Digitale & KI-Strategie
GenAI, Agentic KI und KI-Wertschöpfung für CEOs, Boards und Private Equity. Use-Case-Portfolio, Target Operating Model, verantwortungsvolle Governance und M&A-Tech-Due-Diligence — mit einem schriftlichen Exit-Kriterium, nicht einer Abhängigkeit.
KI- und GenAI-Strategie, Value-Case-Design und Umsetzung für Unternehmen, die Piloten bis zur P&L bringen müssen — in der DACH-Region, Polen und ganz Europa.
Was Sie erhalten
- Digitale und KI-Strategie, ausgerichtet an der Wertagenda von CEO, Board oder Investor.
- GenAI- und Agentic-AI-Use-Case-Portfolio mit Machbarkeits-, Risiko- und ROI-Bewertung.
- Target Operating Model für Daten-, ML-, Produkt- und GenAI-Plattform-Delivery.
- KI-Delivery-Roadmap mit Change-Management- und Upskilling-Plan, nach Wert und Umsetzungsbereitschaft sequenziert.
- Commercial-and-Tech-Assessment für M&A: KI-gestützte Wertschöpfung, Disruptions-Risiko, Synergien.
- Responsible-AI-Governance — Risikokontrollen, Modell-Oversight, EU-AI-Act-Konformität.
Wie wir arbeiten
- Leadership auf Ergebnisse, Werthebel, Scope und Risikoappetit ausrichten.
- Daten, Plattform, Talent und Delivery-Readiness gegen die KI-Ambition bewerten.
- GenAI- und Agentic-AI-Use-Cases nach Wert, Machbarkeit und Delivery-Readiness priorisieren.
- Operating Model, Governance und Delivery-Rhythmus gestalten; das Client-Team dabei mentorieren.
- Go-to-Market, Board-Diskussionen und Investor-Narrative rund um KI-gestützte Wertschöpfung unterstützen.
Branchen
Durchgeführt in TMT, Industrie, Konsumgüter und Finanzdienstleistungen — sowohl Corporate Transformations als auch Private-Equity-Portfolio-Wertschöpfung.
Delivery-Modell
KI-Wetten laufen durch eine Delivery-Ebene — DORA-instrumentierte Squads, ein benannter Pilot vor der Skalierung, und Engineering Manager, die den Rollout nach unserem Weggang weiterführen. Wir betreiben diese Ebene im gleichen Mandat, nicht als separates Engagement. Siehe Agile Engineering & Delivery Performance für die eigenständige Form.
Ideal für
- CEOs und Boards, die KI-Ambitionen in messbare Ergebnisse verwandeln.
- Private Equity und Investoren, die KI-gestützte Wertschöpfung im Portfolio oder bei der Due Diligence auf Herz und Nieren prüfen.
- CIOs, CDOs und Digital-Leader, die GenAI und Agentic AI über Piloten hinaus skalieren.
- Führungskräfte im öffentlichen Sektor, die eine rechenschaftspflichtige, prüfbare KI-Delivery suchen.
Typische Engagement-Form
- Dauer
- 12–20 Wochen für ein vollständiges Strategie- und Operating-Model-Mandat; 4–6 Wochen für M&A-Tech-Due-Diligence
- Team
- 1 Principal + 1 Senior-Spezialist, skaliert mit benannten Associates für Programme über 16 Wochen
- Kadenz
- Wöchentliches Exec-Meeting + board-fähiges Review in Woche 6 und beim Exit
- Beginnt mit
- Einem 2-Wochen-Readiness-Diagnostic — Daten, Plattform, Talent, Governance — vor dem großen Commitment
- Exit
- Priorisiertes Use-Case-Portfolio live oder auf einem datierten Delivery-Plan, geführt von einem benannten Client-Lead
Weiterführende Lektüre
- Von GenAI-Piloten zur Produktion: KI-Wertschöpfung für CEOs, Boards und Private Equity — unsere Sicht darauf, wo der echte Werthebel sitzt und wie man die häufigsten GenAI-Fallen vermeidet.
- Die großen Beratungs-KI-Frameworks im Vergleich (2026) — ein quellengestützter Benchmark von BCG, McKinsey, Deloitte, EY, PwC, KPMG, Accenture, Bain, Capgemini und IBM.
Häufige Fragen
Was ist KI-Transformation?
KI — einschließlich generativer KI — einsetzen, um zu verändern, wie das Unternehmen tatsächlich arbeitet und Geld verdient — nicht noch einen Pilot fahren. Es sind die operativen Veränderungen, Daten-Grundlagen und Delivery-Disziplin, die KI von einer Demo in messbaren P&L-Impact verwandeln.
Warum scheitern die meisten KI-Projekte?
Sie stagnieren vor dem Wert: Piloten, die nie in die Produktion gelangen, kein klarer Werthebel, fehlende Daten-Grundlagen und keine Delivery-Ebene, um sie zu liefern und zu betreiben. Wir starten beim P&L-Hebel und den Delivery-Voraussetzungen, nicht beim Modell. Siehe unser KI-Wertschöpfungs-Playbook für das 90-Tage-Muster.
Wo sollte ein Unternehmen mit KI anfangen?
Bei den ein oder zwei Entscheidungen oder Workflows, bei denen KI eine echte Zahl bewegt, und einem ehrlichen Blick darauf, ob die Daten- und Delivery-Grundlagen vorhanden sind. Ein fokussiertes 90-Tage-Muster, das einen Pilot in messbaren Impact verwandelt, schlägt eine breite Roadmap, die niemand umsetzt.
Was macht ein KI-Transformationspartner konkret?
Die Value-These aufstellen, die wenigen Use Cases auswählen, die sich auszahlen, die Daten- und Delivery-Grundlagen aufbauen und den Rhythmus betreiben, der sie in die Produktion bringt und dort hält. Operator-Arbeit im Raum, kein Beratungsbericht.
Wie misst man den ROI von KI?
Gegen den Werthebel, den man vorab gewählt hat — Kosten, Umsatz, Risiko oder Geschwindigkeit — mit einer Baseline und einem Ziel, die vor dem Aufbau festgelegt werden, damit „funktioniert es?" eine Zahl hat, kein Gefühl.