Tool zuerst
Ein Modell oder Anbieter wird gewählt, bevor Problem, Prozess und Erfolgskriterium geklärt sind.
AI USE-CASE DISCOVERY · STRATEGY & DELIVERY
Die richtige AI-Investition beginnt mit dem richtigen Problem.
Wir übersetzen Geschäftsprobleme in prüfbare AI- und Automationsvorhaben – mit Nutzenhypothese, Datenprüfung, technischer Machbarkeit, Risikoanalyse und belastbarer Umsetzungsroadmap.
Kein Technologieverkauf vor der Problemanalyse.Business ValueData ReadinessSecurityGovernanceDelivery
AUSGANGSLAGE
Viele Ideen. Zu wenig belastbare Entscheidungen.
Eine AI-Idee ist noch kein Use Case. Erst Ziel, Nutzer, Prozess, Daten, Risiken und Messbarkeit machen daraus ein verantwortbares Vorhaben.
Daten unbekannt
Qualität, Berechtigung, Schutzbedarf und Verfügbarkeit der benötigten Informationen sind ungeprüft.
Pilot ohne Betriebspfad
Eine Demo funktioniert, aber Owner, Monitoring, Freigaben, Integration und Handover fehlen.
INTERAKTIVER DEMONSTRATOR
Use-Case Opportunity Check.
Bewerten Sie ein Vorhaben aus fünf Perspektiven. Das Ergebnis ist eine erste Orientierung – keine automatische Beratung oder Machbarkeitszusage.
60/100
SkalierenValidierenVorbereitenStoppen
VALIDIEREN
Nutzenhypothese und Datenlage testen.
Ein kleiner, kontrollierter Proof of Value sollte die wichtigsten Annahmen mit echten Testfällen prüfen.
- Erfolgskriterium definieren
- Testdaten und Owner benennen
- Risiko-Review durchführen
KONKRETE DELIVERABLES
Was Sie nach der Discovery tatsächlich besitzen.
Keine lose Ideensammlung, sondern dokumentierte Entscheidungsgrundlagen für Management, Fachbereich, IT, Security und Umsetzung.
Use-Case Portfolio
Strukturierte Kandidaten mit Problem, Zielgruppe, Prozess, Nutzenhypothese und Owner.
Priorisierungsmatrix
Bewertung nach Nutzen, Aufwand, Datenreife, Risiko, Abhängigkeiten und Time-to-Value.
Data & Security Check
Datenquellen, Schutzbedarf, Berechtigungen, Provider-Risiken und erforderliche Controls.
Target Architecture
Komponenten, Integrationen, Systemgrenzen, Human Oversight und Betriebsmodell.
Business Case
Messgrößen, Baseline, Aufwandstreiber, Nutzenbandbreite und Abbruchkriterien.
90-Tage-Roadmap
Arbeitspakete, Verantwortliche, Review Gates, Pilotumfang und Handover-Pfad.
BAIS METHODIK
Von der Idee zur kontrollierten Entscheidung.
Jede Phase erzeugt ein prüfbares Ergebnis und ein klares Go/No-Go.
- 1 · FrameProblem, Nutzer, Ziel, Nicht-Ziele und Entscheidungskontext.
- 2 · DiscoverIst-Prozess, Daten, Systeme, Rollen, Pain Points und Baseline.
- 3 · EvaluateNutzen, Machbarkeit, Risiko, Controls und organisatorische Reife.
- 4 · PrioritizePortfolio-Matrix, Abhängigkeiten, Quick Wins und Stop-Kandidaten.
- 5 · PlanPilotdesign, KPIs, Architektur, Review Gates und 90-Tage-Roadmap.
FÜR WEN GEEIGNET?
Entscheider und Umsetzer gemeinsam.
- Geschäftsführung und Bereichsleitung
- IT-Leitung, Architektur und Security
- Process Owner und Fachbereiche
- Data-, AI- und Automation-Verantwortliche
BEWUSSTE GRENZEN
Was die Discovery nicht behauptet.
- Keine garantierte ROI-Zahl ohne belastbare Ausgangsdaten
- Keine automatische EU-AI-Act- oder DSGVO-Konformität
- Kein produktiver Rollout ohne Security-, Acceptance- und Handover-Phase
- Keine erfundenen Referenzen oder Kundenergebnisse
DEMOS & REFERENZARCHITEKTUREN
Methodik nicht nur behaupten – sichtbar machen.
Unsere Demonstratoren zeigen Architektur, Kontrollen und mögliche Arbeitsabläufe. Sie sind klar als Demo oder fiktives Beispiel gekennzeichnet.