Von der Analyse zur Umsetzung
KI-Consulting & Implementierung
Strategische Beratung und operative Umsetzung – wir begleiten Sie von der ersten Idee bis zum produktiven KI-System.
Warum scheitern so viele KI-Projekte?
Gescheiterte KI-Projekte
85% aller KI-Projekte scheitern oder liefern nicht den erwarteten ROI.
Komplexität unterschätzt
Fehlende Daten, Legacy-Systeme und Change Management werden oft vergessen.
Compliance-Unsicherheit
EU AI Act erfordert neue Governance-Strukturen und Dokumentation.
Lange Time-to-Value
Ohne klare Roadmap dauern Implementierungen 2-3x länger als geplant.
Unser Implementierungs-Ansatz
Strukturiert, messbar, erfolgreich
Assessment & Roadmap
Wir analysieren Ihre Ausgangslage und erstellen eine klare Roadmap.
- Ist-Analyse der Infrastruktur
- Daten-Audit & Qualitätsbewertung
- Use-Case Priorisierung
Pilot & Proof-of-Concept
Schnell zum ersten Ergebnis mit einem fokussierten PoC.
- Funktionsfähiger Prototyp
- Validierung mit echten Daten
- Go/No-Go Entscheidungsgrundlage
Produktive Implementierung
Schrittweiser Rollout mit Fokus auf Stabilität.
- Integration in Ihre Systeme
- Change Management & Training
- Performance-Monitoring Setup
Optimierung & Skalierung
Kontinuierliche Verbesserung und Wissenstransfer.
- Performance-Tuning
- Skalierung auf weitere Use Cases
- Wissenstransfer ins Team
Warum sich professionelle Begleitung lohnt
Ihr Weg zur erfolgreichen KI-Implementierung
Kick-off
Zieldefinition, Stakeholder-Alignment und Scope-Festlegung.
Assessment
Analyse von Daten, Infrastruktur und Use Cases.
PoC
Funktionsfähiger Prototyp in 4-8 Wochen.
Rollout
Schrittweise Implementierung mit Training.
Optimierung
Performance-Tuning und Wissenstransfer.
Häufige Fragen zur KI-Implementierung
Die Dauer variiert je nach Komplexität:
- Einfache Automatisierungen: 4-8 Wochen bis produktiv
- Mittlere Komplexität: 3-6 Monate
- Unternehmensweite KI-Transformation: 6-12 Monate
Wir starten immer mit einem schnellen Proof of Concept (PoC), um früh Ergebnisse zu zeigen und Risiken zu minimieren.
Der Aufwand hängt von mehreren Faktoren ab:
- Komplexität: Einzelner Use Case vs. unternehmensweite Integration
- Datenqualität: Sind Trainingsdaten verfügbar und aufbereitet?
- Integrationstiefe: Standalone vs. ERP/CRM-Integration
- Change Management: Schulungsbedarf und Akzeptanzförderung
Marktübliche Preise für KI-Projekte bewegen sich von fünfstelligen Beträgen für Pilotprojekte bis zu sechsstelligen Summen für Enterprise-Implementierungen. Nach einem Assessment erstellen wir ein individuelles Angebot.
Wir arbeiten mit einem strukturierten ROI-Ansatz:
- KPI-Definition: Messbare Ziele vor Projektstart festlegen
- Baseline: Ist-Zustand dokumentieren für Vorher/Nachher-Vergleich
- Iterative Messung: Regelmäßiges Reporting während des Projekts
- Quick Wins: Schnelle Erfolge parallel zu langfristigen Zielen
Typische KI-Projekte erreichen den geplanten ROI innerhalb von 12 Monaten nach Go-Live.
Der EU AI Act tritt ab 2025 schrittweise in Kraft. Eine gute KI-Implementierung berücksichtigt Compliance von Anfang an:
- Risikobewertung: Einordnung nach EU-Kategorien
- Dokumentation: Transparenz-Anforderungen erfüllen
- Governance: Verantwortlichkeiten und Prozesse definieren
- Audits: Regelmäßige Compliance-Prüfungen einplanen
Wir integrieren EU AI Act Compliance in alle unsere Projekte.
Nicht zwingend. Es gibt verschiedene Modelle:
- Vollständiges Outsourcing: Externe Entwicklung und Betrieb
- Hybrid-Modell: Zusammenarbeit mit Ihrem IT-Team
- Wissenstransfer: Schulung für langfristige Eigenständigkeit
Viele Unternehmen starten mit externem Know-how und bauen parallel internes Wissen auf.
Integration ist ein Kernthema jeder KI-Implementierung. Typische Integrationspunkte:
- ERP: SAP, Microsoft Dynamics, Oracle
- CRM: Salesforce, HubSpot, Pipedrive
- Cloud: AWS, Azure, Google Cloud
- Legacy: Anbindung via API-Middleware oder RPA
Mehr zu API-Integrationen und unseren Integrationslösungen.
KI-Implementierung ist branchenübergreifend wertvoll:
- Fertigung: Predictive Maintenance, Qualitätskontrolle
- Handel: Personalisierung, Bedarfsprognose
- Finanzen: Fraud Detection, Risikobewertung
- Gesundheit: Diagnostik-Unterstützung, Dokumentation
- Dienstleister: Automatisierung, Kundenservice
Der konkrete Use Case ist wichtiger als die Branche.
Der beste Einstieg ist strukturiert und risikominimiert:
- 1. Assessment: Potenziale und Quick Wins identifizieren
- 2. Pilotprojekt: Einen Use Case schnell umsetzen
- 3. Skalierung: Erfolgreiche Piloten ausrollen
Mehr zur strategischen Planung auf unserer KI-Strategie-Seite.
Partner werden
Ihr Ansprechpartner
Alexander Weipprecht
Geschäftsführer
info@provimedia.de Telefon: +49 (0)7142-3442727
Oder laden Sie unsere kostenlose KI-Studie herunter: KI in der Programmierung 2025 →