AI 2026 Readiness Program: Unternehmensweite Strategie-Workshops und End-to-End Implementierungsservices
Unser AI 2026 Readiness Program befähigt Ihr Unternehmen, eine klare, messbare und regulierungskonforme KI-Strategie zu entwickeln, Organisation und Technologie auszurichten, priorisierte Use Cases wertorientiert umzusetzen und skalierbare Betriebsmodelle aufzubauen, damit KI bis 2026 nachhaltig Wirkung entfaltet.
Über uns
Wir sind ein interdisziplinäres Team aus Strategen, Datenarchitekten, Sicherheitsexperten und Change-Profis, das Unternehmen dabei unterstützt, KI verantwortungsvoll, skalierbar und messbar wertstiftend einzuführen, indem wir Strategie, Technologie und Organisation nahtlos aufeinander abstimmen.
Programmüberblick und Zielsetzung 2026
Dieses Programm bündelt strategische Workshops, technische Architekturarbeit, Change Enablement und End-to-End Implementierung zu einem integrierten Ansatz, der Ihre Organisation bis 2026 auf produktionsreife, skalierbare und verantwortungsvolle KI-Nutzung vorbereitet und unternehmensweit messbaren Mehrwert generiert.
Programmstruktur und Phasen
Wir strukturieren das Programm in klar definierte Phasen von Assessment und Zielbild über Architektur und Pilotierung bis zur Skalierung, mit eindeutigen Meilensteinen, Ergebnistypen und Entscheidungspunkten, damit Führung, IT und Fachbereiche synchronisiert und zielgerichtet zusammenarbeiten können.
Leitprinzipien und Erfolgsfaktoren
Unsere Leitprinzipien umfassen Wertorientierung, Sicherheit-by-Design, Responsible AI, technische Exzellenz, Wiederverwendung und schnelle Lernzyklen, wodurch Risiken kontrolliert, Investitionen fokussiert und die Umsetzungsgeschwindigkeit erhöht werden, ohne die notwendige Governance, Nachvollziehbarkeit und Compliance aus den Augen zu verlieren.
Nutzenversprechen für das Unternehmen
Sie erhalten eine belastbare, auf Ihre Branche zugeschnittene KI-Strategie, eine zukunftsfähige Referenzarchitektur, ein priorisiertes Use-Case-Portfolio, befähigte Teams und skalierbare Betriebsprozesse, die zusammen verlässliche Wertbeiträge liefern und die Wettbewerbsfähigkeit nachhaltig steigern.
Reifegrad-Assessment und Zielbild
Wir erfassen Ihren aktuellen KI-Reifegrad holistisch, definieren gemeinsam ein ambitioniertes, aber erreichbares Zielbild für 2026 und leiten daraus eine umsetzbare Roadmap mit klaren Verantwortlichkeiten, Abhängigkeiten und messbaren Erfolgsindikatoren ab.
Kontaktieren Sie unsDiscovery-Interviews und Capability-Mapping
In strukturierten Interviews analysieren wir Strategie, Daten, Technologie, Prozesse, Kompetenzen und Governance, kartieren vorhandene Fähigkeiten und Lücken und visualisieren Abhängigkeiten, sodass Prioritäten transparent werden und Investitionen nachvollziehbar auf Wirkung und Risiken ausgerichtet werden.
Stakeholder-Alignment und Governance-Set-up
Wir moderieren bereichsübergreifende Sessions, klären Rollen zwischen Business, IT, Datenverantwortlichen, Risiko und Recht, etablieren Entscheidungsforen und definieren Einsteuerungsregeln, damit Use Cases schnell vorankommen und dennoch Standards sowie regulatorische Anforderungen eingehalten werden.
Roadmap 2026 mit Meilensteinen und Abhängigkeiten
Die Roadmap verbindet Quick Wins mit strategischen Plattformaufbauten, terminiert Meilensteine realistisch, berücksichtigt externe Zwänge und Ressourcen, und macht Kosten, Nutzen, Risiken sowie Entscheidungspunkte transparent, damit Fortschritt planbar und steuerbar bleibt.
Datenstrategie und Datenqualität
Wir entwickeln eine tragfähige Datenstrategie, die Zugänglichkeit, Qualität, Governance und Sicherheit verbindet, und schaffen die Voraussetzungen für zuverlässige Trainings-, Evaluations- und Laufzeitdaten, die KI-Anwendungen skalierbar, auditierbar und wirtschaftlich tragfähig machen.
Dateninventar und Lineage
Wir erfassen relevante Datenquellen, dokumentieren Herkunft, Verarbeitungswege und Nutzungszwecke, und schaffen Transparenz zu Verantwortlichkeiten und Risiken, damit Datenflüsse überprüfbar, reproduzierbar und für Modelltraining, Validierung sowie Monitoring belastbar nutzbar sind.
Qualitätsmetriken und Remediation
Gemeinsam definieren wir Qualitätsmetriken wie Vollständigkeit, Konsistenz, Aktualität und Bias-Indikatoren, richten automatische Prüfungen ein und etablieren Remediation-Prozesse, sodass Qualitätsprobleme früh erkannt, priorisiert und nachhaltig behoben werden können.
Data Governance und Zugriffsmodelle
Wir entwerfen ein Governance-Framework mit klaren Rollen, Richtlinien und Zugriffsmodellen, setzen Datenkataloge und Metadatenstandards auf und schaffen so kontrollierte, sichere und effiziente Datennutzung über Teams, Tools und Umgebungen hinweg.
Technische Architektur und Plattformwahl
Wir gestalten eine zukunftsfähige Referenzarchitektur, evaluieren Cloud-, Hybrid- und On-Prem-Optionen und wählen kompatible Komponenten aus, damit Ihre KI-Workloads sicher, performant, kostenoptimiert und interoperabel in Ihr bestehendes IT-Ökosystem integriert werden.
Cloud-, Hybrid- oder On-Prem-Entscheidung
Anhand regulatorischer Vorgaben, Latenzanforderungen, Datenlokation, Kosten und Betriebsreife erarbeiten wir eine belastbare Plattformentscheidung, die Skalierbarkeit und Kontrolle ausbalanciert und zukünftige Erweiterungen ohne Lock-in oder Sicherheitskompromisse ermöglicht.
Referenzarchitektur für KI-Workloads
Wir definieren Kernbausteine wie Feature Store, Model Registry, Vektorspeicher, Orchestrierung, Observability und Sicherheitslayer, mit klaren Schnittstellen und SLAs, sodass Entwicklung, Betrieb und Compliance reibungslos zusammenspielen und wiederverwendbare Muster entstehen.
Tool- und Anbieterbewertung
Durch strukturierte Scorings vergleichen wir Modelle, Frameworks, Orchestratoren, Datenbanken und Sicherheitslösungen, bewerten TCO, Support, Roadmaps und Integrationsaufwand, und empfehlen eine kombinierbare, risikoarme Auswahl, die Ihre Ziele pragmatisch unterstützt.
Responsible AI, Compliance und Risiko
Wir operationalisieren Responsible AI durch Richtlinien, Tests, Dokumentation und Kontrollpunkte, um Fairness, Sicherheit, Transparenz und Gesetzeskonformität verlässlich nachzuweisen und Risiken entlang des gesamten KI-Lebenszyklus proaktiv zu managen.
Modellgovernance und Auditierbarkeit
Wir etablieren Versionierung, nachvollziehbare Trainingsdaten, approvals, Change-Logs und Audit-Trails, damit Modelle überprüfbar bleiben, Entscheidungen erklärbar sind und interne wie externe Prüfungen zügig, vollständig und belastbar beantwortet werden können.
Bias-, Fairness- und Erklärbarkeitstests
Mit standardisierten Test-Suiten prüfen wir Verzerrungen, faire Performance über Segmente, Erklärbarkeit und Robustheit gegenüber Angriffen, leiten Maßnahmen ab und dokumentieren Ergebnisse, um verantwortungsvolle Nutzung und Vertrauen bei Nutzern und Aufsichtsbehörden zu sichern.
Regulatorische Anforderungen und Dokumentation
Wir übersetzen regulatorische Vorgaben in konkrete Anforderungen an Daten, Modelle, Prozesse und Monitoring, erstellen konforme Dokumente und stellen sicher, dass Nachweise effizient gepflegt und bei Änderungen im Produktivbetrieb automatisiert aktualisiert werden.
Use-Case-Portfolio und Priorisierung
Wir identifizieren, bewerten und priorisieren Use Cases auf Basis von Nutzen, Machbarkeit, Risiken und Abhängigkeiten, entwickeln belastbare Business Cases und bauen ein dynamisches Portfolio mit klarer Sequenzierung und Ressourcenplanung auf.
Mehr erfahrenMLOps, CI/CD und Betriebsmodelle
Wir implementieren wiederholbare, sichere und beobachtbare MLOps-Praktiken, die Entwicklung, Test, Deployment und Betrieb automatisieren, Qualität absichern und Zeit bis zur Wertrealisierung drastisch verkürzen.
Pipelines, Feature Stores und Artefaktverwaltung
Wir standardisieren Daten- und Trainingspipelines, implementieren Feature Stores zur Wiederverwendung, und führen Artefakt-Repositories für Modelle und Evaluationsberichte ein, sodass Reproduzierbarkeit, Zusammenarbeit und Governance deutlich verbessert werden.
Monitoring, Drift-Erkennung und Qualität
Laufzeitmetriken, Daten- und Konzeptdrift, Fairness-Indikatoren und SLOs werden kontinuierlich überwacht, Alarme integriert und Abhilfemaßnahmen definiert, damit Modelle zuverlässig bleiben und Risiken frühzeitig begrenzt werden können.
Automatisierung, IaC und Release-Management
Infrastructure as Code, Policy as Code und automatisierte Freigaben reduzieren manuelle Fehler, erhöhen Konsistenz und beschleunigen Releases, während Compliance-Gates und Peer-Reviews sicherstellen, dass Qualitäts- und Sicherheitsanforderungen konsequent eingehalten werden.
Unsere Services
Wir kombinieren hochwirksame Executive-Workshops, belastbare Architekturarbeit und komplette End-to-End Implementierung, damit Ihr Unternehmen bis 2026 eine klare KI-Strategie besitzt, priorisierte Use Cases produktiv macht und den Betrieb zuverlässig skaliert.
Executive-Strategieworkshop 2026 (Intensiv)
Ein zweitägiger, moderierter Workshop mit Vorab-Interviews, Reifegrad-Check, Zielbildentwicklung, Portfolio-Sichtung und Governance-Entwurf, der klare Prioritäten, Entscheidungen und nächste Schritte liefert, inklusive Executive-Readout, Roadmap-Skizze und konkreten Metriken zur Erfolgsmessung.
9.800 €
Referenzarchitektur und Roadmap-Erstellung
In vier bis sechs Wochen entwerfen wir eine maßgeschneiderte KI-Referenzarchitektur, wählen Kernkomponenten, definieren Sicherheits- und Compliance-Patterns und erstellen eine detaillierte 12–18-Monats-Roadmap mit Meilensteinen, Abhängigkeiten, Kapazitätsplanung und validierten Kostenannahmen.
9.800 €
End-to-End Implementierungspaket (Pilot bis Produktion)
Wir liefern einen priorisierten Use Case inklusive Datenaufbereitung, Modellierung, MLOps, Monitoring, Sicherheitskontrollen und Change Enablement, validieren Nutzen im Pilot und überführen die Lösung in den stabilen Betrieb, inklusive Übergabe, Dokumentation und Trainings.
9.800 €
Sicherheit, Datenschutz und Resilienz
Wir verankern Sicherheits- und Datenschutzprinzipien in Architektur, Code und Betrieb, damit vertrauliche Informationen geschützt, gesetzliche Vorgaben eingehalten und Systeme widerstandsfähig gegenüber Angriffen und Ausfällen bleiben.
Sicherheitsarchitektur und Geheimnisverwaltung
Wir setzen Zero-Trust-Prinzipien, starke Authentifizierung, fein granulare Autorisierung und sichere Geheimnisverwaltung um, inklusive Schlüsselrotation und Härtung von Laufzeitumgebungen, um Angriffsflächen zu minimieren und Datenflüsse abzusichern.
Datenschutz by Design und Anonymisierung
Privacy-by-Design-Patterns, Pseudonymisierung, Anonymisierung und Zugriffstrennung werden früh eingeplant, mit DPIAs und Löschkonzepten kombiniert, sodass rechtliche Vorgaben erfüllt und Nutzerrechte konsequent respektiert werden.
Change Management und Enablement
Wir befähigen Führungskräfte und Teams, neue Arbeitsweisen zu übernehmen, Kompetenzen aufzubauen und Akzeptanz für KI-Lösungen zu entwickeln, damit Veränderungen nachhaltig verankert werden.
Academy-Programm und Skill-Paths
Rollenbasierte Lernpfade für Business, Daten, Entwicklung und Betrieb vermitteln praxisnahe Inhalte, ergänzt durch Labs, Fallstudien und Coaching, sodass Teams sicher mit neuen Tools und Prozessen arbeiten können.
Rollen, Verantwortlichkeiten und Betriebsmodell
Wir schärfen Rollenprofile, definieren Übergaben zwischen Entwicklung und Betrieb, und etablieren ein Operating Model mit klaren KPIs und Eskalationswegen, das Verantwortlichkeit stärkt und Durchlaufzeiten reduziert.
Kommunikation, Sponsoring und Adoption
Gezielte Kommunikationspläne, sichtbares Sponsoring und messbare Adoption-Metriken fördern Transparenz, adressieren Bedenken frühzeitig und machen Erfolge sichtbar, wodurch Motivation steigt und die Veränderung an Breite gewinnt.
Pilotierung, Skalierung und Industrialisierung
Wir überführen priorisierte Use Cases von der Hypothese in produktionsreife Lösungen, validieren Nutzen, härten Betrieb, und skalieren mit wiederverwendbaren Mustern über Teams und Regionen hinweg.
Pilot-Design und Erfolgskriterien
Piloten erhalten klare Hypothesen, Zielmetriken, Messdesigns und Abbruchkriterien, werden mit realistischen Daten und Nutzern getestet, und liefern belastbare Evidenz für Nutzen, Risiken und Skalierbarkeit vor größeren Investitionen.
Skalierungsmuster und Plattformkapazitäten
Wir entwickeln wiederverwendbare Blaupausen, sichern Kapazitäten für Daten, Compute und Observability, und definieren Limits, Quoten sowie Kostenkontrollen, damit Skalierung kontrolliert, planbar und wirtschaftlich bleibt.
Betrieb, Support und kontinuierliche Verbesserung
Mit klaren SLAs, Incident- und Problem-Management, Postmortems und Experiment-Backlogs etablieren wir einen Lernzyklus, der Qualität stetig erhöht und Kosten senkt, ohne Innovationsgeschwindigkeit zu verlieren.
Ergebnissteuerung, KPIs und ROI
Wir richten messbare Ziele, KPIs und Reporting-Kadenzen ein, um Fortschritt, Nutzen und Risiken transparent zu steuern und Investitionen evidenzbasiert anzupassen.
Messkonzept und KPI-Katalog
Gemeinsam definieren wir Outcome- und Output-KPIs, Messfrequenzen, Verantwortliche und Datengrundlagen, integrieren diese in Dashboards und stellen sicher, dass Entscheidungen zeitnah auf valide Informationen gestützt werden.
Wertrealisierung und Controlling
Wir tracken realisierte Einsparungen, Umsatzbeiträge, Risikoabbau und Produktivitätsgewinne, vergleichen mit Business Cases und implementieren Controlling-Routinen, um frühzeitig gegenzusteuern und Werthebel konsequent auszuschöpfen.
Governance-Board und Reporting-Kadenz
Ein funktionsübergreifendes Board priorisiert, entscheidet über Gateways und Risiken, prüft KPIs sowie Budgets und kommuniziert regelmäßig, sodass Ausrichtung, Transparenz und Fokus über die gesamte Laufzeit gewahrt bleiben.
Partnerschaften, Support und Betrieb
Wir orchestrieren ein belastbares Partner-Ökosystem, liefern verlässlichen Support und stellen den stabilen Betrieb sicher, damit Ihr KI-Portfolio langfristig performant und regelkonform bleibt.
Branchenfokus und Referenzmuster
Wir adaptieren Methoden und Architekturbausteine auf branchenspezifische Anforderungen, beschleunigen Umsetzung mit Referenzmustern und reduzieren Risiken durch bewährte Compliance- und Sicherheitspraktiken.
Talent, Organisation und Kultur
Wir unterstützen den Aufbau leistungsfähiger Teams und einer lernorientierten Kultur, die Forschung, Produktdenken und Betrieb zusammenführt und so nachhaltige Innovationskraft entfaltet.
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Wir definieren Kompetenzprofile für Data, KI, Plattform und Produkt, schließen Lücken durch Schulungen, Partner oder Rekrutierung und richten Karrierepfade ein, die Talente halten und Entwicklung fördern.
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Wir gestalten produktorientierte Teamstrukturen mit klaren Schnittstellen, fördern Plattform-Enablement und etablieren Working Agreements, die Autonomie, Standardisierung und Compliance in Balance bringen.
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Mit Leitplanken für sichere Experimente, Budgetierung für Lernzyklen und transparentem Wissensaustausch verankern wir eine Kultur, in der Hypothesen schnell getestet und Erkenntnisse skalierbar umgesetzt werden.
Häufige Fragen zum AI 2026 Readiness Program
Was umfasst das Programm konkret und welche Ergebnisse kann ich erwarten?
Das Programm liefert ein validiertes Zielbild, eine priorisierte Use-Case-Liste mit Business Cases, eine referenzierbare KI-Architektur, Governance- und Sicherheitsleitplanken, befähigte Teams sowie mindestens einen produktionsreifen Use Case, ergänzt durch KPIs, Reporting-Kadenz und klare Betriebsregeln für nachhaltige Skalierung.
Wie lange dauert die Umsetzung bis zu messbaren Ergebnissen?
Je nach Ausgangslage erzielen Kunden in sechs bis zehn Wochen erste Pilotresultate, während Architektur, Governance und Enablement parallel aufgebaut werden; produktionsreife Implementierungen folgen typischerweise in drei bis fünf Monaten, mit klar definierten Meilensteinen, Abhängigkeiten und Entscheidungspunkten für transparentes Steering.
Welche Voraussetzungen muss unser Unternehmen mitbringen?
Hilfreich sind verfügbare Fachexperten, grundlegender Datenzugang, ein Budgetrahmen und die Bereitschaft, Entscheidungen zeitnah zu treffen; fehlende Bausteine wie Datenkataloge, Zugriffsmodelle oder MLOps-Praktiken integrieren wir pragmatisch in die Roadmap, ohne Tempo oder Compliance aufs Spiel zu setzen.
Wie stellen Sie Datenschutz, Sicherheit und Compliance sicher?
Wir verankern Privacy- und Security-by-Design, implementieren Zugriffs- und Geheimnisverwaltung, etablieren Audit-Trails, dokumentieren Trainingsdaten sowie Modelle und prüfen Fairness, Erklärbarkeit und Robustheit; regulatorische Anforderungen werden in Prozesse und Artefakte übersetzt, die Audits beschleunigen und Risiken nachweislich reduzieren.
Wie wird der Geschäftsnutzen gemessen und gesteuert?
Wir definieren Outcome-KPIs, Messdesigns und Baselines, tracken Einsparungen, Umsatzeffekte und Risikoabbau, vergleichen mit Business Cases und berichten regelmäßig an ein Governance-Board; bei Abweichungen greifen Korrekturmaßnahmen, sodass Investitionen zielgerichtet bleiben und Werthebel konsequent realisiert werden.
Wie funktioniert die Zusammenarbeit mit unseren Teams und Partnern?
Wir arbeiten in gemischten Teams, kombinieren Coaching mit Co-Delivery, nutzen klar definierte Artefakte und Working Agreements und integrieren vorhandene Partner sowie interne Richtlinien, damit Wissen im Unternehmen bleibt, Übergaben reibungslos erfolgen und die Organisation nachhaltig eigenständig agieren kann.