Vom Konzept zur Produktion. Echte Lösungen für echte Probleme. Von der Strategie über die Implementierung bis zum Betrieb. Manchmal mit AI im Kern, manchmal als Verstärker, manchmal ohne — je nachdem, was die Aufgabe wirklich braucht.
Kontakt aufnehmenDer Markt für KI-Beratung ist gut bedient. Was häufig fehlt, ist die Brücke vom Konzept zum laufenden System — und genau dort liegt mein Schwerpunkt.
Strategische Klarheit ist der Ausgangspunkt: Ich analysiere, priorisiere und entwerfe gemeinsam mit Ihnen die Architektur — und setze sie anschließend produktiv um, mit messbarer Wirkung im Tagesgeschäft.
Es gibt zwei Hebel, an denen Applied AI im Mittelstand wirtschaftlich besonders wirksam ist: nach innen (Prozesse verschlanken, Kapazität freisetzen) und nach außen (Wachstum, Vertrieb, Marketing). Begonnen wird dort, wo der Wertbeitrag am klarsten ist — skaliert wird von einer belastbaren Basis aus.
Repetitive Aufgaben binden wertvolle Zeit. Wissen ist über viele Systeme verteilt. Workflows sind über Jahre gewachsen, ohne neu durchdacht worden zu sein. Hier setzt Applied AI an — mit messbaren Effekten auf Durchlaufzeit und Kapazität.
Eingangs-/Ausgangsrechnungen, Spesen, Reports. Vom E-Mail-Postfach durch OCR + Klassifikation direkt in die Buchhaltung.
Semantic Search über SharePoint, Confluence, lokale Docs. Antworten in Sekunden statt Stunden.
Autonome Aufgaben-Ketten. Marktanalyse aus 20+ Quellen, automatisch zusammengefasst, fact-gecheckt.
OCR + LLM für komplexe unstrukturierte Inputs (Verträge, Anträge, Akten). KI extrahiert, Mensch entscheidet.
Automatische Prüfung gegen interne Richtlinien, regulatory Updates, AI-Act-Compliance.
Mehr Leads. Schnellere Qualifizierung. Persönlichere Kundenkommunikation in Skala. Hier wird Applied AI zum Umsatztreiber.
Leads aus E-Mails, Formularen, externen Quellen extrahieren, qualifizieren, dem richtigen Berater zuteilen.
Von Lead zu Erstkontakt in Minuten statt Stunden. Personalisierte Outreach. Meeting-Buchung ohne Hin-und-Her.
Content-Briefings, Recherche, Drafts, Bildgenerierung, A/B-Test-Setups. Output skaliert ohne Team-Wachstum.
Intelligente Kunden-Portale, die echte Antworten geben. Mit Eskalation an Menschen wenn nötig.
Kontinuierliches Monitoring von Wettbewerbern, Branche, Regulierung. Wöchentliche Briefings, die Entscheidungen unterstützen.
Nicht jedes Problem ist ein KI-Problem. Manchmal ist die richtige Antwort eine saubere Custom-Software-Lösung ohne LLM, ohne Agent, ohne Vector-DB. Wir sagen das ehrlich, wenn es so ist.
Maßgeschneiderte Anwendungen für spezifische Geschäftsprozesse. Wo Standard-Software zu 30% passt.
Bestehende Tools verbinden. ERP, CRM, Ticketing, Zeiterfassung — soll zusammenarbeiten.
Entscheidungsrelevante KPIs aus den Quellen, die Sie schon haben. Keine Mega-Data-Lake-Projekte.
Drei SaaS-Tools, die nicht zusammenarbeiten, ablösen durch eine custom-built Lösung. Oft günstiger.
Vor jeder Implementierung steht ein klares Verständnis von Kontext, Zielen und Restriktionen. Strategische Beratung ist die Grundlage für jede tragfähige KI-Lösung — und bleibt während der Umsetzung konstanter Begleiter.
Ehrliche Standortbestimmung. Wo lohnt sich AI sofort, wo später, wo gar nicht?
6-bis-12-Monats-Fahrplan mit ROI-Modell, Quick Wins, Team-Setup.
Klare Regeln für KI-Einsatz im Unternehmen. DSGVO + AI Act konform.
Pflicht seit Februar 2025 (EU AI Act, Art. 4). Keine Compliance-Übung, sondern echte Befähigung Ihres Teams.
Erstgespräch + Use-Case-Identifikation
Assessment + Architektur-Entwurf, klickbarer Prototyp
MVP-Bau, erste produktive Nutzer
Iteration auf Basis echter Nutzung, Skalierung, neue Use Cases
Prinzip: Iterativ und ergebnisorientiert. Drei kleinere produktive Systeme schaffen mehr Wert als ein einzelnes Großprojekt mit unsicherem Ausgang.
Ja — vorausgesetzt, der Use Case ist klar abgegrenzt. Im Mittelstand zahlen sich Applied-AI-Projekte besonders dort aus, wo wiederkehrende, regelbasierte Aufgaben Kapazität binden (Eingangsrechnungen, Kundenservice-Anfragen, interne Wissenssuche, Lead-Qualifizierung). Erste produktive Systeme sind typischerweise in vier bis acht Wochen umgesetzt, mit messbarer ROI binnen 3–6 Monaten. Voraussetzung: ein realistischer Anwendungsfall statt eines generischen „KI-Strategie"-Projekts.
Ein erstes produktives MVP liegt für mittelständische Unternehmen üblicherweise im fünfstelligen Bereich, abhängig von Umfang und Integrationstiefe. Die Investition staffelt sich entlang der Wertbeitrags-Validierung: kleines, fokussiertes erstes System → Messung → Skalierung erst nach belegtem Nutzen. Konkrete Zahlen ergeben sich aus dem Erstgespräch und dem Assessment.
Nein. Die Architekturentscheidung folgt der Use-Case- und Compliance-Anforderung — nicht einer Vendor-Bindung. Optionen sind: EU-Cloud (z.B. Mistral, Anthropic über AWS Frankfurt), On-Premise (Open-Source-Modelle wie Llama, DeepSeek), oder hybrid. Sensible Daten können vollständig auf deutscher/österreichischer Infrastruktur verarbeitet werden.
Seit 2. Februar 2025 verpflichtet Artikel 4 der EU-KI-Verordnung alle Unternehmen, die KI-Systeme einsetzen, ihre Mitarbeitenden auf einem ausreichenden Kompetenzniveau im Umgang mit KI zu halten. Das umfasst Schulungen zu Funktionsweise, Grenzen, Risiken (Halluzinationen, Bias, Datenabfluss) und korrekter Anwendung im jeweiligen Aufgabenbereich. Die Pflicht greift unabhängig von der Risikoklasse des KI-Systems.
Ein ChatGPT- oder Copilot-Abo ist ein Werkzeug für Einzelpersonen — nützlich für Texterstellung, Recherche, Code. Applied AI dagegen sind integrierte Systeme, die in bestehende Geschäftsprozesse eingreifen (Dokumente automatisch klassifizieren, Anfragen routen, Berichte generieren, Lieferketten-Daten überwachen). Die zwei ergänzen sich, ersetzen sich aber nicht.
Typische MVP-Timeline: Assessment in Woche 1–2, Architektur und Prototyp in Woche 2–3, MVP-Bau in Woche 3–6, erste produktive Nutzer ab Woche 6–8. Den Betrieb übernimmt MH-Services auf Wunsch durchgehend mit, oder das System wird an Ihr internes IT-Team übergeben — inklusive Dokumentation und Schulung. Strategie, Implementierung und Betrieb stammen aus einer Hand.
Genau dafür steht die Machine + Human-Methodik: KI übernimmt das Skalierbare und Wiederkehrende; Entscheidungen mit echten Konsequenzen bleiben bei menschlichen Experten. Implementiert wird das durch Confidence-Scores, automatische Eskalations-Workflows, vier-Augen-Prinzip bei kritischen Aktionen und vollständige Audit-Trails. Keine KI handelt unkontrolliert.
