Question 1

Wie entscheiden Sie, welche KI-Use-Cases priorisiert werden?

Accepted Answer

Wir bewerten jeden Kandidaten auf drei Achsen: Geschäftswert, Datenreife und Umsetzungsrisiko. Das beste Erstprojekt hat hohen Wert, läuft auf Daten, die Sie bereits besitzen, und toleriert unvollkommene Genauigkeit dank eines menschlichen Prüfschritts. Ein Quick Win, der in 2–3 Monaten live geht, schafft den internen Schwung, den größere Initiativen brauchen.

Question 2

Brauchen wir eigene Data Scientists für KI?

Accepted Answer

Nicht zwingend. API-basierte LLM-Lösungen können von normalen Softwareentwicklern gebaut und betrieben werden — dort sollten die meisten Unternehmen anfangen. Eigene Vorhersagemodelle erfordern Data-Science-Kompetenz, die sich aber für die Bauphase extern einkaufen lässt; das Readiness-Audit zeigt genau, welche Skills Ihre Roadmap erfordert.

Question 3

Wie lange dauert ein Strategieprojekt und was kostet es?

Accepted Answer

Ein typisches Projekt dauert 3–6 Wochen, abhängig von Unternehmensgröße und Zahl der beteiligten Abteilungen. Die Kosten sind ein Bruchteil eines einzigen gescheiterten KI-Projekts — und genau das soll es verhindern. Nach einem kostenlosen Erstgespräch erhalten Sie einen Festpreis mit fixem Umfang.

Question 4

Sollten wir KI selbst entwickeln oder fertig kaufen?

Accepted Answer

Kaufen, wenn das Problem generisch ist — Transkription, OCR, Standard-Chat —, denn kommerzielle APIs sind günstiger und besser als jede Eigenentwicklung. Selbst bauen, wenn Ihre proprietären Daten einen echten Vorteil schaffen, den Wettbewerber nicht kopieren können. Die meisten Unternehmen landen bei einem Hybrid: ein kommerzielles LLM, per Retrieval an die eigenen Daten angebunden — deutlich günstiger, als irgendetwas zu trainieren.

Question 5

Wie messen Sie den ROI von KI-Projekten?

Accepted Answer

Wir vermessen zuerst den Ist-Prozess — aufgewendete Stunden, Fehlerraten, Durchlaufzeiten —, denn ohne Baseline kann später niemand den Wert belegen. Typische Automatisierungsgewinne liegen bei 20 bis 60 Prozent Zeitersparnis im Zielprozess. Der Business Case nennt die erwartete Spanne und die Messmethode, bevor die Entwicklung beginnt.

Question 6

Sind unsere Daten gut genug für KI?

Accepted Answer

Das hängt vollständig vom Use Case ab. LLM-basierte Dokumenten- und Chat-Lösungen brauchen wenig oder gar keine Trainingsdaten — sie arbeiten mit Dokumenten, die Sie schon haben. Vorhersagemodelle benötigen Tausende saubere historische Beispiele; existieren die noch nicht, wird Datensammlung Phase eins der Roadmap statt ein Grund, die Idee aufzugeben.

Question 7

Was ist mit dem EU AI Act und Compliance?

Accepted Answer

Der AI Act klassifiziert Systeme nach Risikostufen; die meisten Geschäftsanwendungen fallen unter minimales oder begrenztes Risiko und erfordern vor allem Transparenzmaßnahmen. Use Cases rund um Personalentscheidungen, Kreditscoring oder Biometrie gelten als Hochrisiko mit strengen Dokumentations- und Aufsichtspflichten. Wir klassifizieren jeden Use Case schon beim Scoring, sodass Compliance-Kosten Teil des Business Case sind — keine Überraschung.

Question 8

Wann raten Sie von KI ab?

Accepted Answer

Wenn ein regelbasiertes System das Problem günstiger löst, wenn die Daten, die das Modell bräuchte, nicht existieren, oder wenn der Prozess null Fehlertoleranz hat und keinen Raum für menschliche Prüfung lässt. Etwa ein Viertel der Use Cases, die wir bewerten, endet mit genau dieser Empfehlung — ein frühes Nein ist das günstigste Ergebnis, das Beratung liefern kann.

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