Expertise
KI Readiness
KI strategisch, verantwortungs- und wirkungsvoll im Unternehmen verankern
Wie wir unterstützen
„Eine hohe KI‑Readiness bildet die Grundlage für den erfolgreichen Einsatz von Künstlicher Intelligenz. Wir analysieren die organisatorischen, technologischen sowie die für den KI-Einsatz erforderlichen Kompetenzen und entwickeln daraus eine konkrete Roadmap für priorisierte KI-Use-Cases. Bei der Umsetzung der KI-Initiativen begleiten wir die Mitarbeitenden aktiv, um sie bei den Veränderungen zu unterstützen und sicherzustellen, dass die KI-Lösungen nachhaltig und menschenzentriert eingeführt werden."
KI darf kein Selbstzweck sein, sondern muss wirksam und vertrauensvoll eingesetzt werden.
Zielgruppe
Für alle Unternehmen, die KI sicher und sinnvoll nutzen wollen
Um Unternehmen optimal auf die Zusammenarbeit mit KI vorzubereiten, unterstützen wir bei der Entwicklung einer ganzheitlichen KI-Strategie — von der Bewertung der KI-Readiness über die Auswahl konkreter Use Cases bis zur nachhaltigen Verankerung in Organisation und Kultur.
Branchen
Banking & Finanzdienstleistungen
Unternehmen und Institutionen, die Bankdienstleistungen sowie umfassende Finanzprodukte für Privat- und Geschäftskunden bereitstellen.
Industrie & Fertigung
Unternehmen der Industrie und Fertigungsbranche, die Produktionsprozesse, Lieferketten und Qualitätssicherung optimieren und digitalisieren wollen.
Gesundheitswesen
Unternehmen und Institutionen des Gesundheitssektors, die medizinische Versorgung, Pflege und Verwaltung effizient und regulatorisch konform gestalten wollen.
Öffentliche Verwaltung
Staatliche und kommunale Institutionen sowie Behörden, die für die Planung, Steuerung und Umsetzung öffentlicher Aufgaben wie Gesetzgebung, Verwaltung, Sicherheit und Daseinsvorsorge verantwortlich sind.
Telekommunikation
Unternehmen und Organisationen, die Dienste zur Übertragung von Sprache, Daten und Multimedia über Netzwerke wie Festnetz, Mobilfunk und Internet bereitstellen.
Energie & Versorgung
Unternehmen und Organisationen, die Energie erzeugen, transportieren oder bereitstellen und regulatorischen sowie technologischen Wandel bewältigen müssen.
KI-Anwendungsfelder
Prozessautomatisierung
Automatisierung wiederkehrender und regelbasierter Abläufe zur Reduktion manueller Aufwände, Fehlerquoten und Durchlaufzeiten
Predictive Analytics & Forecasting
Nutzung historischer und aktueller Daten zur Vorhersage von Entwicklungen, Bedarfen und Risiken als Grundlage fundierter Entscheidungen.
Generative KI
Einsatz generativer KI zur Erstellung und Überarbeitung von Texten, Bildern, Code und weiteren Inhalten sowie zur Unterstützung wissensintensiver Arbeitsprozesse.
Computer Vision
Analyse und Verarbeitung von Bildern und Videos zur Erkennung von Objekten, Mustern, Zuständen und Abweichungen.
Natural Language Processing
Verarbeitung und Analyse natürlicher Sprache zur Extraktion von Informationen, Klassifikation von Inhalten und Unterstützung dialogbasierter Anwendungen.
Decision Support
Aufbereitung relevanter Informationen und Ableitung von Entscheidungsoptionen zur Unterstützung fachlicher, operativer und strategischer Entscheidungen.
Verantwortung für KI-Strategie
CDO
Chief Digital Officer – Verantwortung für die digitale Transformation des Unternehmens, Entwicklung und Umsetzung der Digitalstrategie sowie Förderung innovativer Technologien und datengetriebener Geschäftsmodelle.
CTO
Chief Technology Officer, Verantwortung für Technologiestrategie, Architekturentscheidungen und die Weiterentwicklung der technologischen Leistungsfähigkeit des Unternehmens.
CIO
Chief Information Officer - IT-Strategie des Unternehmens definieren und umsetzen, die technologische Infrastruktur und Systeme steuern sowie sicherstellen, dass IT-Investitionen die Geschäftsziele unterstützen sowie Effizienz, Sicherheit und Innovation fördern.
CPO
Chief Product Officer, Verantwortung für Produktstrategie, Portfolioentwicklung und die Ausrichtung von Produkten an Kundenbedürfnissen und Unternehmenszielen.
CAIO
Chief AI Officer, Verantwortung für die strategische Nutzung von KI, die Steuerung entsprechender Initiativen sowie den Aufbau von Governance und Kompetenzen.
KI-Readiness-Dimensionen
Datenstrategie & Datenqualität
Aufbau einer Datenstrategie sowie Sicherstellung von Datenqualität, Verfügbarkeit und konsistenter Nutzung als Grundlage datengetriebener Entscheidungen.
IT-Infrastruktur & Cloud
Planung, Betrieb und Weiterentwicklung skalierbarer IT-Infrastrukturen und Cloud-Lösungen für sichere, leistungsfähige und flexible Services.
Governance & KI-Ethik
Definition von Leitplanken für den verantwortungsvollen Einsatz von KI unter Berücksichtigung von Transparenz, Fairness, Risiken und Zuständigkeiten.
People & Skills
Entwicklung von Fähigkeiten, Rollenprofilen und Qualifizierungsmaßnahmen, um Mitarbeitende gezielt auf neue Anforderungen und Technologien vorzubereiten.
Use Case Portfolio
Strukturierung, Bewertung und Priorisierung von Anwendungsfällen, um Nutzenpotenziale gezielt zu identifizieren und Investitionen wirksam zu steuern.
Regulatorische Anforderungen
EU AI Act
Europäische Regulierung für Künstliche Intelligenz mit Anforderungen an Risikoklassifizierung, Transparenz, Dokumentation und Governance.
DSGVO / GDPR
Europäische Datenschutzverordnung mit Anforderungen an den rechtskonformen Umgang mit personenbezogenen Daten sowie an Transparenz, Sicherheit und Betroffenenrechte.
DORA
Digital Operational Resilience Act im Finanzsektor, um die Widerstandsfähigkeit gegenüber Cyberangriffen und IT-Störungen zu erhöhen.
Branchenspezifische Regulierung
Regulatorische Anforderungen einzelner Branchen, die Prozesse, Technologien, Governance und Compliance-Maßnahmen spezifisch prägen.
ISO/IEC 42001
Internationaler Standard für Managementsysteme im Bereich Künstlicher Intelligenz zur strukturierten Steuerung, Überwachung und kontinuierlichen Verbesserung von KI-Systemen.
KI-Initiativen scheitern häufig an fehlender strategischer Integration und einem ganzheitlichen Zielbild
Was ist die Herausforderung?
Unternehmen sehen sich aktuell mit der Herausforderung konfrontiert, neue technologische Entwicklungen strukturiert und ganzheitlich in die eigene Organisation zu integrieren — ohne dabei Mensch, Prozess und Governance aus dem Blick zu verlieren.
Häufige Ursachen
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Balance zwischen Innovation und menschlichen Bedürfnissen
Unsere Lösung
Der Beratungsansatz setzt KI als strategisches Veränderungsprogramm auf, nicht als reine Tool‑Einführung. Zunächst werden Zielbild und priorisierte Use Cases definiert, parallel Mitarbeitende befähigt und eingebunden. Anschließend werden Prozesse, Governance und Arbeitsweisen so angepasst, dass KI messbaren Mehrwert und nachhaltige Akzeptanz schafft.
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- Es existiert eine klar definierten KI-Strategie oder KI-Leitlinie
- Ableitung konkreter KI-Ziele aus der Unternehmensstrategie
- Priorisierte KI-Use-Cases mit messbarem Business-Mehrwert
- Wirtschaftlichkeitsbetrachtung hinsichtlich ROI, Effizienz und Qualität
- Aktives Commitment und Unterstützung durch das Management
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- Berücksichtigung der Haltung von Mitarbeitenden gegenüber KI, z. B. Offenheit, Skepsis oder Neugier
- Transparente Kommunikation zu KI-Zielen, Auswirkungen und Veränderungen
- Frühzeitige Einbindung der Mitarbeitenden in Einführung und Nutzung
- Förderung einer offenen Fehler- und Lernkultur
- Führungskräfte als aktive Vorbilder im Umgang mit KI
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- Aufbau eines grundlegenden KI-Verständnisses in der gesamten Belegschaft
- Rollenbasierter Kompetenzaufbau für Fachbereiche, Führungskräfte und IT
- Verfügbarkeit strukturierter Lern- und Weiterbildungsformate
- Praxisorientiertes Lernen durch Use-Cases, Experimente und Labs
- Bereitstellung von Zeit und Raum für kontinuierliches Lernen
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- Analyse bestehender Prozesse und Gestaltung zukünftiger Zielprozesse
- Klar definierte Rollen und Verantwortlichkeiten, z. B. Human-in-the-Loop
- Definierte Entscheidungslogik zwischen Mensch und KI
- Skalierung erfolgreicher KI-Use-Cases innerhalb der Organisation
- Interdisziplinäre Zusammenarbeit zwischen IT, Fachbereichen, HR Legal und Betriebsrat
- Anpassung des Organigramms bei Bedarf
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- Sicherstellung von Datenqualität, Datenverfügbarkeit und Zugänglichkeit
- Skalierbare IT-Architektur und Integrationsfähigkeit bestehender Systeme
- Auswahl geeigneter KI-Tools, Plattformen und Technologien
- Berücksichtigung von Sicherheits- und Datenschutzanforderungen
- Wartbarkeit und Betrieb von KI-Lösungen im Sinne von MLOps und AIOps
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- Definition von KI-Richtlinien und verbindlichen Nutzungsregeln
- Sicherstellung von Datenschutz- und Compliance-Anforderungen
- Transparenter Umgang mit Bias, Fairness und Nachvollziehbarkeit
- Durchführung von Risiko- und Impact-Bewertungen
- Berücksichtigung regulatorischer Anforderungen, z. B. des EU AI Acts
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- Definition geeigneter KPIs und Erfolgskriterien für KI-Initiativen
- Kontinuierliches Monitoring der Performance von KI-Systemen
- Regelmäßige Reviews und Anpassungen der KI-Roadmap
- Sicherung von Lessons Learned und Wissenstransfer innerhalb des Unternehmens
- Skalierung erfolgreicher KI-Initiativen und kontinuierliche Optimierung
Von Pilotprojekten zur skalierbaren KI-Organisation
Methodik
Ein ganzheitliches Vorgehensmodell beschreibt, wie KI Schritt für Schritt sinnvoll eingeführt wird, ohne nur auf Technik zu schauen.
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Vom Potenzial zur messbaren Wertschöpfung
Vorteile
KI-Readiness sorgt dafür, dass KI wirkt, akzeptiert wird und kontrolliert skaliert — mit klarer Strategie, befähigten Menschen und einer Governance, die Vertrauen und Compliance sicherstellt.
Zusammenarbeit mit messbarem Mehrwert
KI‑Use‑Cases lassen sich gezielt umsetzen, skalieren und liefern schneller Produktivitäts‑, Qualitäts‑ oder Kostenvorteile.
Mitarbeitende verstehen KI, nutzen sie sicher und sinnvoll – statt Widerstand oder Schatten‑IT zu erzeugen.
KI unterstützt datenbasierte Entscheidungen, ohne menschliche Verantwortung auszuhebeln.
Klare Governance, Compliance und Ethik reduzieren rechtliche, operative und Reputationsrisiken.
KI wird vom Experiment zum festen Bestandteil der Arbeitsweise und schafft nachhaltige Differenzierung.
Erfolgreiche KI‑Lösungen werden systematisch ausgebaut, regelmäßig bewertet und auf weitere Bereiche skaliert, um nachhaltigen Mehrwert zu steigern.
Die Wahl der richtigen Kernkompetenzen ist wesentlich für eine erfolgreiche Umsetzung
Technology Advisory
Prozessmanagement
Projekt- und Programmmanagement
Organizational Design
Innovation
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Die nächste Dekade wird neu definieren, wie Unternehmen arbeiten, kollaborieren und Werte generieren. Diejenigen, die Business und Technologie vereinen, werden führend sein.