- Was bedeutet Künstliche Intelligenz im Unternehmenskontext?
- Warum eine KI-Potenzialanalyse der richtige erste Schritt ist
- Typische Einsatzbereiche für KI in kleinen und mittleren Unternehmen
- Cloud, lokal oder hybrid? – So finden Sie das passende Betriebsmodell
- Was beim Thema Datenschutz unbedingt beachtet werden muss
- Vom Gedanken zum Pilotprojekt – so gelingt der Einstieg
- Fazit: KI sinnvoll nutzen – statt blindem Aktionismus
- Wie threesixty Sie bei Ihrer KI-Einführung begleitet
In diesem Artikel:
KI – aber bitte mit Plan
Viele Unternehmen möchten „etwas mit KI machen“, wissen aber nicht genau was, warum oder wie. Hier kommen wir ins Spiel. Bevor Sie Tools lizenzieren, Prozesse umbauen oder Pilotprojekte starten, analysieren wir gemeinsam die Ausgangslage:
- Welche Prozesse sind repetitiv, datenbasiert und potenziell automatisierbar?
- Wo entstehen heute Zeitverluste, Redundanzen oder unnötiger manueller Aufwand?
- Welche Geschäftsbereiche könnten von Textanalyse, Bildverarbeitung oder intelligenten Assistenten profitieren?
Unsere Potenzialanalyse für KI im Unternehmen liefert belastbare Antworten – und vermeidet kostspielige Fehlentscheidungen.
Hallo, ich bin Johannes von threesixty. Ihr Unternehmen wächst, die IT wächst nicht mit? threesixty kümmert sich in der Region Koblenz und deutschlandweit um IT-Optimierung, Wartung & Instandhaltung.
Tool-Check & Betriebsmodell: Was passt zu Ihrem Unternehmen?
- Cloud oder on-premise? Was ergibt technisch, wirtschaftlich und regulatorisch Sinn?
- Datenschutz & DSGVO: Welche Lösungen lassen sich in bestehende TOMs integrieren – und was sollten Sie besser lassen?
- Tool-Empfehlungen: Wir beraten neutral – nicht nach Herstellerprovision. Ob ChatGPT, Gemini, GPT-Plugins, interne RAG-Systeme oder Self-hosted Lösungen wie LM Studio: Wir helfen Ihnen, das Richtige auszuwählen.
Von der Idee zum Pilotprojekt
- Erstellung von Anwendungsfällen (z. B. automatisierte Texterstellung, Zusammenfassungen, Kundenservice mit Chatbot)
- Machbarkeitsstudie inkl. Tool-Auswahl, Datenquellen und rechtlicher Bewertung
- Technische Einrichtung (cloudbasiert oder lokal)
- Schulung der Mitarbeitenden – verständlich und praxisnah
Unsere Haltung zu KI: Kein Hype. Keine Panik. Nur Substanz.
Tipps für eine erfolgreiche KI-Einführung im Unternehmen
Wenn Sie den Einsatz von Künstlicher Intelligenz in Ihrem Unternehmen selbst vorbereiten oder strukturieren möchten, beachten Sie folgende Punkte:
Ziele definieren, nicht nur Tools suchen Starten Sie nicht mit dem Tool, sondern mit der Frage: Welches Problem soll gelöst werden? Nur wenn klar ist, wo ein Prozess verbessert werden soll, lässt sich gezielt eine passende KI-Lösung finden.
Prozesse identifizieren, die automatisierbar sind KI lohnt sich vor allem bei wiederkehrenden, regelbasierten oder datenintensiven Aufgaben. Beispiele: Texterstellung, Klassifizierung von E-Mails, Zusammenfassung von Tickets oder Datenanalyse.
Klein starten – Pilot statt Komplettumbau Vermeiden Sie „Big Bang“-Einführungen. Starten Sie mit einem klar abgegrenzten Anwendungsfall, z. B. im Marketing oder Kundenservice – und bauen Sie die Lösung bei Erfolg schrittweise aus.
Datenschutz & Compliance von Anfang an mitdenken KI-Systeme arbeiten mit sensiblen Daten. Klären Sie frühzeitig, ob On-Premise, Cloud oder Hybridlösungen datenschutzkonform eingesetzt werden können – und wie Sie den Zugriff absichern.
Mitarbeitende früh einbeziehen und schulen Akzeptanz entsteht durch Verständnis. Schulen Sie Ihre Teams zu Anwendungsfällen, Nutzen und Risiken – und reduzieren Sie Ängste vor „Kollege KI“.
Toolvielfalt bewerten, nicht blind einkaufen Ob ChatGPT, heylogin, Jasper, Claude oder Self-Hosting mit LM Studio: Prüfen Sie Kosten, Wartbarkeit und Abhängigkeiten, bevor Sie Lizenzen buchen oder interne Ressourcen binden.
Regelmäßige Evaluierung und Nachjustierung KI-Projekte sind keine Einmalprojekte. Planen Sie regelmäßige Reviews ein: Was hat funktioniert, was nicht? Wo liegen neue Potenziale? Welche Tools müssen aktualisiert oder ersetzt werden?
Ziele definieren, nicht nur Tools suchen Starten Sie nicht mit dem Tool, sondern mit der Frage: Welches Problem soll gelöst werden? Nur wenn klar ist, wo ein Prozess verbessert werden soll, lässt sich gezielt eine passende KI-Lösung finden.
Prozesse identifizieren, die automatisierbar sind KI lohnt sich vor allem bei wiederkehrenden, regelbasierten oder datenintensiven Aufgaben. Beispiele: Texterstellung, Klassifizierung von E-Mails, Zusammenfassung von Tickets oder Datenanalyse.
Klein starten – Pilot statt Komplettumbau Vermeiden Sie „Big Bang“-Einführungen. Starten Sie mit einem klar abgegrenzten Anwendungsfall, z. B. im Marketing oder Kundenservice – und bauen Sie die Lösung bei Erfolg schrittweise aus.
Datenschutz & Compliance von Anfang an mitdenken KI-Systeme arbeiten mit sensiblen Daten. Klären Sie frühzeitig, ob On-Premise, Cloud oder Hybridlösungen datenschutzkonform eingesetzt werden können – und wie Sie den Zugriff absichern.
Mitarbeitende früh einbeziehen und schulen Akzeptanz entsteht durch Verständnis. Schulen Sie Ihre Teams zu Anwendungsfällen, Nutzen und Risiken – und reduzieren Sie Ängste vor „Kollege KI“.
Toolvielfalt bewerten, nicht blind einkaufen Ob ChatGPT, heylogin, Jasper, Claude oder Self-Hosting mit LM Studio: Prüfen Sie Kosten, Wartbarkeit und Abhängigkeiten, bevor Sie Lizenzen buchen oder interne Ressourcen binden.
Regelmäßige Evaluierung und Nachjustierung KI-Projekte sind keine Einmalprojekte. Planen Sie regelmäßige Reviews ein: Was hat funktioniert, was nicht? Wo liegen neue Potenziale? Welche Tools müssen aktualisiert oder ersetzt werden?
Interesse an einem ersten KI-Check?
Gemeinsam analysieren wir, was in Ihrem Unternehmen möglich ist – und was nicht.
Direkt, neutral und ohne Buzzword-Overkill.
