KI-Beratung für KMU • Ramp-up statt Buzzwords

Künstliche Intelligenz – verständlich starten, sinnvoll umsetzen

Wir helfen Unternehmen, Berührungsängste abzubauen, realistische Use-Cases zu finden und erste Pilotprojekte umzusetzen – mit Blick auf Wirtschaftlichkeit, IT-Security und DSGVO.

✔ Einstieg ohne Großprojekt ✔ Klarer Use-Case & Business Value ✔ KI-Sandbox statt Risiko-Experiment
Typisches KMU-Problem: „Wir wollen KI nutzen – aber wir wissen nicht, wo wir anfangen sollen.“
Unser Ansatz: Erst Klarheit & Nutzen, dann kleiner Pilot, dann skalieren – statt teurer Experimente.
Orientierung
Was ist sinnvoll, was nicht? Welche Tools passen zu Ihrem Betrieb?
Use-Case-Fokus
Wir priorisieren nach Business Value, Aufwand und Risiko.
Sicher & DSGVO-konform
Daten, Rollen, Zugriff, Logging und Compliance von Anfang an.

Sichere KI-Sandbox & Governance

Innovation ermöglichen – ohne Risiko für Produktivsysteme oder sensible Daten.

Kontrollierte Testumgebung

  • Isolierte KI-Testumgebung (On-Prem oder separierte Cloud)
  • Klare Rollen- und Zugriffskonzepte
  • Logging & Monitoring aller KI-Interaktionen
  • Keine Beeinträchtigung von Produktivsystemen

Technologieoffene Bewertung

  • Evaluierung von Open-Source-Lösungen (z. B. OpenClaw, lokale LLMs)
  • Vergleich Cloud vs. On-Prem KI-Architektur
  • Datenhoheit & DSGVO-Bewertung
  • Governance-Regeln für sicheren Rollout
Viele Unternehmen möchten KI ausprobieren – haben aber berechtigte Sorge, dass Daten kompromittiert werden oder unkontrollierter Wildwuchs entsteht.

Wir schaffen einen strukturierten „Spielkasten“ für Innovation: klar abgegrenzt, sicher, dokumentiert – und mit einem definierten Übergang in den produktiven Betrieb.

Unsere KI-Angebote

Beratung und Ramp-up – modular, pragmatisch, auf KMU zugeschnitten.

Viele Unternehmen starten erfolgreich mit einem KI-Ramp-up Workshop und definieren danach 1–2 Pilot-Use-Cases.

KI-Ramp-up Workshop

  • Grundlagen, Chancen & Grenzen (ohne Hype)
  • Tool-Überblick (z. B. M365 Copilot, Chatbots, Automatisierung)
  • Erste Ideen: Wo bringt KI bei Ihnen wirklich Nutzen?

Use-Case & Business-Value Analyse

  • Use-Cases sammeln & priorisieren (Value / Aufwand / Risiko)
  • Datenlage & Machbarkeit bewerten
  • Roadmap: Quick Wins → Pilot → Skalierung

Pilotprojekt-Begleitung

  • Konzept, Architektur & Tool-Auswahl
  • Security/DSGVO-Check (Rollen, Zugriff, Logging)
  • Messbare Ziele: Zeitersparnis, Qualität, Durchlaufzeit

Unser Vorgehen

Ein klarer, risikoarmer Weg von „KI klingt spannend“ zu „KI liefert messbaren Nutzen“.

1) Klarheit

  • Ziele & Pain Points verstehen
  • Daten, Prozesse, Tool-Landschaft
  • Compliance- & Risiko-Check

2) Use-Case auswählen

  • Priorisierung: Value / Aufwand / Risiko
  • Messgrößen definieren (KPIs)
  • Architektur & Betriebsmodell skizzieren

3) Pilot & Skalierung

  • Pilot umsetzen & validieren
  • Governance, Security, Rollen, Logging
  • Rollout-Plan & Enablement

Typische KI-Use-Cases im Mittelstand

Praxisbeispiele, die häufig schnell Wirkung zeigen – ohne „KI-Großprojekt“.

Wissenssuche & Dokumente

  • Interne Suche über PDFs, Richtlinien, Anleitungen
  • Zusammenfassungen & Q&A für Mitarbeitende
  • Freigabe- und Rollenmodell inkl. Protokollierung

Kundenservice & Support

  • Antwortvorschläge, Ticket-Triage, Vorqualifizierung
  • Chatbot als Assistenz (nicht als Blackbox)
  • Qualität durch Quellen & Regeln absichern

Prozessautomatisierung

  • E-Mail/Backoffice: Extraktion & Klassifizierung
  • Dokumente: Angebote, Rechnungen, Lieferscheine
  • Workflows + Freigaben + Audit-Trail
Wichtig: Bei KI geht es selten darum, „ein Modell zu bauen“. Häufig ist der größte Hebel: Prozesse sauber definieren, Daten zugänglich machen, Security/DSGVO klären und dann mit einem kleinen Pilot starten.

FAQ – Häufige Fragen

Typische Fragen, die wir im Ramp-up mit Unternehmen klären.

Benötigen wir viele Daten, um KI zu nutzen?

Nicht unbedingt. Viele Use-Cases starten mit vorhandenen Dokumenten, Prozessdaten oder Wissensquellen – wichtig sind Struktur, Zugriffskonzepte und klare Ziele.

Ist KI mit DSGVO vereinbar?

Ja – wenn Datenflüsse, Rollen, Zugriff, Logging und Auftragsverarbeitung sauber geklärt sind. Wir berücksichtigen DSGVO und Security von Anfang an.

Was ist ein sinnvoller erster Schritt?

Ein kurzer Ramp-up Workshop plus Use-Case-Priorisierung. Danach 1 Pilot, der messbar Nutzen zeigt (Zeit, Qualität, Durchlaufzeit).

Interessiert uns eher M365 Copilot oder eine eigene Lösung?

Das hängt von Anforderungen, Datenquellen und Governance ab. Oft ist Copilot der schnellste Einstieg – bei speziellen Prozessen lohnt sich eine gezielte Lösung.