AI-Automation-Sprint
Identifizieren, priorisieren und testen Sie in 2–3 Wochen konkrete KI-Automatisierungen – mit messbarem Business Impact und minimalem Risiko.
Vom Use Case zur funktionierenden Lösung – strukturiert, pragmatisch und umsetzbar.
Was Sie nach dem Sprint in den Händen halten
Der AI Automation Sprint liefert eine belastbare Entscheidungsgrundlage für Management und Fachbereiche, welche KI-Automatisierungen echten Mehrwert schaffen – bevor Zeit und Budget in die falschen Initiativen fließen.
Gleichzeitig entsteht im Sprint ein funktionierender Prototyp als Proof of Concept, der den konkreten Nutzen unmittelbar sichtbar und erlebbar macht und als Grundlage für eine fundierte Skalierungsentscheidung dient.
- Identifizierte & priorisierte AI-Use-Cases entlang Ihrer Kernprozesse
- Bewertung nach Business Impact (Kosten, Zeit, Umsatz, Qualität)
- Technische Machbarkeitsbewertung (inkl. Tool-/Architekturansatz)
- Auswahl von 1–2 Top-Use-Cases für Umsetzung
- Umsetzung eines konkreten Prototyps / MVP (z. B. Automatisierung, Agent, Workflow)
- Klare ROI-Logik: Was bringt die Lösung konkret?
- Entscheidungsgrundlage für Skalierung (Build / Buy / Rollout)
- Management-Summary
Relevanz & Nutzen
Der Ablauf ist direkt darauf ausgelegt, Vorstand und Geschäftsleitung in kurzer Zeit Klarheit zu verschaffen, Risiken kontrollierbar zu machen und KI-Governance voranzutreiben – ohne unnötige Komplexität.
Für wen ist der AI Automation Sprint relevant?
- Geschäftsführung
- Fachbereiche (Vertrieb, Operations, Customer Service, HR)
- IT / Digitalisierung
- Prozessmanagement / Lean / Operational Excellence
Wann ist der richtige Zeitpunkt?
- Es gibt viele Ideen zu KI – aber keine klaren Prioritäten
- Es sind erste Tools im Einsatz, aber es ist kein strukturierter Nutzen erkennbar
- Manuelle Prozesse kosten Zeit und Geld
- Das Management fragt: „Wo bringt KI wirklich etwas?“
Format & Ablauf
Jedes Projekt ist darauf ausgelegt, der Führungsebene Klarheit zu verschaffen, Risiken zu kontrollieren und KI-Initiativen voranzutreiben – ohne unnötige Komplexität.
1. Kickoff & Zieldefinition
Inhalte:
- Business-Ziele & Fokusbereiche definieren
- Auswahl relevanter Prozesse / Wertströme
- Definition Bewertungskriterien (ROI, Effizienz, Risiko)
2. Use Case Discovery
Inhalte:
- Interviews / Workshops
- Identifikation konkreter Automatisierungspotenziale
- Dokumentation Use-Cases (inkl. Ist-Prozess)
3. Bewertung & Priorisierung
Inhalt:
- Business Impact Scoring
- Technische Machbarkeit (LLM, APIs, Automationen, Agenten)
- Priorisierung Top-Use-Cases
4. Solution Design
Inhalt:
- Zielarchitektur je Use-Case
Tool-Auswahl (z. B. OpenAI, n8n, Zapier, Custom Agent) - Definition Datenflüsse & Integration
- Grobe Kosten-/ROI-Schätzung
5. Umsetzung Prototyp
Inhalt:
- Aufbau eines funktionierenden MVP
z. B.:- AI-Agent
- Workflow-Automation
- Dokumentenverarbeitung
- Test mit echten Daten
6. Management Briefing & Skalierung
Inhalt:
- Demo des Prototyps
- Business Impact Darstellung
- Entscheidung: Skalieren / Verwerfen / Weiterentwickeln
AI-Insights
Hier finden Sie Beiträge zu Strategie, Umsetzung, Governance – Klartext aus Beratung und Projekten.
