AI Role 2026: Strategieberatung, Workforce-Upskilling und Ende-zu-Ende-KI-Implementierung für Unternehmen
Wir unterstützen Unternehmen dabei, KI bis 2026 wertschöpfend, sicher und skalierbar einzusetzen, indem wir Strategie, Kompetenzen, Datenarchitektur, verantwortungsvolle Governance und operative Umsetzung nahtlos verbinden, messbare Ergebnisse sichern und nachhaltige Fähigkeiten im gesamten Unternehmen aufbauen.
Über uns
Wir sind ein spezialisiertes Beratungs- und Umsetzungsteam für KI in großen Unternehmen, das Strategie, Technologie, Organisation und Compliance verbindet. Mit praxiserprobten Frameworks, Tools und Change-Methoden schaffen wir schnelle, messbare Ergebnisse und bauen gleichzeitig nachhaltige, interne Fähigkeiten auf.
Unsere Leistungen
Wir liefern Ende-zu-Ende, vom strategischen KI-Sprint über gezieltes Workforce-Upskilling bis zur industriellen Implementierung mit MLOps, Sicherheit und Compliance. Jede Leistung ist ergebnisorientiert, messbar und so gestaltet, dass Risiken minimiert und Investitionen fokussiert eingesetzt werden.
Strategischer KI-Roadmap-Sprint 2026 (4–6 Wochen)
Gemeinsam erstellen wir eine priorisierte KI-Roadmap mit Reifegradanalyse, Use-Case-Portfolio, Investitionsplan und Governance-Leitplanken. Sie erhalten belastbare Business Cases, Quick-Win-Piloten und klare Verantwortlichkeiten, um zügig Mehrwert zu realisieren und sicher zu skalieren.
24.900 €
Workforce-Upskilling-Programm für Fachbereiche und IT (12 Wochen)
Rollenbasierte Lernpfade, praxisnahe Labs und Mentoring befähigen Teams zu sicherer, produktiver KI-Nutzung. Wir messen Fortschritte, begleiten Change und verankern neue Arbeitsweisen, damit Kompetenzwachstum direkt in bessere Ergebnisse und Akzeptanz mündet.
24.900 €
Ende-zu-Ende-KI-Implementierung mit MLOps und Compliance
Wir liefern Architektur, Entwicklung, Tests, Security, Dokumentation und Betrieb aus einer Hand. Mit DevSecMLOps, Observability und Responsible-AI-Praktiken bringen wir kritische Use Cases robust in Produktion und belegen Wirkung durch transparente KPIs und Dashboards.
24.900 €
Strategische KI-Ausrichtung 2026
Wir übersetzen Unternehmensziele in eine belastbare KI-Roadmap 2026 mit klaren Geschäftsprioritäten, definierten Verantwortlichkeiten, transparenten Investitionsentscheidungen und realistischen Meilensteinen, die Risiken mindern, Compliance sicherstellen und frühzeitige Wertbeiträge durch fokussierte Leuchtturmprojekte garantieren.
Kontaktieren Sie unsReifegrad-Assessment 360°
Wir bewerten systematisch Strategie, Datenqualität, Technologie-Stack, Prozesse, Governance und Kompetenzen, um Lücken und Hebel zu identifizieren. Das Assessment liefert konkrete Handlungsempfehlungen, Prioritäten nach Geschäftswert und Risiko, sowie einen klaren Pfad von Quick Wins zu strukturiertem Skalierungsfahrplan.
Wertstrom- und Use-Case-Priorisierung
Durch Value-Mapping und belastbare Business Cases priorisieren wir Use Cases entlang der Wertschöpfung, berücksichtigen Datenverfügbarkeit, Komplexität, regulatorische Auflagen und Change-Aufwand, und definieren minimal tragfähige Produkte, die schnellen Nutzen liefern und später modular erweitert werden können.
Daten- und Modell-Governance-Design
Wir definieren Rollen, Richtlinien und Entscheidungsprozesse für Daten- und Modelllebenszyklen, inklusive Katalogisierung, Zugriffskontrollen, Qualitätsmetriken, Auditierbarkeit und Monitoring. Das Ziel ist konsistente Compliance, reduzierte Risiken und reibungslose Zusammenarbeit zwischen Business, IT und Data Teams.
Workforce-Upskilling und Change Enablement
Wir entwickeln rollenbasierte Lernpfade, etablieren Praxisformate und verankern neue Arbeitsweisen, damit Fachbereiche, Führungskräfte und technische Teams KI sicher, produktiv und verantwortungsvoll nutzen, ohne Produktivitätseinbußen oder Widerstände durch mangelnde Akzeptanz und Kompetenzreife zu riskieren.
Rollenprofile und Kompetenzmatrix 2026
Wir definieren Zielrollen wie KI-Produktmanager, Prompt-Designer, Data Steward und MLOps-Ingenieur, legen Kompetenzstufen fest und kartieren sie auf organisatorische Bedürfnisse. Dadurch entstehen klare Karrierepfade, messbare Entwicklungsziele und ein gemeinsames Verständnis über Verantwortlichkeiten und Schnittstellen.
Blended-Learning-Curricula und Praxis-Sprints
Durch kuratierte Lernpfade mit E-Learning, Live-Workshops, Lab-Sessions und Use-Case-Sprints bauen Teams direkt an realen Unternehmensproblemen Kompetenzen auf. Abschlusstasks, Peer-Reviews und Mentorings sichern Transfer, Nachhaltigkeit und sofortige Wertgenerierung im Tagesgeschäft.
Change-Kommunikation und Adoption-Metriken
Wir gestalten zielgruppenspezifische Kommunikationspläne, definieren überzeugende Narrative und messen Adoption über Nutzungsdaten, Kompetenzscores und Business Outcomes. So werden Fortschritt, Risiken und Unterstützungsbedarf transparent und die Unternehmenskultur aktiv in Richtung datengestützter Entscheidungen entwickelt.
Datenfundament und KI-Architektur
Wir entwerfen skalierbare Daten- und KI-Architekturen, die Sicherheit, Interoperabilität und Performance verbinden, inklusive Datenplattform, MLOps, Feature Stores und Observability, um End-to-End-Lebenszyklen stabil, auditierbar und effizient zu betreiben, von Idee bis kontinuierlich verbessertem Betrieb.
- Datenplattform-Blueprint Wir definieren Zieldesigns für Data Lakehouse, semantische Schichten, Kataloge, DQ-Checks, Lineage und Zugriffsmodelle. Schnittstellen zu operativen Systemen und Echtzeit-Streams ermöglichen konsistente, verlässliche Datenversorgung für Analytik, klassische ML-Modelle und moderne generative Anwendungen.
- Feature Store und MLOps-Workflows Wir etablieren reproduzierbare Trainings- und Bereitstellungsprozesse mit Feature Stores, CI/CD für Modelle, automatisierten Tests, Drift-Detection und Rollback-Strategien. Dadurch sinken Time-to-Production und Betriebsrisiken, während Qualität, Wiederverwendbarkeit und Governance signifikant steigen.
- Sicherheits- und Compliance-Architektur Zero-Trust-Prinzipien, Verschlüsselung, Secret-Management, DLP und fein granularer Zugriff sind integraler Bestandteil. Wir verankern Policies zu Speicherorten, Retention, Protokollierung und Audits, damit Anforderungen aus DSGVO, EU AI Act und branchenspezifischen Regulierungen dauerhaft erfüllt werden.
Generative KI und Wissensarbeit
Wir operationalisieren GenAI für Recherche, Content-Erstellung, Entscheidungsunterstützung und Automatisierung, mit domänenspezifischen Wissensbasen, RAG-Ansätzen, Guardrails und Qualitätsmetriken, damit Mitarbeitende schneller, konsistenter und nachprüfbar arbeiten, ohne Vertraulichkeit oder Genauigkeit zu gefährden.
RAG-Architekturen und Wissensbasen
Wir bauen Retrieval-Augmented-Generation mit kuratierten Quellen, robustem Chunking, Vektorindizes, Hybrid-Suche und Zugriffskontrollen. Governance und Evaluationssets sichern faktentreue Antworten, während Redaktionsworkflows die Pflege von Wissensartefakten skalierbar und revisionssicher gestalten.
Prompt-Engineering-Standards und Vorlagen
Wir entwickeln wiederverwendbare Prompt-Bausteine, Rollen- und Formatvorgaben, Evaluierungsmethoden und Sicherheitsfilter. Dadurch werden Ergebnisse konsistent, Aufwand sinkt, und Teams können komplexe Aufgaben in kontrollierten Workflows zuverlässig und reproduzierbar automatisieren.
Halluzinationskontrollen und Qualitätsmetriken
Wir definieren domänenspezifische KPIs wie Faithfulness, Groundedness, Coverage und Toxicity, ergänzen automatische Tests und menschliche Reviews, und implementieren Feedback-Loops, damit generative Systeme belastbar, nachvollziehbar und kontinuierlich verbesserbar im regulierten Umfeld eingesetzt werden.
Industrielle KI-Anwendungsfälle
Wir priorisieren, gestalten und skalieren branchenspezifische KI-Lösungen für Produktion, Logistik, Handel, Finanzdienstleistungen und Gesundheitswesen, orientiert an messbaren Ergebnissen wie Ausschussreduktion, Nachfrageprognose, Kostensenkung, Risikominimierung und gesteigerter Kundenzufriedenheit durch verbesserte Servicequalität.
Verantwortungsvolle KI und Ethik
Wir operationalisieren Responsible AI mit klaren Prinzipien, Rollen, Prüfprozessen und Dokumentation, damit Fairness, Transparenz, Sicherheit und Rechenschaftspflicht nicht Wunschdenken bleiben, sondern messbare, auditierbare Standards im Tagesgeschäft werden, akzeptiert von Aufsichtsrat, Kunden und Regulatoren.
Betriebsmodell und KI-Organisation
Wir gestalten eine schlagkräftige KI-Organisation mit klaren Verantwortungsbereichen, stabilen Plattformteams und produktorientierten Arbeitsweisen, damit Innovation, Betrieb, Sicherheit und Compliance reibungslos zusammenspielen und Engpässe oder Schatten-IT nachhaltig vermieden werden.
Center of Excellence und Föderation
Wir kombinieren zentrale Leitplanken, Enablement und Wiederverwendung mit dezentraler Domänenexpertise. So entstehen skalierbare Standards, produktive Communities of Practice und eine Kultur, die Autonomie ermöglicht, ohne Sicherheit, Qualität oder Kostenkontrolle zu opfern.
Produkt- und Plattformteams
Klare Produktverantwortung, Roadmaps und SLOs sichern Fokus und Verlässlichkeit. Plattformteams stellen sichere, performante Services bereit, während Produktteams Geschäftswert liefern, Hypothesen testen und Features mit strukturiertem Feedback aus Business und Endnutzern priorisieren.
Partner- und Lieferantenökosystem
Wir strukturieren Auswahl, Verträge, KPIs und Exit-Strategien für Technologieanbieter und Integratoren. Dadurch vermeiden Sie Lock-in, sichern Know-how-Aufbau und nutzen externe Innovationen, ohne Kontrollverlust über Sicherheit, Kosten und intellektuelles Eigentum zu riskieren.
Ende-zu-Ende-Implementierung
Wir liefern von Discovery über Prototypen bis Betrieb, mit pragmatischer Priorisierung, sauberer Architektur, automatisierten Tests und messbaren Ergebnissen, damit Lösungen rasch produktiv werden, stabil laufen und bei Bedarf kontrolliert skaliert oder zurückgerollt werden können.
EU AI Act Readiness
Wir klassifizieren Systeme nach Risikokategorien, definieren Pflichten, erstellen technische Dokumentation, und etablieren Prozesse für Konformitätsbewertungen. So erreichen Sie Revisionssicherheit und reduzieren Marktrisiken bei gleichzeitiger Wahrung von Produktgeschwindigkeit und Nutzervertrauen.
Datenschutz und DLP
Privacy-by-Design, Pseudonymisierung, Datenminimierung und robuste Protokollierung werden verbindlich. DLP-Mechanismen, Richtlinien und Schulungen verhindern Leaks, während rollenbasierte Zugriffe und Zweckbindung sicherstellen, dass Daten nur im erlaubten Kontext verwendet werden.
Modell- und API-Sicherheit
Wir schützen vor Prompt Injection, Datenexfiltration, Model Theft und Missbrauch über Rate-Limits, Input-Validierung, Ausführungs-Sandboxes und Secret-Isolation. Regelmäßige Tests, Red-Teaming und aktualisierte Richtlinien halten Bedrohungen im Zaum und gewährleisten Resilienz.
Infrastruktur und Kostenoptimierung
Wir verbinden Cloud-Strategie, Beschleuniger, Skalierung und FinOps, damit Performance, Verfügbarkeit und Budgets im Gleichgewicht bleiben, und Workloads flexibel zwischen Anbietern, Regionen und Technologien verschiebbar sind, ohne Compliance, Qualität oder Geschwindigkeit zu beeinträchtigen.
Innovation und Roadmap 2026–2028
Wir identifizieren relevante Trends, evaluieren Technologien, führen Experimente kontrolliert durch und überführen erfolgreiche Ansätze diszipliniert in die Roadmap, damit Innovation nicht zufällig, sondern strategisch fokussiert und wiederholbar Wert generiert.
Technologiescouting und Szenarien
Wir bewerten Modelle, Frameworks, Anbieter und Tooling entlang von Reife, Risiken, Kosten und Nutzen. Zukunftsszenarien helfen, Entscheidungen robust zu gestalten und Investitionen resilient gegenüber technologischen und regulatorischen Veränderungen auszurichten.
Portfolio- und Budgetsteuerung
Mit klaren Auswahlkriterien, Stage-Gates und dynamischer Budgetierung priorisieren wir gezielt. Wir balancieren risikoarme Verbesserungen und ambitionierte Sprunginnovationen, um eine gesunde Pipeline an greifbarem Geschäftswert und strategischen Differenzierungsfaktoren sicherzustellen.
Experimentierräume und KI-Labs
Governed Sandboxes, realistische Daten und klare Exit-Kriterien ermöglichen schnelle, sichere Tests. Dokumentierte Ergebnisse und Wiederverwendungsmuster beschleunigen das Lernen und reduzieren Doppelarbeit in Teams, die ähnliche Probleme mit leichten Variationen adressieren.
Erfolgsmessung und KPIs
Wir verknüpfen KPIs aus Produkt, Betrieb und Geschäft, um Wirkung kontinuierlich zu belegen, Entscheidungen zu steuern und Investitionen zu priorisieren, einschließlich qualitativer Veränderungen in Kundenerlebnis, Mitarbeitendenzufriedenheit und regulatorischer Sicherheit.
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Wir messen Zeitgewinne, Qualitätsverbesserungen, Kostensenkungen und Risikoreduktionen, verknüpfen sie mit Finanzmetriken und erstellen belastbare Nachweise. Dashboards liefern Transparenz für Management, Fachbereiche und Compliance-Verantwortliche in Echtzeit.
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Spezifische, überprüfbare KPIs für Vertrieb, Service, Operations, Finanzen und HR berücksichtigen Datenqualität und Messbarkeit. So werden Ziele realistisch, Fortschritt nachvollziehbar und Verantwortlichkeiten eindeutig über Teams hinweg zugeschnitten.
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Wir erfassen Footprints von Trainings, Inferenz und Datenhaltung, optimieren Architektur und Hardwareauswahl und schaffen Transparenz für ESG-Reporting. Effizienz wird zur Designanforderung, nicht nachträglicher Zusatz, und unterstützt gesellschaftliche Erwartungen an verantwortungsvolle Technologie.
Beschaffung und rechtliche Rahmenbedingungen
Wir gestalten Verträge, SLAs, IP-Regelungen und Risikoteilung so, dass Innovationsfähigkeit, Compliance und Kostensicherheit gewahrt bleiben, inklusive klarer Exit-Klauseln und Audit-Rechten gegenüber Anbietern und Integratoren.
SLAs, SLOs und Supportmodelle
Wir definieren messbare Servicelevels, Eskalationspfade und Verantwortlichkeiten über Anbieter hinweg. Klare Metriken, Monitoring und Berichte ermöglichen frühe Gegenmaßnahmen und sichern verlässliche Betriebsqualität für geschäftskritische KI-Workloads.
IP, Daten- und Modellrechte
Wir klären Eigentum, Nutzungsrechte, Trainingsdatenherkunft und Lizenzrisiken, inklusive Generative-KI-spezifischer Besonderheiten. So vermeiden Sie spätere Streitigkeiten und schaffen Rechtssicherheit für Skalierung und internationale Rollouts.
Risikoteilung und Haftung
Durch angemessene Haftungsobergrenzen, Versicherungen und Compliance-Nachweise verteilen wir Risiken fair. Prüf- und Mitwirkungspflichten stellen sicher, dass beide Seiten Verantwortung tragen und Anreize für Qualität und Sicherheit ausbalanciert sind.
Unternehmensweite Kommunikation und Governance
Wir etablieren klare Leitlinien, Entscheidungsforen und Kommunikationskanäle, damit Strategie, Umsetzung und Betrieb synchron laufen, Stakeholder informiert sind und Eskalationen früh adressiert werden, bevor sie Zeit, Budget und Vertrauen kosten.
Mehr erfahrenHäufige Fragen
Wie starten wir mit KI, ohne uns in Experimenten zu verlieren?
Beginnen Sie mit einem fokussierten Roadmap-Sprint, der Reifegrad, Datenverfügbarkeit, regulatorische Pflichten und Geschäftswert kombiniert. Priorisieren Sie wenige, belastbare Use Cases mit klaren Erfolgskriterien, bauen Sie Governance früh auf und skalieren Sie nur, wenn Evidenz, Akzeptanz und Betriebsfähigkeit nachweislich vorhanden sind.
Wie messen wir den ROI unserer KI-Initiativen verlässlich?
Verknüpfen Sie Prozessmetriken, Nutzungsdaten und finanzielle Effekte in einem Value-Tracking-Framework. Definieren Sie Basislinien, kontrollierte Rollouts und eindeutige Zuordnung, dokumentieren Sie Annahmen und Unsicherheiten, und reporten Sie regelmäßig an Stakeholder, um Entscheidungen faktenbasiert zu steuern und Budgets gezielt zu lenken.
Wie bereiten wir unsere Mitarbeitenden wirksam auf KI vor?
Setzen Sie auf rollenbasierte Curricula, praxisnahe Sprints und Mentoring statt reinem E-Learning. Messen Sie Kompetenzen, integrieren Sie neue Arbeitsweisen in Prozesse und Tools, kommunizieren Sie Nutzen klar und adressieren Sie Bedenken früh, damit Akzeptanz, Sicherheit und Produktivität parallel wachsen.
Wie stellen wir Datenschutz, Sicherheit und EU-AI-Act-Compliance sicher?
Verankern Sie Privacy-by-Design, DLP und Zero-Trust in Architektur und Prozessen, klassifizieren Sie Systeme nach EU-AI-Act-Risiko, führen Sie Dokumentation und Audits ein und implementieren Sie Guardrails, Tests sowie Monitoring, um regulatorische Vorgaben dauerhaft und nachweisbar zu erfüllen.
Wie kommen wir vom Pilot stabil in den produktiven Betrieb?
Nutzen Sie ein Pilot-to-Scale-Playbook mit klaren Go/No-Go-Kriterien, automatisierten Tests, DevSecMLOps-Pipelines und Observability. Sichern Sie Datenqualität, definieren Sie SLOs, planen Sie Rollback-Strategien und binden Sie Nutzerfeedback kontinuierlich ein, um Stabilität und Akzeptanz sicherzustellen.
Welche Infrastruktur empfiehlt sich und wie behalten wir Kosten im Griff?
Bewerten Sie Cloud, Edge und On-Prem anhand Datenschutz, Latenz und Kosten. Etablieren Sie FinOps mit Tagging, Forecasting und Rightsizing, nutzen Sie skalierbare Architekturbausteine und observierbare Workloads, um Leistung, Verfügbarkeit und Budgetziele dauerhaft in Einklang zu halten.