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Leistungen

Produktisierte Beratung für KI-Workflows

Jedes Engagement beantwortet eine praktische Frage: welcher Workflow passt zu KI, wie sollte der Pilot gestaltet werden und was muss stimmen, bevor er in den Alltag geht.

AI Workflow Diagnostic

A two-week diagnostic to identify which workflow is worth improving with AI and what risks must be handled first.

Passend für
Teams with many AI ideas but no clear first workflow.
Ergebnis
  • Workflow inventory
  • AI fit score
  • Risk and review recommendations
  • First pilot recommendation
Dauer
About 2 weeks
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Pilot Design Sprint

Turn one promising workflow into a testable AI pilot, not just a demo.

Passend für
Teams that know the workflow but need scope, metrics, and human-AI handoffs designed.
Ergebnis
  • Pilot scope
  • Human-AI workflow
  • Success metrics
  • Launch and feedback plan
Dauer
About 4-6 weeks
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AI Workflow Implementation

Implement one AI-assisted workflow with source material, review points, interface, and feedback loops.

Passend für
Teams ready to put a designed AI workflow into real daily work.
Ergebnis
  • AI workflow build
  • Tool and system integration
  • Review and exception handling
  • Pilot rollout support
Dauer
About 8-12 weeks
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AI Operating Model Review

Review an AI workflow that already exists but is stuck on quality, adoption, ownership, or scale.

Passend für
Teams with an AI tool or pilot that is not yet producing reliable operational value.
Ergebnis
  • Workflow health check
  • Ownership and governance recommendations
  • Quality monitoring approach
  • Scale, adjust, or stop decision
Dauer
About 2-3 weeks
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Support unter Druck

Nutzen Sie KI-Kundensupport, wenn Teams von wiederkehrenden Anfragen überlastet sind.

Verstreutes Wissen

Nutzen Sie KI-Wissenssysteme, wenn Informationen vorhanden sind, aber schwer zu finden oder nicht vertrauenswürdig wirken.

Manuelle Abläufe

Nutzen Sie KI-Workflow-Automatisierung, wenn repetitive Arbeit Ihr Team ausbremst.

Wie die Angebote zusammenpassen

Ergänzende Fähigkeiten

  • Individuelle Integrationen und API-Arbeit
  • Interne Tools und Workflow-Oberflächen
  • Content- und Daten-Ingestion-Pipelines
  • Operativer Rollout und Iteration
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