KI-Automatisierung ist kein klassisches Softwareprojekt.
Warum die meisten KI-Projekte scheitern, warum ein Festpreisangebot vor dem ersten Blick auf Ihre Daten unseriös ist – und wie unser Vorgehen Ihr Risiko systematisch minimiert.
Software folgt einer Spezifikation. KI folgt Ihren Daten.
Bei klassischer Software lässt sich das Ergebnis vorab beschreiben: Eingaben bekannt, Logik definierbar, Ausgaben planbar. Ein Lastenheft genügt für ein belastbares Festpreisangebot.
KI-Automatisierung funktioniert grundlegend anders. Ob und wie gut sie funktioniert, entscheiden Ihre Daten: ihre Qualität, ihre Struktur, ihre Sonderfälle – und die unzähligen Ausnahmen, die in jedem gewachsenen Unternehmen stecken. Kein seriöser Anbieter kann die Machbarkeit beurteilen, bevor er diese Daten gesehen hat.
Deterministisch
- Eingaben und Logik vorab definierbar
- Ergebnis folgt einer Rechenregel
- Festpreis auf Basis eines Lastenhefts möglich
Empirisch
- Ergebnis hängt von Datenqualität und Sonderfällen ab
- Machbarkeit zeigt sich erst am echten Datenmaterial
- Genauigkeit ist nicht vorab garantierbar
Ein detailliertes Festpreisangebot vor dem ersten Blick auf Ihre Daten ist keine Kalkulation – es ist eine Schätzung: entweder geraten oder mit dickem Risikoaufschlag gepolstert. Das volle Risiko tragen dabei Sie.
Die unbequeme Wahrheit: Die meisten Projekte scheitern.
Das ist keine Behauptung, sondern gut belegt – durch den Standish CHAOS Report (zehntausende IT-Projekte seit 1994) und die MIT-Studie „The GenAI Divide: State of AI in Business 2025“.
≈ zwei Drittel enden in teilweisem oder vollständigem Scheitern · große Projekte: Erfolgsquote < 10 %
Trotz Investitionen von 30–40 Mrd. $ schaffen nur ≈ 5 % den Sprung von der Demo in den echten Betrieb
Der entscheidende Punkt ist aber nicht die Zahl – sondern der Grund. Diese Projekte scheitern nicht an der Technik. Sie scheitern an der Herangehensweise:
Starre Vorab-Pläne – obwohl das Ergebnis empirisch ist und sich erst am Datenmaterial zeigt.
Abgekoppelt vom echten Arbeitsablauf – es wird kein tatsächliches Problem gelöst.
Datenqualität ignoriert – das Fundament fehlt, gebaut wird auf Sand.
Bewusst um genau diese Fehlerquellen herum gebaut.
Nicht, weil es sich gut verkauft – sondern weil es der einzige Weg ist, der statistisch funktioniert.
Wir quotieren nicht blind.
Statt Scheinsicherheit zu verkaufen, beginnen wir mit einem kurzen, klar umrissenen Assessment: ein strukturierter Blick auf Ihre Daten und Prozesse. Wir arbeiten uns von einem kritischen Punkt zum nächsten – und beweisen jeden einzelnen, bevor wir weitergehen.
Wir fangen klein an.
Dort, wo der Wert am größten und das Risiko am kleinsten ist. Wir identifizieren den Anwendungsfall mit dem besten Verhältnis aus Nutzen und Machbarkeit und beweisen ihn zuerst – bevor über eine breite Ausrollung überhaupt gesprochen wird. Häufig ergeben sich die sinnvollsten Anwendungsfälle erst im Prozess selbst.
Sie behalten das Ergebnis.
Unabhängig davon, wie es weitergeht: Die Machbarkeitsstudie liefert eine konkrete, priorisierte Einschätzung Ihrer Automatisierungspotenziale mit realistischer Aufwands- und Nutzenbewertung. Und weil unsere Evaluation Ihre Daten und Abläufe statistisch prüft, legt sie oft mehr offen als nur KI-Potenziale: Schwachstellen und Inkonsistenzen in Ihren Prozessen – und Abläufe, die sich unabhängig von jeder KI verbessern lassen.
Sie sehen, dass es funktioniert – bevor es teuer wird.
Die meisten Kunden wünschen sich ein großes, detailliertes Angebot – am liebsten mit Festpreis für das gesamte Projekt. Verständlich: Es fühlt sich nach Sicherheit und Planbarkeit an. Wir könnten Ihnen genau das schreiben, und es wäre für uns sogar einfacher zu verkaufen.
Nur hilft Ihnen dieses Angebot nicht. Kein Anbieter kann seriös behaupten, „99 % der KI-Entscheidungen werden für Betrag X korrekt sein“, ohne dies vorher statistisch belastbar evaluiert zu haben. Ein großes Angebot vor dem ersten Blick auf Ihre Daten verlagert das gesamte Risiko auf Sie.
Überprüft durch eine statistisch belastbare Evaluation statt durch bloße Versprechen. Die kritischen Punkte werden so früh wie möglich identifiziert und beweisbar gelöst, bevor Sie in die Breite investieren.
Wann lohnt sich Automatisierung? Eine Rechenfrage.
Wir setzen dabei bewusst den Idealfall an – einen Mitarbeiter, der nie Fehler macht.
Vollautomatisierung
Sinnvoll, wenn gilt:
Es wird schnell klar: Wenn ein KI-Fehler eine Compliance-Klage von 10 Millionen Euro auslösen kann, ist eine Vollautomatisierung keine Option.
Teilautomatisierung HUMAN IN THE LOOP
Typisches Beispiel: Die KI extrahiert Daten aus einem Dokument und füllt ein Formular – ein Mitarbeiter prüft und gibt frei. Sinnvoll, wenn gilt:
Lassen Sie uns mit einem Blick auf Ihre Daten beginnen.
Ein kurzes, klar umrissenes Assessment statt eines Blanko-Versprechens: Sie erhalten eine priorisierte, statistisch geprüfte Einschätzung Ihrer Automatisierungspotenziale – und behalten das Ergebnis in jedem Fall.
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