Nicht jede KI löst jedes Problem
Sechs Technologien, sechs verschiedene Einsatzgebiete. Welche passt zu Ihrem Problem?
Sprachmodelle (LLMs)
ChatGPT, Claude, lokale Modelle
Für: Texte verfassen, Daten extrahieren, Fragen beantworten, Dokumente zusammenfassen
Nicht für: Echtzeitdaten, präzise Zahlen, strukturierte DB-Abfragen
KI-Agenten
Autonome Prozesse die Werkzeuge nutzen
Für: Workflows automatisieren, E-Mails bearbeiten, Recherche, mehrstufige Aufgaben
Nicht für: Einfache Regeln die auch ohne KI gehen
Computer Vision / OCR
Bilderkennung, Dokumentenlesung
Für: Rechnungen lesen, Qualitätskontrolle, Barcode-Scanning, Formulare erfassen
Nicht für: Aufgaben wo strukturierte Daten schon vorhanden sind
Predictive Analytics / ML
Klassische Machine-Learning-Modelle
Für: Nachfrageprognosen, Churn-Erkennung, Preisoptimierung, Anomalieerkennung
Nicht für: Aufgaben mit weniger als ~1.000 historischen Datenpunkten
RAG (Retrieval-Augmented Generation)
LLM + eigene Dokumente
Für: Interne Wissensdatenbanken, Support-Bots, Produktdokumentation
Nicht für: Allgemeinwissen das schon im Modell ist
NLP & Klassifikation
Stimmungsanalyse, Kategorisierung, Named Entity Recognition
Für: Tickets sortieren, Bewertungen auswerten, E-Mails klassifizieren
Wo Sie anfangen sollten
KI-Einstieg nach Unternehmensgröße — konkrete Empfehlungen, kein One-size-fits-all.
Einstieg mit LLM-Assistenz
Kosten
Ab 20 €/Monat SaaS
Zeitaufwand
1–2 Wochen Einrichtung
Quick Wins
E-Mail-Templates, Angebotsentwürfe, Meeting-Zusammenfassungen
Für kleine Teams ist der einfachste Einstieg die direkte LLM-Assistenz: Angebote schneller schreiben, E-Mails strukturieren, Content produzieren. Kein Entwicklungsaufwand, sofort produktiv.
Automatisierung wiederkehrender Prozesse
Einstieg
1–2 Kernprozesse automatisieren
Entwicklungsaufwand
4–8 Wochen
ROI-Ziel
5+ Stunden/Woche einsparen
Ab 10 Mitarbeitern lohnen sich erste echte Automatisierungen: Rechnungseingang verarbeiten, Lead-Qualifizierung, E-Mail-Routing. Ein gut gewählter Prozess amortisiert die Entwicklung in wenigen Monaten.
Systemintegration: CRM, ERP, DMS mit KI verbinden
Einstieg
Datenaudit + Pilot in einem Bereich
Entwicklungsaufwand
6–16 Wochen
Schwerpunkte
Predictive Analytics für Vertrieb und Lager
In dieser Größe existieren ausreichend Daten für ML-Modelle. Vertriebsprognosen, Lageroptimierung, intelligente Systemanbindungen — der Hebel ist groß, wenn die Datenqualität stimmt. Deshalb beginnen wir mit einem Datenaudit.
Unternehmensweite KI-Strategie
Einstieg
KI-Readiness-Assessment
Roadmap
2–4 Wochen, Umsetzung gestaffelt
Schwerpunkte
Governance, DSGVO, lokale Modelle
Ab 200 Mitarbeitern braucht KI eine strategische Grundlage: welche Prozesse, welche Systeme, welche Daten. Governance und DSGVO-Konformität werden zum kritischen Faktor. Lokale Modelle für sensible Daten sind oft Pflicht, nicht Option.
KI-Hype vs. KI-Realität
Was Sie überall hören — und was wirklich stimmt.
Vom Gespräch zum ersten Quick Win
Wie ein KI-Einstieg aussieht — Schritt für Schritt.
KI-Readiness-Check Tag 1–2
Welche Prozesse, welche Daten, welche Systeme — wo steckt der größte Hebel. Ergebnis: priorisierte Liste mit 3 Einstiegspunkten.
Pilot-Auswahl & Konzept Woche 1
Den einen Prozess wählen, der in 4 Wochen messbar verbessert werden kann. Kein Big-Bang, kein Multi-Jahres-Plan.
Aufbau & Test Woche 2–4
Lösung entwickeln, mit echten Daten testen, Ergebnis messen. Sie sehen den Output bevor live geschaltet wird.
Live & Ausweitung Woche 5+
Erster Erfolg skalieren. Zweiten Prozess angehen. Iterativ, nicht revolutionär.
Über Mich
Kein KI-Evangelist — ein Umsetzer
Ich verkaufe keine KI-Strategie-Workshops. Ich baue Systeme, die danach laufen. Wenn nach unserem ersten Gespräch klar ist, dass KI für Ihr Problem der falsche Ansatz ist, sage ich das. Keine Projekte um der Projekte willen.
Kostenloses KI-OrientierungsgesprächHäufige Fragen
Brauchen wir für KI große Datenmengen?
Für LLMs und RAG nein — da reichen Ihre Dokumente. Für ML-Vorhersagemodelle ja: typisch ab 1.000–10.000 historischen Datenpunkten. Ich analysiere im ersten Gespräch, ob Ihre Datenbasis ausreicht.
Was kostet ein KI-Pilotprojekt?
Abhängig vom Scope. Einfache Automatisierung mit LLM: ab 2.000 €. Komplexere Systemintegration: 8.000–25.000 €. Nach dem Gespräch erstelle ich ein konkretes Angebot.
Können wir ChatGPT einfach intern einsetzen?
Ja, aber mit Einschränkungen: Datenschutz, keine Anbindung an Ihre Systeme, generische Antworten ohne Ihr Firmenwissen. Für professionellen Einsatz brauchen Sie eigene Implementierung oder Enterprise-Lizenzen.
Lokale KI oder Cloud?
Cloud ist einfacher und günstiger für den Einstieg. Lokal ist nötig wenn Datenschutz oder Offline-Fähigkeit gefordert sind. Hybridlösungen sind möglich. Ich berate nach Ihrem Fall.
Was wenn die KI Fehler macht?
Jede KI-Lösung braucht Monitoring und definierte Fallbacks. Ich baue Qualitätssicherung von Anfang an ein: Confidence-Scores, Human-in-the-Loop für kritische Entscheidungen, Alert-Systeme.
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