KI-Beratung & Prozessoptimierung

Finden Sie die Prozesse, in denen sich KI wirklich auszahlt – mit einer Roadmap von den Menschen, die sie umsetzen.

Der teure Fehler bei der KI-Einführung ist nicht die Wahl des falschen Modells. Es sind zwei Quartale, in denen ein Prozess automatisiert wird, der eigentlich hätte abgeschafft werden sollen – oder der Pilot, der in der Demo glänzt und nie in Produktion geht, weil niemand den Integrationsaufwand kalkuliert hat.

Genau das verhindert unsere Beratung. Wir sehen uns an, wie die Arbeit in Ihrem Unternehmen tatsächlich abläuft, finden die Stellen, an denen hohes Volumen auf manuellen Aufwand trifft, und liefern eine kurze Liste von Anwendungsfällen, sortiert nach Ertrag – einschließlich der Fälle, in denen die richtige Antwort lautet, den Prozess zu verbessern, statt ihn zu automatisieren.

Projekt besprechen

Was Sie erhalten

  • Eine Prozesslandkarte der relevanten Abläufe mit Volumen, Übergaben und den Stellen, an denen tatsächlich Zeit verloren geht
  • Eine priorisierte Liste von Anwendungsfällen, bewertet nach Nutzen, Machbarkeit und Datenreife
  • Eine ehrliche Datenbewertung – was heute nutzbar ist und was zuerst bereinigt werden muss
  • Make-or-Buy-Empfehlungen je Anwendungsfall, mit sauber kalkulierter Anbieteroption
  • Eine Umsetzungs-Roadmap mit Aufwandsschätzungen, Reihenfolge und klar definierten Erfolgskennzahlen
  • Risiko, Governance und Einordnung nach dem EU AI Act für die Anwendungsfälle, die es erfordern

Wir beginnen beim Prozess, nicht bei der Technologie

Analyse heißt: sich zu den Menschen setzen, die die Arbeit machen. Der dokumentierte und der gelebte Prozess unterscheiden sich in fast jedem Unternehmen, und genau in dieser Lücke steckt meist die Chance – die Excel-Tabelle, die zwei Systeme abgleicht, das Postfach, das eine Person von Hand sortiert, der Bericht, der jeden Montag neu gebaut wird.

Wir beziffern, was wir finden: wie oft im Monat, wie lange jeder Vorgang dauert, was ein Fehler kostet, wenn er passiert. So wird aus einer Debatte über KI-Strategie eine Rechnung – und eine Rechnung hält auch dem kritischen Blick des CFO stand.

Priorisiert nach Ertrag, nicht nach Neuheit

Jeder mögliche Anwendungsfall wird entlang dreier Achsen bewertet: der Nutzen, wenn er funktioniert, die Machbarkeit mit der heute verfügbaren Technologie und die Frage, ob die benötigten Daten tatsächlich vorhanden und sauber genug sind. Die daraus entstehende Liste ist selten die, die das Unternehmen erwartet hat – die glänzende Idee mit Kundenkontakt landet oft hinter einem unscheinbaren internen Prozess, der zehntausendmal im Monat läuft.

Ebenso klar benennen wir die Fälle, von denen wir abraten. Wenn eine Regel-Engine das Problem deterministisch löst, wenn das Volumen zu gering ist, um die Entwicklung zu refinanzieren, oder wenn die Daten noch gar nicht existieren, steht das samt Begründung im Bericht. Eine Beratung, die immer nur Ja sagt, ist ihr Geld nicht wert.

Wo sich der Ertrag meist zeigt

Drei Bereiche amortisieren sich in der Regel schneller als der Rest. Alle verbinden hohes Volumen mit teurer manueller Lektüre.

Vertrags- und Compliance-Prüfung. Lange Verträge und regulatorische Rahmenwerke – DSGVO, HIPAA, DORA – binden wertvolle Stunden erfahrener Juristen. Ein Retrieval-System findet die relevanten Klauseln und verweist auf Seite und Absatz, sodass eine Juristin oder ein Jurist in Minuten prüft, statt stundenlang zu lesen.

Interner Support. Fragen zu Richtlinien kommen ständig, und die Antwort verteilt sich meist auf ein Richtliniendokument und Live-Daten in einem anderen System. Das Retrieval übernimmt den Richtlinienteil, eine Abfrage in Ihrem HR- oder ERP-System den Rest – und die Mitarbeitenden erhalten eine Antwort statt eines Tickets.

Rechnungs- und Dokumentenverarbeitung. Rechnungen und Kontoauszüge kommen unstrukturiert an und werden von Hand abgetippt. Die Felder nach einem festen Schema zu extrahieren, gegen Ihre Lieferantenstammdaten zu prüfen und ins ERP zu buchen, beseitigt die Warteschlange, statt sie nur zu unterstützen. Es ist außerdem der am einfachsten messbare der drei Bereiche, denn was diese Warteschlange kostet, wissen Sie bereits.

Datenreife, Governance und der EU AI Act

Die meisten ins Stocken geratenen KI-Programme scheitern an den Daten, nicht an den Modellen: Datensätze verteilt auf Systeme, die einander widersprechen, Dokumente, die eingescannt statt strukturiert wurden, Historie, die überschrieben statt aufbewahrt wurde. Wir gleichen Ihren Bestand mit dem ab, was jeder Anwendungsfall braucht, und wo Nacharbeit nötig ist, planen wir sie als eigenes Arbeitspaket mit eigenen Kosten – statt als Annahme, die irgendwo in einer Schätzung versteckt ist.

Für Aktivitäten in Europa ordnen wir jeden Anwendungsfall zudem nach dem EU AI Act ein: in welche Risikoklasse er fällt, welche Dokumentations- und Aufsichtspflichten daraus folgen und was das für das Design bedeutet. Diese Fragen vor der Entwicklung zu klären, ist weit günstiger, als nachzurüsten, wenn die interne Revision danach fragt.

Berater, die selbst umsetzen

Die Roadmap schreiben Senior-Entwickler, die Produktivsysteme liefern – und genau das hält die Schätzungen ehrlich, denn wir wären diejenigen, die sie einhalten müssten. Unser CEO leitet die Analyse persönlich, und bei einem Kunden, mit dem wir über mehrere Projekte hinweg zusammengearbeitet haben, senkten die KI-Module aus diesem Prozess den Entwicklungsaufwand um 40 %.

Sie sind nicht verpflichtet, uns mit der Umsetzung zu beauftragen. Das Ergebnis gehört Ihnen und ist konkret genug, dass Ihr eigenes Team oder ein anderer Partner es umsetzen kann. Wenn Kunden mit uns weitermachen, entfällt jedoch jede Übergabe: Wer den Prozess analysiert hat, schreibt auch den Code.

Häufig gestellte Fragen

Wie lange dauert ein KI-Beratungsprojekt?

Eine fokussierte Analyse eines Geschäftsbereichs dauert in der Regel zwei bis vier Wochen. Eine breitere, unternehmensweite Untersuchung über mehrere Abteilungen hinweg mit vollständiger Bewertung der Datenreife benötigt meist sechs bis acht. Beide enden mit einer priorisierten Roadmap und Schätzungen, nicht mit einem Foliensatz voller Möglichkeiten.

Müssen wir Sie mit der Umsetzung Ihrer Empfehlungen beauftragen?

Nein. Die Roadmap gehört Ihnen, und Sie setzen sie um, wie Sie möchten – sie ist so konkret formuliert, dass auch ein anderes Team damit arbeiten kann. Viele Kunden machen mit uns weiter, vor allem weil die Entwickler, die den Prozess analysiert haben, ihn anschließend auch bauen. Diese Entscheidung treffen Sie aber nach dem Bericht, nicht vorher.

Raten Sie uns auch von KI ab?

Regelmäßig. Wenn eine deterministische Regel-Engine das Problem löst, wenn das Prozessvolumen zu gering ist, um die Entwicklung zu refinanzieren, oder wenn die zugrunde liegenden Daten noch fehlen, steht das samt Begründung im Bericht. Zu wissen, welche Ihrer Ideen sich nicht rechnen werden, ist ein großer Teil des Werts.

Beraten Sie auch Unternehmen außerhalb Europas?

Ja. Von Riga in Lettland aus arbeiten wir mit Kunden in den USA und in ganz Europa, und unser Netzwerk erstreckt sich über Lettland, Schweden und die USA. Die Analyse erfolgt remote, mit Terminen vor Ort, wenn ein Prozess wirklich persönlich beobachtet werden muss.

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Evgueny Lemasov — CEO bei ITFriends.AI

Evgueny Lemasov

CEO, ITFriends.AI