Was ist der AI-Readiness-Check für Führungskräfte?
Ein kompakter Analyseprozess, der aufzeigt, ob und in welchen Bereichen Ihr Unternehmen bereit ist, Künstliche Intelligenz strategisch einzusetzen – mit Fokus auf Machbarkeit, Nutzen und Umsetzbarkeit.

Für wen ist der Check gedacht?
Für Entscheider in Unternehmen (z. B. Geschäftsführung, Bereichsleitungen, Digitalstrategie), die einen fundierten Einstieg in das Thema KI suchen – ohne technische Überforderung oder voreilige Investitionen.

Welche Inhalte umfasst der Readiness-Check konkret?

Überblick über bestehende Strukturen (IT, Daten, Prozesse)

Bewertung des internen Reifegrads

Identifikation potenzieller Use Cases

Einschätzung von Risiken & Aufwänden

Handlungsempfehlung aus Managementperspektive

Was habe ich nach dem Check in der Hand?
Eine klare Entscheidungsgrundlage: Wo lohnt sich KI – und wo nicht? Was ist realistisch umsetzbar? Welche nächsten Schritte sind strategisch sinnvoll?

Welche Risiken gehe ich damit ein?
Keine. Der Check ist rein beratend, unabhängig von Technologieanbietern, und auf Ihren Kontext zugeschnitten. Keine automatisierten Bewertungen, keine voreiligen Maßnahmen.

Wie lange dauert der Readiness-Check?
Je nach Unternehmensgröße und Komplexität ca. 2 bis 4 Stunden – in einem strukturierten, geführten Format (remote oder vor Ort).

1. Was ist die KI-Potenzialanalyse mit Container-Modul-Architektur?
Ein modular aufgebautes Analyseverfahren zur strukturierten Identifikation von KI-Anwendungsfällen im Unternehmen – mit Fokus auf Wirtschaftlichkeit, Umsetzbarkeit und Branchenbezug.

2. Wie ist die Analyse aufgebaut?
Die Potenzialanalyse besteht aus:

• einem Basiscontainer (u. a. IT-Struktur, Datenlage, Reifegrad, Wirtschaftlichkeit, ethische Aspekte)

• ergänzenden Branchenmodulen, z. B. für Medizintechnik, Textil oder Druckindustrie

3. Für welche Unternehmen ist das geeignet?
Für KMU und Großbetriebe mit dem Ziel, den Einstieg in KI strategisch, risikobewusst und wirtschaftlich fundiert anzugehen – unabhängig vom aktuellen Reifegrad.

4. Was ist das Besondere an der Container-Modul-Architektur?
Sie ermöglicht eine skalierbare und anpassbare Analyse – individuell zugeschnitten auf den jeweiligen Unternehmenskontext. Dadurch entsteht kein „Schema F“, sondern echte Relevanz.

5. Was bekomme ich am Ende der Analyse?
Einen fundierten Ergebnisbericht mit:

• bewerteten Use-Case-Vorschlägen

• wirtschaftlicher Einschätzung

• technologischer und ethischer Machbarkeitsprüfung

• konkreten Handlungsempfehlungen

6. Wie läuft der Analyseprozess ab?
In drei Schritten:

• 1. Initialanalyse (remote/online)

  2. Modulbasierte Vertiefung (interaktiv, ggf. vor Ort)

  3. Bericht & Review-Call zur Einordnung der Ergebnisse

1. Was umfasst die strategische Einführung von KI?
Ein strukturierter Prozess zur Auswahl, Bewertung und Integration von KI-Anwendungen – mit Blick auf Unternehmensstrategie, Wirtschaftlichkeit, Dateninfrastruktur und Umsetzbarkeit.

2. Wo liegt der Unterschied zur operativen Umsetzung?
Die strategische Einführung definiert Warum, Was und Wohin. Erst danach folgen technische Umsetzung und Integration. Ziel ist ein tragfähiger KI-Fahrplan statt punktueller Einzelmaßnahmen.

3. Wie wird Skalierbarkeit sichergestellt?
Durch modulare Planung, standardisierte Schnittstellen, Wiederverwendbarkeit von Komponenten und Aufbau interner Kompetenzen – damit KI-Lösungen nicht Insellösungen bleiben.

4. Welche typischen Fehler werden vermieden?

• Isolierte Pilotprojekte ohne strategischen Kontext

• Fehlende Bewertung von Datenlage und Reifegrad

• Unklare Verantwortlichkeiten

• Überschätzung technischer Machbarkeit

5. Wie lange dauert die Entwicklung einer KI-Strategie?
Abhängig von Unternehmensgröße und Zielen. Erste belastbare Ergebnisse (z. B. Use-Case-Priorisierung, Budgetrahmen, Roadmap) sind in wenigen Wochen möglich.

6. Für wen ist dieser Prozess besonders relevant?
Für Unternehmen, die KI nicht als kurzfristigen Trend, sondern als strategischen Faktor zur Effizienzsteigerung, Wettbewerbsdifferenzierung oder Innovationsförderung verstehen.

1. Warum ist die Use-Case-Ermittlung so zentral?
Weil der wirtschaftliche Nutzen von KI nicht in der Technologie liegt, sondern in konkreten Anwendungsfällen. Ziel ist es, relevante, umsetzbare und wirtschaftlich sinnvolle Use Cases zu identifizieren – statt Hypethemen zu verfolgen.

2. Wie läuft die Ermittlung typischerweise ab?
In moderierten Workshops und strukturierten Interviews mit Fachbereichen:

• Analyse von Prozessen, Engpässen, Datenzugängen

• Identifikation von Automatisierungs- und Optimierungspotenzial

Bewertung nach Aufwand, Wirkung und technischer Machbarkeit

3. Was wird bei der Machbarkeitsbewertung geprüft?

• Datenverfügbarkeit & -qualität
• Integrationsfähigkeit in bestehende Systeme
• Technische Reife von KI-Methoden
• Regulatorische & ethische Rahmenbedingungen
• Ressourcenbedarf und Skalierbarkeit

4. Was ist das Ergebnis des Prozesses?
Ein priorisiertes Set an Use Cases mit Bewertung nach Wirkung, Machbarkeit und Wirtschaftlichkeit – als Entscheidungsgrundlage für die weitere Planung oder Umsetzung.

5. Wie werden unrealistische Ideen erkannt und gefiltert?
Durch bewährte Bewertungskriterien, interdisziplinäre Perspektiven (Fachbereich, IT, Strategie) und die konsequente Verknüpfung von Business-Zielen mit technischer Realität.

6. Ist das Verfahren auch für KI-Einsteiger geeignet?
Ja. Es ist so konzipiert, dass keine technischen Vorkenntnisse nötig sind. Der Fokus liegt auf den operativen Herausforderungen und strategischen Zielen Ihres Unternehmens.

1. Was ist Prompt-Engineering?
Prompt-Engineering ist die strukturierte Gestaltung von Eingaben (Prompts) für Large Language Models (LLMs), um konsistente, präzise und anwendungstaugliche Ergebnisse zu erzielen – ohne zusätzliches Fine-Tuning des Modells.

2. Warum ist das relevant für Unternehmen?
LLMs wie GPT entfalten ihren Nutzen nur dann voll, wenn sie präzise gesteuert werden. Ohne gezieltes Prompt-Design bleiben Ergebnisse oft unzuverlässig oder unbrauchbar – insbesondere in kritischen Anwendungen.

3. Welche Leistungen bietet KI-Strategium im Bereich Prompt-Engineering?

• Entwicklung und Test praxistauglicher Prompts

• Erstellung robuster Prompt-Vorlagen für wiederkehrende Aufgaben

• Optimierung für Genauigkeit, Effizienz und Kostenkontrolle

• Anpassung an domänenspezifische Anforderungen

4. Was bedeutet LLM-Optimierung konkret?
Neben der Prompt-Gestaltung geht es um die Auswahl geeigneter Modelle, Konfiguration von Parametern (z. B. Temperatur, Kontextlänge) und Einbindung in bestehende Prozesse oder Tools per API.

5. Können auch Nicht-Techniker davon profitieren?
Ja. Die erarbeiteten Prompts und Workflows sind dokumentiert, wiederverwendbar und verständlich – auch für Fachabteilungen ohne KI-Vorkenntnisse.

6. Für welche Anwendungsfälle ist das besonders geeignet?

• Automatisierte Textauswertung oder Texterstellung

• Recherche-Assistenz & Zusammenfassungen

• Kundendialog (Chatbots, E-Mail-Antworten)

• Unterstützung bei Dokumentation & Compliance

1. Was ist der Unterschied zwischen einfachen Chatbots und modernen Dialogsystemen?
Einfache Chatbots arbeiten regelbasiert und folgen festen Entscheidungsbäumen. Moderne, KI-gestützte Dialogsysteme (z. B. auf Basis von LLMs) sind in der Lage, komplexe Kontexte zu verstehen, flexibel zu reagieren und echte Mehrwerte zu liefern.

2. Für welche Einsatzbereiche eignen sich solche Systeme?

• Kundenservice (z. B. Support, FAQ, Rückfragen)

• Vertriebsunterstützung (z. B. Produktberatung, Lead-Qualifizierung)

• Interne Assistenz (z. B. HR-Fragen, Wissensdatenbank-Zugriff)

Dokumentationshilfe oder Protokollierung

3. Welche Voraussetzungen müssen erfüllt sein?

• Klar definierte Anwendungsfälle
• Zugriff auf relevante Datenquellen (z. B. Wissensdatenbanken, Richtlinien)
• Technische Infrastruktur zur Einbindung (z. B. API, Hosting, Datenschutz)

Akzeptanz bei Nutzenden – intern oder extern

4. Wie unterstützt KI-Strategium bei der Umsetzung?

• Anforderungsanalyse & Use-Case-Klärung

• Auswahl geeigneter Modelle & Frameworks

• Entwicklung maßgeschneiderter Prompts

• Integration per API in bestehende Systeme

• Test & Qualitätssicherung vor dem Rollout

5. Wie wird Datenschutz berücksichtigt?
Es werden nur Lösungen eingesetzt, die datenschutzkonform betrieben werden können – z. B. Hosting auf europäischen Servern, keine dauerhafte Speicherung personenbezogener Daten, individuelle Governance-Regelungen.

6. Lohnt sich der Einsatz auch für kleinere Unternehmen?
Ja, sofern ein klarer Anwendungsfall besteht. Auch kleinere Chatbots mit spezifischem Fokus können Prozesse effizienter gestalten und die Nutzerzufriedenheit deutlich erhöhen. 

1. Was ist eine RAG-Architektur?
RAG steht für Retrieval-Augmented Generation. Dabei wird ein Large Language Model (LLM) nicht isoliert verwendet, sondern mit einer angebundenen semantischen Suchkomponente kombiniert. Das Modell greift im Antwortprozess auf externe, speziell aufbereitete Wissensquellen zu.

2. Was bringt das in der Praxis?
Statt „Halluzinationen“ zu produzieren, bezieht sich das Modell auf dokumentierte Inhalte – etwa Richtlinien, Fachtexte oder interne Datenbanken. Dadurch werden die Antworten nachvollziehbar, überprüfbar und domänenspezifisch korrekt.

3. Wie funktioniert die semantische Suche?
Dokumente werden in sogenannte Vektoren umgewandelt (Embedding) und in einem Vektor-Store gespeichert. Bei einer Nutzeranfrage wird der semantisch nächste Kontext gesucht und als Grundlage zur Beantwortung in das LLM eingespeist.

4. Für welche Anwendungsfälle ist das relevant?

• Interne Wissensdatenbanken

• Technische Dokumentation

• Juristische oder regulatorische Inhalte

• Produktsupport & Helpdesks

• Forschung & Analyse großer Textmengen

5. Welche Technologien kommen zum Einsatz?
Typischerweise:

• LLMs (z. B. GPT, Claude, Mistral)

• Vektor-Datenbanken (z. B. FAISS, Qdrant, Pinecone)

• Embedding-Modelle

API-Schnittstellen zur Systemintegration

6. Wie unterstützt KI-Strategium bei RAG-Projekten?

• Architekturberatung & Technologiewahl
• Aufbau der semantischen Indexierung
• Prompt-Design für kontextbezogene Antworten
• Datenschutzgerechte Integration
• Qualitätssicherung & Performance-Optimierung

1. Was bedeutet API-Integration im Kontext von KI?
Eine API (Application Programming Interface) ermöglicht die technische Anbindung von KI-Diensten an bestehende Systeme – etwa ERP, CRM, DMS oder interne Tools. So wird KI funktional in Ihre Prozesse eingebettet.

2. Warum ist die Systemintegration entscheidend?
Nur wenn KI-Anwendungen reibungslos mit vorhandenen Systemen kommunizieren, entsteht echter Mehrwert – durch Automatisierung, Effizienz und konsistente Datenflüsse. Isolierte Lösungen ohne Anbindung bleiben oft ungenutzt.

3. Welche Systeme können angebunden werden?
Grundsätzlich alle, die über Schnittstellen verfügen. Häufige Beispiele:

• CRM-Systeme (z. B. Salesforce, HubSpot)

• ERP-Systeme (z. B. SAP, Dynamics)

• DMS & Wissensplattformen

Datenbanken, Cloud-Dienste, interne APIs

4. Welche Rolle spielt dabei die Datensicherheit?
Sämtliche Integrationen erfolgen unter Berücksichtigung Ihrer Datenschutzvorgaben. Dazu gehören:

• Zugriffsbeschränkungen
• Verschlüsselung
• Hosting-Standards

Governance-Richtlinien für API-Nutzung

5. Wie läuft ein typisches Integrationsprojekt ab?

• Analyse der Systemlandschaft

• Definition der Schnittstellen & Use Cases

• Entwicklung & Testing der API-Verbindungen

• Dokumentation & Übergabe an IT

• Monitoring & Support bei Bedarf

6. Was ist, wenn keine bestehende API verfügbar ist?
Dann kann – abhängig vom System – mit Custom-Schnittstellen, Webhooks oder Middleware-Lösungen gearbeitet werden. Ziel ist immer: funktionale, wartbare Anbindungen ohne Vendor-Lock-in.

1. Was ist der EU AI Act?
Der EU AI Act ist eine europäische Verordnung zur Regulierung von Künstlicher Intelligenz. Ziel ist es, KI-Systeme nach ihrem Risiko zu klassifizieren und verbindliche Anforderungen an Sicherheit, Transparenz und Kontrolle zu stellen.

2. Für welche Unternehmen ist die Verordnung relevant?
Für alle, die KI-Systeme innerhalb der EU entwickeln, einsetzen oder bereitstellen – unabhängig vom Unternehmenssitz. Auch Dienstleister und Betreiber von KI-Anwendungen fallen unter die Regelung.

3. Welche Risikokategorien gibt es?
Der AI Act unterscheidet vier Risikostufen:

• Verbotene KI (z. B. manipulative Systeme)

• Hochriskante KI (z. B. in Medizin, HR, Justiz)

• Begrenztes Risiko (z. B. Transparenzpflicht bei Chatbots)

• Minimales Risiko (z. B. KI zur Texterstellung ohne Folgen)

4. Was bedeutet das für Unternehmen in der Praxis?
Je nach Risikoklasse müssen technische Dokumentationen, Risikobewertungen, menschliche Kontrollmechanismen oder Konformitätsprüfungen umgesetzt werden. Bei Nichteinhaltung drohen empfindliche Strafen.

5. Wie unterstützt KI-Strategium bei der Umsetzung?

• Einordnung Ihrer Anwendungen in die Risikoklassen

• Analyse betroffener Geschäftsprozesse

• Handlungsempfehlungen zur rechtskonformen Gestaltung

• Schnittstelle zu jurischer Beratung (falls notwendig)

Dokumentationshilfe & Prozessanpassung

6. Wann tritt der AI Act in Kraft?
Die Verordnung wurde im Frühjahr 2024 verabschiedet. Je nach Risikoklasse gelten Übergangsfristen – für hochriskante Systeme etwa ab Mitte 2025. Komplett abgeschlossen ca. August 2027. Eine frühzeitige Vorbereitung ist empfehlenswert.

1. Was versteht man unter AI-Automation?
AI-Automation bezeichnet den Einsatz von Künstlicher Intelligenz zur Automatisierung wiederkehrender, regelbasierter oder komplexer Aufgaben – über klassische Skripte und RPA hinaus, mit kognitiven Fähigkeiten wie Texterkennung, Klassifikation oder Entscheidungsunterstützung.

2. Welche Aufgaben lassen sich damit automatisieren?
Beispiele:

• Verarbeitung und Auswertung von E-Mails, Dokumenten oder Formularen

• Klassifikation von Anfragen (z. B. im Kundenservice)

• Erstellung standardisierter Texte (z. B. Berichte, Protokolle)

• Prozessverknüpfung zwischen Systemen (z. B. CRM ↔ DMS)

3. Wie unterscheidet sich AI-Automation von klassischer Prozessautomatisierung (RPA)?
Während RPA auf statische Regeln angewiesen ist, kann AI-Automation unstrukturierte Daten verarbeiten, Sprache verstehen und Entscheidungen kontextbezogen treffen – z. B. mit NLP oder Computer Vision.

4. Welche Voraussetzungen sind notwendig?

• Klar definierte Prozesse mit Wiederholungspotenzial

• Datenzugang und -qualität

• Schnittstellen zu bestehenden Systemen

• Bereitschaft zur schrittweisen Einführung und Skalierung

5. Welche Risiken gibt es – und wie werden sie kontrolliert?
Mögliche Risiken liegen in fehlerhaften Entscheidungen, Datenabweichungen oder Intransparenz. Sie werden minimiert durch:

• menschliche Kontrollschleifen

• protokollierte Entscheidungen

• definierte Ausstiegskriterien

Qualitätssicherung im laufenden Betrieb

6. Wie geht KI-Strategium bei AI-Automation vor?

• Analyse der Automatisierungspotenziale
• Auswahl geeigneter KI-Methoden (z. B. LLM, Klassifikator, OCR)
• Entwicklung und Integration maßgeschneiderter Lösungen
• Test, Rollout und Monitoring
• Wissenstransfer und interne Befähigung

1. Was sind AI-Agents?
AI-Agents sind autonome, aufgabenorientierte KI-Systeme, die nicht nur auf Eingaben reagieren, sondern eigenständig Ziele verfolgen, Entscheidungen treffen und Aktionen ausführen – unter definierten Rahmenbedingungen.

2. Wie unterscheiden sich AI-Agents von herkömmlicher KI?
Klassische KI ist reaktiv – sie verarbeitet Eingaben und liefert Antworten. AI-Agents hingegen sind proaktiv: Sie beobachten, planen, priorisieren und handeln eigenständig, z. B. durch Aufgabenteilung in Subziele, Rückkopplung und Selbstkorrektur.

3. Für welche Anwendungsfelder sind AI-Agents geeignet?

• Automatisierte Recherche und Auswertung großer Informationsmengen

• Monitoring von Datenströmen mit Auslösung definierter Aktionen

• Prozesssteuerung über mehrere Systeme hinweg

Planung und Koordination wiederkehrender Aufgaben (z. B. Berichte, Analysen, Follow-ups)

4. Welche Fähigkeiten zeichnen einen leistungsfähigen AI-Agent aus?

• Zugriff auf externe Informationen (z. B. über RAG oder API)
• Zielorientierte Ausführung von Teilaufgaben
• Speichern und Verwerten von Zwischenergebnissen
• Kontextsensitives Nachfragen, wenn nötig

Protokollierung und Nachvollziehbarkeit des Handelns

5. Wie lassen sich Risiken bei autonomen Agenten kontrollieren?

• Eingrenzung von Handlungsspielräumen (z. B. über Policies)

• manuelle Freigabeschleifen bei kritischen Schritten

• Logging, Versionskontrolle und Rollback-Mechanismen

• kontinuierliches Performance-Monitoring

6. Wie unterstützt KI-Strategium bei der Einführung von AI-Agents?

• Definition realistischer Agenten-Rollen und Einsatzszenarien
• Architekturberatung und Toolauswahl (z. B. LangChain, AutoGen)
• Entwicklung, Test und Governance-Konzepte
• Schulung Ihrer Teams zur sicheren Anwendung und Weiterentwicklung