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Lösungen

Produktiver AI-Einsatz,
konkret gezeigt

Vier Projekte aus der Praxis – von der Datenplattform bis zum Wissensagenten. Jedes zeigt dasselbe Prinzip: Die AI übernimmt die Arbeit, der Mensch behält die Kontrolle. Alle Muster lassen sich auf andere Branchen und Prozesse übertragen.

Einsatzart 1

AI als Entwicklungswerkzeug

AI beschleunigt die Entwicklung – Analyse, Code, Tests, Dokumentation. Das fertige System läuft anschließend ohne AI: eine normale, wartbare Anwendung. Sie profitieren von kürzerer Entwicklungszeit, nicht von zusätzlicher Komplexität im Betrieb.

Einsatzart 2

AI als Teil der Toolchain

AI arbeitet im laufenden Prozess mit: Sie analysiert, erzeugt Inhalte, prüft Ergebnisse oder bereitet Entscheidungen vor. Die letzte Instanz bleibt immer ein Mensch – jede Freigabe, jede Entscheidung mit Konsequenz liegt bei Ihrem Team.

01 AI als Entwicklungswerkzeug Branche: Infrastrukturbetrieb

Data Orchestrator

Ausgangslage

Ein zentraler Unternehmensservice arbeitet mit einer Vielzahl von Fachsystemen. Übergreifendes Reporting bedeutete: Daten manuell aus Exporten, Mail-Reports und Einzelabfragen zusammentragen – aufwendig, fehleranfällig, nicht wiederholbar.

Lösung

Eine zentrale Datenplattform holt die Daten automatisiert aus allen Quellen ab – Systemexporte, APIs, Mail-Reports – und führt sie auf einem SQL Server zusammen. Dort werden sie verknüpft, bereinigt und aufbereitet. Darauf aufsetzend: Power-BI-Dashboards, automatisierte Workflows (Power Automate), Fach-Apps (Power Apps) und laufendes Monitoring. Ad-hoc-Auswertungen, die früher Tage dauerten, sind jetzt Standardfunktionalität.

Fachsysteme Systemexporte APIs Mail-Reports Data Orchestrator SQL Server Power BI Power Automate Power Apps Monitoring
7angebundene Quellsysteme
Automatischaktualisiert statt manuell aufbereitet
KnopfdruckAd-hoc-Auswertungen, die früher Tage dauerten
Die Rolle der AI

Entwickelt mit AI-Unterstützung – von der Datenanalyse bis zur Pipeline-Logik. Im Betrieb läuft die Plattform als klassische, wartbare Anwendung: keine AI-Abhängigkeit, keine laufenden Modellkosten.

02 AI in der Toolchain Branche: Handel

AI-gestützte Marketing-Produktion

Mitarbeiter beschreibt die Idee nur das Ziel – kein Prompt Engineering AI-Agent erweitert die Anfrage Corporate Design · Bildsprache · Maskottchen · Formate AI erzeugt Bilder oder Videos markenkonform, in allen benötigten Formaten Unabhängige Prüf-AI kontrolliert CD-Konformität · Qualität · Konsistenz · technische Fehler Finale Freigabe durch den Mitarbeiter der Mensch bleibt die letzte Instanz abgelehnt → Lessons Learned

Ausgangslage

AI-generierte Bilder und Videos scheiterten im Alltag an der Marke: Corporate Design, Bildsprache und die Originaltreue des Marken-Maskottchens stimmten selten im ersten Anlauf. Mitarbeiter verbrachten mehr Zeit mit Nachbessern und Re-Prompting als mit der eigentlichen Idee.

Lösung

Der Mitarbeiter beschreibt nur noch seine Idee. Ein AI-Agent erweitert die Anfrage automatisch um alle Markenregeln – Corporate Design, Bildsprache, Maskottchen-Vorgaben, Logo- und Formatregeln – und erzeugt daraus Bilder oder Videos. Eine zweite, unabhängige AI prüft jedes Ergebnis auf CD-Konformität, Qualität, Konsistenz und technische Fehler. Erst dann entscheidet ein Mensch über die Freigabe. Abgelehnte Ergebnisse fließen automatisch in einen Lessons-Learned-Prozess – das System wird mit jeder Nutzung besser.

Idee genügtRe-Prompting-Schleifen entfallen für Mitarbeiter
100 %der Assets automatisch CD-geprüft, bevor ein Mensch sie sieht
Menschentscheidet über jede Freigabe
Die Rolle der AI

Zwei AI-Stufen im laufenden Prozess – Erzeugung und Prüfung. Die Freigabe bleibt beim Menschen: kein Asset verlässt das System ohne menschliche Entscheidung.

03 AI als Entwicklungswerkzeug Branche: Infrastrukturbetrieb

Systemmigration mit AI-gestützter Datenanalyse

Ausgangslage

Mehrere Altsysteme sollten in eine neue Systemlandschaft überführt werden. Die Daten: über Jahre gewachsen, in unterschiedlichen Strukturen, mit Duplikaten, Inkonsistenzen und abweichenden Formaten.

Lösung

AI-gestützte Analyse der Bestandsdaten: Strukturerkennung, Duplikat- und Inkonsistenz-Findung, Mapping-Vorschläge zwischen Alt- und Zielsystem. Die Migration selbst läuft über validierte, nachvollziehbare Regeln – jede Transformationsregel wird von Fachanwendern geprüft und freigegeben, bevor sie angewendet wird. Datenbereinigung und Harmonisierung erfolgen dokumentiert und wiederholbar.

Altsysteme AI-Analyse Struktur · Duplikate Mapping-Vorschläge Regel-Freigabe geprüft durch Fachanwender Ziel- system 200.000+ Datensätze · bereinigt · harmonisiert · dokumentiert
200.000+migrierte Datensätze aus mehreren Altsystemen
100 %der Transformationsregeln fachlich geprüft und freigegeben
Nachvollziehbarbereinigt, harmonisiert, dokumentiert und wiederholbar
Die Rolle der AI

AI beschleunigt Analyse und Regelerstellung. Was tatsächlich migriert wird, entscheiden die Fachanwender – jede Regel ist geprüft, jede Transformation nachvollziehbar.

04 AI in der Toolchain Branche: Infrastrukturbetrieb

Wissensagent für verteilte Dokumentation

Verträge · SLAs · OLAs · Doku · Trainings Wissens- basis Agent antwortet in Sekunden → Quellenverweis jede Antwort nachprüfbar

Ausgangslage

Prozessdokumentationen verteilt über Abteilungen, dazu Verträge, SLAs, OLAs, Trainingsunterlagen und Anleitungen in unterschiedlichen Formaten und Ablagen. Wer eine Antwort brauchte, musste wissen, wo er suchen muss – oder wen er fragen kann.

Lösung

Die verstreute Dokumentation wird AI-gestützt zusammengeführt und in einer kumulierten Wissensbasis konsolidiert. Darauf arbeitet ein Agent, der Fragen der Mitarbeiter direkt beantwortet – mit Verweis auf die Quelldokumente, sodass jede Antwort nachprüfbar bleibt. Neue Dokumente fließen laufend ein.

100+Dokumente aus verschiedenen Abteilungen und Ablagen konsolidiert
Sekundenbis zur Antwort – statt Ablagen-Suche
Quellenverweisbei jeder Antwort – nachprüfbar statt Blackbox
Die Rolle der AI

AI beantwortet, der Mensch verifiziert: Jede Antwort verweist auf ihre Quelle. Bei kritischen Themen (Verträge, SLAs) ersetzt der Agent nicht die Prüfung des Originals – er findet es nur deutlich schneller.

Welcher Prozess kostet Ihr Team am meisten Zeit?

Jedes dieser Projekte begann mit derselben Frage. In einem unverbindlichen Gespräch klären wir, ob und wie sich Ihr Anwendungsfall produktiv umsetzen lässt – und was er realistisch bringt.

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