Von der Datenanalyse zur KI-Strategie

Wie IT Consulting und Generative KI unternehmerische Mehrwerte schaffen

Im digitalen Zeitalter ist die Datenmenge, die Unternehmen generieren und akkumulieren, exponentiell gewachsen. Diese Datenflut, die von operativen Systemen (ERP, CRM), IoT-Geräten, Web-Interaktionen bis hin zu externen Marktinformationen reicht, stellt eine immense, oft ungenutzte Ressource dar. Gleichzeitig hat die Künstliche Intelligenz, insbesondere die Generative KI (GenAI), eine neue Ära der Automatisierung, Innovation und datengestützten Entscheidungsfindung eingeläutet.

Doch die bloße Existenz von Daten und KI-Technologien garantiert keinen Mehrwert. Der kritische Engpass liegt in der fehlenden strategischen Verknüpfung und der methodischen Implementierung. Hier setzt spezialisiertes Daten-&-KI-Consulting an, um datengetriebenes Denken mit technologischer Umsetzungsstärke zu vereinen und so die Grundlage für eine nachhaltige digitale Transformation zu legen.

Die Herausforderung: Fragmentierte Datenlandschaften und ineffektive KI-Initiativen

Obwohl Unternehmen über eine Vielzahl von Datenquellen verfügen, leiden viele unter einer fragmentierten Datenlandschaft, die durch Datensilos, inkonsistente Datenmodelle und mangelnde Interoperabilität gekennzeichnet ist. Dies führt zu widersprüchlichen Analysen, redundanten Prozessen und isolierten Projekten ohne strategischen Rückhalt.

Typische Symptome:

  • Fehlende Integration von Datenquellen: Daten liegen in heterogenen Systemen (relationale Datenbanken, NoSQL-Datenbanken, Data Lakes, Cloud-Speicher) vor, ohne eine einheitliche Semantik oder Governance. Dies erschwert die Erstellung einer „Single Source of Truth“ und die Durchführung ganzheitlicher Analysen.
  • Mangel an analytischer Kompetenz in Fachbereichen: Die Fähigkeit, komplexe Daten zu interpretieren, statistische Methoden anzuwenden und Modelle zu entwickeln, ist oft auf IT- oder spezialisierte Data-Science-Teams beschränkt, was die Skalierung datengestützter Entscheidungen einschränkt.
  • Technologieeinsatz ohne echten Use Case: Investitionen in Big-Data-Plattformen oder KI-Tools ohne eine klare Definition des Business Value und der Anwendungsfälle führen zu „Proof-of-Concept-Fallen“, bei denen Pilotprojekte nicht in den operativen Betrieb überführt werden.
  • Herausforderungen bei der GenAI-Integration: Die Einbettung von Generativer KI in bestehende Organisationsstrukturen erfordert nicht nur die technische Integration (APIs, Microservices), sondern auch die Klärung von Fragen der Skalierbarkeit, Nachhaltigkeit und des Change-Managements.

Ein durchdachtes Daten-&-KI-Consulting setzt genau hier an: Es schafft Orientierung, analysiert sowohl die Ist-Situation als auch Potenziale und entwickelt konkrete Anwendungsstrategien.

Beratungsansatz: Von der Analyse zur unternehmerischen Wirkung

Der Beratungsansatz von Fsas Technologies basiert auf einer iterativen und interdisziplinären Methodik, die Technologie, Business-Verständnis und Change-Management integriert. Dabei werden modernste Datenanalyse und KI-Technologien mit praxisnahem Branchenwissen verbunden. Unser Vorgehen ist in vier Phasen strukturiert:

Phase 1: Analyse & Reifegradbewertung

Ein fundierter Transformationsprozess beginnt mit einem umfassenden Lagebild:

  • Technisch: Architektur, Datenqualität, Cloud-Strategie, ETL/ELT-Prozesse, Governance.
  • Strategisch: Abgleich der datenbezogenen Fähigkeiten mit Unternehmenszielen und Branchenentwicklungen.

Phase 2: Zielbild & Use-Case-Design

Basierend auf der Analyse entstehen ein datengetriebenes Zielbild und konkrete, priorisierte Anwendungsfälle:

  • Business Value im Fokus: Welche Use Cases liefern den größten ROI – z. B. in Vertrieb, Produktion, Compliance?
  • Roadmap: Technische Abhängigkeiten, organisatorische Anforderungen und Rollout-Schritte werden realistisch geplant.

Phase 3: Technologischer Aufbau

Die Strategie wird in eine skalierbare, sichere Architektur überführt:

  • Datenplattformen: Aufbau moderner Cloud-basierter Strukturen wie Data Lakehouses.
  • Modellintegration: Auswahl, Entwicklung und sichere Einbindung von KI-Modellen, insbesondere GenAI-Anwendungen.

Phase 4: Enablement & Skalierung

Langfristiger Erfolg erfordert Befähigung und organisatorische Verankerung:

  • Kompetenzaufbau: Schulungen, Workshops, Trainings.
  • Change-Management: Neue Technologien bedeuten neue Arbeitsweisen – kulturelle Begleitung ist entscheidend.
  • Governance: DSGVO-Konformität, ethischer KI-Einsatz und nachhaltige Datenqualität sichern die Zukunftsfähigkeit.

Generative KI: Von der Idee zur realen Anwendung

Generative KI kann Texte schreiben, Code generieren, Dokumente erstellen, komplexe Datenmuster interpretieren und bietet ein transformatives Potenzial für Unternehmen.
Doch die erfolgreiche Integration im Unternehmen erfordert sorgfältige Planung:

  • Anpassung von KI-Modellen an unternehmenseigene Daten: Dies erfordert oft Techniken wie Fine-Tuning, Retrieval-Augmented Generation (RAG) oder die Entwicklung spezifischer Prompts, um die Modelle auf den Unternehmenskontext und interne Datenbestände abzustimmen.
  • Datenschutz, Transparenz und Kontrolle: Die Nutzung von GenAI-Modellen, insbesondere bei sensiblen Unternehmensdaten, erfordert robuste Sicherheitsmaßnahmen, Anonymisierungstechniken und die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen. Transparenz über die Entscheidungsfindung der KI und die Möglichkeit zur Intervention sind essenziell.
  • Prozessuale Eignung für den produktiven KI-Einsatz: Identifizierung von Geschäftsprozessen, die von GenAI signifikant profitieren können, und die Neugestaltung dieser Prozesse, um die KI nahtlos zu integrieren.

Fsas Technologies hat mit dem Daten-&-KI-Consulting eine Methodik entwickelt, um GenAI sicher, skalierbar und unternehmensspezifisch einzuführen.

Private GPTs: KI sicher und skalierbar nutzen

Ein Schwerpunkt unserer Strategie ist der Einsatz von sogenannten Private GPTs – also generativen KI-Modellen, die entweder auf unternehmenseigener Infrastruktur betrieben (On-Premise oder Private Cloud) oder in einer dedizierten, gesicherten Cloud-Umgebung gehostet werden. Sie können spezifisch auf die Daten und Anforderungen eines Unternehmens trainiert oder angepasst werden.

Die Vorteile:

  • Datensouveränität: Unternehmensinterne Daten verlassen die kontrollierte Umgebung nicht, was Compliance-Anforderungen (z. B. DSGVO, Branchenregularien) und Sicherheitsrichtlinien erfüllt.
  • Transparenz und Erklärbarkeit (XAI): Durch die Kontrolle über das Modell und die Trainingsdaten können die Entscheidungslogiken besser nachvollzogen und bei Bedarf auditiert werden.
  • Rechtssicherheit: Die Einhaltung von Datenschutz, Urheberrecht und anderen regulatorischen Vorgaben kann besser gewährleistet werden, da die Datenherkunft und -nutzung kontrolliert werden.
  • Skalierbarkeit und Anpassbarkeit: Private GPTs können präzise auf spezifische Fachbereiche und Use Cases zugeschnitten und bei Bedarf skaliert werden, ohne Abhängigkeiten von externen, generischen Modellen.

Typische Einsatzszenarien für Private GPTs

Typische Einsatzszenarien für Private GPTs
Aus unserer Erfahrung in zahlreichen Projekten wissen wir: Technologische Exzellenz allein genügt nicht. Erfolgreiche KI-Strategien entstehen dort, wo Technologie, Organisation und Prozesse zusammen gedacht werden.

Wichtige Erfolgsfaktoren:

  • Einbindung aller Stakeholder: Silodenken abbauen, eine gemeinsame Vision schaffen.
  • Prozessorientierte Use Cases mit messbarem Nutzen: Fokus auf Business Value schafft Akzeptanz und eine Entscheidungsbasis für die Skalierung.
  • Schrittweise Umsetzung statt Big Bang: Schnelle, pragmatische Pilotierung mit anschließender Erweiterung.
  • Change-Management von Anfang an: Mitarbeiter müssen befähigt und mitgenommen werden.
  • Starke Governance: Klare Regeln für Datenqualität, Zugriff, Compliance und ethischen KI-Einsatz sind unverzichtbar.

Unser Daten-&-KI-Consulting stellt sicher, dass KI-Initiativen nicht im Piloten enden – sondern in der Unternehmensrealität ankommen und nachhaltigen Mehrwert schaffen.

Fazit: Der Schlüssel liegt in der strategischen Konvergenz

Daten allein sind kein strategischer Vorteil. Auch KI ist nicht automatisch ein Gamechanger. Erst die Verbindung aus fundierter datenbasierter Beratung, technologischer Exzellenz und einem konkretem Businessnutzen schafft messbaren Mehrwert.

Mit dem integrierten Daten-&-KI-Consulting erhalten Unternehmen:

✅ Eine klare Datenstrategie als Fundament
✅ Maßgeschneiderte Generative-KI-Lösungen
✅ Sichere, skalierbare Implementierung (z. B. von Private GPTs)
✅ Organisatorische Verankerung und Change-Begleitung
✅ Schnelle, pragmatische Umsetzung mit messbarem Nutzen

Sind Sie bereit für den nächsten Schritt in die KI-Zukunft?

Ob Sie Ihre Datenstrategie schärfen oder Generative KI sicher und effektiv in Ihrem Unternehmen verankern wollen – wir sind an Ihrer Seite. Lassen Sie uns gemeinsam das Potenzial Ihrer Daten und Technologien entfalten.

Kontaktieren Sie uns für ein unverbindliches Erstgespräch.

📩 Jetzt Kontakt aufnehmen: ask.consulting@fujitsu.com
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Autor

  • René Compaginini

    René Compagnini ist KI & Daten Marketing Generalist, Field Marketing Germany, bei Fsas Technologies. Neben den Themen KI, Daten und Kommunikation liebt er Wassersport (Tauchen, Wakeboarden etc.) Außerdem versucht er sich in der Herstellung von Gin.

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