KI im Unternehmen
produktiv machen.
KI-Akademie
KI verstehen, einordnen, anwenden.
Rollenbasierte Lehrpläne statt generischer ChatGPT-Schulung.
Wir adressieren
Strategische Steuerungsfähigkeit, KI-Investitionsrahmen, Eigenbau oder Zukauf, Steuerung, EU-KI-Verordnung.
Ergebnis
Realistische KI-Ambition, priorisierte Handlungsfelder, Entscheidungsrahmen für Investitionen.
Wir adressieren
Anwendungsfälle erkennen und priorisieren, Nutzen, Aufwand und Risiko einschätzen, Zusammenarbeit mit IT und Regelkonformität.
Ergebnis
Konkrete Liste an Anwendungsfällen, Wirtschaftlichkeits-Hypothesen, klare Anforderungen an die Umsetzung.
Wir adressieren
KI sicher und wirksam im Alltag nutzen. Dokumente, Recherche, Analyse, Anweisungen für reale Aufgaben.
Ergebnis
Sofort nutzbare Arbeitsroutinen, höhere Produktivität, weniger Unsicherheit im täglichen Umgang.
Wir adressieren
Fortgeschrittene Anweisungs-Techniken, eigene Assistenten, Agenten, Prototypen ohne Programmierung, Bewertung von Anwendungsfällen.
Ergebnis
Interne Multiplikatoren, lokale Prototypen, mehr Umsetzungskraft in den Fachbereichen.
Wir adressieren
KI-Architekturen und Unternehmens-Werkzeuge, Datenklassifikation, Zugriffskonzepte, Wissensanbindung (RAG), Protokollierung, Prüfbarkeit. EU-KI-Verordnung und Datenschutz im Betrieb.
Ergebnis
Klare Leitplanken, sichere Werkzeug-Nutzung, belastbare Steuerung, weniger Schatten-IT, schnellere Freigaben für tragfähige Anwendungsfälle.
KI-Umsetzungsteams
Kleines Team, echte Probleme,
schneller Check.
Zwei bis fünf Personen, die Anwendungsfälle finden, bewerten, bauen und prüfen. Direkt an Problemen aus den Fachbereichen, nicht losgelöst.
Erkennen
Reale Probleme, manuelle Aufwände, Medienbrüche und wiederkehrende Wissensarbeit identifizieren. Interviews, Beobachtung, Liste der Anwendungsfälle.
Priorisieren
Anwendungsfälle nach Nutzen, Aufwand, Risiko, Datenverfügbarkeit und Skalierungspotenzial bewerten.
Prototypisieren
Schnell testbare Prototypen: Anweisungs-Abläufe, Assistenten, Wissens-Agenten, Dokumentenanalyse, kleine Prozesshilfen.
Validieren
Echte Nutzer, echte Aufgaben. Spart die Lösung Zeit? Wird sie genutzt? Ist sie sicher und regelkonform?
Skalieren oder beenden
Gute Anwendungsfälle werden für den Betrieb vorbereitet. Schwache Anwendungsfälle werden bewusst beendet.
Sinnvolle Rollen im Team
Mandat statt Vollzeit.
Nicht jede Rolle muss Vollzeit besetzt sein. Entscheidend sind klares Mandat und Zugriff auf die Bereiche.
KI-Skalierungsmodell
Aus Prototypen wird eine
wiederholbare Fähigkeit.
Damit KI nicht in einzelnen Teams stecken bleibt, braucht es ein Betriebsmodell. Wir bauen es gemeinsam auf.
Anwendungsfall-Trichter
Klarer Prozess von der Idee bis zur Skalierung. Nutzenhypothese, Machbarkeit, Risiko, Prototyp, Wirkungsmessung, Skalierungsentscheidung.
Steuerung & Leitplanken
Sichere Nutzungskorridore: welche Werkzeuge für welche Aufgaben, welche Daten, welche Anwendungsfälle brauchen Freigaben, wann ist menschliche Aufsicht Pflicht.
Werkzeugkette & Architektur
Freigegebene Werkzeuge, Unternehmens-Zugänge, Berechtigungen, Wissensanbindung, Schnittstellen, Überwachung. Standards für die Übergabe in den Betrieb.
Kennzahlen & Wirtschaftlichkeit
Bearbeitungszeit, Fehlerquote, Durchlaufzeit, Antwortqualität, Akzeptanz. Pro Anwendungsfall ein messbarer wirtschaftlicher Beitrag.
Netzwerk der KI-Multiplikatoren
Geschulte Multiplikatoren in den Fachbereichen. Sie erkennen lokale Potenziale, unterstützen Kollegen und sorgen dafür, dass KI-Nutzung im Alltag verankert wird.
Einstieg
Drei Wege in das Programm.
Beispielablauf
12 Wochen,
vier Phasen.
Alle Programme werden individuell zugeschnitten.
Abstimmung & Aufbau
Zielbild und Mandat klären. Beteiligte einbinden. Werkzeug- und Datenrahmen definieren. Steuerungs-Testumgebung aufsetzen.
Akademie & Erkundung
Rollenbasierte Schulungen starten. Fachbereiche interviewen, Prozesse analysieren, Anwendungsfälle sammeln und bewerten.
Prototypisierung & Validierung
Ausgewählte Anwendungsfälle prototypisieren. Nutzer-Rückmeldungen einholen. Nutzen, Machbarkeit und Regelkonformität prüfen.
Skalierungsentscheidung & Fahrplan
Skalieren oder beenden. Wirtschaftlichkeitsbetrachtungen schärfen. Betriebsmodell definieren. Einführungs-Fahrplan erstellen.
Fallstudien
Beispiele aus der Umsetzung.
BU-Leistungsprüfung: KI-PoC mit 98 % Extraktionsgenauigkeit
IoT-Restrukturierung im Schienengüterverkehr
5 KI-Use-Cases im Vertrieb in 14 Wochen
Wer wir sind
Aus der Praxis,
für die Praxis.
Inhabergeführt. Unabhängig. Kompetent.
Nadine Humbert
Geschäftsführerin · makematiq
Zahlungsverkehr und Plattform-Ökonomie. Hat bei VISA/Tink, Fintecsystems und Wefox Plattformen skaliert, die heute im Markt stehen.
Michael Wilke
Geschäftsführender Gesellschafter · makematiq
Finanztechnologie-Gründer und Produktbauer. SEPA, EBICS, Handelsfinanzierung aus Produktionsumgebungen, nicht aus Foliensätzen.
Heena Raj
Beraterin · makematiq
Organisationspsychologin. Macht aus Technologiewandel tragfähige Veränderung. Zielvereinbarungen, agile Transformation, Verantwortungs-Gestaltung.
Johannes Humbert
Geschäftsführender Gesellschafter · makematiq
KI-Strategie und KI-Produktentwicklung in Versicherung und Industrie. Baut die Brücke zwischen Fachdomäne, Technologie und Vorstandsentscheidung.