Der Unterschied liegt in der Art, wie Sie KI einführen. Dabei begleiten wir Sie.
*NBER 2026 · PwC 2026
Die meisten KI-Initiativen scheitern an der richtigen Strategie, mangelnder Adoption und fehlenden Unternehmensstrukturen für nachhaltige Veränderung.
Wir zeigen Ihnen, wie Sie zu den 20 % erfolgreichen KI-Unternehmen gehören können.
Strategie, Training, Skalierung: drei Phasen, die KI in Ihrem Unternehmen verankern.
Wir analysieren, wie KI in Ihrem Unternehmen derzeit genutzt wird und bewerten Ihre KI-Reife anhand etablierter Frameworks. Daraus entsteht eine Strategie, die zu Ihren Ressourcen, Ihrer Governance und Ihrer Kultur passt.
Aus einem aktuellen Mandat: Vor unserer Analyse galt KI im 9-köpfigen Entwickler-Team als reiner Google-Ersatz. 6 von 9 nutzten LLMs nur über einfache Prompts, niemand kannte Konzepte wie Kontext-Dateien oder System-Prompts. In 4 Wochen stand ein priorisierter Trainings- und Tool-Rollout-Plan.
Wir wählen die richtigen KI-Tools für Sie aus und erklären, warum. Ihre Mitarbeiter trainieren wir mit Beispielen aus ihrem täglichen Arbeitsleben. Zusammen mit Ihnen identifizieren wir die vielversprechendsten Möglichkeiten für KI-Automatisierung und helfen Ihnen bei der Umsetzung.
Aus einem aktuellen Mandat: Vor Projektbeginn nutzte kein einziger Entwickler täglich KI. Drei Monate später arbeiten 8 von 9 produktiv mit KI, eingebettet in optimierte Workflows.
Wir bauen die Strukturen, die KI-Verbesserung nach unserem Abschied weitertragen: ein Champion-Netzwerk, wiederkehrende Austauschformate, ein KPI-Dashboard. Wir messen Adoption, Produktivität und Qualität zusammen, niemals einzeln.
Aus einem aktuellen Mandat: Etablierung gezielter Austauschformate, in denen Mitarbeiter rotierend Kurzvorträge zur eigenen KI-Nutzung halten und sich gegenseitig unterstützen. 1:1-Gespräche, um bestehende Hürden zu identifizieren und zu überwinden.
Stellen Sie sich ein Softwareentwickler-Team vor, das auf die klassische Art programmiert: Anforderungen finden sich verstreut in E-Mails und Wikis, Architekturen werden für neue Features je nach Entwickler leicht unterschiedlich entworfen, Tests manuell geschrieben (wenn überhaupt) und Dokumentationen nachträglich erstellt.
Mit den richtigen Tools und Standards: Die KI sammelt Anforderungen aus Ihren bestehenden Systemen. Architekturen werden nach Ihren Konventionen und auf die immer gleiche Weise entworfen, unabhängig davon, ob ein Senior-Entwickler oder ein Junior-Entwickler zuständig ist. Tests werden zuverlässig nach Ihren Vorlagen generiert. Ihre Entwickler gewinnen Zeit, sich auf die schwierigen Probleme zu konzentrieren und Ihr Produkt weiterzudenken, während KI die Routine übernimmt.
Die Wissenschaft kennt diesen Ansatz als «Cyborg-Arbeitsweise»: Die KI entwirft, Menschen verfeinern. So gewinnen Mitarbeiter Zeit für anspruchsvolle Probleme, während die KI Routinetätigkeiten übernimmt.
An den Wharton Generative AI Labs (GAIL) forsche ich zur Funktionsweise und zur erfolgreichen Implementierung generativer KI in Unternehmen. Technisch beschäftige ich mich mit agentischen Workflows und der Robustheit gegen Prompt Injections. Betriebswirtschaftlich liegt mein Fokus auf organisatorischem Change Management bei der KI-Einführung, KI-Trainingsprogrammen, Governance sowie der Messung von Adoption und Wirkung.
Felix Hartge ist Experte für die Schnittstelle Technologie und Business. Er ist spezialisiert auf Prozessdesign sowie strategische Geschäftsentwicklung und übersetzt technische Möglichkeiten in operative Realität.
Unser Ansatz basiert auf aktuellen Erkenntnissen aus der KI-Forschung (u.a. Whartons Generative AI Labs), wo Erkenntnisse aus der Arbeit mit Fortune-500-Führungskräften und führenden Beratungen gewonnen werden.