Meine Vorgehenslogik. 3 Ebenen, in dieser Reihenfolge.
Jedes Engagement durchläuft Control, Flow und Production. KI gehört auf Layer 3, und Layer 3 hält nur, wenn Layer 1 und 2 wirklich stehen.
Control
Das ist die nicht verhandelbare Basis. Wer welches Ergebnis verantwortet, welche Zahlen echt sind, wo entschieden wird. Ohne das verstärkt Automatisierung nur das Chaos.
Bei RWE kam ich als PMO-Vertretung in ein stockendes Enterprise-Programm und übernahm in einer kritischen Phase die Leitung: Plan neu aufgebaut, die länderübergreifende Replanung konsolidiert, die Ownership über alle Funktionen klar gemacht. Eskalationen gingen zurück; Entscheidungen wurden wieder getroffen.
Flow
Eine Cadence, die zur Arbeit passt, ein führendes Tool pro Zweck, die richtigen Leute in den richtigen Meetings.
Der Nivea-Rollout (Beiersdorf, 40+ Länder) ist das klarste Beispiel: Die Durchlaufzeit pro Land fiel von 12 auf 4 Wochen, sobald der Flow stimmte. Auf dieser Ebene entstehen oft 80% des sich aufsummierenden Werts.
Production
KI und Python in echten Workflows, nach Payback ausgewählt. Cloud-LLM-APIs für Dokumentenverarbeitung, Entscheidungsunterstützung, Status-Roll-ups, Workflow-Glue.
Bei EDEKA steuere ich gerade eine KI-Marketing-Plattform vom PoC in einen kontrollierten Produktivbetrieb - markenkonforme Content-Erzeugung innerhalb echter Leitplanken, Quality Gates, ein Owner pro Ergebnis, über einen rund 25-köpfigen Pod aus Marketing, Tech und KI. Die Mechanik greift, sobald Layer 1 und 2 wirklich stehen.
PoC vs. Produktion: wo Scale-ups hängenbleiben.
Wenn die meiste linke Spalte Ihr KI-Programm beschreibt, ist das kein Modell-Problem. Es ist ein Delivery-Problem.
| Dimension | Was die meisten KI-Programme tun | Was Produktion braucht |
|---|---|---|
| Ownership | Geteilt zwischen Produkt, Ops, Data, also gehört es niemandem | Ein benannter Owner pro Workflow, verantwortlich für eine Kennzahl |
| Scope | Coole Demo auf einem sauberen Datensatz | Produktions-Workflow mit echten Edge Cases |
| Governance | Steering-Folien alle 6 Wochen | Wöchentliches Operating Review mit protokollierten Entscheidungen |
| Integration | Chat-UI in einem Tab | Aufgerufen aus den Tools, die das Team ohnehin nutzt |
| Metriken | Qualitativ, nach Bauchgefühl | Baseline, Ziel, Ist, wöchentlich verfolgt |
| Übergabe | „Der Dienstleister hält es am Laufen“ | Interner Product Owner, dokumentiert, wiederverwendbar |
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1 Engagement. 3 Phasen.
Scope und Exit-Kriterien werden vor jeder Phase vereinbart. Kein schleichender, offener Retainer.
Diagnose
Den echten Status quo feststellen: wo das Programm steht, wo KI feststeckt, was sich ändern muss, bevor alles andere zählt.
Deliverables
- Status-quo-Bericht, vorstandsreif
- KI-Portfolio-Scorecard
- Lückenanalyse
- Scope-Vorschlag für Phase 2
Exit-Kriterien
- Exec-Sponsor gibt das Bild frei
- 1-3 KI-Workflows für Phase 2 ausgewählt
- Go / No-go innerhalb einer Woche
Install
Die Delivery-Struktur aufbauen und den ersten produktiven KI-Workflow end-to-end ausliefern. Das Modell an einem Fall beweisen, bevor skaliert wird.
Deliverables
- Operatives Rückgrat: Governance, Cadence, Entscheidungs-RACI
- Produktiver KI-Workflow mit messbarem Ergebnis
- Kennzahlen-Dashboard mit den ersten 4-8 Wochen Daten
- Rollout-Plan für Phase 3
Exit-Kriterien
- Ein KI-Workflow seit 4+ Wochen live in Produktion
- Wöchentliches Operating Review läuft ohne mich
- Interner Owner betreibt den Workflow allein
Ship
Von einem produktiven Workflow auf die nächsten zwei oder drei skalieren. Sauber übergeben.
Deliverables
- 2-3 weitere KI-Workflows in Produktion
- Internes Playbook „So bringen wir hier KI in einen Workflow“
- Übergabe an eine benannte interne Führungskraft
Exit-Kriterien
- Internes Team verantwortet und erweitert die Arbeit
- P&L-relevante Kennzahl für das Exec-Team sichtbar
- Engagement sauber abgeschlossen, ohne offene Folgepflichten
Passt das?
Ein einfaches Nein für den falschen Käufer. Ein einfaches Ja für den richtigen.
Grünes Licht: melden Sie sich
- Vorstand oder CEO fragt, wo der KI-Hebel tatsächlich ist, und die ehrliche Antwort lautet „in Piloten“
- Sie haben mehr als 2 KI-Initiativen laufen und keine ist zuverlässig in Produktion
- Operations ist schnell gewachsen und das Rückgrat (Ownership, Cadence, Tooling) ist nicht hinterhergekommen
- Sie brauchen jemanden, der am selben Tag mit Engineering zusammensitzen und dem Vorstand berichten kann
- Budget ist da, Sponsor ist benannt, Scope ist gestaltbar
Rote Flagge: passt nicht
- Sie wollen einen PoC-Partner, der etwas Schickes demonstriert
- Sie haben nicht mindestens einen Workflow, in den sich KI zu setzen lohnt
- Sie haben bereits ein klares Operating Model und ein funktionierendes PMO
- Sie wollen einen Folien-Schreiber oder ein reines Strategie-Deliverable
- Kein Budget, kein Sponsor, oder der Scope ist politisch eingefroren
Häufige Fragen.
„Wir haben gerade kein Budget für externe Hilfe.“
Fair. Die Frage ist nicht mein Honorar, sondern was ein weiteres Quartal KI-im-Pilot kostet. Wenn Ihr Vorstand fragt, wo der Hebel ist, und Sie keine 90-Tage-Antwort haben, ist das das Budget-Gespräch, das ansteht. Ich schicke Ihrem CFO gern einen Einseiter, der genau das belegt.
„Wir haben bereits ein PMO / eine Chief-of-Staff-Funktion.“
Gut. Ich ersetze sie nicht, ich installiere das fehlende Stück. Meist ist das die KI-spezifische Operating Cadence und die Workflow-Integration, für die ein internes PMO nicht aufgestellt ist. Phase 1 sagt uns in 3 Wochen, ob ich Wert beitrage oder nicht.
„Warum sollten wir Ihnen bei KI vertrauen, wenn Ihre Cases SAP und ITSM sind?“
Klare Antwort: Die KI-Ebene ist der Differenzierer. Aufgebaut wurde die Disziplin dahinter im Enterprise-Delivery-Track-Record. Die meisten KI-Programme Ihrer Größe scheitern an den Layer-1-und-2-Problemen, die ich seit Jahren löse. Layer 3 selbst ist technisch unkompliziert, sobald die Basis steht. Wenn Sie einen reinen KI-Forschungspartner wollen, bin ich der Falsche. Wenn Sie KI in Produktion bringen wollen, bin ich der Richtige.
„Wir wollen das erst intern versuchen.“
Verständlich. Wenn es in 90 Tagen läuft, brauchen Sie mich nicht. Wenn nicht, wissen Sie genau, was fehlt, und dieses Gespräch führe ich lieber, als Ihnen etwas Verfrühtes zu verkaufen. Soll ich Ihnen die Selbst-Diagnose-Checkliste schicken, die wir in Phase 1 nutzen würden? Die können Sie selbst durchgehen.
„Wir würden gern mit einem kleineren Piloten anfangen.“
Phase 1 ist der kleinere Pilot. 3 Wochen, Festpreis, klares Deliverable, keine Zusage für Phase 2, bis Sie das Ergebnis gelesen haben. Das ist die kleinste sinnvolle Scheibe, die ich abschneiden kann.
„Können wir erst mit einer Referenz sprechen?“
Ja, nach dem Erstgespräch. Ich möchte, dass wir beide wissen, was Sie wirklich brauchen, bevor ich die Zeit einer Referenz für das Gespräch in Anspruch nehme.
„Der CEO will einen Vorschlag sehen.“
Ich schicke 48 Stunden nach unserem Gespräch eine Kurznotiz. Das ist der Vorschlag. Bewusst kurz: CEOs lesen keine 40-seitigen Decks und ich schreibe keine.
Ihre Situation wiedererkannt?
Wenn Sie das alles gelesen und Ihr eigenes Programm darin erkannt haben, ist das Erstgespräch der nächste Schritt.
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