RMRobert MeyerKI Transformation Hub

Pakete

Welche KI-Investition lohnt sich wirklich?

Jedes Paket beantwortet eine konkrete Entscheidungsfrage: investieren, absichern, automatisieren oder Teams handlungsfähig machen.

Signature · 30 Tage

13%-Check

Die KI-Umsetzungsprüfung für Entscheider, bevor Budget freigegeben wird.

  • Use-Case-Schärfung und wirtschaftliche Relevanz
  • AI-Act- und Datenschutz-Risikoscan
  • Datenlage, Prozesswirkung und Umsetzungshürde
  • 30/60/90-Tage-Entscheidungsplan

Was in 30 Tagen passiert

Tag 1–5

Use Case & Datenlage

Use Case schärfen, Datenverfügbarkeit prüfen, wirtschaftliche Relevanz bewerten.

Tag 6–12

AI Act & Datenschutz

Risikoklassifizierung, Datenschutzfragen, Governance-Anforderungen dokumentieren.

Tag 13–20

Prozess & Workflow

Prozesswirkung analysieren, Übergaben und Kontrollpunkte skizzieren.

Tag 21–30

Entscheidungsbrief

Managementtaugliche Empfehlung: investieren, absichern, prototypisieren oder stoppen.

13%-Check mit Risk, Data, Process und Code
Bester Einstieg

Compliance · 1-3 Wochen

AI Act Risiko-Sprint

Für Organisationen, die wissen müssen, welche KI-Systeme dokumentiert, klassifiziert und gesteuert werden müssen.

  • Systeminventar und Risikoklassifizierung
  • Governance- und Verantwortlichkeitslogik
  • Dokumentationsanforderungen für Management und Teams
Auf Anfrage

Umsetzung · 2-6 Wochen

n8n Workflow-Prototyp

Für Prozesse, bei denen KI nicht erklärt, sondern als kontrollierbarer Ablauf getestet werden soll.

  • Prozessaufnahme und Automatisierungshypothese
  • n8n-Prototyp mit Übergaben und Kontrollpunkten
  • Entscheidungsvorlage für Produktivsetzung
Auf Anfrage

Enablement · 1-2 Tage

Executive KI-Schulung

Für Führungskräfte, Fachbereiche und Verwaltungen, die KI sicher einordnen und praktisch nutzen müssen.

  • KI-Werkzeugkoffer für echte Arbeitsabläufe
  • Prompting, Datenschutz, Governance und Grenzen
  • Transfer in konkrete Aufgaben des Teams
Auf Anfrage

Ein gutes KI-Projekt braucht vier belastbare Signale.

Diese vier Signale tauchen in jedem Paket wieder auf. Fehlt eines davon, ist die Umsetzung meist nur eine Demo.

Vier belastbare KI-Projektsignale: Risk, Data, Process und Code

Risk

AI Act, Datenschutz, Haftung, Akzeptanz.

Data

Datenqualität, Zugriff, Systemgrenzen, Dokumentation.

Process

Routine, Entscheidung, Übergabe, Eskalation.

Code

Workflow, Prototyp, Kontrollpunkt, Betrieb.

Vertiefung

Spezialisierte Einstiege für konkrete Vorhaben.

KI-Beratung DeutschlandStrategie, Umsetzung und Entscheidungslogik EU AI Act BeratungRisiko, Governance und Dokumentation n8n AutomatisierungWorkflows, Agenten und Prozess-Prototypen KI-Schulung VerwaltungKompetenz, Datenschutz und Akzeptanz KI-Strategie MittelstandUse Cases, ROI und 30-Tage-Plan