Häufig gestellte Fragen zur KI‑Beratung & KI‑Implementierung.

Hier beantworten wir die KI-Fragen, die uns am häufigsten gestellt werden.

So arbeiten wir

KI-Berater Florian Ruttkamp im Gespräch mit Geschäftsführerin.

Eine KI-Beratung analysiert unternehmensspezifische Prozesse und Daten, identifiziert sinnvolle Anwendungsfälle, erstellt technisches Konzept, begleitet Implementierung und sorgt für Integration, Betrieb und Monitoring.

Ja. Wir setzen nur KI-Lösungen ein, die mit der DSGVO vereinbar sind und beraten dich auch zu sicherer und transparenter Datenverarbeitung.

Ein externer Anbieter bringt Erfahrung mit verschiedensten Industrien, Best Practices, und Know-how, das intern oft nur schwer aufzubauen ist. So kannst du schneller starten, Risiken und Fehler vermeiden.

Achte auf: - Nachweisbare Projekte & Fallstudien - Tiefe technologische Expertise (z. B. Machine Learning, NLP, Computer Vision) - Verständlichkeit für Business & Technik (Brücke schlagen) - Transparenz bei Kosten & Prozessen - Ethik, Datenschutz und Compliance als fester Bestandteil des Angebots

Das ist stark projektabhängig – von wenigen tausend bis zu mittleren sechsstelligen Beträgen. Einflussfaktoren: Umfang, Datenaufwand, Integration, Modellkomplexität, Infrastruktur, Wartung.

Das hängt vom Projekt ab. Ein Proof-of-Concept (PoC) kann in einigen Wochen realisierbar sein. Für eine produktive Lösung inkl. Integration und Skalierung kann man mehrere Monate veranschlagen.

Sehr wichtig. KI lebt von Daten. Du brauchst ausreichende Menge, Relevanz und Qualität. Unsaubere, fehlende oder verzerrte Daten führen zu schlechten Ergebnissen. Ein großer Anteil der Arbeit ist Data Cleaning und Datenaufbereitung.

- Unklare Zieldefinitionen - Schlechte Datenqualität - Fehlende Akzeptanz bei Mitarbeitenden - Ethische / rechtliche Probleme (Bias, Datenschutz) - Technische Integration in bestehende Systeme - Mangelnde Skalierbarkeit - Overfitting, Erklärbarkeit

Lege von Anfang an messbare Kennzahlen fest (z. B. Zeitersparnis, Kostensenkung, Umsatzsteigerung, Fehlerreduktion). Nur so kannst du nachvollziehen, ob die Investition sich lohnt.

Nein, nicht zwingend. Viele KI-Lösungen lassen sich plattformunabhängig oder hybrid umsetzen. Die Wahl hängt von deinen Anforderungen (Kosten, Compliance, Integration) ab.

Durch Maßnahmen wie: - Bias-Analyse & Fairness-Prüfung - Transparente / erklärbare Modelle - Datenschutz & Datensicherheit (z. B. GDPR) - Verantwortlichkeiten & Governance-Strukturen

In vielen Fällen nicht. KI nimmt repetitive Aufgaben ab, aber Menschen bleiben für Kreativität, Überwachung, Entscheidung wichtig. Ziel: KI als Assistenz nutzen, nicht als Ersatz.

Ja, in eingeschränktem Rahmen (z. B. Transfer Learning, vortrainierte Modelle). Aber je mehr gute Daten, desto besser das Ergebnis.

Das System muss modular, flexibler Infrastruktur-basiert und wartbar gebaut werden. Von Anfang an Skalierbarkeit, Monitoring und Updates mitdenken.

PoC ist ein Prototyp, der zeigt, ob die Idee grundsätzlich funktioniert. Produktion heißt: betriebsreif, robust, integriert, wartbar. Viele Projekte scheitern, wenn sie nicht von PoC in den operativen Betrieb überführt werden können.

Beispiele: Klassifikation, Regression, Clustering, Zeitreihen-Prognosen, Natural Language Processing (Text), Computer Vision (Bilder), Empfehlungssysteme, Generative Modelle. Welche Variante sinnvoll ist, hängt von der Aufgabe und den Daten ab.

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