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Das Unternehmen KI-ready machen
KI-Roadmap
Jede Abteilung testet etwas anderes, niemand kann sagen, was es bringt. Wir bringen Reihenfolge in eure KI-Vorhaben: eine klare Vision mit Mandat und Budget, verbindliche Leitplanken, ein tragfähiges Datenfundament und einen wiederholbaren Prozess, der aus Ideen messbar wirksame Lösungen macht.
Der Weg
Sechs Stufen zum KI-readen Unternehmen
Jede Stufe beantwortet eine Frage, die vor der nächsten geklärt sein muss. Wir steigen dort ein, wo du stehst — nicht immer bei eins.
1
Wohin wollen wir mit KI?
Vision & Sponsorship
Das Top-Management entwickelt eine klare KI-Vision und stattet sie mit Mandat und Budget aus. Stakeholder sind abgeholt, Ziele und Erwartungen geklärt.
- Vision & Scope: KI-Zielbild, strategische Stoßrichtung, Zielkorridor
- Sponsorship: Mandat, Budget und Verantwortlichkeiten auf Management-Ebene
- Stakeholder & Change: Stakeholderanalyse inkl. Betriebsrat und HR, Change Readiness, KI-Lotsen bestimmen
- Erfolgskriterien: Erwartungen, messbare Ziele und Zeitrahmen definieren
Ergebnis: KI hat eine strategische Richtung statt Einzelaktionen.
2
Was ist erlaubt, was nicht?
Leitplanken
Verbindliche Regeln für den sicheren und rechtskonformen KI-Einsatz. Mitarbeitende wissen, welche Tools und Daten sie nutzen dürfen.
- KI-Richtlinie: Do’s & Don’ts, Safe-Use-Regeln, sichere Tool-Zugänge
- Regulatorik: EU AI Act inklusive AI-Literacy-Pflicht, DSGVO, Urheberrecht
- Tool-Freigaben: Bewertungsprozess für neue Tools, Vermeidung von Shadow-IT
- Rollen & Governance: Zuständigkeiten, Freigabeprozesse, Verantwortung
Ergebnis: Risiken minimiert, Compliance nachweisbar.
3
Worauf bauen wir?
Datenfundament
Das Unternehmen kennt seine Datenlandschaft und macht relevante Daten für KI nutzbar. Qualität, Klassifizierung und Zugriffe sind geregelt.
- Daten-Inventar: Datenquellen, Systeme und Wissensbestände erfassen
- Datenqualität & Klassifizierung: Schutzbedarf, Aktualität, Verantwortliche
- Schnittstellen & Infrastruktur: Anbindung von SharePoint, CRM und ERP, Readiness-Check
Ergebnis: KI antwortet auf Basis eigener Daten — nachvollziehbar statt geraten.
4
Was setzen wir wie um?
Use Case Engine
Ein wiederholbarer Prozess, der aus Ideen priorisierte, pilotierte und messbar wirksame Use Cases macht — statt Einzelfällen, die irgendwann versanden.
- Pipeline: Use Cases bottom-up mit Key-Usern identifizieren und in Geschäftsprozess-Workshops ausarbeiten
- Priorisierung: Bewertung nach Wert und Aufwand, Mix aus Quick Wins, prozessnahen Cases und strategischen Agenten
- Pilotierung: Umsetzung erster Use Cases auf geeigneten Plattformen
- Wirkungsmessung: Kapazitätsgewinne, Effizienz und Datenqualität je Pilot — nur was wirkt, wird skaliert
Ergebnis: Nutzen wird gemessen, nicht behauptet. Details zur Umsetzung →
5
Wie betreiben wir verlässlich?
Skalierung & Operating Model
Erfolgreiche Lösungen werden sauber ausgerollt und stabil betrieben. Ein internes Champions-Netzwerk trägt KI in die Breite.
- Roll-out: Phasenweise auf weitere Prozesse, Standorte und Teams
- AIOps: Monitoring, Betrieb und Pflege produktiver Agenten und Workflows
- Operating Model: Rollen, Prozesse und Verantwortlichkeiten für den Dauerbetrieb
- Champions-Netzwerk: Interne KI-Verantwortliche aufbauen und befähigen
Ergebnis: Wirkung bleibt, auch wenn wir nicht mehr im Haus sind. So halten wir das Niveau →
6
Wie verändert KI unser Geschäft?
AI-Native Organisation
KI ist in Wertschöpfung, Produkten und Geschäftsmodellen verankert und wird zum strategischen Wettbewerbsvorteil.
- Geschäftsmodell-Innovation: KI-gestützte Produkte und Services entwickeln
- Wertschöpfung: KI entlang zentraler End-to-End-Prozesse integrieren
- Strategische Weiterentwicklung: Roadmap-Reviews, Marktbeobachtung, Branchen-Benchmarks
Ergebnis: KI wird Teil des Geschäftsmodells statt Kostenposten.
Ergebnis
Was am Ende bei dir liegt
Eine tragfähige Strategie
Klare KI-Vision mit Mandat und Budget, verbindliche Leitplanken und ein Datenfundament, auf das KI-Ergebnisse sich stützen können.
Eine laufende Use Case Engine
Ein etablierter Prozess, der Ideen systematisch in messbar wirksame Lösungen überführt — wiederholbar, nicht projektgebunden.
Ein Betriebsmodell
Klare Rollen und Prozesse, über die Lösungen verlässlich skaliert und betrieben werden. Die Organisation wird belastbar.
Zusammen mit der Befähigung der Mitarbeitenden bildet das die Grundlage für die Gesamtstrategie für Unternehmen →
Wie wir starten
Vom ersten Gespräch bis zur fertigen KI-Strategie und Roadmap vergehen rund sechs Wochen. Am Ende entscheidet ihr, ob ihr die Strategie weiter ausbaut oder direkt in die Umsetzung geht.
1
Vorgespräch & Zielkorridor
Briefing mit den Stakeholdern: Welche Erwartungen gibt es, was muss bis wann vorliegen, welche Prozesse drücken am stärksten?
2
Kick-off
Basic Workshop für ein gemeinsames Sprachniveau im Kernteam und Leitplanken: Datenschutz, Do’s & Don’ts, sichere Tool-Zugänge, EU AI Act.
3
Analyse & Roadmap
In drei Phasen — Scoping, Analyse & Design, Priorisierung & Roadmap — erarbeiten wir die Grundlagen in gemeinsamen Workshops.
4
Eure Entscheidung
Mit der fertigen Roadmap entscheidet ihr: Strategie weiter ausbauen oder direkt in die Umsetzung.
Was es kostet
Programm
Unternehmen KI-ready
~ 25.000 €
≈ 16 NAIS-Tage · rund 3 Monate
- Vision & Sponsorship
- Leitplanken / EU AI Act
- Daten-Inventar
- Use Case Engine
- Operating Model
Tagessatz
Einheitlich 1.600 €
1.600 €
kein Senior-Aufschlag
- Top-Beratung: bis 5.000 €
- Strategieberatung Mittelstand: ca. 2.500 €
- Nordic AI Solutions: 1.600 €
Strategie und Entwicklung zum selben Preis.
Danach
Laufende Betreuung
ab 1.900 €
pro Monat · NAIS Care
- Office Hours wöchentlich
- KI-Café monatlich
- Hotline mit 24-h-Reaktion
- Ideen-Board
Häufige Fragen
Zur Strategiearbeit
Wir haben schon einzelne KI-Tools im Einsatz. Fangen wir dann bei null an?
Nein. Wir steigen auf der Stufe ein, auf der ihr tatsächlich steht. Häufig sind Stufe 1 und 2 der Engpass, obwohl technisch schon viel läuft — genau daran scheitern die meisten Initiativen.
Braucht es dafür wirklich das Top-Management?
Ja. Ohne Mandat und Budget entstehen Schaufenster-Projekte ohne Wertbeitrag. Das ist der häufigste Grund, warum KI-Initiativen nach sechs Monaten einschlafen.
Wie messen wir, ob sich das gerechnet hat?
Je Pilot erfassen wir Kapazitätsgewinne, Effizienz und Datenqualität. Skaliert wird nur, was nachweisbar wirkt.
Was ist mit dem EU AI Act?
Der ist Teil von Stufe 2: Klassifizierung je System, Risiko-Assessment je Use Case und der AI-Literacy-Nachweis für die Belegschaft. Letzteren deckt die Befähigungsseite ab.
Der Zusammenhang
Diese drei Seiten gehören zusammen
Schritt 1Menschen KI-ready machenKI-Workshops & Enablement Schritt 2Unternehmen KI-ready machenKI-Roadmap Beides zusammenDie KI-Zukunft besteigenGesamtstrategie für Unternehmen
Die drei Seiten gehören zusammen: erst die Menschen, dann die Organisation — und beides zusammen ergibt das Mehrjahresprogramm.
Abid Mares, KI Consultant
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