Typische Ausgangslagen
Diese Leistung passt, wenn AI nicht als loses Experiment betrachtet werden soll, sondern als Bestandteil konkreter Abläufe, Services, Wissenskontexte oder interner Entlastung. Besonders relevant ist das für AI Lösungen für den deutschen Mittelstand, bei denen Datenschutz, Kontrollbedarf, Systemanschlüsse und realistische Ressourcen eine große Rolle spielen.
- Viele Ideen, aber keine belastbare Priorisierung der Use Cases nach Geschäftswert
- Unsicherheit bei Datenschutz, lokaler Verarbeitung, hybriden Setups oder Tool-Auswahl
- Pilotansätze ohne klaren Weg in Betrieb, Governance, Automatisierung und Verantwortlichkeit
Wie EA Business- und AI-Strategie verbindet
EA verbindet Use-Case-Scoping, Architekturentscheidung, Wissens- und Datenkontext, Automatisierung und Prozessintegration. Dadurch entstehen AI-Lösungen, die nicht nur demonstrierbar, sondern auch im Unternehmensalltag tragfähig sind.
- Business-Ziele, Werthebel und AI-Use-Cases sauber aufeinander ausrichten
- Daten-, Sicherheits-, Modell- und Integrationsanforderungen früh klären
- Vom Prototyp zur produktiven Nutzung mit sauberem Betriebsmodell begleiten
Welche Lösungsfelder daraus entstehen
Aus dieser Leistung entstehen häufig vertiefende Arbeitsstränge für AI Strategy, lokale und hybride AI, AI Automation, Plattform- und Tool-Auswahl sowie die Integration in bestehende Business-Systeme.
- Business Strategy & AI Strategy
- Lokale AI, LLMs und hybride Betriebsmodelle
- Agentic AI Systeme und Coding Agents mit klaren Freigaben, Rollen und Betriebsgrenzen
- AI Automation mit Enterprise- und Open-Source-Stacks
- AI-Integration in CMS, CRM, DMS, ERP und Kollaborationssysteme
Wann diese Leistung der richtige Einstieg ist
Diese Leistung ist der richtige Einstieg, wenn aus konkreten AI-Use-Cases ein belastbarer Betriebs-, Automatisierungs- oder Integrationspfad werden soll und Business Value, Datenschutz und Umsetzung realistisch zusammengeführt werden müssen.
- Wenn Use Case, Datenrealität und Betriebsmodell gemeinsam bewertet werden müssen
- Wenn lokale, hybride und cloudnahe Architekturen unter realen Anforderungen verglichen werden sollen
- Wenn aus AI-Unterstützung, Automatisierung und Integration produktive Abläufe werden sollen
Häufige Fragen
Geht es bei AI Development nur um Chatbots?
Nein. Möglich sind interne Assistenzsysteme, lokale LLM-Setups, Automatisierung, Copilot-Szenarien, Entscheidungsunterstützung oder AI-Integration in bestehende Systeme. Entscheidend ist der konkrete Geschäftsnutzen.
Kann AI auch lokal oder datensensibel betrieben werden?
Ja. Wenn Datenschutz, Vertraulichkeit oder Kontrollanforderungen hoch sind, können lokale oder hybride Architekturen Teil der Lösung sein. Wichtig ist, dass Betriebsmodell, Wartbarkeit und Integration dazu passen.
Wann ist der Agentic-AI-Arbeitsplatz sinnvoller als AI Development?
Wenn zunächst ein begrenzter, standardisierbarer Einstieg mit klaren Rollen, restriktiven Rechten und sauberem Setup gebraucht wird. Sobald mehrere Teams, tiefere Integrationen oder individuellere Agent-Workflows im Vordergrund stehen, ist AI Development meist der passendere Einstieg.
Wie wird aus einem AI-Pilot eine produktive Lösung?
Durch sauberes Scoping, klare Integrationsentscheidungen, definierte Verantwortlichkeiten und einen Blick auf Governance, Sicherheit, Betrieb und Business Value von Anfang an.