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KI-Workshops, die in Umsetzung enden

Strukturiert. Nutzenorientiert. Modell-agnostisch.

Unsere Workshops konzentrieren sich auf konkrete Prozesse und Arbeitsschritte und enden mit umsetzbaren Ergebnissen. Wir priorisieren Use Cases nach Impact, Kontext und Komplexität, damit Maßnahmen schnell messbaren Nutzen liefern. Am Ende erhalten Sie klare Outputs: eine Entscheidungsvorlage, den Scope für ein MVP und abgestimmte nächste Schritte. Die Workshops sind speziell für kleine und mittelständische Unternehmen, Fachabteilungen und operative Teams konzipiert.

1) KI Spark Session (2 Stunden)

Einstiegspunkt: Ideen schärfen und Top-Use-Cases auswählen

  • Für 6–9 Teilnehmende aus einem oder mehreren Fachbereichen
  • Schnelle Bewertung: Impact, Context, Komplexität
  • Score-basierte Auswahl der Top 1–3 Use Cases
  • 6‑Wochen-Hypothese (Wert, Aufwand, Risiko, Messkriterien)
  • Übergabe an Projekt- oder Umsetzungsteam

Output: priorisierte Use-Case-Liste inkl. Scoring und Empfehlung für den nächsten Schritt

2) KI Opportunity Assessment (½–1 Tag)

Brücke zwischen Idee und Umsetzung

  • Strukturierte Prozessanalyse (Ist/Auslöser/Varianten)
  • Daten-Check: Verfügbarkeit, Qualität, Zugriff, Datenschutz
  • Grobe Architekturüberlegung (Integration statt Tool-Silo)
  • MVP-Scope definieren (Was genau soll automatisiert/unterstützt werden?)
  • Aufwands- und Risikoabschätzung

Output: 1–3 Use Cases mit MVP-Definition und Entscheidungsgrundlage

Spark Session als PDF Vorlage

3) KI Capability Check (Executive-Level)

Standortbestimmung: Wie KI-fähig ist die Organisation wirklich?

  • Datenreife und Datenzugang
  • Prozessdigitalisierung und Automatisierungspotenzial
  • Governance, Compliance und Sicherheitsanforderungen
  • Tool- und Systemlandschaft
  • Organisation, Rollen, Entscheidungsstruktur

Output: Capability-Überblick mit priorisierten Handlungsfeldern als Basis für Roadmap und Invest-Entscheide

4) KI Use Case Sprint (2–4 Wochen Begleitung)

Vom Workshop zum MVP: Vorbereitung, die wirklich trägt

  • Scope-Definition und Abgrenzung (MVP vs. Nice-to-have)
  • Datenstrukturierung und Testdatensatz
  • Prompt-/LLM-Design und Qualitätskriterien
  • Testlogik: Messung, Akzeptanzkriterien, Review-Schleifen
  • Pilotplanung inkl. Rollen, Betrieb und Rollout

Output: MVP-ready Paket: Spezifikation, Testplan, Pilot-Setup und Umsetzungs-Backlog

5) KI Modernisierungs-Workshop (legacy2ai-Nähe)

Bestehende Systeme KI-fähig machen – realistisch und sicher

  • Analyse der Legacy-Systeme und Datenflüsse
  • Integrationsmöglichkeiten (APIs, RPA, ETL, Events)
  • Risiken, Security, Compliance und Betriebsmodell
  • Realistische Effizienzgewinne und Grenzen
  • Migrationspfad in sinnvollen Schritten

Output: Modernisierungs-Optionen mit priorisiertem Pfad und nächstem Umsetzungsschritt

Welcher Workshop passt?

Schnelle Orientierung nach Zielgruppe und Tiefe

  • Spark (2h): Fachbereiche – Priorisierung und Fokus
  • Opportunity (½–1 Tag): operative Führung – strukturierte Bewertung
  • Capability (Executive): Geschäftsführung – Standortbestimmung
  • Sprint (2–4 Wochen): Projektteams – MVP-Vorbereitung
  • Modernisierung (1 Tag+): IT/Mittelstand – System-Transformation

Wenn ihr unsicher seid: Startet mit der Spark Session – oder beschreibt euren Kontext, und wir empfehlen den passenden Einstieg.

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