Zwei Wochen bis Sie wissen, welches KI-System sich rechnet. Zwölf bis Sie es nutzen.

Die Analyse endet mit dem richtigen Fall: ausgewählt, kalkuliert und bereit für die Entwicklung — nicht mit einem Bericht für die Ablage.

Bevor irgendetwas gebaut wird, muss klar sein, was zu bauen sich lohnt. Die Analyse trennt die Prozesse, in denen KI Zeit und Geld zurückgibt, von denen, in denen sie einer bereits funktionierenden Sache nur eine Schicht Unsicherheit hinzufügt.

Das Problem, mit der Technik anzufangen

Die meisten gescheiterten KI-Projekte scheitern nicht an der Modellierung. Sie scheitern, weil zuerst das Modell gewählt und erst danach ein Problem dafür gesucht wurde. Das Ergebnis ist ein Pilot, der in der Demo beeindruckt und im Betrieb bedeutungslos ist.

Wir drehen die Reihenfolge um. Wir sehen uns die bestehenden Prozesse an, messen, wo Zeit verloren geht und wo Fehler Geld kosten, und fragen erst dann, ob es hier etwas gibt, das ein Modell besser kann als eine einfache Regel.

Wie wir arbeiten

• Aufnahme. Sitzungen mit denen, die den Prozess ausführen, nicht nur mit denen, die ihn beschreiben. Wir erfassen Volumen, Zeit je Vorgang, Entscheidungspunkte und was heute schiefläuft.
• Dateninventar. Welche Daten existieren, wo sie liegen, in welchem Zustand und wer sie sehen darf. Hier sterben die meisten Anwendungsfälle — und es ist besser, sie sterben in dieser Phase als sechs Monate später.
• Priorisierung. Jeder Fall erhält geschätzten Aufwand, erwarteten Ertrag, zugehöriges Risiko und Abhängigkeiten. Wir sortieren nach Ertrag pro Aufwand, nicht nach Schauwert.
• Empfehlung. Wir sagen, was zuerst zu tun ist, was zu verschieben und was gar nicht zu tun ist.

Was Sie erhalten

• Einen Bericht mit den identifizierten und priorisierten Anwendungsfällen, je mit Aufwands- und Ertragsschätzung.
• Die Karte der benötigten Daten und was fehlt, um sie in Ordnung zu bringen.
• Die Risiken je Fall — Qualität, Datenschutz, Anbieterabhängigkeit — und wie man sie eingrenzt.
• Einen Vorschlag für den ersten produktiven Fall, mit einem Erfolgskriterium, das vor dem Start feststeht.

Von der Analyse zum gebauten System

Die Analyse endet nicht in einem Bericht: Sie endet mit dem ersten Fall — ausgewählt, kalkuliert und bereit für die Entwicklung. Wir sind ein Team, das baut — was hier herauskommt, wird Code, keine Folien. In den meisten Projekten ist das erste System sechs bis zwölf Wochen später im Produktivbetrieb.

Wir entwickeln auf Claude, Google Gemini und OCI Generative AI, eingebunden in die Systeme, die Sie bereits betreiben. Wo die richtige Antwort eine deterministische Automatisierung statt eines Modells ist, bauen wir diese — günstiger im Betrieb und aus demselben Team.

Häufige Fragen

Wie lange dauert eine Analyse?

Zwischen zwei und vier Wochen, je nach Anzahl der untersuchten Prozesse und der Verfügbarkeit der Beteiligten für die Aufnahmesitzungen.

Müssen die Daten vor dem Start geordnet sein?

Nein. Den Zustand der Daten zu bewerten gehört zur Arbeit. Häufig zeigt die Analyse, dass die erste richtige Investition nicht in KI liegt, sondern darin, die Daten zu ordnen.

Verpflichtet die Analyse dazu, mit Ihnen weiterzumachen?

Nein. Der Bericht gehört Ihnen und ist von jedem Team umsetzbar. Wenn Sie mit einem anderen Anbieter weitermachen, haben Sie alles, um ihn zu briefen.

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