Wir helfen Ihren KI-Piloten, im Alltag anzukommen.
Rund 95 % der Gen-AI-Piloten haben keinen messbaren P&L-Effekt, oft weil sie von Anfang an sehr klein geschnitten wurden. Deshalb setzen wir eine große Richtung und starten mit einem kleinen, risikoarmen ersten Schritt. Die Führung gibt die Richtung vor, die Teams bringen ihre Praxisnähe ein, und ein erster Use Case kommt im Alltag an.
Fast alle Unternehmen nutzen KI, aber nur wenige skalieren sie. Den Unterschied machen oft neu gestaltete Arbeitsabläufe: KI-High-Performer gestalten sie fast dreimal so oft neu (McKinsey 2025).
Leadership setzt die Richtung. Teams finden den Hebel.
Eine Top-down-Vorgabe allein erzeugt Piloten ohne Akzeptanz. Bottom-up-Experimente allein bleiben Insellösungen ohne Skalierung. Der Wert entsteht, wenn beides zusammenkommt, in einer multidirektionalen Strategie. Laut MIT bleiben rund 95 % der Piloten genau an dieser Lücke zwischen Vision und Alltag hängen. Eine zweite Lücke liegt zwischen dem, was möglich wäre, und dem, was man sich zu beantragen traut. Wir helfen, beide zu schließen.
Executive Sponsorship und eine klare Vision sind entscheidend. Die Führung sorgt dafür, dass KI-Initiativen auf die Unternehmensziele einzahlen, ausreichend Ressourcen erhalten und organisationsweit Rückhalt finden – und gibt Teams zugleich den Freiraum zu experimentieren.
Die Nähe zum Tagesgeschäft und zu den Endnutzern ist unbezahlbar. Diese Ebene identifiziert wirkungsstarke, machbare Lösungen für konkrete Probleme im eigenen Workflow, treibt Adoption voran und sorgt mit Feedback dafür, dass Tools wirklich in bestehende Prozesse integriert werden.
Für jede KI-Initiative – ob von oben angestoßen oder aus dem Team heraus – denken wir sechs Dimensionen konsequent durch. Pro Dimension klären wir die Rolle der Führung und der Teams.
| Dimension | Führung & Management | Teams & ICs |
|---|---|---|
| Strategischer Fokus | Vision setzen, Use Cases an Geschäftszielen ausrichten, Leitplanken definieren | Drängendste Pain Points aus Alltag & Kundenkontakt priorisieren; human-centered & risikoarm starten |
| Exploration | Raum, Budget und Erlaubnis zum Experimentieren schaffen | Tools praktisch erproben, Erkenntnisse teilen, erfolgreiche Experimente nach oben tragen |
| Responsible AI | Verbindliche KI-Standards setzen, an Werten ausrichten, Governance verankern | An Standards halten, Risiken früh mitdenken, auf Bias, Sicherheit & Ethik testen |
| Ressourcen | Plattform, Daten-Zugang, Skills und Budget bereitstellen | Vorhandene Daten/Tools nutzen; bei Bedarf ROI-Case für mehr Ressourcen machen |
| Wirkung | KPIs definieren, Wirkung mit Geschäftszielen verknüpfen | Effekte quantifizieren (Effizienz, Zufriedenheit, Kosten), KPIs tracken, Wert sichtbar machen |
| Kontinuierliche Verbesserung | Lernschleifen institutionalisieren, Skalierung ermöglichen | Feedback geben, Lösungen iterieren, Gelerntes in die Breite tragen |
Gute Use Cases entstehen systematisch. Wir nutzen dafür die Creative Matrix, eine Methode, die KI-Fähigkeiten mit konkreten Geschäftsprioritäten verbindet.
Vor der Matrix: den echten Prozess sehen
Event Storming setzt direkt bei der Arbeit an. In einem Raum, mit den Menschen, die den Prozess tatsächlich betreiben, bilden wir den realen Ablauf von Anfang bis Ende ab, inklusive der Übergaben, Wartezeiten und Workarounds, die oft nirgends dokumentiert sind. Die Engpässe werden sichtbar, bevor das Wort „KI" fällt. Erst dann hat die Creative Matrix eine ehrliche Grundlage.
So funktioniert's
Ein Raster spannt Geschäftsziele (z. B. Customer Experience verbessern · Effizienz steigern · Innovation treiben · Mitarbeiterproduktivität erhöhen) gegen KI-Fähigkeiten (z. B. produktivitätsnahe Assistenz in der täglichen Arbeit, dialogbasierte Systeme, semantische Suche über Unternehmenswissen, eigene KI-Anwendungen auf einer KI-Plattform). In jeder Zelle entstehen konkrete „Sticky-Note"-Ideen.
Danach priorisieren wir
Wir bewerten nach zwei Achsen, Impact und Machbarkeit, und starten dort, wo hoher Nutzen auf geringes Risiko trifft. Jede Idee prüfen wir vor der Umsetzung.
Die wirksamste Nutzung von Gen AI erweitert menschliches Denken und automatisiert das Repetitive. In beiden Fällen bleibt der Mensch im Mittelpunkt.
KI ist nur so gut wie die Daten, aus denen sie lernt. Bevor wir skalieren, schaffen wir ein belastbares Datenfundament.
Fünf Faktoren der Datenqualität
Genauigkeit · Vollständigkeit · Repräsentativität · Konsistenz · Relevanz
Drei Faktoren der Datenzugänglichkeit
Verfügbarkeit · Kosten · Format
Strukturiert vs. unstrukturiert
Tabellen vs. Bilder/Freitext erfordern unterschiedliche Ansätze. Wir klären Typ, Qualität und Struktur Ihrer Daten als ersten Schritt jeder Implementierung.
Wir verorten Sie ehrlich im Reifegradmodell und definieren den nächsten realistischen Schritt – entlang der Themen Learn · Lead · Access · Secure · Scale.
Erste Experimente, einzelne Tools, Lerneffekte
Abgestimmte Use Cases, Governance, erste Skalierung
KI als Teil des Betriebsmodells, organisationsweit
Unser Vorgehen – 5 Schritte
Der EU AI Act führt bis 2028 gestaffelte, risikoabhängige Pflichten für KI-Systeme ein – Art. 4 KI-Kompetenz seit 02.02.2025, Art. 50 Transparenz ab 02.08.2026, Hochrisiko Anhang III ab 02.12.2027 und Anhang I ab 02.08.2028. Wir übersetzen die technischen Anforderungen in Systemdesign – Risikoklassifizierung, Dokumentation, Logging, menschliche Aufsicht – in enger Abstimmung mit Ihrer Rechtsberatung.
Ihre KI-Use-Cases den Risikoklassen des AI Acts zuordnen (minimal, begrenzt, hoch, verboten), und zwar bevor gebaut wird.
Die Artefakte, die Artikel 12 erwartet (Architektur-Specs, Eval-Protokolle, Audit-Trails), entstehen direkt beim Bauen mit.
Review-Gates und Eingriffspunkte, direkt in der Systemarchitektur verankert.
Bewertung der Drittanbieter-KI-Systeme, die Sie integrieren, gegen die Pflichten, die Sie als Deployer treffen.
Unser Beitrag ist technisch und ersetzt keine Rechtsberatung. Die finale Compliance-Freigabe liegt bei Ihrer Rechtsabteilung.
Wir starten mit einem ehrlichen Assessment Ihres Reifegrads und einem priorisierten Use Case, der schnell Wirkung zeigt. Die Richtung darf dabei ruhig größer sein als der erste Schritt.
So sieht das in der Praxis ausErzählen Sie uns, was Sie vorhabenMethodischer Rahmen angelehnt an das Google Cloud AI Adoption Framework und die Responsible AI Principles. Kennzahlen: McKinsey, The State of AI (November 2025); MIT NANDA, The GenAI Divide (2025); Bitkom-Pressemitteilung (September 2026). Zahlen Stand der jeweiligen Veröffentlichung.