AI-Strategie & Transformation

AI-Strategie

Wir unterstützen Führungsteams dabei zu entscheiden, wo AI messbaren Wert schafft, was sie kostet, welche Fähigkeiten zuerst vorhanden sein müssen und wie die Organisation sie steuert. Das Ergebnis ist eine priorisierte, kalkulierte Roadmap mit benannten Verantwortlichen, keine Foliensammlung.

Ihre AI-Initiative besprechen Beratung

Die geschäftliche Herausforderung

Die meisten Grossunternehmen betreiben heute Dutzende unverbundener AI-Pilotprojekte. Wenige erreichen die Produktion, noch weniger werden gemessen, und kaum eines teilt Infrastruktur, Governance oder Evaluationsstandards. Das Ergebnis sind Ausgaben ohne kumulativen Ertrag: Jedes Team löst Datenzugriff, Modellauswahl, Sicherheitsprüfung und Kostenkontrolle von Neuem. Der Engpass ist selten die Technologie. Es fehlt ein Entscheidungsrahmen, der festlegt, welche Probleme sich mit AI zu lösen lohnen, wer sie verantwortet und was gelten muss, bevor etwas Kundinnen und Kunden erreicht.

Was wir tun

Wir arbeiten mit den verantwortlichen Führungskräften und jenen Teams, die die Systeme später betreiben. Wir kartieren die Geschäftsprozesse mit echten Kosten, prüfen, welche davon AI tatsächlich verändern kann, und quantifizieren Nutzen und Risiko. Anschliessend definieren wir das Betriebsmodell, das mehr als eine Initiative gleichzeitig ermöglicht: Finanzierung, Verantwortung, Standards und Prüfpunkte. Da wir produktive AI-Systeme auch selbst bauen und betreiben, ist die übergebene Roadmap gegen den realen Umsetzungsaufwand kalkuliert.

AI-Strategie

Leistungsumfang

Enterprise-AI-Strategie

Eine belastbare Position dazu, wo AI im Geschäft ihren Platz hat, und wo nicht.
AI-Transformations-Roadmaps

Sequenzierte Initiativen mit expliziten Abhängigkeiten, Kosten und Verantwortlichen.
Design des AI-Betriebsmodells

Wie AI-Arbeit organisationsweit finanziert, besetzt, gesteuert und geprüft wird.
Entwicklung von AI-Business-Cases

Wertmodellierung, die der Finanzprüfung standhält, inklusive Betriebs-, nicht nur Baukosten.
AI-Reifegradanalyse

Eine ehrliche Ausgangsbasis über Daten, Plattform, Kompetenzen, Governance und Lieferfähigkeit.
AI-Advisory für Führungskräfte

Laufende Beratung für Verwaltungsräte und Geschäftsleitungen, während Technologie und Regulierung sich bewegen.

Typische Anwendungsfälle

Eine Bank muss AI-Investitionen über Retail, Risiko und Operations bei fixem Budget priorisieren.
Ein Industrieunternehmen hat drei Piloten validiert und kann sich nicht entscheiden, welcher zuerst industrialisiert wird.
Ein Konzern-CIO muss dem Verwaltungsrat einen Dreijahres-AI-Plan mit belastbaren Kosten- und Risikozahlen vorlegen.
Eine Organisation unter dem EU AI Act muss ihre Roadmap an Klassifizierung und Fristen ausrichten.

Unser Vorgehen

Discover

Interviews und Prozessaufnahme in den Geschäftsbereichen, die die Kosten tragen.
Bewerten

Machbarkeit, Datenreife, Nutzen und regulatorische Exposition je Potenzial bewertet.
Priorisieren

Ein sequenziertes Portfolio mit Abhängigkeiten, Finanzierung und benannten Verantwortlichen.
Operationalisieren

Betriebsmodell, Standards und Prüfpunkte an die künftig verantwortlichen Teams übergeben.

Technologie

OpenAI
Anthropic
Google Cloud
Microsoft Azure
AWS
Open-Source-Modelle
ISO/IEC 42001
EU AI Act

Sicherheit & Governance

Strategiearbeit legt das Kontrollumfeld fest, das alles Nachgelagerte erbt. Wir definieren AI-Klassifizierung und -Inventar, die Prüfpunkte vor Produktivsetzung, Datenresidenz und Zugriffsgrenzen sowie die je Risikostufe erforderliche menschliche Aufsicht. Wo EU AI Act oder ISO/IEC 42001 greifen, werden Pflichten dort auf der Roadmap verortet, wo sie verbindlich werden, statt spät entdeckt zu werden.

Zusammenarbeitsmodelle

AI-Advisory

Erfahrene Beraterinnen und Berater liefern Strategie, Architektur, Assessments und Transformationsbegleitung.

AI-Transformationsprogramm

Ein mehrgleisiges Unternehmensprogramm aus Beratung, Engineering und organisatorischem Wandel.

Forward-Deployed AI-Team

Ein interdisziplinäres AI-Team arbeitet in Ihrer Organisation und erschliesst laufend neue Potenziale.

Warum TeamExtension.ai

AI-Strategien werden meist von Menschen geschrieben, die das Ergebnis nie bauen müssen. Wir bauen und betreiben seit Jahren Engineering-Teams für internationale Organisationen und liefern produktive AI-Systeme selbst. Das verändert die Beratung: Schätzungen sind an der Umsetzung geerdet, Architekturentscheidungen berücksichtigen Wartbarkeit, und wir bleiben durch Implementierung und Betrieb hinweg dabei, statt bei der Roadmap zu übergeben.

Ausgewählte Kunden

Häufige Fragen

Wie lange dauert ein AI-Strategieprojekt?

In der Regel sechs bis zehn Wochen für einen Geschäftsbereich und drei bis vier Monate für ein konzernweites Portfolio. Entscheidend sind Anzahl der einbezogenen Bereiche und Zugänglichkeit der Prozess- und Kostendaten.

Was erhalten wir am Ende konkret?

Ein priorisiertes Initiativenportfolio mit Nutzen und Kosten je Position, eine Architektur- und Plattformrichtung, ein Betriebsmodell zu Finanzierung und Verantwortung, ein Governance- und Prüfrahmen sowie einen Lieferplan für die ersten beiden Initiativen.

Müssen wir uns auf bestimmte Modellanbieter festlegen?

Nein. Wir bewerten Modelle und Plattformen anhand Ihrer Anforderungen, einschliesslich Open-Source und Self-Hosting, und konzipieren für Anbieterportabilität, damit eine Modellwahl keine Architekturfestlegung wird.

Können Sie die erstellte Roadmap auch umsetzen?

Ja. Wir liefern AI-Systeme als Projekt, als Forward-Deployed-Team in Ihrer Organisation oder als dediziertes langfristiges Engineering-Team. Viele Kunden nutzen die Strategiearbeit, um das erste Lieferprojekt zu umreissen.

Wie berücksichtigen Sie EU-AI-Act-Pflichten in der Roadmap?

Jeder Anwendungsfall wird im Assessment einer Risikostufe zugeordnet. Die daraus folgenden Pflichten, Dokumentation, menschliche Aufsicht, Transparenz, Protokollierung, werden in die Initiative einkalkuliert statt als spätere Compliance-Übung behandelt.

Was, wenn unsere Daten nicht bereit sind?

Das ist ein häufiger Befund und gehört als sequenzierte Arbeit in die Roadmap, nicht als Blockade. Wir bewerten Datenreife je Anwendungsfall, sodass ersichtlich ist, welche Initiativen sofort möglich sind und welche zuerst gezielte Datenarbeit erfordern.

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