KI-Beratung für Unternehmen
KIBeratung
Wir bringen Ordnung in Ihre KI-Initiativen: von der ehrlichen Standortbestimmung über priorisierte Use Cases mit gerechnetem Business Case bis zum ersten Piloten im echten Betrieb. Statt Folienstrategien liefern wir Entscheidungen, die Ihre Geschäftsführung, IT und Fachbereiche gemeinsam tragen können.
Als Digitalagentur bauen wir die Systeme, über die wir beraten, auch selbst. Deshalb empfehlen wir nichts, was in Ihrer Systemlandschaft nicht funktioniert – und sagen Ihnen, wenn ein Use Case sich schlicht nicht rechnet.
4 Wochen
bis zum ersten Piloten
Vom Kick-off zur lauffähigen Lösung mit echten Daten – kein Konzeptpapier.
EU AI Act
konform aufgesetzt
Risikoklassen, Rollen und Dokumentation von Anfang an mitgedacht.
ROI-first
Use-Case-Auswahl
Jeder Kandidat wird gerechnet, bevor eine Zeile Code entsteht.
Realitätscheck
Warum KI-Initiativen scheitern
Die Technologie ist selten das Problem. Gescheiterte KI-Vorhaben lassen sich fast immer auf dieselben vier Muster zurückführen – und alle vier sind vermeidbar, wenn man sie vor dem Projektstart adressiert. Wir beginnen deshalb nicht mit Tools, sondern mit einer nüchternen Bestandsaufnahme.
Der Pilot-Friedhof
Ein beeindruckender Prototyp wird gebaut, im Management-Meeting bejubelt – und geht nie in den Produktivbetrieb. Es fehlen Integration in bestehende Systeme, ein Betriebskonzept und ein Verantwortlicher. Nach sechs Monaten redet niemand mehr darüber.
Tool-Wildwuchs und Schatten-KI
Jede Abteilung kauft eigene KI-Tools, Mitarbeitende kopieren nebenbei Firmendaten in private Chatbots. Das Ergebnis: doppelte Kosten, kein Überblick, offene Datenschutzrisiken. Ohne Leitplanken entsteht Schatten-KI schneller, als die IT reagieren kann.
Fehlende Datenbasis und Governance
KI-Projekte scheitern selten am Modell, sondern an den Daten: verteilt über Laufwerke, uneinheitlich gepflegt, ohne klare Zuständigkeit. Wer Berechtigungen, Datenqualität und Rollen nicht vorher klärt, baut auf Sand.
Kein messbarer Business Case
„Wir machen jetzt was mit KI“ ist kein Ziel. Ohne Baseline, Zielgröße und Rechnung, was ein Use Case pro Jahr an Zeit oder Kosten spart, lässt sich der Erfolg nie belegen – und das Budget für den nächsten Schritt nie verteidigen.
Beratungsbausteine
Was unsere Beratung umfasst
Sie buchen keine Blackbox, sondern klar geschnittene Bausteine. Je nach Reifegrad starten wir beim Assessment oder steigen direkt bei Governance und Architektur ein – gemeinsam legen wir im Erstgespräch fest, was Sie wirklich brauchen.
KI-Readiness-Assessment
Wir prüfen strukturiert die vier Dimensionen Daten, Prozesse, Skills und Infrastruktur. In Interviews mit Fach- und IT-Seite erheben wir, welche Daten verfügbar und nutzbar sind, wo Prozesse dokumentiert sind und welches Wissen im Haus existiert. Ergebnis ist eine ehrliche Standortbestimmung statt eines Wunschbilds.
Use-Case-Identifikation & Priorisierung
In Workshops mit Ihren Fachbereichen sammeln wir Kandidaten und bewerten sie in einer Impact-/Aufwand-Matrix. Jeder Use Case bekommt eine geschätzte Wirkung, einen Umsetzungsaufwand und ein Risikoprofil. So entsteht eine Reihenfolge, die auch Ihre Geschäftsführung nachvollziehen kann.
KI-Strategie & Roadmap
Aus den priorisierten Use Cases entsteht eine Roadmap über 6 bis 18 Monate – mit Meilensteinen, Budgetrahmen und Abhängigkeiten. Wir trennen klar zwischen Quick Wins, die schnell Vertrauen schaffen, und strukturellen Investitionen wie Datenplattform oder Integrationsschicht.
Governance & EU AI Act
Wir definieren Rollen und Verantwortlichkeiten, ordnen Ihre Systeme den Risikoklassen des EU AI Act zu und legen fest, was dokumentiert werden muss. Dazu kommt eine praxistaugliche KI-Richtlinie und ein Plan für die KI-Kompetenz-Pflicht nach Artikel 4.
Tool- & Architekturauswahl
Make or Buy, welches LLM, RAG oder Fine-Tuning, On-Prem oder Cloud, EU-Hosting oder US-Anbieter: Wir bewerten die Optionen entlang Ihrer Anforderungen an Datenschutz, Kosten und Betrieb. Sie bekommen eine begründete Empfehlung – kein Vendor-Pitch.
Change & Enablement
Technik allein verändert nichts. Wir befähigen die Teams, die mit den Werkzeugen arbeiten sollen, benennen gemeinsam KI-Beauftragte und begleiten die Adoption mit Sprechstunden und Anwendungsfällen aus dem Alltag. Akzeptanz messen wir, statt sie zu hoffen.
Wenn aus der Beratung konkrete Software wird, übernehmen wir auf Wunsch auch die Umsetzung – siehe KI-Anwendungen & Agenten und KI-Digitalisierung.
Use Cases nach Funktion
Wo KI heute schon wirkt
Die folgenden Anwendungsfälle sehen wir in der Praxis regelmäßig im Produktivbetrieb. Realistisch sind Zeitersparnisse von 20 bis 40 Prozent auf einzelnen Tätigkeiten – nicht die vollständige Ablösung ganzer Abteilungen. Die Entscheidung bleibt in allen Fällen beim Menschen.
Vertrieb
- Angebotserstellung aus Textbausteinen, Preislisten und Vorprojekten – der Entwurf steht in Minuten, die Prüfung bleibt beim Vertrieb.
- Lead-Qualifizierung: eingehende Anfragen werden angereichert, klassifiziert und dem passenden Ansprechpartner zugeordnet.
Service
- Ticket-Triage: Kategorie, Dringlichkeit und Zuständigkeit werden automatisch vorgeschlagen, statt manuell sortiert zu werden.
- Antwortentwürfe auf Basis Ihrer Wissensdatenbank – der Agent editiert und sendet, die KI schreibt nur den ersten Entwurf.
Operations
- Dokumentenextraktion aus Lieferscheinen, Verträgen und Prüfberichten in strukturierte Felder für Ihre Fachsysteme.
- Prüfprozesse: Abweichungen gegen Vorgaben werden vorab markiert, damit Menschen sich auf die echten Ausnahmen konzentrieren.
Finance
- Rechnungsverarbeitung: Erkennung, Kontierungsvorschlag und Abgleich mit Bestellung und Wareneingang.
- Vorbereitung von Monatsabschlüssen durch automatische Auffälligkeitsprüfung statt stichprobenhafter Sichtung.
Engineering & IT
- Coding-Assistenz und Code-Review-Vorschläge – realistisch sind zweistellige Prozentgewinne, nicht die versprochene Verdopplung.
- Testfall-Generierung und Log-Analyse, um Regressionen und Fehlerursachen schneller einzugrenzen.
Marketing
- Content-Produktion entlang Ihrer Tonalität: Varianten für Landingpages, Newsletter und Social in einem redaktionellen Freigabeprozess.
- Recherche und Clustering von Suchintentionen als strukturierter Input für Ihre Content- und SEO-Planung.
Content- und Sichtbarkeits-Use-Cases denken wir mit der organischen Strategie zusammen – mehr dazu unter SEO-Optimierung.
Vorgehen
In vier Phasen zum Produktivbetrieb
Jede Phase endet mit einem greifbaren Artefakt und einer Entscheidung. Sie können nach jeder Phase aussteigen, weitermachen oder das Tempo ändern – ohne Sunk Cost und ohne Vertragsbindung über den nächsten Schritt hinaus.
Assessment
Wir sprechen mit Fachbereichen, IT und Geschäftsführung, sichten Systemlandschaft und Datenquellen und erheben den Status quo entlang Daten, Prozessen, Skills und Infrastruktur. Dabei benennen wir auch, was heute noch nicht geht – das spart später Geld.
Ergebnis: Readiness-Report mit Reifegrad je Dimension
Priorisierung & Business Case
Die gesammelten Use Cases werden bewertet, in eine Impact-/Aufwand-Matrix eingeordnet und mit Zahlen unterlegt: Wie viele Vorgänge pro Jahr, wie viel Zeit je Vorgang, welche Kosten entstehen im Betrieb. Am Ende steht eine Entscheidungsvorlage, kein Ideensammelsurium.
Ergebnis: Use-Case-Landkarte plus Business Case je Kandidat
Pilot
Wir setzen den Top-Use-Case mit echten Daten und echten Nutzern um – bewusst schmal geschnitten, aber produktionsnah inklusive Integration und Qualitätskontrolle. Gemessen wird gegen die Baseline aus Phase 2, nicht gegen ein Gefühl.
Ergebnis: Lauffähiger Pilot mit Messergebnis und Go/No-Go-Empfehlung
Skalierung & Betrieb
Aus dem Piloten wird ein Regelbetrieb: Monitoring, Kostenkontrolle, Verantwortlichkeiten, Schulung der Anwender. Parallel starten die nächsten Use Cases auf der Roadmap – jetzt schneller, weil Governance und Architektur bereits stehen.
Ergebnis: Betriebskonzept, Governance-Framework und rollierende Roadmap
Regulatorik
Der EU AI Act in der Praxis
Der EU AI Act ist seit August 2024 in Kraft und wird stufenweise wirksam. Seit Februar 2025 gelten die Verbote bestimmter Praktiken sowie die Pflicht zur KI-Kompetenz nach Artikel 4; die Regeln für General-Purpose-Modelle greifen seit August 2025, weitere Pflichten für Hochrisiko-Systeme folgen gestaffelt.
Für die meisten Unternehmen ist das gut beherrschbar: Die Mehrheit der typischen Anwendungsfälle fällt nicht in die Hochrisiko-Klasse, sondern lediglich unter Transparenz- und Kompetenzpflichten. Panik ist unangebracht – Ignorieren allerdings auch.
Hinweis: Wir leisten keine Rechtsberatung. Wir übersetzen die Anforderungen in Prozesse, Rollen und Dokumente und arbeiten dabei gern mit Ihren Jurist:innen und Ihrem Datenschutzbeauftragten zusammen.
KI-Kompetenz (Art. 4)
Betreiber und Anbieter müssen sicherstellen, dass ihr Personal über ausreichende KI-Kompetenz verfügt. Das betrifft auch Unternehmen, die KI nur nutzen. Nachweisbar wird das über einen dokumentierten Schulungsplan.
Risikoklassen einordnen
Jedes eingesetzte System wird eingeordnet: minimales Risiko, Transparenzpflicht, Hochrisiko oder verboten. Diese Einordnung entscheidet über den gesamten Aufwand – und sollte vor dem Kauf erfolgen, nicht danach.
Verbotene Praktiken
Social Scoring, manipulative Systeme und ungezielte Gesichtsdatenbanken sind untersagt. Auch Emotionserkennung am Arbeitsplatz ist stark eingeschränkt – ein Punkt, der in HR-Tools regelmäßig übersehen wird.
Transparenzpflichten
Nutzer müssen erkennen können, dass sie mit einer KI interagieren, und KI-generierte Inhalte sind entsprechend zu kennzeichnen. Das lässt sich meist mit geringem Aufwand direkt im Produkt lösen.
Die Schulungspflicht setzen wir direkt mit um: zur KI-Schulung für Unternehmen.
Ergebnisse
Das bekommen Sie
Am Ende der Beratung halten Sie Dokumente in der Hand, mit denen Sie arbeiten können – intern wie extern. Alles ist so geschrieben, dass Geschäftsführung, IT und Fachbereich dieselbe Sprache sprechen.
- Readiness-Report mit Reifegradbewertung für Daten, Prozesse, Skills und Infrastruktur
- Priorisierte Use-Case-Landkarte mit Impact-/Aufwand-Einordnung über alle Fachbereiche
- Business Case je Use Case: Baseline, erwarteter Nutzen, Betriebskosten, Amortisationszeitraum
- Governance-Framework inklusive KI-Richtlinie, Rollenmodell und Risikoklassen-Einordnung
- Begründete Tool- und Architekturempfehlung inklusive Make-or-Buy- und Hosting-Entscheidung
- Roadmap über 6–18 Monate mit Meilensteinen, Budgetrahmen und Abhängigkeiten
- Team-Enablement: Schulungsplan, benannte KI-Beauftragte und Material für die interne Kommunikation
Für wen
Passt das zu Ihnen?
Mittelstand ohne eigenes KI-Team
Sie haben keine Data-Science-Abteilung und wollen auch keine aufbauen. Wir liefern die fehlende Kompetenz auf Zeit, treffen mit Ihnen die Grundsatzentscheidungen und befähigen Ihre bestehende IT, den Betrieb anschließend selbst zu übernehmen.
Unternehmen mit gescheiterten Piloten
Es gab bereits Versuche, aber nichts ist in Produktion gegangen. Wir analysieren ehrlich, woran es lag – meist an Integration, Datenqualität oder fehlendem Ownership – und bauen den nächsten Anlauf so auf, dass er den Sprung in den Alltag schafft.
Regulierte Branchen
Gesundheit, Finanzen und Industrie arbeiten mit sensiblen Daten und harten Prüfanforderungen. Wir planen KI-Vorhaben von Anfang an mit Datenschutz, Nachvollziehbarkeit, Dokumentation und Human-in-the-Loop – statt Compliance nachträglich draufzusetzen.
FAQ
Häufige Fragen
Was kostet KI-Beratung?
Ein Readiness-Assessment inklusive Use-Case-Priorisierung und Roadmap liegt typischerweise im Bereich von 8.000 bis 20.000 Euro, abhängig von Unternehmensgröße und Anzahl der einbezogenen Fachbereiche. Ein anschließender Pilot startet meist zwischen 15.000 und 40.000 Euro. Wir nennen den Rahmen vor Projektstart und arbeiten mit festen Paketen statt offener Tagessätze.
Wie schnell sehen wir Ergebnisse?
Nach zwei bis drei Wochen liegt eine belastbare Entscheidungsgrundlage vor: Readiness-Report, priorisierte Use Cases und Business Case. Der erste Pilot läuft in der Regel nach vier bis sechs weiteren Wochen mit echten Nutzern. Messbare Effizienzgewinne im Regelbetrieb zeigen sich meist im zweiten Quartal nach dem Start.
Brauchen wir eigene KI-Modelle oder reichen ChatGPT und Claude?
Für die große Mehrheit der Use Cases im Mittelstand reichen etablierte Modelle über API, kombiniert mit Ihren Daten via RAG. Ein eigenes Modell zu trainieren ist teuer, selten nötig und veraltet schnell. Fine-Tuning lohnt sich erst bei sehr spezifischen Formaten oder sehr hohem Volumen – wir sagen Ihnen ehrlich, wenn Ihr Fall nicht dazugehört.
Was ist mit DSGVO und Datenschutz?
Datenschutz ist Teil des Scopes, nicht ein Anhang. Wir klären, welche Daten in welche Systeme fließen dürfen, wählen Anbieter mit EU-Hosting und Auftragsverarbeitungsvertrag und definieren, was niemals in ein externes Modell gelangt. Wo nötig, planen wir On-Premise- oder VPC-Setups. Die finale datenschutzrechtliche Bewertung trifft Ihr Datenschutzbeauftragter.
Müssen wir unsere Mitarbeiter schulen (EU AI Act)?
Ja. Artikel 4 des EU AI Act verpflichtet Anbieter und Betreiber von KI-Systemen dazu, für ein ausreichendes Maß an KI-Kompetenz bei ihrem Personal zu sorgen. Diese Pflicht gilt seit Februar 2025 und betrifft auch Unternehmen, die KI nur einsetzen. Wir erstellen den Schulungsplan und führen die Schulungen auf Wunsch direkt durch.
Was, wenn unsere Daten unstrukturiert sind?
Das ist der Normalfall, nicht die Ausnahme. Gerade unstrukturierte Daten wie E-Mails, PDFs, Protokolle und Verträge sind für moderne Sprachmodelle gut zugänglich – oft besser als für klassische Software. Wichtiger als perfekte Struktur sind Auffindbarkeit, saubere Berechtigungen und ein klarer Ausschluss veralteter Bestände.
Beratet ihr auch ohne anschließende Umsetzung?
Ja. Assessment, Priorisierung und Roadmap sind eigenständige Leistungen und funktionieren auch, wenn Sie danach mit Ihrer internen IT oder einem anderen Dienstleister weiterarbeiten. Die Ergebnisdokumente sind so geschrieben, dass sie ohne uns umsetzbar sind. Wenn Sie die Umsetzung mit uns machen wollen, ist das eine Entscheidung nach dem Assessment – nicht davor.
Nächster Schritt
Reden wir über Ihren ersten Use Case
In einem 30-minütigen Erstgespräch klären wir, wo Sie stehen, welcher Use Case sich für Sie am schnellsten rechnet und ob ein Assessment überhaupt sinnvoll ist. Ehrlich, unverbindlich und ohne Verkaufspräsentation.