallen, indem wir Business Cases mit klaren Go/No-Go-Kriterien versehen, technische Roadmaps mit Production-Readiness-Meilensteinen kombinieren und Governance-Rollen festlegen, bevor Modelle in Live-Umgebungen gehen.
ROI-Überlegungen und Zeitplanung
Ein typischer Fahrplan beginnt mit einem AI Readiness Assessment (2–4 Wochen), gefolgt von Use Case Discovery und Priorisierung (4–6 Wochen). Erste technische Prototypen lassen sich oft in 6–8 Wochen demonstrieren. Ein produktionsreifes System inklusive Integrationen, Validierung und Freigaben benötigt je nach Komplexität 6–12 Monate.
ROI-Berechnungen beruhen auf direkten Effizienzgewinnen (z. B. Reduktion von Ausschuss), sekundären Effekten (bessere Kapazitätsauslastung) und Risikoverminderung (weniger regulatorische Findings). Wir modellieren konservative und optimistische Szenarien, um Entscheidungsträgern eine solide Grundlage zu geben.
Team, Skills und Change Management
Erfolgreiche Umsetzung verlangt nicht nur Data Scientists, sondern MLOps-Ingenieure, Domänenexperten aus Labor und Produktion, Data Stewards, QA-Verantwortliche und ein Governance-Board. Change Management ist zentral: Mitarbeitende müssen verstehen, wie KI ihre Arbeit verändert, welche Entscheidungen künftig unterstützt werden und wie Verantwortung verteilt ist.
Wir begleiten diesen Prozess mit Train-the-Trainer-Programmen, praxisnahen Workshops vor Ort in Stuttgart und adaptiven Rollouts, die Benutzerfeedback früh integrieren.
Technologiestack und Integration
Der Technologie-Mix variiert je nach Sicherheitsanforderungen. Für interne Modelle favorisieren wir auf verifizierbaren, auditierbaren Stacks mit Container-Orchestrierung, MLflow- oder ähnlichen Tracking-Lösungen, Feature Stores und standardisierten APIs für MES- oder LIMS-Integration. Bei sensiblen Daten setzen wir auf verschlüsselte Data Stores und Zero-Trust-Architekturen.
Wichtig ist pragmatische Interoperabilität: Wir entwerfen Integrationen, die mit vorhandenen Systemen arbeiten, nicht den kompletten Re-Platforming-Ansatz erfordern. So reduzieren wir Kosten und Time-to-Value.
Langfristige Perspektive
Eine KI-Strategie ist kein einmaliges Projekt, sondern ein kontinuierlicher Wandel. Governance-Strukturen, MLOps-Prozesse und die Kompetenzentwicklung müssen dauerhaft gepflegt werden. In Stuttgart bieten die Nähe zu Forschung, Maschinenbau und Sensorherstellern ideale Bedingungen für Co-Innovationen und Skalierung. Unsere Aufgabe ist es, diesen Weg planbar und kontrollierbar zu machen.
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Schlüsselbranchen in Stuttgart
Stuttgart und Baden-Württemberg sind historisch das Herz industrieller Fertigung in Deutschland. Was als Maschinenbau- und Automobilcluster begann, hat sich zu einem diversifizierten Technologie-Ökosystem entwickelt, in dem Chemie-, Pharma- und Prozessbetriebe als sensible, aber hoch spezialisierte Nischen agieren. Diese Firmen sind eingebettet in Lieferketten, in denen Präzision und Prozesssicherheit oberste Priorität haben.
Die Chemie- und Pharmaunternehmen in der Region nutzen oft komplexe Prozessketten, die Laborforschung, Pilotanlagen und großtechnische Produktion verbinden. Hier liegen besondere Chancen für KI: von der Optimierung von Syntheseparametern über Qualitätskontrolle bis zur vorausschauenden Instandhaltung von Prozessanlagen. Gleichzeitig sind regulatorische Anforderungen und Validierungsprozesse stärker ausgeprägt als in vielen anderen Branchen.
Maschinenbau und Industrieautomation — starke Säulen der regionalen Wirtschaft — liefern die Hardwarebasis für smarte Prozesslinien. Sensorik, Aktorik und embedded systems kommen hier zusammen, was für KI-Projekte sowohl eine Chance als auch eine Komplexitätsquelle darstellt: Die Integration von Edge- und Cloud-Processing muss sauber geplant werden.
Medizintechnik und Instrumentenbau ergänzen das regionale Portfolio. Dort sind Präzision und Nachvollziehbarkeit essenziell; KI-Anwendungen müssen nicht nur performant, sondern auch explainable und validierbar sein, bevor sie in regulierten Umgebungen eingesetzt werden dürfen.
Die regionale Forschung und Hochschullandschaft liefert Innovationen in Materialwissenschaft, Prozesssimulation und Machine Learning. Für Unternehmen bedeutet das: eine dichte Pipeline an Talenten und Kooperationspartnern, mit denen sich Piloten schnell anstoßen und wissenschaftlich fundiert begleiten lassen.
Gleichzeitig stehen viele Betriebe vor ähnlichen Herausforderungen: fragmentierte Datenlandschaften, fehlende Kompetenzen in MLOps, und ein Mangel an klaren Business Cases. Hier entstehen Beratungsfelder, in denen eine strukturierte KI-Strategie mit Governance-Frameworks und Roadmaps den Unterschied zwischen Einzelerfolg und nachhaltiger Transformation macht.
Die lokale KMU-Struktur in der Region ist ein weiterer Faktor: Mittelständische Produktionsbetriebe benötigen umsetzbare, kosteneffiziente Lösungen, die ohne große IT-Restrukturierungen funktionieren. Für sie sind modulare, schrittweise rollbare Strategien oft der beste Weg, um von KI zu profitieren.
Abschließend bietet die Vernetzung mit Akteuren aus Automotive, Maschinenbau, Medizintechnik und Industrieautomation eine einmalige Chance, KI-Lösungen branchenübergreifend zu adaptieren. Ein Labor-Dokumentations-Tool, das in einem Pharmaunternehmen funktioniert, kann mit Anpassungen in Nischen der Medizintechnik oder beim Maschinenbauer eingesetzt werden. Diese Cross-Industry-Lerneffekte sind ein Schlüssel für beschleunigte Wertschöpfung in Stuttgart.
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Wichtige Akteure in Stuttgart
Mercedes‑Benz ist nicht nur ein globaler Automobilhersteller, sondern zugleich ein bedeutender lokaler Arbeitgeber mit umfangreichen Aktivitäten in Forschung und Entwicklung. Mercedes hat in den letzten Jahren massiv in digitale Technologien investiert; die Integration von KI in Recruiting- und HR-Prozesse ist nur ein Beispiel dafür, wie große Industriekonzerne digitale Tools nutzen, um interne Prozesse effizienter zu gestalten.
Porsche steht für Hochleistungsengineering und Innovation. Die Verknüpfung von Sensorik, Produktionsoptimierung und digitalen Services ist zentral für ihre Strategie. Porsche treibt Digitalisierung in der Region voran und schafft damit eine Nachfrage nach spezialisierten KI-Lösungen und qualifizierten Fachkräften.
BOSCH ist ein Technologie-Multi-Konzern mit starken Aktivitäten in Sensorik, Automation und Software. Bosch’ Engagement in Forschung und die Fähigkeit, Technologien zur Marktreife zu bringen, prägen das regionale Innovationsklima. Die Zusammenarbeit mit Technologiepartnern und Spin-offs ist ein typisches Muster, das auch für KI-Projekte in der Prozessindustrie relevant ist.
Trumpf repräsentiert den hochspezialisierten Maschinenbau. Das Unternehmen hat Erfahrung darin, komplexe Fertigungslösungen zu entwickeln, in die KI-Komponenten eingebettet werden können. Die Verbindung von Hardware-Exzellenz und digitalen Werkzeugen schafft sinnvolle Anknüpfungspunkte für Prozessoptimierung mittels KI.
STIHL ist ein Beispiel für ein traditionsreiches Unternehmen, das digitale Produkte und Trainings mit Produktionsprozessen verknüpft. Unsere Projekte dort zeigen, wie Produktentwicklung, Schulung und digitale Services zusammenspielen müssen, damit Innovationen nachhaltig wirken.
Kärcher und andere mittelständische Champions tragen das Rückgrat der regionalen Industrie. Sie agieren oft als schnelle Innovatoren, indem sie digitale Tools für Produktqualität und Serviceprozesse einsetzen und so das Feld für KI-Anwendungen erweitern.
Festo und insbesondere Festo Didactic spielen eine Schlüsselrolle in der Weiterbildung des regionalen Fachkräftenachwuchses. Ihre digitalen Lernplattformen sind entscheidend dafür, neue Technologien in die Breite zu tragen und die Akzeptanz bei Anwendern zu erhöhen.
Karl Storz und andere Medizintechnik-Hersteller verbinden präzises Engineering mit hohen Compliance-Anforderungen. Sie zeigen, wie KI-Anwendungen in stark regulierten Bereichen gestaltet sein müssen: nachvollziehbar, validierbar und eng an klinische Prozesse angebunden.
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Häufig gestellte Fragen
Die Geschwindigkeit hängt von der Ausgangslage ab: Datenverfügbarkeit, Infrastruktur und interne Entscheidungswege sind entscheidend. In vielen Fällen liefern wir innerhalb von 6–10 Wochen erste verlässliche Erkenntnisse aus einem AI Readiness Assessment und einer Use Case Discovery, inklusive priorisierter Quick Wins.
Ein erster technischer Proof-of-Concept lässt sich oft in 6–8 Wochen entwickeln, sofern die relevanten Daten zugänglich sind und klare Erfolgskriterien definiert wurden. Dieser Prototyp dient der Validierung von Modellperformance und Integrationsaufwand und ist nicht automatisch produktionsreif.
Für die produktive Integration inklusive Validierung, Freigabeprozessen und organisatorischer Vorbereitung sollte man 6–12 Monate einplanen. Regulierte Umgebungen wie Pharma benötigen zusätzliche Validierungs- und Dokumentationszyklen, die Zeit kosten, aber die Sicherheit und Compliance gewährleisten.
Praxis-Takeaway: Planen Sie eine frühe Überprüfung nach 8–10 Wochen ein, um Entscheidungen über Skalierung oder Anpassungen zu treffen. Lokale Verfügbarkeit und Vor-Ort-Iterationen in Stuttgart beschleunigen diesen Prozess erheblich.
In unserer Arbeit treten einige Use Cases immer wieder als besonders wirkungsvoll hervor: Erstens die automatisierte Labor-Prozess-Dokumentation, die manuelle Erfassung reduziert und Compliance sicherstellt. Zweitens Safety Copilots, die Schichtteams in kritischen Entscheidungssituationen unterstützen und so Fehler reduzieren.
Drittens die semantische Wissenssuche über SOPs, Laborprotokolle und Versuchsdaten, die Wissensverlust verhindert und Einarbeitungszeiten neuer Mitarbeiter verkürzt. Viertens interne, sichere Modelle zur Prozessüberwachung und Anomalieerkennung, die sensible Daten in-house halten.
Welcher Use Case für ein konkretes Unternehmen den größten Hebel bietet, hängt von den spezifischen Schmerzpunkten ab: hohe Ausschussraten, lange Dokumentationszeiten oder häufige Produktionsunterbrechungen. Deshalb beginnt unsere Strategie mit einer breit angelegten Use Case Discovery über 20+ Abteilungen, um nicht an der falschen Stelle zu optimieren.
Unsere Empfehlung: Priorisieren Sie Use Cases nach wirtschaftlichem Impact und Umsetzbarkeit. Quick Wins finanzieren oft die größeren, strategischen Plattforminvestitionen.
Regulatorische Anforderungen sind zentral und beeinflussen Architektur, Testing und Release-Prozesse von KI-Lösungen. Wir integrieren Compliance von Anfang an: Dokumentationspflichten, Audit-Trails für Modellentscheidungen, Versionierung und Reproduzierbarkeit sind Pflichtbestandteile jeder Roadmap.
Validierung umfasst technische Tests (Performance, Robustheit, Drift) und prozessuale Nachweise (SOP-Integration, Benutzerakzeptanz, Verantwortlichkeiten). Wir arbeiten eng mit QA- und Regulatory-Teams, um die notwendigen Validierungspläne zu entwickeln und durchzuführen.
In vielen Fällen empfehlen wir eine hybride Deployment-Strategie: interne Modelle in zertifizierten Umgebungen für sensiblen Kernbetrieb und abgesicherte APIs für weniger kritische, unterstützende Funktionen. So bleibt die Kontrolle dort, wo regulatorisches Risiko am höchsten ist.
Praktischer Rat: Beginnen Sie Validationstätigkeiten früh und dokumentieren Sie alle Schritte. Das vermeidet teure Nacharbeiten und schafft Vertrauen bei Auditoren und internen Stakeholdern.
Für sichere interne Modelle setzen wir auf eine modulare Architektur: isolierte Datenzugriffs-Schichten, zentralisierte Feature Stores, MLOps-Pipelines mit strikter Authentifizierung und ein Monitoring-System zur Erkennung von Drift und Anomalien. Containerisierung und Orchestrierung erlauben kontrollierte Deployments in zertifizierten Umgebungen.
Verschlüsselung im Ruhezustand und in der Übertragung ist Pflicht, ebenso wie rollenbasierte Zugriffskontrollen. Für sehr sensible Daten sind on-premise oder private-cloud-Instanzen die erste Wahl, kombiniert mit Audit-Logs und Change-Management für Modelle.
Ein weiterer Aspekt ist Explainability: Modelle sollten so aufgebaut werden, dass Entscheidungen nachvollziehbar sind — sei es durch interpretable Modelle, Feature-Attribution oder standardisierte Reporting-Mechanismen. Das erleichtert Validationen und schafft Vertrauen bei Operatoren.
Unser Ziel ist eine Balance zwischen Sicherheit, Wiederverwendbarkeit und Operationalisierbarkeit: Architektur sollte skalierbar sein, ohne die Compliance zu kompromittieren.
Mittelständler profitieren von schrittweisen, modularen Ansätzen. Statt großer, alles umfassender Plattformprojekte empfehlen wir abgestufte Piloten mit klaren KPIs: Quick Wins, die kurzfristig kleine Kosten sparen oder die Effizienz erhöhen, finanzieren größere Plattforminvestitionen.
Ein belastbarer Business Case reduziert Risiko: Wir modellieren konservative Einnahmen und zeigen, wie Pilotprojekte zu skalierbaren Assets werden (z. B. wiederverwendbare Datenpipelines, Feature Stores). Förderprogramme und gemeinsame Projekte mit regionalen Forschungspartnern können zusätzliches Budget und Expertise liefern.
Operationales Risiko reduziert man durch klare Rollen, MLOps-Praktiken und strikte Testphasen vor dem Go-live. Oft reicht es, mit einem einzelnen Produktionslinien- oder Laboreinsatz zu starten, um Learnings zu sammeln, bevor Rollouts auf gesamte Werke erfolgen.
Fazit: Planung in kleinen, messbaren Schritten, lokale Partnerschaften und ein Fokus auf Produktionsreife sind der Schlüssel zur finanziell tragfähigen KI-Einführung für den Mittelstand.
Change & Adoption beginnt mit Verständnis: Wir führen Stakeholder-Interviews und Shadowing durch, um Arbeitsweisen und Schmerzpunkte zu verstehen. Auf Basis dieser Einsichten entwickeln wir Trainingskonzepte, die operative Abläufe respektieren und gleichzeitig neue Tools schrittweise einführen.
Unsere Programme kombinieren Workshops, Playbooks und "Train-the-Trainer"-Module, um Fähigkeiten vor Ort aufzubauen. Lokale Trainer sind besonders wirksam, weil sie kulturelle Besonderheiten und Betriebsrealitäten kennen — ein Vorteil unseres Stuttgarter Standorts.
Wichtig ist, Anwender früh einzubeziehen und Feedback-Schleifen zu etablieren: Piloten werden iterativ angepasst, bevor sie skaliert werden. So entsteht Vertrauen und die Akzeptanz erhöht sich deutlich.
Zum Abschluss begleiten wir die organisatorische Verankerung durch Rollenbeschreibungen, Governance-Boards und Erfolgskennzahlen, damit Veränderungen nicht nur technisch, sondern auch organisatorisch dauerhaft wirksam werden.
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Philipp M. W. Hoffmann
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