KI-Projekte

Wir begleiten KI-Projekte strukturiert und transferieren
Know-how direkt in Ihre Organisation.
AI Literacy

AI Literacy schafft die notwendige Kompetenzbasis für erfolgreiche KI-Projekte. Mitarbeitende und Führungskräfte verstehen Funktionsweise, Chancen und Grenzen von Künstlicher Intelligenz und können Use Cases fundiert bewerten, Risiken einschätzen und KI-Tools sicher im Projektalltag einsetzen. Ziel ist es, aus punktuellen Experimenten strukturierte, wirksame Initiativen zu entwickeln.

  • Verständnis der technologischen Grundlagen von KI und deren Bedeutung für konkrete Unternehmensprojekte
  • Fähigkeit, KI-Use-Cases strukturiert zu identifizieren und im Projektkontext zu bewerten
  • Sicherer Umgang mit KI-Tools und Prompt-Techniken innerhalb laufender Projekte
  • Sensibilisierung für Risiken, Datenqualität und regulatorische Anforderungen in KI-Vorhaben
  • Sensibilisierung für Datenschutz & EU AI Act
  • Kompetenz zur aktiven Mitwirkung in interdisziplinären KI-Projektteams (Fachbereich, IT, Management)
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Governance

KI-Governance sorgt dafür, dass KI-Projekte rechtssicher, transparent und strategisch gesteuert umgesetzt werden. Durch klare Verantwortlichkeiten, definierte Prüfmechanismen und die Integration regulatorischer Anforderungen wie EU AI Act und Datenschutz entsteht ein belastbarer Rahmen, der Skalierung ermöglicht und Risiken kontrollierbar macht.

  • Entwicklung eines klaren Governance-Rahmens für KI-Projekte mit definierten Rollen und Zuständigkeiten
  • Umsetzung der Anforderungen aus EU AI Act, Datenschutz und internen Compliance-Vorgaben
  • Einführung standardisierter Prüf- und Freigabeprozesse für neue KI-Use-Cases
  • Aufbau transparenter Dokumentations- und Risikomanagementstrukturen
  • Integration von KI-Governance in bestehende Unternehmens-, IT- und Risikostrukturen
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Co-Pilot Rollout

Ein strukturierter Copilot-Rollout stellt sicher, dass Microsoft 365 Copilot nicht nur technisch aktiviert, sondern produktiv im Arbeitsalltag verankert wird. Durch klare Zieldefinitionen, priorisierte Anwendungsfälle und gezielte Enablement-Maßnahmen entstehen messbare Effizienzgewinne statt isolierter Tool-Nutzung.

  • Strategische Zieldefinition und Auswahl geeigneter Fachbereiche für den Pilot
  • Identifikation konkreter Use Cases in Vertrieb, HR, Management und Operations
  • Technische Vorbereitung inkl. Berechtigungs- und Datenstrukturprüfung
  • Schulung der Mitarbeitenden mit praxisnahen Prompt- und Workflow-Formaten
  • KPI-basierte Erfolgsmessung und Skalierung auf weitere Unternehmensbereiche
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KI-Use-Case Discovery & Priorisierung

Systematische Identifikation und Bewertung konkreter KI-Anwendungsfälle entlang der Wertschöpfungskette. Ziel ist es, Projekte mit klarem Business-Impact zu priorisieren und Ressourcen fokussiert einzusetzen.

  • Analyse zentraler Geschäftsprozesse auf Automatisierungs- und Effizienzpotenziale
  • Strukturierte Use-Case-Identifikation in Fachbereichen (Vertrieb, HR, Operations, Finance)
  • Wirtschaftlichkeitsbewertung inkl. ROI-Logik und Umsetzungsaufwand
  • Risikobewertung (Daten, Compliance, organisatorische Reife)
  • Priorisierte Projekt-Roadmap mit klarer Entscheidungsgrundlage
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KI-Strategie & Roadmap

Entwicklung einer unternehmensweiten KI-Strategie mit klarer Zieldefinition, Governance-Anbindung und skalierbarer Roadmap zur nachhaltigen Wertschöpfung.

  • Ableitung strategischer KI-Ziele aus Geschäftsmodell und Marktposition
  • Definition eines mehrstufigen Umsetzungsplans (Quick Wins bis Skalierung)
  • Verankerung von KI in Management- und Budgetprozessen
  • Aufbau klarer Verantwortlichkeiten und Steuerungsmechanismen
  • KPI-Framework zur Messung von Effizienz, Qualität und Innovationsgrad
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Datenstrategie & KI-Readiness

Analyse und Optimierung der Datenbasis als Voraussetzung für erfolgreiche KI-Projekte. Fokus liegt auf Datenqualität, Zugriffsstrukturen und organisatorischer Einsatzfähigkeit.

  • Bewertung bestehender Datenstrukturen und Systemlandschaften
  • Analyse von Datenqualität, -verfügbarkeit und -sicherheit
  • Definition von Data-Ownership und Verantwortlichkeiten
  • Ableitung technischer und organisatorischer Handlungsfelder
  • Entwicklung einer strukturierten KI-Readiness-Roadmap
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KI-Innovationsprojekte & MVP-Entwicklung

Schnelle Konzeption und Umsetzung von KI-Prototypen zur Validierung neuer Geschäftsmodelle, Services oder Prozessinnovationen.

  • Entwicklung konkreter Innovationshypothesen
  • Bau funktionsfähiger MVPs in kurzer Iterationszeit
  • Technische Validierung inkl. Daten- und Schnittstellenprüfung
  • Wirtschaftliche Bewertung von Skalierungsoptionen
  • Übergabe in reguläre Projekt- oder Produktstrukturen
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KI-Agents & interne Assistenzsysteme

Entwicklung unternehmensspezifischer KI-Agents und Assistenzsysteme, die internes Wissen strukturieren, Prozesse unterstützen und repetitive Aufgaben automatisieren.

  • Konzeption firmenspezifischer GPT- oder Agentenlösungen
  • Integration interner Wissensquellen (z. B. SharePoint, CRM, Dokumentationen)
  • Aufbau sicherer RAG-Architekturen mit Zugriffskontrolle
  • Automatisierung wiederkehrender Analyse- und Dokumentationsprozesse
  • Skalierung auf Fachbereiche mit klar definierten Use Cases
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KI-Change & Enablement Programme

Begleitung der organisatorischen Transformation durch gezielte Schulungen, Führungskräfte-Workshops und strukturierte Enablement-Programme zur nachhaltigen KI-Nutzung.

  • Führungskräfte-Workshops zur strategischen Einordnung von KI
  • Praxisnahe Trainings für Fachbereiche mit realen Use Cases
  • Aufbau interner KI-Champions oder Kompetenzteams
  • Entwicklung standardisierter Prompt- und Workflow-Frameworks
  • Messung von Nutzungsgrad, Akzeptanz und Produktivitätswirkung
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