Beratung zur Entdeckung und Einführung von KI und Daten

Q: Wie wird der Fortschritt oder der ROI gemessen?

Wir messen Fortschritt und ROI über die identifizierten Initiativen, die entwickelten MVPs, ihren Einführungsgrad und die Ergebnisse – erreicht oder projiziert. Das Follow-up-Dashboard gibt der Geschäftsleitung Sicht darauf, was gestartet wurde, welchen Impact es erzeugt und wo weiteres Investment sinnvoll ist.

Q: Wie viel Zeit muss mein Team investieren?

Der Aufwand passt sich der Rolle jeder Person an. Interne Verantwortliche sind aktiver und regelmäßiger eingebunden, andere Teams nur bei Bedarf. Wir definieren den Aufwand in der Aktivierung, damit er in die übliche operative Arbeit integrierbar ist.

Q: Was ist ein AI Champion und welche Rolle hat er?

Ein AI Champion ist die Referenzperson im Unternehmen, die die Einführung von KI in ihrer Abteilung vorantreibt. Er hilft, Chancen zu identifizieren und das restliche Team mit dem Projekt zu verbinden. Diese Rolle ist zentral, um Einführung von innen heraus zu erzeugen und totale Abhängigkeit zu vermeiden.

Die meisten Unternehmen wollen Künstliche Intelligenz einführen und anwenden, aber viele schaffen es nicht, sie in die Praxis zu bringen. Mit unserer Beratung zur Entdeckung und Einführung von KI und Daten unterstützen wir Unternehmen, die mit diesen Technologien starten wollen: Chancen identifizieren, messbare Prototypen bauen und das Team während der Implementierung begleiten.

Wir arbeiten mit internen Referenzpersonen, einem regelmäßigen Rhythmus und kontinuierlichem Follow-up, um Initiativen in Arbeitsgewohnheiten zu überführen. Es geht nicht um eine KI-Schulung oder einen isolierten Strategie-Report, sondern um einen Service, der darauf ausgerichtet ist, die Einführung und Integration von Künstlicher Intelligenz in den Arbeitsalltag des Unternehmens zu erleichtern.

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Warum LIS wählen?

Der KI-Einführungsservice von Baitech kombiniert Strategie, Prototyping, Change Management und kontinuierliche Begleitung, damit die Einführung in der Organisation vorankommt und sich in konkreten Business-Anwendungen niederschlägt.

Wir arbeiten seit Jahren mit großen und mittelständischen Unternehmen an Daten, Analytics und Künstlicher Intelligenz: von Datenerfassung und Data Governance bis zur Umsetzung von KI- und Machine-Learning-Projekten.

Wir setzen auf ein agileres und näher am Team arbeitendes Modell als eine große Beratung: weniger externe Abhängigkeit, mehr interne Fähigkeit und ein Rhythmus, der in die operative Realität passt – ohne ein Vollzeit-Team vor Ort.

Kontinuierliche Begleitung, keine punktuelle Schulung

Wir begleiten Teams im Einführungsprozess, damit neue Tools und Arbeitsweisen ohne Reibung in den Alltag übergehen.

Funktionale Prototypen, nicht nur eine Roadmap

Identifizierte Chancen werden schnell in die Praxis überführt: mit Prototypen, die ihren Nutzen validieren, bevor KI-Projekte mit größerer Reichweite angegangen werden.

Technologie und Change Management

Wir bearbeiten sowohl die technologische Lösung als auch ihre Einführung: mit Daten- und KI-Schulungen je Rolle, interner Kommunikation und Support für die Teams.

Interne Referenzpersonen, um die Einführung voranzutreiben

Wir binden pro Abteilung eine Referenzperson ein, einen AI Champion, um die Implementierung zu erleichtern, neue Chancen aufzunehmen und Fähigkeiten im Unternehmen aufzubauen.

Ein System, das über die Zeit trägt

Wir etablieren einen regelmäßigen Arbeitsrhythmus, um Ideen zu identifizieren und zu priorisieren, Prototypen zu entwickeln und nachzuverfolgen – mit kontinuierlicher Sicht auf Fortschritte und Chancen.

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Warum die KI-Einführung scheitert

95 % der KI-Projekte liefern keinen Return. Das Problem ist meist nicht fehlendes Interesse oder Investment; was typischerweise scheitert, ist das Wie der KI-Implementierung im Unternehmen für den täglichen Einsatz.

Ohne interne Referenzpersonen, ohne Priorisierungsrhythmus und ohne schnelles Prototyping kühlen Initiativen ab – und die Investition lässt sich schwer rechtfertigen. Diese Blockaden entstehen meist durch:

Nicht wissen, wo man anfangen soll

Es gibt viele Chancen, aber es ist schwierig zu erkennen, welche den größten Business-Impact haben.

Fehlende Abstimmung

Business, Technologie und Menschen teilen nicht immer Prioritäten, Ziele oder Kriterien zur Bewertung von Initiativen.

Fehlende interne Führung

Ohne Referenzpersonen in der Organisation verlieren Initiativen an Kontinuität.

Strategien, die nicht umgesetzt werden

Use Cases und Roadmaps werden definiert, aber es fehlt ein System, das sie in echte, konkrete Maßnahmen überführt.

Ideen ohne Validierung

Bevor in einen Digital-Transformation-Plan größer investiert wird, muss geprüft werden, ob eine Lösung technisch machbar ist und Wert liefert.

Lizenzen ohne Einführung

KI-Tools verfügbar zu haben, garantiert nicht, dass Teams sie in ihre Arbeitsprozesse integrieren.

Was umfasst unsere Beratung zur Entdeckung und Einführung?

Entdeckung bedeutet: Use Cases mit dem größten Impact identifizieren, priorisieren und validieren. Einführung ist der nächste Schritt: dafür sorgen, dass diese Initiativen wirklich genutzt werden.

In unserer Beratung zur Entdeckung und Einführung von KI und Daten bearbeiten wir Strategie, Use Cases, Prototypen, Menschen und Follow-up.

Diagnose und Aktivierung

Wir bewerten den Reifegrad der Organisation, identifizieren Chancen und Quick Wins und definieren die erste Roadmap zur KI-Einführung. Außerdem wählen wir pro Abteilung eine Referenzperson aus, um die Einführung von innen heraus zu treiben.

In dieser Diagnose ist auch eine Data Governance enthalten: um zu entscheiden, mit welchen Daten gearbeitet werden kann, was sofort prototypisiert werden kann und welche Grenzen einzuhalten sind.
Entdeckung von Use Cases

Weitere Use Cases werden identifiziert – gemeinsam mit den Teams, die die Prozesse aus erster Hand kennen, in denen KI Wert schaffen kann. Ein regelmäßiges Komitee hilft bei der Priorisierung und hält einen Initiative-Funnel mit Verantwortlichen und Next Steps aufrecht.
Schnelle Prototypen (MVP)

Eine priorisierte Initiative wird in 5–10 Tagen zu einem funktionalen Test – so lassen sich Machbarkeit und Nutzen validieren, bevor eine Entwicklung mit größerer Reichweite gestartet wird. MVPs werden je nach Bedarf und Umfang der jeweiligen Initiative konzipiert und umgesetzt.
Change Management und Einführung nach Rollen

Einführung bedeutet, die Lösung an die Menschen anzupassen, die sie nutzen werden. Wir arbeiten an rollenbasierter, kontextualisierter Schulung, interner Kommunikation und Begleitung der Teams, um die Integration in die üblichen Prozesse zu erleichtern. Wenn eine konkrete Lösung vertieft werden muss, bieten wir auch spezifische Trainings an.
Follow-up für die Geschäftsleitung

Wir erstellen Dashboards, die die Entwicklung der Initiativen, die gebauten Prototypen, den Einführungsgrad und den projizierten Impact abbilden. So sehen Verantwortliche, was getestet wird, was vorankommt und wo es sinnvoll ist, die nächsten Anstrengungen zu bündeln.

1. Aktivierung

Erster Monat. Wir schaffen die Basis, damit das Projekt im Unternehmen vorankommen kann. Wir wählen pro Abteilung eine Referenzperson aus, die Chancen identifiziert und die Verbindung zu den Teams erleichtert.

Ab da bewerten wir den Reifegrad, erkennen Chancen und definieren einen quartalsweisen Arbeitsplan mit den ersten Prioritäten.
2. Lebendige Methodik

Vom 1. bis zum 6. Monat. Das Projekt geht in eine wiederkehrende Arbeitsdynamik über. Ein zweiwöchentliches Komitee prüft Initiativen, trifft Entscheidungen und hält die KI-Projekt-Pipeline in der Organisation aktiv.

Parallel dazu arbeiten wir an Change Management, damit neue Lösungen leichter in die Teams übergehen.

Die Entwicklung des Programms wird in einem Progress-Dashboard für die Geschäftsleitung festgehalten – mit Sicht auf laufende Initiativen, ihren Fortschritt und die nächsten Schritte.
3. Beschleunigung

Quartals- oder Halbjahresreview. Die regelmäßige Überprüfung ermöglicht, das Programm an Business-Prioritäten anzupassen. Wir prüfen den Funnel und priorisieren Initiativen neu – gemäß Strategie und verfügbaren Ressourcen – und planen neue MVPs. So gehen validierte Initiativen in ein größeres Rollout über; nicht passende werden verworfen oder neu formuliert.

Außerdem passen wir Rollen und den Einsatz der Verantwortlichen je nach Bedarf der jeweiligen Phase an.

Situationen, die wir mit KI-Entdeckung und -Einführung lösen

Die KI-Einführung stockt oft, wenn Chancen keine klare Priorität haben, Ressourcen für die Umsetzung fehlen oder Teams die Tools nicht in ihre Arbeitsweise integrieren.

Unsere Beratung zur Entdeckung und Einführung von KI und Daten ist darauf ausgelegt, diese Blockaden zu lösen und Ideen in echte Veränderungen zu überführen.

Fokus und Priorisierung

Wenn verschiedene Teams mögliche KI-Anwendungen vorschlagen und es schwer ist zu entscheiden, womit man startet, helfen wir, Use Cases nach Business-Wert, Machbarkeit und verfügbaren Ressourcen zu ordnen und zu priorisieren.

Validierungen, bevor in eine größere Entwicklung investiert wird

Wir entwickeln MVPs und Proofs of Concept, um Nutzen und Machbarkeit von Ideen schnell zu validieren, bevor weitere Ressourcen gebunden werden.

Unternehmen ohne dediziertes internes KI-Team

Wir arbeiten mit intern benannten Verantwortlichen, geben Struktur und Begleitung und treiben Initiativen voran, ohne vollständig von einem externen Team abhängig zu sein.

Verfügbare Tools mit wenig realer Nutzung

Zugang zu Tools wie Microsoft Copilot zu haben, garantiert nicht, dass Teams sie übernehmen. Wir identifizieren Einsatzchancen je Bereich, begleiten Nutzer und arbeiten an der Einführung, damit aus verfügbaren Tools konkrete Use Cases werden.

Notwendigkeit, Ergebnisse nachzuweisen

Wir bauen Quick Wins, Use Cases und Ergebnisse aus den ersten Initiativen auf, um Impact zu bewerten und das Investment zu begründen.

Messbare Ergebnisse

Ein großer spanischer Industriekonzern hatte mehrere KI-Initiativen intern priorisiert, brauchte aber spezialisierte Unterstützung, um die Machbarkeit zu bewerten, technische Ansätze zu prüfen und das Team zu orientieren, bevor die Entwicklung weiter vorangetrieben wurde.

Es wurde gemeinsam ein monatlicher Begleitservice über 6 Monate umgesetzt. Ergebnis: ein Rahmen für kontinuierliche Begleitung, um technische Entscheidungen fundierter zu treffen und die vom Unternehmen priorisierten Initiativen voranzubringen.

Machbarkeitsbewertung

Alternativen und Risiken je Initiative.

Review von Ansätzen und Architektur

Modelle, Daten und Tools.

Technisches Mentoring für das Team

Für das interne Team – zur besseren Entscheidungsfindung.

Trends, Frameworks und Anbieter

Empfehlungen zu Trends, Frameworks und Anbietern.

Best Practices für KI und Data Science

Ausrichtung der Projekte an Best Practices für KI und Data Science.

Sprich mit unserem KI-Einführungsteam

Brauchst du Einführung, Schulung – oder beides?

Einführung und Schulung adressieren unterschiedliche Bedürfnisse und lassen sich kombinieren. Die KI-Einführungsberatung von Baitech hilft, Chancen zu identifizieren, den Wandel zu organisieren und dafür zu sorgen, dass Künstliche Intelligenz in die Arbeitsprozesse integriert wird.

Während des Projekts können Qualifizierungsbedarfe sichtbar werden, die wir mit einer spezifischeren Daten- und KI-Schulung adressieren.

Wenn die Herausforderung konkreter ist und das Team bereits Tools wie BI, Copilot, Claude oder ChatGPT nutzt, kann die Schulung auch tool-spezifisch unabhängig beauftragt werden, um die Nutzung zu verbessern und Funktionen besser auszuschöpfen.

Tools und Technologien

Wir starten – wann immer möglich – mit den Tools und Technologien, die im Unternehmen bereits verfügbar sind, und vermeiden neue Lösungen, wenn sie nicht nötig sind. Ziel: mehr Wert aus dem bestehenden Stack und eine einfachere Einführung in den Teams.

Wir arbeiten mit Business-Intelligence-(BI)-Tools, Cloud-Umgebungen wie Azure und KI-Lösungen wie Microsoft Copilot, Claude, ChatGPT sowie eigenen Tools wie aisQ AGENT.

Außerdem bringen wir Erfahrung und Zusammenarbeit als Claude-Partner mit sowie ein Data-Governance-Team mit DAMA-Zertifizierung.

Worin unterscheidet sich das von einer KI-Schulung?

Schulung vermittelt konkretes Wissen und Fähigkeiten zu spezifischen Tools. Die Einführungsberatung adressiert den gesamten Prozess: von Diagnose über Chancenidentifikation, Priorisierung, Prototyping bis Integration. Schulung kann Teil der Begleitung sein, wenn zusätzlicher Bedarf in den Teams sichtbar wird.

Muss ich schon ein internes KI-Team haben, um zu starten?

Nein. Unsere Beratung ist auch für Unternehmen konzipiert, die noch kein dediziertes KI-Team haben. Wir identifizieren AI Champions in der Organisation und arbeiten mit ihnen, um interne Fähigkeiten aufzubauen, Initiativen zu koordinieren und die Einführung zu erleichtern – mit unserer Begleitung über den gesamten Prozess.

Was passiert, wenn meine Daten nicht organisiert sind?

Die Datenanalyse ist Teil der initialen KI-Reifegrad-Diagnose. Wir prüfen, ob Datenqualität, Verfügbarkeit und Organisation jede Initiative ermöglichen, und identifizieren Einschränkungen. So lassen sich machbare Use Cases priorisieren und notwendige Datenverbesserungen definieren.

Wie lange dauert die Begleitung?

Die Dauer hängt von Zielen und Ausgangslage ab. Das Minimum, um eine Beratung durchzuführen und die KI-Einführung auszurollen, sind 6 Monate – je nach Bedarf erweiterbar.

Wie wird der Fortschritt oder der ROI gemessen?

Wir messen Fortschritt und ROI über die identifizierten Initiativen, die entwickelten MVPs, ihren Einführungsgrad und die Ergebnisse – erreicht oder projiziert. Das Follow-up-Dashboard gibt der Geschäftsleitung Sicht darauf, was gestartet wurde, welchen Impact es erzeugt und wo weiteres Investment sinnvoll ist.

Wie viel Zeit muss mein Team investieren?

Der Aufwand passt sich der Rolle jeder Person an. Interne Verantwortliche sind aktiver und regelmäßiger eingebunden, andere Teams nur bei Bedarf. Wir definieren den Aufwand in der Aktivierung, damit er in die übliche operative Arbeit integrierbar ist.

Kann ich mit einem abgeschlossenen Projekt starten?

Ja. Es ist möglich, mit einer abgeschlossenen Initiative zu starten, um die Methodik zu testen, Chancen zu identifizieren oder ein MVP zu entwickeln, um die Machbarkeit zu validieren. Auf Basis der Ergebnisse wird bewertet, ob die Arbeit in ein kontinuierliches Modell zur Einführung von Künstlicher Intelligenz mit neuen Initiativen und regelmäßigem Follow-up erweitert werden soll.

Sind die Prototypen (MVP) enthalten?

Die Entwicklung eines MVP hängt von den Anforderungen des jeweiligen Projekts ab. Sie kann als spezifisches Projekt mit uns, als Proof of Concept (PoC) oder – je nach Fall – mit einem Technologiepartner umgesetzt werden.

Wie passt das zu eurer KI-Beratung?

Beide Services ergänzen sich. Die KI-Beratung identifiziert wie KI im Unternehmen implementiert wird und schlägt Machine-Learning-, Generative-AI- oder Predictive-Analytics-Lösungen je nach Bedarf vor. Die Einführungsberatung fokussiert auf Change Management rund um KI: Teams zur Nutzung befähigen und die Weiterentwicklung dauerhaft sichern.

Was ist ein AI Champion und welche Rolle hat er?

Ein AI Champion ist die Referenzperson im Unternehmen, die die Einführung von KI in ihrer Abteilung vorantreibt. Er hilft, Chancen zu identifizieren und das restliche Team mit dem Projekt zu verbinden. Diese Rolle ist zentral, um Einführung von innen heraus zu erzeugen und totale Abhängigkeit zu vermeiden.

Bereit, damit KI in deinem Unternehmen wirklich genutzt wird?

Geh von Ideen zur Anwendung – mit unserem maßgeschneiderten Einführungsprogramm für deine Organisation. Wir identifizieren Chancen, validieren Initiativen und begleiten deine Teams, damit sie KI in ihren Alltag integrieren. Lass uns über deinen Ausgangspunkt und die ersten Chancen sprechen, die wir aktivieren können.