KENNENLERNGESPRÄCH

Arbeitsproben · Data Readiness · Business Analysis

Was vor der KI passieren muss.

Drei konkrete Musterergebnisse zeigen, wie aus einer diffusen KI-Idee eine belastbare Entscheidungsgrundlage wird – mit klaren Prozessen, bewerteten Daten, geregelten Zugängen und eindeutiger Verantwortung.

Transparenzhinweis: Alle Arbeiten sind eigene Demonstratoren und keine Kundenreferenzen.
Nicht nur Folien, sondern Ergebnisse

So sieht die Arbeit konkret aus.

Viele KI-Projekte starten beim Tool. Meine Arbeit beginnt früher: beim Geschäftsproblem, beim tatsächlichen Prozess und bei der Frage, welche Daten verlässlich nutzbar sind.

Die Beispiele zeigen den fachlichen Kern meiner Arbeit. Eine technische Umsetzung kann darauf aufbauen – sie ist jedoch ein optionaler nächster Schritt, nicht der Ausgangspunkt.

Flagship · Musterergebnis

KI- & Data-Readiness-Sprint

Von der diffusen KI-Idee zur belastbaren Entscheidungs-, Daten- und Umsetzungsgrundlage.

ARBEITSPROBE 01

Der vollständige Sprint als Musterergebnis

Ein realistisches Beispiel dafür, welche Ergebnisse nach zehn Arbeitstagen auf dem Tisch liegen: Dateninventur, Qualitätsbewertung, Verantwortlichkeiten, Zielbild und priorisierte 90-Tage-Roadmap.

  • Prozess- und Problemklärung
  • Datenquellen und Zugriffe
  • Qualität und Ownership
  • Priorisierte Roadmap
Musterergebnis öffnen
Eigener Demonstrator

Projektstatus aus Datenquellen

Aufgaben, Kosten und Risiken werden zu einem konsistenten Managementbericht.

ARBEITSPROBE 02

Business Analysis vor Automatisierung

Die Fallstudie zeigt Datenmapping, Qualitätsregeln, Schnittstellenlogik und managementtaugliche Ausgabe. Entscheidend ist nicht der Workflow allein, sondern die nachvollziehbare Zusammenführung der Daten.

  • Datenquellen fachlich abgrenzen
  • Mappingregeln definieren
  • Kennzahlen von KI-Text trennen
  • Produktionsreife bewerten
Fallstudie öffnenUse Case lesen
Eigener Demonstrator

Unternehmens
wissen für KI

Ein lokaler Wissensassistent als technischer Nachweis – mit Fokus auf Quellen, Qualität, Zugriff und Verantwortung.

ARBEITSPROBE 03

Data Readiness vor RAG

Der Demonstrator macht sichtbar, was hinter einem belastbaren Wissenssystem steckt: strukturierte Datenaufnahme, semantische Wissenseinheiten, Quellenbelege und eine ehrliche Abgrenzung zur Produktionsreife.

  • Quellenbestand aufnehmen
  • Gültigkeit und Qualität klären
  • Zugriffe und Rollen vorsehen
  • Update- und Löschlogik planen
Fallstudie öffnenUse Case lesen
Mein Kernprodukt

Klarheit, bevor Technik teuer wird.

Ich schaffe die fachliche und organisatorische Grundlage, auf der Automatisierung und KI verlässlich funktionieren können.

01

Prozesse & Business Analysis

Geschäftsproblem, Ist-Prozess, Zielbild und messbarer Nutzen werden sauber abgegrenzt.

02

Daten & Zugriffe

Quellen, Qualität, Gültigkeit, Berechtigungen und technische Erreichbarkeit werden bewertet.

03

Ownership & Roadmap

Verantwortlichkeiten, Prioritäten, Risiken und nächste Schritte werden entscheidungsfähig gemacht.

Optionaler nächster Schritt

Wenn Daten und Prozess tragfähig sind, kann ich einen begrenzten technischen Prototypen oder die Umsetzungsbegleitung ergänzen. Diese Leistung wird separat definiert – passend zum Befund.

Passt dieser Ansatz zu Ihrer Herausforderung?

In einem persönlichen Gespräch klären wir, ob ein KI- & Data-Readiness-Sprint für Ihren konkreten Fall sinnvoll ist.

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