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.
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.
KI-Beratung anfragen
Beschreiben Sie kurz Ihre Ausgangslage, die geplante Entscheidung und vorhandene oder geplante KI-Anwendungsfälle.