Von der KI-Einführung und Schulung über Use-Case-Bewertung bis zur regulatorischen Absicherung – Beratung und Umsetzung aus einer Hand.
Individuelle Beratung zu KI-Möglichkeiten, passenden Tools und konkreten Anwendungsfällen – direkt auf Ihr Unternehmen, Ihre Prozesse und Ihre Ausgangssituation zugeschnitten. Kein Standardprogramm, kein Verkaufsgespräch – sondern ein ehrlicher Blick auf das, was wirklich sinnvoll ist.
Praxisnahe Formate für Einsteiger, Teams und Führungskräfte – von KI-Grundlagen bis zur konkreten Anwendung im Arbeitsalltag. Praxisnah und konkret.
Beratung endet nicht beim Konzept. KI-Tools werden ausgewählt, eingerichtet und direkt in bestehende Prozesse integriert. Von der Tool-Auswahl über Prozessautomatisierung mit n8n bis zur API-Integration in bestehende Systeme.
Strukturierte Programme für Unternehmen – von der ersten Sensibilisierung bis zur vertieften Anwendung. Mehrstufige Module, die aufeinander aufbauen und auf Vorkenntnisse, Zielgruppe und Unternehmensgröße abgestimmt sind. Inklusive Materialien, Dokumentation und Nachbereitung.
Eine fundierte KI-Strategie beginnt mit einer klaren AI Policy. Im Sinne von ISO 42001 legt sie fest, wie das Unternehmen KI-Systeme einsetzen oder entwickeln will – abgestimmt auf Unternehmensziele, Risikobereitschaft und regulatorische Anforderungen. Ergebnis ist eine priorisierte Roadmap mit klaren Verantwortlichkeiten, definierten Meilensteinen und einem realistischen Zeitplan. Strategie ist kein Dokument – sie ist der rote Faden für alle KI-Vorhaben.
Seit August 2024 ist der EU AI Act in Kraft. Er klassifiziert KI-Systeme nach vier Risikoklassen: unzulässige Praktiken, Hochrisiko-KI-Systeme, Transparenzpflicht und minimales Risiko. Hochrisiko-Systeme – etwa in Personalentscheidungen, kritischer Infrastruktur oder Bildung – unterliegen strengen Pflichten nach Artikel 9 bis 15: Risikomanagement, Datengovernance, technische Dokumentation, menschliche Aufsicht und Konformitätsbewertung. QASIX analysiert die regulatorische Einstufung Ihrer KI-Systeme und entwickelt einen konkreten, umsetzbaren Compliance-Plan.
Das AIQ Maturity Framework unterscheidet fünf Reifegrade: Novice (KI-Potenzial erkannt, aber kein Einsatz), Experimenting (erste Use-Cases ohne Struktur), Operational (KI im Einsatz ohne ausreichende Controls), Systematic (KI at scale, aber ohne vollständige Qualitätsanforderungen) und Transformational (vertrauenswürdige, regulatorisch konforme KI). Die Analyse bewertet die Organisation in vier Dimensionen – Governance, Prozesse, Daten und Technologie – und liefert ein klares Bild: Wo stehen wir? Was braucht es für den nächsten Reifegrad?
Die Konzeptionsphase ist der erste und entscheidende Schritt im KI-Lebenszyklus – und wird häufig unterschätzt. Hier werden Verwendungszweck und Ziele des Systems definiert, Datenanforderungen geklärt, Risiken frühzeitig identifiziert und konkrete Anforderungen abgeleitet. Use-Cases werden systematisch nach Aufwand, Wirkung und Umsetzbarkeit bewertet. Was in dieser Phase ungeklärt bleibt, belastet jede nachfolgende Phase bis zum Betrieb. Eine saubere Konzeption ist die Voraussetzung für ein KI-System, das hält, was es verspricht.
Automatisierung funktioniert nur auf Basis sauber dokumentierter Prozesse. Die Prozessanalyse nimmt Abläufe strukturiert auf, identifiziert Engpässe und bewertet, wo KI echten Mehrwert schafft – und wo klassische Optimierung sinnvoller ist. Darüber hinaus wird das KI-Lebenszyklusmanagement etabliert: von Konzeption und Einführung über den laufenden Betrieb mit Monitoring und Drift-Erkennung bis hin zur geregelten Außerbetriebnahme. Denn ein KI-System ist kein Projekt mit Enddatum – es ist ein System, das dauerhaft gesteuert werden muss.
Beratung endet nicht beim Konzept. Wo Automatisierung sinnvoll ist, setze ich sie direkt um: Workflows mit n8n, individuelle Python-Skripte, API-Anbindungen zwischen Systemen und die Integration von KI-Funktionen in bestehende Prozesse.