Eine KI-Strategie umfasst mehrere Schritte:

1. Analyse der Geschäftsprozesse: Wo kann KI echten Mehrwert schaffen?
2. Zieldefinition: Welche Probleme sollen gelöst werden?
3. Datenstrategie: Sicherstellen, dass die notwendigen Daten verfügbar sind.
4. Pilotprojekte starten: Einen ersten Use-Case umsetzen
5. Skalierung & Integration: Erfolgreiche KI-Anwendungen langfristig ins Unternehmen integrieren.

Für die ersten drei Punkte empfehlen wir unseren KI-Potentiale-Workshop. Sprechen Sie uns gerne an, wenn Sie mehr dazu erfahren möchten.

Die Einführung von Künstlicher Intelligenz (KI) im Unternehmen erfordert eine klare Strategie und gezielte Schritte.

Zunächst sollten konkrete Geschäftsziele und geeignete Use Cases definiert werden, die echten Mehrwert bringen. Eine solide Datenbasis und die passende IT-Infrastruktur sind essenziell für den Erfolg.

Starten Sie mit Pilotprojekten, um erste Erfahrungen zu sammeln, bevor Sie die Lösungen skalieren und in bestehende Prozesse integrieren. Kontinuierliches Monitoring und Optimierung sichern langfristig den Erfolg Ihrer KI-Initiativen.

Schulungen und ein aktives Change Management fördern die Akzeptanz bei den Mitarbeitenden. Für den Aufbau der benötigten Kompetenzen beim Umgang mit KI nach Art. 4 EU AI Act empfiehlt sich auch eine Mitarbeiter-Schulung.

Für einen optimalen Start in die KI-Welt empfehlen wir unseren KI-Potentiale-Workshop, indem Sie gemeinsam mit unseren KI-Experten herausfinden, wo Sie KI in Ihrem Unternehmen am sinnvollsten einsetzen können. 

Nein. Viele Unternehmen arbeiten mit externen KI-Dienstleistern zusammen, um Projekte effizient umzusetzen. 

Was sie allerdings benötigen, ist ein grundsätzliches Verständnis über die Funktionsweise von KI. Das hilft Ihnen dabei, die Möglichkeiten von KI realistisch einzuschätzen und passende Anwendungen zu identifizieren. Zudem ist jedes Unternehmen, das KI in seinem Unternehmen einsetzt, nach dem EU AI Act seit Februar 2025 dazu verpflichtet, ein grundsätzliches Verständnis von KI aufzubauen und nachzuweisen. Einen geeigneten Einstieg finden Sie in unserer Schulungsübersicht. 

Gerne unterstützen wir Sie als kompetenter Partner bei der Identifizierung geeigneter KI-Use-Cases, der Entwicklung Ihres individuellen KI-Systems oder der Schulung Ihrer Mitarbeitenden durch unsere kompetenten KI-Experten. Sprechen Sie uns an.

Ein erfolgreiches KI-Projekt benötigt folgende zentrale Voraussetzungen:

• Datenbasis: Für das Training eigener KI-Modelle sind qualitativ hochwertige und ausreichend große Datenmengen essenziell.
• Sinnvoller KI-Anwendungsfall: Vor der Entwicklung einer KI-Lösung empfiehlt sich häufig ein KI-Potentiale-Workshop, um die sinnvollsten und vielversprechendsten KI-Use-Cases zu identifizieren, die Ihnen auch wirklich dabei helfen ein Problem zu lösen. Dabei begleiten wir Sie mit wertvollen Impulsen und gezielter Unterstützung, damit Sie aus den vielfältigen Anwendungsmöglichkeiten den optimalen Use Case wählen können, abseits von Hypes und mit klarem Fokus auf echten Mehrwert. 
• Klare Zielsetzung: Definiere genau, welches Problem die KI-Anwendung lösen soll und welche Ergebnisse erwartet werden.
• Technische Infrastruktur & Know-how: Unternehmen benötigen entweder interne KI-Expertise oder einen erfahrenen KI-Dienstleister, der die Entwicklung übernimmt.
• Einklang mit dem EU AI ACT: Jeder Use-Case muss mit den Regulierungen des EU AI Act in Einklang stehen. Es gibt Anwendungsfälle, die verboten sind oder gewissen Regulierungen unterliegen. Dies muss vor der Entwicklung geprüft werden. Sprechen Sie uns gerne an. 

Ja, KI-Lösungen können über Schnittstellen und APIs nahtlos in bestehende ERP-, CRM- oder Produktionssysteme integriert werden. Entscheidend für eine erfolgreiche Anbindung ist das nötige technische Know-how, insbesondere im Bereich Data Engineering, um eine reibungslose und maßgeschneiderte Integration in die vorhandene IT-Landschaft sicherzustellen.

Da unser KI-Experten-Team aus erfahrenen Data Scientists und Data Engineers besteht, können wir Sie von der Beratung über das Training Ihres individuellen KI-Modells bis hin zur erfolgreichen Implementierung Ihres KI-Systems begleiten. Sprechen Sie uns an für eine unverbindliche Beratung.

Bei der Entwicklung eines individuellen KI-Systems gibt es typischerweise folgende  vier Projekt-Phasen: 
1. Proof of Concept (PoC)
2. Prototyp 
3. Operationalisierung 
4. Support

1. In der Proof of Concept Phase trainieren wir mit Hilfe historischer Datensätze erste KI-Modelle und demonstrieren die beabsichtigte Funktionsweise der Anwendung.
2. Anschließend entwickeln wir einen Prototypen, der in die bestehende IT-Infrastruktur integriert und im Live-Betrieb getestet wird.
3. In der dritten Phase erweitern wir den Prototypen und überführen ihn in den produktiven Betrieb.
4. Nach Projektabschluss stehen wir Ihnen, wenn gewünscht, für die Themen Weiterentwicklung und Support zur Seite.

Durch die Aufteilung des Projekts in vier Phasen profitieren Sie von einem agilen Entwicklungsprozess und maximaler Flexibilität. Gleichzeitig bietet Ihnen jede Phase durch ein eigenes Angebot volle Transparenz und Planungssicherheit.

Die Dauer eines KI-Projektes hängt stark von der Komplexität und den Anforderungen ab und kann zwischen einigen Wochen und mehreren Monaten variieren. Sprechen Sie uns gerne an und wir betrachten Ihren Use Case in einem unverbindlichen Erstgespräch. So können wir Ihnen eine genauere Einschätzung geben.

All unsere KI-Projekte sind maßgeschneidert und präzise abgestimmt auf den Bedarf unserer Kunden. Die Frage kann daher nicht pauschal beantwortet werden.

Sprechen Sie uns gerne an und wir betrachten Ihren Use Case in einem unverbindlichen Erstgespräch. So können wir Ihnen eine genauere Einschätzung geben.

Der EU AI Act reguliert den Einsatz von Künstlicher Intelligenz innerhalb der EU. Wichtige Punkte:

• KI-Systeme werden je nach Risiko in verschiedene Kategorien (minimales, hohes oder inakzeptables Risiko) eingeteilt.
• Unternehmen müssen Transparenz- und Dokumentationspflichten erfüllen.
• KI-Anwendungen mit hohem Risiko müssen strenge Vorgaben einhalten.
• Datenschutz und Ethik spielen eine zentrale Rolle.
• Für alle Mitarbeitenden, die mit KI-Systemen arbeiten, muss eine ausreichende KI-Kompetenz nachgewiesen werden. Der Nachweis ist seit 2.2.2025 verpflichtend. Dafür bieten sich KI-Schulungen an: Mehr Infos gibt es hier.

Der Datenschutz bei KI-Projekten richtet sich nach der DSGVO (Datenschutz-Grundverordnung).

• Fehlende Problemstellung und Einbettung in die strategische Ausrichtung Ihres Unternehmens
• Ein Anwendungsfall wurde ausgewählt, der wenig Mehrwert liefert
• Mangel an qualitativ hochwertigen Daten
• Zu hohe Erwartungen an die KI
• Fehlender Einbezug der Mitarbeitenden beim Veränderungsprozess
• Es wurde blind auf eine Software as a Service Lösung gesetzt
• Starre Vorgehensweise
• Wahl ungeeigneter Algorithmen oder Tools
• Vernachlässigung der rechtlichen Rahmenbedingungen

Lesen Sie hierzu unser Whitepaper mit 5 Expertentipps für erfolgreiche KI-Projekte.