Von David Bartas · Aktualisiert
Welche Entscheidungen wir gemeinsam klären.
KI-Strategie hilft einem Team zu entscheiden, welches Problem es mit KI testen sollte, welche Daten das System nutzen kann und wie sich das Ergebnis bewerten lässt. Mit Gründern und Produktmanagern mache ich aus einer Idee ein Pilotprojekt mit klarem Umfang, Annahmen und Bewertungskriterien. Dazu gehört auch die Entscheidung über den nächsten Schritt.
Wo kann KI einen Arbeitsablauf verbessern — und welche Ergebnisse sprechen dafür, das Pilotprojekt fortzusetzen?
Was Sie mitbringen sollten.
- Der Arbeitsablauf, seine Nutzer und ihr Problem
- Beispiele für die Informationen, die das System nutzen würde
- Der aktuelle Prozess und eine sinnvolle Vergleichsbasis
- Budget, Zeitrahmen, Zugriffsbeschränkungen und Entscheidungsverantwortliche
Typische Ergebnisse.
- Eine priorisierte Auswahl von KI-Anwendungsfällen mit Begründung
- Eine Prüfung der Daten- und Umsetzungsvoraussetzungen mit offenen Fragen
- Ein Pilotbriefing mit Umfang, Bewertungskriterien, Zuständigkeiten und nächsten Schritten
Der Umfang hängt von Ihrer Frage und den verfügbaren Informationen ab. Im Gespräch klären wir die Entscheidung. Ein ausführliches Review, einen Workshop oder Unterstützung bei der Umsetzung vereinbaren und kalkulieren wir separat.
Mein Vorgehen.
01
Die Entscheidung klären
Vor der Modellauswahl die Aufgabe des Nutzers und den gewünschten Geschäftsnutzen beschreiben. Eine vielversprechende Demo von einer Lösung unterscheiden, die das Team tatsächlich betreiben kann.
02
Voraussetzungen prüfen
Prüfen, ob die benötigten Informationen verfügbar, nutzbar und für den Prozess geeignet sind. Fehlende Berechtigungen, Systemzugänge und unklare Zuständigkeiten festhalten.
03
Bewertungskriterien festlegen
Typische Aufgaben, eine Vergleichsbasis und Kriterien für brauchbare sowie unakzeptable Ergebnisse festlegen. Auch fehlende Informationen, falsche Antworten und Situationen einbeziehen, die ein Mensch prüfen muss.
04
Das Pilotprojekt planen
Umfang, Abhängigkeiten und Prüfpunkte festlegen. Am Ende steht eine begründete Entscheidung: fortsetzen, anpassen oder stoppen.
Passende Projekte.
Diese Beispiele zeigen den Projektumfang und meinen konkreten Beitrag. Jedes verweist auf ein öffentlich zugängliches Produkt, Profil oder eine Quelle.
InvestingStack
Sept. 2026 – heute
Ein Verzeichnis ausgewählter Projekte, Analysen mit Quellen und Datensätze zur weiteren Nutzung.
Fallstudie lesen →TradingAgents × Investboard
Sept. 2026
Ein Open-Source-Connector, der Portfoliokontext bereitstellt und abgeschlossene Analysen dokumentiert.
Fallstudie lesen →Investboard
2025 – heute
Portfoliodaten, Anlageregeln und Entscheidungshistorie in einem Produkt.
Fallstudie lesen →David Bartas ist der Gründer von Investboard und Betreiber von InvestingStack. Eigene Produkte und Arbeiten in diesem Ökosystem sind in den Fallstudien gekennzeichnet.
Häufige Fragen.
Was gehört in ein KI-Pilotbriefing?
Ein Pilotbriefing beschreibt Nutzer, Ablauf, Problem und Vergleichsbasis. Dazu gehören die verfügbaren Daten, Bewertungskriterien, Kontrollen durch Menschen, Zuständigkeiten und die Entscheidung am Ende. Es sollte auch klar sagen, was nicht zum Pilotprojekt gehört.
Müssen wir vor der Beratung ein Modell auswählen?
Nein. Beginnen Sie mit dem Arbeitsablauf, den Rahmenbedingungen und den gewünschten Ergebnissen. Modell- und Integrationsoptionen lassen sich vergleichen, sobald Aufgabe und Bewertung klar sind. Wenn Sie bereits einen Prototyp haben, bringen Sie einige repräsentative Beispiele und seine bekannten Grenzen mit.