Von der ersten KI-Idee bis zur governance-fähigen AI-Produktion.

Strukturierte Entdeckung, Kategorisierung und Priorisierung aller KI-Initiativen im Unternehmen — Generative AI, Analytics-KI, Prozess-KI, Copilot-Nutzung und Agent-Piloten.

• KI-Use-Case-Portfolio erstellen und konsolidieren
• Kategorisierung: Pilot · Kandidat für AI Production · nicht-priorisiert
• Entscheidungslogik definieren: Business-Impact, Datenqualität, Governance-Aufwand, ROI
• Priorisierungsrahmen für Portfolio-Steuerung

Entdeckung und Spezifizierung von agentic-fähigen KI-Use-Cases in der Enterprise-Architektur — von Copilot-Agenten über Power Platform-Agenten bis zu RAG-Bots und Prozess-Agenten.

• Portfolio für Agent-Use-Cases erstellen und priorisieren
• Bewertung: Business-Impact, Governance-Anforderungen, Integrationskomplexität
• Spezifizierung: Ziele, Rollen, Interfaces, Governance-Hooks
• Human-in-the-Loop, Audit-Logs und Policy-Checks definieren
• Vorbereitung für AI-Production-Skalierung

Entwicklung einer KI-Strategie, die Business-Ziele, Enterprise-Architektur und Governance-Anforderungen verbindet — mit klarem Pfad von Pilot über Scale-Up in den Produktionsbetrieb.

• KI-Strategie-Rahmen: Zielarchitektur, Plattform-Strategie, Kapazitäten, Vendor-Policy
• Rolle von Copilot-, Agent- und Plattform-AI-Systemen im KI-Portfolio
• KI-Governance-Schichten: strategisch · architektonisch · operativ · technisch
• Roadmap: Pilot → Scale-Up → Produktionsbetrieb

Entwicklung einer KI-Governance-Reise — von der aktuellen KI-Landschaft über ein klares Governance-Modell hin zu belastbaren Betriebs- und Compliance-Routinen.

• Bestandsaufnahme: Ist-KI-Landschaft, Copilot-Piloten, Shadow AI
• Mehrstufiges Governance-Steuerungsmodell aufbauen
• Rollen, Verantwortlichkeiten, Prozesse und KPIs für KI-Governance
• Verankerung von Copilot-, Agent- und Plattform-KI-Governance
• Audit-ready und skalierbar — ohne bürokratischen Overkill