Welches Problem soll spürbar leichter werden?
Wir beginnen bei einer wiederkehrenden Aufgabe mit festgelegter Zielgruppe, erkennbarem Nutzen und einem prüfbaren Ergebnis.
KI-Beratung für Unternehmen
KI-Beratung für kundenspezifische Anwendungsfälle
Wir bringen KI aus der Idee in den Alltag: konkreter Nutzen, geeignete Daten, Datenschutz, Qualität und Risiko.
Lassen Sie uns sprechen
Ein kurzer Überblick reicht. Wir melden uns werktags innerhalb von 24 Stunden.
Warum KI-Vorhaben scheitern
Gründe, warum KI-Projekte oft scheitern
Ein KI-Vorhaben wird sinnvoll, wenn der Anwendungsfall, die verfügbare Wissensbasis und die Verantwortung zusammenpassen. Deshalb beginnen wir klein, prüfen die Daten und testen Ergebnisse im Arbeitsalltag, bevor die Lösung breiter eingesetzt wird.
Vier typische Stolpersteine — und worauf es deshalb von Beginn an ankommt:
01
Technologie vor dem Anwendungsfall
Ein Werkzeug allein löst kein Geschäftsproblem. Erst wenn Nutzer, Prozess, gewünschtes Ergebnis und Verantwortung feststehen, lässt sich sinnvoll entscheiden, ob KI der richtige Weg ist.
02
Wissen steckt nur in Köpfen
Fehlen gepflegte Dokumentation, zugängliche Quellen oder eine verlässliche Datenbasis, kann KI keine verlässlichen Antworten liefern. Das ist kein technisches Detail, sondern die Grundlage des Vorhabens.
03
Der Pilot schafft es nicht in den Arbeitsalltag
Eine überzeugende Vorführung reicht nicht. Für den Arbeitsalltag braucht es eindeutige Zuständigkeiten, eine passende Einbindung in bestehende Systeme, Schulung und einen Plan für den Betrieb.
04
Qualität und Risiko bleiben offen
Wer prüft die Ergebnisse, wer gibt sie frei und was passiert bei Fehlern? Diese Fragen müssen mit dem Anwendungsfall beantwortet werden — nicht erst nach dem Pilot.
Wir führen KI-Einführung wie ein professionelles Digitalisierungsprojekt: mit einem konkreten Anwendungsfall, einer prüfbaren Wissensbasis, kurzen Lernschleifen und eindeutiger Verantwortung. So entsteht Schritt für Schritt eine Lösung, die im Alltag genutzt werden kann.
Unsere Leistungen
Unsere Leistungsfelder in der KI-Beratung
KI-Beratung ist die Unterstützung dabei, den passenden Anwendungsfall für künstliche Intelligenz zu finden, ihn umzusetzen und im Betrieb zu halten. Die sechs Felder der KI-Beratung verbinden Anforderung, Wissensbasis, Umsetzung und Betrieb. Je nach Anwendungsfall setzen wir unterschiedliche Schwerpunkte.
01
Anforderungsmanagement
Wir klären Ziel, Nutzer, Prozess und messbare Erfolgskriterien, bevor ein Werkzeug ausgewählt oder entwickelt wird.
02
Datenqualität und Prozessanalyse
Wir prüfen, ob die benötigten Informationen zugänglich, gepflegt und für den konkreten Anwendungsfall ausreichend sind.
03
Agiles und hybrides Projektmanagement
Wir verbinden kurze Lernschleifen mit festen Meilensteinen, damit das Vorhaben flexibel bleibt und trotzdem verlässlich geführt wird.
04
Verantwortung, Qualität und Risiko
Verantwortung, Prüfschritte, Freigaben und der Umgang mit Fehlern werden vor der produktiven Nutzung festgelegt.
05
Technische KI-Umsetzung
Wir bauen und testen den fokussierten Piloten, integrieren ihn passend in Ihre Landschaft und bereiten den Betrieb vor.
06
Change Management
Wir binden die Menschen ein, die mit der Lösung arbeiten, und führen neue Abläufe, Schulung und Unterstützung gemeinsam im Alltag ein.
Zusammenspiel
So greifen die Leistungsfelder ineinander.
Jedes Feld hat eine eigene Aufgabe. Zusammen führen sie von der Anforderung über die geprüfte Wissensbasis bis in einen verantwortungsvoll geführten Betrieb.
- 01Anforderungsmanagement
- 02Datenqualität und Prozessanalyse
- 03Agiles und hybrides Projektmanagement
- 04Verantwortung, Qualität und Risiko
- 05Technische KI-Umsetzung
- 06Veränderungsbegleitung
- Gemeinsames ZielErfolgreiche
KI-Einführung
Unser Vorgehen
So wird ein KI-Vorhaben umgesetzt.
Nach der Auswahl eines geeigneten Anwendungsfalls führen wir KI als Produkt- und Veränderungsvorhaben: mit eindeutigen Zuständigkeiten, einer geprüften Wissensbasis, einem abgegrenzten Pilot und einem vorbereiteten Betrieb.
- Mandat
Verantwortung und Regeln für KI
Auftraggeber, Produktverantwortung, Fachbereich, IT, Datenschutz, Recht und Betrieb werden benannt. Früh wird geklärt, wer entscheidet, welches Risiko besteht und wo ein Mensch prüfen oder freigeben muss.
- Nutzen
Anwendungsfall & Erfolgskriterien
Problem, Nutzergruppe, Prozesskontext, erwarteter Nutzen, Grenzen und Messgrößen werden beschrieben. Der Anwendungsfall wird nur weitergeführt, wenn Nutzen, Aufwand und Risiko zusammenpassen.
- Reifegrad
Daten, Sicherheit & Risiko
Datenquellen, Qualität, Zugriffe, Datenschutz, Informationssicherheit, Einordnung nach der EU-KI-Verordnung und Prüfpflichten werden bewertet. Dadurch entsteht eine verlässliche Grundlage für die technische Umsetzung.
- Konzept
Lösung und technische Einbindung
Wir prüfen, ob eine fertige Lösung genügt oder eine eigene Entwicklung sinnvoll ist. Danach legen wir Auswahl, Wissenszugriff, Einbindung in bestehende Systeme, Protokollierung, laufende Überwachung und Freigaben fest.
- Pilotversion
Pilot, Tests und fachliche Prüfung
Eine begrenzte Pilotversion wird mit realistischen Daten und Rückmeldungen der späteren Nutzer geprüft. Vor der Einführung bewerten wir Qualität, typische Fehler, Aufwand, Akzeptanz und Risiken.
- Einführung
Einführung und Nutzung
Die Einführung erfolgt schrittweise. Schulung, Unterstützung, Freigaben, Kommunikation und Übergabe an den Betrieb werden vorbereitet. Nach dem Start prüfen wir Nutzung und Akzeptanz.
- Betrieb
Beobachten und verbessern
Wir prüfen laufend Qualität, Kosten, Nutzung, Vorfälle und Veränderungen an den Daten. So bleibt die KI-Lösung kontrollierbar und kann gezielt verbessert werden.
Geeignete Anwendungsfälle finden
Ein KI-Anwendungsfall braucht geeignete Daten und ein prüfbares Ergebnis.
Der beste erste Anwendungsfall löst ein echtes Problem und lässt sich auf einer überschaubaren, verlässlichen Wissensbasis prüfen. So entstehen Ergebnisse, die Mitarbeitende nachvollziehen und nutzen können.
Worauf kann die KI sich verlässlich stützen?
Dokumentation, Freigaben und aktuelle Quellen müssen vorhanden, zugänglich und ausreichend strukturiert sein. Fehlt das, bereiten wir zuerst die Grundlage vor.
Wie bleibt die Antwort überprüfbar?
Der Anwendungsfall wird so abgegrenzt, dass Ergebnisse gegen bekannte Quellen, Regeln oder fachliche Entscheidungen geprüft werden können.
Praxisbeispiel · Bank
Eine belastbare Wissensbasis entscheidet über den Einsatz.
In einem Bankprojekt hilft ein KI-Advisor den Mitarbeitenden im Kundenservice, freigegebene Informationen zu wiederkehrenden Kundenfragen schneller zu finden. Das Vorhaben wurde fortgeführt, weil die benötigten Inhalte bereits schriftlich dokumentiert, strukturiert und für den Advisor zugänglich waren.
01Konkrete Kundenfrage
Der Advisor bearbeitet ausschließlich wiederkehrende, klar abgegrenzte Servicefragen.
02Freigegebene Wissensbasis
Der Advisor nutzt gepflegte, freigegebene und technisch zugängliche Informationen.
03Kurzer Antwortvorschlag
Die kurze Antwort bezieht sich direkt auf die Kundenfrage und bleibt anhand der Wissensbasis nachvollziehbar.
04Prüfung durch Menschen
Die Servicekraft prüft den Vorschlag und entscheidet, ob und wie sie ihn verwendet.
Warum der Fall umsetzbar war
Anwendungsfall und Wissensbasis passten zusammen.
Klarer Nutzen: relevante Informationen schneller finden
Benötigtes Wissen war schriftlich gepflegt
Aktuelle Quellen waren freigegeben und zugänglich
Kurze Antwortvorschläge wurden vor der Verwendung geprüft
Warum ähnliche Ideen gestoppt wurden
Die erforderliche Wissensbasis war unvollständig oder nicht nutzbar.
Entscheidungsrelevantes Wissen war nicht schriftlich dokumentiert
Fachwissen lag nur als persönliche Erfahrung vor
Aktuelle oder freigegebene Quellen waren nicht verfügbar
Fragestellung und erwartetes Prüfergebnis waren nicht klar genug begrenzt
Praxisregel: KI wird für ein klar definiertes Ziel eingesetzt. Umfangreiche Verträge oder Gesetzessammlungen werden in klar abgegrenzte Prüfaufgaben zerlegt; der Advisor erhält nur die dafür relevanten Quellenabschnitte. Ein KI-Anwendungsfall startet erst als Pilot, wenn Ziel, freigegebene Wissensbasis, zulässiger Antwortumfang und menschliche Prüfung verbindlich festgelegt sind.
Bewährte Grundlagen
Was vor dem produktiven KI-Einsatz geregelt sein muss.
Für einen verlässlichen Einsatz müssen Nutzen, Daten, Sicherheit, Verantwortung und Betrieb zusammenpassen.
Gemeinsamer RahmenProduktiver KI-EinsatzNutzen · Daten · Sicherheit · Verantwortung · Betrieb
Verantwortung und Regeln
Verantwortlichkeiten, Risikoklasse, menschliche Aufsicht, Dokumentation, Freigaben und Kontrollpunkte werden vor produktiver Nutzung geklärt.
Datenverantwortung und Sicherheit
Datenqualität, Berechtigungen, Schutzbedarf, Speicherorte, Schnittstellen und Zugriffskonzepte werden geprüft, bevor ein Modell oder Werkzeug breit genutzt wird.
Verlässlicher KI-Betrieb
Wir planen von Anfang an, wie Qualität, Versionen, Kosten und Fehler im laufenden Betrieb geprüft und dokumentiert werden.
Einführung und Nutzung
Rollen, Schulung, Kommunikation, Unterstützung und feste Abläufe werden vorbereitet, damit die Lösung im Arbeitsalltag sicher und sinnvoll genutzt wird.
Warum CEx
Prinzipien einer erfolgreichen KI-Projektumsetzung
Vor dem produktiven KI-Einsatz prüfen wir Nutzen, Datenreife, Qualität, Akzeptanz und Betriebsfähigkeit gemeinsam.
A
Anwendungsfall vor Modellwahl
Der konkrete Anwendungsfall bestimmt Datenbedarf, Lösungstyp, Prüfprozess und Betriebsmodell. Die fachliche Entscheidung führt die Technologieauswahl.
B
Qualität wird messbar
Ergebnisse werden gegen fachliche Kriterien geprüft. Fehlerbilder, Halluzinationen, Kosten, Laufzeit, Nacharbeit und Nutzerfeedback fließen in die Entscheidung ein.
C
Risiken werden geführt
Datenschutz, Sicherheit, Verzerrungen, Rechte, Nachvollziehbarkeit und menschliche Kontrolle werden dokumentiert und in Freigabewege übersetzt.
D
Betrieb wird mitgebaut
Laufende Überwachung, Unterstützung, Verantwortlichkeiten, Verbesserungen und Kostenkontrolle werden vor der Einführung geplant. So bleibt die Lösung auch nach dem Start beherrschbar.
KI-Steuerung im Alltag
Im Betrieb prüfen wir Qualität, Kosten und Nutzung fortlaufend.
Nach dem Pilot halten feste Prüftermine Qualität, Nutzung, Kosten und offene Risiken sichtbar.
Datenschutz, Sicherheit, rechtliche Vorgaben und menschliche Kontrolle werden von Beginn an mitgeführt.
Qualitätslog und Testkriterien
Antwortqualität, Quellenbezug, typische Fehler, Nacharbeit, Laufzeit und Rückmeldungen werden dokumentiert. Damit lässt sich fundiert entscheiden, ob die Lösung angepasst oder breiter eingeführt wird.
Risiko- und Freigabelogik
Datenschutz, Sicherheit, Schutzbedarf, menschliche Prüfung, Freigabewege und Einordnung nach der EU-KI-Verordnung werden in die Projektsteuerung aufgenommen.
Häufig gestellte Fragen
Welche Fragen hören wir häufiger?
Was kostet eine KI-Beratung?
Der Aufwand hängt von Anwendungsfall, Datenlage, Risikoklasse, Integrationsbedarf und gewünschter Begleitung bei der Einführung ab. Im Erstgespräch klären wir, ob ein kompakter Anwendungsfall-Check reicht oder ein größeres KI-Vorhaben mit verbindlichen Regeln, Pilotversion, fachlicher Prüfung und Betrieb sinnvoll ist.
Wo fangen wir mit KI an?
Der Start liegt bei einem konkreten Anwendungsfall und einer benannten verantwortlichen Person. Danach werden Nutzen, Nutzergruppe, Datenquellen, Risiken, Freigabewege und Erfolgskriterien aufgenommen. Auf dieser Grundlage wird entschieden, ob eine Pilotversion sinnvoll ist.
Brauchen wir erst eine große Datenstrategie, bevor wir starten?
Für den ersten Schritt reicht oft eine fokussierte Datenprüfung zum gewählten Anwendungsfall. Entscheidend ist, ob die benötigten Daten vorhanden, zugänglich, erlaubt nutzbar und qualitativ ausreichend sind. Größere Dateninitiativen werden sichtbar, wenn der Anwendungsfall es verlangt.
Warum scheitern so viele KI-Vorhaben?
Häufig fehlen eindeutige Zuständigkeiten, geeignete Daten, Erfolgskriterien, eine fachliche Prüfung und ein Plan für den Betrieb. Ein Pilot kann bei einer Vorführung überzeugen und im Alltag trotzdem scheitern, wenn Freigaben, laufende Überwachung, Unterstützung und menschliche Kontrolle fehlen.
Wie gehen Sie mit Datenschutz und rechtlichen Anforderungen um?
Datenschutz, Sicherheit, Einordnung nach der EU-KI-Verordnung, Rollen, menschliche Kontrolle und Dokumentation werden früh in die Projektsteuerung aufgenommen. Anforderungen wie DSGVO und europäischer KI-Rechtsrahmen werden bei Auswahl, Gestaltung und Betrieb berücksichtigt. Orientierung bieten anerkannte Stellen wie das BSI und international die OECD mit ihren KI-Prinzipien.
Ersetzt KI dann unsere Mitarbeitenden?
In den Anwendungsfällen, die wir empfehlen, unterstützt KI Menschen bei ihrer Arbeit. Sie übernimmt wiederkehrende Recherche-, Prüf- oder Entwurfsaufgaben. Mitarbeitende bewerten Ergebnisse, entscheiden über Freigaben und tragen Verantwortung.
Was ist der Unterschied zwischen KI-Strategie und KI-Umsetzung?
Die Strategie klärt Anwendungsfälle, Nutzen, Prioritäten und Rahmenbedingungen. Die Umsetzung bringt einen konkreten Anwendungsfall über Pilotversion, fachliche Prüfung, verbindliche Regeln, Einführung und Betrieb in die Nutzung. Beide Ebenen müssen zusammengeführt werden, damit KI dauerhaft kontrollierbar bleibt.
Wie lange dauert ein KI-Projekt?
Eine eng begrenzte Pilotversion kann früh zeigen, ob Nutzen und Qualität für den Alltag ausreichen. Der Weg in den Betrieb braucht zusätzliche Arbeit: Einbindung in bestehende Systeme, Freigaben, laufende Überwachung, Unterstützung, Schulung und Begleitung nach dem Start. Deshalb arbeiten wir in Phasen mit jeweils prüfbarem Ergebnis.
Arbeiten Sie auch mit kleineren Organisationen?
Ja. Kleinere Organisationen brauchen dieselbe Klarheit, aber weniger Verwaltungsaufwand. Klare Verantwortung, Datenprüfung, Pilotversion und Betrieb werden so schlank aufgesetzt, dass sie zu Budget, Teamgröße und Entscheidungsgeschwindigkeit passen.
Woran erkennen wir, dass ein KI-Anwendungsfall sich wirklich lohnt?
Ein guter Anwendungsfall hat ein konkretes Problem, messbaren Aufwand, geeignete Daten, prüfbare Ergebnisse und einen realistischen Weg in den Betrieb. Fehlt einer dieser Punkte, wird der Fall zurückgestellt oder vorbereitet, bevor investiert wird.
Wie vermeiden wir, dass ein KI-Pilot in der Schublade endet?
Der spätere Betrieb wird schon vor der Pilotversion geplant. Dazu gehören Einbindung in bestehende Systeme, Verantwortlichkeiten, Qualitätssicherung, Freigaben, laufende Überwachung, Unterstützung, Schulung und Nutzenmessung. Der Pilot wird dadurch zum kontrollierten ersten Schritt in die produktive Nutzung.
Wie viel eigenes KI-Wissen brauchen wir dafür?
Ihr Team muss vor allem den eigenen Prozess, die Daten und die fachlichen Entscheidungen kennen. Wir bringen ein verständliches Vorgehen, technische Bewertung, Regeln für einen verantwortlichen Einsatz, Projektsteuerung und Umsetzungserfahrung ein. Während des Projekts wird Ihr Team gezielt befähigt.
Weitere Beratungsthemen
Vertiefen Sie Ihr KI-Vorhaben.
Wählen Sie die passende Zielgruppe, Technologie oder Branche. Wenn das Vorhaben zusätzlich Prozesse, Projekte, Veränderung oder Architektur betrifft, führen die angrenzenden Beratungsfelder weiter.
KI-Beratung nach Bedarf
Zielgruppe
KI-Beratung Mittelstand
→ Ansehen
Zielgruppe
KI-Beratung für Unternehmen
→ Ansehen
Thema
Generative KI
→ Ansehen
Microsoft
KI in Microsoft 365
→ Ansehen
Microsoft
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→ Ansehen
Branche
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Thema
KI-Chatbots
→ Ansehen
Thema
Daten & KI
→ Ansehen
Nächster Schritt
KI-Vorhaben › sinnvoll starten.
Der erste Schritt ist ein Erstgespräch von 30 bis 45 Minuten. Wir klären Anwendungsfall, Datenlage, Verantwortlichkeiten, Risiken und den möglichen Weg in den Betrieb. Danach lässt sich einschätzen, ob eine kurze Prüfung des Anwendungsfalls, Pilotversion oder ein breiteres KI-Vorhaben sinnvoll ist.
Erstgespräch anfragen →Praxischeck vor dem KI-Programmstart
Welche Fragen klären wir vor Projektbeginn?
Ein KI-Projekt lohnt sich erst, wenn Nutzen, Daten, Risiko, Qualität, Einführung und Betrieb zusammenpassen. Deshalb prüfen wir diese Punkte, bevor Budget und Kapazitäten in die breite Umsetzung fließen.
Wer verantwortet den KI-Einsatz?
Wir klären Sponsor, Produktverantwortliche, Fachbereich, IT, Datenschutz, Betrieb und Freigabewege, bevor produktive Nutzung geplant wird.
Welche Daten dürfen genutzt werden?
Datenquellen, Zugriffsrechte, Schutzbedarf, Qualität und Prozessbezug werden geprüft, bevor eine Pilotversion entwickelt wird.
Wie wird Qualität gemessen?
Wir definieren Testkriterien, Fehlerbilder, Nutzerfeedback, Freigaben und menschliche Kontrolle, damit Ergebnisse überprüfbar bleiben.
Wie bleibt der Betrieb stabil?
Laufende Überwachung, Unterstützung, Kostenkontrolle, Umgang mit Vorfällen, Schulung und Verbesserungen werden vor der Einführung geplant.
Wer wir sind.
Prozesse, Architektur, Change.
Johannes Reusch und Hans-Helmut "Hannes" Scheel führen CEx gemeinsam. Beide begleiten Mandate mit ihrem Team persönlich. Senior- und Executive-Erfahrung für Ihr Projekt von Anfang bis Ende.
- Branchenübergreifend · vom Mittelstand bis zum Konzern
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- DACH-weit tätig