Usable AI @ Business

Die Potenzialwerkstatt KI hilft Ihnen herauszufinden, wo KI in Ihrer Organisation echten Mehrwert schafft – und wie ein sinnvoller, menschzentrierter Einstieg gelingt. Gemeinsam identifizieren wir Chancen, bewerten Nutzen und Machbarkeit und entwickeln priorisierte Empfehlungen für die nächsten Schritte.

Phase 1: Potenziale erkennen

Wir schaffen Orientierung, analysieren Prozesse und Aufgaben und prüfen, wo KI sinnvoll unterstützen kann.

Ablauf:

• Kurzer Impuls zu Trends & Praxisbeispielen
• Analyse von Prozessen, Datenflüssen und Pain Points
• Bewertung und Priorisierung erster Ideen

Ergebnis:

Eine klar dokumentierte Übersicht mit ersten Potenzialfeldern und einer Aufwand-Nutzen-Einschätzung.

Phase 2: Ideen konkretisieren

Wir vertiefen ausgewählte Ansätze und prüfen ihre technische und organisatorische Machbarkeit.

Ablauf:

• Prozess- und Pain-Point-Analyse
• Entwicklung realistischer KI-Szenarien
• Prüfung der Datenlage und Priorisierung

Ergebnis:

Ein strukturierter Bericht mit priorisierten Anwendungsfällen sowie einer Einschätzung zu Aufwand, Nutzen und Realisierbarkeit.

Ihr Nutzen

• Klarer, strukturierter Einstieg ins Thema KI
• Fundierte Entscheidungsgrundlage für Investitionen
• Frühe Einbindung von Mitarbeitenden
• Identifikation zentraler Produktivitäts- und Wissenspotenziale
• Wissenschaftlich fundierter, menschzentrierter Ansatz

Vom Impuls zur Umsetzung

Nach der Potenzialwerkstatt wissen Sie genau,

• wo KI sinnvoll ist
• welche Prozesse das größte Potenzial bieten
  
• und wie Sie die nächsten Schritte gezielt planen.

So legen Sie die Grundlage für eine wirksame, menschzentrierte KI-Strategie.

Um herauszufinden, was Ihre KI-Lösung in einem bestimmten Anwendungsbereich leisten soll, beginnen wir mit einer präzisen Tätigkeits- und Aufgabenanalyse. Dabei identifizieren wir, welche Arbeitsschritte sich für KI-Unterstützung eignen, wie der Mensch sinnvoll eingebunden bleibt – ob als Akteur, überwachend oder vollständig entlastet.

Auf dieser Basis erstellen wir ein KI-Anforderungsspezifikation: ein klar strukturiertes Dokument, das beschreibt, was die KI tun soll, wie automatisiert sie arbeiten darf, welche Qualitätsanforderungen gelten und welche Schnittstellen berücksichtigt werden müssen.

Sie erhalten eine umsetzbare Blaupause für technische Teams, welche eine zielgerichtete, effiziente und qualitativ hochwertige Implementierung ermöglicht.

Wir entwickeln und implementieren KI-Lösungen so, dass sie zu Ihren Systemen, Ihren Daten und Ihren wirtschaftlichen Rahmenbedingungen passen. Dabei achten wir darauf, vorhandene Hardware optimal zu nutzen und Lösungen kosteneffizient und ressourcenschonend aufzusetzen.

Unser Fokus

• Datensouveränität und Datenschutz
• IT-Sicherheit und verlässliche Systemstabilität
• Effiziente Nutzung vorhandener Infrastruktur
• Zukunftsfähige, skalierbare Architekturen

Wir beraten unabhängig, ob eine lokale Installation (on premise), ein Cloud-Setup oder eine hybride Architektur für Ihren Anwendungsfall am sinnvollsten ist – und begleiten Sie von der technischen Planung bis zur produktiven Umsetzung.

Wir evaluieren KI-Lösungen auf Basis eines wissenschaftlich entwickelten, nutzerzentrierten Qualitätsmodells, das wir selbst bei Fraunhofer erforscht und validiert haben. Klassische Usability-Methoden reichen für generative, probabilistische KI-Systeme nicht aus – deshalb haben wir einen eigenen Ansatz entwickelt, der die Besonderheiten von GenAI berücksichtigt.

Unser Fokus

• Qualitative Analyse realer Nutzungssituationen und Arbeitskontexte
• Quantitative Messung anhand unseres empirisch validierten Qualitätsmodells
• Bewertung zentraler Qualitätsdimensionen
  • Produktivität der Antworten
  • Vertrauenswürdigkeit
  • Kontextpassung
  • Fachliche Angemessenheit
  • Operationale Nutzbarkeit
• Identifikation von Stärken, Schwachstellen und Optimierungspotenzial
• Konkrete Handlungsempfehlungen zur Verbesserung von Antwortqualität, Interaktion und Human-AI-Collaboration

Wir nutzen dafür ein von uns entwickeltes Mixed-Methods-Verfahren, das auf umfangreicher Forschung basiert – unter anderem über 2.000 befragten Beschäftigten, Interviews, Inhaltsanalysen und maßstabsbildenden Validierungsstudien (EFA, KMO, Cronbach’s Alpha).

Ergebnis ist eine praxisnahe, wissenschaftlich fundierte Qualitätsdiagnose, mit der bestehende KI-Systeme zielgerichtet verbessert, sicherer gemacht und optimal an die Anforderungen der Nutzerinnen und Nutzer angepasst werden können.