Executive Summary - Ihr Schnellstart mit KI
Unser Leistungsangebot:
12-Wochen-FahrplanFünf klar strukturierte Phasen:
Von Kick-off & Readiness über Discovery und MVP-Build bis zu Pilot, Operationalisierung und Scale-Plan. Vier Quality Gates (A–D) sichern Go/No-Go-Entscheidungen auf Basis messbarer Kriterien.
24 standardisierte DeliverablesEine vollständige Artefakt-Landkarte:
Charter, Readiness-Assessment, Use-Case-Backlog, Business Case, Solution Design, MVP-Prototypen, Runbook, Enablement-Paket und Scale-Roadmap – reproduzierbar und festpreisfähig.
KPI-basiertes Vorgehen & ErfolgsmessungBusiness-, Quality- und Cost-KPIs werden ab Tag 1 definiert:
Monitoring-Dashboards, Golden-Set-Tests und ein strukturierter KPI-Review-Prozess machen Fortschritt und ROI jederzeit transparent.
Responsible AI & Compliance by DesignVon Datenschutz-Screening...
...über Security-Konzept, Responsible-AI-Controls und EU-AI-Act-Readiness sind integraler Bestandteil – kein Nachgedanke. DPIA, RBAC, Guardrails und Audit-Trails sind von Anfang an eingeplant.
Skalierbarkeit & ReproduzierbarkeitDas Launchpad ist kein Einmal-Pilot.
Standardisierte Vorlagen, ein Artefakt-Bundle und eine 6–12-Monats-Scale-Roadmap schaffen die Basis für weitere Use Cases – technologieunabhängig, Cloud- und On-Prem-kompatibel.
Interdisziplinäres Team & agiles DeliveryStrategie, Technologie und Change aus einer Hand:
Delivery Lead, Product Owner, Tech- und Data-Experten sowie Security- und Compliance-Kontakte arbeiten in einem integrierten, agilen Modell mit klarer Verantwortung.
Warum Launchpad?
- Erprobtes Framework aus zahlreichen Digital- und KI‑Projekten.
- Methodischer Ansatz: Strategie, Technologie & Change aus einer Hand.
- KPI-basiertes Vorgehen: Business- und Cost KPIs
- Technologieunabhängig: kompatibel mit Open Source und Cloud‑Plattformen.
- Compliance Readiness
- Agiles Delivery‑Modell: interdisziplinäre Teams, klare Verantwortung.
Kundennutzen und ROI
- Schneller Proof of Value: Effizienz- / Qualitätssteigerung nach 3 Monaten.
- Erhöhter Output durch AI-Native Ansatz (Mehr Artefakte durch AI-Ansatz).
- Reduziertes Risiko durch standardisierte Artefakte und Quality Gates.
- Skalierbarer Aufbau für Folgeprojekte – kein Einmal‑Prototyp, sondern Reproduzierbarkeit.
- Transparente Kosten und Zeitpläne für Managemententscheidungen.
