Sie haben gehört, dass KI Ihr Unternehmen transformieren kann. Jeder Anbieter sagt etwas anderes. Das meiste, was verkauft wird, ist für Unternehmen konzipiert, die 100-mal so groß sind wie Ihres. Ich helfe europäischen KMU dabei, praxistaugliche KI einzuführen — mit realistischen Zeitplänen, erschwinglichen Einstiegspunkten und ehrlicher Beratung darüber, was sich lohnt und was nicht.
Jeder Service ist für Teams mit 20–500 Mitarbeitern konzipiert. Keine Enterprise-Komplexität. Keine sechsstelligen Mindestbudgets. Nur KI, die für Ihre Größe und Ihr Budget funktioniert.
Zwei Wochen. Ein schriftlicher Bereitschaftsbericht nach Schweregrad geordnet — mit OT/IT-Grenzanalyse, Sensordatenpipelines, Edge-Inference-Bereitschaft und Sicherheitsregime-Reife — plus einer 90-Tage-Roadmap, die Sie vor Ihrem Board vertreten können
Vier Wochen für ein Strategiedokument, einen Business Case, ein ROI-Modell und einen 12-Monats-Ausführungsplan — ausgerichtet auf Industriebetreiber, bei denen OEE, Sicherheitsregime-Zeitpläne und physische Systembeschaffungszyklen die wirklichen Einschränkungen sind
Acht Wochen. Ein feinabgestimmtes Open-Weight-Modell — Mistral, Llama 3 oder Qwen — trainiert auf Ihren proprietären Industriedaten (Wartungshandbücher, MES/SPS-Protokolle, technische Dokumentation) und läuft auf Infrastruktur, die Sie kontrollieren, nicht einer Frontier-API, die Sie mieten
Zwölf Wochen zur Härtung eines Edge- oder Embedded-KI-Pilots, der vor der Produktion steckt — auf eingeschränkter Hardware, innerhalb von Sicherheitsenveloppen, unter Latenz- und Zuverlässigkeitsanforderungen, die der Pilot nie erfüllen sollte
Zwölf bis vierundzwanzig Wochen zur Risikoklassifizierung Ihrer KI-Systeme, Durchführung der Konformitätsbewertung, Erstellung der Anhang IV-Technischen Dokumentation und Einrichtung der Marktüberwachung — mit besonderer Tiefe für Anhang III-Hochrisikokategorien für autonome, industrielle und Robotik-Einsätze
Teilzeit-Executive-KI-Führung — sechs bis zwölf Monate, zwei Tage pro Woche — mit Verantwortung für den KI-P&L, Governance des Physical-AI-Risikos, Vorsitz des KI-Sicherheitsboards, Ausrichtung der OT/IT-KI-Politik an Standards und Aufbau der regulatorischen Narrative für industrielle, Automotive- und Energieorganisationen