>> Data & AI Strategie //
KI-Potenziale. Strukturiert. Wirkungsvoll.
KI wird genutzt, aber nicht strategisch gesteuert
Viele Unternehmen beschäftigen sich bereits mit KI. Erste Piloten laufen, einzelne Use Cases sind gestartet und das Interesse im Management ist hoch. Trotzdem fehlt oft ein gemeinsames Bild darüber, wo KI wirklich Wirkung entfaltet und wie daraus ein skalierbares Vorgehen entsteht.
Es gibt meist keine klare Priorisierung, keine einheitliche Architektur und keinen definierten nächsten Schritt. Genau hier setzt die Data & AI Strategy an.
In der Praxis zeigt sich ein ähnliches Muster: KI ist vorhanden, aber nicht strategisch gesteuert. Piloten bleiben isoliert, Skalierung gelingt selten. Gleichzeitig fehlen ein klarer Einstieg und eine gemeinsame Ausrichtung zwischen Geschäftsführung, Fachbereichen und IT. Der EU AI Act erhöht zusätzlich den Handlungsdruck.
Drei Kräfte treiben diese Entwicklung: Prozesse und Produktion benötigen KI für bessere Entscheidungen. KI Potenziale müssen strukturiert identifiziert und priorisiert werden. Regulatorik und Wettbewerb sorgen dafür, dass KI nicht mehr nur experimentell genutzt werden kann.
In vier Schritten
zur Data & AI Strategie
Eine Data & AI Strategy bringt Struktur in genau diese Ausgangssituation und führt Schritt für Schritt zur Umsetzung.
Fokus klären
Wo entsteht der größte KI Nutzen im Unternehmen?
Potenziale strukturieren
Welche Use Cases entfalten wirklich Wirkung?
Zielbild entwickeln
Wie sieht eine strukturierte KI Nutzung aus?
Roadmap ableiten
Welche Schritte Sie konkret in die Umsetzung bringen.
Pakete & Leistungen
Vom ersten Überblick bis zur konkreten Umsetzung begleiten wir Sie auf dem Weg zum Digital Product Twin. Wählen Sie das Paket, das zu Ihrem aktuellen Bedarf und Ihrem Reifegrad passt.
Paket xs
Orientierungsworkshop (2-4 Stunden)
kostenlos
Inhalte:
- Kurzworkshop zur KI Standortbestimmung
- Erste Einordnung relevanter Daten- und KI Potenziale
- Überblick über mögliche Use Case Felder
- Management Summary
Nutzen:
Schnelle Klarheit über den aktuellen KI Reifegrad im Unternehmen und erste Orientierung, wo KI wirklich Wirkung entfalten kann.
Paket s
Empfohlen
Inspiration
KI Potenziale verstehen und einordnen
Inhalte:
- KI Standortbestimmung
- Analyse bestehender Use Cases
- Erste Potenzialfelder
- Zielbild
Nutzen:
Klarheit über den aktuellen KI Reifegrad und erste priorisierte Handlungsfelder im Unternehmen.
Paket m
Innovation
KI strategisch strukturieren und nutzbar machen.
Inhalte:
- Alles aus S
- Priorisierte Use Cases
- Architektur Anforderungen
- Geschäftsmodell Betrachtung
Nutzen:
Ein strukturiertes Zielbild für KI im Unternehmen sowie klare Prioritäten für skalierbare Anwendungen.
Paket L
Integration
Von KI Strategie in die Umsetzung
Inhalte:
- Alles aus M
- Umsetzungsplanung
- PoC Begleitung
- Skalierungsplanung
Nutzen:
Eine konkrete Roadmap zur Umsetzung von KI Use Cases sowie Unterstützung bei Einführung und Skalierung.
Aus der Praxis
SEQYL Cases
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