KI-Strategie – vom Pilotprojekt
zum Geschäftsergebnis
Die meisten KI-Projekte scheitern nicht an der Technik, sondern am Fundament darunter – an Daten, Governance und einem klaren Wertbezug. Wir führen Sie in drei Phasen von der ehrlichen Standortbestimmung bis zur produktiven Lösung, die auch im laufenden Betrieb trägt.
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Projekte
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Kunden
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Positive Bewertungen
Sicher zur richtigen KI-Strategie – in drei Phasen
Kein Wasserfall-Papier, sondern eine sequenzierte Reise: erst Orientierung, dann ein belastbares Fundament, dann Umsetzung und Betrieb. Jede Phase liefert ein konkretes Ergebnis, auf dem die nächste aufsetzt.
PHASE 1
Orientierung
Wohin und in welcher Reihenfolge?
O1
KI Readiness Assesment
Strukturierte Standortbestimmung über Daten, Prozesse, Technik, Skills und Organisation. Wir zeigen ungeschönt, wo Sie stehen und was fehlt.
ERGEBNIS
Reifegrad-Einordnung, priorisierte Handlungsfelder, klare Voraussetzungen für den ersten Use Case.
O2
Use-Case-Workshop
Gemeinsame Identifikation und Bewertung von Anwendungsfällen – konsequent nach Geschäftswert und Umsetzbarkeit, nicht nach Hype.
ERGEBNIS
Priorisierte Use-Case-Shortlist (Value-Feasibility-Matrix), grober Business Case je Top-Kandidat.
O3
KI- Roadmap
Aus den priorisierten Use Cases wird ein realistischer Fahrplan – mit Abhängigkeiten, Quick Wins zuerst und einem belastbaren Ressourcenrahmen.
ERGEBNIS
Sequenzierte 12–24-Monats-Roadmap mit Budget- und Ressourcenrahmen.
PHASE 2
Fundament
Womit und rechtssicher?
O4
Datenfundament, Plattform & Architektur
Der entscheidende Baustein. Wir verbinden Ihre Systeme, schaffen eine verlässliche Datenbasis (Data Cloud, MDM-Ansatz) und definieren die Zielarchitektur – über Integration mit MuleSoft und Informatica. KI ist nur so gut wie die Daten darunter.
ERGEBNIS
Zielarchitektur, Datenqualitäts- und Integrationskonzept, fundierte Build-vs-Buy-Entscheidungen.
O5
Governance & EU AI Act
Vertrauenswürdige KI mit klaren Regeln: KI-Inventar, Risikoklassifizierung, Freigabe- und Kontrollprozesse. Wir übersetzen den EU AI Act in einen praktikablen Fahrplan nach den tatsächlich geltenden Stichtagen.
ERGEBNIS
KI-Inventar & Risikoklassifizierung, Governance-Modell, dokumentierter AI-Act-Fahrplan.
PHASE 3
Realisierung
Wir bauen und betreiben.
O6
Enablement & Umsetzung
Aus der Strategie wird produktive Software – etwa Agentforce und Einstein auf der Salesforce-Plattform. Technik allein reicht nicht: Wir verankern die Lösung mit Change- und Trainingskonzept in den Teams.
ERGEBNIS
Produktive Implementierung, Change- & Enablement-Konzept, messbare Adoption.
O7
Betrieb & Managed Services
KI ist kein Projekt mit Enddatum. Wir betreiben, überwachen und entwickeln die Lösung iterativ mit Ihnen weiter, damit der Wert nicht nach dem Go-live verpufft.
ERGEBNIS
Laufender Betrieb, Monitoring, SLA-basierte Managed Services, kontinuierliche Weiterentwicklung.
Was uns auszeichnet:
Viele beraten zur KI. Wenige bringen sie in den produktiven Betrieb – und noch weniger kümmern sich um das, woran es tatsächlich scheitert.
Daten zuerst, nicht als Nachgedanke
Integration und Datenmanagement (MuleSoft, Informatica, Salesforce Data Cloud) sind unser Kern – genau der Bereich, an dem die meisten KI-Vorhaben scheitern.
End-to-end aus einer Hand
Strategie, Umsetzung und Betrieb. Wir übergeben kein PDF, sondern eine Lösung, die wir auch im laufenden Betrieb verantworten.
Für den Mittelstand gebaut
Pragmatisch statt Enterprise-Overhead: deutschsprachig, DSGVO- und AI-Act-vertraut, mit Fokus auf Manufacturing, High-Tech, SaaS und Pharma.
Salesforce-Tiefe & Agentforce
Zertifizierte Expertise über Sales, Service, Data Cloud und Agentforce hinweg – verbunden mit der Integrations- und KI-Erfahrung dahinter.
Wo KI den Unterschied macht :
Der Unterschied zeigt sich nicht in der Technologie, sondern in der Steuerung. Sechs Handlungsfelder, in denen sich entscheidet, ob aus KI-Initiativen produktive Prozesse werden oder eine Sammlung von Piloten.
Handlunsgfeld
Ohne KI-Strategie
Mit KI-Strategie
Priorisierung
Initiativen entstehen dezentral, oft parallel und ohne gemeinsames Zielbild.
Bewertete Use Cases in klarer Reihenfolge, abgestimmt mit Geschäftsführung und Fachbereichen.
Datengrundlage
Jede Anwendung greift auf eigene Quellen zu, Qualität und Zugriffsrechte sind ungeklärt.
Bewertete Datenbasis mit klaren Quellen, Verantwortlichkeiten und Anforderungen je Use Case.
Verantwortung
KI liegt bei einzelnen Engagierten im Fachbereich, es gibt keinen Eskalationsweg.
Benannte Rollen für Auswahl, Freigabe und Betrieb, verankert in der bestehenden Organisation.
Compliance
Regulatorische Fragen kommen erst kurz vor dem Produktivgang auf den Tisch.
Risikoklassifizierung nach EU AI Act und DSGVO-Prüfung vor der Umsetzung.
Messbarkeit
Der Nutzen wird geschätzt, ein Vorher-Nachher-Vergleich existiert nicht.
Je Use Case definierte Kennzahlen und ein Ausgangswert, an dem der Effekt ablesbar ist.
Skalierung
Prototypen bleiben im Pilotstatus, Betrieb, Weiterentwicklung und Kosten sind ungeklärt.
Roadmap mit Betriebsmodell, Budgetrahmen und Entscheidungspunkten je Phase.
Blog – Weitere Informationen rund um Salesforce Agentforce
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