Künstliche Intelligenz (KI) – AI Services

Praktische Künstliche Intelligenz für messbare Geschäftsergebnisse

AI / KI bzw. Künstliche Intelligenz ist nicht mehr nur experimentell, sondern eine strategische Geschäftsfähigkeit. Unternehmen stehen unter dem Druck, ihre Effizienz, Entscheidungsfindung und Wettbewerbsfähigkeit zu verbessern. Viele Unternehmen haben jedoch Schwierigkeiten, KI-Konzepte in echten Geschäftswert umzusetzen.

Unsere KI Dienstleistungen konzentrieren sich auf die praktische, unternehmensgerechte Einführung von KI. Wir helfen Unternehmen dabei, vielversprechende KI-Anwendungsfälle zu identifizieren. Unser Ansatz integriert KI in bestehende Geschäftsprozesse und IT-Landschaften. Wir konzentrieren uns auf messbare Ergebnisse, nicht auf eigenständige Modelle. Unsere Dienstleistungen sind für mittelständische und globale Unternehmen konzipiert. Wir arbeiten mit SAP-, Microsoft- und kundenspezifischen Anwendungsumgebungen. Datenverwaltung, Sicherheit und Compliance sind in jede KI-Lösung integriert. Wir helfen bei der Modernisierung von Legacy-Prozessen mithilfe von KI-gesteuerter Automatisierung und Analytik. Unsere Lösungen unterstützen sowohl prädiktive als auch präskriptive Entscheidungsfindung.

Unser Ziel ist eine verantwortungsvolle, wertorientierte KI-Transformation.

Übersicht über unsere Dienstleistungen im Bereich
Künstliche Intelligenz (KI)

Unser KI-Dienstleistungsportfolio

KI-Strategie und Identifizierung von Anwendungsfällen

Wir helfen Unternehmen dabei, hochwertige KI-Anwendungsfälle zu identifizieren.
Geschäftliche Herausforderungen werden mit KI-Möglichkeiten abgeglichen.
Die Machbarkeit und der ROI werden im Voraus bewertet.
Roadmaps werden an den geschäftlichen Prioritäten ausgerichtet.
Risiko- und Governance-Aspekte werden frühzeitig berücksichtigt.
Sicherheit, Compliance und ethische KI-Grundsätze werden angewendet.

Datenverarbeitung und KI-Bereitschaft

Wir bewerten die Verfügbarkeit, Qualität und Struktur von Daten.
Datenpipelines werden für die Nutzung durch KI konzipiert.
Stammdaten und Transaktionsdaten werden aufeinander abgestimmt.
Rahmenwerke für die Datenverwaltung werden implementiert.
Wir stellen sicher, dass KI-Lösungen in bestehende IT-Landschaften integriert werden.
Wir arbeiten zusammen, um Lücken in der KI-Bereitschaft zu schließen.

Prädiktive und erweiterte Analysen

Wir erstellen prädiktive Modelle für Prognosen und Risikoanalysen.
Erweiterte Analysen unterstützen eine bessere Entscheidungsfindung.
Die Modelle werden in operative Systeme integriert.
Die Ergebnisse sind geschäftsfreundlich und umsetzbar.
Kontinuierliche Verbesserungen werden ermöglicht.

Intelligente Automatisierung und KI-gesteuerte Prozesse

Wir kombinieren KI mit Automatisierungstechnologien.
Manuelle und sich wiederholende Aufgaben werden optimiert.
KI verbessert regelbasierte Prozesse durch Intelligenz.
Die Integration mit SAP und Unternehmenssystemen ist gewährleistet.
Effizienz und Genauigkeit werden verbessert.

Notwendigkeit von KI Dienstleistungen

Wachsende Datenmengen, die die menschlichen Analysefähigkeiten übersteigen
Steigende Kosten und Ineffizienz manueller Prozesse
Notwendigkeit schnellerer und genauerer Entscheidungsfindung
Wettbewerbsdruck zur Verbesserung der betrieblichen Effizienz
Schwierigkeiten bei der Wertgewinnung aus bestehenden ERP- und IT-Systemen
Mangel an internen KI- und Datenwissenschaftskompetenzen
Nachfrage nach vorausschauenden Erkenntnissen statt reaktiver Berichterstattung
Notwendigkeit der Automatisierung wissensintensiver Aufgaben
Druck zur Verbesserung der Kunden- und Mitarbeitererfahrung
Anforderung einer skalierbaren und kontrollierten Einführung von KI

Vorteile von KI Dienstleistungen

Verbesserte betriebliche Effizienz und Produktivität
Bessere Prognosen, Planung und Risikomanagement
Datengestützte Entscheidungsfindung über alle Funktionen hinweg
Reduzierter manueller Aufwand und weniger Prozessfehler
Schnellere Reaktion auf Markt- und Geschäftsveränderungen
Bessere Nutzung bestehender IT Investitionen
Skalierbare KI Einführung im Einklang mit dem Geschäftswachstum
Verbesserte Wettbewerbsfähigkeit und Innovationsfähigkeit
Starke Governance, Sicherheit und Compliance
Nachhaltige, langfristige Wertschöpfung durch KI

Wie KI traditionelle Geschäftsabläufe verändert

Automatisierung sich wiederholender und regelbasierter Aufgaben
Verbesserung der Nachfrageprognose und Vertriebsplanung
Verbesserung der Finanzprognose und Abweichungsanalyse
Vorausschauende Wartung in Fertigung und Technik
Intelligente Beschaffung und Lieferantenanalyse
Betrugserkennung und Risikoüberwachung
Fortgeschrittene Analyse des Kundenverhaltens
Echtzeit-Überwachung der Betriebsleistung
Optimierung der Bestands- und Lieferkettenplanung
Automatisierung der Dokumenten- und Datenverarbeitung
Verbesserung der Personalplanung und Produktivität
Verbesserung der Qualitätskontrolle und Fehlererkennung
KI-gestützte Entscheidungsunterstützung für das Management
Schnellere Ursachenanalyse bei betrieblichen Problemen
Personalisierte Kunden- und Benutzererfahrungen
Intelligentere Preisgestaltung und Margenoptimierung
Intelligente Berichterstellung und Generierung von Erkenntnissen
Automatisierung von Compliance- und Audit-Prüfungen
Erfassung von Wissen aus Altsystemen
Ermöglichung einer kontinuierlichen Prozessverbesserung

Roadmap zur Einführung von KI – Wie Unternehmen KI anpassen sollten

1. Beginnen Sie mit geschäftlichen Problemen, nicht mit Technologie

Identifizieren Sie zunächst kritische geschäftliche Herausforderungen.
Vermeiden Sie es, mit generischen KI-Tools zu beginnen.
Konzentrieren Sie sich auf messbare Ergebnisse.
Richten Sie KI-Initiativen an der Geschäftsstrategie aus.
Sichern Sie sich die Unterstützung der Führungskräfte.

2. Datenverfügbarkeit und Qualität bewerten

Verstehen, wo sich Daten befinden.
Vollständigkeit und Genauigkeit der Daten bewerten.
Lücken in Stamm- und Transaktionsdaten identifizieren.
Datenhoheit definieren.
Frühzeitig Daten-Governance etablieren.

3. Identifizieren Sie Anwendungsfälle mit hoher Wirkung und geringem Risiko

Priorisieren Sie Anwendungsfälle mit klarem ROI.
Vermeiden Sie anfangs zu komplexe Szenarien.
Konzentrieren Sie sich auf operative Verbesserungen.
Demonstrieren Sie schnelle Erfolge.
Schaffen Sie Vertrauen in die Einführung von KI.

4. KI-Bereitschaft in IT- und Geschäftsteams aufbauen

Stakeholder über KI-Fähigkeiten aufklären.
Rollen und Verantwortlichkeiten definieren.
Die Kluft zwischen Geschäft und IT überbrücken.
Teams auf KI-gesteuerte Prozesse vorbereiten.
Widerstände gegen Veränderungen angehen.

5. Wählen Sie den richtigen Technologie-Stack

Nutzen Sie nach Möglichkeit vorhandene Plattformen.
Integrieren Sie KI in ERP- und Unternehmenssysteme.
Vermeiden Sie fragmentierte Tool Landschaften.
Sorgen Sie für Skalierbarkeit und Sicherheit.
Planen Sie für langfristige Nachhaltigkeit.

6. Governance und verantwortungsvolle KI implementieren

Ethische KI-Richtlinien definieren.
Transparenz und Erklärbarkeit sicherstellen.
Datenschutz und Compliance berücksichtigen.
Genehmigungs- und Überwachungsmechanismen definieren.
Operative und rechtliche Risiken reduzieren.

7. Testen, validieren und skalieren

Beginnen Sie mit kontrollierten Pilotprojekten.
Validieren Sie die Ergebnisse mit Geschäftsanwendern.
Verfeinern Sie die Modelle auf Grundlage des Feedbacks.
Skalieren Sie nur bewährte Lösungen.
Vermeiden Sie groß angelegte Rollouts ohne Validierung.

8. Integrieren Sie KI in Geschäftsprozesse

Betten Sie KI in den täglichen Betrieb ein.
Vermeiden Sie eigenständige KI-Dashboards.
Sorgen Sie für eine nahtlose Benutzererfahrung.
Unterstützen Sie nicht nur die Analyse, sondern auch die Entscheidungsfindung.
Fördern Sie echte Verhaltensänderungen.

9. Überwachen, verbessern und pflegen

Verfolgen Sie die Modellleistung kontinuierlich.
Passen Sie Modelle an geschäftliche Veränderungen an.
Verwalten Sie Datenabweichungen und Genauigkeit.
Stellen Sie die Zuverlässigkeit des Systems sicher.
Planen Sie eine kontinuierliche Optimierung.

10. Aufbau langfristiger KI-Kompetenzen

Betrachten Sie KI als einen Prozess und nicht als ein Projekt.
Bauen Sie schrittweise internes Wissen auf.
Schaffen Sie wiederverwendbare KI-Komponenten.
Richten Sie KI an den Zielen der digitalen Transformation aus.
Sorgen Sie für nachhaltige Wertschöpfung.