Warum ich das anbiete
KI ist gerade stark im Aufwind. Gleichzeitig entsteht dadurch ein Beratungsmarkt, in dem viele Lösungen sehr selbstbewusst verkauft werden, obwohl die technische Grundlage dahinter nicht immer belastbar ist.
Aus meiner wissenschaftlichen Arbeit sehe ich immer wieder, wie dynamisch und anspruchsvoll das Feld tatsächlich ist: Modelle verändern sich schnell, Evaluation ist schwierig, Datenqualität entscheidet oft mehr als das Tool selbst, und nicht jeder Prozess braucht eine komplexe KI-Lösung.
Gerade Mittelständler sollten deshalb keine überdimensionierten Tools kaufen müssen, nur weil KI gerade attraktiv klingt. Ich möchte meine Erfahrung aus angewandter Forschung einbringen, um ehrlich einzuordnen, wann KI sinnvoll ist, wann ein kleiner Prototyp reicht und wann man besser noch wartet.
Für wen das passt
Diese Seite richtet sich an Unternehmen im DACH-Raum, die KI nicht als Selbstzweck einführen wollen, sondern eine belastbare Einschätzung brauchen: bei Prozessen, Daten, visueller Inspektion, Automatisierung, internen KI-Tools oder ersten Produktideen.
Der erste Schritt ist bewusst klein: Wir klären gemeinsam, ob ein Use Case tragfähig ist, wo Risiken liegen und ob ein Workshop, ein Prototyp oder auch bewusst kein KI-Projekt der sinnvollste nächste Schritt ist.
Angebote
AI Feasibility Call
Ein kurzer, niedrigschwelliger Einstieg: Wir sprechen über Ihren Prozess, Ihre Datenlage und Ihr Ziel. Danach haben Sie eine ehrliche erste Einschätzung, ob KI hier realistisch Mehrwert bringen kann.
Use-Case & Prozess-Review
Wir priorisieren konkrete KI-Möglichkeiten, schätzen Aufwand und Risiken ein und trennen plausible Anwendungen von Ideen, die aktuell zu teuer, unreif oder organisatorisch unpassend wären.
Prototypen & Proof of Concepts
Wenn eine Idee konkret genug ist, setze ich einen fokussierten Prototyp um. Ziel ist kein großes Versprechen, sondern ein früher Realitätscheck mit Ihrem Material, Ihren Anforderungen und sichtbaren Grenzen.
Workshops & Schulungen
Hands-on Formate für Teams, die KI-Tools im Arbeitsalltag verstehen und sinnvoll nutzen wollen: von LLMs und Agenten bis zu Computer Vision und Explainable AI.
Was Sie aus dem ersten Schritt mitnehmen
Chancen & Grenzen
Eine klare Einordnung, was mit heutigen Methoden plausibel ist und was nicht.
Risiken & Datenlage
Eine frühe Sicht auf Datenqualität, technische Unsicherheiten und organisatorische Hürden.
Aufwand & nächster Schritt
Eine grobe Einschätzung, ob sich Review, Workshop oder Prototyp lohnt.
Stop/Go-Empfehlung
Eine ehrliche Empfehlung, auch wenn die beste Antwort lautet: noch nicht investieren.
Wie ich arbeite
- Kein Hype und keine garantierten ROI-Versprechen.
- Keine KI, wenn eine einfachere Lösung besser passt.
- Prototyp vor großer Investition.
- Vendor-neutral und ohne unnötigen Lock-in.
- Transparente Annahmen, Grenzen und offene Fragen.
Weitere Beratungsthemen
Für spezifischere Fragen habe ich zwei kurze Vertiefungen zusammengestellt: