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Themenfeld · KI

KI Beratung für Industrie und Mittelstand.

Nicht ein weiteres Pilotprojekt. Sondern KI als Prozessvorteil – mit klaren Hypothesen, sauberen Daten und EU-AI-Act-konformer Architektur.

Worum es geht

KI ist im industriellen Mittelstand kein Mangel an Tools, sondern ein Mangel an Anwendungsfokus. Es gibt heute mehr nutzbare Modelle, APIs und Frameworks, als ein Unternehmen sinnvoll evaluieren kann. Die Engpässe liegen woanders: in der Definition guter Anwendungsfälle, in der Datenqualität, in der Verantwortlichkeit für den produktiven Betrieb.

Beratung in diesem Feld bedeutet, Anwendungsfälle scharf zu schneiden, sauber zu priorisieren und so umzusetzen, dass sie den Übergang vom Prototyp in den Produktivbetrieb tatsächlich überleben. Mit klaren Verantwortlichkeiten, mit dokumentierten Annahmen und mit einer Architektur, die EU-AI-Act und DSGVO standhält.

Im Kern geht es darum, dass KI in einem Unternehmen Arbeit übernimmt, die heute zu langsam, zu teuer oder zu fehleranfällig erledigt wird – nicht darum, dass KI vorgezeigt wird.

Typische Situationen

  • Vertrieb und Einkauf verbringen viel Zeit mit Recherche, Erst-Qualifizierung oder Ausschreibungen, die strukturell automatisierbar wären.
  • Rechnungen, Datenblätter, technische Dokumente oder Lieferantenfragebögen werden manuell erfasst und in Systeme übertragen.
  • Es gibt erste KI-Pilotprojekte, die nicht in den produktiven Betrieb gekommen sind – und niemand weiß genau, warum.
  • Die Geschäftsführung will KI strategisch einordnen, ohne sich auf Buzzwords oder Technik-Folien zu verlassen.
  • Datenschutz, EU-AI-Act und Compliance erzeugen Unsicherheit, die produktive Anwendungen blockiert.

Mein Beitrag

Ich baue selbst KI-Workflows. Nicht zur Demonstration, sondern weil ich sie in eigener Beratungsarbeit nutze. Daraus weiß ich, was technisch tatsächlich trägt, was nur in Demos funktioniert und was an Schnittstellen, Berechtigungen und Datenqualität scheitert.

In Mandaten arbeite ich mit Geschäftsführung, IT und Fachbereich gleichzeitig. Ich übersetze zwischen den Welten, schreibe keine Konzepte, die niemand bestellen oder betreiben kann, und sage offen, wenn eine Idee auf dem aktuellen Datenstand nicht trägt.

Wo Anwendungen entstehen, achte ich auf saubere Architektur: nachvollziehbare Modellwahl, kontrollierte Datenflüsse, definierte Eskalationen. KI ist keine Magie, sondern ein Werkzeug mit Wartungsbedarf.

Ergebnis

Sie erhalten eine priorisierte Liste belastbarer Anwendungsfälle, eine Bewertung Ihrer Daten- und Prozesssituation und eine Architektur, die in Produktion gehen kann.

Wenn Sie es wollen, begleite ich die Umsetzung der ersten Anwendungen, bis sie eigenständig betrieben werden – inklusive Übergabe an Ihre IT oder einen Dienstleister Ihres Vertrauens.

Ablauf

  1. 01

    Erstgespräch

    Sie skizzieren, wo Sie heute Reibung sehen. Ich ordne ein, ob KI dort wirklich der richtige Hebel ist – und wo eher nicht.

  2. 02

    Use-Case-Schärfung

    Strukturierte Aufnahme möglicher Anwendungen, Bewertung nach Wirkung, Aufwand, Datenlage und regulatorischem Rahmen.

  3. 03

    Architektur und Pilot

    Definition von Datenflüssen, Modellwahl, Verantwortlichkeiten und Erfolgsmaß. Pilot in einem überschaubaren Ausschnitt.

  4. 04

    Übergang in den Betrieb

    Skalierung des Anwendungsfalls, Übergabe an Ihre Organisation, Monitoring und Weiterentwicklung.

Rohstoffrisiko-Check

30 Minuten. Ein konkreter Hebel. Kein Vertrieb.

In 30 Minuten prüfen wir, ob in Ihrem Materialeinsatz, Einkauf, Recyclingansatz oder Produktdesign ein wirtschaftlicher Kreislaufwirtschafts-Hebel liegt.

Weiterdenken