Wie eine Prozessanalyse brauchbare Ergebnisse liefert
Arbeitsabläufe so erfassen und bewerten, dass eine Software-, Automatisierungs- oder KI-Entscheidung darauf aufbauen kann. Mit messbaren Grenzen und konkreten Arbeitsbeispielen.
Leitfaden lesenWissenKI verstehen.
KI verstehen.
Technik durchdenken.
Praxisleitfäden für KI-Anwendungen, Programmauswahl, Schnittstellen und technische Einführung. Mit Arbeitsbeispielen, prüfbaren Kriterien und passenden Vorlagen.
17 Leitfäden
Nicht jeder manuelle Ablauf sollte automatisiert werden
Automatisierung kann Arbeit reduzieren, braucht aber klare Regeln. Prüfen Sie Stabilität, Daten, Ausnahmen und Verantwortung vor der technischen Umsetzung.
Leitfaden lesenVom KI-Wunsch zum untersuchbaren Anwendungsfall
Ein guter KI-Anwendungsfall beschreibt eine Aufgabe, Daten, Fehlerfolgen und einen Vergleichsmaßstab. Mit diesen Kriterien sortieren Sie Ideen vor.
Leitfaden lesenStandardsoftware oder Individualentwicklung?
Die richtige Entscheidung hängt von Anforderungen, Betrieb und langfristiger Verantwortung ab. Drei Optionen sollten vor einer neuen Entwicklung geprüft werden.
Leitfaden lesenEin Lastenheft, mit dem Anbieter arbeiten können
Ein Lastenheft beschreibt, was eine Lösung aus Sicht des Auftraggebers leisten soll. Nutzen Sie konkrete Fälle, priorisierte Anforderungen und überprüfbare Ergebnisse.
Leitfaden lesenKI braucht Richtung.
Nicht nur Ideen.
Eine KI-Strategie verbindet Arbeitsaufgaben, messbare Ziele und technische Voraussetzungen. Dieser Leitfaden führt von ersten Ideen zu einem begründeten Pilotauftrag.
Leitfaden lesenNeue Technik.
Tragfähige Einführung.
Pilotgruppe, Einweisung, Abnahme und Betriebsübergabe für KI- und Softwarevorhaben planen. Mit klaren Rollen und einer Prüfung, die über die Demo hinausgeht.
Leitfaden lesenEine gute Demo ist noch kein bestandener Pilot
Definieren Sie vor dem KI-Test, was ein brauchbares Ergebnis ist. Bewerten Sie nicht nur schöne Antworten, sondern schwierige Fälle, Berechtigungen und Fehlerfolgen.
Leitfaden lesenEine Vergleichsmatrix ersetzt keine Entscheidung
Gewichtete Kriterien können die Softwareauswahl nachvollziehbarer machen. Sie helfen nur, wenn Muss-Kriterien, Belege und unsichere Bewertungen sichtbar bleiben.
Leitfaden lesenAus Anforderungen.
Ein prüfbarer Entwurf.
So bereiten Sie ein technisches Konzept für KI-, Software- oder Integrationsvorhaben vor: mit Systemgrenzen, Alternativen, Betriebsfragen und nachvollziehbarer Abnahme.
Leitfaden lesenWenige Kennzahlen.
Eine verständliche Wirkung.
Arbeitsabläufe so erfassen und bewerten, dass eine Software-, Automatisierungs- oder KI-Entscheidung darauf aufbauen kann. Mit messbaren Grenzen und konkreten Arbeitsbeispielen.
Leitfaden lesenEin Workshop beginnt
vor dem Termin.
Eine klare Frage, passende Beteiligte und verwertbare Vorbereitung machen einen Workshop arbeitsfähig. Diese Checkliste hilft bei der Planung.
Leitfaden lesenNicht das größte Modell.
Das passende Werkzeug.
KI-Werkzeuge und Modelle an denselben Aufgaben vergleichen: Qualität, Nacharbeit, Kosten, Zugriffe und Betriebsform statt pauschaler Bestenlisten.
Leitfaden lesenWo KI läuft.
Was dafür spricht.
Cloud, lokale und hybride KI anhand von Datenwegen, Qualitätsanforderungen, Kosten und Betriebsverantwortung vergleichen. Ohne pauschale Standortversprechen.
Leitfaden lesenWissen zugänglich.
Grenzen nachvollziehbar.
Interne KI-Wissensassistenten vorbereiten: relevante Quellen, Aktualität, Zugriffsrechte, Quellenbelege und Testfälle vor dem technischen Aufbau klären.
Leitfaden lesenFreiraum für KI.
Klare Grenzen.
KI-Nutzungsregeln als technische Arbeitsgrundlage: zulässige Anwendungen, Daten, Ergebnisprüfung, Aktionen und Zuständigkeiten nachvollziehbar festlegen.
Leitfaden lesenVerbinden ist einfach.
Verlässlich verbinden nicht.
Schnittstellen mit Datenverantwortung, Fehlerbehandlung, Wiederholungen und Abnahmetests planen. Für klassische Programme und KI-gestützte Abläufe.
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