KI für Unternehmen
Wir verbinden individuelle KI-Integration in Software und bestehende Systeme mit AI Craft, unserem Enterprise-Angebot für Strategie, Governance, Enablement, Integration, Messung und Betrieb.
KI-Potenzial klärenNicht jedes KI-Vorhaben braucht denselben Einstieg. Manche Unternehmen möchten konkrete Funktionen in ihre Software bringen, andere wollen KI als kontrollierte Praxis über Teams und Prozesse hinweg aufbauen.
Für konkrete Anforderungen in neuer oder bestehender Software: Wir entwickeln KI-Funktionen, Agenten und Automatisierungen passend zu Systemen, Daten, Rollen und Nutzererlebnis.
Unser Flaggschiff für Organisationen, die KI vom Experiment in den Betrieb bringen wollen: mit klarer Strategie, Governance, Enablement, Integration, Messung und kontinuierlicher Weiterentwicklung.
KI erzeugt nur Wert, wenn sie mit dem richtigen Kontext verbunden ist. Deshalb betrachten wir Prozesse, Daten, Berechtigungen, Nutzer, Kosten und Architektur von Anfang an.
Wir priorisieren Use Cases mit nachvollziehbarem Effekt, messbaren Kriterien und realistischen Datenvoraussetzungen.
Wir verbinden KI mit Portalen, Backoffice, Dokumentenflüssen, APIs und bestehenden Workflows.
Wir berücksichtigen Datenschutz, Berechtigungen, Qualität, Kosten, Modellverhalten und menschliche Freigaben.
AI Craft
AI Craft bündelt Beratung, Engineering, Integration, Schulung, Sicherheit und Betrieb. Unternehmen können mit einem Modul starten oder ein vollständiges Programm aufbauen.
AI Craft
Advise Govern Enable
Connect · Build · Measure · Manage
Assessment, Chancen, Roadmap und erster Business Case.
Policies, erlaubte Daten, Tool-Bewertung, Sicherheit und Risiken.
Workshops, Playbooks, AI Champions und Begleitung nach Rollen.
MCPs, APIs, Authentifizierung, Berechtigungen und Traceability.
Agenten, Automatisierungen, Copilots und KI-gestützte Software.
KPIs für Adoption, Produktivität, Qualität, Kosten, Risiko und ROI.
Support, Tool Radar, Kostenoptimierung und kontinuierliche Verbesserung.
Ob einzelner Use Case oder AI-Craft-Programm: Wir arbeiten schrittweise, damit Entscheidungen, Risiken, Umsetzung und Skalierung nachvollziehbar bleiben.
Reifegrad, Prozesse, Risiken, Systeme, beteiligte Teams und mögliche Startpunkte verstehen.
Policies, erlaubte Daten, Tools, Sicherheitskontrollen und menschliche Prüfungen definieren.
Den konkreten Fall mit echten Daten, APIs, Rollen, Agenten oder Automatisierungen umsetzen.
Nutzer, Fachbereiche, Management und technische Teams mit passenden Formaten begleiten.
Adoption, Produktivität, Qualität, Kosten und Risiken messen und die nächsten Bereiche ableiten.
KI-Adoption funktioniert nur, wenn unterschiedliche Gruppen wissen, wie sie Entscheidungen treffen, Qualität prüfen und verantwortungsvoll mit Werkzeugen arbeiten.
Investitionen bewerten, Risiko akzeptieren und klare Erwartungen an Bereiche formulieren.
Prozesse mit KI neu denken, Qualität steuern und Fortschritt berichtbar machen.
Prompting, Agenten, MCP, Code Reviews, Tests und Sicherheitsgrenzen praktisch anwenden.
Wiederkehrende Aufgaben, Dokumente, Analysen und eigene Assistenten kontrolliert nutzen.
Interne Ansprechpartner aufbauen, die Fragen klären, Standards tragen und Fälle eskalieren.
Ein guter Workshop endet nicht mit Inspiration, sondern mit Entscheidungen. Ziel ist ein priorisierter, prüfbarer Einstieg.
Wir bewerten Use Cases danach, ob sie echten Arbeitsaufwand reduzieren, bessere Entscheidungen ermöglichen oder bestehende Software sinnvoll erweitern.
Wenn Wissen in Dokumenten, Wikis, Tickets, Dateien oder E-Mails verteilt ist und Mitarbeitende zu viel Zeit mit Suchen verbringen.
Wenn wiederkehrende Dokumente gelesen, verglichen, geprüft oder in strukturierte Daten übertragen werden müssen.
Wenn Service-Teams viele ähnliche Anfragen bearbeiten und trotzdem Qualität, Tonalität und Kontrolle behalten müssen.
Wenn bestehende Portale oder Tools durch intelligente Funktionen hilfreicher werden sollen.
Wenn unstrukturierte Informationen zusammengefasst, bewertet oder für Management-Entscheidungen vorbereitet werden sollen.
Ein Pilot ist erst dann belastbar, wenn Wirkung und Betrieb messbar werden. Deshalb definieren wir Metriken früh und vergleichen Ergebnisse mit der Ausgangslage.
Aktive Nutzer, Nutzungshäufigkeit, beteiligte Teams und abgedeckte Use Cases.
Zeitersparnis, Durchlaufzeit, automatisierte Aufgaben und entlastete Routinen.
Fehler, Nacharbeit, Reviews, Quellenqualität, Abdeckung und Incidents.
Lizenzen, Verbrauch, Infrastruktur, Support und geschätzter Nutzen je Prozess.
Wenn KI produktiv genutzt wird, braucht sie Pflege: neue Tools, Kosten, Policies, Connectors, Agenten und Nutzerfragen entwickeln sich weiter.
KI bleibt ein laufendes System, nicht ein einmaliger Rollout.
Backlog, Priorisierung, Ausnahmen, Review-Termine und nächste Skalierungsschritte.
Bewertung neuer Werkzeuge, Modelle, Agenten und Integrationen mit klarer Empfehlung.
Sprechstunden, Problemlösung, aktualisierte Leitfäden und Unterstützung nach Rollen.
Lizenzen, Verbrauch, Dopplungen, Quoten und Nutzung je Team im Blick behalten.
Seriöse KI-Projekte brauchen technische und organisatorische Leitplanken. Wir planen diese früh ein, damit ein Pilot später nicht an Betrieb, Datenschutz oder Akzeptanz scheitert.
Wer darf welche Daten sehen, und wie wird verhindert, dass KI Antworten aus falschem Kontext erzeugt?
Welche Antworten sind akzeptabel, wie werden Quellen angezeigt und wann braucht es menschliche Prüfung?
Wie entwickeln sich Modell-, Infrastruktur- und Betriebskosten bei realer Nutzung?
Wie werden Mitarbeitende befähigt, und welche Regeln braucht das Team für verantwortungsvolle Nutzung?
Ob konkrete KI-Funktion, Integration in bestehende Systeme oder AI Craft als Enterprise-Programm: Ein erstes Gespräch reicht, um den sinnvollen Einstieg zu klären.
