CPMAI-zertifizierter Prozess · Regulierungskonform · In Produktion
AI-Projekte, die wirklich in Produktion gehen.
Von der ersten Use-Case-Priorisierung bis zum auditierbaren Produktivbetrieb — methodisch sauber, skalierbar, messbar. Kein Pilot, der in der Schublade landet.
Automatisierungspotenziale bleiben ungenutzt — wer zuerst skaliert, gewinnt.
Steigende Volumina, Fachkräftemangel und die Erwartung an schnellere, günstigere Prozesse treffen aufeinander. AI verschiebt genau hier die Kostenkurve.
der Prozessschritte in komplexen Workflows sind automatisierbar
Betriebskosten sind durch konsequente Automatisierung erreichbar
Durchlaufzeit von der Erfassung bis zur Erstentscheidung
Vom manuellen Prozess zur AI-gestützten Automatisierungsstraße.
Wir starten dort, wo der Nutzen am schnellsten sichtbar wird: ein klar abgegrenzter Prozess als Pilot — methodisch sauber, skalierbar angelegt.
Wo Zeit und Marge verloren gehen
- ▪Manuelle Erfassung, Medienbrüche zwischen Kanal, Dokument und Kernsystem
- ▪Lange Durchlaufzeiten und hohe Bearbeitungskosten
- ▪Mitarbeiter:innen gebunden durch Routine- statt Entscheidungsarbeit
- ▪Fehlersignale werden spät oder gar nicht erkannt
- ▪Steigende Volumina treffen auf knappe Fachkräfte
Die automatisierte Prozessstraße
- ▪Automatisierte Erfassung & Strukturierung von Anfragen und Dokumenten
- ▪Intelligente Triage und Dunkelverarbeitung einfacher, eindeutiger Fälle
- ▪Dokumenten- und Daten-Analyse zur automatischen Einschätzung
- ▪Frühzeitige Fehlersignale & Routing zu Spezialist:innen
- ▪Assistenz statt Ersatz: Mitarbeiter:innen entscheiden, AI bereitet vor
- ▪Durchgängig auditierbar — DSGVO- und EU-AI-Act-konform by design
PMI CPMAI™ — fünf Domänen, ein durchgängiger AI-Lebenszyklus.
Jedes Projekt folgt dem zertifizierten CPMAI-Vorgehen (Certified Professional in Managing AI). Es verbindet Business-Nutzen, Datenrealität und verantwortungsvolle KI zu einem prüfbaren Pfad von der Idee bis in den Betrieb.
Responsible & Trustworthy AI
Datenschutz, EU AI Act, Bias-Checks, Audit Trail — als Querschnitt über alle Phasen.
Business-Anforderungen & Lösungen
Use Cases, Machbarkeit, ROI, Scope & Erfolgskriterien.
Datenanforderungen
Quellen, Qualität, Governance, Zugriff — die Grundlage jedes Modells.
Modellentwicklung & Evaluierung
Architektur, Auswahl, QA, Go/No-Go zur Inbetriebnahme.
Inbetriebnahme
Deployment, Governance, Monitoring, Übergabe, Lessons Learned.
Vier Phasen, ein Querschnitt — entlang der CPMAI-Domänen.
Jede Phase hat ein klares Ziel, definierte Ergebnisse und ein Go/No-Go.
Use Cases & Business Case
CPMAI · Domäne IIDen richtigen ersten Prozessstrang finden, Machbarkeit prüfen und den Business Case belastbar rechnen — bevor eine Zeile Modellcode entsteht.
- →Stakeholder-Interviews: Fachbereiche, IT, Recht/Compliance
- →Ist-Prozess-Analyse, Identifikation der Automatisierungspotenziale
- →Use-Case-Backlog & Priorisierung nach Impact × Machbarkeit
- →AI-Feasibility: Daten-, Technologie- und Organisationsreife
- →ROI-Modell & Business Case, Scope und KPI-Set
- ✓Priorisiertes Use-Case-Backlog
- ✓Feasibility-Assessment
- ✓Business Case mit ROI-Rechnung
- ✓Pflichtenheft Pilot & Erfolgskriterien (KPIs)
Datenfundament & Governance
CPMAI · Domäne IIIDie Datengrundlage für robuste Modelle schaffen — und gleichzeitig sauber regeln, wer worauf zugreifen darf.
- →Datenanforderungen definieren (Typen, Volumen, Qualität)
- →Quellen & Speicherorte erheben: Systeme, Dokumente, Schnittstellen
- →Datenqualität bewerten, Verteilungen & potenzielle Verzerrungen prüfen
- →Zugriff, DSGVO & Lizenzen verifizieren; sichere AI-Arbeitsumgebung aufsetzen
- →Go/No-Go zur Datenreife
- ✓Daten-Inventar & Lineage
- ✓Data-Governance-Konzept
- ✓Qualitäts- & Bias-Report
- ✓Beitrag zur DSGVO-Folgenabschätzung
Modellentwicklung & Evaluierung
CPMAI · Domäne IVDie Lösung entwerfen, Make-or-Buy entscheiden und die Entwicklung steuern — bis ein evaluierter Prototyp die Erfolgskriterien nachweislich erfüllt.
- →Lösungsarchitektur: Klassifikation, Dokumentenextraktion, Erkennung, Assistenz
- →Modell- & Ansatzauswahl: klassisches ML vs. LLM/RAG, Build vs. Buy
- →Steuerung von Training, QA/QC und Konfigurationsmanagement
- →Evaluierung gegen KPIs; Erklärbarkeit & Robustheit prüfen
- →Go/No-Go zur Modell-Reife für die Inbetriebnahme
- ✓Lösungsarchitektur & Make-or-Buy-Entscheidung
- ✓Evaluierter Pilot-Prototyp
- ✓Modell-Scorecard (KPIs, Fairness, Erklärbarkeit)
- ✓Deployment-Readiness-Bericht
Operationalisierung & Übergabe
CPMAI · Domäne VIn Produktion bringen — was KROISLEITNER auszeichnet. Inklusive Monitoring, Change und sauberer Übergabe an den Betrieb.
- →Deployment- & Rollout-Strategie, Rollback-Verfahren
- →Integration in Systeme & Mitarbeiter-Workflows
- →Model-Governance: Drift-Erkennung, KPI-Monitoring, Alerts
- →Change & Enablement der Mitarbeiter:innen
- →Transition an den Betrieb, Abschlussbericht & Lessons Learned
- ✓Rollout-Plan & Notfallkonzept
- ✓Monitoring-Dashboard-Konzept
- ✓Betriebs- & Governance-Handbuch
- ✓Schulungsmaterial & Abschlussbericht
Responsible & Trustworthy AI
CPMAI · Domäne I · QuerschnittLäuft über alle Phasen. In regulierten Branchen kein 'nice to have', sondern Voraussetzung für Produktivbetrieb und Aufsichtsfestigkeit.
- →EU-AI-Act-Einstufung der Use Cases & Maßnahmenplan
- →DSGVO/PII-Schutz, Zugriffskontrolle, Datenschutz-Folgenabschätzung
- →Bias-/Fairness-Checks über Daten, Modell und Output
- →Transparenz, Erklärbarkeit & durchgängiger Audit Trail
- →Governance-Dokumentation für interne Revision und Aufsicht
- ✓AI-Act-Einstufung & Maßnahmenplan
- ✓Bias-/Fairness-Report
- ✓Audit-Trail-Konzept
- ✓Governance-Dokumentation
Aufwand und Zeiträume sind exemplarisch. Sie werden nach Analyse des jeweiligen Prozesses, der Datenreife und des Projektumfangs individuell adaptiert.
Was sich in Ihrem Prozess messbar verändert.
Zielkorridore für den priorisierten Prozessstrang — als Erwartungswerte, die wir in Phase 1 fallbezogen konkretisieren und in messbare KPIs überführen.
Automatisierte Erfassung und Klassifikation bringen einfache Fälle nahezu sofort in den richtigen Strang.
Straight-Through-Processing eindeutiger, regelkonformer Vorgänge ohne manuellen Eingriff.
Mitarbeiter:innen werden von Routinearbeit entlastet und fokussieren auf Entscheidungen.
Niedrigere operative Kosten bei gleichzeitig besserer Signalqualität.
ROI — illustrative Rechnung
Größenordnung zur Einordnung; die konkreten Werte rechnen wir in Phase 1 mit Ihren Volumina.
Illustratives Beispiel auf Basis branchenüblicher Richtwerte. Tatsächliche Einsparungen hängen von Volumen, Automatisierungsgrad und Integrationstiefe ab und werden in Phase 1 belastbar quantifiziert.
Kein Theoretiker. Jemand, der AI in regulierten Umgebungen in Produktion gebracht hat.
Jahre Produkt & Technologie
Als VP Product / CPO in B2B-SaaS, FinTech und Telco — Strategie und Umsetzung in einer Hand.
Reguliertes Umfeld als Heimspiel
Compliance-Plattformen, EU AI Act, DSGVO, ISO 27001 — Pflicht und Kür regulierter Branchen sind vertrautes Terrain.
Skalierungs-Track-Record
Bei Scaleups, führenden Mobilfunknetzbetreibern und einem Nasdaq-Unternehmen (Dynatrace: Observability & Control-Plane mit Fortune-500-Akkreditierungen).
Agentic AI in der Praxis
Multi-Agent-Systeme mit RAG & Knowledge Graphs zur Regulatorik-Intelligenz — Analysezeit von Monaten auf Stunden reduziert.
“Wir setzen AI dort ein, wo es den Unterschied macht — und bringen es in Produktion. Schnell, messbar, auditierbar.”
Hinweis zur Regulatorik
AI-Automatisierungen berühren personenbezogene Daten (DSGVO) und können — je nach Ausgestaltung — Teile als Hochrisiko-KI im Sinne des EU AI Act betreffen. Wir behandeln Verantwortungsvolle KI deshalb als durchgängigen Querschnitt: Einstufung, Bias-Prüfung, Transparenz und Audit Trail von Beginn an. Dies ersetzt keine rechtliche Beratung; die finale Einordnung erfolgt mit Ihrer Rechts-/Compliance-Funktion.
Ausgewählte AI-Projekte — von Konzept bis Produktion.
CODEX
Regulatorik-Intelligenz mit Agentic AI
Automatisierte Extraktion, Validierung und Interpretation regulatorischer Anforderungen — übersetzt in produktrelevante Compliance-Anforderungen. Realisiert als Multi-Agent-System mit RAG und Knowledge Graphen, deployed auf GCP.
Monat → Stunden
~1 Monat Analysezeit auf wenige Stunden reduziert · Kostenreduktion · Schnellerer Time-to-Market
WORKSPACE
Zentrale AI-Wissensplattform
Einheitliche Plattform für interne Teams und externe Kundenkommunikation — automatisierte Datenverarbeitung und AI Chat Agents. Granulares Rollen- & Rechtekonzept liefert aus einem zentralen Repository nur freigegebene Inhalte.
Single Source of Truth
Keine Duplikate · Reduktion interner Aufwände · Höhere Kundenzufriedenheit
Weitere Referenzen & Details auf Anfrage.
Ihr erster Schritt zur AI-gestützten Prozessautomatisierung.
Erstgespräch (60 Min)
Kostenlos & unverbindlich: Situation, Passfähigkeit und der vielversprechendste erste Prozessstrang.
Diese Woche
Individuelles Angebot
Auf Ihre Volumina und Systemlandschaft zugeschnitten — inkl. Festpreis-Option für Phase 1.
Innerhalb 5 Werktage
Kickoff Phase 1
Use Cases & Business Case startet — nach 4 Wochen liegt der belastbare ROI-Case mit Go/No-Go vor.
Nach Beauftragung