Wissen, wo KI wirklich etwas bringt.
Wir prüfen Daten, Systeme und Organisation, bevor Sie in Pilotprojekte investieren, die nirgendwo hinführen.
Ausgangslage
Viele Unternehmen starten KI-Initiativen, ohne zu wissen, ob die Datenlage, die Systemlandschaft und die Organisation das tragen. Das Ergebnis sind Pilotprojekte, die technisch funktionieren, aber nie in Produktion gehen, weil Daten fehlen, Schnittstellen nicht existieren oder niemand die Verantwortung für den Betrieb übernimmt.
Wir bewerten vor der Investition: Welche Prozesse liefern genug und saubere Daten für einen Agenten oder ein Modell? Welche Systeme lassen sich anbinden, welche sind eine Sackgasse? Wer im Unternehmen kann ein KI-System betreiben und verantworten?
Am Ende steht keine allgemeine Reifegradbewertung, sondern eine priorisierte Liste: welche Anwendungsfälle sich lohnen, in welcher Reihenfolge, und was jeweils an Daten oder Systemen fehlt.
Lieferumfang
Datenbewertung
Prüfung, welche Prozesse strukturierte, vollständige und aktuelle Daten für KI-Anwendungen liefern.
Systemlandkarte
Übersicht der relevanten Systeme, Schnittstellen und Integrationsaufwände.
Organisationsblick
Einschätzung, wer im Unternehmen Anwendungsfälle betreiben, überwachen und verantworten kann.
Priorisierte Anwendungsfälle
Konkrete Use Cases, bewertet nach Aufwand und Wirkung auf Ergebnis oder Durchlaufzeit.
Lückenliste
Konkrete Liste, was an Daten, Systemen oder Prozessen fehlt, bevor der erste Anwendungsfall startet.
Entscheidungsvorlage
Kompaktes Dokument für Geschäftsführung oder Investment Committee, keine umfangreiche Studie.
So gehen wir vor
- 01
Zielbild klären
Wir klären mit der Geschäftsführung, welches Geschäftsergebnis die Bewertung beeinflussen soll.
- 02
Systeme und Daten sichten
Wir prüfen Kernsysteme, Datenmodelle und Schnittstellen mit den zuständigen Teams.
- 03
Organisation einschätzen
Wir sprechen mit Fachbereichen und IT, um Betriebsfähigkeit und Kapazität einzuschätzen.
- 04
Use Cases bewerten und priorisieren
Wir bewerten mögliche Anwendungsfälle nach Datenlage, Aufwand und Wirkung.
- 05
Bericht und Empfehlung übergeben
Wir übergeben die priorisierte Liste und die nächsten konkreten Schritte.
Typische Ausgangslagen
| Ausgangslage | Ergebnis |
|---|---|
| Geschäftsführung will KI-Investition rechtfertigen | Belastbare Grundlage statt Einschätzung für die nächste Investitionsentscheidung |
| Mehrere Pilotprojekte ohne Produktivbetrieb | Klarheit, woran es liegt – Daten, System oder Organisation |
| PE-Fonds prüft Portfoliounternehmen vor Rollout | Vergleichbare Bewertung über mehrere Portfoliounternehmen hinweg |
Ergebnis: Belastbare Grundlage statt Einschätzung für die nächste Investitionsentscheidung
Ergebnis: Klarheit, woran es liegt – Daten, System oder Organisation
Ergebnis: Vergleichbare Bewertung über mehrere Portfoliounternehmen hinweg
Außerhalb unseres Auftrags
Wir liefern keine allgemeine Reifegradmatrix mit Punktzahl und keine Technologieempfehlung ohne Bezug zu einem konkreten Anwendungsfall. Ein Assessment ohne anschließende Umsetzung ist möglich, aber wir sagen offen, wenn ein Anwendungsfall nicht reif genug ist, um zu starten.
Häufige Fragen
| Ausgangslage | Umsetzung | Ergebnis | |
|---|---|---|---|
| EdTech-Unternehmen, PE-finanziert | PE-finanziertes EdTech-Unternehmen, technisches Bild vor der Investition unklar. | Tech DD, Greenfield-Architektur, AI Agents in Produktion, KI-gestützte Entwicklungsorganisation. | Das Unternehmen betreibt KI im Tagesgeschäft, nicht nur in Pilotprojekten. |
| EdTech-Unternehmen, Content-Produktion | Content-Produktion lief Schritt für Schritt manuell und war auf wenige Personen angewiesen. | n8n-Pipeline mit LLM-Schritten für Entwurf, Strukturierung und Formatierung, mit Freigabe durch Menschen. | Das Content-Team arbeitet an Qualität, nicht an mechanischen Zwischenschritten. |
| EdTech-Unternehmen, Kundenservice | Kundenservice beantwortete wiederkehrende Fragen manuell aus verstreutem Wissen. | AI Agent mit Zugriff auf die Wissensdatenbank, mit klarer Eskalation an Menschen. | Wiederkehrende Anfragen laufen produktiv über den Agent, komplexe Fälle bleiben beim Team. |
EdTech-Unternehmen, PE-finanziert
Ausgangslage
PE-finanziertes EdTech-Unternehmen, technisches Bild vor der Investition unklar.
Umsetzung
Tech DD, Greenfield-Architektur, AI Agents in Produktion, KI-gestützte Entwicklungsorganisation.
Ergebnis
Das Unternehmen betreibt KI im Tagesgeschäft, nicht nur in Pilotprojekten.
EdTech-Unternehmen, Content-Produktion
Ausgangslage
Content-Produktion lief Schritt für Schritt manuell und war auf wenige Personen angewiesen.
Umsetzung
n8n-Pipeline mit LLM-Schritten für Entwurf, Strukturierung und Formatierung, mit Freigabe durch Menschen.
Ergebnis
Das Content-Team arbeitet an Qualität, nicht an mechanischen Zwischenschritten.
EdTech-Unternehmen, Kundenservice
Ausgangslage
Kundenservice beantwortete wiederkehrende Fragen manuell aus verstreutem Wissen.
Umsetzung
AI Agent mit Zugriff auf die Wissensdatenbank, mit klarer Eskalation an Menschen.
Ergebnis
Wiederkehrende Anfragen laufen produktiv über den Agent, komplexe Fälle bleiben beim Team.
Erstgespräch: 30 Minuten, konkret.
Wir schauen uns Ihre Daten- und Systemlage an und sagen offen, wo eine KI-Investition sich lohnt – und wo nicht.