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Was ist KI-Beratung, und was sollte sie liefern?
KI-Beratung hilft einem Unternehmen, drei Fragen zu beantworten: Wo spart KI tatsächlich Zeit oder bringt Umsatz, welcher technische Ansatz passt zu welchem Fall, und was kosten Entwicklung und Betrieb? Gute KI-Beratung endet mit Entscheidungen und einem Plan, den Ihr Team im nächsten Monat umsetzen kann, nicht mit einem Reifegradmodell oder Folien über Transformation.
Lytvynov Production geht KI-Beratung als Ingenieure an, nicht als Strategen. Die Analyse führen dieselben Leute durch, die LLM-Produkte, RAG-Pipelines, KI-Agenten und feinabgestimmte Modelle für Kunden und für unsere eigenen Produkte bauen. Das verändert das Ergebnis: Statt "erwägen Sie generative KI im Kundenservice" erhalten Sie "ein Retrieval-basierter Assistent über diese drei Dokumentquellen, diese Modellklasse, dieser Evaluationssatz, ungefähr diese Kosten pro tausend Gespräche, und hier ist ein Prototyp, der 50 Ihrer echten Tickets beantwortet".
Was umfasst unsere KI-Readiness-Analyse?
Die KI-Readiness-Analyse ist ein Projekt mit festem Umfang und dauert zwei bis vier Wochen. Die Dauer hängt davon ab, wie viele Teams und Use Cases einbezogen werden. Die Tabelle zeigt die Standardschritte und ihr Ergebnis.
| Schritt | Was wir tun | Was Sie erhalten |
|---|---|---|
| 1. Kick-off und Interviews | 45-minütige Gespräche mit den Verantwortlichen von 3 bis 8 Prozessen oder Produktbereichen | Eine lange Liste möglicher Use Cases in verständlicher Sprache |
| 2. Prüfung von Daten und Systemen | Wo die relevanten Daten liegen, Format, Qualität, Zugriffsrechte und personenbezogene Daten | Eine Notiz zur Datenlage pro Use Case, einschließlich Blocker |
| 3. Bewertung der Use Cases | Jeder Fall wird nach Nutzen, Machbarkeit, Risiko und Betriebskosten bewertet | Eine priorisierte Shortlist mit schriftlicher Begründung |
| 4. Architekturoptionen | Prompting, Retrieval (RAG), Fine-Tuning, Agenten mit Tools oder ein fertiges Produkt | Ein empfohlener Ansatz und eine Modell-Shortlist für die besten Fälle |
| 5. Prototyp des riskantesten Falls | Ein kleiner funktionierender Prototyp mit Ihren echten Eingaben | Gemessene Genauigkeit auf einem Testsatz, Beispielausgaben, Kosten pro Anfrage |
| 6. Roadmap und Budget | Phasen, Abhängigkeiten, Teamzusammensetzung und Budgetschätzungen | Ein Roadmap-Dokument und ein Festpreisangebot für Phase eins, falls wir bauen sollen |
Den Prototyp-Schritt lassen die meisten Anbieter von KI-Strategieberatung aus. Gerade er verändert den Plan am häufigsten, denn echte Eingaben zeigen Probleme, die kein Interview aufdeckt: gescannte PDFs, fehlende Felder, uneinheitliche Bezeichnungen oder Antworten, die von einem System abhängen, das niemand erwähnt hat.
Wie entscheiden wir, welche KI-Use-Cases sich lohnen?
Ein Use Case lohnt sich, wenn er spürbar Zeit spart oder Umsatz bringt, die nötigen Daten vorhanden sind, Fehler billig oder auffangbar sind und die Betriebskosten pro Aufgabe deutlich unter dem Wert der Aufgabe liegen. Wir bewerten jeden Kandidaten nach diesen vier Kriterien, nicht danach, wie beeindruckend die Demo wäre.
Muster, die oft gut abschneiden: Dokumente aus strukturierten Daten entwerfen, eingehende Anfragen klassifizieren und weiterleiten, Felder aus Rechnungen oder Verträgen extrahieren, Fragen zu interner Dokumentation beantworten und lange Verläufe für Entscheider zusammenfassen. Muster, die bei der ersten Prüfung oft schlecht abschneiden: vollständig autonome Entscheidungen mit rechtlichen oder finanziellen Folgen, Use Cases, für die die nötigen Daten noch nicht existieren, und Funktionen, deren Ergebnis die Nutzer ohnehin noch einmal selbst erarbeiten würden. Für Back-Office-Kandidaten geht unser Leitfaden, welche Geschäftsprozesse Sie zuerst mit KI automatisieren sollten, tiefer auf die Bewertung ein.
Beratung zu generativer KI: Modell, Daten, Make or Buy
Beratung zu generativer KI dreht sich vor allem um vier Entscheidungen, die sich später nur teuer rückgängig machen lassen: welche Modellfamilie, wie das Modell an Ihr Wissen kommt, wo die Daten verarbeitet werden und ob gebaut oder gekauft wird. Wir treffen diese Entscheidungen mit Messungen auf Ihren Eingaben, nicht mit Benchmarks der Anbieter.
- Modellwahl. Wir testen meist Modelle von OpenAI und Anthropic Claude nebeneinander, dazu ein offenes Modell etwa aus der Qwen- oder Llama-Familie, wenn Daten auf Ihren eigenen Servern bleiben müssen. Verglichen werden Genauigkeit auf Ihren Beispielen, Latenz und Kosten pro Anfrage.
- Zugriff auf Wissen. Retrieval (RAG) ist der Standard für Antworten aus Unternehmensdokumenten. Fine-Tuning lohnt sich, wenn ein gleichbleibender Stil oder eine Persona nötig ist, wie wir es mit LoRA-Adaptern im Projekt AI Grief Companion umgesetzt haben, kombiniert mit Retrieval für Fakten.
- Umgang mit Daten. Wir erfassen, welche personenbezogenen oder vertraulichen Felder eine externe API erreichen würden, und schlagen bei Bedarf Maskierung, regionale Endpunkte oder Self-Hosting vor.
- Make or Buy. Wenn ein ausgereiftes Produkt den Use Case bereits löst, etwa die KI im Helpdesk, den Sie ohnehin bezahlen, sagen wir das. Eigenentwicklung lohnt sich, wenn der Ablauf spezifisch für Ihr Unternehmen ist oder die KI Teil Ihres eigenen Produkts wird.
Wie unterscheidet sich KI-Beratung von Ingenieuren von Strategieberatung?
KI-Beratung durch Ingenieure ist enger und konkreter als klassische Strategieberatung. Sie umfasst keine Organisationsgestaltung, keine Change-Management-Programme und keine Marktgrößenanalysen. Sie umfasst, was sich mit aktuellen Modellen bauen lässt, wie zuverlässig, zu welchen Kosten und in welcher Reihenfolge. Für die meisten Unternehmen mit 10 bis 200 Mitarbeitenden ist genau das der fehlende Teil.
| Strategieorientierte Beratung | Beratung durch Ingenieure (unser Ansatz) | |
|---|---|---|
| Typisches Ergebnis | Vision, Reifegrad, Chancenlandkarte | Priorisierte Use Cases, Architektur, Prototyp-Ergebnisse, Roadmap mit Kosten |
| Belege | Branchen-Benchmarks und Fallstudien | Ihre Daten, gemessen auf einem Testsatz |
| Schätzung der Betriebskosten | Selten enthalten | Pro Anfrage und pro Monat, für jeden Fall der Shortlist |
| Wer danach umsetzt | Oft ein separater Implementierungspartner | Wir, Ihr Team oder ein anderer Anbieter, mit denselben Dokumenten |
| Typische Dauer | Mehrere Monate | Zwei bis vier Wochen |
Die Verbindung zur Umsetzung zählt. Wir bauen KI-Produkte selbst, von AI Resume Master, unserem LLM-basierten Lebenslauf-Builder mit 50.000 monatlich aktiven Nutzern, bis zu F&E-Projekten wie einem Prototyp für einen autonomen Drohnenschwarm, der Satellitendaten in Aufgaben verwandelt, die eine Flotte selbstständig übernimmt. Wir setzen KI-Coding-Agenten in unserer eigenen Entwicklung ein und bauen MCP-Server für unsere internen Tools. Unsere Empfehlungen kommen aus dieser Praxis.
Was kostet KI-Beratung, und wie lange dauert sie?
Ein fokussiertes KI-Beratungsprojekt dauert meist zwei bis vier Wochen: Die Validierung eines einzelnen Use Cases mit Prototyp passt in ein bis zwei Wochen, eine Analyse über mehrere Teams mit Prototyp des besten Falls dauert zwei bis vier. Der Aufwand hängt von der Zahl der Use Cases, der zu befragenden Teams und davon ab, ob ein Prototyp dazugehört.
Für die Analyse nennen wir nach einem kurzen Scoping-Gespräch einen Festpreis. Wenn Sie danach mit uns bauen, werden die Dokumente der Analyse zur Scoping-Phase des Projekts, nichts wird doppelt gemacht. KI-Funktionen für ein bestehendes Produkt beginnen bei uns ab 10.000 USD; unser Leitfaden zu den Kosten eines KI-Agenten zeigt, wie größere Projekte kalkuliert werden.
Wann Sie keinen KI-Berater brauchen
Sie brauchen keinen KI-Berater, wenn der Use Case bereits klar und klein ist. Wenn Sie einen Chatbot für Ihr Help Center oder eine LLM-Funktion in einem bestehenden Produkt wollen, beginnen Sie mit einem Scoping-Gespräch für genau diese Umsetzung: siehe KI-Integration oder, für einen schnellen Festpreis-Start, den AI Sprint. Sie brauchen auch keinen, um ganz allgemein "mit KI anzufangen". Lizenzen für einen allgemeinen Assistenten kosten Ihr Team wenig und zeigen, wo der echte Bedarf liegt. Eine Analyse lohnt sich, wenn mehrere Ideen konkurrieren, sensible Daten im Spiel sind oder eine Budgetentscheidung belastbare Zahlen braucht. Wenn Sie Anbieter für diese Arbeit vergleichen, listet unsere Checkliste So wählen Sie ein KI-Entwicklungsunternehmen die Fragen, die sich lohnen.
So läuft KI-Beratung bei uns ab
Wir beginnen mit einem 30-minütigen Gespräch, um Ihr Geschäft, Ihre Daten und die bereits vorhandenen Ideen zu verstehen. Wenn eine Analyse sinnvoll ist, senden wir ein Angebot mit festem Umfang: die zu befragenden Teams, die Use Cases und der geplante Prototyp. Innerhalb von zwei bis vier Wochen erhalten Sie einen schriftlichen Bericht, den Code des Prototyps und eine Roadmap, mit einem Senior-Ingenieur als festem Ansprechpartner. Unser Team sitzt in der Ukraine, bringt über 15 Jahre Erfahrung mit und ist auf Upwork mit 5.0 und 100 % Job Success bewertet. Buchen Sie ein KI-Beratungsgespräch.
