Du hast den Auftrag, KI ins Unternehmen zu bringen, und eine lange Liste an Ideen. Wir prüfen sie an deinen echten Daten und Prozessen und sagen dir, welche sich lohnen.
Unser Team sitzt in Berlin: Wir arbeiten vor Ort in Berlin und remote in ganz DACH.
„KI kommt erst an, wenn sie im Organigramm steht: Jeder Agent hat einen Owner, jeder Prozess weiß, wo sie mitarbeitet, und jemand steht für das Ergebnis gerade.“
Strategie kommt vor Tools: Erst klären wir, wo du stehst, dann welche Use Cases sich lohnen, dann den Rahmen, in dem KI skalieren kann.
Wir klären, wo du stehst, bevor wir einen einzigen Use Case vorschlagen. Wir schauen uns an, welche Tools schon im Einsatz sind, wo Schatten-KI entsteht und welche Vorgaben gelten, etwa DSGVO, ISO 27001 oder KRITIS. Am Ende steht eine schriftliche Konzept- und Kostenskizze mit Zielbild, Plattformempfehlung und Betriebskosten.
Wir setzen auf die Use Cases, die sich am schnellsten auszahlen. Wir prüfen jeden Use Case an deinen historischen Daten, zum Beispiel an echten Tickets oder Dokumenten. So siehst du vorher, wie viel sich wirklich automatisieren lässt. Manchmal ist die ehrliche Antwort, dass sich ein Use Case nicht lohnt. Du bekommst eine priorisierte Use-Case-Liste mit Aufwand und Nutzen und eine schriftliche Bewertung, die du intern weitergeben kannst.
Damit KI skalieren kann, richten wir die Governance dafür ein und kümmern uns um MLOps, den zuverlässigen Betrieb von KI im Alltag. Wir legen fest, welche Daten in welches Modell dürfen und wo ein Mensch prüft, also Human in the Loop. Bei sensiblen Daten wie Gesundheitsdaten ist diese Prüfung Pflicht. Du bekommst eine KI-Nutzungsrichtlinie und eine Roadmap in Phasen.
Bei einer Hausverwaltung hätte KI nur 1 bis 3 Prozent der Tickets lösen können. Wir haben vom Bau abgeraten und empfohlen, der Sachbearbeitung besseren Kontext zu liefern.
Drei Beispiele, in denen KI an einem klaren Geschäftsproblem ansetzt.
KI-gestützte Anreicherung der Kundenattribute ist die Basis für ein ICP-Framework mit mehreren Segmenten, das das breitere Produktportfolio abbildet.
Ein Machine-Learning-Modell gibt jedem Trial-Nutzer einen Conversion-Score, damit Ansprache und Anreize gezielt eingesetzt werden können.
Vor dem Bau standen Workshop, Prozesskarte und ein klarer Scope für die erste Version.
Kommt dir etwas davon bekannt vor? Dann lohnt sich ein Gespräch über deine KI-Strategie.
Es gibt viele Ideen und Tools, aber kein klares Bild davon, was dein Unternehmen heute mit KI leisten kann.
Die Use-Case-Liste ist lang, aber keiner weiß, welcher sich rechnet.
Du hast ein Mandat von der Geschäftsführung und brauchst einen Partner, der es in gelieferte Ergebnisse verwandelt.
Mitarbeitende nutzen private KI-Tools mit Firmendaten.
Unklar, ob ein Anbieter deine Datenschutz- oder KRITIS-Vorgaben erfüllt.
Du nutzt heute Modelle amerikanischer Anbieter und willst auf europäische Lösungen umsteigen, aus Gründen des Datenschutzes, der Souveränität oder aus anderen Gründen.
So läuft unsere KI-Strategieberatung für den Mittelstand in Deutschland ab, vom ersten Gespräch bis zur Roadmap in Phasen. Wir arbeiten hands-on und ergebnisorientiert, in vier Schritten.
Wir sprechen 30 bis 60 Minuten über deine Herausforderungen, dein Mandat und die Ergebnisse, die du von KI erwartest.
Wir sammeln eure Use Cases pro Abteilung in einem kurzen Steckbrief und prüfen die Datenlage.
Wir messen das Potenzial an echten Daten, bevor wir einen Preis für die Umsetzung nennen.
Du bekommst eine Roadmap in Phasen, die du auch ohne uns umsetzen kannst.
Wir arbeiten unter anderem mit diesen Tools. Welche zu dir passen, hängt von deinem Setup ab.

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