Vom Use Case zur umsetzbaren AI-Initiative.
Wir helfen Ihnen, aus vielen AI-Ideen die richtigen Initiativen auszuwählen. Im AI Transformation Lab bewerten wir Nutzen, Machbarkeit, Datenlage und Risiken – und entwickeln daraus eine priorisierte Roadmap mit Business Case und konkreten Umsetzungsschritten.
Was das Lab leistet
Welche AI-Ideen haben jetzt wirklich Priorität?
Bevor Technologie bewertet wird, schaffen wir Transparenz: Welche Anwendungsfälle sind realistisch? Welche Daten werden benötigt? Welche Risiken bestehen – und wo entsteht messbarer Mehrwert?
Das AI Transformation Lab ist ein strukturierter Arbeitsmodus, mit dem Unternehmen aus einer Vielzahl von AI-Ideen jene identifizieren, die sich sinnvoll priorisieren und realistisch umsetzen lassen.
Lab-Ergebnisse
- Priorisierte Use-Case-Roadmap mit Nutzenbewertung
- Technische Machbarkeitseinschätzung je Use Case
- Datenqualitäts- und Anforderungsanalyse
- Gemeinsames Zielbild für IT und Fachbereiche
- Empfehlung für Plattform, Governance und erste Umsetzungsschritte
- Belastbarer Business Case als Entscheidungsgrundlage
Zielgruppe
Das Lab passt besonders für Sie, wenn …
Sie Use Cases strukturiert bewerten wollen
Erste AI-Ideen aus dem Haus sind vorhanden, aber noch ohne klare Priorisierung oder Umsetzungsstrategie.
IT und Fachbereiche sich einigen sollen
Unterschiedliche Erwartungen an AI zwischen Technik und Business brauchen eine gemeinsame Grundlage.
Sie einen Business Case für AI-Investitionen benötigen
Entscheider brauchen belastbare Zahlen, bevor Budget für Plattformaufbau freigegeben wird.
Sie eine AI-Plattform fundiert aufsetzen wollen
Das Lab schafft die Grundlage für Sovereign AI, Governance und Automatisierung – als erster strukturierter Schritt.
Lab-Phasen
Vier Phasen – von der Idee zur Umsetzung
Im ersten Schritt erfassen wir alle vorhandenen AI-Ideen aus dem Unternehmen – strukturiert nach Fachbereich, Prozess und Problemtyp. Gemeinsam mit Ihnen schaffen wir eine vollständige Übersicht über Potenziale und Ausgangssituationen.
- Stakeholder-Interviews in Fachbereichen und IT
- Prozesslandkarte und Use-Case-Katalog
- Erstbewertung nach Aufwand und Potenzial
- Identifikation kritischer Datensituationen
Beispiel-Output
USE CASE #12 – HR
USE CASE #3 – Einkauf
Vertragszusammenfassung & -prüfung
Potenzial: hoch · Komplexität: mittel · Daten: vorhanden
Use Cases nach Potenzial bewerten
Nicht alle Ideen sind gleich gut. In Phase 2 bewerten wir jeden Use Case nach Nutzenpotenzial, technischer Machbarkeit, Datenverfügbarkeit und Risikograd – und empfehlen eine klare Priorisierung.
- Scoring nach Aufwand, Nutzen und Risiko
- Daten- und Systemanforderungsanalyse
- Einschätzung AI-Modelltyp je Use Case
- Priorisierte Shortlist für Prototyping
Priorisierungsmatrix
Angebotsvorbereitung
Vertragsprüfung
Bewerber-Screening
Hoch
Hoch
Mittel
1
2
3
Prototypen erstellen und testen
Für die priorisierten Use Cases entwickeln wir schnelle Prototypen – mit echten Unternehmensdaten und realen Nutzern. Ziel ist nicht Perfektion, sondern belastbare Erkenntnisse über Machbarkeit und Mehrwert.
- Rapid Prototyping mit geeigneten Modellen
- Test mit echten Daten und Nutzern aus dem Fachbereich
- Qualitätsbewertung und Halluzinationsprüfung
- Feedback-Loop und Iterationszyklen
Prototype-Sprint
Ergebnis-Beispiel
Angebotsvorbereitung Vertrieb
Auf Basis der Prototypen entwickeln wir einen konkreten Umsetzungsplan mit Technologieempfehlung, Ressourcenbedarf, Governance-Anforderungen und Wirtschaftlichkeitsberechnung.
- Technologieauswahl und Make-or-buy-Empfehlung
- Ressourcen- und Zeitplanung
- Governance-Anforderungen und Rollmodell
- Investitionsrechnung und ROI-Szenarios
Deliverables
- Use-Case-Roadmap (priorisiert)
- Technologieempfehlung (inkl. Begründung)
- Business Case inkl. ROI-Modell
- Governance-Anforderungen (Basis für AI Governance)
- Übergabepaket für Umsetzungsprojekt
Praxisbeispiele
Typische Use Cases im Mittelstand
Das Lab arbeitet mit realen Anwendungsfeldern. Diese Beispiele zeigen, wo Unternehmen typischerweise beginnen.
- Vertrieb & Marketing
Angebots- und Präsentationsvorbereitung
AI-gestützte Erstellung von Erstangeboten, Präsentationsstrukturen und Produktbeschreibungen auf Basis bestehender Unterlagen und CRM-Daten.
- Recht & Einkauf
Vertragszusammenfassung & Risikoprüfung
Automatisierte Extraktion relevanter Klauseln, Fristenerkennung und Risikomarkierung in Lieferanten- und Kundenverträgen.
- Human Resources
Bewerbungsunterlagen-Screening
Strukturiertes Screening von Bewerbungsunterlagen mit Relevanzscoring und Kurzzusammenfassungen für Recruiter – mit klarer Human-in-the-Loop-Logik.
- Finanzen & Controlling
Berichterstellung & Kommentierung
Automatisierte Generierung von Berichtstexten, Abweichungskommentaren und Executive Summaries auf Basis strukturierter Datenbankabfragen.
- IT & Service
Internes Wissensmanagement
AI-gestütztes Suchen und Abrufen interner Dokumentation, SOPs und Wissensartikel – mit zuverlässigen Quellenangaben.
- M&A & Strategie
Due-Diligence-Dokumentenauswertung
Strukturierte Analyse großer Dokumentenmengen im Datenraum – Extraktion relevanter Kennzahlen, Risiken und Kerninformationen in kurzer Zeit.
Starten Sie mit einer strukturierten Use-Case-Priorisierung
Wir besprechen mit Ihnen, welche AI-Initiativen in Ihrer Organisation das größte Potenzial haben – und wie Sie in 8–12 Wochen zu belastbaren Umsetzungsentscheidungen kommen.
Kompetente Beratung an Ihrer Seite
Unser Experte für Ihr Anliegen
Thomas Pietrzykowski unterstützt Unternehmen dabei, AI nicht nur strategisch einzuordnen, sondern produktiv nutzbar zu machen. Sein Fokus liegt auf der Entwicklung pragmatischer AI-Architekturen, der Bewertung relevanter Use Cases und der Umsetzung sicherer, skalierbarer Lösungen entlang bestehender Geschäftsprozesse.
Mit 25 Jahren Erfahrung in Software Engineering, Enterprise Architecture, Cloud, DevOps und Digital Transformation verbindet er technologische Tiefe mit operativer Umsetzungserfahrung. Er kennt moderne KI-Plattformen, Automatisierungswerkzeuge und Integrationsansätze nicht nur aus der Beratung, sondern aus der direkten praktischen Anwendung – von Prototyping und Systemintegration bis hin zu Governance, Betrieb und Skalierung.
Seine Stärke liegt darin, Business-Anforderungen in umsetzbare technische Lösungen zu übersetzen. Dabei bringt er internationale Führungserfahrung, Erfahrung in regulierten Umgebungen sowie tiefes Verständnis für Daten, Schnittstellen, Sicherheit und Betriebsmodelle ein.
