KI 2026: Unternehmensstrategie, Implementierung und Training
Wir unterstützen Unternehmen dabei, Künstliche Intelligenz bis 2026 strategisch zu verankern, technisch sicher zu implementieren und Mitarbeitende gezielt zu befähigen, sodass messbare Wertbeiträge entstehen, regulatorische Anforderungen erfüllt werden und nachhaltige Fähigkeiten für Skalierung, Betrieb und kontinuierliche Verbesserung aufgebaut werden.
Über uns
Wir sind eine herstellerneutrale Beratung mit tiefem Technologie- und Branchenverständnis, die Unternehmen bis 2026 von Strategie über Implementierung bis Training begleitet. Unser interdisziplinäres Team liefert messbare Ergebnisse, robuste Architekturen, verlässliche Governance und nachhaltige Befähigung, damit KI verantwortungsvoll, sicher und wirtschaftlich skaliert.
Strategische Ausrichtung 2026
Wir entwickeln eine klare, zukunftsfähige KI-Positionierung, die auf Unternehmenszielen, branchenspezifischen Chancen und realistischen Investitionspfaden basiert, und verbinden Vision, Governance, Technologien und Talente zu einem kohärenten Transformationsplan mit priorisierten Roadmaps, Verantwortlichkeiten, Risikokontrollen und finanziell nachvollziehbaren Meilensteinen.
Reifegrad- und Potenzialanalyse
Mit einem strukturierten Maturity-Assessment beleuchten wir Fähigkeiten in Strategie, Daten, Technik, Prozessen, Kultur und Risiko. Wir identifizieren Lücken, quantifizieren Potenziale und liefern eine priorisierte Umsetzungsagenda, die Investitionen auf die größten Werthebel ausrichtet und Abhängigkeiten zwischen Teams, Technologien und externen Partnern transparent macht.
Enterprise-KI-Reifegradmodell
Unser Modell bewertet Organisationen entlang standardisierter Dimensionen und übersetzt qualitative Beobachtungen in messbare, vergleichbare Kennzahlen. So entsteht Klarheit, welche Maßnahmen zuerst Wirkung entfalten, welche Fähigkeiten fehlen, wie schnell skalierbare Ergebnisse erreichbar sind und welche Risiken vor dem Hochfahren produktiver Systeme gezielt adressiert werden müssen.
Use-Case-Portfolio und Priorisierung
Wir sichten Ideen aus Fachbereichen, prüfen Datenverfügbarkeit, Prozessreife, regulatorische Implikationen und technische Komplexität. Dann bauen wir ein balanciertes Portfolio mit klaren Hypothesen, Business Cases, Zeithorizonten und Verantwortlichen, das schnelle Proofs mit strategischen Plattforminvestitionen kombiniert und messbare Fortschritte durch abgestufte Umsetzung ermöglicht.
Werthebel und KPI-Definition
Gemeinsam definieren wir KPIs, die Nutzen eindeutig quantifizieren: Durchlaufzeiten, Qualitätsmetriken, Kosten pro Vorgang, Conversion, First-Contact-Resolution und Risikominderung. Wir verankern Baselines, Messmethoden und Reporting-Rhythmen, damit Fortschritt objektiv sichtbar wird und Investitionsentscheidungen auf verlässlichen, auditierbaren Zahlen beruhen.
Datenfundament und Architektur
Wir gestalten skalierbare Datenarchitekturen, kombinieren Lakehouse-Ansätze, Feature Stores und semantische Schichten, und schaffen die Grundlage für robuste MLOps sowie LLMOps. Sicherheits- und Compliance-Anforderungen werden früh integriert, damit spätere Skalierung, Kostenkontrolle und Audits zuverlässig, effizient und wiederholbar funktionieren.
Modernes Data Lakehouse
Wir etablieren ein Lakehouse mit zuverlässigen Pipelines, einheitlichen Metadaten, Datenqualitätssicherung und Self-Service-Zugriff. Semantische Modelle und Governance sorgen dafür, dass Fachbereiche konsistente, vertrauenswürdige Daten nutzen, während Technikteams Automatisierung und Wiederverwendbarkeit über Domains hinweg erreichen, ohne zentrale Standards zu verwässern.
MLOps- und LLMOps-Referenzarchitektur
Wir definieren Standards für Versionsverwaltung, Feature Stores, Modellregistries, Evaluationsframeworks, CI/CD und Observability. Für LLMs ergänzen wir Prompt-Repositories, RAG-Dienste, Guardrails und Feedback-Loops. So entsteht ein sicherer, effizienter Weg von Experimenten zu stabilen Produktionsdiensten mit klaren Verantwortlichkeiten und reproduzierbaren Ergebnissen.
Datensicherheit, Compliance und Souveränität
Zugriffsmodelle, Verschlüsselung, Datenmaskierung und Protokollierung werden konsequent umgesetzt. Wir berücksichtigen Datenresidenz, Lieferantenrisiken und Anforderungen des EU AI Act, damit sensible Informationen geschützt bleiben, Drittanbieter kontrolliert eingebunden werden und Nachweispflichten für interne sowie externe Prüfungen jederzeit erfüllt sind.
GenAI- und LLM-Einführung
Wir beschleunigen die Einführung generativer KI durch klare Auswahlkriterien, Domänenadaption, RAG-Patterns und robuste Guardrails, damit wertschöpfende Assistenzfunktionen entstehen, die Verantwortung, Sicherheit und Qualität verbinden und über Pilotstadien hinaus zuverlässig in Kernprozessen performen.
Modellauswahl und Feintuning
Wir evaluieren Open-Source- und proprietäre Modelle anhand Domänenleistung, Kosten, Latenz, Datenschutz und Lizenzrisiken. Mit Feintuning und Adaptertechniken steigern wir Genauigkeit, reduzieren Halluzinationen und optimieren Betriebskosten, abgestimmt auf Ihre Inhalte, Prozesse und Qualitätsanforderungen im täglichen Einsatz.
RAG-Patterns und Wissensintegration
Wir verbinden Modelle mit kuratierten Wissensquellen über robuste Retrieval-Pipelines, Vektorsuchen und Metadatenfilter. Qualitätsmetriken, Feedback-Schleifen und Versionierung sichern Nachvollziehbarkeit und Aktualität, sodass Antworten korrekt, kontextreich und prüffähig bleiben, auch wenn Inhalte sich ändern oder regulatorische Anforderungen steigen.
Prompt-Engineering und Guardrails
Wir standardisieren Prompts, definieren Rollen, Stilrichtlinien und Kettenlogiken, und implementieren Sicherheitsbarrieren gegen unsichere Inhalte, Datenabfluss oder Off-Policy-Verhalten. Evaluationssets messen Output-Qualität kontinuierlich, während Telemetrie und menschliches Feedback Modelle zielgerichtet verbessern, ohne Kernanforderungen zu gefährden.
Automatisierung und Prozesse
Wir identifizieren Automatisierungshebel, orchestrieren Workflows über Abteilungen hinweg und kombinieren regelbasierte, ML- und LLM-gestützte Schritte, um Durchlaufzeit, Qualität und Kundenerlebnis gleichzeitig zu verbessern, ohne Kontrolle, Nachvollziehbarkeit oder Compliance zu kompromittieren.
Hyperautomation und Orchestrierung
Wir integrieren RPA, APIs, Ereignissteuerung und KI-Services in belastbare Prozessketten. Ein Orchestrator koordiniert Entscheidungen, Eskalationen und menschliche Eingriffe, wodurch End-to-End-Transparenz entsteht, Ausfälle abgefedert werden und kontinuierliche Optimierung mit klaren Ownership-Strukturen möglich wird.
Cognitive Process Re-Design
Statt bestehende Abläufe lediglich zu beschleunigen, gestalten wir Prozesse neu, damit menschliche Expertise und KI komplementär wirken. Wir definieren Breakpoints, Qualitätskriterien, Verantwortungsebenen und Variantenpfade, senken Komplexität und schaffen messbar bessere Kundenergebnisse bei geringerem Risiko und geringeren Kosten.
Agentenbasierte Systeme in der Praxis
Wir konzipieren Multi-Agent-Setups mit klaren Rollen, Werkzeugzugriffen und Sicherheitszäunen. Evaluations-Playbooks testen Robustheit, Kosten und Latenz unter realistischen Lasten. Ergebnis sind wartbare, zielgerichtete Agenten, die zuverlässig Aufgaben ausführen, mit Menschen kooperieren und in bestehende IT-Landschaften sauber integriert sind.
Change Management und Organisation
Wir verankern KI in Strukturen, Rollen und Kultur, schaffen klare Verantwortlichkeiten, fördern Akzeptanz und reduzieren Widerstände durch sinnvolle Kommunikation, Beteiligung und messbare Erfolge, die Vertrauen stärken und Lernkurven sichtbar machen.
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Wir definieren Aufbau- und Ablauforganisation mit zentralen und dezentralen Kompetenzen, klären Mandate von Center of Excellence, Produktteams und Plattformbetrieb. Dabei balancieren wir Autonomie und Standards, um Innovation zu fördern und zugleich Sicherheit, Qualität und Effizienz nachhaltig zu gewährleisten.
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Wir beschreiben Skillprofile für Product Owner, Data Scientists, Prompt Engineers, KI-Architektinnen und Risikoexpertinnen, und entwerfen Lernpfade mit Praxisübungen, Mentoring und Zertifizierungen. So entsteht eine belastbare Talentpipeline, die Projekte beschleunigt und Abhängigkeiten von externen Ressourcen reduziert.
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Wir planen Stakeholder-spezifische Botschaften, zeigen konkrete Nutzenbelege, adressieren Ängste transparent und feiern Erfolge sichtbar. Change-Communities, interne Champions und regelmäßige Formate verankern neue Arbeitsweisen und stärken eine Kultur, in der verantwortungsvolle, datengetriebene Entscheidungen selbstverständlich werden.
Sicherheit, Risiko und Regulierung
Wir verbinden Innovationsgeschwindigkeit mit belastbaren Kontrollen, setzen Sicherheitsstandards konsequent um und erfüllen regulatorische Erwartungen proaktiv, damit Vertrauen, Nachweisfähigkeit und Betriebssicherheit jederzeit gewährleistet sind.
EU AI Act und interne Richtlinien
Wir mappen Use Cases auf Risikokategorien, definieren Konformitätsmaßnahmen, Dokumentationspflichten und technische Schutzmechanismen. Interne Policies, Schulungen und Tooling machen Vorgaben praktisch anwendbar, reduzieren Haftungsrisiken und schaffen Klarheit für Produktteams, Audit, Datenschutz und Management.
Modellrisiko-Management
Wir implementieren Prozesse zur Identifikation, Bewertung und Behandlung von Modellrisiken, inklusive Drift-Erkennung, Bias-Analysen, Stress-Tests und Rückfallplänen. So bleiben Systeme auch unter veränderten Bedingungen robust, nachvollziehbar und verantwortbar, mit klaren Eskalationswegen und dokumentierten Entscheidungen.
Auditierbarkeit, Monitoring und Logging
Wir stellen lückenlose Protokolle, reproduzierbare Experimente, Modellkarten und Monitoring-Dashboards bereit. Kennzahlen für Qualität, Kosten, Latenz und Sicherheit werden kontinuierlich überwacht, Abweichungen automatisiert gemeldet und Korrekturmaßnahmen kontrolliert eingeleitet, einschließlich vollständiger Traceability relevanter Artefakte.
Technologiepartner und Ökosystem
Wir navigieren das Technologieangebot herstellerneutral, kombinieren Cloud-, On-Prem- und Open-Source-Bausteine, und gestalten Partnerverträge sowie SLAs so, dass Kosten, Kontrolle und Innovationsfreiheit im Gleichgewicht bleiben.
Pilotierung bis Skalierung
Wir führen Use Cases von Hypothesen über belastbare Piloten in den sicheren Produktionsbetrieb und skalieren anschließend über Geschäftsbereiche, Länder und Marken, stets mit klaren Metriken, abgestimmten Prozessen und stabilen Plattformen.
Minimal Viable Models designen
Wir definieren klare Erfolgskriterien, begrenzen den Scope gezielt und liefern schnelle Ergebnisse, die Nutzen und Risiken transparent belegen. Saubere Datengrundlagen, aussagekräftige Tests und Nutzerfeedback sichern belastbare Entscheidungen für nächste Ausbaustufen und Investitionen.
Produktionsreife und Reliability Engineering
Wir härten Systeme durch Tests, Observability, Rückfallmechanismen und SLAs ab, adressieren Lastspitzen, Versionierung und Abhängigkeiten. Betriebshandbücher, Runbooks und On-Call-Prozesse stellen sicher, dass Services stabil, sicher und wirtschaftlich laufen, auch unter veränderten Bedingungen.
Skalierungsstrategie und Kostensteuerung
Wir planen Mandantenfähigkeit, Wiederverwendung, Automatisierung und Standardisierung, um Rollouts planbar zu machen. Kapazitätsmodelle und Kostenkurven helfen, wirtschaftliche Grenzen früh zu erkennen und Expansion gezielt zu steuern, ohne Qualität oder Compliance zu gefährden.
Executive Briefings 2026
Kompakte, faktenbasierte Sessions vermitteln Chancen, Risiken und Handlungsoptionen mit konkreten Beispielen, Benchmarks und Governance-Empfehlungen. Führungsteams erhalten Klarheit über Prioritäten, Investitionspfade und Verantwortlichkeiten, um zielgerichtete, kooperative Entscheidungen zeitnah treffen zu können.
Hands-on Bootcamps für Teams
Praktische Workshops verbinden Grundlagen, Use-Case-Entwicklung und Tooling. Teilnehmende bauen funktionsfähige Prototypen, lernen Evaluationsmethoden und bewährte Patterns, und übertragen das Gelernte direkt auf eigene Aufgaben, begleitet durch Coaches, Templates und technische Starthilfen.
Fachbereichsspezifische Trainingspfade
Wir entwickeln zielgruppengerechte Lernreisen für Vertrieb, Service, Operations, Finanzen, Recht und IT. Inhalte sind auf Prozesse, Daten und Compliance-Anforderungen zugeschnitten, damit produktive Anwendung sicher gelingt und messbare Verbesserungen schnell sichtbar werden.
Branchenlösungen
Wir liefern erprobte, branchenspezifische Musterlösungen, die regulatorische Besonderheiten, typische Datenquellen und dominante Werthebel berücksichtigen, um Risiken zu reduzieren, Time-to-Value zu beschleunigen und interne Teams durch bewährte Referenzen zu stärken.
Fertigung und Industrie 4.0
Wir adressieren Qualitätsinspektion, vorausschauende Instandhaltung, Lieferkettenresilienz und Arbeitsanweisungen mit GenAI-Assistenz. Daten aus Maschinen, MES und PLM werden nutzbar gemacht, um Ausschuss zu senken, OEE zu steigern und Wissen im Schichtbetrieb zuverlässig verfügbar zu machen.
Finanzdienstleistungen und Compliance
Wir unterstützen bei Onboarding, KYC, Betrugserkennung, Risikomodellen und Reg-Reporting. Lösungen erfüllen strenge Datenschutz- und Prüfanforderungen, liefern nachvollziehbare Entscheidungen und integrieren Kontrollmechanismen, die Audit, Aufsicht und interne Richtlinien proaktiv bedienen.
Gesundheitswesen und Datenschutz
Wir verbinden klinische und administrative Prozesse mit KI-Assistenz, achten auf Datensouveränität und dokumentierte Entscheidungen. Fokus liegt auf Qualität, Sicherheit und Effizienz, ohne Patientenschutz, Einwilligungen oder regulatorische Vorgaben zu kompromittieren.
Leistungen
Unsere Leistungen verbinden strategische Klarheit, technische Exzellenz und praxisnahes Enablement. Wir liefern Roadmaps, bauen produktionsreife Systeme, etablieren MLOps und LLMOps, und qualifizieren Teams zielgerichtet, damit Wertbeiträge schnell sichtbar werden, Risiken kontrolliert bleiben und die Organisation nachhaltig unabhängig handlungsfähig wird.
Strategie-Workshop: KI-Roadmap 2026
Zwei intensive Tage mit Führung und Schlüsselrollen: Reifegradcheck, Use-Case-Portfolio, Governance-Prinzipien, Business Cases und ein konkreter 180-Tage-Plan. Ergebnis ist ein abgestimmter, finanzierbarer Pfad mit klaren Verantwortlichkeiten, messbaren Meilensteinen und Risikoabsicherungen, der sofortige Umsetzung ermöglicht.
€7.900
Implementierung eines unternehmensweiten GenAI-Assistenten
End-to-End Realisierung inklusive RAG-Integration, Guardrails, Observability, Berechtigungen, Evaluationsframework und produktivem Rollout für einen priorisierten Prozess. Wir arbeiten herstellerneutral, dokumentieren vollständig und schulen Betriebsteams, damit Stabilität, Sicherheit und Skalierung zuverlässig funktionieren.
€7.900
3-tägiges Team-Bootcamp: GenAI in der Praxis
Hands-on Training mit bis zu 15 Teilnehmenden: Grundlagen, sichere Nutzung, Prompt-Patterns, Prototyping mit Ihren Daten und evaluierbare Use Cases. Inklusive Templates, Best Practices, Erfolgsmessung und Coaching, damit Teams nach dem Bootcamp eigenständig produktive Ergebnisse liefern können.
€7.900
Wertrealisierung und Controlling
Wir stellen sicher, dass Nutzenbelege belastbar sind, verbinden KPI-Tracking mit Kostenkontrolle und leiten aus Ergebnissen konkrete Portfolioentscheidungen ab, damit Investitionen fortlaufend optimiert und erfolgreiche Muster skaliert werden.
Kontaktieren Sie unsBusiness Case, ROI und TCO
Wir modellieren Nutzen, Kosten und Risiken realitätsnah, berücksichtigen Einführung, Betrieb, Wachstum und Abschaltung. Transparente Annahmen und Sensitivitätsanalysen ermöglichen belastbare Entscheidungen und schaffen Vertrauen bei Finanz, Management und Fachbereichen.
KPI-basierte Steuerung
Dashboards verbinden technische und geschäftliche Kennzahlen, machen Abweichungen sichtbar und lenken Maßnahmen. Wir standardisieren Metriken, Eskalationen und Review-Rhythmen, damit Fortschritt konsistent gemessen und Verantwortlichkeiten klar wahrgenommen werden.
Kontinuierliche Verbesserung und Portfolio-Management
Wir etablieren Feedback-Loops, retrospektive Lernformate und strukturierte Entscheidungen über Skalieren, Pausieren oder Beenden von Initiativen. So bleibt das Portfolio fokussiert, agil und wertorientiert, auch bei sich wandelnden Rahmenbedingungen.
Häufig gestellte Fragen
Wie starten wir gemeinsam am schnellsten und risikominimiert?
Wir beginnen mit einem fokussierten Assessment, das Reifegrad, Datenlage, Sicherheitsanforderungen und priorisierte Use Cases erfasst. Daraus entsteht eine abgestimmte Roadmap mit klaren Verantwortlichkeiten, messbaren Zielwerten und einem 90- bis 180-Tage-Plan, der schnelle Erfolge ermöglicht, ohne Governance, Compliance oder Betriebssicherheit zu kompromittieren.
Welche Daten brauchen Sie und wie schützen wir sensible Informationen?
Wir arbeiten mit minimal erforderlichen Datenschnitten, definieren Zugriffskontrollen und setzen Verschlüsselung, Maskierung sowie Protokollierung durchgängig um. Sensible Inhalte bleiben in Ihrer Umgebung, während wir sichere Schnittstellen für Training, Retrieval und Monitoring gestalten, die Audit-Anforderungen erfüllen und Datenabfluss effektiv verhindern.
Wie stellen Sie Compliance mit dem EU AI Act und internen Richtlinien sicher?
Wir mappen Use Cases auf Risikoniveaus, definieren geeignete Kontrollen und Dokumentationspflichten und verankern diese in Prozessen, Tooling sowie Verträgen. Prüfbare Modellkarten, Evaluationsprotokolle und Monitoring stellen Nachweisfähigkeit her, während Schulungen und Policies die praktische Anwendung für Teams verständlich und umsetzbar machen.
Wie messen wir den ROI und rechtfertigen Investitionen gegenüber dem Management?
Gemeinsam definieren wir Baselines, Ziel-KPIs und Messmethoden für Qualität, Zeit, Kosten und Risiko. Ein belastbarer Business Case mit Sensitivitäten zeigt Wirkung, Unsicherheiten und Skalierungseffekte, während Dashboards Fortschritt transparent machen und datenbasierte Priorisierungen sowie Budgetentscheidungen ermöglichen.
Mit welchen Technologien arbeiten Sie und bleiben wir herstellerunabhängig?
Wir sind herstellerneutral, evaluieren Open-Source und proprietäre Optionen objektiv und berücksichtigen Datenschutz, Leistung, Kosten, Portabilität und Exit-Strategien. Architekturentscheidungen sichern Unabhängigkeit, während modulare Schnittstellen und dokumentierte Standards späteres Austauschen von Komponenten ohne große Reibungsverluste ermöglichen.
Wie läuft das Training ab und welche Ergebnisse sind realistisch?
Trainings kombinieren klare Grundlagen, domänenspezifische Beispiele und Hands-on-Übungen mit Ihren Daten. Teilnehmende bauen Prototypen, lernen Evaluationsmethoden und Sicherheitsprinzipien und erhalten Templates sowie Coaching. Realistische Ergebnisse sind produktionsnahe Lösungen, die Teams nach kurzer Zeit eigenständig stabil weiterentwickeln können.