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Leistung 01 · KI-Strategie

Bevor Sie in KI investieren, klären wir, wo sie sich wirklich lohnt.

Der teuerste Fehler ist nicht das falsche Tool. Es ist das falsche Problem. Wir analysieren Ihre Kernprozesse, bewerten jeden Anwendungsfall nach Machbarkeit und Wirkung — und geben Ihnen einen fokussierten Fahrplan statt einer langen Wunschliste.

95%
der Unternehmen sehen keinen messbaren Return auf ihre KI-Projekte.
MIT-Studie 2025
~70%
der KI-Budgets fließen in Marketing — wo der ROI am niedrigsten ist.
MIT-Studie 2025
so erfolgreich sind Lösungen mit Partner gegenüber internen Eigenbauten.
MIT-Studie 2025
Das Problem

Die meisten investieren dort, wo es sichtbar ist — nicht dort, wo es wirkt.

Laut MIT fließen rund 70 % der KI-Budgets in Vertrieb und Marketing — weil sich der Erfolg dort leicht herzeigen lässt. Der größte, messbare Return liegt aber woanders: in der Automatisierung von Back-Office-Prozessen wie Buchhaltung, Einkauf und Verwaltung.

Das ist die eigentliche Lücke. Nicht die Modelle sind das Problem, sondern wo und wie KI eingesetzt wird. Genau hier setzt Strategie an: nicht „mehr KI", sondern die richtige KI an der richtigen Stelle.

Die gute Nachricht für den Mittelstand: Mittelständler kommen im Schnitt in 90 Tagen vom Pilot zur Umsetzung — deutlich schneller als Großkonzerne. Kürzere Wege sind hier ein echter Vorteil.

Budget → Vertrieb & Marketing~70%
Budget → Back-Office~30%
Höchster ROI → Back-Officehier
Investition und Wirkung laufen auseinander. Quelle: MIT „The GenAI Divide" 2025
Wie wir vorgehen

Von der Prozessanalyse zur Umsetzungsentscheidung — in vier Schritten.

Strukturiert wie eine klassische Strategieberatung, aber ohne 80-Seiten-Foliengrab. Am Ende steht eine Handvoll Entscheidungen, die Sie wirklich treffen können.

01

Prozessanalyse der Kernprozesse

Wo entsteht Wert — und wo Aufwand?

Wir schauen uns Ihre wertschöpfenden Kernprozesse an, nicht nur die naheliegenden Marketing-Spielereien. Wo geht heute Zeit verloren, wo entstehen Fehler, wo hängen Mitarbeiter in Routinen fest?

  • Strukturierte Aufnahme der relevanten Abläufe entlang der Wertschöpfung
  • Identifikation von Routine-, Daten- und Dokumentenarbeit mit hohem Volumen
  • Erste Longlist möglicher KI-Anwendungsfälle
02

Bewertung: Machbarkeit × Potential

Jeder Use Case auf zwei Achsen

Jeder Anwendungsfall wird auf zwei Dimensionen bewertet: technische Machbarkeit und wirtschaftliches Potential — beziffert als konkrete Kosteneinsparung oder zusätzlicher Umsatz. So wird aus Bauchgefühl eine belastbare Grundlage.

  • Technische Machbarkeit: Datenlage, Integrationsaufwand, Reifegrad
  • Wirtschaftliches Potential: Einsparung in € / Zeit oder Umsatzhebel
  • Ergebnis: eine Einordnung in der Prioritäts-Matrix (siehe unten)
03

Priorisierung & Fahrplan

Fokus auf wenige, wirksame Projekte

Aus der Bewertung leiten wir eine klare Reihenfolge ab. Sie starten mit den Projekten, die schnell Wirkung zeigen, und halten die aufwändigen Leuchttürme bewusst hinten. Lieber zwei Projekte, die laufen, als zehn, die im Pilot stecken bleiben.

  • Priorisierte Roadmap mit Quick Wins und mittelfristigen Projekten
  • Grober Business Case je priorisiertem Use Case
  • Klare Empfehlung, was Sie bewusst nicht tun sollten
04

Umsetzungsentscheidung: vom richtigen Modell bis zum eigenen Projekt

Welches Werkzeug für welchen Fall?

Erst jetzt fällt die Tool-Entscheidung — pro Anwendungsfall, nicht pauschal. Vom passenden Sprachmodell über fertige Werkzeuge bis hin zur individuellen Eigenentwicklung, wenn der Fall es rechtfertigt.

  • Auswahl des passenden LLM je nach Aufgabe, Datenschutz und Kosten
  • Entscheidung Standard-Tool vs. individuelles Projekt
  • Konkreter nächster Schritt mit Verantwortlichkeit und Zeitrahmen
Das Herzstück

Die Prioritäts-Matrix.

Jeder Anwendungsfall landet an einer von vier Stellen. Sie sehen auf einen Blick, womit Sie starten — und was Sie sich (vorerst) sparen können. Marketing-Anwendungsfälle landen oft genau dort, wo viele zuerst investieren, der Hebel aber klein ist.

Jetzt starten — hoher Hebel, gut machbar
Planen, später, oder bewusst weglassen
Wirtschaftliches Potential →
Technische Machbarkeit →
Hohes Potential
geringe Machbarkeit
— planen
Hohes Potential
gut machbar
— jetzt starten
Geringes Potential
geringe Machbarkeit
— weglassen
Geringes Potential
gut machbar
— nice to have
Quartalsberichte
Angebotserstellung
Posteingang-Triage
Autonomer Agent
Marketing-Texte
Schritt 04 im Detail

Die richtige Modellwahl ist keine Glaubensfrage.

Es gibt nicht „das beste" Sprachmodell — es gibt das passende für den jeweiligen Fall. Wir entscheiden anhand klarer Kriterien, nicht nach Hype.

01

Datenschutz & Standort

Wie sensibel sind die Daten? Braucht es EU-Hosting, Anonymisierung oder eine lokale Lösung? Gerade in regulierten Branchen die erste Frage.

02

Aufgabentyp & Komplexität

Einfache Klassifikation oder anspruchsvolles Reasoning über lange Dokumente? Das entscheidet über Modellklasse und -größe.

03

Kosten & Volumen

Bei hohem Durchsatz wird der Preis pro Anfrage zum echten Faktor. Manchmal ist das kleinere Modell die wirtschaftlichere Wahl.

04

Integration & Werkzeuge

Muss das Modell auf Ihre Systeme zugreifen, Aufgaben planen oder Dokumente erzeugen? Skills, Scheduled Tasks und MCP-Server entscheiden mit.

Das Ergebnis

Was Sie am Ende in der Hand halten.

A

Use-Case-Landkarte

Alle Anwendungsfälle, eingeordnet in der Prioritäts-Matrix.

B

Business Case

Grobe Kosten-Nutzen-Rechnung je priorisiertem Projekt — in € und Zeit.

C

Modell- & Tool-Empfehlung

Welches Werkzeug für welchen Fall — inklusive Datenschutz-Einordnung.

D

Umsetzungsfahrplan

Konkrete nächste Schritte mit Reihenfolge, Aufwand und Verantwortung.

Matthias Strafinger
Matthias Strafinger
Gründer · deine KI Agentur
„In Erstgesprächen sehe ich fast immer dasselbe: viele Ideen, aber kein Fokus. Meine Aufgabe ist nicht, Ihnen mehr KI zu verkaufen — sondern mit Ihnen herauszufinden, welche zwei, drei Dinge sich wirklich lohnen. Den Rest dürfen Sie ruhig weglassen."

Reden wir 30 Minuten über Ihre Kernprozesse.

Kein Verkaufsgespräch. Eine ehrliche Einschätzung, wo bei Ihnen der größte Hebel liegt — und wo sich KI (noch) nicht lohnt.

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