KI-Implementierung im Mittelstand: Vom PoC zur produktiven KI-Lösung

Hanisch Consulting begleitet mittelständische Unternehmen im DACH-Raum mit 500 bis 1.000 Mitarbeitenden. Wir unterstützen Sie von der Auswahl des Anwendungsfalls, auch Use Case genannt, bis zum produktiven Betrieb.

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Mit unserer Agentic Industrial Orchestration Platform (AIOP) verbinden wir Daten, KI-Modelle und bestehende Arbeitsabläufe. Unser Vorgehen Assess, Pilot und Scale macht Fortschritte und Ergebnisse nachvollziehbar. Sie erfahren, welche Voraussetzungen vorhanden sind, welchen Geschäftswert der Pilot liefert und wie Ihr Team die Lösung im Betrieb übernimmt.

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Was umfasst die KI-Implementierung mit Hanisch Consulting?

KI-Implementierung bedeutet, künstliche Intelligenz in die Geschäftsprozesse eines Unternehmens einzubetten. Dazu gehören die Auswahl geeigneter Anwendungsfälle sowie die Entwicklung und das Training von KI-Modellen. Hinzu kommt ihre Integration in bestehende IT-Systeme und Arbeitsabläufe.

2024 nutzte laut Statistischem Bundesamt jedes fünfte Unternehmen in Deutschland mit mindestens zehn Beschäftigten KI. Bei 50 bis 249 Beschäftigten waren es 28 Prozent, ab 250 Beschäftigten 48 Prozent. Die Erhebung misst KI-Nutzung, nicht den Erfolg einzelner Projekte. Für Ihr Vorhaben zählt deshalb der nachgewiesene Nutzen im konkreten Prozess.

Hanisch Consulting analysiert Ihre Ausgangslage und konzipiert die Umsetzung auf der AIOP-Plattform. Wir entwickeln die Lösung mit Ihren tatsächlichen Daten und begleiten den Übergang in den produktiven Einsatz. Dabei beziehen wir die Menschen ein, die später mit den Ergebnissen arbeiten.

Auch die Arbeitsabläufe und Verantwortlichkeiten müssen zur KI-Lösung passen. Ihr Team braucht das Wissen, um sie einzusetzen. Deshalb planen wir die Qualifizierung und den späteren Betrieb bereits bei der Implementierung.

Für welche Unternehmen ist unsere KI-Implementierung geeignet?

Die KI-Implementierung von Hanisch Consulting richtet sich an mittelständische Unternehmen im DACH-Raum mit 500 bis 1.000 Mitarbeitenden. Im Fokus stehen Maschinenbau, Logistik und produzierende Industrie. Wir unterstützen Geschäftsführung, IT und Fachbereiche dabei, aus einem konkreten Vorhaben eine nutzbare KI-Anwendung zu machen.

Typische Ausgangssituationen sind:

• Sie starten erstmals strukturiert mit KI. Es gibt mögliche Anwendungen, aber die Auswahl und Bewertung des ersten Use Cases stehen noch aus.
• Ihr PoC bleibt im Pilotstadium. Die technische Machbarkeit ist gezeigt, doch Integration, Zuständigkeiten oder der laufende Betrieb sind ungeklärt.
• Ihr Anwendungsfall steht fest. Sie suchen einen Partner, der die Umsetzung übernimmt und Ihr Team für die weitere Nutzung befähigt.

Eine vorhandene Roadmap, also Ihren Umsetzungsplan aus der KI-Strategieberatung, nutzen wir als Grundlage für die Implementierung. In Assess bewerten wir, welcher der vorgesehenen Use Cases den besten Einstieg bietet.

So führen drei Phasen zur produktiven KI-Lösung

Die KI-Implementierung bei Hanisch Consulting folgt den drei Phasen Assess, Pilot und Scale. Die Ergebnisse unterstützen klare Go-/No-Go-Entscheidungen: Sie können beurteilen, ob die Voraussetzungen für den nächsten Schritt gegeben sind.

Assess: KI-Readiness und Use-Case-Bewertung in Woche 1 bis 4

Zu Beginn klären wir, wie gut Ihr Unternehmen auf die Umsetzung vorbereitet ist. Dabei prüfen wir auch, welcher Anwendungsfall den größten geschäftlichen Hebel bietet.

Der KI-Readiness-Check betrachtet fünf Dimensionen: Datenverfügbarkeit und Datenqualität, IT-Infrastruktur, Prozessreife, Kompetenzen und Managementunterstützung.

So wird erkennbar, welche Grundlagen bereits tragen und wo Lücken bestehen. Sie erhalten einen handlungsorientierten Bericht mit konkreten Empfehlungen. Die Bewertung verbindet technische Voraussetzungen mit den Abläufen und Fähigkeiten Ihrer Organisation.

Parallel prüfen wir die möglichen Use Cases nach Geschäftswert, verfügbaren Daten, technischer Machbarkeit und Umsetzungsaufwand. Ein geeigneter Einstieg muss für Ihr Unternehmen relevant und mit den vorhandenen Voraussetzungen umsetzbar sein. Diese Auswahl hält den ersten Pilot überschaubar und gibt ihm ein nachvollziehbares Ziel.

Ihr Ergebnis: Klarheit über die KI-Readiness und eine begründete Priorisierung der Anwendungsfälle.

Pilot: Vom PoC zum Proof of Value in Woche 5 bis 10

Ein Proof of Concept, kurz PoC, zeigt die technische Machbarkeit. Ein Proof of Value weist nach, welchen messbaren Geschäftswert eine KI-Lösung unter realen Bedingungen liefert. Auf diesen Nutzennachweis richten wir den Pilot aus.

Wir entwickeln das Modell auf Basis Ihrer tatsächlichen Produktionsdaten und binden es an bestehende Systeme an. In einem kontrollierten Umfeld testen wir es mit echten Nutzern. Dabei wird sichtbar, wie die Ergebnisse in den vorgesehenen Prozess passen und wie die Mitarbeitenden damit arbeiten.

Der Pilot verbindet damit Modellentwicklung, KI-Integration und praktische Anwendung. Die Erkenntnisse aus den Tests liefern eine Grundlage für die Entscheidung über den weiteren Einsatz. Sie können den geschäftlichen Nutzen des Anwendungsfalls anhand belastbarer Zahlen beurteilen.

Ihr Ergebnis: Ein funktionierendes Modell und ein überprüfbarer Nachweis seines geschäftlichen Nutzens.

Scale: Produktivbetrieb und Skalierung ab Woche 11

Nach dem erfolgreichen Pilot kümmern wir uns um die Produktivsetzung und das Monitoring. Das Modell soll zuverlässig im Dauerbetrieb laufen; seine Vorhersagequalität wird überwacht.

Zugleich geben wir das Wissen an Ihr Team weiter, damit Ihre Mitarbeitenden die Lösung eigenständig betreiben und weiterentwickeln können.

Die Erfahrungen aus dem ersten Projekt bilden die Grundlage für weitere KI-Initiativen. Wir unterstützen Sie dabei, weitere Anwendungsfälle umzusetzen. Dazu zählen Predictive Maintenance, also vorausschauende Wartung, digitale Zwillinge oder KI-Agenten.

Ihr Ergebnis: Eine produktiv eingesetzte Lösung mit überwachter Qualität und Wissen für den weiteren Ausbau im Unternehmen.

KI-Integration: Mit AIOP verbinden wir bestehende Systeme

Die AIOP-Plattform, ausgeschrieben Agentic Industrial Orchestration Platform, trägt die KI-Implementierung bei Hanisch Consulting von Assess bis Scale. Sie bündelt Datenanbindung, Prozess-Orchestrierung und Monitoring. Orchestrierung bedeutet hier, die einzelnen Abläufe und Komponenten der Lösung aufeinander abzustimmen.

Verständliche Workflows und individuelle KI-Entwicklung

AIOP bereitet Daten auf und übernimmt wiederkehrende Analysen. Die Plattform stimmt außerdem die Abläufe aufeinander ab.

Ihre Fachbereiche können zentrale Workflows nachvollziehen. Sie können diese Arbeitsabläufe anpassen und erweitern, ohne tief in den Code einsteigen zu müssen. Das reduziert die Abhängigkeit von externen Dienstleistern und senkt die Betriebskosten.

Für komplexe Modelle bietet die Plattform technische Erweiterungsmöglichkeiten. Das gilt auch für individuelle Logik und anspruchsvolle Integrationen.

Wir verbinden standardisierte Bausteine mit den Komponenten, die Ihr Anwendungsfall benötigt. So bleibt die Lösung für Ihr Team zugänglich und lässt sich zugleich in Ihre bestehenden Systeme und Prozesse einbetten.

Monitoring und Weiterentwicklung im Betrieb

Monitoring bezeichnet hier die Überwachung der Vorhersagequalität des KI-Modells im produktiven Betrieb. Diese Überwachung ist Bestandteil der Scale-Phase unserer KI-Implementierung.

KI-Modelle benötigen im Betrieb kontinuierliche Evaluation und Anpassung. Dazu gehören Überwachung, Nachtraining und Versionierung. Ihr Team erhält das Wissen, um die Lösung mit wartbaren Bausteinen eigenständig zu betreiben und weiterzuentwickeln.

Change Management: So binden wir Ihr Team in die KI-Einführung ein

Eine KI-Anwendung verändert Arbeitsabläufe. Widerstand gegen Veränderungen kann eine KI-Einführung scheitern lassen. Deshalb gehört Change Management zu unserer KI-Implementierung.

Mitarbeitende müssen den Zweck der Anwendung und ihre Ergebnisse verstehen. Ebenso wichtig ist, dass sie ihre eigenen Aufgaben im veränderten Prozess kennen.

Mitarbeitende früh in den Pilot einbinden

Wir beziehen die beteiligten Personen früh ein und sprechen Erwartungen sowie mögliche Widerstände an. Die Menschen, die später mit der Lösung arbeiten, werden bereits im Pilot beteiligt. Ihre Rückmeldungen helfen dabei, die Anwendung im tatsächlichen Arbeitsablauf zu beurteilen.

Der Fachbereich kennt den Prozess, die IT die Systemlandschaft. Die Geschäftsführung ordnet das Vorhaben in die Unternehmensziele ein. Im Projekt müssen diese Sichtweisen zusammenkommen.

Erreichte Fortschritte und Ergebnisse machen wir für die Beteiligten nachvollziehbar.

Key-User schulen und Wissen übergeben

Wir schulen Key-User, also zentrale Anwender, und sorgen für den Wissenstransfer an Ihr Team. Die Qualifizierung hilft Mitarbeitenden, die KI-Lösung in ihrer täglichen Arbeit einzusetzen und ihre Rolle im veränderten Prozess zu verstehen.

Die Übergabe bereitet Ihr Unternehmen darauf vor, die Lösung eigenständig zu betreiben und weiterzuentwickeln. Dafür geben wir das nötige Wissen an Ihre Mitarbeitenden weiter.

Warum KI-Projekte im Mittelstand scheitern

Ein technisch spannender Use Case kann am Geschäftsbedarf vorbeigehen. Unzureichende Daten erschweren die Modellentwicklung. Fehlt im Unternehmen die Verantwortung für den Betrieb, bleibt selbst ein funktionierender Pilot ohne dauerhaften Nutzen.

Weitere Stolpersteine sind fehlendes Change Management und unrealistische Erwartungen an die Automatisierung. Wer die Mitarbeitenden erst nach der Entwicklung einbezieht, erfährt spät, ob die Anwendung im Arbeitsalltag verstanden und genutzt wird.

Assess klärt Geschäftswert und Voraussetzungen. Der Pilot prüft den Nutzen mit realen Daten und Nutzern. Scale verbindet Produktivsetzung mit Monitoring und Wissenstransfer.

Wie Sie typische Risiken im Vorfeld erkennen, erläutert unser Wissensartikel KI-Implementierung in der Praxis: Voraussetzungen und Stolpersteine.

Was sollten Sie vor einer KI-Implementierung klären?

Wie lange dauert die KI-Implementierung?

Mit Hanisch Consulting dauert der Weg vom Kick-off zum ersten produktiven Use Case drei bis vier Monate. Belastbare Ergebnisse aus dem Proof of Value liegen bereits nach sechs bis acht Wochen vor.

Unser Phasenmodell sieht Assess in Woche 1 bis 4 und den Pilot in Woche 5 bis 10 vor. Scale beginnt ab Woche 11.

Die Zeitangaben beschreiben unterschiedliche Fortschritte: erste belastbare Ergebnisse, die Arbeit im Pilot und den Übergang in den laufenden Betrieb.

Wovon hängt der Aufwand einer KI-Implementierung ab?

Der Aufwand hängt vom konkreten Anwendungsfall, der Verfügbarkeit geeigneter Daten und der technischen Umsetzung ab. Die Bewertung in Assess berücksichtigt deshalb Geschäftswert, Datenverfügbarkeit, Machbarkeit und Umsetzungsaufwand gemeinsam.

Für die Einordnung betrachten wir die nutzbaren Daten, die Einbindung in bestehende Systeme und die betroffenen Prozesse. Damit lässt sich der Umfang des Vorhabens konkreter besprechen als allein anhand des gewünschten KI-Modells. Eine bestehende Strategie und Roadmap fließen in diese Bewertung ein.

Brauchen wir ein eigenes Data-Science-Team?

Für die KI-Implementierung mit Hanisch Consulting benötigen Sie kein eigenes Data-Science-Team. Wir übernehmen die technische Umsetzung und befähigen Ihr bestehendes Team, mit der Lösung zu arbeiten.

Der hybride AIOP-Ansatz verbindet nachvollziehbare Workflows mit der technischen Tiefe für komplexe Aufgaben. Schulung und Wissenstransfer unterstützen den eigenständigen Betrieb und die Weiterentwicklung. Hanisch Consulting steht Ihnen auch als langfristiger Implementierungspartner zur Verfügung.

Welche Daten- und Sicherheitsfragen müssen vor dem KI-Einsatz geklärt sein?

Vor dem produktiven KI-Einsatz sollte klar sein, welche Daten für den Use Case verfügbar sind. Reicht ihre Qualität aus, und wer kann sie bereitstellen? Der Readiness-Check betrachtet Daten und IT-Infrastruktur zusammen mit Prozessen, Kompetenzen und Managementunterstützung.

Vor dem produktiven KI-Einsatz sollten Datenschutz- und Sicherheitskonzepte vorliegen. Klären Sie frühzeitig Zugänge, Verantwortlichkeiten und relevante Compliance-Anforderungen.

Verantwortungsvolle KI soll Risiken wie verzerrte Ergebnisse und Datenschutzverletzungen reduzieren. Prüfen Sie Datenqualität, Zugriffsrechte und den Umgang mit personenbezogenen Daten. Die Datenschutzkonferenz beschreibt dafür technische und organisatorische Maßnahmen entlang des KI-Lebenszyklus.

Welche Rolle spielen rechtliche Anforderungen bei der KI-Einführung?

Unklarheit über rechtliche Anforderungen kann die KI-Implementierung verzögern. Klären Sie deshalb früh, welche Vorgaben Ihren konkreten Anwendungsfall betreffen und wer die Prüfung übernimmt.

Der EU AI Act setzt einen risikobasierten Rechtsrahmen für den Einsatz von KI. Welche Anforderungen relevant sind, hängt von der Anwendung und Ihrer Rolle ab. Beziehen Sie die zuständigen Datenschutz- und Rechtsverantwortlichen frühzeitig ein.

Besprechen Sie Ihren nächsten Schritt mit Hanisch Consulting

Sie möchten einen ersten Use Case umsetzen oder Ihren PoC in den produktiven Betrieb bringen? Erzählen Sie uns, welchen Prozess Sie mit KI unterstützen möchten und wo Ihr Vorhaben heute steht.

Im kostenlosen Erstgespräch besprechen wir Ihre Ausgangslage und den nächsten sinnvollen Schritt. So können Sie einordnen, wie die KI-Implementierung mit Hanisch Consulting zu Ihrem Unternehmen passt.

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