KI-Implementierung: KI in der Arbeit, die Ihr Team ohnehin macht

Unsere KI-Implementierung umfasst Automatisierung, Copilots, Wissenssysteme und KI-Funktionen im Produkt. Wir finden heraus, wo KI teure Arbeit einspart oder Ihr Produkt verbessert, prüfen Daten und Integrationen und bauen es dann.

KI-Vorhaben besprechen Forward Deployed AI Engineers

KI-Implementierung: eine Pyramide aus Stein und Glas, die Methode von Intelvision

2 bis 3 Wochenbis Spracherkennung und KI-Antwortentwürfe für ein Support-Team live waren

Was wir Ihnen zeigen können

Um KI ranken sich mehr Behauptungen als Belege. Unsere dokumentierte KI-Arbeit ist an zwei Stellen am stärksten: beim Beziffern, wo der Wert von KI tatsächlich liegt, und mit Senior-Engineers in KI-Produktteams.

Ein abgeschlossener Business Case, der mehr als 300 Prozessschritte erfasst und eine Roadmap für KI und Automatisierung in Phasen beziffert hat. Seine Zahlen sind modelliert und als modelliert gekennzeichnet.
Senior-Engineers in KI-Produkten, die unseren Kunden gehören. Das ist Staff Augmentation, und wir geben es nicht als KI-Systeme aus, die wir entworfen haben.
Wenn Sie einen Partner mit einer langen Liste abgeschlossener KI-Einführungen suchen, fragen Sie früh. Wir sagen Ihnen offen, ob wir dieser Partner sind.

4,19 Mio. €: Modellierter Gesamtwert der Roadmap
ca. 947 %: Modellierter ROI bei rund 500 Tsd. € Investition
5 bis 6 Wochen: Modellierte Amortisation nach der Einführung

Zum Business Case

Unsere Leistungen für die KI-Implementierung

Die meisten Projekte zur KI-Implementierung beginnen mit der Potenzialanalyse, denn die meisten KI-Budgets gehen für Use Cases verloren, die den Aufwand nie wert waren.

KI-Potenzial und Business Case
Wir erfassen die Arbeit so, wie sie tatsächlich gemacht wird, finden heraus, wo sich Kosten, Verzögerungen oder Fehler häufen, und beziffern, was eine Änderung wert ist.
- Prozesse im echten Betrieb erfasst
- Grenzen bei Daten und Integrationen geprüft, bevor der Scope steht
- Investitionsplan in Phasen, modellierter Nutzen als modelliert ausgewiesen
Forward Deployed AI Engineers
Senior-KI-Engineers arbeiten in Ihrem Team, finden wertvolle Use Cases im echten Betrieb und liefern funktionierende Systeme zusammen mit den Menschen, die sie nutzen werden.
So funktioniert Forward Deployment
Private KI
KI auf Ihren eigenen Servern oder in einer Private Cloud unter Ihrer Kontrolle, damit Dokumente, Verträge und Kundendaten Ihre Umgebung nie verlassen.
- Modelle auf Ihrer Infrastruktur, nicht bei einem öffentlichen KI-Dienst
- Antworten aus Ihren eigenen Dokumenten, unter Wahrung der Berechtigungen
- Ein Mensch gibt frei, wo das Ergebnis rechtliches oder finanzielles Gewicht hat

Workflow-Automatisierung und Agents
Ein operativer Workflow, durchgängig automatisiert. Wo Geld gezählt oder Compliance dokumentiert wird, bleibt die Logik explizit, und ein Mensch gibt frei.
Interne Copilots
Ein Assistent für ein Team und eine Aufgabe: eine Antwort entwerfen, einen Dokumentenbestand befragen, eine wiederkehrende Arbeit vorbereiten.
RAG und Wissenssysteme
Antworten aus Ihren eigenen Dokumenten, Verträgen, Tickets oder Datensätzen, mit Quellenangabe und mit Berechtigungen, die schon beim Abruf greifen.
KI-Funktionen im Produkt
KI in einem Produkt, das Sie bereits verkaufen: das Feature, die Evaluation, ein Budget für Kosten und Latenz und ein Fallback, wenn das Modell falsch liegt.
Daten und Integrationen
Die meisten festgefahrenen KI-Projekte sind in Wahrheit Datenprojekte. Wir verbinden die Systeme und bauen die Pipeline, von der der Use Case abhängt, oft zuerst nur lesend.
KI in der Softwareentwicklung
KI in Ihrem eigenen Entwicklungsprozess: wo sie messbar hilft, wo sie unbemerkt Review-Zeit kostet und welche Tests und Standards sie vorher braucht.

Unsere Methode

Ein KI-Use-Case ist eine geschäftliche Frage, bevor er eine technische ist. Wir betrachten Strategie, Prozesse und Technologie zusammen, denn ein Use Case, der technisch sauber und im Betrieb nicht umsetzbar ist, bleibt ein gescheitertes Projekt.

Welches messbare Geschäftsergebnis muss sich ändern?

Strategie: Was lohnt sich zu bauen?; Geschäftsziele, Bedürfnisse der Kunden, Produktfunktionen, Investitionslogik und Prioritäten der Roadmap.; Ergebnis:Business Case, Produktrichtung, priorisierte Roadmap
Prozesse: Wie kommt die Arbeit voran?; Verantwortung, Priorisierung, Schätzung, Arbeitsfluss, Release-Planung, Qualität und Transparenz für die Führung.; Ergebnis:Operating Model, Delivery-System, verbindliche Umsetzung
Technologie: Was trägt das zuverlässig?; Architektur, Daten, Integrationen, technische Schulden, Sicherheit, Deployment und Skalierbarkeit.; Ergebnis:Technische Richtung, stabile Architektur, Delivery im Produktivbetrieb

So läuft es ab

1
Beschreiben Sie die teure Arbeit
Den Workflow, der zu viel kostet, die Entscheidung, die zu lange dauert, oder die Lücke im Produkt, die KI aus Ihrer Sicht schließen kann.
2
Wir prüfen, ob KI die Antwort ist
Manchmal ist sie es nicht, und eine Integration oder eine geänderte Arbeitsweise hilft mehr. Diese Antwort bekommen Sie vor jedem Angebot.
3
Daten und Rahmenbedingungen prüfen
Verfügbarkeit, Qualität, Berechtigungen und Schnittstellen, geprüft, bevor irgendetwas geplant oder bepreist wird.
4
Den ersten Use Case richtig bauen
Ein System im Produktivbetrieb, mit der Evaluation und der menschlichen Freigabe, die es verlässlich machen.

Formen der Zusammenarbeit

Fast immer zuerst Discovery. Was danach kommt, hängt davon ab, ob Sie ein klar definiertes System kaufen, Engineering-Kapazität in Ihrem Team brauchen oder jemanden, der ein System dauerhaft verantwortet.

Discovery, dann Leistungsbeschreibung: Passend für: Ein klar definiertes System mit einem Scope, der sich festschreiben lässt; So funktioniert es: Bezahlte Potenzial- und Machbarkeitsanalyse, danach eine Leistungsbeschreibung für die Entwicklung
Engineers im Team: Passend für: Use Cases, die erst im laufenden Betrieb gefunden werden müssen; So funktioniert es: Forward Deployed AI Engineers zum Monatssatz, in Ihrem Team
Laufende Betreuung: Passend für: Ein System im Betrieb, das sich weiter verbessern muss; So funktioniert es: Monatlich reservierte Kapazität mit vereinbartem Backlog und Reporting

Fallstudien zur KI-Implementierung

Senior-Engineers und dedizierte Teams in KI-Produkten, die unseren Kunden gehören.

Alle Fallstudien

Was unsere Kunden sagen

5,014 verifizierte Bewertungen auf Clutch

„Das Projektmanagement von Intelvision ist durchweg zuverlässig und professionell.“
Christopher WeindlCEO, ING+
„Sie haben unsere geschäftlichen Anforderungen klar priorisiert und das Budget eingehalten. Das war für uns viel wert.“
Pavlo PotichnyiCEO, Swiss Scholar
„Intelvision brachte fundiertes technisches Know-how mit und hat eine wirksame Softwarearchitektur entworfen.“
Kyle McLoughlinKunde, Dublin
„Intelvision hat uns ein komplettes Team gestellt, das schnell und ohne Verzögerung in das Projekt eingestiegen ist.“
Andrew DenysovKunde, Pennsylvania

Der Business Case muss einer Prüfung standhalten?

Wenn eine Investition in KI oder Automatisierung vor einem Aufsichtsgremium, im Controlling oder in einer Due Diligence bestehen muss, baut das Strike Team den Business Case über Strategie, Prozesse und Technologie hinweg auf und kennzeichnet modellierten Nutzen als modelliert.

Business Case für Software

Sprechen Sie mit uns über KI-Implementierung

Der langsame, teure oder fehleranfällige Teil Ihres Betriebs. Wir sagen Ihnen, ob KI daran etwas ändert, was es dafür braucht und was wir belegen können und was nicht.