Bedarf
Identifikation und Validierung eines profitablen KI-Anwendungsfalls (AI Use Case).
Vorgehensweise
- Status-Quo-Analyse der bestehenden Prozesse und DateninfrastrukturAnalyse relevanter KI-Trends und Wettbewerbslösungen
- Auswahl des Use Cases mit dem höchsten ROI-Potenzial
- Risikominimierte Entwicklung eines funktionsfähigen Prototyps (PoC)
- Evaluation der technischen Machbarkeit und Implementierungskosten
- Entwicklung eines Rollout- und Business Plans
Ergebnis
Validierter KI-Prototyp (PoC) mit positivem Business Case.
Bedarf
Verankerung von Künstlicher Intelligenz in den Unternehmensprozessen und der Arbeitskultur.
Vorgehensweise
- Klärung der Anforderungen und Ängste relevanter Interessengruppen
- Erstellung einer sicheren unternehmensweiten KI-Richtlinie (Governance & Compliance)
- Auswahl geeigneter KI-Tools für den Arbeitsalltag (z.B. Microsoft Copilot, ChatGPT)
- Training und Coaching von Mitarbeitern in der sicheren Nutzung der Tools
- Etablierung eines internen „KI-Botschafter“-Netzwerks zur Skalierung
Ergebnis
Sichere, produktivitätssteigernde und flächendeckende Nutzung von KI durch die Belegschaft.
Bedarf
Temporäre fachliche Führung zum Aufbau einer internen KI- oder Daten-Abteilung.
Vorgehensweise
- Analyse des Status-quo der Dateninfrastruktur und Analytics-Fähigkeiten
- Ableitung von Personalaufbau- und Entwicklungsbedarf (z.B. Data Scientist, AI Engineer)
- Temporäre fachliche und disziplinarische Führung des Teams
- Unterstützung im Recruiting-Prozess für Festanstellungen
- Etablierung agiler Entwicklungsprozesse für KI-Produkte
- Reibungslose Übergabe an das interne Management
Ergebnis
Einsatzbereite interne KI-Einheit mit klaren Verantwortlichkeiten und Prozessen.
