Leistungen · KI Enabling
Viele Unternehmen haben KI-Piloten. Wenige haben Ergebnisse. Wir bringen KI aus der Testphase in den Regelbetrieb, mit Use Cases, die sich rechnen, und Mitarbeitenden, die sie tatsächlich nutzen.
Woran es meist scheitert
Produktion,VertriebundGeschäftsführungwollenKI,jedermiteineranderenIdee,waszuerstkommensoll.ErsteVersuchelaufenanundverpuffen:keinmessbarerEffekt,keineklarePriorität.UndselbstguteUseCasesscheiternanderDatenbasis:zehnAbteilungen,zehnDefinitionendesselbenBegriffs,FachwissennurinKöpfenundPowerPoints.AufunklarerSemantikhalluziniertjedesModell.Undwasinternwirklichpassiert,erfährtdieFührungoftzuletzt,weilVorbehalteimTeamunausgesprochenbleiben.GenauandiesenvierStellensetzenwiran:Datenbasis,Priorität,Umsetzung,Akzeptanz.
So arbeiten wir
Was Sie am Ende in der Hand haben
Eine priorisierte Use-Case-Liste mit Zahlen dahinter, keine Wunschliste.
Schritt 1
Wir priorisieren die Use Cases, die sich für Ihr Unternehmen rechnen: mit Zahlen, nicht mit Bauchgefühl.
Schritt 2
Unsere Consultants setzen selbst um: ein funktionierender Use Case im Arbeitsalltag statt Konzeptpapier im Ordner.
Schritt 3
Befähigung, Change und klare Verantwortungen, bis die Lösung ohne uns läuft und die Nutzung messbar ist.
Datenbasis
Bevor ein Modell verlässlich antwortet, muss Ihr Fachwissen für Maschinen lesbar sein. Wir holen es aus den Köpfen der Domänenexperten, harmonisieren Begriffe über Abteilungen hinweg und überführen sie in offene Standards wie OWL und RDF: als Ontologie, Knowledge Graph oder semantische Schicht über bestehenden Systemen. KI-gestützt beschleunigt, von Menschen validiert, im Betrieb verankert. Tool-agnostisch: Protégé, WebVOWL, Axium, Palantir oder ein bestehendes Referenzmodell wie die Digital Reference der Halbleiterindustrie.
Experten-Workshops, in denen Fachbereiche ihr Wissen als Diagramm aufzeichnen: ohne Ontologie-Vorkenntnisse, moderiert und dokumentiert.
Synonym oder nur Ähnlichkeit? Wir lösen Dubletten und Begriffskonflikte über Domänen hinweg auf und dokumentieren jede Entscheidung.
Überführung in Standards, Validierungs-Gate durch Fachexperten und Data-Modeling-Engineer, Versionierung und Pflegeprozess im Betrieb.
Ein Beispiel für ein offenes Referenzmodell: die Digital Reference, eine Open-Source-Ontologie für Halbleiter-Lieferketten mit rund 1.400 Klassen, entwickelt in EU- und BMBF-geförderten Projekten. Interaktiv erkundbar unter dr.opaix.com.
Formate
WHITEPAPER 2026 · FÜR GESCHÄFTSFÜHRUNGEN
Pilotprojekte laufen, Lizenzen sind bezahlt, Schulungen gehalten. Trotzdem bleibt der messbare Beitrag zum Ergebnis oft aus. Das Whitepaper zeigt auf acht Seiten, wie aus KI im Unternehmen ein Ergebnis im Regelbetrieb wird.
Was Sie erwartet
PDF, 8 Seiten. Herausgeber: M² Business Consulting GmbH
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