Use-Case-Auswahl
Potenzielle Anwendungen nach Nutzen, Machbarkeit, Datenlage und Risiken priorisieren.
Wobei KI-Beratung unterstützen kann
Ziel ist nicht, möglichst viel KI einzusetzen. Ziel ist, geeignete Anwendungsfälle zu identifizieren, Alternativen zu vergleichen und technische sowie organisatorische Konsequenzen frühzeitig zu verstehen.
KI-Roadmap
Pilotprojekte, technische Grundlagen, Kompetenzen und Governance strukturieren.
Build or Buy
Eigenentwicklung, Standardprodukte und externe Dienste vergleichen.
Architektur
Modelle, APIs, Datenquellen und Kontrollmechanismen einordnen.
Governance
Rollen, Freigaben, Reviews und Eskalationswege entwickeln.
Entscheidungsvorlagen
Technische Sachverhalte für Managemententscheidungen verständlich aufbereiten.
Passt diese Beratung zu Ihrer Situation?
Viele Unternehmen verfügen über zahlreiche KI-Ideen, aber nicht immer über eine belastbare Priorisierung, welche davon technisch sinnvoll, wirtschaftlich vertretbar und organisatorisch umsetzbar ist.
Typische Ausgangslagen
- Mehrere KI-Ideen konkurrieren um begrenzte Ressourcen.
- Eine Build-or-Buy-Entscheidung steht an.
- Ein interessantes KI-Werkzeug ist vorhanden, das eigentliche Problem aber noch nicht sauber abgegrenzt.
Was nach der Beratung geklärt sein sollte
Nach der Beratung sollte klarer sein, welches Problem tatsächlich gelöst werden soll, welche Optionen bestehen und nach welchen Kriterien eine KI-Initiative priorisiert wird.
- Problem, Ziel und Erfolgskriterien sind abgegrenzt.
- KI- und Nicht-KI-Alternativen werden vergleichbar.
- Nächste Experimente oder Entscheidungen sind priorisiert.
Häufige Fragen vor einer Beauftragung
Nicht jeder Einwand spricht gegen eine Beratung. Entscheidend ist, was in der konkreten Situation tatsächlich zutrifft.
Wir müssen einfach anfangen.
Schnelles Experimentieren kann sinnvoll sein. Aussagekräftiger wird es, wenn vorher klar ist, welche Annahme getestet und welche Entscheidung vorbereitet werden soll.
Unsere Fachbereiche haben bereits viele Ideen.
Ideen sind eine wertvolle Ausgangsbasis. Für eine Priorisierung müssen Nutzen, Voraussetzungen, Risiken und Alternativen jedoch vergleichbar gemacht werden.
Wir brauchen eigentlich nur das richtige KI-Tool.
Ein Werkzeug ist erst dann eine Lösung, wenn es zu Problem, Prozess, Daten, Verantwortung und gewünschtem Ergebnis passt.
KI entwickelt sich zu schnell für lange Analysen.
Die Analyse muss nicht lang sein. Gerade bei dynamischen Technologien helfen explizite Annahmen und Entscheidungskriterien bei schnellen Kurskorrekturen.
Nächster sinnvoller Schritt
Ausgangspunkt kann ein konkretes Problem oder eine bereits vorhandene KI-Idee sein. Zunächst wird geklärt, welche Entscheidung tatsächlich ansteht und welche Informationen dafür fehlen.
Typische Fragestellungen
Wo lohnt sich KI?
Nicht jede Automatisierung benötigt Machine Learning oder generative KI.
Welches System passt?
Modelle und Plattformen unterscheiden sich hinsichtlich Kontrolle, Kosten, Datenverarbeitung und Integration.
Welche Daten brauchen wir?
Die Datenlage entscheidet häufig stärker über den Projekterfolg als die Modellwahl.
Wie behalten wir Kontrolle?
Prüfungen, Monitoring und klare Einsatzgrenzen müssen in Prozesse eingebaut werden.
Beratung als Entscheidungsprozess
Ausgangslage verstehen
Geschäftsproblem, technische Umgebung und Stakeholder erfassen.
Optionen entwickeln
Lösungsvarianten und Alternativen sichtbar machen.
Optionen bewerten
Nutzen, technische Machbarkeit, Risiken und Folgen vergleichen.
Umsetzung strukturieren
Verantwortlichkeiten, nächste Schritte und Prüfpunkte festlegen.
Abgrenzung
- konkretes System prüfen: KI-Assessment
- Kompetenz aufbauen: AI Literacy
- Responsible-AI-Strukturen entwickeln: Responsible AI
- regulatorische Umsetzung vorbereiten: EU AI Act
Die KI-Beratung ersetzt keine individuelle Rechtsberatung.
Praxisbeispiele
Typische Use Cases für KI-Beratung
Konkrete Beratungsfälle werden entlang eines iterativen Problemlösungszyklus strukturiert: Diagnose, Zielformulierung, Analyse, Entscheidungsfindung und anschließende Umsetzungsplanung.
Beispiele: Priorisierung von KI-Anwendungsfällen, Build-or-Buy und Entwicklung einer problemorientierten KI-Roadmap.
KI-Beratung anfragen
Beschreiben Sie kurz Ihre Ausgangslage, die geplante Entscheidung und vorhandene oder geplante KI-Anwendungsfälle.