Outcomes vor Technologie
Zuerst klären, welche Geschäftsergebnisse sich verändern sollen. Erst dann prüfen, wo AI substanziell helfen kann.
KI-Strategie entwickeln
KI-Strategie entwickeln: klare Regeln für Investitionen und Fokus.
Die Strategie verbindet relevante Geschäftsergebnisse mit AI-Fähigkeiten und legt fest, wie Budget, Managementaufmerksamkeit und organisatorische Kapazität eingesetzt werden.
Die eigentliche Aufgabe
Entscheiden, worauf sich das Unternehmen konzentriert — bevor zufällige Projekte zu einer Strategie erklärt werden.
ROI und R&D trennen
Bekannte Effizienzprojekte brauchen andere Regeln als strategische Wetten mit hoher Unsicherheit und explizitem Lernziel.
Value Gates definieren
Eine organisationsspezifische Mindestwirkung filtert interessante, aber unwesentliche Initiativen aus dem Portfolio.
Was Sie erhalten
AI Strategy Sprint
Leadership Alignment zu AI-Haltung, Ambition, Disruptionsgrad und gemeinsamer Vision — inklusive Opportunity Scan.
AI Posture & Ambition
Gemeinsames Verständnis, ob AI opportunistische Verbesserung, Transformation oder eine strategische Wette bedeutet.
Disruption Assessment
Technische und marktseitige Veränderungen anhand ihrer konkreten Bedeutung für das Unternehmen einordnen.
Opportunity Scan
Erste relevante Chancen und Spannungsfelder für die weitere Portfolioarbeit sichtbar machen.
Executive Readout
Dokumentierte Leitplanken, gemeinsames Zielbild und klare nächste Entscheidungen für Budget und Portfolio.
Case Studies
In 4–12 Wochen zur abgestimmten KI-Strategie.
Finanzsektor · 500 Mitarbeitende
4–12 WochenManagement-Alignment und ausformulierte KI-Strategie mit gemeinsamem Zielbild, Prioritäten und klaren Leitplanken für die Umsetzung.
Nutzen Sie den AI Strategy Sprint, wenn
- Das Führungsteam hat unterschiedliche Bilder davon, was AI für das Unternehmen bedeutet
- Es existieren bereits Piloten, aber keine gemeinsame Investitionslogik
- Sie wollen Ambition und Grenzen klären, bevor größere Budgets fließen
- Eine belastbare Managemententscheidung ist wichtiger als ein langer Strategiebericht
Danach haben Sie
- Abgestimmte AI-Vision und gemeinsames Zielbild
- Klare Investitionsregeln für bestehende und neue Initiativen
- Gemeinsame Leitplanken für Ambition, Grenzen und Budget
- Belastbare Managemententscheidung mit klaren nächsten Schritten
Unsere Methodik
Bewährte Frameworks für klare AI-Investitionsentscheidungen.
What AI Can Do × Business Needs
Verbindet technische Realität mit einer relevanten geschäftlichen Priorität.
What should we ignore?
Entfernt Vorhaben ohne ausreichenden Wertbeitrag aus dem Portfolio.
10K Value Gate
Setzt eine klare Mindestwirkung, bevor eine Initiative Ressourcen erhält.
ROI vs. R&D
Trennt berechenbare Effizienzprojekte von strategischen Wetten mit Lernziel.
Value > Full Cost
Prüft, ob der Nutzen sämtliche technischen und organisatorischen Kosten trägt.
Häufige Fragen
Kurz geklärt.
Brauchen wir bereits eine Use-Case-Liste?
Bestehende Ideen können einfließen. Der Sprint kann ebenso bei Geschäftsergebnissen, Ambition und Entscheidungsregeln starten.
Ist das nur für Konzerne geeignet?
Nein. Die Methode passt für B2B-Unternehmen unterschiedlicher Größe; Mindestwirkung, Governance und Detailtiefe werden an den Kontext angepasst.
Entsteht daraus automatisch eine Roadmap?
Der Sprint schafft Richtung und Auswahlregeln. Wenn eine priorisierte Chance bereits feststeht, kann ein separater Roadmapping Sprint die Umsetzung sequenzieren.
Anfrage
Klären Sie erst, welche AI-Entscheidungen Ihr Unternehmen wirklich treffen muss.
Wir prüfen in einem kurzen Austausch, ob ein Strategy Sprint der kleinste sinnvolle Einstieg ist — oder ob Ihre offene Frage bereits konkreter ist.