KI-Beratung · Beratungsmandat

Überblick

Künstliche Intelligenz bietet dem Mittelstand enorme Potenziale – von der intelligenten Datenauswertung über automatisierte Prozesse bis zu lernenden Systemen im Service. Gleichzeitig sind die Anforderungen an Datenschutz, Compliance und Governance erheblich gestiegen. Der EU AI Act, die DSGVO und sektorspezifische Regulierungen schaffen neue Pflichten.

Die beiden Leitfragen lauten: Welche Lösung ist die richtige für Ihr Unternehmen? Und wie gehen wir richtig vor? Die Beratung ist anbieterneutral und betrachtet die Integration von KI in Ihre bestehenden Systeme ebenso wie den Einsatz spezialisierter Fremdsoftware – immer ausgehend von Ihren Daten, Ihren Prozessen und Ihrem strategischen Zielbild.

Nutzen & Herausforderungen

Ihr Nutzen

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Belastbarer Nutzennachweis vor der Skalierung durch Proof of Value – kein blindes Vertrauen in Anbieterversprechen

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Volle Datensouveränität: KI-Lösungen mit sicherem EU- oder On-Premise-Betrieb ohne Weitergabe sensibler Unternehmensdaten

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Regulatorische Sicherheit: EU AI Act, DSGVO, Urheberrecht und KI-Governance von Anfang an verankert, nicht nachträglich

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Neutrale Plattformauswahl nach TCO, Funktionalität, Exit-Optionen und strategischer Passung – kein Lock-in durch einseitige Beratung

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Interne Akzeptanz durch frühzeitige Einbindung von Fachabteilungen, Betriebsrat und Management in den Strategie-Prozess

Typische Herausforderungen

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KI-Hype ohne Substanz: viele Anbieter versprechen mehr als sie halten – Nutzennachweis fehlt häufig

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Datenschutz-Risiken bei Cloud-KI: Unternehmensdaten in fremden Rechenzentren ohne klare Kontrolle

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EU AI Act und DSGVO als unbekannte Größe: neue Pflichten bei Risikoklassifizierung, Transparenz und Dokumentation

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Fehlende Datengrundlage: unklare Datenverfügbarkeit und -qualität als größter Blocker für KI-Anwendungen

Leistungsbausteine

Vier Kernleistungen, die eigenständig oder als Gesamtpaket beauftragbar sind.

01

Strategie & Roadmap

KI-Zielbild aus der Unternehmensstrategie ableiten, mehrjährige Roadmap mit priorisierten Wellen entwickeln sowie Klärung von Rollen, Verantwortlichkeiten und Make-or-Buy-Entscheidungen mit konkreter Roadmap.

02

Use-Case-Priorisierung & Proof of Value

Aufnahme aller Anwendungsfälle entlang der Wertschöpfung, strukturierte Priorisierung nach Hebel und Voraussetzungen sowie Umsetzung des prioritären Use-Cases als Pilot mit belastbarem Nutzennachweis vor Skalierung.

03

Plattformauswahl

Neutrale Auswahl von Plattform und Lösung nach Funktionsumfang, Datenschutz, DSGVO-Konformität, Integration, TCO, Skalierbarkeit, Stabilität und Exit-Optionen – kein Provisionsinteresse an einem bestimmten Anbieter.

04

Regulatorik & Governance

Einordnung nach EU AI Act, DSGVO-konforme Datenverarbeitung, Geheimnis- und Urheberrecht, Bias- und Qualitätsmonitoring sowie belastbare KI-Governance mit Rollen, Richtlinien und Eskalationspfaden.

Phasenmodell

Strukturiertes KWMS-IVM-Vorgehen mit klaren Ergebnissen und Stage-Gates je Phase.

Phase & BezeichnungZielsetzung & Kernaktivitäten

01 ·

KI-Readiness & Zielbild

KI-Ambition aus Strategie ableiten, Datenverfügbarkeit und -qualität prüfen, Leitplanken und Governance definieren.

02 ·

Use-Case-Discovery

Anwendungsfälle in allen Prozessbereichen erheben, nach Hebel und Reife priorisieren, Shortlist entwickeln.

03 ·

Daten & Architektur

Datenverfügbarkeit und Datenqualität je Use-Case prüfen, Systemfit bewerten, Zielarchitektur skizzieren und absichern.

04 ·

Proof of Value

Prioritären Use-Case als Pilot umsetzen, Nutzen belastbar nachweisen und Entscheidungsvorlage für Skalierung erstellen.

05 ·

Skalierung & Betrieb

In Plattform und Systemlandschaft integrieren, Qualität, Compliance und Wert überwachen, weitere Use-Cases freigeben.

Belegbare Antworten statt Blackbox.

Bei der Auswahl von KI-Plattformen achten wir auf sicheres EU- oder On-Premise-Hosting, Antworten mit Quellennachweis (Retrieval Augmented Generation) sowie ein belastbares Rollen-, Rechte- und Governance-Konzept.

Referenzen aus der Praxis

Ausgewählte, anonymisierte Mandate aus diesem Beratungsbereich – konkrete Situationen und Ergebnisse.

Industrieunternehmen

KI-Strategie und Use-Case-Priorisierung; aus über 20 Ideen drei priorisierte, wirtschaftlich bewertete Anwendungsfälle mit konkretem Pilotplan. (ca. 600 MA · Baden-Württemberg)

Technischer Großhandel

Anbieterneutrale Auswahl einer KI-Wissens- und Assistenzplattform mit DSGVO-konformem EU-Hosting; Entscheidung entlang fachlicher Kriterien. (ca. 200 MA · Nordrhein-Westfalen)

Maschinenbau

Daten- und Reifegrad-Assessment; realistische Roadmap und klar geschaffene Datenvoraussetzungen als Grundlage für KI-Piloten. (ca. 350 MA · Bayern)

Dienstleister

Regulatorische Begleitung entlang des EU AI Act; Transparenz- und Dokumentationsanforderungen praxisgerecht und verhältnismäßig verankert. (ca. 90 MA · Hessen)

Produktionsbetrieb

Einführung eines KI-gestützten Assistenten im Service; messbare Zeitersparnis bei Standardanfragen und höhere Erstlösungsquote. (ca. 250 MA · Sachsen)

Häufige Fragen

Müssen wir unsere Daten an einen KI-Anbieter geben?

Nein. Wir bewerten konsequent Lösungen mit sicherem, DSGVO-konformem EU-Hosting oder Betrieb im eigenen Rechenzentrum (On-Premise). Datenhoheit und Datenschutz sind zentrale Auswahlkriterien, keine Nachgedanken.

Was bedeutet der EU AI Act für uns?

Wir ordnen Ihre Anwendungsfälle in die Risikoklassen der EU-KI-Verordnung ein und leiten die jeweiligen Pflichten ab – Transparenz, Dokumentation, Mensch-in-der-Schleife. Als Beratung, nicht als anwaltliche Vertretung.

Wie stellen Sie sicher, dass sich KI wirtschaftlich lohnt?

Vor der Skalierung steht ein Proof of Value: der prioritäre Use-Case wird als Pilot umgesetzt und der Nutzen belastbar, messbar nachgewiesen – erst dann empfehlen wir die breite Einführung.

Was ist RAG und warum ist es wichtig?

Retrieval Augmented Generation (RAG) bedeutet, dass das KI-System Antworten mit Quellennachweis aus Ihren eigenen Dokumenten generiert – keine Halluzinationen, keine unkontrollierten Wissenslücken, volle Nachvollziehbarkeit.

Wie bauen wir interne KI-Kompetenz auf?

Über gezielte Schulungen, klare Governance-Strukturen und ein schrittweises Citizen-Developer-Programm. KI-Kompetenz muss in der Organisation verankert werden – nicht nur beim IT-Dienstleister.

KI-Beratung von der Strategie bis zum Betrieb