KI& Daten
Worum es geht
Wo schafft KI in unseren Abläufen verlässlich Nutzen?
Wir verbinden konkrete Aufgaben mit geeigneten Lösungen aus KI, Automatisierung und Daten, vom Assistenten bis zum Agenten, der in Abläufen mit Werkzeugen arbeitet. Neben der technischen Machbarkeit zählen Nutzen, Datenqualität, klare Verantwortung und die Kontrolle im laufenden Betrieb. Das Ergebnis sind priorisierte Anwendungsfälle, bewertete Pilotprojekte und eine Kontrollschicht, mit der KI im Betrieb steuerbar und nachweisbar bleibt. Wir schaffen die Datengrundlage für Automatisierung und vergleichen KI-Modelle nach Qualität, laufenden Kosten und Betriebsaufwand. Damit können auch Geschäftsführung, CFO und Controlling fundiert über den KI-Einsatz entscheiden.
Wann Unternehmen uns dazuholen
- Es gibt viele KI-Ideen und erste Pilotprojekte, aber keine klaren Prioritäten und keinen verlässlichen Weg in den Betrieb.
- KI-Agenten sollen in Abläufen handeln, doch Befugnisse, Freigaben und Überwachung sind nicht geklärt.
- Daten sind uneinheitlich, KI-Kosten bleiben unklar und für die Modellwahl fehlt eine belastbare Entscheidungsgrundlage.
Von der Aufgabe zum Betrieb
Wir beginnen mit der Aufgabe, nicht mit dem Modell. Kontrolle und Betrieb planen wir von Anfang an mit, weil sie darüber entscheiden, ob eine Lösung das Pilotprojekt überdauert.
Aufgabe klären
Wir beschreiben Ablauf, Eingaben, Ergebnis und heutige Fehlerquellen. Daraus entsteht der Vergleichsmaßstab für jede Lösung.
Daten prüfen
Wir klären, welche Daten in welcher Qualität verfügbar sind und wer den Zugriff freigibt. Lücken werden benannt, bevor gebaut wird.
Autonomie festlegen
Wir entscheiden je Prozessschritt, was ein Assistent oder Agent selbst tun darf und wo ein Mensch freigibt. Das Ergebnis ist ein Rollen- und Freigabemodell.
Pilot mit Kriterien
Ein begrenztes Pilotprojekt arbeitet mit echten Fällen und vorab festgelegten Erfolgs- und Abbruchkriterien. Am Ende steht eine Entscheidung, keine Präsentation.
Harness und Betrieb
Leitplanken, Evaluierungen, Protokollierung und Monitoring werden Teil des Betriebs. Verantwortliche, Kennzahlen und Änderungswege sind festgelegt.
Leistungen in diesem Bereich
Alle Leistungen im ÜberblickKünstliche Intelligenz & Agentic AI
Welcher KI-Anwendungsfall verdient den nächsten Schritt?
- KI-Readiness und Use-Case-Priorisierung
- KI-Assistenten, Agentic AI und Pilotprojekte
- Anbindung bestehender Systeme und Daten
- KI-Governance und Einführung im Alltag
KI-Agenten im Unternehmen
Wo können KI-Agenten Arbeit verlässlich übernehmen?
- Ablaufanalyse und Eignungsbewertung je Prozessschritt
- Autonomie- und Freigabemodell
- Zielablauf mit Werkzeugen, Berechtigungen und Rückfallwegen
- Pilotplanung und Auswertung anhand von Erfolgs- und Abbruchkriterien
AI Governance & AI Harness
Wie bleibt KI im Betrieb kontrollierbar?
- KI-Inventar und Risikoeinstufung
- Rollen, Richtlinien und Freigabeprozess
- Harness-Architektur mit Leitplanken, Evaluierung und Monitoring
- Protokollierungs- und Nachweiskonzept für den Betrieb
Operational Intelligence & AIOps
Wie werden Betriebsdaten zu besseren Entscheidungen?
- Entscheidungs- und Datenlandkarte für den Betrieb
- Process-Mining- oder AIOps-Anwendungsfall
- Zielbild für Datenplattform und Ereignisverarbeitung
- Datenqualitätsregeln und Datenverantwortung
Daten & Automatisierung
Wie werden aus verteilten Daten verlässliche Abläufe?
- Datenquellen, Datenflüsse und Verantwortlichkeiten
- Qualitätsregeln und Datenklassifizierung
- Schnittstellen und Workflow-Automatisierung
- Ausnahmebehandlung, Monitoring und Betriebsübergabe
AI Controlling & Modellwahl
Welches KI-Modell liefert den nötigen Nutzen zu tragfähigen Kosten?
- Modellvergleich mit Qualitäts- und Kostenkriterien
- Kosten je Anwendungsfall und Nutzungsszenario
- Vergleich von Cloud und eigenem Betrieb
- Budgets, Verantwortlichkeiten und laufende Kostenkontrolle
