ML & AI Readiness
Bessere Prognosen, optimierte Entscheidungsfindung, Personalisierung und die Basis für Künstliche Intelligenz klingt nicht nach einem Märchen, sondern dem intelligenten Einsatz von Daten. Und das sorgt für langfristige Wettbewerbsfähigkeit, höhere Umsätze und Optimierung von Ausgaben.
Unser Prozess
Strategische Ausrichtung & Awareness
- Durchführung von Führungskräfte-Workshops zur Definition und zum Alignment der Vision und Möglichkeiten von ML & AI im Unternehmen
- Exploration von Herausforderungen, die mit ML & AI gelöst werden sollen, und anschließende Abgrenzung zu anderen Feldern wie bspw. Advanced Analytics, LLM, etc.
- Identifizierung und Spezifizierung von konkreten ML & AI Use Cases, deren Datenquellen sowie Ansprechpartnern, die zur Umsetzung benötigt werden
Reifegradbewertung & Use Case Auswertung
- Durchführung eines Data Audits auf Basis der identifizierten Use Cases, zur Prüfung der Qualität relevanter Daten
- Analyse der bestehenden Technologielandschaft zu Umsetzungsmöglichkeiten von ML & AI Use Cases
- Skizzierung einer etwaigen Datenlandschaft, die Umsetzungen solcher Use Cases erleichtert
- Überprüfung des vorhandenen Skill- und Mindsets zur Umsetzung von ML & AI Use Cases
Empfehlungen & Aktionsplan
- Erstellung einer priorisierten und detaillierten Use Case Liste für ML & AI
- Design einer mehrstufigen ML & AI Implementierungsroadmap
- ggf. Unterstützung bei der Umsetzung, Validierung und Weiterentwicklung etwaiger Pilot Use Cases
- ggf. Handlungsempfehlungen zur Erreichung eines geeigneten ML & AI Reifegrades (bspw. Datenbereinigungs- und Standardisierungsinitiativen, Schulungen, Hiring Support, etc.)
Der Business Impact Ihrer ML & AI Readiness: Wertschöpfung statt Spielerei
Unsere Mission: Fokus auf wertschöpfende KI
Wir bringen Sie von theoretischen KI-Experimenten zu profitablen, skalierbaren ML- und GenAI-Anwendungen. Wir bewerten Ihre Reife und bereiten Ihre Datenarchitektur für nachhaltigen Wert vor.
Der messbare Impact
Umsatzwachstum: +34% Steigerung der digitalen Werbeerlöse durch Advanced Targeting (Case Study MediaPrint).
Prognosegenauigkeit: Bis zu 15% bessere Vorhersagegenauigkeit im E-Commerce (Case Study babymarkt.de).
ROI: Fokus auf die Implementierung von Lösungen, die innerhalb von 6 Monaten sofortigen Business Value liefern.
Ihr Weg zum strategischen Wettbewerbsvorteil durch KI
Wir starten mit einem Strategischen Alignment und entwickeln einen Blueprint, der Architektur, Organisation und Change Management umfasst. Wir liefern einen umsetzbaren Fahrplan statt eines Papiertigers.
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Sie benötigen noch die Grundlagen, Definitionen und alle Hintergründe zum Thema GenAI und KI-gesteuerte Datenanalyse?
Alle Informationen, die nicht direkt Ihren 5-Phasen-Prozess betreffen, finden Sie zentral in unserem Experten-Leitfaden.
Oder starten Sie Ihren Deep Dive: Zum Ultimate Guide: GenBI – Ihre KI-gesteuerte Datenanalyse
So gehen wir bei der Etablierung von Machine Learning und Advanced Analytics vor
Vom ersten Audit über den Aufbau von Kompetenzen im Unternehmen bis hin zur Entwicklung von Use Cases für die Nutzung von Artificial Intelligence – wir stehen als starker Partner an der Seite unserer Kunden.
Status Check - das Data Audit
Im ersten Schritt der Zusammenarbeit im Bereich ML und Advanced Analytics evaluieren wir den aktuellen Stand des Unternehmens in Bezug auf Dateninfrastruktur, -qualität und -nutzung. Dies umfasst die Beurteilung vorhandener Datenquellen, Datenverarbeitungssysteme, Analysewerkzeuge und das vorhandene Know-how der Mitarbeitenden. Ein Audit hilft dabei, Stärken, Schwächen und Entwicklungspotenziale zu identifizieren.
Strategieentwicklung und Zielsetzung
Basierend auf den Ergebnissen des Audits entwickeln wir eine Strategie, die sich an den Zielen und Bedürfnissen des Unternehmens orientiert. Hierbei werden konkrete Ziele für den Einsatz von Machine Learning und Advanced Analytics festgelegt. Dazu gehört auch die Planung von Ressourcen sowie ein Plan für die Integration in bestehende Geschäftsprozesse.
Schulung und Aufbau von Kompetenzen
Für die effektive Nutzung von Advanced Analytics und Machine Learning ist es essentiell, dass die Mitarbeitenden im Umgang mit diesen Technologien geschult werden. Hierfür gibt es in unserem Team ML- und Data Science-Experten, welche die Stakeholder aus den Data-Abteilungen in technischen Fähigkeiten sowie dem Verständnis für Künstliche Intelligenz unterstützen.
Implementierung und Integration
Die Strategie und das Wissen sind da: Nun können die geplanten Analysewerkzeuge und Machine Learning-Modelle implementiert werden. Wichtig ist es uns dabei, individuelle Lösungen zu finden und keine Modelle zu implementieren, die später nicht mehr weiterverfolgt werden.
Etablierung von Use Cases für Künstliche Intelligenz
Auf Basis der implementierten Machine Learning-Modelle können nun Use Cases für Künstliche Intelligenz evaluiert werden. Die Basis hierfür ist eine saubere Datenbasis. Lösungen können z.B. Automatisierungen und Personalisierungen aber auch die Entwicklung neuer Geschäftsmodelle sein.
Advanced Analytics in unserem Framework
Wir arbeiten bei uns immer mit dem Framework Organisation, Kultur und Architektur.
Denn in unseren Augen sind diese 3 Bereiche die wichtigsten Faktoren, um Data langfristig erfolgreich im Unternehmen zu verankern.
Auch Advanced Analytics und Machine Learning als Basis von Künstlicher Intelligenz müssen auf diesem Framework aufgebaut werden. Die Organisation beschreibt dabei das WER, die Kultur das WIE und die Architektur das WOMIT.
Ohne diese Basis kann keine langfristige Datenstrategie aufgebaut werden.
The Data Institute - der starke Partner beim Einsatz von Machine Learning
Wir wünschen uns, dass Unternehmen schnell Impact erhalten und Erfolge davon haben, mit Daten zu arbeiten. Gleichzeitig haben wir den Gesamt-Blick auf das Unternehmen und möchten langfristige Strategien implementieren, durch die Mitarbeitende enabled werden, selbstständig mit Daten zu arbeiten - und dann auch mit Künstlicher Intelligenz.
Welche Leistungen lassen sich mitML & AI Readinesskombinieren?
Häufig gestellte Fragen
Hier beantworten wir alle wichtigen Fragen rund um unsere Leistungen. Wenn Sie noch weitere Fragen haben, beantworten wir Ihnen diese gerne.
Nicht zwingend am Anfang. Viele Unternehmen profitieren mehr von Data Engineers, die die Infrastruktur bauen. Für die Modelle selbst nutzen wir oft bewährte Services (Azure OpenAI, AWS Bedrock), statt das Rad neu zu erfinden.
Wir prüfen drei Dimensionen:
1. Datenverfügbarkeit (Haben Sie genug Daten?),
2. Datenqualität (Sind sie sauber und gelabelt?) und
3. Infrastruktur (Können wir Modelle deployen?).
Das Ergebnis ist eine Ampel-Bewertung für Ihre Use Cases.
KI ist nur so schlau wie die Daten, mit denen sie gefüttert wird. „Garbage In, Garbage Out“. Für erste PoCs reichen oft CSV-Exporte, aber für produktive, skalierbare KI-Systeme ist eine Single Source of Truth und saubere Datenpipelines absolute Pflicht.
Case Studies zum ThemaML & AI Readiness
Passende Beispiele unserer Arbeit zu diesem Thema findest du in folgenden Case Studies:
Data News für Pros
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