Typische Ausgangslage
Häufig finden wir folgendes Bild vor: Erste interne KI-Pilots mit ChatGPT-Plugins blieben enttäuschend – fehlende Domänenkenntnis, keine Audit-Spur, Datenschutz-Bauchgrummeln. Gleichzeitig steigender Druck durch Ticket-Volumen und EU-AI-Act-Anforderungen, die jeden produktiven KI-Einsatz dokumentationspflichtig machen.
Der typische Auftrag an uns: zwei konkrete KI-Use-Cases pilotieren, die sofort Wirkung zeigen und gleichzeitig auditfähig sind.
Wie wir typischerweise vorgehen
Zehn Wochen, fünf Phasen – ein Senior-Berater zusammen mit einem KI-Spezialisten:
- Use-Case-Workshop (Woche 1–2) – mit QA, Compliance, Datenschutz und Architektur – Priorisierung nach Wirkung und Risiko.
- Tool-Auswahl und Datenschutz-Konzept (Woche 2–3) – Hosting-Modell mit Datenresidenz EU, klare Zuständigkeiten gemäß DSGVO und EU AI Act.
- Pilot 1: Defect-Triage (Woche 3–6) – LLM-gestützte Klassifikation und Routing eingehender Tickets, mit Human-in-the-Loop.
- Pilot 2: Testdaten-Generation (Woche 6–8) – synthetische Lasttest-Daten, anonymisiert und auditierbar.
- Audit-Dokumentation und Skalierungsplan (Woche 8–10) – Aktenführung gemäß EU AI Act, Konzept für Ausweitung auf weitere QA-Use-Cases.
Typische Wirkungswerte
Diese Größenordnungen sehen wir typischerweise einige Monate nach Engagement-Ende in vergleichbaren Mandaten:
Spannbreite je nach Datenlage und Use-Case-Auswahl. Belastbare Erwartungswerte für Ihren Fall klären wir im Quick-Check.
Typischer Engagement-Rahmen
