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Daten & KI

KI-Beratung für dein Unternehmen – vom Use Case bis zum Betrieb

Du willst KI nicht nur ausprobieren, sondern in einem konkreten Prozess einsetzen? Beschreib dein Vorhaben, deine Daten und Systeme im Formular. Wir leiten die Anfrage kostenlos an passende KI-Berater, Data-Spezialisten und Integratoren weiter, die sich direkt bei dir melden.

  • Agenturen, Freelancer und Beratungen aus Deutschland, Österreich und der Schweiz
  • Kostenlos und unverbindlich, keine Vermittlungsgebühr
  • Anfrage in zwei Minuten beschrieben

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Kostenlos, unverbindlich, in zwei Minuten erledigt.

  1. 1Dein Projekt
  2. 2Dein Kontakt
Welches Budget hast du im Kopf?
Wann soll es losgehen?

Kostenlos und unverbindlich. Deine Angaben sehen nur wir und die Anbieter, die wir für deine Anfrage auswählen. Datenschutz

Wofür Unternehmen anfragen

  • Use-Case-Workshop & Potenzialanalyse
  • Datenlage- und Machbarkeitsprüfung
  • Proof of Concept & Pilot
  • LLM- und ChatGPT-Integration
  • RAG-Wissensassistenten
  • AI Agents
  • Machine Learning & Predictive Analytics
  • Data Engineering & Datenplattform
  • BI & Datenanalyse
  • DSGVO- und AI-Act-Einordnung
  • Betrieb, Monitoring & Evaluation
  • KI-Schulungen für Teams

Dein Thema ist nicht dabei? Beschreib es trotzdem. Die Liste ist der Rahmen, nicht die Grenze.

Worauf es ankommt

Was eine KI-Beratung leistet und wie du den richtigen Partner findest

Was KI-Beratung konkret bedeutet

Eine gute KI-Beratung beginnt nicht mit einem Tool, sondern mit einem Geschäftsproblem: Welche Aufgabe kostet heute viel Zeit, produziert Fehler oder bleibt liegen, und kann ein Modell sie mit den vorhandenen Daten verlässlich besser erledigen? Daraus entstehen priorisierte Use Cases, eine Einschätzung zu Nutzen, Machbarkeit und Aufwand und im besten Fall ein lauffähiger Prototyp mit echten Daten. Viele Anbieter bleiben nicht beim Konzept, sondern setzen auch um: Sie binden Sprachmodelle an, bauen Wissensassistenten, trainieren Prognosemodelle und bringen das Ergebnis in den Regelbetrieb.

Typische Auslöser

  • Mitarbeitende nutzen ChatGPT & Co. bereits privat, es fehlen aber Regeln, eine sichere Umgebung und ein Anschluss an interne Daten.
  • Wissen steckt in Handbüchern, Tickets, Verträgen oder SharePoint und ist schwer auffindbar.
  • Service, Vertrieb oder Buchhaltung verarbeiten täglich viele Dokumente und E-Mails, die sich klassifizieren oder vorbefüllen ließen.
  • In Produktion oder Logistik liegen Maschinen-, Absatz- oder Lagerdaten vor, aus denen sich Ausfälle, Bedarfe oder Qualitätsprobleme vorhersagen ließen.
  • Ein interner Pilot funktioniert auf einem Laptop mit einem Datenexport, aber niemand weiß, wie daraus ein stabiles System wird.

Die üblichen Projektphasen

Am Anfang steht meist ein Workshop zur Potenzialanalyse, in dem Use Cases gesammelt und nach Nutzen, Machbarkeit und Risiko bewertet werden. Danach folgt die Prüfung der Datenlage: Wo liegen die Daten, in welcher Qualität, wer ist fachlich verantwortlich, und dürfen sie für diesen Zweck verarbeitet werden? Ein Proof of Concept klärt in wenigen Wochen, ob der Ansatz technisch trägt, und sollte mit einer klaren Go-/No-Go-Entscheidung enden. Im Pilot arbeiten echte Anwender damit. Erst dann kommen Integration in ERP, CRM, DMS oder Intranet, Berechtigungen, Hosting, Monitoring und die Frage, wer Inhalte und Modelle dauerhaft pflegt.

Der häufigste Engpass liegt nicht beim Modell, sondern bei den Daten. Veraltete Dokumente, fehlende Zuständigkeiten, uneinheitliche Stammdaten oder ungeklärte Zugriffsrechte bremsen Projekte stärker als die Wahl zwischen zwei Sprachmodellen. Die Datenaufbereitung wird deshalb regelmäßig unterschätzt.

Rechtlicher Rahmen

Sobald personenbezogene Daten im Spiel sind, gilt die DSGVO: Zweck und Rechtsgrundlage klären, Auftragsverarbeitung mit Cloud- und Modellanbietern regeln, prüfen, ob Eingaben zum Training verwendet werden, und bei riskanten Einsätzen eine Datenschutz-Folgenabschätzung durchführen. Die Datenschutzkonferenz hat dazu eine Orientierungshilfe veröffentlicht. Beim EU AI Act gelten die Transparenzpflichten nach Artikel 50 seit August 2026, etwa der Hinweis, dass jemand mit einem KI-System interagiert. Die Pflichten für Hochrisiko-Systeme, zum Beispiel im Personalbereich, wurden durch den Digital Omnibus auf Dezember 2027 verschoben. Ein seriöser Anbieter ordnet deinen Use Case ein, ersetzt aber keine Rechtsberatung.

Welche Anbieter es gibt

  • Strategie- und Digitalberatungen eignen sich, wenn du erst eine KI-Roadmap, Governance und Prioritäten brauchst.
  • KI-Agenturen und Integratoren bauen Chatbots, RAG-Wissensassistenten und AI Agents auf Basis bestehender Modelle und binden sie an deine Systeme an.
  • Data- und ML-Spezialisten sind die richtige Wahl für Prognosen, Bildverarbeitung, Anomalieerkennung oder den Aufbau einer Datenplattform und BI.
  • Freelancer passen für klar umrissene Aufgaben wie einen PoC, ein Datenpipeline-Setup oder Schulungen.

Abgrenzung zu Nachbarthemen

Geht es vor allem darum, feste Abläufe zwischen Tools mit Make, Zapier oder n8n zu verbinden, ist Prozessautomatisierung meist passender, auch wenn dort einzelne KI-Schritte vorkommen. Brauchst du eine eigene Anwendung mit Benutzeroberfläche, in der KI nur eine Funktion unter vielen ist, suchst du eher eine Softwareentwicklung. KI-Beratung ist richtig, wenn die Frage lautet, ob und wie ein Modell mit deinen Daten ein Problem löst.

Was du vor der Anfrage vorbereiten solltest

  • Der Prozess oder das Problem, mit heutigem Aufwand in Stunden, Fällen oder Fehlern
  • Welche Daten existieren, wo sie liegen und in welchem Format
  • Beteiligte Systeme wie ERP, CRM, DMS, Microsoft 365 oder Shop
  • Vorgaben zu Hosting, Datenschutz und Betriebsrat
  • Was bereits getestet wurde und woran es gescheitert ist
  • Zeitrahmen, Budgetrahmen und wer intern das Projekt verantwortet
Anwendungsfälle

Typische Projekte

  • RAG-Wissensassistent fürs Intranet

    Ein Assistent beantwortet Fragen auf Basis von Handbüchern, Richtlinien und Tickets, nennt die Quelle und berücksichtigt die Zugriffsrechte der Nutzer.

  • Dokumentenverarbeitung mit LLMs

    Eingehende Rechnungen, Lieferscheine oder E-Mails werden klassifiziert, Felder extrahiert und an ERP oder DMS übergeben, unsichere Fälle landen bei einem Menschen.

  • Absatz- und Bedarfsprognose

    Ein Machine-Learning-Modell nutzt Verkaufs-, Saison- und Aktionsdaten, um Einkauf und Lagerbestand zu planen, und wird regelmäßig gegen echte Werte geprüft.

  • Use-Case-Workshop mit PoC

    In einem Workshop werden Ideen bewertet, der aussichtsreichste Fall wird in wenigen Wochen als Prototyp mit echten Daten gebaut und mit Go-/No-Go abgeschlossen.

  • AI Agent im Kundenservice

    Ein Agent beantwortet Standardanfragen, schlägt im Bestellsystem nach und übergibt komplexe Fälle mit Zusammenfassung an das Serviceteam.

  • Datenplattform und BI als Grundlage

    Daten aus ERP, CRM und Produktion werden in einem Data Warehouse zusammengeführt, bereinigt und in Dashboards nutzbar gemacht, bevor Modelle darauf aufsetzen.

Auswahl

Woran du einen passenden Anbieter erkennst

  1. 1

    Ehrliche Machbarkeitsprüfung

    Frag, in welchen Fällen der Anbieter von KI abrät. Wer jeden Use Case für umsetzbar hält, hat deine Datenlage vermutlich noch nicht angesehen.

  2. 2

    Plan für den Betrieb nach dem Pilot

    Lass dir erklären, wer Hosting, Monitoring, Updates und Datenpflege übernimmt und welche laufenden Kosten für Modellnutzung und Infrastruktur entstehen.

  3. 3

    Messbare Qualität

    Gute Anbieter definieren vor dem PoC Erfolgskriterien und bauen ein Testset, um Antwortqualität oder Prognosegenauigkeit nachvollziehbar zu bewerten.

  4. 4

    Integrationserfahrung mit deinen Systemen

    Frag nach Referenzen mit Anbindung an ERP, DMS, Microsoft 365 oder deine Branchensoftware und nicht nur nach Chatbot-Demos.

  5. 5

    Datenschutz und Hosting

    Kläre, welche Modelle und Rechenzentren genutzt werden, ob Eingaben zum Training verwendet werden und ob ein Vertrag zur Auftragsverarbeitung vorliegt.

  6. 6

    Passende Anbietergröße

    Für einen klar abgegrenzten PoC reicht oft ein Freelancer, für mehrere Use Cases mit Governance und Integration eher ein Team mit Data-, Entwicklungs- und Fachkompetenz.

So läuft es

In drei Schritten zum passenden Angebot

  1. 1

    Projekt beschreiben

    Budget, Zeitraum, zwei Sätze zum Vorhaben. Zwei Minuten, keine Registrierung.

  2. 2

    Wir wählen passende Anbieter

    Aus dem Verzeichnis, nach Leistung, Region und Größe. Niemand zahlt für die Vermittlung, deshalb entscheidet nur die Passung.

  3. 3

    Angebote vergleichen

    Die Anbieter melden sich direkt bei dir. Du entscheidest in Ruhe, ohne Verpflichtung uns gegenüber.

Häufige Fragen

Was hier fehlt, klärt sich im ersten Gespräch mit den Anbietern.

Was kostet eine KI-Beratung oder ein KI-Projekt?

Das hängt vor allem von Anzahl und Zustand der Datenquellen, den anzubindenden Systemen, dem Rechtekonzept, Compliance-Anforderungen und dem Betreuungsbedarf ab. Viele Anbieter starten mit einem Workshop zum Festpreis und kalkulieren das Projekt erst danach. Einfache Wissensassistenten für KMU liegen laut Anbieterangaben oft im vier- bis niedrigen fünfstelligen Bereich, Integrationen in mehrere Systeme deutlich darüber. Plane zusätzlich laufende Kosten für Modellnutzung, Hosting und Pflege ein.

Wie lange dauert es vom ersten Gespräch bis zur produktiven KI-Lösung?

Ein Proof of Concept dauert je nach Anbieter und Umfang meist einige Wochen, oft zwischen zwei und zwölf. Danach folgen Pilot mit echten Nutzern sowie Integration und Betriebsaufbau, was weitere Wochen bis Monate braucht. Dauert der PoC deutlich länger, liegt das häufig an ungeklärtem Datenzugriff oder einem zu großen Umfang.

Brauche ich eine KI-Beratung oder reicht eine Automatisierungsagentur?

Wenn du feste Abläufe zwischen Tools verbinden willst, etwa Formulareingang, CRM-Eintrag und E-Mail, reicht meist Prozessautomatisierung mit Make, Zapier oder n8n. KI-Beratung brauchst du, wenn unstrukturierte Inhalte verstanden, Prognosen erstellt oder Antworten aus deinem Firmenwissen generiert werden sollen und dafür Datenqualität, Modellwahl und Qualitätsmessung entscheidend sind.

Dürfen wir Kundendaten mit ChatGPT oder anderen Sprachmodellen verarbeiten?

Das ist nicht pauschal verboten, aber an Bedingungen geknüpft: eine Rechtsgrundlage nach DSGVO, ein Vertrag zur Auftragsverarbeitung, Klarheit darüber, ob Eingaben zum Training genutzt werden, und je nach Risiko eine Datenschutz-Folgenabschätzung. Unternehmensangebote der Modellanbieter oder EU-gehostete Modelle erleichtern das. Lass die konkrete Konstellation mit deinem Datenschutzbeauftragten prüfen.

Was bedeutet der EU AI Act für unser KI-Projekt?

Für die meisten Anwendungen wie Wissensassistenten oder Dokumentenverarbeitung stehen Transparenzpflichten im Vordergrund, die seit August 2026 gelten, etwa der Hinweis auf eine KI-Interaktion. Strengere Pflichten treffen Hochrisiko-Systeme, zum Beispiel in der Bewerberauswahl. Diese wurden durch den Digital Omnibus auf Dezember 2027 verschoben. Außerdem sollen Unternehmen Maßnahmen zur KI-Kompetenz ihrer Mitarbeitenden ergreifen.

Unsere Daten sind unordentlich. Lohnt sich KI trotzdem?

Oft ja, aber das Projekt beginnt dann mit Datenarbeit statt mit dem Modell. Ein guter Anbieter prüft zuerst, welche Quellen für den gewählten Use Case wirklich nötig sind, wer sie verantwortet und welche Bereinigung sich lohnt. Manchmal ist ein kleiner Datenaufbau mit BI der sinnvollere erste Schritt, bevor ein Modell verlässliche Ergebnisse liefern kann.

Bereit? Dann beschreib dein Projekt.

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