Künstliche Intelligenz & Use-Case Enablement

Potenziale erkennen. Use-Cases bewerten. Verantwortung übernehmen.

Künstliche Intelligenz (KI) kann Unternehmen unterstützen: für Automatisierung, als Diskussionspartner oder mittels neuer Erkenntnisse durch Datenanalysen. Allerdings kann KI zum Selbstzweck werden und es ist wichtig, immer ein klares Zielbild zu haben, damit Einsatz von KI wirtschaftliche Vorteile bringt und dabei Datensicherheit und Steuerbarkeit erhalten bleiben.

Der Druck, KI zu nutzen, steigt und die Erwartungen der Fachbereiche oder des Vorstands sind hoch. Allerdings fehlt oft ein klarer Blick, nach welchen Kriterien KI eingesetzt werden soll; Datensicherheit und Steuerbarkeit bleiben undefiniert und Pilotprojekte haben keine klaren Erfolgskriterien. So wird zwar in KI investiert, doch messbarer Nutzen bleibt aus.

Wo verspricht KI realisierbaren Nutzen?
Welche Erfolgskriterien sind dabei wichtig?
Welche Daten, Strukturen und Verantwortlichkeiten sind notwendig?
Wie werden Nachvollziehbarkeit und Kontrollierbarkeit gesichert?
Wie wird KI steuerbar in Prozesse, Plattformen und Organisation eingebunden?
Wie kann KI eingesetzt werden, um Mitarbeiter zu unterstützen?
Welche Routineaufgaben können von KI übernommen werden, damit sich Mitarbeiter auf Kernkompetenzen konzentrieren können?

Unser Ansatz

Wir entwickeln mit Ihnen klare Erfolgskriterien für den Einsatz von KI und leiten ab, welche Voraussetzungen dafür notwendig sind. Zu Beginn definieren wir gemeinsam, welchen Nutzen Sie mit KI realisieren wollen und nach welchen Kriterien Anwendungsfälle bewertet werden. Pilotprojekte helfen dabei, diese Kriterien zu schärfen und Erfahrungen strukturiert auszuwerten. Das Ergebnis ist ein Vorgehensmodell mit klaren Verantwortlichkeiten, das Nutzen, Risiken und Anforderungen aufzeigt und sich an neue Rahmenbedingungen anpassen lässt.

Leistungsmodule

Aufdecken von Anwendungsfällen und Ideensammlung

Bewertungsmodell für Nutzen, Realisierbarkeit und strategische Relevanz

Analyse technischer Voraussetzungen

Klären von Rollen, Verantwortlichkeiten und Risiken

Integration in bestehende Prozesse, Plattformen und Entscheidungswege

Entwicklung einer Umsetzungslogik und strategischer Roadmap inklusive Pilotprojekte

Evaluation der Konsequenzen für Mitarbeiter im Sinne von Produktivität, Zufriedenheit und Kompetenzentwicklung

Klarheit über Chancen, Grenzen und Umsetzbarkeit von KI
Fundierte Grundlage für Investitionen, Architekturentscheidungen und Priorisierung
Mehr Sicherheit im Umgang mit regulatorischen, ethischen und operativen Fragen
Stärkere Einbindung von Fachbereichen und IT in den Bewertungs- und Umsetzungsprozess
Sichtbare Ergebnisse statt isolierter KI-Inseln – auf Wunsch auch mit Prototypenentwicklung