Struktur vor KI.
Mehrwert durch KI.
Ein systematischer Ansatz für Unternehmen, die ihre Prozesse auf eine belastbare Grundlage stellen wollen – Denn das ist die Basis für sinnvolle und effiziente KI Anwendung. Branchenunabhängig.
Das Problem
Informationen verstreut
Daten liegen in verschiedenen Systemen, Formaten und Ordnern – Ohne erkennbare Verbindung.
Wissen in Köpfen
Erfahrungswissen steckt bei einzelnen Mitarbeitern – Wenn sie gehen, geht das Wissen mit.
Entscheidungen nicht nachvollziehbar
Das müssten wir doch aus unseren Daten sehen können? Aber wer hat die Info? Wo? Wie? - Für Entscheidungen und Audits fehlen die Antworten.
Bedenken
EU AI Act, Jobverlust, Know-how-Defizite. Wichtige Fragen – aber beantwortbar.
KI-Tools alleine können das nur lindern. Nicht lösen.
Der Ansatz: Struktur vor Technologie
Ein Stufenmodell, das den Fokus auf das Wesentliche legt – Datenmanagement vor Technologie-Entscheidungen.
Daten strukturieren
Informationen erfassen, verknüpfen und durchsuchbar machen.
Regeln automatisieren
Geschäftsregeln in prüfbare Abläufe übersetzen.
Qualität messen
Scores statt Bauchgefühl – objektive Bewertungskriterien.
KI nur wo nötig
Gezielte KI-Unterstützung für Aufgaben, die Urteilsvermögen erfordern.
Ergebnis: Systeme mit reproduzierbaren Ergebnissen, planbaren Kosten und voller Nachvollziehbarkeit.
Anwendungsbereiche
Systems Engineering
Graph-basierte Modellierung nach INCOSE-Methodik. Anforderungen, Architektur und Testfälle als vernetzte Daten – mit automatischer Impact-Analyse und Compliance-Prüfung.
- Requirements Traceability
- Change Impact Analysis
- Compliance-Checks (A-SPICE, ISO 26262, MDR)
Immobilienbranche
Wie der Strukturansatz konkret aussieht – am eigenen Geschäftsfeld erprobt. PropStack-Daten als Kern, angereichert mit externen Quellen, automatisch auf alle Kanäle ausgespielt.
- CRM als Single Source of Truth für Website & Portale
- Lage-Scores aus POI-Daten statt subjektiver Beschreibungen
- Automatische Ausspielung auf Social Media
Ihre Branche
Dieselbe Methodik funktioniert überall, wo Entscheidungen auf verteilten Daten basieren: Beschaffung, Qualitätssicherung, Projektsteuerung, Due Diligence.
- Datenquellen verbinden statt Copy-Paste
- Entscheidungskriterien explizit machen
- KI-Assistenten, die auf Ihren Daten antworten – nicht halluzinieren
Der Clou: Die KI-Benefits sind Konsequenz der Strukturarbeit, nicht Ausgangspunkt. Das differenziert von "Wir machen jetzt auch KI".
Häufige Fragen
Warum sollte ich mich mit Datenstrukturierung beschäftigen?
Je länger Wissen in Köpfen einzelner Mitarbeiter steckt statt in Systemen, desto größer das Risiko bei Personalwechsel. Je fragmentierter die Daten, desto mehr Zeit geht für Suche und Abstimmung verloren. Strukturierte Daten sind die Grundlage für jede Form von Automatisierung – mit oder ohne KI.
Warum jetzt?
Fachkräfte werden knapper, Audit-Anforderungen steigen (MDR, ISO, TISAX), Kostendruck auch. Mittelständler haben dabei einen Vorteil: kürzere Entscheidungswege ermöglichen schnellere Umsetzung als in Konzernen.
Was bringt mir das konkret?
Typische Ergebnisse: Suchzeit von Minuten auf Sekunden reduziert, Fehlerquote bei Prüfungen deutlich gesenkt, Einarbeitung neuer Mitarbeiter beschleunigt. Der ROI ergibt sich aus vermiedenen Fehlern und eingesparter Zeit – oft schon im ersten Jahr.
Was kostet das?
Investieren Sie 3 Mann-Monate. Dann haben Sie ein klares Bild, was es konkret für Sie, Ihre Anwendung, in Ihrem Umfeld bedeutet.
Wir haben keine KI-Experten. Können wir das trotzdem umsetzen?
89% der Unternehmen arbeiten bei solchen Projekten mit externen Partnern. Das System läuft danach ohne KI-Experten – das ist ja der Punkt: deterministische Regeln statt Black-Box-KI. Ziel ist Befähigung Ihres Teams, nicht dauerhafte Abhängigkeit.
Was ist mit sensiblen Daten?
Lokale Verarbeitung ist möglich – Reduzierter und gezielter KI-Einsatz vereinfacht lokale Umsetzung. Open-Source-Komponenten sind der nächste Enabler. Keine proprietären Black Boxes.
Was motiviert meine Mitarbeiter zur Unterstützung einer KI-Initiative?
Wenn sich Ihre Mitarbeiter über lästige Routine-Tätigkeiten wie manuelle Datenaufbereitung oder Dokumentation beschweren: Exakt das macht die KI gerne und gut. Und sie gibt mir als Mitarbeiter Wissen und Fähigkeiten an die Hand, die man klassisch nicht in dieser Quantität und Qualität bekommt.
Wie fange ich an?
30 Minuten Gespräch klären, ob der Ansatz zu Ihrer Situation passt. Dann 1-2 Tage Assessment: Wo stehen Sie auf der Datenreife-Skala? Danach 2-3 Monate Pilot an einem konkreten Prozess zur Validierung. Erst nach erfolgreicher Pilotphase Entscheidung über Skalierung.
Passt das für Sie?
30 Minuten reichen, um zu klären, ob der Ansatz zu Ihrer Situation passt. Kein Sales-Pitch, sondern ein fachliches Gespräch.
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