Was es ist
KI-Beratung macht aus „wir sollten KI nutzen“ eine priorisierte Liste von Use Cases, ein Budget und einen funktionierenden Pilot. Gute KI-Berater sagen Ihnen auch, wo KI das falsche Werkzeug ist.
KI-Beratung: von der Strategie bis zur Implementierung
KI-Berater, die Sie vom Use-Case-Audit bis zum produktiven System begleiten — statt eines Strategie-Decks, das in der Schublade landet. Wir prüfen Ihre Daten und Ihre Ausgangslage, bewerten die Use Cases, die sich wirklich rechnen, erstellen Roadmap und Budget und belegen die Wette mit einem PoC in 4–6 Wochen ab 2.900 $. Wenn die Zahlen stimmen, übernimmt dasselbe Senior-Team die KI-Entwicklung oder die Integration generativer KI, bindet sie an Ihr CRM, ERP oder Helpdesk an und verfolgt den ROI nach dem Launch.
9+Jahre im Geschäft
80+Senior-Ingenieure im Team
120+Abgeschlossene Projekte
71Kunden-NPS
DSGVO-konform · ISO-27001-bereit · SOC 2 Type II in Vorbereitung · HIPAA-fähig · CCPA-berücksichtigt · MEZ-Arbeitstag mit Überlappung 9–13 Uhr ET
Die meisten Unternehmen brauchen nicht noch mehr KI-Ideen. Sie brauchen jemanden, der sagt, welche zwei ihrer zwanzig Ideen sich auszahlen, welche still und leise Budget verbrennen und was nötig ist, um die Gewinner in die Tools zu bringen, die ihre Teams bereits nutzen. Genau das sollte ein KI-Beratungsunternehmen leisten, und genau darauf ist unsere Beratung zur KI-Implementierung ausgerichtet: ein schriftlicher Business Case vor dem Code, ein klar begrenzter Proof of Concept vor dem Build und Integrationsarbeit durch dieselben Engineers, die den Plan geschrieben haben.
Wir arbeiten mit Operations-Verantwortlichen, Gründern und CTOs in den USA und der EU — vom Dienstleister mit 30 Mitarbeitenden, der dieselben Support-Fragen nicht mehr von Hand beantworten will, bis zum Enterprise-Team, das eine KI-Roadmap braucht, die seine Security-Abteilung unterschreibt. Wenn Sie KI für Ihr Unternehmen suchen, die den Kontakt mit echten Nutzern übersteht, sind Sie hier richtig.
KI-Beratung auf einen Blick
Wie lange es dauert
Discovery und Readiness-Audit dauern 1–3 Wochen. Ein Proof of Concept mit Ihren echten Daten dauert 4–6 Wochen. Die Integration in die Produktion folgt erst nach einem schriftlichen Go/No-Go.
Was der Einstieg kostet
Der erste bezahlte Schritt ist ein PoC ab 2.900 $ für einen Use Case. Produktive Builds beginnen bei 8.100 $ (RAG), 10.400 $ (KI-Agent) und 13.800 $ (ML-Modell).
Was Sie erhalten
Eine Use-Case-Shortlist mit ROI pro Eintrag, eine Roadmap, ein getesteter Prototyp, ein Go/No-Go-Memo mit Betriebskosten — und Code, Evals und IP, die vom ersten Tag an Ihnen gehören.
Was machen KI-Berater eigentlich?
KI-Beratungsleistungen decken den gesamten Weg ab — von „Sind unsere Daten gut genug?“ bis „Ist das Modell noch wert, was es kostet?“. Sie können einen Baustein oder alle acht beauftragen. Jeder endet mit einem Dokument oder einem funktionierenden Artefakt, das Ihnen bleibt.
KI-Readiness- & Datenaudit
Wir erfassen, wo Ihre Daten liegen, wie sauber und zugänglich sie sind, wem sie gehören und welche Vorschriften gelten. Sie erhalten einen Readiness-Score pro Datenquelle und eine nach Aufwand priorisierte Liste von Maßnahmen. Lieber zuerst ein schneller Selbsttest? Nutzen Sie unseren kostenlosen KI-Readiness-Check.
Use-Case-Discovery & Priorisierung
Wir führen Interviews mit Produkt, Operations, Vertrieb und Support, sammeln 8 bis 15 mögliche Use Cases und bewerten jeden nach Umsatz- oder Kostenwirkung, Umsetzungsaufwand, Datenverfügbarkeit und Risiko. Ergebnis: eine priorisierte Shortlist und eine ehrliche „Bitte nicht bauen“-Liste mit Begründungen.
KI-Strategie & Implementierungs-Roadmap
Die stärksten Use Cases werden zu einer KI-Implementierungs-Roadmap: Reihenfolge, Abhängigkeiten, Team, Budget pro Phase, Betriebskosten und die Kennzahlen, die über die Fortsetzung jeder Phase entscheiden. So geschrieben, dass Vorstand, CFO und Engineering-Lead denselben Plan lesen.
Proof of Concept & Pilot
Ein klar begrenzter PoC mit Ihren echten Daten in 4–6 Wochen: ein Use Case, ein Eval-Set, ein funktionierender Prototyp und ein Go/No-Go-Memo mit Kostenprognose. Wenn die Zahlen nicht stimmen, hören Sie mit einer klaren Antwort auf statt mit einem halbfertigen Produkt.
Integration in CRM, ERP und Helpdesk
KI zahlt sich nur in den Tools aus, die Menschen bereits nutzen. Wir binden Modelle über APIs und Queues an Salesforce, HubSpot, amoCRM, Zendesk, Jira, SAP, 1C oder Ihr eigenes Backend an — mit Logging, Fallbacks und einem Prüfpfad durch Menschen, wo viel auf dem Spiel steht.
KI-Governance & Compliance
Risikoklassifizierung, Datenflusskarten, Model Cards, menschliche Aufsicht und Audit-Logs — ab dem ersten Sprint eingebaut statt später nachgerüstet. Bei Hochrisikosystemen arbeiten wir mit unserem Team für Compliance mit der EU-KI-Verordnung zusammen.
Team-Enablement & Schulung
Workshops für Führungskräfte dazu, wo KI hilft und wo nicht, praxisnahe Sessions für die Menschen, die mit den neuen Tools arbeiten werden, und Pairing mit Ihren Engineers, damit sie das System ohne uns betreiben, ändern und erweitern können.
Monitoring nach dem Launch & Kontrolle der Modellkosten
Qualitäts-Dashboards, Drift- und Latenz-Alerts, Kosten pro Anfrage und pro Nutzer sowie eine quartalsweise Überprüfung der Modellwahl, wenn sich Preise und Fähigkeiten verschieben. Schätzen Sie die Token-Rechnung vor der Entscheidung mit unserem LLM-Kosten-Rechner.
Welche Geschäftsprobleme löst KI-Beratung?
Die meisten KI-Projekte, die sich auszahlen, folgen einer Handvoll Muster. In der Discovery ordnen wir Ihr Problem einem Muster zu und dann dem Team, das es umsetzt. Jede Karte verlinkt auf die dahinterstehende Umsetzungsleistung.
Support-Last und wiederkehrende Anfragen
Assistenten, die Routinefragen aus Ihrer eigenen Wissensbasis beantworten, komplexe Fälle mit vollem Kontext an einen Menschen übergeben und die Erstreaktionszeit senken, ohne die Zufriedenheitswerte zu verschlechtern.
Manuelle Abläufe und Backoffice-Arbeit
Agenten, die E-Mails und Dokumente lesen, CRM-Felder ausfüllen, Angebote vorbereiten, Datensätze abgleichen und Freigaben weiterleiten — wobei ein Mensch jeden Schritt bestätigt, der Geld oder Verpflichtungen bewegt.
In Dokumenten vergrabenes Wissen
Suche und Q&A über Verträge, Richtlinien, Tickets und Wikis, die mit Quellenangaben antwortet, Zugriffsrechte respektiert und aktuell bleibt, wenn sich Dokumente ändern.
Prognosen, Scoring und Pricing
Machine-Learning-Modelle für Nachfrageprognosen, Churn- und Lead-Scoring, Kredit- und Betrugsrisiko sowie dynamische Preisgestaltung — trainiert auf Ihrer Historie und auf Drift überwacht.
Visuelle Prüfung und Erkennung
Computer Vision für Qualitätskontrolle, Dokumentenerfassung, Regal- und Bestandsprüfungen sowie Videoanalyse — am Edge oder in Ihrer Cloud.
Fachsprache und Ausgabeformat
Wenn Prompts und Retrieval nicht ausreichen, führen wir ein Fine-Tuning auf Ihre Terminologie, Ihren Ton und Ihr strukturiertes Ausgabeformat durch, damit sich das Modell konsistent verhält — bei geringeren Kosten pro Aufruf.
Wie funktioniert die KI-Implementierung? Unser Prozess
So führen Sie KI im Unternehmen ein, ohne sechs Monate Umweg: acht Schritte, jeder mit einem Ergebnis, das Sie prüfen können, und einem Punkt, an dem Sie aufhören können. Die Wochenangaben gelten typischerweise für einen Use Case; mehrere Use Cases laufen in parallelen Tracks.
- 01
Discovery-Call
Woche 1: eine kostenlose 45-minütige Session mit einem Senior-Berater. Wir gehen Ihre Ziele, aktuellen Tools und die bereits vorhandenen Ideen durch und legen fest, was das Readiness-Audit abdecken soll.
- 02
Readiness- & Datenaudit
Wochen 1–3: Datenquellen, Qualität und Zugriff, anzubindende Systeme, Sicherheits- und regulatorische Vorgaben sowie die Kompetenzen, die Ihr Team bereits mitbringt.
- 03
Use-Case-Bewertung (Go/No-Go)
Wochen 1–3: Jeder Kandidat wird nach Nutzen, Aufwand, Daten und Risiko bewertet. Schwache Ideen fallen hier auf dem Papier heraus — solange das noch nichts kostet.
- 04
Roadmap & Budget
Ende der Discovery: ein Stufenplan mit detailliertem Budget, Prognose der Betriebskosten, Team und Erfolgskennzahlen. Sie geben ihn frei, bevor ein Build beginnt.
- 05
Proof of Concept
4–6 Wochen: der wichtigste Use Case mit Ihren echten Daten, gemessen an einem Eval-Set, mit einem schriftlichen Go/No-Go samt Kostenprognose für die Produktion als Abschluss.
- 06
Integration & Launch
Wochen 6–10 für einen Pilot, danach der Rollout: Anbindung an Ihr CRM, ERP oder Helpdesk, Zugriffskontrolle, Logging, Fallbacks und ein Launch mit internen Erstnutzern hinter einem Feature-Flag.
- 07
Team-Schulung
Parallel zum Launch: Runbooks, Workshops für Endnutzer und Pairing mit Ihren Engineers, damit das System in Ihrem Unternehmen eigene Verantwortliche hat.
- 08
Monitoring & Optimierung
Ab Woche 11: Qualität, Latenz und Kosten werden gegen Zielwerte verfolgt, Prompts und Modelle jedes Quartal neu bewertet und neue Use Cases aus der Roadmap ergänzt.
Selbst machen, KI-Beratung oder Full-Service-Partner: Was passt zu Ihnen?
Es gibt drei ehrliche Wege, KI ins Unternehmen zu bringen. Keiner passt für alle — es hängt von Ihren internen Kompetenzen ab, davon, wie schnell Sie Ergebnisse brauchen, und davon, wie viel Risiko Sie tragen können.
| Kriterium | Selbst machen | KI-Beratung (Strategie + PoC) | Full-Service-Partner |
|---|---|---|---|
| Kosten | Interne Gehälter und Tool-Abos; die versteckten Kosten sind die Zeit der Menschen, die von ihrer eigentlichen Arbeit abgezogen werden. | Ein begrenztes Budget: Discovery plus ein PoC ab 2.900 $ für einen Use Case. | Builds mit festem Scope ab 8.100 $ (RAG), 10.400 $ (KI-Agent) oder 13.800 $ (ML-Modell in Produktion). |
| Zeit bis zum ersten Ergebnis | Nicht vorhersehbar; oft Monate an Experimenten, bevor etwas bei Nutzern ankommt. | Ein Go/No-Go auf Basis echter Daten in 4–6 Wochen. | Ein Pilot in Produktion in den Wochen 6–10, danach der Rollout. |
| Risiko | Hoch: falscher Use Case, keine Evals, Sicherheits- und Compliance-Lücken, die erst spät auffallen. | Gering: Sie investieren einen kleinen, festen Betrag, um herauszufinden, ob die Idee funktioniert. | Mittel, gesteuert durch stufenweise Freigaben, Evals in der CI und einen Rollback-Pfad. |
| Benötigte interne Kompetenzen | ML- oder LLM-Engineers, Data Engineering, MLOps, Security-Review. | Ein Product Owner und Zugang zu den Daten; Engineers helfen, sind aber keine Voraussetzung. | Ein Product Owner und jemand, der das System nach der Übergabe verantwortet. |
| Für wen es passt | Teams mit bestehender ML-Funktion und einem internen Use Case mit geringem Risiko. | Unternehmen, die unsicher sind, auf welche KI-Wette sie setzen sollen, oder einen Plan brauchen, den ihr Vorstand freigibt. | Unternehmen mit einem validierten Use Case, der gebaut, integriert und betreut werden muss. |
Viele Kunden durchlaufen alle drei Spalten: eine Beratungsphase, um die Wette auszuwählen, eine Umsetzungsphase, um sie zu bauen, und danach ihr eigenes Team, das das System betreibt und erweitert. Wir gestalten jedes Engagement so, dass dieser letzte Schritt möglich ist.
Was kostet KI-Beratung?
Schlanke Stufen mit festem Scope, damit Sie schon vor der Discovery budgetieren können. Alle Preise sind all-in und in USD ausgewiesen, mit IP-Übertragung ab dem ersten Tag, ohne Recruiting-Aufschlag und ohne Tool-Zuschläge. Sie sehen das detaillierte Budget, bevor eine Zeile Code geschrieben wird, und geben es frei. Möchten Sie zuerst den Business Case prüfen? Nutzen Sie unseren kostenlosen KI-ROI-Rechner.
PoC
ab 2.900 $
4–6 Wochen · ein Use Case
Use-Case-Bewertung, ROI-Modell, Eval-Set-Design, ein funktionierender Prototyp und ein schriftliches Go/No-Go — bevor Sie sich auf einen Build festlegen.
Angebot anfordernRAG über Ihre Wissensbasis
ab 8.100 $
auf Ihrem Korpus
Suche und Antworten über Ihre eigenen Dokumente mit Quellenangaben, Zugriffskontrolle, einem Eval-Harness in der CI und Umgang mit personenbezogenen Daten (PII).
Angebot anfordernKI-Agent
ab 10.400 $
6–9 Wochen · mehrstufig, mit Tool-Nutzung
Ein Agent, der in Ihren Tools Aktionen ausführt — mit Human-in-the-Loop bei kritischen Pfaden, Evals und Ausgabefiltern.
Angebot anfordernML-Modell in Produktion
ab 13.800 $
vom Notebook zum Serving
Ein individuelles oder feinabgestimmtes Modell in Produktion: Datenpipelines, Training, MLOps und Drift-Monitoring.
Angebot anfordernWas den Preis bestimmt: wie viele Use Cases Sie weiterverfolgen; der Zustand Ihrer Daten, denn Bereinigung und Labeling sind oft der größte Posten; aus wie vielen Systemen die Lösung lesen und in wie viele sie schreiben muss; Latenz- und Verfügbarkeitsziele; und der Compliance-Umfang — DSGVO, HIPAA oder Hochrisiko-Pflichten nach der EU-KI-Verordnung erhöhen die Anforderungen an Dokumentation, Tests und Hosting. Ein einzelner Assistent auf einer stabilen Wissensbasis liegt am unteren Ende einer Stufe; eine Integration über mehrere Systeme, die unter einem AVV in die Produktion schreibt, am oberen. Cloud- und Token-Kosten laufen über Ihre eigenen Konten, sodass Sie den Kostenhebel behalten.
Ein Beispiel: Ein Team, das den First-Level-Support automatisieren möchte, startet typischerweise mit einem PoC ab 2.900 $, um die Antwortqualität anhand der eigenen Tickets zu messen, und geht dann zu einem RAG-System ab 8.100 $ über, wenn der PoC die vereinbarte Genauigkeitsschwelle erreicht.
Engagement-Modelle
Fester Scope
Ideal für Discovery, einen PoC oder einen klar definierten Build. Ein Preis, eine Liste der Lieferergebnisse, stufenweise Freigaben. Sie kennen die Gesamtsumme, bevor wir beginnen.
Time & Materials
Ideal, wenn sich die Roadmap durch die Erkenntnisse aus dem Pilot ändern wird. Wöchentliches Reporting, eine von Ihnen festgelegte Budgetobergrenze und die Freiheit, zwischen Sprints neu zu priorisieren.
Dediziertes KI-Team
Ideal für Unternehmen, die mehrere KI-Initiativen gleichzeitig vorantreiben. Ein stabiles Team aus Beratern und Engineers, das innerhalb Ihrer Prozesse und Tools arbeitet.
Jedes Engagement beginnt mit einer gegenseitigen NDA, einer IP-Übertragung und einem AVV.
Wann sich KI-Beratung lohnt — und wann Sie sie nicht brauchen
Wir verlieren lieber einen Auftrag, als ein Projekt zu verkaufen, das sich nicht amortisieren kann. Hier ist die Rechnung, die wir mit jedem Kunden durchgehen, und die Liste der Situationen, in denen wir davon abraten, überhaupt anzufangen.
- 01
Den aktuellen Prozess bepreisen
Aufgewendete Stunden pro Monat, Kosten pro Stunde, Fehlerquote und Kosten pro Fehler, entgangener Umsatz durch langsame Reaktionen. Das ist Ihre Ausgangsbasis.
- 02
Einen realistischen Effekt schätzen
Nicht „KI ersetzt das Team“, sondern der Anteil der Anfragen oder Dokumente, der sich auf dem von Ihnen festgelegten Qualitätsniveau automatisch bearbeiten lässt — im PoC gemessen, nicht angenommen.
- 03
Die vollen Kosten addieren
Build, Integration, monatliche Modell- und Cloud-Kosten, Monitoring und die interne Zeit für die Prüfung von Grenzfällen. Die Betriebskosten zählen genauso wie der Build.
- 04
Vergleichen und entscheiden
Amortisationszeit und ein pessimistisches Szenario. Funktioniert das Projekt nur im optimistischen Fall, landet es auf der „Jetzt nicht“-Liste. Rechnen Sie es selbst im KI-ROI-Rechner durch.
KI lohnt sich, wenn…
die Aufgabe häufig und repetitiv ist; genug Daten oder Dokumentation zum Lernen vorhanden sind; Fehler sich günstig erkennen lassen oder ein Mensch das Ergebnis prüft; und das Ergebnis direkt in einem Tool landet, das Ihr Team bereits nutzt.
Weiterlesen
Das Volumen zählt: Eine Aufgabe zu automatisieren, die 5.000-mal im Monat anfällt, schlägt eine, die 50-mal anfällt.
Sie brauchen keine KI, wenn…
die Antwort immer eine Datenbankabfrage oder eine feste Regel ist; der Prozess selbst kaputt ist und KI das Chaos nur beschleunigen würde; das Volumen zu gering ist, um die Betriebskosten zu decken; keine Daten vorhanden sind und es keinen Weg gibt, sie zu erheben; oder eine einzige Fehlentscheidung inakzeptabel ist und niemand das Ergebnis prüfen kann. In diesen Fällen sagen wir das offen und schlagen die einfachere Lösung vor.
KI-Beratung für kleine Unternehmen und den Mittelstand
KI-Beratung für kleine Unternehmen ist kein verkleinertes Enterprise-Programm. Ein Unternehmen mit 20 bis 200 Mitarbeitenden braucht selten ein Strategiedokument; es braucht ein oder zwei Automatisierungen, die echte Stunden sparen, und einen klaren Blick auf die monatliche Rechnung.
Mit einem Prozess beginnen
Wir wählen den einen Prozess, bei dem Zeit oder Fehler Sie am meisten kosten — meist Support, Angebotserstellung, Dokumentenbearbeitung oder Lead-Qualifizierung — und belegen den Effekt mit einem PoC ab 2.900 $.
Nutzen, wofür Sie bereits bezahlen
Ihr CRM, Ihr Helpdesk, Ihre Office-Suite und Ihre Cloud bringen bereits KI-Funktionen und APIs mit. Oft ist der günstigste Weg, sie zu konfigurieren und zu verbinden, statt von Grund auf neu zu bauen.
Betriebskosten sichtbar halten
Modell- und Cloud-Kosten laufen über Ihre eigenen Konten mit Alerts und Obergrenzen, sodass ein arbeitsreicher Monat nie zur Überraschungsrechnung wird.
Für mittelständische Unternehmen ergänzen wir, was größere Organisationen brauchen: eine abteilungsübergreifende KI-Implementierungs-Roadmap, eine Governance, die Rechtsabteilung und Security freigeben können, und Enablement, damit interne Teams die nächsten Use Cases selbst umsetzen können.
Wie halten wir KI sicher und compliant?
Sicherheit und Compliance sind Teil des Designs, kein Review am Ende. Jedes Engagement dokumentiert, wohin Daten fließen, wer sie sehen kann und wie sich Entscheidungen überprüfen lassen.
EU-KI-Verordnung
Wir stufen jeden Use Case frühzeitig nach Risikoklasse ein, damit die Pflichten für Hochrisikosysteme — Dokumentation, menschliche Aufsicht, Logging, Transparenz — das Design prägen. Siehe Compliance mit der EU-KI-Verordnung.
DSGVO und Datenschutz
Datenminimierung, Rechtsgrundlage, DSFA, wo erforderlich, Entfernung personenbezogener Daten, bevor sie ein Modell erreichen, EU-Hosting für EU-Daten und vor dem Kickoff unterzeichnete AVV. Siehe DSGVO-Compliance-Beratung.
HIPAA im Gesundheitswesen
PHI bleiben in HIPAA-fähigen Diensten, BAAs mit Anbietern werden, wo zutreffend, unterzeichnet, Zugriffe protokolliert und Datenflüsse auf das notwendige Minimum beschränkt. Siehe HIPAA-konforme Softwareentwicklung.
SOC-2-taugliche Kontrollen
Zugriffskontrolle, Change Management, Audit-Trails und Incident-Runbooks, die sich in Ihr bestehendes SOC-2- oder ISO-27001-Programm einfügen, damit das KI-System nicht zur Lücke in Ihrem nächsten Audit wird.
Datenisolation
Zero-Retention-Verträge mit Modellanbietern, private Endpunkte, Mandantentrennung und die Option, Modelle in Ihrer eigenen Cloud oder On-Premise zu betreiben. Ihre Daten werden niemals zum Training fremder Modelle verwendet.
Modellneutrale Auswahl
Wir sind kein Wiederverkäufer eines Anbieters. Modelle von OpenAI, Anthropic, Google, AWS Bedrock oder Open-Weights-Optionen werden auf Ihrem eigenen Eval-Set nach Qualität, Latenz und Kosten verglichen und jedes Quartal neu geprüft.
Branchen, die wir zu KI beraten
Dasselbe Modell verhält sich unter PCI DSS, HIPAA oder einem Logistik-SLA völlig unterschiedlich. Wir verbinden KI-Strategieberatung mit Branchenkontext und ziehen unsere Teams für KI, ML & Data und KI-Agenten-Entwicklung hinzu, sobald ein Use Case in die Umsetzung geht.
FinTech
Kredit- und Betrugs-Scoring, Dokumentenverarbeitung für Onboarding und KYC, Copiloten für Analysten und Zusammenfassungen von Streitfällen — mit der Erklärbarkeit und den Audit-Trails, die Aufsichtsbehörden erwarten.
HealthTech
Unterstützung bei Aufnahme und Triage, Zusammenfassung von Akten und Protokollen, Automatisierung von Terminplanung und Care-Operations — HIPAA-fähig und DSGVO-konform, mit Klinikpersonal im Loop.
Logistik & Mobilität
Nachfrage- und ETA-Prognosen, Ausnahmebehandlung, Dokumentenerfassung für Sendungen und Zoll sowie Assistenten für Disponenten auf Basis operativer Live-Daten.
E-Commerce & Handel
Katalog-Anreicherung, Suche und Empfehlungen, Support-Automatisierung und Pricing-Modelle — mit Kostenobergrenzen pro Anfrage, die die Margen schützen.
Fertigung
Visuelle Qualitätsprüfung, Predictive Maintenance, Bedarfsplanung und Assistenten für technische Dokumentation für Serviceteams.
LegalTech
Vertragsprüfung und Klauselextraktion, Recherche in Ihrem eigenen Dokumentenbestand und Assistenten für Entwürfe — stets mit menschlicher Prüfung und strikter Datenresidenz.
Ausgewählte Projekte
FinTech · Kreditvergabe
Loan Conveyor
Hochdurchsatz-Kreditentscheidungs-Engine auf Laravel — automatisiertes Scoring, Kreditbüro-Integration und 10-fach schnellere Entscheidungen für US- und EU-Kreditgeber.
LegalTech · Mobile · CRM
Signatory Pro
Native iOS- und Android-E-Signatur-Clients mit einem Symfony + React CRM für eine grenzüberschreitende Anwaltskanzlei — KYC-Onboarding und eine rechtssichere Beweiskette für US- & EU-Mandate.
AdTech · Lead-Generierung
ARIA
Einseitige Tilda-Landingpage mit Telegram-Bot-Lead-Erfassung für eine Werbeagentur — in zwei Wochen ausgeliefert, für USA und EU bereit.
Social Media · Consumer Tech
JoyJet
Produktive Social-Plattform — App Store + Google Play, live in den USA und der EU — mit Geo-Radar, verschlüsseltem Messaging und einer virtuellen Wirtschaft.
Warum YuSMP als Ihr KI-Beratungsunternehmen?
DSGVO-konform · ISO-27001-bereit · SOC 2 Type II in Vorbereitung · HIPAA-fähig · CCPA-berücksichtigt
Berater, die auch bauen
Die Menschen, die Ihre Roadmap schreiben, sind die Engineers, die sie umsetzen können. Keine Übergabe von einer Strategieberatung an einen separaten Dienstleister und kein Plan, der ignoriert, wie Ihre Systeme tatsächlich funktionieren.
Belege vor Budget
Jede Empfehlung stützt sich auf einen gemessenen PoC oder ein Eval mit Ihren Daten. Demos sind kein Beleg, und wir werden Sie nicht bitten, einen Build auf Basis eines Bauchgefühls zu finanzieren.
Festpreise, Ihre IP
All-in-Preise in USD, stufenweise Freigaben, IP-Übertragung ab dem ersten Tag und Cloud-Kosten auf Ihren eigenen Konten. Sie können die Arbeit jederzeit ins eigene Haus holen.
Unter den KI-Beratungsunternehmen sind wir bewusst modellneutral: Wenn sich der Stand der Technik verschiebt, sagen uns Ihre Evals, was zu ändern ist — nicht eine Anbieterpartnerschaft.
Was Kunden sagen
“
Eine Kreditentscheidungs-Engine, die zehnmal schneller genehmigt, entsteht nicht zufällig. YuSMP entwickelte die Scoring-Pipeline, die Integration mit Kreditbüros und ein Back-Office, das unsere Underwriter gerne nutzen. Die Genehmigungszeit sank von zwei Tagen auf unter vier Stunden.
Gregory LawsonCTO, LoanFlow
Häufig gestellte Fragen
Was macht ein KI-Berater?
Ein KI-Berater hilft Ihnen zu entscheiden, wo sich KI lohnt, und bringt sie dann zum Laufen. In der Praxis heißt das: Ihre Daten und Systeme auditieren, mögliche Use Cases sammeln und nach Nutzen, Aufwand und Risiko bewerten, eine Implementierungs-Roadmap mit Budget erstellen und den wichtigsten Use Case mit einem Proof of Concept auf Ihren echten Daten belegen. Ein guter Berater sagt Ihnen auch, welche Ideen Sie fallen lassen sollten. Bei YuSMP kann dasselbe Senior-Team mit Integration, Launch, Team-Schulung und Monitoring nach dem Launch weitermachen — der Plan wird also von den Menschen geschrieben, die ihn auch umsetzen müssen.
Was kosten KI-Beratungsleistungen?
Unser erster bezahlter Schritt ist ein Proof of Concept ab 2.900 $ für einen Use Case; er dauert 4–6 Wochen und endet mit einem schriftlichen Go/No-Go und einer Kostenprognose. Wenn Sie in die Produktion gehen, beginnen Builds mit festem Scope bei 8.100 $ für RAG über Ihre Wissensbasis, 10.400 $ für einen KI-Agenten und 13.800 $ für ein ML-Modell in Produktion. Der endgültige Betrag hängt von der Anzahl der Use Cases, dem Zustand Ihrer Daten, den zu integrierenden Systemen und dem Compliance-Umfang ab. Die Preise sind all-in in USD, und Cloud- und Modellkosten laufen über Ihre eigenen Konten.
Wie lange dauert eine KI-Implementierung?
Discovery und Readiness-Audit dauern 1–3 Wochen. Ein Proof of Concept dauert 4–6 Wochen. Ein an Ihre Systeme angebundener Pilot läuft typischerweise in den Wochen 6–10, und der Build eines KI-Agenten dauert meist 6–9 Wochen. Größere Programme mit mehreren Use Cases laufen als parallele Tracks auf einer Roadmap. Die größte Variable sind die Daten: Saubere, zugängliche Daten verkürzen jede Phase, während verstreute oder ungelabelte Daten zusätzliche Vorbereitungszeit erfordern.
Wie wähle ich ein KI-Beratungsunternehmen aus?
Achten Sie auf fünf Dinge. Erstens: Es fragt nach Ihren Geschäftskennzahlen, bevor es über Modelle spricht. Zweitens: Es schlägt einen kleinen Proof of Concept zum Festpreis vor statt eines großen Programms vorab. Drittens: Es kann produktive Systeme vorweisen, nicht nur Demos und Folien. Viertens: Es ist modellneutral und erklärt, wie es Anbieter anhand Ihrer Daten vergleicht. Fünftens: Es deckt Sicherheit und Compliance ab und übergibt Code, Evals und Dokumentation, damit Sie nicht gebunden sind. Fragen Sie jedes Unternehmen auf Ihrer Shortlist, wovon es Ihnen abraten würde — die Antwort verrät viel.
Brauchen wir für den Start eigene Daten?
Nicht immer. Viele sinnvolle Projekte beginnen mit Dokumenten, die Sie bereits haben — Richtlinien, Produkthandbücher, Tickets, Verträge — und brauchen überhaupt keine Trainingsdaten, weil moderne Modelle per Retrieval mit Ihren Dokumenten arbeiten können. Prognosen, Scoring und individuelle ML-Modelle benötigen dagegen historische Daten, in der Regel mindestens mehrere Monate an Datensätzen. Das Readiness-Audit zeigt, was Sie haben, was fehlt und ob es günstiger ist, Daten zu erheben oder mit einem Use Case zu starten, der keine braucht.
Kann KI On-Premise oder in unserer Cloud laufen?
Ja. Wir deployen in Ihr AWS-, Google-Cloud- oder Azure-Konto, nutzen private Endpunkte von Modellanbietern mit Zero-Retention-Bedingungen oder betreiben Open-Weights-Modelle auf Ihren eigenen GPU-Servern, wenn Daten Ihren Perimeter nicht verlassen dürfen. Die Wahl hängt von der Sensibilität der Daten, dem erwarteten Volumen und dem Budget ab: Self-Hosting bietet volle Kontrolle, verursacht aber zusätzliche Infrastruktur- und Wartungskosten. Deshalb vergleichen wir die Optionen nach Qualität, Latenz und Kosten, bevor wir eine empfehlen.
Wie wird KI in unser CRM/ERP integriert?
Über dieselben APIs, Webhooks und Queues, die auch Ihre anderen Systeme nutzen. Ein typisches Setup liest Daten aus CRM, ERP oder Helpdesk, sendet den relevanten Kontext an das Modell und schreibt das Ergebnis als Entwurf, Feld-Update, Aufgabe oder Antwortvorschlag zurück. Folgenreiche Aktionen durchlaufen einen menschlichen Freigabeschritt. Wir protokollieren jede Anfrage, ergänzen Fallbacks für den Fall, dass ein Modell oder Anbieter nicht verfügbar ist, und respektieren bestehende Zugriffsrechte, sodass Nutzer nur Daten sehen, die sie sehen dürfen.
Wie hoch ist der ROI einer KI-Implementierung?
Das hängt vollständig vom Use Case ab — deshalb messen wir ihn, statt ihn zu versprechen. Wir gehen von den Kosten des aktuellen Prozesses aus — Stunden, Fehler, Verzögerungen —, schätzen den Anteil, der sich realistisch automatisieren lässt, und ziehen dann Build- und Betriebskosten ab, um eine Amortisationszeit mit pessimistischem Szenario zu erhalten. Der PoC ersetzt Annahmen durch gemessene Genauigkeit auf Ihren Daten. Eine erste Schätzung können Sie selbst in unserem kostenlosen KI-ROI-Rechner erstellen, bevor Sie mit uns sprechen.
Was passiert, wenn der PoC scheitert?
Dann hat der PoC seinen Zweck erfüllt. Er soll eine Ja-oder-Nein-Frage für einen kleinen, festen Betrag beantworten, bevor Sie in einen vollständigen Build investieren. Sie erhalten die Eval-Ergebnisse, die Gründe, warum der Use Case nicht ausgereicht hat, und was sich ändern müsste, damit er funktioniert — mehr Daten, ein anderer Scope oder ein anderer Ansatz. Oft besteht eine engere Version derselben Idee oder der nächste Punkt auf der Roadmap. Sie sind nach einem PoC niemals verpflichtet, mit uns weiterzuarbeiten.
Lohnt sich KI-Beratung für ein kleines Unternehmen?
Sie lohnt sich, wenn es eine häufige, repetitive Aufgabe gibt, die echte Stunden kostet — Support-Antworten, Angebote, Dokumentenbearbeitung, Lead-Qualifizierung. Für ein kleines Unternehmen überspringen wir die lange Strategiephase, wählen einen Prozess, belegen den Effekt mit einem PoC ab 2.900 $ und nutzen, wo immer möglich, die Tools, für die Sie bereits bezahlen. Ist das Volumen zu gering, um die Betriebskosten zu decken, sagen wir Ihnen das und schlagen stattdessen eine einfachere Lösung ohne KI vor.
Nicht sicher, welche KI-Wette sich lohnt? Lassen Sie uns Ihre Use Cases bewerten.
Sagen Sie uns, wo Sie in zwölf Monaten stehen möchten. Wir liefern Ihnen einen Plan, um dorthin zu gelangen.
Aus dem Blog
Praxisleitfäden zur Wahl eines KI-Partners, zu Beratungsprojekten und zu KI in der Softwareentwicklung.
Angebot anfordern
Teilen Sie uns einige Details mit, und ein Senior-Consultant antwortet innerhalb eines Werktages.
Kostenlose Projektschätzung – Sie erhalten innerhalb von 1–2 Werktagen einen Plan.
- Analyse der Anforderungen und Empfehlungen zum Tech-Stack
- Schätzung von Zeitrahmen, Budget und Teamzusammensetzung
- Unverbindlich – einfach ein klarer Plan
E-Mail: sales@yusmpgroup.com
Telefon: +374 44 871 811
Büros: KAMAR Business Center, Vazgen Sargsyan Str. 2, Yerevan, Armenien · Remote — Überlappung mit der US-Ostküste (9–13 Uhr ET)