Mehr Kapazität. Bessere Margen. Wissen skalieren.
Ich helfe Professional-Services-Unternehmen, wirtschaftlich relevante KI-Potenziale zu finden, ihre Wirkung nachzuweisen und erfolgreiche Arbeitsabläufe sicher zu skalieren.
Werkzeuge und Lizenzen schaffen noch keinen Wert. Entscheidend ist, wo KI reale Arbeit verbessert – und ob sich die Wirkung nachweisen lässt.
Ich starte nicht bei KI-Anwendungsfällen, sondern bei wirtschaftlichen Verlusten, deren Beseitigung sich lohnt.
Expertenzeit geht durch Suchen, Lesen und Dokumentieren verloren.
Erfahrung bleibt in Köpfen, Ordnern und Projekten gebunden.
Nacharbeit und langsame Entscheidungen belasten Projekte.
Angebote und Zusatzleistungen schöpfen ihr Potenzial nicht aus.
Weniger administrative Wissensarbeit. Mehr Zeit für Kunden und wertschöpfende Arbeit.
KI dort einsetzen, wo Projekt- und Prozessleistung wirtschaftlich relevant wird.
Das Wissen der besten Mitarbeiter für die gesamte Organisation nutzbar machen.
Drei Schritte vom wirtschaftlichen Problem zur nachweisbaren KI-Wirkung.
Ich identifiziere, wo Kapazität, Marge, Wissen oder Umsatz verloren gehen – und priorisiere den wirtschaftlichen Hebel.
Ausgangswert → KI-Arbeitsablauf → reale Fälle → Messung. Keine hypothetischen Produktivitätsversprechen.
Nur nachweislich funktionierende Arbeitsabläufe werden standardisiert, abgesichert und übertragen.
Ich berate zu ChatGPT, Claude, Gemini und Microsoft Copilot. Entscheidend ist nicht, welches Logo auf dem Werkzeug steht, sondern welches System am besten zu Anwendungsfall, Sicherheitsanforderungen, Datenlage und bestehender IT-Landschaft passt.
Mein Ansatz: erst den wirtschaftlichen Bedarf verstehen, dann die passende KI auswählen – und ihre Wirkung sauber nachweisen.
Verantwortung, Datenzugriff und Qualitätsprüfung bleiben klar geregelt.
Nur Lösungen, die zu Datenschutz, Sicherheit und Betrieb passen.
Fachlich relevante Ergebnisse bleiben auf Quellen zurückführbar.
KI bereitet vor. Kritische Entscheidungen bleiben beim Menschen.
Rollen, Prüfwege und Grenzen werden pro Arbeitsablauf definiert.
Sechs typische Hebel, an denen sich KI wirtschaftlich messen lässt.
KI verdichtet Gesprächsnotizen, Kundeninformationen, frühere Angebote und Marktsignale zu einer fundierten Vorbereitung. Vertriebsverantwortliche investieren mehr Zeit in Kunden, Verhandlung und Abschluss.
KI strukturiert Ausschreibungsunterlagen, Anforderungen und Referenzen und bereitet einen belastbaren Angebotsentwurf vor. Erfahrene Mitarbeiter prüfen und schärfen.
KI gleicht Projektanforderungen mit Fähigkeiten, Erfahrung und Kapazitäten ab und erstellt nachvollziehbare Besetzungsvorschläge. Verantwortliche entscheiden auf einer besseren Informationsbasis.
KI verbindet Planwerte mit Projektfortschritt, Aufwand und Leistungsumfang. Abweichungen, Nacharbeit und mögliche Zusatzleistungen werden früher sichtbar.
KI macht Projektdokumentationen, Lösungsbeschreibungen und Erfahrungen auffindbar. Teams finden vergleichbare Fälle und bewährte Vorgehensweisen mit Quellenbezug.
KI strukturiert umfangreiche Unterlagen, markiert Abweichungen und fasst Sachverhalte mit Quellen zusammen. Fachliche Beurteilung und Freigabe bleiben beim Experten.
In allen Beispielen gilt: KI bereitet vor, strukturiert und unterstützt. Verantwortung, Bewertung und Freigabe bleiben beim Menschen.
Wie viel Arbeitszeit wird tatsächlich frei?
Wie viel davon wird tatsächlich wertschöpfend eingesetzt?
Welche Kosten werden tatsächlich vermieden?
Welcher Ergebnis- oder Umsatzbeitrag entsteht?
Ich kenne Professional Services aus Ergebnis- und Führungsverantwortung – und KI aus der täglichen Anwendung. Seit mehreren Jahren entwickle und nutze ich eigene KI-Agenten, um Entscheidungen vorzubereiten, Wissen verfügbar zu machen und Vertriebs- sowie Managementprozesse zu beschleunigen.
Diese Kombination ist mein Ansatz: KI nicht um ihrer selbst willen, sondern sicher, skalierbar und messbar für das Geschäft einsetzen.
Im KI-Potenzialcheck geht es um Ihr Geschäftsmodell, typische Arbeitsabläufe und einen wirtschaftlich relevanten Hebel. Danach ist klarer, ob und wo ein erster Nachweis sinnvoll ist.
Problem eingrenzen.
Wo entsteht heute unnötiger Aufwand oder wirtschaftlicher Verlust?
KI-Eignung prüfen.
Ist KI dafür wirklich der richtige Hebel – oder nicht?
Ersten Nachweis skizzieren.
Wie könnte ein kleiner, messbarer Test aussehen?
Nein. Der Einstieg beginnt mit einem klar abgegrenzten wirtschaftlichen Problem und möglichst vorhandenen oder standardisierten Werkzeugen.
Nein. Ich berate herstellerunabhängig zu ChatGPT, Claude, Gemini und Microsoft Copilot. Die Auswahl folgt Anwendungsfall, Sicherheitsanforderungen und Systemlandschaft – nicht einer Herstellerpräferenz.
Durch Datenregeln, Quellenbezug, Prüfwege und menschliche Freigabe. Je höher das Fehlerrisiko, desto enger die Kontrolle.
Wenn teure Experten regelmäßig Zeit mit wiederkehrender Informationsarbeit verlieren, Wissen schwer auffindbar ist oder Margen durch langsame Abläufe leiden.
30 Minuten mit Justin Schiffmann. Fokus auf einen konkreten wirtschaftlichen Hebel, die KI-Eignung und einen möglichen ersten Nachweis.
KI-Potenzialcheck ↗