KI-Audit und Beratung
Ein Engineering-Audit für KI-Potenziale: Workflows, Daten, Risiken, Review-Punkte und den kleinsten sinnvollen Prototyp oder Build-Plan klären.
Erstgespräch buchen- Projektform
- Nach Discovery geschätzt
- Zeitrahmen
- 2-4 Wochen
Wann das der richtige Schritt ist
Sie brauchen Belege vor dem großen Build
Eine Strategie-Folie ist zu abstrakt, ein Produktionssystem zu groß für eine blinde Investition. Ein Prototyp macht einen Workflow greifbar genug, damit Ihr Team ihn beurteilen kann.
Ihr Workflow hat viele Ausnahmen
Der wertvolle Teil ist selten der Happy Path. Dokumente variieren, Freigaben verzweigen sich, Daten kommen halb strukturiert an. Der Prototyp testet diese Kanten, bevor die Architektur feststeht.
KI-Beratung ist nicht im Betrieb angekommen
Generische Beratung hinterlässt Tool-Namen und Unsicherheit. Dieser Sprint verbindet die Empfehlung mit einem funktionierenden Ablauf, Review-Gates und dem Weg in die Produktion.
Der Ansatz
Wir wählen einen wiederholbaren Workflow, kartieren Eingaben, Entscheidungen, Ausnahmen und Review-Punkte und bauen dann einen kleinen Prototyp mit realistischen Beispielen. Ziel ist keine Demo mit perfekten Beispieldaten, sondern ein praktischer Test, ob KI Arbeit sicher entfernen kann und was ein Produktionssystem dafür braucht.
Das Ergebnis
Sie erhalten einen Prototyp, den Ihr Team prüfen kann, eine klare Empfehlung zum Build und einen Produktionsplan für die kleinste sinnvolle Automatisierung.
Märkische Projekt BauZur FallstudieWas Sie erhalten
Fokus der Umsetzung
- Workflow-Auswahl und Prozessmapping
- Prototyp-Scope für eine Aufgabe mit hoher Reibung
- Anforderungen an Daten, Datenschutz und menschliche Prüfung
- Design von Prompts, Retrieval und Tool-Flows
- Funktionierender Prototyp mit realistischen Beispieleingaben
- Produktionsplan mit Risiken und nächsten Schritten
Enthalten
- Ein funktionierender KI-Prototyp für einen klar abgegrenzten Workflow
- Eine Prozesskarte mit Eingaben, Entscheidungen, Ausnahmen und Prüfpunkten
- Testfälle mit realistischen Beispielen aus Ihrem Team
- Risikonotizen zu Datenflüssen, Modellverhalten, Übergaben und Betrieb
- Ein Produktionsplan mit Architektur, Kostentreibern und Rollout-Schritten
Das Service-Deck als PDF
Das kompakte PDF zu dieser Leistung: Ausgangslage, Vorgehen, Scope und nächster Schritt auf drei Seiten.
Deck per E-Mail erhalten
E-Mail-Adresse eintragen und das PDF kommt direkt ins Postfach.
Häufige Fragen
- Was beinhaltet der KI-Automatisierungs-Prototyp?
- Dazu gehören Prozessmapping, Anforderungen an Daten und Reviews, ein abgegrenzter funktionierender Prototyp, Testfälle mit realistischen Beispielen und ein Produktionsplan für die kleinste sinnvolle Automatisierung.
- Ist das Beratung oder Umsetzung?
- Beides, bewusst klein gehalten. Die Beratung ist an einen funktionierenden Prototyp gebunden, damit die Empfehlung aus Ihrem echten Workflow entsteht und nicht aus generischen KI-Ratschlägen.
- Bauen Sie danach auch die Produktionsversion?
- Ja, wenn der Prototyp zeigt, dass sich der Workflow lohnt. Der nächste Schritt ist meist ein Produktionsbuild mit Monitoring, Fallbacks, Berechtigungen und klarer Verantwortung.
- Welche Workflows eignen sich dafür?
- Gute Kandidaten sind häufig, teuer und prüfbar: Dokumenteneingang, Routing, Anreicherung, Reporting, Recherche, Content Operations oder Übergaben, bei denen ein Mensch das Ergebnis weiter freigibt.
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