Einordnen, bevor man entscheidet.
Klare Fachbeiträge zu KI-Strategie, AI Governance, Anwendungsfällen und Umsetzung. Für Menschen, die KI im Unternehmen nachvollziehbar gestalten wollen.
Die Beiträge liefern konkrete Einordnungen und verweisen auf die passenden Beratungsangebote des AI Lab.
Wie entwickelt man eine KI-Strategie?
Welche Entscheidungen eine KI-Strategie treffen muss – und wie sie in eine umsetzbare Roadmap überführt wird.
→25 KI-Anwendungsfälle für den Mittelstand
Ein strukturierter Blick auf KI-Anwendungen für Wissen, Prozesse, Kunden und Entscheidungen.
→EU AI Act: Was Unternehmen beachten sollten
Wie Organisationen KI-Systeme, Rollen und Umsetzungsfragen nachvollziehbar strukturieren können.
→AI Governance Framework für Unternehmen
Rollen, Regeln und Prozesse für einen verantwortbaren KI-Einsatz im Unternehmensalltag.
→KI-Agenten im Unternehmen
Wo Agentic AI unterstützen kann und weshalb Datenzugriffe, Berechtigungen und Kontrolle zum Design gehören.
→Wie finde ich geeignete KI-Prozesse?
Warum Prozessverständnis, Nutzen und Datenlage vor der Modellauswahl stehen.
→KI-Potenzialanalyse: Vorgehen und Methoden
Welche Perspektiven ein AI Readiness & Opportunity Assessment zusammenführt.
→Was macht ein Chief AI Officer?
Wie eine zentrale KI-Rolle Strategie, Portfolio, Governance und Kompetenzen miteinander verbindet.
→AI Office aufbauen
Ein AI Office passend zu Aufgaben, Größe und vorhandenen Steuerungsstrukturen entwickeln.
→KI-Richtlinie für Mitarbeitende
Was eine praktikable Richtlinie für die sichere Nutzung generativer KI berücksichtigen sollte.
→Shadow AI im Unternehmen
Wie Unternehmen Transparenz und sichere Alternativen schaffen, statt nur zu verbieten.
→KI und DSGVO
Warum Datenwege, Zwecke, Rollen und technische Gestaltung in der KI-Praxis zusammengehören.
→ChatGPT Enterprise vs. Microsoft Copilot vs. andere Lösungen
Welche Kriterien für Modell-, Plattform- und Betriebsentscheidungen im Unternehmen zählen.
→Braucht mein Unternehmen einen KI-Beauftragten?
Wann eine zentrale Koordinationsrolle für KI-Initiativen sinnvoll sein kann – und was sie leistet.
→KI und NIS2
Wie KI-Systeme in Sicherheits- und Risikoüberlegungen der Organisation eingeordnet werden können.
→Generative AI im Mittelstand
Pragmatische Ansatzpunkte für Wissensarbeit, Prozesse und Kundeninteraktion im Mittelstand.
→Private AI vs. Public Cloud AI
Welche Fragen zu Daten, Betriebsmodell, Integration und Kontrolle vor der Entscheidung beantwortet werden sollten.
→KI Business Case berechnen
Wie Nutzenannahmen, Aufwand, Risiken und Messgrößen zu einer belastbaren Entscheidungsgrundlage verbunden werden.
→Von KI-PoC zu produktiver KI
Was ein Pilotprojekt für die Entscheidung über Integration, Betrieb und Skalierung vorbereiten sollte.
→KI Software richtig auswählen
Warum Kriterien, Integrationen, Datenwege und Betriebsfähigkeit über einzelne Produktfunktionen hinausgehen.
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