KI-Lösungen aus der Praxis

Wir arbeiten branchenübergreifend – überall dort, wo Prozesse, Entscheidungen und Daten eine zentrale Rolle spielen. Unsere Erfahrung umfasst Finanzen, Versicherung, Logistik, Energie, Maschinenbau, Automobilindustrie, Gesundheitswesen, Pharma, Konsumgüter und Verteidigung.

Viele dieser Branchen stehen vor ähnlichen Aufgaben: Kostendruck, Fachkräftemangel, komplexe Abläufe und der Wunsch, KI verantwortungsvoll und wirkungsvoll einzusetzen. Genau dort unterstützen wir – mit Lösungen, die wirtschaftlich relevant sind und im Alltag funktionieren.

Wir setzen KI dort ein, wo Abläufe verbessert, Entscheidungen unterstützt oder Ressourcen effizienter genutzt werden können. Das umfasst Bereiche wie Vertrieb, Marketing, Controlling, Personal, Support, Produktion, Planung, Produktentwicklung und IT.

Grundsätzlich arbeiten wir entlang vier zentraler Innovationsfelder:

1. KI am Produkt

KI erweitert oder verbessert bestehende Produkte und ermöglicht neue Funktionen, Services oder Märkte.

2. KI in den Kernprozessen

Wir optimieren wertschöpfungsrelevante Abläufe wie Produktion, Logistik oder operative Entscheidungen – effizienter, skalierbarer und ressourcenschonender.

3. KI in den unterstützenden Prozessen

Finance, HR, Customer Support, Einkauf oder Verwaltung profitieren von mehr Automatisierung, besseren Daten und stabileren Abläufen.

4. Neuen Geschäftsmodelle mit KI

Wir entwickeln Ansätze, bei denen Daten und KI selbst zum Produkt werden – und neue Erlösmodelle oder Services entstehen.

Wir arbeiten mit Unternehmen jeder Art – von Startups über Kleinunternehmen und den Mittelstand bis hin zu Konzernen. Entscheidend ist weniger die Unternehmensgröße oder der KI-Reifegrad als der Anspruch, KI sinnvoll und verantwortungsvoll einzusetzen.

Unsere KI-Projekte reichen von kleinen, fokussierten Vorhaben in Kleinunternehmen über breit angelegte Transformationsprogramme im Mittelstand bis hin zu komplexen, hochregulierten KI-Systemen in großen Organisationen oder kritischer Infrastruktur. In allen Fällen bringen wir die passende Vorgehensweise, die nötige technische Tiefe und skalierbare Lösungen mit – damit KI dort Wirkung entfaltet, wo sie gebraucht wird.

Die Dauer eines KI-Projekts hängt stark davon ab, wie komplex die zugrunde liegende Herausforderung ist, wie individuell die Lösung ausfällt und ob auf etablierte Technologien und bestehende Bausteine zurückgegriffen werden kann. Klar abgegrenzte Fragestellungen lassen sich deutlich schneller umsetzen als Projekte, die tief in bestehende Prozesse, Daten und Strukturen eingreifen.

• Wenn auf bestehende KI-Lösungen aufgebaut wird, etwa auf unsere KI-Plattform Galilea, lassen sich erste KI-Projekte innerhalb weniger Tage realisieren.
• Bei individuell entwickelten KI-Systemen ist ein erster einsatzbereiter KI-Pilot in der Regel innerhalb weniger Wochen möglich. So können Anwendungsfälle früh getestet und bewertet werden.
• Eine umfangreiche, produktiv laufende Version eines individuellen KI-Systems setzen wir häufig in einem klar strukturierten 3-Monats-Sprint um – etwa im Rahmen unseres 100-Tage-MVP-Formats.
• Größere und komplexe KI-Systeme mit tiefer Integration in bestehende Prozesse, Datenbanken, Schnittstellen und Infrastrukturen sowie hohen Anforderungen an Skalierbarkeit und Betrieb können hingegen bis zu einem Jahr Entwicklungszeit in Anspruch nehmen.

Ein gutes KI-Projekt passt zur Unternehmensstrategie und setzt in Bereichen an, die die Wettbewerbsfähigkeit direkt beeinflussen. Es verbessert Prozesse, in denen heute Zeit, Geld oder Qualität verloren gehen, und schafft Freiräume für unternehmerisches Handeln.

Ein gutes KI-Projekt sorgt für mehr Effizienz, bessere Qualität und höhere Geschwindigkeit. Es hilft Unternehmen, schneller zu entscheiden, zuverlässiger zu arbeiten und knappe Ressourcen gezielter einzusetzen. Häufig entlastet es Mitarbeitende von Routinetätigkeiten und stärkt genau die Bereiche, die für Differenzierung und Wachstum entscheidend sind.

Wichtig für ein gutes KI-Projekt sind Messbarkeit und Wirkung. So wird Künstliche Intelligenz zu einem strategischen Werkzeug – und nicht zu einem Experiment.

Für den Einstieg eignen sich KI Projekte, die klar abgegrenzt sind und schnell Wirkung zeigen. Besonders gut funktionieren Projekte mit folgenden Eigenschaften:

• Klarer Use Case: Ein konkretes Problem mit eindeutigem Nutzen, das ohne große IT-Abhängigkeiten funktioniert und einen sinnvollen Ausbaupfad bietet.
• Gesicherte Machbarkeit: Technik, Daten und Zielbild passen zusammen. Offene Forschungsfragen werden vermieden oder bewusst als Pilot gestartet.
• Verfügbare Datenbasis: Interne Daten sind vorhanden und nutzbar. Struktur und Zugriff sind geklärt, sodass Mehrwert schnell entstehen kann.
• Interne Mitstreiter und Sichtbarkeit: Fachbereiche ziehen mit, der Nutzen ist gut erklärbar und im Arbeitsalltag sichtbar. Das schafft Akzeptanz und Motivation.
• Geringe regulatorische Hürden: Für den Start sollten hochregulierte oder besonders risikoreiche Projekte vermieden werden.

Kurz gesagt: Gute Einstiegsprojekte beginnen überschaubar, liefern früh Ergebnisse und schaffen die Grundlage, um KI Schritt für Schritt im Unternehmen zu verankern.

Erfolgreiche KI-Projekte lösen ein konkretes Problem und schaffen echten Nutzen. Sie sind für den produktiven Einsatz im Alltag gebaut, nicht für eine reine Vorführung oder als Insellösung.

Der Unterschied zeigt sich im echten Betrieb. Erfolgreiche KI-Projekte sind in bestehende Abläufe integriert, skalierbar für reale Nutzerzahlen und Lasten und so umgesetzt, dass sie jeden Tag zuverlässig funktionieren. Auch dann, wenn Daten unvollständig sind, Systeme langsamer reagieren oder sich Rahmenbedingungen ändern. Betrieb, Wartung und Verantwortung sind klar geregelt und dokumentiert. IT-Sicherheit, Datenschutz und Rechtemanagement sind von Anfang an berücksichtigt. Die Lösung ist sauber in die bestehende IT-Landschaft eingebunden.

Reine Prototypen hingegen funktionieren oft nur unter Idealbedingungen. Sie laufen in Testumgebungen, hängen an Einzelpersonen und sind nicht für den Dauerbetrieb ausgelegt. Häufig handelt es sich um isolierte Lösungen ohne klare Architektur und ohne Plan für Wartung, Weiterentwicklung oder Skalierung.

Kurz gesagt: Erfolgreiche KI-Projekte sind wartbare und skalierbare Softwarelösungen, die im Alltag bestehen. Reine Prototypen zeigen, was technisch möglich ist.

Das größte wirtschaftliche Potenzial liegt dort, wo hoher unternehmerischer Wert und Repetitivität zusammenkommen. Also bei Tätigkeiten, die regelmäßig anfallen und bei denen jeder einzelne Durchlauf Zeit, Geld oder knappe Ressourcen bindet. Wenn KI solche Prozesse unterstützt oder übernimmt, entstehen messbare Effekte. Typisch sind Entscheidungs-, Prüf-, Bewertungs-, Recherche-, Prognose- oder Planungsprozesse, die häufig auftreten und bislang manuell bearbeitet werden.

Ein wichtiger Faktor ist das digitale Umfeld des Anwendungsfalls. Künstliche Intelligenz lässt sich deutlich einfacher einsetzen, wenn ein Unternehmen bereits digital arbeitet, Daten verfügbar sind und IT-Systeme sowie Schnittstellen existieren.

In Umgebungen, die beispielsweise stark von physischen Anlagen, Maschinen oder manueller Arbeit geprägt sind und kaum digitale Daten aufweisen, müssen zunächst Prozesse digitalisiert und Infrastruktur aufgebaut werden. Erst mit dieser Grundlage kann KI ihre gewünschte Wirkung entfalten.

Weniger sinnvoll sind Anwendungsfälle mit geringer Repetitivität und niedrigem Einzelwert. Der Aufwand für Daten, Integration und Betrieb steht dann oft nicht im Verhältnis zum Nutzen.

Die Kosten hängen von Umfang, Ziel und Komplexität ab. Wir bieten Workshops, feste Projektpakete, Retainer in unterschiedlichen Umfängen und Laufzeiten sowie individuelle Lösungen – für verschiedene Budgets und Reifegrade. Der günstigste Einstieg beginnt bei 30 € pro Monat für eine Nutzerlizenz unserer KI-Plattform Galilea.