Vorgehen
Wirkung messen. Risiko begrenzen.
Jede Phase beantwortet eine konkrete Frage: Ist der Prozess geeignet? Funktioniert die Qualität? Sind Rechte und Ausnahmen beherrscht? Wird die Lösung im Alltag angenommen?
Fünf Entscheidungstore
Vom Ausgangswert zur kontinuierlichen Verbesserung.
Entdecken und messen
Prozess, Volumen, Zeit, Qualität, Daten und Risiko als Baseline erfassen.
Einsatz begrenzen
Erfolgskriterien, Datengrenzen, Freigaben, Fallback und repräsentative Tests festlegen.
Integrieren und evaluieren
Mit echten Systemen und Daten arbeiten, Qualität, Kosten und Fehler systematisch messen.
Ausrollen und befähigen
Arbeitsanweisungen, Training, Owner, Support und Governance in den Betrieb überführen.
Betreiben und verbessern
Modelle, Wissen, Regeln und Integrationen überwachen und kontrolliert weiterentwickeln.
Abnahmemodell
Ein guter Demo-Output ist noch kein Prozess.
Wir definieren feste Evaluationsfälle, akzeptierte Fehlerraten, Eskalationswege und fachliche Ergebnismetriken. Ein Einsatz geht nur weiter, wenn technische Qualität und Prozesswirkung gemeinsam tragen.
- Baseline vor Automatisierung
- Repräsentative Evaluationen
- Human-in-the-loop und Fallback
- Go/No-go pro Phase
KI-Prozess-Assessment
Finden wir den Prozess, bei dem KI wirklich Wirkung entfaltet.
Wir bewerten Volumen, Entscheidungslogik, Daten, Risiken und Erfolgskriterien – und empfehlen einen begrenzten ersten Einsatz.