Unser Vorgehen
Entwicklung individueller AI Solutions
Viele AI Projekte scheitern nicht an der Technologie, sondern an fehlendem Problemverständnis, unklarem Design und mangelhafter Umsetzung. Wir trennen diese Phasen bewusst, weil jede andere Kompetenzen, andere Gesprächspartner und andere Entscheidungen erfordert.
Das Problem
TrotzhoherErwartungenbleibtAIinvielenUnternehmenimPilotmodus.
der Führungskräfte zählen AI zu den drei zentralen strategischen Prioritäten.
BCG AI Radar, 2025
sagen, dass ihr Unternehmen keinen signifikanten Wert aus AI Initiativen zieht.
BCG AI Radar, 2025
Gründe
Falsches Problemverständnis
Fehlender Fokus auf wertstiftende Use Cases, weil Ressourcen oft auf zu viele Piloten statt auf wenige strategische Hebel verteilt werden.
Fehlende Erfolgsmessung
Fehlende Erfolgsmessung sowie Business Case Berechnungen machen den Impact von AI Initiativen undurchsichtig.
Fehlende AI Readiness
Datenqualität, Prozessreife, Rollenklarheit, Skills, Governance und Change Management werden vernachlässigt. Ohne diese Grundlagen scheitern auch technisch gute AI Lösungen an der Realität im Unternehmen.
Unser Vorgehen
DreiPhasen.Klargetrennt.Bewusstsequenziell.
Viele AI Projekte scheitern nicht an der Technologie, sondern daran, dass Problemverständnis, Lösungsdesign und technische Umsetzung nicht sauber voneinander getrennt werden.
Ziel
Identifikation und Priorisierung relevanter AI Anwendungsfälle mit echtem Geschäftswert.
Outcome
Priorisierte Use Case Roadmap mit Bewertung von Machbarkeit und Impact.
Zielgruppe (Kunde)
Entscheider, Fachbereichsleiter
Was wir konkret tun
- Analyse eurer Prozesse, Produkte und strategischen Ziele
- Identifikation der Use Cases mit dem größten Hebel
- Bewertung nach Machbarkeit, Aufwand und Business Impact
- Klare Erfolgskriterien, bevor wir anfangen
Solution Design
DoubleDiamondMethodik
Die meisten AI Projekte scheitern nicht an schlechter Technologie. Sie scheitern, weil zu früh in Lösungen investiert wird, ohne das eigentliche Problem verstanden zu haben.
Der Double Diamond trennt diesen Prozess in zwei klar abgegrenzte Räume. Im Problemraum öffnen wir zuerst die Perspektive (Research), um dann gezielt einzugrenzen (Define). Im Lösungsraum arbeiten wir breit Ideen aus (Ideate) und verdichten sie zu einem testbaren Prototyp (Prototype).
Das Ergebnis: Jede Lösung basiert auf einem validierten Problem. Kein Raten, kein Feature Wunschkonzert. Stattdessen ein Konzept, das technisch umsetzbar ist und im Alltag funktioniert.
Research: Problem verstehen
Wir erkunden den Problemraum breit, führen Interviews, analysieren Daten und machen Herausforderungen, Bedarfe und ungenutzte Potenziale sichtbar.
Solution Engineering
DualeProjektleitung.KurzeWege.VolleTransparenz.
In iterativen Sprints liefern wir kontinuierlich Ergebnisse, bleiben flexibel für sich verändernde Anforderungen und sichern durch regelmäßige Abstimmungszyklen, dass die Entwicklung auf die Business Needs einzahlt.
Eine duale Projektleitung aus fachlicher PL und Tech Lead stellt sicher, dass Geschäftsanforderungen und technische Umsetzung von Beginn an zusammengedacht werden.
Enabling Factors
WasesnebenSolutionsbraucht
Je tiefer AI in die Wertschöpfungskette eindringt, desto stärker müssen technische und vor allem organisatorische Strukturen geschaffen werden, welche die AI Transformation unterstützen.
Strategy & Governance
Aufbau einer klaren strategischen Grundlage, damit AI Initiativen auf Business Ziele einzahlen.
People & Skills
Befähigung von Personal, damit AI wirksam getragen und angewendet wird.
Data & Infrastructure
Sicherstellung einer belastbaren Daten und Technologiebasis, damit AI zuverlässig skaliert.
Organization & Processes
Verankerung geeigneter Strukturen und Abläufe, damit AI effizient umgesetzt und gesteuert wird.
Lassunsstarten!
