KI-Beratung · Generative KI

Generative KI produktiv und verlässlich einsetzen

Generative KI erzeugt Texte, Antworten und Auswertungen, die flüssig formuliert und trotzdem sachlich falsch sein können. Wir bringen generative KI an die Stellen, an denen sie messbar Zeit spart: mit geprüften Anwendungsfällen, Ihrer eigenen Wissensbasis als Faktenquelle, gemessener Qualität und Freigabe durch Ihre Mitarbeitenden. Datenschutzkonform, im Betrieb verankert.

Lassen Sie uns sprechen

Ein kurzer Überblick reicht. Wir melden uns werktags innerhalb von 24 Stunden.

Zweck: Antwort auf Ihre Anfrage (Rechtsgrundlage Art. 6 Abs. 1 lit. b DSGVO). Löschung nach Abschluss der Anfrage oder Widerruf. Ihre Angaben dienen allein der Anfragebearbeitung und verbleiben bei uns. Details: Datenschutzerklärung.

Warum generative KI in der Demo stecken bleibt

Beeindruckende Demos, aber unklarer Nutzen fürs Geschäft

Generative KI ist Software, die auf eine Anweisung hin neue Inhalte erzeugt — Texte, Bilder, Programmcode oder Auswertungen. Solche Werkzeuge sind in fast jedem Unternehmen angekommen, meist ungeordnet. Drei Muster sehen wir immer wieder, und jedes kostet Geld oder Vertrauen.

01

Glänzende Demo, offener Anwendungsfall

Das Modell schreibt im Test überzeugende E-Mails — aber niemand hat definiert, in welchem Prozess, mit welchen Daten und mit welchem messbaren Nutzen es arbeiten soll. So bleibt der Einsatz ein Aufwand mit unklarem Ertrag, und die Frage nach dem Geschäftswert bleibt unbeantwortet.

02

Halluzinationen untergraben Vertrauen

Erfundene Fakten, veraltete Aussagen, falsche Quellen: Erst mit eigener Wissensbasis als Datengrundlage und festen Prüfschritten liefert generative KI belastbare Ergebnisse. Ein einziger peinlicher Fehler vor Kunden — und das Team traut dem Werkzeug lange nicht mehr.

03

Vertrauliche Daten gelangen in öffentliche KI-Dienste

Mitarbeitende kopieren Verträge, Kundendaten oder Kalkulationen in öffentlich zugängliche KI-Dienste, weil es schnell hilft. Datenschutz und Rechtssicherheit sind ungeklärt, Verantwortung trägt offiziell niemand — bis ein Datenschutzvorfall die Klärung erzwingt.

Der Weg heraus ist Ordnung: ausgewählte Anwendungsfälle mit messbarem Nutzen, das Modell verbunden mit Ihrem eigenen Wissen, Qualität, die gemessen wird, und Menschen, die jedes wichtige Ergebnis kontrollieren. Genau das bauen wir mit Ihnen — Schritt für Schritt bis in den Betrieb.
Mitarbeiter nutzt eine generative KI-Anwendung am Laptop
Unsere Leistungen

Vom Sprachmodell zur verlässlichen Arbeitshilfe

Vier Leistungsbausteine, die generative KI vom Experiment in den Alltag bringen — einzeln buchbar, zusammen ein geschlossener Pfad mit klarer Verantwortung.

01

Anwendungsfall-Wahl für generative KI

Wir identifizieren die Stellen, an denen Texterzeugung, Zusammenfassung oder Recherche wirklich Zeit spart — und rechnen jeden Kandidaten gegen Nutzen, Datenlage und Risiko. Nicht jede Textaufgabe gehört an ein Modell; wir sagen auch das.

02

Ihre Wissensbasis als Fundament

Antworten werden verlässlich, wenn das Modell aus Ihren geprüften Unterlagen schöpft, begrenzt auf diese vertrauenswürdige Quelle. Wir strukturieren Ihre Dokumente und verbinden sie mit dem Modell — inklusive Zugriffskontrolle und sauberer Quellenangabe je Antwort.

03

Qualitätssicherung gegen Halluzination

Prüfregeln, Stichproben, Vergleichsmessungen und klare Grenzen: Wir definieren je Anwendungsfall, wie Qualität gemessen wird, welche Fehlerquote tragbar ist und wann ein Mensch zwingend prüft — bevor irgendetwas produktiv geht.

04

Betrieb, Datenschutz & Schulung

Vom Vertrag mit dem Modell-Anbieter über DSGVO-konforme Datenwege bis zur Schulung der Teams: Wir verankern den Einsatz so, dass er rechtlich sauber, im Monitoring sichtbar und von Ihren Leuten selbst getragen ist.

Unser Vorgehen

Von der ersten Idee zur verlässlichen Routine

Jede Etappe liefert ein eigenes, brauchbares Ergebnis — und Sie entscheiden jeweils, ob die nächste folgt. So bleibt das Risiko klein und der Fortschritt sichtbar.

Phase 01

Einsatzfelder sichten

Wo entstehen bei Ihnen Texte, Antworten und Auswertungen mit hohem Zeitaufwand? Wir kartieren die Kandidaten und bewerten Nutzen, Datenlage und Risiko je Fall.

Ergebnis: bewertete Liste generativer Anwendungsfälle
Phase 02

Pilotfall schärfen

Für den stärksten Kandidaten definieren wir Eingaben, gewünschte Ausgaben, Qualitätsmaßstab und Prüfweg — und welche Wissensquellen das Modell nutzen darf.

Ergebnis: präziser Zuschnitt mit Qualitätslatte
Phase 03

Wissensbasis anbinden

Ihre relevanten Dokumente werden aufbereitet und angebunden; Zugriffsrechte und Datenschutz sind geklärt, bevor der erste produktive Text entsteht.

Ergebnis: Modell antwortet aus geprüftem Wissen
Phase 04

Pilot mit Messung

Echte Aufgaben, echte Nutzer, gemessene Qualität: Der Pilot zeigt schwarz auf weiß, wie viel Zeit gespart wird und wo Menschen eingreifen müssen.

Ergebnis: belegter Nutzen und belastbare Fehlerquote
Phase 05

Routine & Übergabe

Monitoring, Eskalationswege, Schulung und Verantwortliche stehen; das Team arbeitet selbstständig mit dem Werkzeug und erweitert es kontrolliert.

Ergebnis: generative KI als verlässlicher Teil des Betriebs
Konkrete Anwendungsfelder

Wo generative KI im Alltag zuerst Zeit zurückgibt

Vier Felder, in denen sich der Einsatz am häufigsten rechnet — vorausgesetzt, Wissensbasis, Qualitätsmessung und Kontrolle stimmen. Genau diese Voraussetzungen schaffen wir.

Wissen

Antworten aus eigenen Unterlagen

Handbücher, Verträge, Projektdokumentation: Mitarbeitende fragen in normaler Sprache und erhalten belegte Antworten mit Quellenverweis in Sekunden, direkt aus den relevanten Ordnerstrukturen.

Entwurf

Erstfassungen für Texte aller Art

Angebote, Berichte, Stellenausschreibungen, Korrespondenz: Das Modell liefert strukturierte Entwürfe aus Ihren Vorlagen, der Mensch verfeinert und verantwortet das Ergebnis. Der Gewinn liegt in der eingesparten Zeit für die Rohfassung; die fachliche Endredaktion bleibt beim Menschen.

Verdichtung

Zusammenfassen & Auswerten

Lange Protokolle, Ausschreibungen oder Posteingänge werden zu prägnanten Übersichten mit den entscheidenden Punkten — inklusive Verweis auf die Originalstelle, damit jede Aussage in Sekunden überprüfbar bleibt.

Mehrsprachigkeit

Übersetzen im Unternehmenston

Dokumente und Antworten in mehreren Sprachen, konsistent mit Ihrer Terminologie — mit Prüfschleife für alles, was rechtlich oder kommerziell bindend ist.

Regeln und Bausteine

Die Bausteine hinter verlässlicher generativer KI

Hinter einem guten Einsatz stecken wenige, klar benennbare Bausteine — wir erklären sie so, dass Ihr Team mitreden kann, und setzen sie pragmatisch ein.

Eigene Wissensbasis als Faktenquelle

Das Modell zieht seine Fakten aus Ihren geprüften Quellen; was dort fehlt, wird klar als unbekannt gekennzeichnet. Das ist die wichtigste einzelne Maßnahme gegen Halluzinationen.

Prompt- und Vorlagen-Standards

Gute Eingaben sind erlernbares Handwerk: Wir hinterlegen geprüfte Vorlagen je Aufgabe, damit gleichbleibende Qualität unabhängig vom Talent des Einzelnen entsteht.

Mensch-in-der-Schleife

Je Anwendungsfall ist definiert, welche Ergebnisse automatisch laufen dürfen und wo ein Mensch freigibt — abgestuft nach Risiko und Außenwirkung.

DSGVO & Anbieter-Verträge

Welche Daten dürfen zu welchem Anbieter, was wird gespeichert, wie wird gelöscht? Orientierung geben u. a. BfDI und BSI — wir übersetzen es in Ihre Verträge und Einstellungen.

EU AI Act im Blick

Transparenzpflichten und Risikoeinstufung gelten auch für generative Anwendungen; wir dokumentieren die Einordnung je Fall von Anfang an.

Jeder dieser Bausteine ist konkretes Handwerk — zusammen entscheiden sie darüber, ob generative KI ein verlässliches Werkzeug wird oder eine Quelle für Fehler und Datenschutzrisiken. Wir setzen sie in der Reihenfolge ein, die Ihr Fall verlangt, und dokumentieren jede Entscheidung nachvollziehbar.
Branchenübergreifend

Generative KI funktioniert mit Ihren Werkzeugen

Ob Microsoft-Umgebung, eigenes Dokumentenmanagement oder gewachsene Ablagen: Der Einsatz fügt sich in Ihre Landschaft — und respektiert Ihre Kapazitäten.

Was uns unterscheidet

Gründe, generative KI gemeinsam mit uns einzuführen

Der Unterschied zwischen Begeisterung und Betrieb liegt in Details, die wir ernst nehmen.

A

Qualität wird gemessen und belegt

Vor dem Start steht die Messlatte: Korrektheit, Quellentreue, Zeitersparnis. Der Pilot liefert Zahlen — und erst belastbare Zahlen rechtfertigen den Ausbau.

B

Sicherheitsregeln, die im Alltag benutzbar sind

Regeln, die schützen und trotzdem benutzbar bleiben: erlaubte Wege sind bequem, riskante Wege technisch verschlossen. Mitarbeitende greifen seltener zu privaten Diensten, weil der freigegebene Weg der schnellere ist.

C

Unabhängige Anbieterwahl

Wir bleiben anbieterneutral und frei von Plattform-Interessen. Empfohlen wird, was Ihr Fall braucht — begründet, vergleichbar, mit offenem Kostenbild.

Wie wir arbeiten

Arbeitsprinzipien, an denen Sie uns messen können

Diese drei Prinzipien gelten in jedem Mandat — vom ersten Workshop bis zur Übergabe.

1

Belegte Antworten

Wo das Modell aus Ihrer Wissensbasis antwortet, gehört die Quelle zur Antwort. Was sich nicht belegen lässt, wird als Einschätzung gekennzeichnet — auch in unserer eigenen Beratung.

2

Kleine Schritte, echte Ergebnisse

Jede Etappe endet mit etwas Benutzbarem: einer bewerteten Liste, einem messenden Pilot, einer geschulten Mannschaft. Bei uns folgt auf jedes Konzeptpapier ein konkreter Folgeschritt — jeder Termin endet mit einem nächsten Schritt, der einen Namen und ein Datum trägt.

3

Übergabe als Ziel

Dokumentation, Vorlagen und Verantwortlichkeiten sind so aufgebaut, dass Ihr Team in Eigenregie weiterarbeiten kann. Daran lassen wir uns am Ende messen.

Häufig gestellte Fragen

Welche Fragen hören wir häufiger?

Antworten auf das, was Entscheider zuerst wissen wollen.

Wo fangen wir mit generativer KI sinnvoll an?
Bei den Texten und Antworten, die heute am meisten Zeit kosten: wiederkehrende Entwürfe, Suchen in Unterlagen, Zusammenfassungen. Ein kompakter Check zeigt, welcher Anwendungsfall Nutzen, Datenlage und geringes Risiko vereint — dort starten wir bewusst zuerst. Aufwändigere Anwendungsfälle folgen später, wenn Qualität und Vertrauen im Alltag belegt sind.
Wie verhindern Sie, dass das Modell Dinge erfindet?
Durch die Kombination aus eigener Wissensbasis, klaren Vorlagen, gemessener Qualität und Prüfschritten durch Menschen. Halluzinationen lassen sich auf ein bekanntes, kontrolliertes Maß senken und transparent ausweisen. Je enger die Wissensbasis und je klarer die Vorlage, desto seltener gerät das Modell überhaupt ins Erfinden.
Warum scheitern generative KI-Projekte so oft?
Die üblichen Muster: Technologie vor dem konkreten Anwendungsfall, fragmentierte Datengrundlage hinter den Antworten, Piloten mit offenem Weg in den Betrieb, ungeklärte Verantwortung für Qualität, Recht und Risiko. Unser Vorgehen ist exakt gegen diese vier Klippen gebaut.
Brauchen wir vorher eine Datenstrategie?
Für den Start genügt es, die Wissensquellen des ersten Anwendungsfalls zu ordnen: Welche Dokumente gelten, wer darf was sehen, was ist veraltet. Dieses kleine Regelwerk wächst mit jedem weiteren Fall — eine große Strategie vorab verzögert nur.
Welche Daten dürfen in welches Werkzeug?
Das regeln wir vor dem ersten produktiven Einsatz: Datenklassen, erlaubte Anbieter, Vertragslage, Speicher- und Löschverhalten. Mitarbeitende bekommen eine einfache Ampel in Alltagssprache — und einen freigegebenen Weg, der bequemer ist als der Griff zu privaten Diensten.
Ersetzt generative KI unsere Mitarbeitenden?
Sie verschiebt Arbeit: weg vom Erstellen von Rohfassungen, hin zu Prüfen, Verfeinern, Entscheiden. Teams, die das Werkzeug beherrschen, schaffen mehr — die Letztverantwortung und der Mensch in der Kontrolle bleiben fester Bestandteil jeder Architektur, die wir bauen.
Was kostet generative KI Beratung?
Drei Treiber bestimmen den Aufwand: Zustand der Wissensquellen, Zahl und Tiefe der Anwendungsfälle, gewünschte Begleitung bis in den Betrieb. Jede Etappe ist einzeln beauftragbar; eine konkrete Spanne nennen wir im kostenlosen Erstgespräch nach kurzem Blick auf Ihre Lage.
Wie lange dauert es bis zum ersten Nutzen?
Kurz, wenn der Zuschnitt stimmt: Die Sichtung der Einsatzfelder ist eine kompakte Etappe, der erste messende Pilot folgt direkt danach. Tempo entsteht durch kleine, saubere Schritte in fokussierter Reihenfolge.
Wie kommt der Pilot in den dauerhaften Betrieb?
Der Betrieb ist von Etappe eins an Designkriterium: Monitoring, Eskalation an Menschen, Verantwortliche und Schulung entstehen im Pilot mit. Die Übergabe ist ein eigener Schritt mit Abschluss-Kriterien — danach gehört das Werkzeug vollständig Ihrem Team.
Welche Anwendungsfälle lohnen sich wirklich?
Hohes Textvolumen, klare Vorlagen, geprüftes Wissen dahinter: Antworten aus eigenen Unterlagen, Erstentwürfe, Zusammenfassungen, mehrsprachige Fassungen. Exotischere Ideen rechnen wir gern — aber erst, wenn die Basis läuft und das Team dem Werkzeug vertraut. Diese Reihenfolge schützt das Budget und — wichtiger — die Glaubwürdigkeit des ganzen Vorhabens im Haus.
Was ist mit Urheberrecht und vertraulichen Kundendaten?
Beides gehört in die Regeln vor dem Start: vertrauliche Daten bleiben in geprüften Diensten, klare Anbieter-Verträge, gekennzeichnete KI-Mitwirkung dort, wo es geboten ist. Wir dokumentieren die Entscheidungen so, dass sie auch einer Prüfung standhalten.
Wie messen wir Zeitersparnis und Qualität konkret?
Mit einem einfachen Vorher-Nachher-Vergleich am echten Arbeitsvolumen: Dauer je Vorgang, Korrekturen je Entwurf, Quellentreue der Antworten. Die Messung läuft im Pilot mit, kostet kaum Aufwand und liefert die Zahlen, mit denen sich der Ausbau intern begründen oder der Abbruch entscheiden lässt.
Welche Rolle spielen unsere Führungskräfte bei der Einführung?
Eine doppelte: Sie geben die Regeln vor und sie nutzen das Werkzeug sichtbar selbst. Teams übernehmen Verhalten schneller als Richtlinien — deshalb gehören Führungskräfte in die erste Schulungsrunde, mit eigenen Anwendungsfällen an echten Beispielen.
Strategie oder einfach loslegen — was ist richtig?
Beides in kleiner Dosis: genug Ordnung, um Risiken zu kennen und Prioritäten zu setzen — und schnell ein messender Pilot, der die Diskussion mit belegten Zahlen stützt. Monatelange Strategiephasen vor dem ersten produktiven Fall binden Budget und verzögern den ersten messbaren Nutzen. Unsere Empfehlung daher: erst der kleine belegte Fall, dann die Regeln für die nächsten — so finanziert der belegte Nutzen die weiteren Schritte.
Nächster Schritt

Machen Sie generative KI zur verlässlichen Arbeitshilfe.

Der erste Schritt ist ein Erstgespräch von 30–45 Minuten. Wir klären Ihre Ausgangslage, die wichtigsten Engpässe und ob CEx der richtige Partner ist. Wenn nicht, verweisen wir auf jemanden, der besser passt.

Erstgespräch anfragen
Praxischeck für generative KI

Welche Fragen klären wir vor Projektbeginn?

Generative KI kann Wissen schneller nutzbar machen, Texte vorbereiten und Recherche beschleunigen. Tragfähig wird sie erst, wenn Quellen, Qualität, Freigaben und Grenzen klar geregelt sind.

Welche Aufgabe soll generative KI übernehmen?

Wir definieren konkrete Anwendungsfälle wie Suche, Zusammenfassung, Entwurf oder Assistenz und vermeiden offene Experimente ohne Nutzenziel.

Welche Quellen darf die Lösung nutzen?

Wir prüfen Dokumente, Datenzugriffe und Aktualität, damit Antworten nachvollziehbar und prüfbar bleiben.

Wie werden Ergebnisse kontrolliert?

Wir legen fest, wer prüft, freigibt und korrigiert. Gerade bei Texten und Wissen bleibt menschliche Verantwortung zentral.

Wo liegen Risiken und Grenzen?

Wir betrachten Datenschutz, Urheberrecht, Vertraulichkeit und Halluzinationen von Anfang an und bauen passende Leitplanken ein.

Im Ergebnis entsteht kein offenes Experiment, sondern ein klar abgegrenztes Arbeitswerkzeug. Es beantwortet definierte Fragen, nutzt freigegebene Quellen und zeigt, wann ein Mensch prüfen oder übernehmen muss. Genau diese Begrenzung macht den Einsatz im Unternehmen belastbar: Teams wissen, wofür das Werkzeug gedacht ist, welche Quellen gelten und welche Entscheidungen weiterhin bei ihnen liegen.

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.

Johannes Reusch, Gründer von CEx
Johannes ReuschGründer
Hans-Helmut Scheel, Gründer von CEx
Hans-Helmut "Hannes" ScheelGründer
  • Branchenübergreifend · vom Mittelstand bis zum Konzern
  • Strukturiertes Vorgehen · nachvollziehbar und dokumentiert
  • DACH-weit tätig
Erstgespräch — 30 Minuten, kostenlos

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