Nach einer Woche wissen Sie, wo sich KI bei Ihnen rechnet.

Wann die Potenzialanalyse das richtige Format ist

• In Ihrem Unternehmen gibt es viele Ideen zu KI und keine Grundlage, um zwischen ihnen zu entscheiden.
• Ein Pilotprojekt hat funktioniert, ist aber nie in den täglichen Betrieb gekommen — und niemand kann genau sagen, woran es lag.
• Sie sollen ein Budget für KI verantworten und brauchen belastbare Zahlen statt Marktprognosen.
• Sie arbeiten in einem regulierten Umfeld und müssen vor der Technik die Rechtsfrage klären.
• Sie wollen wissen, welche der angebotenen KI-Produkte Sie einkaufen können und wo eine eigene Anbindung nötig ist.

Wonach wir suchen

Wir suchen nicht nach Stellen, an denen KI beeindruckt, sondern nach Stellen, an denen sie sich rechnet. Das sind fast immer dieselben Muster:

Wiederkehrende Textarbeit. Dokumente einordnen, Inhalte extrahieren, Anfragen vorsortieren, Berichte zusammenfassen — überall dort, wo Menschen dasselbe Muster hundertmal im Monat anwenden.

Wissen, das niemand findet. Handbücher, Verträge, Tickets und Protokolle, die zwar existieren, aber praktisch nicht durchsuchbar sind. Mit Quellenangabe, damit Antworten überprüfbar bleiben, und unter Beachtung bestehender Zugriffsrechte.

Entscheidungen mit klaren Regeln und vielen Ausnahmen. Automatisierbar, solange definiert ist, wann an einen Menschen eskaliert wird.

Übergaben zwischen Systemen. Dort, wo heute jemand Daten aus einem System liest und in ein anderes tippt.

Wovon wir regelmäßig abraten

Ein Chatbot auf der Website, der nichts weiß, was nicht auch in der FAQ steht. KI-generierte Inhalte, die niemand gegenliest. Anwendungsfälle, deren Nutzen sich nur in eingesparten Minuten ausdrückt, die niemand tatsächlich einspart. Und jedes Vorhaben, dessen Begründung „weil alle es machen“ lautet.

Die Abrat-Liste ist ein fixer Bestandteil des Berichts. Sie ist regelmäßig der Abschnitt, über den intern am längsten diskutiert wird — und der am meisten Geld spart.

Warum wir das beurteilen können

In LingoHub, unserem eigenen Produkt, laufen maschinelle Übersetzung und KI-gestützte Qualitätsprüfung produktiv bei zahlenden Kunden. Wir betreiben das seit Jahren auf eigene Rechnung: Wir wissen, was ein KI-Feature im Monat kostet, wo es Unsinn produziert und wie man das abfängt, bevor es beim Kunden landet.

Das ist ein anderes Wissen als das aus einem Pilotprojekt. Ein Prototyp muss einmal funktionieren. Ein Produktivsystem muss auch am Freitagnachmittag funktionieren, bei schlechten Eingaben und mit einer Rechnung am Monatsende.

Was es kostet

Die KI-Potenzialanalyse kostet [BETRAG] als Festpreis. Der Betrag umfasst die fünf Arbeitstage, den Workshop vor Ort, den schriftlichen Bericht und das Abschlussgespräch. Anfahrt innerhalb Oberösterreichs ist enthalten, darüber hinaus verrechnen wir eine vereinbarte Pauschale.

Sind mehrere Standorte oder mehr als sechs Workshop-Teilnehmende beteiligt, stimmen wir den Umfang vorher ab und nennen einen eigenen Festpreis.

Was danach passiert

Sie haben eine priorisierte Liste und einen Kostenrahmen für den ersten Fall. Üblicherweise folgt daraus eines von dreien: Sie setzen den ersten Fall als abgegrenztes Vorhaben mit uns um, Sie schreiben ihn auf Basis des Berichts aus, oder Sie beginnen mit der Datenarbeit, die vorher nötig ist.

Wenn der erste Fall größer ist als ein einzelnes Feature — etwa ein neues System statt einer Erweiterung — schließen wir einen Discovery Sprint an. Mehr zu unserer Arbeitsweise bei KI-Vorhaben steht unter KI-Integration.