Der systemische Entwicklungsraum für KI-Exzellenz
90% der KI-Initiativen versanden nicht an mangelnder Technologie, sondern an fehlender Integration in die bestehende Systemlandschaft.
Pilotprojekte starten mit großen Erwartungen, doch nach Monaten fehlen messbare Erfolge. Fallbeispiele und Pilotprojekte werden nach Machbarkeit ausgewählt, nicht nach strategischem Wertbeitrag. Business Case und Kennzahlen. Was fehlt ist die strategische Verzahnung von Digitalisierung und KI innerhalb der Wertschöpfung des Unternehmens und dessen Systeme.
Jede zukunftsweisende Veränderung beruht stets auf tragenden und zueinander in Beziehung stehenden Systemelemente und sind durch klare Kriterien in Bezug auf Zielsetzung und Erfüllungsgrad definiert. Alle Elemente wirken stets gleichzeitig aufeinander ein was bedeutet, dass deren Ausprägung ganzheitlich betrachtet werden müssen. Der Erfolg des Vorhabens misst sich am Reifegrad seiner Elemente und deren Summe im Gesamtsystem. Nachhaltigkeit entsteht wenn eine ausgewogene Stabilität hinsichtlich des Spannungsfeldes zwischen den Elementen eingetreten ist.
Gemeinsam reflektieren und analysieren wir Themen und Herausforderungen entlang Ihres Geschäftsumfeld aus der Praxis
Methodik
Wir analysieren zentrale Themen und Herausforderungen aus Ihrem Geschäftsumfeld – sei es die Entwicklung oder Einführung einer KI-Strategie oder die Standort-bestimmung eines Projekts mit Blick auf Führung, Governance und kritische Erfolgsfaktoren. Dabei reflektieren wir Ihre Prozesse, Systeme und Daten, um diese ganzheitlich und zukunftsorientiert auszurichten. Unser besonderes Augenmerk liegt auf der strategischen Verzahnung von Digitalisierung und Künstlicher Intelligenz, um nachhaltige Wirkung und organisatorische Reife zu fördern.
Wirkung
Wir begleiten Sie praxisorientiert mit Erfahrung bei der Durchführung von KI-Standortbestimmungen, der Entwicklung von MVPs in einem geschützten Rahmen sowie der Implementierung integrierter KI-Arbeitsumgebungen. Im Zuge dessen gestalten und moderieren wir Workshops und begleitende Trainings zur erfolgreichen Systemintegration von KI-Lösungen. Ein interdisziplinäres Expertenteam unterstützt uns dabei – insbesondere bei der Definition einer KI-Governance gemäß den Vorgaben des EU AI Act sowie in Spezialthemen rund um IT-Architektur und Sicherheit.
KI-Seminare
KI-Seminare
Assistenten
Vom Werkzeug zum methodischen Sparringspartner
Hier machen Sie die ersten Schritte vom KI-Tool zum methodischen Sparringspartner. Sie lernen, wie Sie Assistenten entlang klarer Kriterien steuern und mit strukturiertem Wissen versorgen. Vom 5-Kriterien-Check für präzise Prompts über den gezielten Wissenstransfer bis hin zum Einsatz methodischer Modelle für Analyse, Reflexion und Bewertung erfahren Sie, wie KI als triadischer Partner mit Ihnen fundiert arbeitet und nachvollziehbare Ergebnisse liefert.
Agenten
Vom Dialog zum autonomen Handeln
Hier gehen Sie von der dialogbasierten Unterstützung eines Assistenten den nächsten Schritt zur echten Prozess Autonomie. KI-Agenten führen mehrstufige Aufgaben selbstständig durch, und treffen autonome Entscheidungen. Von der Einzelagenten-Architektur mit ReAct-Prinzipien bis zu Multi-Agenten-Systemen, hier erfahren Sie, wie autonome Systeme komplexe Geschäftsprozesse übernehmen
Artefakte
Von den Komponenten zur Gesamtlösung
Hier lernen Sie, wie aus einzelnen KI-Bausteinen praxistaugliche Gesamtlösungen entstehen. Von RAG-Systemen, die Unternehmenswissen gezielt nutzbar machen, über die Entscheidung zwischen Cloud-, On-Premise- oder Hybrid-Betrieb bis zur Integration in Ihre bestehende IT-Landschaft. Sie sehen, wie Assistenten, Agenten und Prozesse zu skalierbaren Systemen zusammengeführt werden, die messbaren Nutzen im Unternehmen schaffen.
KI-Praxis Workshops
KI-Praxis Workshops
Veranstalter: NexQube & Plan A
Hybride KI-Integration in HR-DMS Umgebungen
Ausgangslage
Viele Unternehmen haben ihre HR-Digitalisierung erfolgreich umgesetzt: Dokumentenmanagement Systeme arbeiten regelbasiert, effizient und DSGVO-konform. Gleichzeitig nutzen Mitarbeitende zunehmend generative KI-Tools für individuelle Aufgaben – oft außerhalb kontrollierter Systeme. Der EU AI Act klassifiziert KI-Anwendungen im HR-Bereich als Hochrisiko-Domäne und schafft damit neue rechtliche Rahmenbedingungen.
Inhalte des Workshops
Thematische Schwerpunkte
- Technologievergleich: Unterschiede zwischen regelbasierten DMS und generativen KI-Systemen
- Reifegradmodell: Analyse klassischer DMS-Implementierungen und deren Entwicklungspotenzial
- Praxisdemonstration: Live-Vorstellung eines konkreten Anwendungsfalls
- Reflexion: Einordnung entlang einer DMS-KI-Reifegrad-Klassifizierung
Über was wir geredet haben
Diskussionspunkte
- Revisionssichere Abbildung organisatorischer Strukturen im DMS
- Dokumenten-Entstehungsprozesse bei hybrider Nutzung
- Redaktionelle Verantwortung und Haftungsfragen
Was wir demonstriert haben
Ergebnisse
- Impulse für die Integration unkontrollierter KI-Nutzung in geregelte Prozesse
- Anregungen für konzeptionelle Ansätze passend zu Ihrer spezifischen Situation
- Einen Gesamtüberblick über ein mögliches Minimum Viable Product (MVP)
KI-Beiträge und Podcasts
KI-Beiträge und Podcasts
KI Reifegrad
Um KI erfolgreich einzuführen, braucht es mehr als Tools oder Experimente. Entscheidend ist zu wissen, wo das eigene Unternehmen heute steht, welche Fähigkeiten bereits vorhanden sind und welche Entwicklungsschritte als Nächstes sinnvoll sind. Genau hier setzt das KI-Reifegradmodell an.
Was steckt dahinter?
Das KI-Reifegradmodell funktioniert wie ein GPS für Ihre KI-Transformation.
Es zeigt:
– Den aktuellen Standort Ihres Unternehmens
– Die richtige Route für die – Weiterentwicklung
– Ein klares Zielbild, das alle verstehen
Bewertet werden dabei sieben zentrale systemische Bereiche
Wie funtioniert das?
In einem strukturierten Prozess:
– Ist-Analyse: Bewertung der 6 Dimensionen
– Reifegrad & Ampel-System: Klarheit über Handlungsbedarfe
– 6-Monats-Ziele: Konkrete, realistische Entwicklungsschritte
– Ableitung von Maßnahmen: Was braucht es, um die nächste Stufe zu erreichen?
So entsteht eine klare, nachvollziehbare Roadmap ohne Komplexität, aber mit hoher Wirkung.
Welcher Nutzen ensteht?
- Klare Orientierung statt Bauchgefühl
- Schnellere und bessere Entscheidungen
- Reduktion von Ängsten und Widerständen
- Messbare Ergebnisse in kurzer Zeit
- Weniger Schatten-KI, mehr Transparenz
- Ein gemeinsames Verständnis über Ziele und Rollen
- Stabilere, nachhaltige KI-Implementierung
KI Prozesse
Prozessanalyse schafft die Grundlage, KI dort einzusetzen, wo sie den größten geschäftlichen Nutzen erzeugt. Sie macht sichtbar, wo Wert entsteht, wo Verbesserungen den größten Effekt haben und welche Abläufe sich besonders für KI eignen. So entsteht ein klarer Fokus auf die wirkungsvollsten Hebel für Effizienz, Qualität und Geschwindigkeit – und damit auf messbare Ergebnisse, die das Unternehmen wirklich voranbringen.
Was steckt dahinter?
Die Prozessanalyse dient als strukturierter Kompass zur Vorbereitung von KI-Projekten.
Sie zeigt:
Wie ein Prozess heute tatsächlich abläuft (Ist vs. Soll)
Wo Verschwendung entsteht (Zeit, Kosten, Qualität)
Welche Tätigkeiten wertschöpfend, nicht wertschöpfend oder nur wertermöglichend sind
Wo Automatisierungs- oder KI-Potenziale liegen
Welche Auswirkungen Änderungen auf andere Bereiche haben (Engpass-Logik)
Dazu werden unterschiedliche Modellierungsformen genutzt: SIPOC für Überblick, BPMN für Details und Value Stream Maps für Durchlaufzeit & Engpässe.
Wie funtioniert das?
In einem systematischen Vorgehen:
Ist-Erhebung: Gemeinsames Durchgehen der realen Abläufe (nicht nur der Dokumentation)
Prozessdarstellung: High-Level (SIPOC), detailliert (BPMN) oder end-to-end (Value Stream Map)
Bewertung: Einordnung nach Wertschöpfung, Verschwendung, manuellen vs. automatisierten Tätigkeiten
Quantitative Analyse: Durchlaufzeiten, Fehlerquoten, First-Pass-Yield, Kapazitäten, Engpässe
Finanzielle Betrachtung: Ermittlung von Einsparung, Aufwand, ROI und Amortisation
Priorisierung: Identifikation von Quick Wins sowie strategischen Projekten
Ableitung der nächsten Schritte: Was muss zuerst verbessert werden, bevor KI sinnvoll automatisiert?
So entsteht ein klarer, argumentierbarer Entscheidungsrahmen für erfolgreiche KI-Einführung.
Welcher Nutzen ensteht?
Klarheit über echte Problemstellen statt Vermutungen
Höhere Wirksamkeit von KI-Projekten durch optimierte Prozesse
Schnell identifizierbare Quick Wins und nachvollziehbare Business Cases
Kostenreduktion durch weniger Fehler, Wartezeiten und Nacharbeiten
Mehr Akzeptanz, weil Prozesse verständlich, transparent und realistisch gestaltet sind
Geringeres Risiko durch fundierte Entscheidungen (auch im Sinne des EU AI Act)
Nachhaltige Prozess- und KI-Verbesserungen statt einmaliger punktueller Optimierungen
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