KI-Beratung Günzburg
RegionWie Unternehmen im Raum Günzburg sinnvoll in künstliche Intelligenz einsteigen: mit konkreten Anwendungsfällen statt Schlagworten, mit Blick auf Datenschutz – und mit realistischen Erwartungen.
Künstliche Intelligenz ist im Mittelstand angekommen, oft durch die Hintertür: Mitarbeitende nutzen Sprachmodelle längst für Texte und Recherchen. KI-Beratung beginnt deshalb selten bei null, sondern mit einer Bestandsaufnahme – was wird schon genutzt, mit welchen Daten, und wo liegen die größten Zeitfresser?
Die ergiebigsten Anwendungsfälle sind meist unspektakulär: Angebote und E-Mails vorformulieren, Anfragen vorsortieren, Wissen aus Handbüchern auffindbar machen, Bildvarianten für die Werbung erzeugen. Ein Betrieb im Landkreis Günzburg braucht dafür kein Forschungsprojekt, sondern zwei, drei gut gewählte Einsätze und klare Spielregeln.
Zu diesen Spielregeln gehören Datenschutz und Vertraulichkeit. Personenbezogene Daten und Kundengeheimnisse dürfen nicht ungeprüft in öffentliche Dienste wandern. Dazu kommt die KI-Verordnung der EU, die seit August 2024 in Kraft ist und stufenweise wirksam wird – unter anderem mit Transparenzpflichten. Was im Einzelfall gilt, sollte rechtlich geprüft werden.
Mein Beitrag ist die Arbeit davor. Als Requirements Engineer und UX-Experte kläre ich gemeinsam mit Agenturen und ihren Kunden, welche Aufgabe die KI lösen soll, woran man den Nutzen misst und wie Menschen damit arbeiten. Wer in Günzburg, Ulm oder Umgebung eine KI-Beratung sucht, erkennt seriöse Anbieter daran, dass sie zuerst nach dem Problem fragen – und nicht zuerst ein Werkzeug verkaufen.
Womit sollte ein kleines Unternehmen bei KI anfangen?
Mit einer wiederkehrenden, zeitraubenden Aufgabe, bei der Fehler leicht zu erkennen sind – etwa Textentwürfe. Dazu eine kurze Richtlinie, welche Daten in welche Dienste dürfen.
Braucht man für KI eigene Server?
Meist nicht. Viele Anwendungsfälle lassen sich mit Diensten aus der EU oder mit vertraglich abgesicherten Angeboten umsetzen. Eigene Infrastruktur lohnt sich erst bei sehr sensiblen Daten oder großem Volumen.