Wofür wurde die KI-Toolsuite entwickelt?
Für einen strukturierten, risikoarmen Einstieg in KI – von Standortbestimmung über Priorisierung bis Umsetzung, mit messbaren Ergebnissen und klarer Governance.
Was ist der unmittelbar spürbare Nutzen für Entscheider?
Zeitgewinn durch automatisierte Analysen/Reports, Prozesssicherheit durch Standards & Vorlagen und Kompetenzaufbau durch Vorlagen, Prozesse und nicht zuletzt das Modul Wissenstest sowie die enthaltene individuelle Beratung.
Wie greifen die Module ineinander?
Analyse (Readiness & Use-Case-Datenbank) → Bewertung (Assessment & Prüfung) → Umsetzung (Partner-Suche, Dashboard, Downloads) → Lernen & Begleitung (Wissenstest, Beratung). Alles das über sechs Dimensionen wichtiger KI-Kompetenzen
Wie erfolgt der Zugang?
Über eine schlanke Online-Registrierung mit E-Mail-Bestätigung und Bezahloptionen (z.B. PayPal, Karte, Überweisung). Nach Bezahlung sind alle Module nutzbar. Der Preis liegt bei 3.950 € pro Jahr mit persönlicher Beratung und allen Updates und Erweiterungen.
Für wen eignet sich die Toolsuite?
Für Führungskräfte, Projektleitende und Berater in mittelständischen und großen Unternehmen, die KI faktenbasiert planen und steuern möchten ohne für alle Schritte externe Berater zu beauftragen.
Wie werden Daten geschützt?
DSGVO-konforme Verarbeitung, verschlüsselte Übertragung; Unternehmensnamen und vertrauliche Inhalte werden bei KI-Analysen nicht weitergegeben.
Unterstützt die Toolsuite Compliance-Anforderungen?
Ja. Governance-Vorlagen, Dokumentation, Vorbereitung auf Audits und Funktionen zur Nachvollziehbarkeit unterstützen z.B. DSGVO/EU-AI-Act-konforme Prozesse.
Welche menschliche Unterstützung ist enthalten?
Bis zu drei Stunden persönliche Beratung sind inkludiert – zur Unterstützung der adäquaten Nutzung, Interpretation von Ergebnissen, Priorisierung und Auswahl passender Partner.
Gibt es regelmäßige Aktualisierungen?
Ja. Inhalte, Vorlagen und Datenbasen werden laufend gepflegt und erweitert; Module sind auch einzeln nutzbar und updatefähig ausgelegt. Es wird permanent an der Verbesserung von Funktionen und Inhalten gearbeitet.
Was liefert der Readiness-Check konkret?
Einen Reifegrad über sechs Dimensionen mit Executive Summary, Bewertung der einzelnen Dimensionen, Radar-Chart und priorisierten Maßnahmen (30/90/180 Tage).
Wie viele Fragen umfasst das Assessment?
43 gezielte Fragen mit KI-gestützter Auswertung und Export als HTML, formatierten Text, CSV und PNG (Grafik).
Wozu dient das Radar-Chart?
Es zeigt Stärken/Lücken je Dimension auf einen Blick und ist Anker für Steuerung und Fortschrittsmessung.
Was enthält die Datenbank?
Über 500 geprüfte Anwendungsfälle mit Filtern (Branche, Größe, Funktion) und Freitextsuche sowie Links zu Originalquellen.
Wie unterstützt sie die Ideation?
Sie liefert belastbare Beispiele als Benchmark und Inspiration – ideal für Workshops und frühe Portfolio-Abgleiche.
Kann ich die Ergebnisse auch exportieren?
Ja, alle Ergebnisse können mit der PDF-Druckfunktion mit funktionierenden Links exportiert werden. Wir wollen ein offenes System bieten.
Wie werden Use-Cases bewertet?
Es gibt frei konfigurierbare Kriterien (z.B. Nutzen, Machbarkeit, Datenreife, Aufwand, Risiko) mit Gewichtung und 1–5-Skala.
Welche Visualisierung gibt es?
Eine Impact/Effort-Matrix mit Gesamtscores – Quick Wins und geeingnete Vorhaben werden sofort sichtbar.
Eignet es sich für Workshops?
Ja, das Modul ist ideal für gemeinsame Workshops. Die Ergebnisse können in verschiedenen Formaten exportiert und für spätere Arbeiten auch wieder importiert werden.
Wozu dient die Prüfung?
Qualitätssicherung vor Umsetzung: Plausibilität, Vollständigkeit, Risiken und konkrete Optimierungshinweise.
Welche Eingaben sind möglich?
Upload oder Copy-Paste eigener Use-Case-Texte bzw. Workshop-Ergebnisse zur KI-gestützten Analyse.
Wie werden Ergebnisse bereitgestellt?
Als Textbericht für den Export nach HTML/Word.
Wie funktioniert die Suche?
Doppelte semantische Analyse: Abgleich Deiner Anforderungen mit Kompetenzprofilen – Ergebnis als Ranking mit Begründung.
Welche Datenbasis steckt dahinter?
Ein sorgfältig kuratiertes Anbieter-Verzeichnis (mit mehr als 1.000 Beratungen & Technologien) mit regelmäßigen Updates und Direktlinks.
Worin liegt der Zeitvorteil?
Schnelle, belastbare Vorauswahl statt langwieriger Marktrecherche; klare Argumentationsgrundlage für die Shortlist.
Welche Inhalte finde ich dort?
Zentrale Vorlagen, Guidelines, Reports & Workshop-Materialien – strukturiert nach sechs den Readiness-Dimensionen plus Allgemeines.
Sind die Dokumente editierbar?
Ja, Word/PowerPoint-Templates sind zur direkten Weiterverarbeitung ausgelegt.
Wie behalte ich den Überblick?
Klar gegliederte Themen, Suchfilter und Readiness-Dimensionen plus Allgemeines.
Welche Funktionen sind enthalten?
Kanban-Board, Aufgaben & Verantwortliche, Statusampeln, Diagramme, Listen sowie wöchentliche automatisierte Status-Updates. Erstellung von Reports auf Knopfdruck.
Wofür eignet es sich besonders?
Management-taugliche Transparenz – Steuerung und Reporting auf Portfolio-Ebene ohne Mikromanagement.
Gibt es Exporte?
Ja, einfache Kopierfunktion sowie HTML- und CSV-Exporte für Berichte und Ablage.
Welchen Zweck erfüllt das Lernmodul?
Systematischer Kompetenzaufbau in allen Dimensionen einschließlich der Nutzung der Toolsuite selbst.
Wie sehen Ergebnisse aus?
Punktzahl, Feedback, Erklärungen und Hinweise zu den Inhalten; keine Speicherung von Daten der Nutzer.
Wer profitiert davon?
Der eingeloggte User (z.B. der KI-Projektleiter), der sein Wissen ständig prüfen und erweitern kann.
Was umfasst die integrierte Beratung?
Bis zu drei Stunden je Nutzer – z.B. zur Einführung in die Nutzung der KI-Toolsuite, Interpretation von Readiness-Ergebnissen, Priorisierung und Partnerauswahl. Die Agenda bestimmt der Nutzer.
Wie wird ein Termin gebucht?
Der Ersttermin wird direkt über die Kontakt-/Kalenderfunktion; optionales Follow-up nach ersten Projekten.
Welchen Mehrwert bringt das?
Sicherheit und Beschleunigung in der Umsetzung – aus Tool-Ergebnissen werden konkrete Entscheidungen und Maßnahmen.
Warum ist eine KI-Strategie essentiell?
Sie verknüpft KI-Ziele mit Unternehmenszielen, priorisiert Vorhaben und verhindert verstreute Pilotinseln.
Welche Governance-Elemente sind zentral?
Rollen, Gremien, Richtlinien (z.B. Datenethik, Qualitätssicherung) und ein klarer Priorisierungs-/Budgetprozess.
Wie wird Nutzen gemessen?
Über definierte KPIs oder OKRs pro Vorhaben, regelmäßige Reviews und Portfoliosteuerung.
Was macht eine belastbare Datenbasis aus?
Saubere, aktuelle, zugängliche Quellen, klare Zuständigkeiten und Standards für Qualität & Pflege.
Welche Infrastruktur ist erforderlich?
Skalierbare Datenplattformen, APIs/Schnittstellen, sichere Cloud/On-Prem-Umgebungen und integrierte Datenflüsse.
Wie wird Datenschutz technisch unterstützt?
Z.B. durch Pseudonymisierung, Zugriffskontrollen, Logging und Rechte-/Rollenmodelle.
Welche Kultur begünstigt KI-Erfolg?
Lern- und experimentierfreundliche Kultur mit transparenter Kommunikation, Partizipation und Fehlerlernchancen.
Welche Rollen sind typisch?
U.a. KI-Produktmanager, Datenverantwortliche, Change Leads – ergänzt durch interdisziplinäre Teams.
Welche Change-Maßnahmen helfen?
Frühzeitige Kommunikation, Qualifizierung, partizipative Formate und ein begleitendes Change-Office.
Was kennzeichnet eine moderne KI-Architektur?
Modularität, Skalierbarkeit, Interoperabilität (APIs, Standardformate, Container) und klare Umgebungs-Trennung.
Wie bleibt der Betrieb sicher & stabil?
CI/CD, Monitoring, Versionierung (Modelle/Daten), Security/Privacy-by-Design, automatisierte Patches.
Welche Tools sind hilfreich?
Z.B. Pipelines & Observability, ML-Versionierung – entscheidend ist die Architektur, nicht einzelne Produkte.
Wie entsteht aus Ideen messbarer Nutzen?
Durch standardisierten Prozess von Ideation → Bewertung → Proof of Concept (PoC) → Pilot → Rollout & Skalierung mit klaren Kriterien.
Welche KPIs sind relevant?
z.B. Zeitgewinn, Qualitätskennzahlen, Kosten-/Ersparnis, Umsatzbeitrag – abgestimmt auf den Business-Kontext.
Welche Zusammenarbeit ist nötig?
Interdisziplinär zwischen IT, Fachbereichen, Data-Teams und Management – mit klaren Verantwortlichkeiten.
Welche Anforderungen steigen durch Regulierung?
Nachvollziehbarkeit von Entwicklung/Training/Tests, Dokumentations- und Audit-Pflichten gemäß EU-AI-Act u.a.
Welche ethischen Leitlinien sind zentral?
Fairness, Transparenz/Erklärbarkeit, Nicht-Diskriminierung, Human-in-the-Loop – verbindlich kommuniziert.
Wie wird Verantwortung organisatorisch verankert?
Durch definierte Rollen (z.B. Compliance Lead, DPO, Ethik-Beauftragte) und gelebte Beschwerde-/Eskalationswege.