ROAD2AI© BY ON MC
KI nutzen.
Mit Substanz.
KI-Initiativen scheitern nicht an Technologie — sondern daran, dass niemand die richtigen Fragen gestellt hat, bevor Geld ausgegeben wurde. Road2AI© ist das Vorgehensmodell, das genau das verhindert. Tool-unabhängig. Für den Mittelstand gebaut.
DIE ANALYSE
7 Gründe, warum KI-Projekte im Mittelstand scheitern.
Aus unserer Projekterfahrung und dutzenden Readiness-Assessments. Keines dieser Muster ist ein Technologieproblem.
Road2AI© — KI-Beratungsmethodik
Der strukturierte Weg von der Standortbestimmung zur laufenden KI-Lösung. Drei Phasen, acht Module, GO/NO-GO vor jeder Investition. Tool-Empfehlung erfolgt unabhängig.
Datenmanagement — Das Fundament
Kein KI-Projekt ohne saubere Datenbasis. ETL/ELT, Data Quality, PowerBI, IPMA-zertifiziertes Projektmanagement. Das Fundament, auf dem Road2AI© aufbaut.
Daten sind vorhanden, aber nicht nutzbar.
Daten sind vorhanden, aber nicht nutzbar. Excel-Silos, inkonsistente ERP-Stammdaten, Abteilungen die nicht reden. Kein KI-Modell kompensiert schlechte Datenqualität.
Kein klares Use-Case-Portfolio.
Zu viele Use Cases gleichzeitig — oder die falschen. Ohne Machbarkeit × Impact-Bewertung werden Ressourcen falsch verteilt.
Shadow AI und Tool-Wildwuchs.
Während die offizielle Strategie diskutiert wird, nutzen Mitarbeitende längst ChatGPT — unkontrolliert, ohne DSGVO-Prüfung. Mit dem EU AI Act wird das teuer.
Change Management wird vergessen.
Wenn Mitarbeitende Angst haben, wenn Führungskräfte KI nicht vorleben, wenn es keine Schulungen gibt — scheitert die Adoption.
Kein Governance-Rahmen.
Wer darf KI-Tools freigeben? Wer prüft Ergebnisse? Wer haftet? Ohne Governance-Framework entsteht entweder unkontrollierter Wildwuchs oder lähmender Stillstand.
Das Vorgehensmodell
3 Phasen. 8 Module. 19 Deliverables. Klare Ergebnisse.
Kein Blankoscheck. Jede Phase endet mit konkreten Ergebnissen und einem GO/NO-GO. Sie entscheiden nach jeder Phase, ob und wie es weitergeht.
PHASE 1 · AI READINESS
Wo stehen wir?
Module R1 + R2 · 3–4 Wochen
- R1 — Strategische Standortbestimmung: KI-Reifegrad über 10 Dimensionen (140 Fragen), KI-Vision & Leitplanken mit C-Level, Kompetenz-Heatmap & Change-Readiness
- R2 — Daten- & Technologie-Assessment: Prozessinventar mit KI-Potenzial-Scoring, IT-Infrastruktur & Daten-Maturity, KPI-Systeme bewerten
ERGEBNIS
AI-Readiness-Report mit Score (0–5), GAP-Analyse, Kompetenz-Heatmap, priorisierte Handlungsfelder
PHASE 2 · AI STRATEGY
Was lohnt sich — und wie?
Module S1–S4 · 6–10 Wochen
- S1 — Use Cases & Portfolio: ≥15 Use Cases, GenAI vs. ML vs. Automatisierung, Top-5 mit Business Case, Quick-Win-Plan
- S2 — Daten, Technologie & Architektur: Daten-Inventar, Ziel-Architektur, Plattform-Evaluation (herstellerunabhängig), LLM-Auswahl, TCO
- S3 — Organisation & Enablement: KI-Organisationsmodell, 5 Rollen, Trainings-Curriculum, Change-Roadmap
- S4 — Governance & EU AI Act: Governance-Charter, Policy-Set, Risikoklassifizierung, Compliance-Checkliste
ERGEBNIS
Entscheidungsreifes Strategiedokument: Use-Case-Portfolio, ROI, Technologie-Empfehlung, Organisationsmodell, Governance, Roadmap
GO / NO-GO
— Sie entscheiden auf Basis dieser Ergebnisse.
PHASE 3 · AI OPERATIONS
Umsetzen und messen.
Module O1 + O2 · 3–6 Monate je UC
- O1 — Pilot & Rollout (je UC): Pilot-Spezifikation, PoC mit Go/No-Go, Deployment, UI/UX-Integration, User Enablement, Lessons Learned & Scale-Entscheidung
- O2 — Steuerung & Weiterentwicklung: KI-Roadmap (12 Monate rollierend), KPI-Cockpit, Performance-Monitoring, Drift-Detection, Technology Radar
ERGEBNIS
Produktive KI-Lösung, nachgewiesene User-Adoption, dokumentierter ROI, laufendes Monitoring
UNABHÄNGIGE TOOL-BERATUNG
Wir kennen den Markt — und vertreiben nichts.
In Phase 2 (S2) bewerten wir die Technologielandschaft objektiv. Die Empfehlung kann ein Partnertool sein, genauso gut eine branchenspezifische Lösung, Open Source oder Microsoft Copilot. Wir screenen kontinuierlich und empfehlen je Use Case — ohne Provision.
So beraten wir.
Unsere Empfehlungen basieren auf einer strukturierten Bewertung — nicht auf dem Tool, mit dem wir die höchste Marge erzielen.
- Marktscreening: regelmäßiger Überblick über KI-Plattformen, LLMs und Spezialanbieter
- Use-Case-basierte Empfehlung: nicht eine Lösung für alle, sondern die passende je Anwendungsfall
- Transparente Bewertung: Kriterien dokumentiert und nachvollziehbar
- Wenn sich ein Spezialanbieter als bessere Lösung erweist — für regulierte Branchen oder spezifische Use Cases — empfehlen wir diesen
BEWERTUNGSKRITERIEN
Worauf wir Tools prüfen.
- Fachliche Passung zum Use Case
- DSGVO, EU AI Act-Konformität
- Betriebsmodell (Cloud / Hybrid / On-Prem)
- Datensouveränität & Datenhaltung
- Integrationsfähigkeit in bestehende Systeme
- Total Cost of Ownership (3 Jahre)
- Modellvielfalt & Anbieterunabhängigkeit
- Reifegrad, Roadmap, Support-Qualität
- Adoptions- & Enablement-Konzept
MODULKATALOG
8 Module. 19 Deliverables. Jedes mit Definition of Done.
Kein Black-Box-Consulting. Sie sehen vorher, was Sie bekommen — und wir liefern es ab.
PHASE 1 — AI READINESS
PHASE 2 — AI STRATEGY
PHASE 3 — AI OPERATIONS
Vollständiger Katalog mit Canvas-Format, RACI-Matrix, Workshop-Formaten und Aufwandsschätzung auf Anfrage.
Was Kunden wissen wollen, bevor sie starten.
Kein Black-Box-Consulting. Sie sehen vorher, was Sie bekommen — und wir liefern es ab.
- Müssen wir alle drei Phasen durchlaufen?
-
Nein. Jede Phase steht für sich. Manche Kunden starten mit Phase 1, stellen fest dass erst Dateninfrastruktur aufgeräumt werden muss, und kommen sechs Monate später für Phase 2 zurück. Kein Automatismus, keine Vertragsbindung über Phasen hinweg.
- Empfehlen Sie immer bestimmte Tools?
-
Nein. Die Tool-Entscheidung fällt in Phase 2 (Modul S2) auf Basis einer objektiven Plattform-Evaluation. Wenn Ihre Anforderungen besser zu Microsoft Copilot, einer branchenspezifischen Lösung oder einem Open-Source-Stack passen, empfehlen wir das. Wir verdienen an der Beratung, nicht an der Software.
- Was passiert, wenn Phase 1 zeigt, dass wir nicht bereit sind?
-
Dann war Phase 1 trotzdem ihren Wert wert — weil Sie jetzt wissen, was erst passieren muss. Wir liefern konkrete Handlungsempfehlungen: „Erst X und Y adressieren, dann in 6 Monaten Phase 2.“ Ehrlichkeit ist das Wertvollste, was ein Berater liefern kann.
- Wie viel Zeit muss unsere Organisation investieren?
-
Road2AI© ist kein Vollzeitprojekt für Ihr Team. Die operative Arbeit machen wir. Was wir brauchen: punktuelle Beteiligung der richtigen Personen. Konkret: Geschäftsführung ca. 8 Std in Phase 1 und 12 Std in Phase 2 (Interviews, Vision-Workshop, Entscheidungen). IT-Leitung etwas mehr, Fachbereiche für Interviews und Use-Case-Workshops. Insgesamt: rund 30 Std intern in Phase 1, 48 Std in Phase 2, 44 Std je Use Case in Phase 3. Die Details klären wir im Erstgespräch.
- Wir nutzen schon KI-Tools im Unternehmen. Brauchen wir Road2AI© trotzdem?
-
Gerade dann. Phase 1 macht den Status quo transparent: Welche KI-Systeme laufen bereits — offiziell und inoffiziell? Sind sie DSGVO- und EU-AI-Act-konform? Gibt es Shadow AI, von der die IT-Leitung nichts weiß? Unser Readiness-Assessment deckt genau diese blinden Flecken auf. Viele Kunden stellen fest, dass deutlich mehr KI im Einsatz ist, als die offizielle IT-Landkarte zeigt.
- Wie bereitet Road2AI© auf den EU AI Act vor?
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Governance und EU AI Act-Compliance sind kein Nachgedanke — sie sind in Phase 2 als eigenes Modul (S4) verankert. Das umfasst: Inventarisierung aller KI-Systeme, Risikoklassifizierung nach EU AI Act, Erstellung einer KI-Governance-Charter und eines Policy-Sets (Acceptable Use, Data Privacy, Model Risk), sowie einen definierten Freigabeprozess. Ab August 2026 gelten die Regeln verbindlich — wir sorgen dafür, dass Sie vorbereitet sind.
- Brauchen wir eigene KI-Experten im Unternehmen?
-
Für Phase 1 und 2: Nein. Dafür sind wir da. Für Phase 3 hilft es, wenn Sie einen IT-affinen Ansprechpartner haben, der die Umsetzung intern begleitet. Bei SaaS-basierten KI-Lösungen brauchen Sie kein Data-Science-Team. Bei Custom-ML-Projekten — etwa Computer Vision oder spezialisierte Prognosemodelle — sieht das anders aus. In dem Fall helfen wir beim Aufbau der Kompetenz oder vermitteln spezialisierte Partner.
Daten sind das Fundament. Nicht die Kür.
Schlechte Datenqualität ist der häufigste Scheitern-Grund bei KI-Projekten. Unser Datenmanagement-Team stellt sicher, dass Ihr Fundament trägt.
Modulkatalog anfordern.
Alle 8 Module, 19 Deliverables, RACI-Rollen und Aufwandsschätzungen — oder direkt ins Gespräch, welcher Einstieg für Sie der richtige ist.