KI-Beratung für Unternehmen

Pragmatische KI-Beratung für kundenspezifische Anwendungsfälle

KI-Beratung verbindet konkrete Anwendungsfälle mit geeigneten Daten, klarer Verantwortung und sicherem Betrieb. Wir bringen KI aus der Idee in den Alltag: konkreter Nutzen, geeignete Daten, Datenschutz, Qualität und Risiko.

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Warum KI-Vorhaben scheitern

Gründe, warum KI-Beratungsprojekte oft scheitern

KI-Beratung beginnt mit einem klaren Anwendungsfall, geeigneten Daten und verantwortlicher Nutzung. Ein KI-Vorhaben wird sinnvoll, wenn der Anwendungsfall, die verfügbare Wissensbasis und die Verantwortung zusammenpassen. Deshalb beginnen wir klein, prüfen die Daten und testen Ergebnisse im Arbeitsalltag, bevor die Lösung breiter eingesetzt wird.

Beratungsteam bewertet gemeinsam Daten und KI-Anwendungsfälle

Vier typische Stolpersteine — und worauf es deshalb von Beginn an ankommt:

01

Technologie vor dem Anwendungsfall

Ein Werkzeug allein löst allerdings kein Geschäftsproblem. Erst wenn Nutzer, Prozess, gewünschtes Ergebnis und Verantwortung feststehen, lässt sich sinnvoll entscheiden, ob KI der richtige Weg ist.

02

Wissen steckt nur in Köpfen

Fehlen gepflegte Dokumentation, zugängliche Quellen oder eine verlässliche Datenbasis, dann kann KI keine verlässlichen Antworten liefern. Das ist kein technisches Detail, sondern die Grundlage des Vorhabens.

03

Der Pilot schafft es nicht in den Arbeitsalltag

Eine überzeugende Vorführung reicht außerdem nicht. Für den Arbeitsalltag braucht es außerdem eindeutige Zuständigkeiten, eine passende Einbindung in bestehende Systeme, Schulung und einen Plan für den Betrieb.

04

Qualität und Risiko bleiben offen

Wer prüft zunächst die Ergebnisse, wer gibt sie frei und was passiert bei Fehlern? Diese Fragen müssen mit dem Anwendungsfall beantwortet werden — nicht erst nach dem Pilot.

Wir führen KI-Einführung deshalb wie ein professionelles Digitalisierungsprojekt: mit einem konkreten Anwendungsfall, einer prüfbaren Wissensbasis, kurzen Lernschleifen und eindeutiger Verantwortung. So entsteht dadurch Schritt für Schritt eine Lösung, die im Alltag genutzt werden kann.
Unsere Leistungen

Unsere Leistungsfelder in der KI-Beratung

Sie unterstützt dabei, den passenden Anwendungsfall für künstliche Intelligenz zu finden, ihn umzusetzen und im Betrieb zu halten. Diese sechs Felder verbinden Anforderung, Wissensbasis, Umsetzung und Betrieb. Je nach Anwendungsfall setzen wir unterschiedliche Schwerpunkte.

01

Anforderungsmanagement

Wir klären Ziel, Nutzer, Prozess und messbare Erfolgskriterien, bevor ein Werkzeug ausgewählt oder entwickelt wird.

02

Datenqualität und Prozessanalyse

Wir prüfen, ob die benötigten Informationen zugänglich, gepflegt und für den konkreten Anwendungsfall ausreichend sind.

03

Agiles und hybrides Projektmanagement

Wir verbinden kurze Lernschleifen mit festen Meilensteinen, damit das Vorhaben flexibel bleibt und trotzdem verlässlich geführt wird.

04

Verantwortung, Qualität und Risiko

Verantwortung, Prüfschritte, Freigaben und der Umgang mit Fehlern werden zunächst vor der produktiven Nutzung festgelegt.

05

Technische KI-Umsetzung

Wir bauen und testen den fokussierten Piloten, integrieren ihn passend in Ihre Landschaft und bereiten den Betrieb vor.

06

Change Management

Wir binden die Menschen ein, die mit der Lösung arbeiten, und führen neue Abläufe, Schulung und Unterstützung gemeinsam im Alltag ein.

Zusammenspiel

So greifen die Leistungsfelder der KI-Beratung ineinander.

Jedes Feld hat zunächst eine eigene Aufgabe. Zusammen führen sie anschließend von der Anforderung über die geprüfte Wissensbasis bis in einen verantwortungsvoll geführten Betrieb.

  1. 01Anforderungsmanagement
  2. 02Datenqualität und Prozessanalyse
  3. 03Agiles und hybrides Projektmanagement
  4. 04Verantwortung, Qualität und Risiko
  5. 05Technische KI-Umsetzung
  6. 06Veränderungsbegleitung
  7. Gemeinsames ZielErfolgreiche
    KI-Einführung
Die sechs Leistungsfelder führen von der ersten Anforderung bis in einen verantwortungsvoll geführten Betrieb.
Unser Vorgehen

So läuft die Umsetzung in der KI-Beratung ab.

Nach der Auswahl eines geeigneten Anwendungsfalls führen wir KI deshalb als Produkt- und Veränderungsvorhaben: mit eindeutigen Zuständigkeiten, einer geprüften Wissensbasis, einem abgegrenzten Pilot und einem vorbereiteten Betrieb.

  1. Mandat

    Verantwortung und Regeln für KI

    Auftraggeber, Produktverantwortung, Fachbereich, IT, Datenschutz, Recht und Betrieb werden zunächst benannt. Früh wird dabei geklärt, wer entscheidet, welches Risiko besteht und wo ein Mensch prüfen oder freigeben muss.

  2. Nutzen

    Anwendungsfall & Erfolgskriterien

    Problem, Nutzergruppe, Prozesskontext, erwarteter Nutzen, Grenzen und Messgrößen werden zudem beschrieben. Der Anwendungsfall wird nur weitergeführt, wenn Nutzen, Aufwand und Risiko zusammenpassen.

  3. Reifegrad

    Daten, Sicherheit & Risiko

    Datenquellen, Qualität, Zugriffe, Datenschutz, Informationssicherheit, Einordnung nach der EU-KI-Verordnung und Prüfpflichten werden ebenso bewertet. Dadurch entsteht eine verlässliche Grundlage für die technische Umsetzung.

  4. Konzept

    Lösung und technische Einbindung

    Wir prüfen, ob eine fertige Lösung genügt oder eine eigene Entwicklung sinnvoll ist. Danach legen wir Auswahl, Wissenszugriff, Einbindung in bestehende Systeme, Protokollierung, laufende Überwachung und Freigaben fest.

  5. Pilotversion

    Pilot, Tests und fachliche Prüfung

    Eine begrenzte Pilotversion wird zunächst mit realistischen Daten und Rückmeldungen der späteren Nutzer geprüft. Vor der Einführung bewerten wir zudem Qualität, typische Fehler, Aufwand, Akzeptanz und Risiken.

  6. Einführung

    Einführung und Nutzung

    Die Einführung erfolgt dabei schrittweise. Schulung, Unterstützung, Freigaben, Kommunikation und Übergabe an den Betrieb werden zudem vorbereitet. Nach dem Start prüfen wir ebenso Nutzung und Akzeptanz.

  7. Betrieb

    Beobachten und verbessern

    Wir prüfen außerdem laufend Qualität, Kosten, Nutzung, Vorfälle und Veränderungen an den Daten. So bleibt die KI-Lösung dadurch kontrollierbar und kann gezielt verbessert werden.

Geeignete Anwendungsfälle finden

Ein Anwendungsfall für die KI-Beratung braucht geeignete Daten und ein prüfbares Ergebnis.

Der beste erste Anwendungsfall löst ein echtes Problem und lässt sich auf einer überschaubaren, verlässlichen Wissensbasis prüfen. So entstehen dadurch Ergebnisse, die Mitarbeitende nachvollziehen und nutzen können.

01

Welches Problem soll spürbar leichter werden?

Wir beginnen deshalb bei einer wiederkehrenden Aufgabe mit festgelegter Zielgruppe, erkennbarem Nutzen und einem prüfbaren Ergebnis.

02

Worauf kann die KI sich verlässlich stützen?

Dokumentation, Freigaben und aktuelle Quellen müssen zudem vorhanden, zugänglich und ausreichend strukturiert sein. Fehlt das, bereiten wir zuerst die Grundlage vor.

03

Wie bleibt die Antwort überprüfbar?

Der Anwendungsfall wird so abgegrenzt, dass Ergebnisse gegen bekannte Quellen, Regeln oder fachliche Entscheidungen geprüft werden können.

Praxisbeispiel · Bank

Eine belastbare Wissensbasis entscheidet in der KI-Beratung über den Einsatz.

In einem Bankprojekt hilft ein KI-Advisor den Mitarbeitenden im Kundenservice dabei, freigegebene Informationen zu wiederkehrenden Kundenfragen schneller zu finden. Das Vorhaben wurde fortgeführt, weil die benötigten Inhalte bereits schriftlich dokumentiert, strukturiert und für den Advisor zugänglich waren.

01Konkrete Kundenfrage

Der Advisor bearbeitet ausschließlich wiederkehrende, klar abgegrenzte Servicefragen.

02Freigegebene Wissensbasis

Der Advisor nutzt ebenso gepflegte, freigegebene und technisch zugängliche Informationen.

03Kurzer Antwortvorschlag

Die kurze Antwort bezieht sich zudem direkt auf die Kundenfrage und bleibt anhand der Wissensbasis nachvollziehbar.

04Prüfung durch Menschen

Die Servicekraft prüft den Vorschlag und entscheidet, ob und wie sie ihn verwendet.

Warum der Fall umsetzbar war

Anwendungsfall und Wissensbasis passten zusammen.

Klarer Nutzen: relevante Informationen schneller finden
Benötigtes Wissen war schriftlich gepflegt
Aktuelle Quellen waren freigegeben und zugänglich
Kurze Antwortvorschläge wurden vor der Verwendung geprüft
Warum ähnliche Ideen gestoppt wurden

Die erforderliche Wissensbasis war unvollständig oder nicht nutzbar.

Entscheidungsrelevantes Wissen war nicht schriftlich dokumentiert
Fachwissen lag nur als persönliche Erfahrung vor
Aktuelle oder freigegebene Quellen waren nicht verfügbar
Fragestellung und erwartetes Prüfergebnis waren nicht klar genug begrenzt
Praxisregel: KI wird für ein klar definiertes Ziel eingesetzt. Umfangreiche Verträge oder Gesetzessammlungen werden in klar abgegrenzte Prüfaufgaben zerlegt; der Advisor erhält nur die dafür relevanten Quellenabschnitte. Ein KI-Anwendungsfall startet erst als Pilot, wenn Ziel, freigegebene Wissensbasis, zulässiger Antwortumfang und menschliche Prüfung verbindlich festgelegt sind.
Bewährte Grundlagen

Was in der KI-Beratung vor dem produktiven Einsatz geregelt sein muss.

Für einen verlässlichen Einsatz müssen dabei Nutzen, Daten, Sicherheit, Verantwortung und Betrieb zusammenpassen.

Gemeinsamer RahmenProduktiver KI-EinsatzNutzen · Daten · Sicherheit · Verantwortung · Betrieb
01

Verantwortung und Regeln in der KI-Beratung

Verantwortlichkeiten, Risikoklasse, menschliche Aufsicht, Dokumentation, Freigaben und Kontrollpunkte werden vor produktiver Nutzung geklärt.

02

Datenverantwortung und Sicherheit in der KI-Beratung

Datenqualität, Berechtigungen, Schutzbedarf, Speicherorte, Schnittstellen und Zugriffskonzepte werden geprüft, bevor ein Modell oder Werkzeug breit genutzt wird.

03

Verlässlicher KI-Betrieb

Wir planen zudem von Anfang an, wie Qualität, Versionen, Kosten und Fehler im laufenden Betrieb geprüft und dokumentiert werden.

04

Einführung und Nutzung

Rollen, Schulung, Kommunikation, Unterstützung und feste Abläufe werden vorbereitet, damit die Lösung im Arbeitsalltag sicher und sinnvoll genutzt wird.

Warum CEx

Prinzipien für eine erfolgreiche KI-Beratung und Projektumsetzung

Vor dem produktiven KI-Einsatz prüfen wir Nutzen, Datenreife, Qualität, Akzeptanz und Betriebsfähigkeit gemeinsam.

A

Anwendungsfall vor Modellwahl

Der konkrete Anwendungsfall bestimmt dabei Datenbedarf, Lösungstyp, Prüfprozess und Betriebsmodell. Die fachliche Entscheidung führt folglich die Technologieauswahl.

B

Qualität wird messbar

Ergebnisse werden zunächst gegen fachliche Kriterien geprüft. Fehlerbilder, Halluzinationen, Kosten, Laufzeit, Nacharbeit und Nutzerfeedback fließen zudem in die Entscheidung ein.

C

Risiken werden geführt

Datenschutz, Sicherheit, Verzerrungen, Rechte, Nachvollziehbarkeit und menschliche Kontrolle werden ebenso dokumentiert und in Freigabewege übersetzt.

D

Betrieb wird mitgebaut

Laufende Überwachung, Unterstützung, Verantwortlichkeiten, Verbesserungen und Kostenkontrolle werden vor der Einführung geplant. So bleibt die Lösung auch nach dem Start beherrschbar.

KI-Steuerung im Alltag

Im Betrieb der KI-Beratung prüfen wir Qualität, Kosten und Nutzung fortlaufend.

Nach dem Pilot halten feste Prüftermine dabei Qualität, Nutzung, Kosten und offene Risiken sichtbar.

Datenschutz, Sicherheit, rechtliche Vorgaben und menschliche Kontrolle werden von Beginn an mitgeführt.

Qualitätslog und Testkriterien der KI-Beratung

Antwortqualität, Quellenbezug, typische Fehler, Nacharbeit, Laufzeit und Rückmeldungen werden dokumentiert. Damit lässt sich fundiert entscheiden, ob die Lösung angepasst oder breiter eingeführt wird.

Risiko- und Freigabelogik in der KI-Beratung

Datenschutz, Sicherheit, Schutzbedarf, menschliche Prüfung, Freigabewege und Einordnung nach der EU-KI-Verordnung werden in die Projektsteuerung aufgenommen.

Betrieb und Verbesserung

Laufende Überwachung, Unterstützung, Kostenkontrolle, Umgang mit Vorfällen und eine Liste geplanter Verbesserungen werden außerdem vorbereitet. Orientierung bieten zudem anerkannte Stellen wie das BSI und die KI-Prinzipien der OECD.

Häufig gestellte Fragen

Welche Fragen hören wir häufiger?

Was kostet eine KI-Beratung?

Der Aufwand hängt dabei von Anwendungsfall, Datenlage, Risikoklasse, Integrationsbedarf und gewünschter Begleitung bei der Einführung ab. Im Erstgespräch klären wir, ob ein kompakter Anwendungsfall-Check reicht oder ein größeres KI-Vorhaben mit verbindlichen Regeln, Pilotversion, fachlicher Prüfung und Betrieb sinnvoll ist.

Wo fangen wir mit KI an?

Der Start liegt zuerst bei einem konkreten Anwendungsfall und einer benannten verantwortlichen Person. Danach werden Nutzen, Nutzergruppe, Datenquellen, Risiken, Freigabewege und Erfolgskriterien aufgenommen. Auf dieser Grundlage wird entschieden, ob eine Pilotversion sinnvoll ist.

Brauchen wir erst eine große Datenstrategie, bevor wir starten?

Für den ersten Schritt reicht oft eine fokussierte Datenprüfung zum gewählten Anwendungsfall. Entscheidend ist, ob die benötigten Daten vorhanden, zugänglich, erlaubt nutzbar und qualitativ ausreichend sind. Größere Dateninitiativen werden sichtbar, wenn der Anwendungsfall es verlangt.

Warum scheitern so viele KI-Vorhaben?

Häufig fehlen ebenso eindeutige Zuständigkeiten, geeignete Daten, Erfolgskriterien, eine fachliche Prüfung und ein Plan für den Betrieb. Ein Pilot kann bei einer Vorführung überzeugen und im Alltag trotzdem scheitern, wenn Freigaben, laufende Überwachung, Unterstützung und menschliche Kontrolle fehlen.

Rahmenbedingungen der KI-Beratung

Wie gehen Sie mit Datenschutz und rechtlichen Anforderungen um?

Datenschutz, Sicherheit, Einordnung nach der EU-KI-Verordnung, Rollen, menschliche Kontrolle und Dokumentation werden früh in die Projektsteuerung aufgenommen. Anforderungen wie DSGVO und europäischer KI-Rechtsrahmen werden zudem bei Auswahl, Gestaltung und Betrieb berücksichtigt. Orientierung bieten anerkannte Stellen wie das BSI und international die OECD mit ihren KI-Prinzipien.

Ersetzt KI dann unsere Mitarbeitenden?

In den Anwendungsfällen, die wir empfehlen, unterstützt KI dabei Menschen bei ihrer Arbeit. Sie übernimmt zudem wiederkehrende Recherche-, Prüf- oder Entwurfsaufgaben. Mitarbeitende bewerten Ergebnisse, entscheiden über Freigaben und tragen Verantwortung.

Was ist der Unterschied zwischen KI-Strategie und KI-Umsetzung?

Die Strategie klärt dabei Anwendungsfälle, Nutzen, Prioritäten und Rahmenbedingungen. Die Umsetzung bringt anschließend einen konkreten Anwendungsfall über Pilotversion, fachliche Prüfung, verbindliche Regeln, Einführung und Betrieb in die Nutzung. Beide Ebenen müssen zusammengeführt werden, damit KI dauerhaft kontrollierbar bleibt.

Wie lange dauert ein KI-Projekt?

Eine eng begrenzte Pilotversion kann früh zeigen, ob Nutzen und Qualität für den Alltag ausreichen. Der Weg in den Betrieb braucht zusätzliche Arbeit: Einbindung in bestehende Systeme, Freigaben, laufende Überwachung, Unterstützung, Schulung und Begleitung nach dem Start. Deshalb arbeiten wir in Phasen mit jeweils prüfbarem Ergebnis.

Passung und nächste Schritte bei der KI-Beratung

Arbeiten Sie auch mit kleineren Organisationen?

Ja. Kleinere Organisationen brauchen dieselbe Klarheit, aber weniger Verwaltungsaufwand. Klare Verantwortung, Datenprüfung, Pilotversion und Betrieb werden so schlank aufgesetzt, dass sie zu Budget, Teamgröße und Entscheidungsgeschwindigkeit passen.

Woran erkennen wir, dass ein KI-Anwendungsfall sich wirklich lohnt?

Ein guter Anwendungsfall hat außerdem ein konkretes Problem, messbaren Aufwand, geeignete Daten, prüfbare Ergebnisse und einen realistischen Weg in den Betrieb. Fehlt einer dieser Punkte, wird der Fall zurückgestellt oder vorbereitet, bevor investiert wird.

Wie vermeiden wir, dass ein KI-Pilot in der Schublade endet?

Der spätere Betrieb wird zudem schon vor der Pilotversion geplant. Dazu gehören Einbindung in bestehende Systeme, Verantwortlichkeiten, Qualitätssicherung, Freigaben, laufende Überwachung, Unterstützung, Schulung und Nutzenmessung. Der Pilot wird dadurch zum kontrollierten ersten Schritt in die produktive Nutzung.

Wie viel eigenes KI-Wissen brauchen wir dafür?

Ihr Team muss dabei vor allem den eigenen Prozess, die Daten und die fachlichen Entscheidungen kennen. Wir bringen ein verständliches Vorgehen, technische Bewertung, Regeln für einen verantwortlichen Einsatz, Projektsteuerung und Umsetzungserfahrung ein. Während des Projekts wird Ihr Team gezielt befähigt.
Nächster Schritt

KI-Beratung sinnvoll starten.

Der erste Schritt ist dabei ein Erstgespräch von 30 bis 45 Minuten. Wir klären Anwendungsfall, Datenlage, Verantwortlichkeiten, Risiken und den möglichen Weg in den Betrieb. Danach lässt sich einschätzen, ob eine kurze Prüfung des Anwendungsfalls, Pilotversion oder ein breiteres KI-Vorhaben sinnvoll ist.

Erstgespräch anfragen
Praxischeck vor dem KI-Programmstart

Welche Fragen klären wir vor Beginn der KI-Beratung?

Ein KI-Projekt lohnt sich erst, wenn Nutzen, Daten, Risiko, Qualität, Einführung und Betrieb zusammenpassen. Deshalb prüfen wir diese Punkte, bevor Budget und Kapazitäten in die breite Umsetzung fließen.

Wer verantwortet den Einsatz in der KI-Beratung?

Wir klären Sponsor, Produktverantwortliche, Fachbereich, IT, Datenschutz, Betrieb und Freigabewege, bevor produktive Nutzung geplant wird.

Welche Daten dürfen genutzt werden?

Datenquellen, Zugriffsrechte, Schutzbedarf, Qualität und Prozessbezug werden geprüft, bevor eine Pilotversion entwickelt wird.

Wie messen wir Qualität in der KI-Beratung?

Wir definieren zunächst Testkriterien, Fehlerbilder, Nutzerfeedback, Freigaben und menschliche Kontrolle, damit Ergebnisse überprüfbar bleiben.

Wie bleibt der Betrieb in der KI-Beratung stabil?

Laufende Überwachung, Unterstützung, Kostenkontrolle, Umgang mit Vorfällen, Schulung und Verbesserungen werden vor der Einführung geplant.

Wer wir sind.

Prozesse, Architektur, Change.

Johannes Reusch und Hans-Helmut "Hannes" Scheel führen CEx gemeinsam. Beide begleiten Mandate mit ihrem Team persönlich. Senior- und Executive-Erfahrung für Ihr Projekt von Anfang bis Ende.

Johannes Reusch, Gründer von CEx
Johannes ReuschGründer
Hans-Helmut Scheel, Gründer von CEx
Hans-Helmut "Hannes" ScheelGründer
  • Branchenübergreifend · vom Mittelstand bis zum Konzern
  • Strukturiertes Vorgehen · nachvollziehbar und dokumentiert
  • DACH-weit tätig
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