In zwei Wochen weißt du, welche KI sich lohnt

Mit der KI-Strategie- und Reifegrad-Bewertung liefern wir in zwei Wochen eine Entscheidungsgrundlage statt eines Strategiepapiers: die KI-Chance mit dem größten Return, geprüft anhand des tatsächlichen Datenstands – als Basis, um das Vorhaben im Unternehmen durchzusetzen.

Woran KI-Vorhaben in der Praxis hängen

Unternehmen, die mit KI vorankommen, beginnen klein: Sie wählen einen Prozess, bei dem manuelle Arbeit teuer und sich wiederholend ist, automatisieren ihn, messen das Ergebnis und nutzen es, um den nächsten Schritt zu rechtfertigen. Die eigentlichen Hindernisse liegen dabei selten in der Technik, sondern in ungeklärten Fragen, die sich gegenseitig blockieren: Wer nicht weiß, was ein Prozess kostet und einbringt, kann ihn auch nicht priorisieren, und ohne eine plausible Antwort darauf lässt sich kein Team von der Automatisierung der eigenen Arbeit überzeugen.

Wir beginnen deshalb mit einem strukturierten Audit, der alle drei Fragen beantwortet, bevor eine Zeile Code entsteht. Am Ende steht eine Entscheidung: welcher Prozess es sein soll, was er kostet, was er einbringt und ob die Daten dafür bereit sind. Genau diese Art Entscheidung – das bestehende ERP-System zu behalten und ein Echtzeit-Dashboard davorzusetzen – führte bei Senior Aerospace Thailand zu einer Steigerung der operativen Effizienz um 400 Prozent.

Die fünf Bausteine der Bewertung

Jede Bewertung folgt derselben Struktur – unabhängig von Branche oder Unternehmensgröße.

Prozess- und Kostenanalyse

Eine strukturierte Untersuchung der Unternehmensprozesse zeigt, wo KI-Automatisierung den höchsten finanziellen Return bringt. Jeder infrage kommende Prozess bekommt eine Kostenschätzung sowie eine kombinierte Machbarkeits- und Risikoeinstufung. Eine priorisierte Auswahlliste mit klarer Empfehlung steht am Ende.

Bewertung der Datenreife

KI-Projekte scheitern nach unserer Erfahrung meist an den Daten, kaum am Modell. Deshalb prüfen wir vor dem eigentlichen Aufbau die tatsächliche Datenlage im Unternehmen – von Verfügbarkeit und Qualität der Daten bis zu ihrem Speicherort – und klären, welche Anpassungen nötig sind, damit ein KI-Agent zuverlässig damit arbeiten kann. Diese Prüfung ist fester Bestandteil jedes Auftrags.

Business Case und Roadmap

Für den ersten Anwendungsfall entsteht ein Finanzmodell, ergänzt um einen zeitlich gestaffelten Ausblick auf die folgenden Schritte, mit klar markierten Investitions- und Entscheidungsphasen sowie einer sauberen Trennung zwischen Kosten und Einsparung. Das Ergebnis ist tauglich für die Vorlage im Vorstand, verfasst für Entscheiderinnen und Entscheider.

Governance und Compliance

Wir kartieren für Unternehmen in regulierten Branchen oder mit Bezug zum EU AI Act die relevanten Compliance-Anforderungen und entwickeln von Anfang an Steuerungsmechanismen: Modelltransparenz, menschliche Aufsicht, Prüfprotokolle und, wo nötig, Datenresidenz.

Umsetzungsberatung

Sobald die Strategie feststeht, bleiben wir während der Umsetzung eingebunden und sorgen dafür, dass das entwickelt wird, was vereinbart wurde. Damit kommt ein Pilotprojekt über das Pilotstadium hinaus. Dasselbe Team führt die Umsetzung fort, ganz gleich ob sie auf agentische Automatisierung, MLOps-Infrastruktur oder einen Design Sprint zur Machbarkeitsprüfung hinausläuft. So ein 21-köpfiges Team betreute bei Shopware über Jahre hinweg mehr als zehn ausgelieferte KI-Funktionen und senkte die Herstellungskosten um 40 Prozent.

Drei Phasen bis zur Entscheidung

Jede Phase endet mit einem konkreten Ergebnis, das im nächsten Schritt gebraucht wird.

| Phase | Dauer | Ergebnis | |---|---|---| | Prozessanalyse und Priorisierung | 3–5 Tage | Priorisierte Auswahlliste mit Kosten, Return und Risiko je Prozess | | Bewertung von Daten und Bereitschaft | 3–5 Tage | Dokumentierte Datenlücken und der Aufwand, sie zu schließen | | Business Case, Roadmap und Governance | 3–5 Tage | Finanzmodell, Roadmap und Governance-Konzept, bereit für das Leitungsteam |

Der gesamte Auftrag dauert ein bis zwei Wochen und läuft zum Festpreis.

Investition und Return

Das Assessment kostet einen niedrigen fünfstelligen Betrag, und wir liefern damit eine Entscheidung, die sich intern vertreten lässt. Wer anschließend in den ersten Aufbau geht, investiert typischerweise zwischen einem mittleren fünfstelligen und einem niedrigen sechsstelligen Betrag, der sich meist schon im ersten Quartal auszahlt. Jeder weitere Prozess wird günstiger, weil die Grundlagen bereits stehen.

Die betroffenen Teams gestalten dabei mit: Eskalationswege sind klar geregelt, Prozessänderungen werden offen kommuniziert. Die sich wiederholende Arbeit übernimmt der KI-Agent, die Entscheidungen bleiben bei den Menschen im Team. Ein Premium-Möbeleinzelhändler etwa hatte sein Lieferantenmanagement acht Wochen nach dem Start produktiv im Einsatz und senkte den manuellen Aufwand dabei um 70 Prozent.

Aus der Praxis: sechs abgeschlossene Projekte

Procelo: Nach abgeschlossenem Assessment erreichte der Agent innerhalb von 8 Wochen eine SQL-Abfragegenauigkeit von über 80 Prozent über komplexe ERP-Schemata hinweg.

IDNow: Eine mehrjährige Partnerschaft im Bereich Machine-Learning-Entwicklung wurde aus der Bestandsaufnahme der Lücken zwischen Prototyp und Produktivbetrieb, mit Echtzeit-Machine-Learning in Unternehmensgröße als Ergebnis.

Fertigungsplattform-Kunde: Strategisches Assessment zu Marktpositionierung, technischer Machbarkeit, Architekturrichtung und einer Roadmap, die Investitionen an geprüfte Annahmen koppelt. Entwicklungsarbeit und Investitionsrechnung wurden dadurch tragfähig.

Premium-Möbeleinzelhändler: Zentrale Plattform für das Lieferantenmanagement, entwickelt in 8 Wochen; automatisierte PDF-Verarbeitung von Rechnungen senkte den manuellen Aufwand um 70 Prozent, Einkauf und Lager arbeiten seither mit denselben Daten wie die Finanzabteilung.

Senior Aerospace Thailand: Echtzeit-Dashboard vor dem bestehenden ERP-System, Einführung innerhalb weniger Wochen, Steigerung der operativen Effizienz um 400 Prozent.

Shopware: 21-köpfiges Entwicklungs- und Architekturteam, mehr als zehn ausgelieferte KI-Funktionen (u. a. Flow Builder, ergänzt um KI-Produktbeschreibungen und natürlichsprachliche Suche), 40 Prozent geringere Herstellungskosten.

Alle Angaben stammen aus abgeschlossenen Kundenprojekten, weitere Referenzen liegen unter NDA vor.

Datensouveränität

Manche Daten dürfen das Haus nicht verlassen. Berühren Finanzdaten, Gesundheitsdaten oder personenbezogene Kundendaten die Bewertung, arbeiten wir von Anfang an, wo nötig, auf EU-souveräner Infrastruktur.

Wo das erste Gespräch ansetzt

Wer sich für die KI-Strategie- und Reifegrad-Bewertung entscheidet, steht meist vor der ersten großen KI-Investition oder will die Betriebskosten spürbar senken. In der Entwicklung geht es dagegen vor allem um eine belastbare KI-Roadmap. Jedes Gespräch beginnt mit derselben Frage danach, wo Geld fließt und was es wert wäre, das zu automatisieren. Ob du bereits einen Prozess im Kopf hast oder noch unsicher bist, klären wir im ersten Gespräch.