Mandat 02
AI-Transformation
Vom ersten Workshop bis zu Produktivsystemen, die unter Last, Governance und Audit standhalten. Wir bauen die Use Cases, die sich rechnen, und sagen klar, wenn einer das nicht tut.
Die ehrliche Version
Die meisten AI-Piloten erreichen nie die Produktion. Am Modell liegt es selten.
Sie bleiben stecken, weil niemand vor dem Bauen festgelegt hat, ab welcher Genauigkeit das System den manuellen Schritt tatsächlich ersetzt, statt einen Prüfschritt obendrauf zu setzen. Ein Pilot mit 85 Prozent, wo der Prozess 97 braucht, ist kein vielversprechender Anfang. Er ist eine teurere Version des alten Prozesses und stirbt ein halbes Jahr später leise im Lenkungsausschuss. Deshalb legen wir diese Schwelle zuerst fest, schriftlich, mit den Leuten, denen der Prozess gehört. Danach entscheiden wir, ob gebaut wird.
Wie es läuft
Workshop, Proof, Rollout, Scale.
- 01
Workshop
Zwei Tage mit den Leuten, denen der Prozess gehört. Wir kartieren Kandidaten-Use-Cases gegen Wert, Datenreife und die Genauigkeitsschwelle, die jeder einzelne erreichen müsste. Die meisten gehen mit weniger Kandidaten raus, als sie reingebracht haben. Genau das ist der Sinn.
- 02
Proof of Concept
Der stärkste Kandidat, gebaut gegen echte zurückgehaltene Daten, gemessen gegen die Schwelle. Ein klares Go oder No-Go, mit der Zahl vor Dir auf dem Tisch.
- 03
Rollout
Produktionsengineering: Integration in die Systeme, in denen die Arbeit liegt, Monitoring, Rückfallpfade, Audit Trail, und das Change Management um die Menschen herum, deren Arbeit sich ändert.
- 04
Scale
Die nächsten Use Cases laufen schneller, weil Plattform, Datenzugriffsmuster und Governance bereits existieren.
Wo es sich gerechnet hat
Use Cases, die wir in Produktion gebracht haben.
- Kundenservice-Routing und Triage
- Dokumentenextraktion und Datenerfassung
- Vertrags- und Zahlungsautomatisierung
- Dynamic Pricing
- Compliance- und Risikoprüfung
- Content-Erstellung in Menge
- Marketing und Leadgenerierung
- Automatisiertes Projektreporting
- HR-Helpdesk
- Erweiterte Analytics und Forecasting
- Integration von Geschäftssystemen
- Neue AI-basierte Erlösquellen
Governance
Gebaut, um ein Audit zu überstehen.
Europäische Unternehmen können AI nicht als Experiment nebenher behandeln. Alles, was personenbezogene Daten, Preise oder Kundenkommunikation berührt, braucht eine dokumentierte Grundlage, eine Position zur Aufbewahrung, einen Audit Trail und einen menschlichen Eskalationspfad. Wir bauen das ab dem ersten Produktivrelease ein, statt es nachzurüsten, wenn die Rechtsabteilung fragt. Denn Nachrüsten ist der Weg, auf dem ein funktionierendes System abgeschaltet wird.
Starte mit sechs Wochen.
Ein Discovery liefert Dir eine Zielarchitektur, einen kalkulierten und sequenzierten Plan und eine Empfehlung, die Du vor Deinem Board vertreten kannst. Wenn die Antwort lautet, dass Du das Programm nicht machen solltest, bekommst Du auch diese Antwort.
Oder schreib an hi@colayer.io