Enable · Decide ·
Deliver · Run.

Vier Phasen, die aufeinander aufbauen. Sie können alle vier durchlaufen – oder dort einsteigen, wo Sie gerade stehen.

Warum scheitern KI-Projekte?

KI scheitert selten am Modell.
Sie scheitert am System.

Die meisten KI-Initiativen starten mit Tools – und enden bei Demos. Der Grund ist fast nie fehlende Technik. Es fehlen Standards, klare Zuständigkeiten, realistische Dateneinschätzung und eine Logik für den Betrieb.

Enable · Decide · Deliver · Run ist das Gegenmittel. Nicht vier separate Leistungen – ein durchgängiges System, das KI vom ersten Workshop bis zum stabilen Betrieb trägt.

Das Operating Model auf einen Blick

Vier Phasen.
Ein Operating Model.

01
Enable
Kompetenz und Standards aufbauen – Trainings, Toolkits, gemeinsame Sprache.
02
Decide
In 10 Arbeitstagen zur klaren Entscheidung – Use Cases, Business Case, Datenrealität.
03
Deliver
Ein Use Case wird in 8–12 Wochen produktiv umgesetzt und im Shopfloor verankert.
04
Run
Stabiler Betrieb als Service – Monitoring, Drift-Checks, Incident-Handling.
Sie müssen nicht bei Phase 1 anfangen. Steigen Sie dort ein, wo Sie gerade stehen. Wer seinen Use Case kennt, startet bei Deliver. Wer schon etwas laufen hat, braucht vielleicht nur Run.
Passenden Einstieg finden →
01
Enable

KI-Fähigkeit aufbauen

Bevor Geld verbrennt: Kompetenz, Standards, Realismus.

Viele Unternehmen starten KI-Projekte, bevor intern die Grundlagen stehen. Das Ergebnis: PoCs ohne Wirkung, unklare Zuständigkeiten, Lösungen, die nach drei Monaten nicht mehr laufen.

Enable baut genau die Fähigkeit auf, die danach alles einfacher macht – pragmatisch, werkleitertauglich, mit Templates statt Theorie.

  • Gemeinsame Sprache zwischen Werkleitung, Shopfloor und IT/OT
  • Realistische Einschätzung der Datenlage vor dem ersten Sprint
  • SOPs, Abnahmeprinzipien und Betriebslogik von Anfang an mitgedacht
AI Academy ansehen →
Enthaltene Toolkits
Use-Case Scorecard
Business Case Canvas
Data Reality Check
SOP-Template KI-Alarm
Monitoring-Plan
Incident-Playbook

„Wir wollen KI, aber es fehlt ein sauberer Startpunkt." Wer hier beginnt, hat nach Enable die Grundlage für alle weiteren Phasen gelegt.

02
Decide

Richtig entscheiden

In 10 Arbeitstagen zur klaren KI-Entscheidung.

In 10 Arbeitstagen zu Top-Use-Cases, Business Case, Datenrealität und einer steering-fähigen Entscheidung.

Der Decision Sprint schafft in zwei Wochen mehr Klarheit als die meisten Unternehmen in sechs Monaten Diskussionen.

  • Use-Case-Priorisierung nach Wirkung, Machbarkeit und Time-to-Value
  • Ehrliche Datenrealität: was ist nutzbar, was fehlt, was braucht Quick Fixes
  • Go/No-Go mit konkretem 90-Tage-Plan und Budget-Empfehlung
AI Decision Sprint ansehen →
Ihre Deliverables
Top-3 Use Cases
Business Case Light
Data Reality Check
Delivery Blueprint
Steering One-Pager
90-Tage-Plan

„Wir brauchen eine klare Entscheidungsgrundlage." Ideal nach Enable oder wenn bereits ein Grundverständnis vorhanden ist.

03
Deliver

Wirksam umsetzen

Nicht Demo. Nicht Notebook. Wirkung im Werk.

Ein Use Case wird produktiv umgesetzt – integriert in den Tagesablauf, abgenommen über KPIs, als Standardarbeit im Shopfloor verankert. In 8–12 Wochen.

Deliver endet nicht mit einem Modell, das funktioniert. Deliver endet, wenn der Schichtleiter weiß, wer was tut, wenn das System einen Alarm ausgibt.

  • Integration in Tagesgeschäft: Alarm, Report oder Dashboard mit Reaktionslogik
  • Klare RACI: Wer reagiert, wer eskaliert, wer entscheidet
  • Abnahme über KPI-Baseline und Zielwert, nicht über Demo
  • Rollout-Entscheidung: Scale, Iterate oder Stop
Proof of Value ansehen →
Typische Use Cases
Stillstands-Intelligenz inkl. Mikrostops
Qualitätsfrüherkennung
Anomalie-Erkennung Instandhaltung
Energieverbrauch-Optimierung

„Use Case ist klar, Daten sind okay, wir wollen liefern." Wer seinen Use Case kennt und eine Entscheidung getroffen hat, startet direkt hier.

04
Run

Stabil betreiben

KI ist kein Projekt. KI ist Betrieb.

Prozesse ändern sich, Daten ändern sich, Schnittstellen brechen. Ohne Betriebslogik stirbt jede KI-Lösung – oft nach drei Monaten, ohne dass es jemand bemerkt.

AI Ops Care ist Betrieb als Service: Monitoring, Drift-Checks, Incident-Handling, Value Reviews. Ohne eigenes ML-Team. Ohne Overload für die IT.

  • Monitoring: Datenqualität, Pipeline-Status, Modellperformance
  • Monatlicher Health Report mit Maßnahmenliste
  • Incident-Handling nach SLA im Servicefenster
  • Quarterly Value Review: Bringt der Use Case noch den erwarteten Nutzen?
AI Ops Care ansehen →
Pakete
Essential Monitoring, Report und Incidents im Servicefenster
Business – Empfohlen Essential plus Drift Reviews, Change-Prozess und Value Review
Critical Business plus erweiterte SLA, Multi-Werk und priorisierte Incidents

„Wir haben bereits eine KI-Lösung im Einsatz, aber niemanden, der sie betreibt." Run kann auch ohne die anderen Phasen gestartet werden.

Nächster Schritt

Wo stehen Sie
gerade?

In 30 Minuten klären wir gemeinsam, in welcher Phase Sie sich befinden – und was der direkteste Weg zur Wirksamkeit ist.