KI einführen und skalieren, mit |festem Preis und festem Ergebnis|.Die meisten Unternehmen scheitern nicht am ersten KI-Projekt, sondern am zweiten. Wir bestimmen Ihren Standort, testen den ersten Anwendungsfall mit Ihren echten Daten und schaffen die Regeln, mit denen der Rest folgen kann. Beratung und Umsetzung von einem Team.
KI-Beratung und Umsetzung

KI einführen und skalieren, mit festem Preis und festem Ergebnis.

Die meisten Unternehmen scheitern nicht am ersten KI-Projekt, sondern am zweiten. Wir bestimmen Ihren Standort, testen den ersten Anwendungsfall mit Ihren echten Daten und schaffen die Regeln, mit denen der Rest folgen kann. Beratung und Umsetzung von einem Team.

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Festpreis-EinstiegeStrategie und Umsetzung aus einem TeamISO 27001
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Drei Einstiege mit festem Preis, einer nach Maß.Jeder Einstieg hat einen Festpreis, einen festen Zeitrahmen und ein Ergebnis, das Sie in die Geschäftsführung tragen können.
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Drei Einstiege mit festem Preis, einer nach Maß.

Jeder Einstieg hat einen Festpreis, einen festen Zeitrahmen und ein Ergebnis, das Sie in die Geschäftsführung tragen können.

KI Quick-Check

„KI ist relevant für uns, aber wir wissen nicht, wo wir anfangen.“

KI steht auf der Agenda, aber niemand kann sagen, welcher Anwendungsfall sich zuerst rechnet. Jede Diskussion endet bei Tools statt bei Zahlen.

Der erste Schritt

Der KI Quick-Check: ein Workshop-Tag vor Ort mit Fachbereich und IT. Danach wissen Sie, wo Sie im Vergleich zum Mittelstand stehen, welche drei bis fünf Anwendungsfälle sich rechnen, was sie kosten und welche Daten dafür heute noch fehlen. Sie bekommen eine Entscheidungsvorlage, keine Präsentation.

4.900 € nettoFestpreis2 Wochen1 Workshop-Tag vor Ort
Quick-Check anfragen Vier Ausgangslagen für den KI-Einstieg
Use-Case-PoC

„Wir haben einen Prozess im Blick und wollen wissen, ob KI ihn trägt.“

Der Anwendungsfall ist benannt, aber niemand kann sagen, ob die Datenlage ihn trägt. Ein Fehlschlag im Produktivsystem wäre teuer, deshalb passiert erst einmal nichts.

Der erste Schritt

Ein Use-Case-PoC: ein Anwendungsfall, eine Datenquelle, aufgebaut in einer Testumgebung und getestet mit echten Daten aus Ihrem Betrieb. Gemessen wird gegen Kriterien, die wir vorher gemeinsam festlegen. Am Ende steht eine Go- oder No-Go-Empfehlung mit Aufwandsschätzung. Ohne vorangegangenen Quick-Check 12.000 € netto.

10.000 € nettoFestpreis3 bis 4 Wochenein Use Case
Anwendungsfall besprechen
KI-Starterpack

„Die Lizenzen sind bezahlt, genutzt wird trotzdem kaum.“

Die Werkzeuge sind eingekauft, aber es fehlen Regeln, Zuständigkeiten und Befähigung. In den Fachbereichen entstehen Eigenlösungen, die niemand überblickt.

Der erste Schritt

Das KI-Starterpack: Zielbild mit dem Leitungskreis, Anwendungsfall-Backlog mit den Fachbereichen, eine begründete Tool-Entscheidung mit drei bewerteten Optionen und Gesamtkosten, Prüfung von Datenräumen und Berechtigungen, KI-Richtlinie mit Freigabeprozess und Rollen, Schulungen für Mitarbeitende, Power-User und Führungskräfte, Strategiepapier und Roadmap über 12 Monate. Auf Wunsch in zwei Phasen zu 14.000 € und 13.500 € netto.

26.500 € nettoFestpreisca. 8 Wochen3 Tage vor Ort
Starterpack anfragen Zur Use-Case-Matrix
Auf Anfrage

„Bei uns geht es um mehrere Fachbereiche gleichzeitig.“

Es geht nicht mehr um einen Anwendungsfall, sondern um mehrere Fachbereiche parallel, um Rollen und Datenklassifizierung und um eine Roadmap, die über 12 Monate hinausreicht.

Der erste Schritt

Dann passt kein Paket von der Stange. Wir klären im Erstgespräch, wo Sie stehen und was Sie brauchen, und machen Ihnen danach einen Vorschlag mit Preis und Termin.

RoadmapOperating ModelGovernanceEU AI Act
Gespräch buchen Zur Roadmap

  1. KI ist relevant für uns, aber wir wissen nicht, wo wir anfangen.

    KI steht auf der Agenda, aber niemand kann sagen, welcher Anwendungsfall sich zuerst rechnet. Jede Diskussion endet bei Tools statt bei Zahlen. Der erste Schritt: Der KI Quick-Check: ein Workshop-Tag vor Ort mit Fachbereich und IT. Danach wissen Sie, wo Sie im Vergleich zum Mittelstand stehen, welche drei bis fünf Anwendungsfälle sich rechnen, was sie kosten und welche Daten dafür heute noch fehlen. Sie bekommen eine Entscheidungsvorlage, keine Präsentation.

  2. Wir haben einen Prozess im Blick und wollen wissen, ob KI ihn trägt.

    Der Anwendungsfall ist benannt, aber niemand kann sagen, ob die Datenlage ihn trägt. Ein Fehlschlag im Produktivsystem wäre teuer, deshalb passiert erst einmal nichts. Der erste Schritt: Ein Use-Case-PoC: ein Anwendungsfall, eine Datenquelle, aufgebaut in einer Testumgebung und getestet mit echten Daten aus Ihrem Betrieb. Gemessen wird gegen Kriterien, die wir vorher gemeinsam festlegen. Am Ende steht eine Go- oder No-Go-Empfehlung mit Aufwandsschätzung. Ohne vorangegangenen Quick-Check 12.000 € netto.

  3. Die Lizenzen sind bezahlt, genutzt wird trotzdem kaum.

    Die Werkzeuge sind eingekauft, aber es fehlen Regeln, Zuständigkeiten und Befähigung. In den Fachbereichen entstehen Eigenlösungen, die niemand überblickt. Der erste Schritt: Das KI-Starterpack: Zielbild mit dem Leitungskreis, Anwendungsfall-Backlog mit den Fachbereichen, eine begründete Tool-Entscheidung mit drei bewerteten Optionen und Gesamtkosten, Prüfung von Datenräumen und Berechtigungen, KI-Richtlinie mit Freigabeprozess und Rollen, Schulungen für Mitarbeitende, Power-User und Führungskräfte, Strategiepapier und Roadmap über 12 Monate. Auf Wunsch in zwei Phasen zu 14.000 € und 13.500 € netto.

  4. Bei uns geht es um mehrere Fachbereiche gleichzeitig.

    Es geht nicht mehr um einen Anwendungsfall, sondern um mehrere Fachbereiche parallel, um Rollen und Datenklassifizierung und um eine Roadmap, die über 12 Monate hinausreicht. Der erste Schritt: Dann passt kein Paket von der Stange. Wir klären im Erstgespräch, wo Sie stehen und was Sie brauchen, und machen Ihnen danach einen Vorschlag mit Preis und Termin.

Referenzen

Vom Piloten in den Betrieb

Der Weg von der Idee in den verlässlichen Betrieb ist kein Konzept, wir sind ihn mit Kunden gegangen: Use Cases im Gesundheitswesen entwickelt und umgesetzt, ein KI-Agent auf SourceAI für Ingenieure, automatisierter Bestelleingang in der Energiebranche.

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Gesundheitswesen

DAK

Mit Bain KI-Use-Cases für den Pflegebereich entwickelt, von uns technisch umgesetzt.

Use Cases
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Illustration eines DIN-Normblatts mit technischer Zeichnung

SourceAI

JBO

KI-Agent auf SourceAI für DIN-Normen, integriert in SharePoint.

Normen
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Tyczka

OrderAI

Tyczka Energy

KI-Automatisierung des Bestelleingangsprozesses.

SAP
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Welche Use Cases zuerst?Nicht alles gleichzeitig, und nicht alles im ersten Jahr.
Priorisierung

Welche Use Cases zuerst?

Nicht alles gleichzeitig, und nicht alles im ersten Jahr.

Ob Ihre Ideen schon konkret sind oder gerade erst entstehen: Am Anfang steht immer dieselbe Bewertung. Jeder Anwendungsfall wird nach Business Value, Umsetzbarkeit, Datenverfügbarkeit und Risiko eingeordnet. Daraus entsteht eine Matrix, die Quick Wins von strategischen Wetten trennt und ehrlich zeigt, wo sich der Aufwand heute noch nicht lohnt.

Diese Nüchternheit ist Absicht. Eine aussortierte Idee spart im Zweifel mehr Geld als eine weitere Ideensammlung, und die verbleibenden Kandidaten haben eine Begründung, die auch vor einem Budget-Gremium trägt.

Use-Case-MatrixAnwendungsfälle nach Unternehmensbereich und Reifegrad.
Use-Case-Priorisierung

Use-Case-Matrix

Anwendungsfälle nach Unternehmensbereich und Reifegrad.

Strategische Wetten Quick Wins Vermeiden / Parken Optionale Gewinne Niedrig Mittel Hoch Niedrig Mittel Hoch Umsetzbarkeit → Geschäftsnutzen →
Ausgewählter Use Case

KI-Kundenservice-Assistent

Quick Win

Standardanfragen werden automatisch beantwortet, Eskalationen sauber an das Service-Team übergeben, sofortige Entlastung.

Geschäftsnutzen
4 / 5
Umsetzbarkeit
4 / 5
Datenverfügb.
3 / 5
Risiko
2 / 5
Empfehlung
Sofort starten: Pilot in 4–6 Wochen, schnelle Wirkung sichtbar machen.
Kreisgröße = Datenverfügbarkeit:
Niedrig
Mittel
Hoch
Füllung = Risiko:
Niedrig
Mittel
Hoch
PULSAR USE-CASE-PRIORISIERUNGSMATRIX · BEISPIEL B2B-HANDEL

  1. KI-Kundenservice-Assistent

    Standardanfragen automatisch beantwortet, Eskalationen sauber an das Service-Team übergeben. Sofortige Entlastung, Pilot in vier bis sechs Wochen.

  2. Personalisierte Produktempfehlungen

    Cross- und Upsell aus Verhaltensdaten und Produktkatalog. Hoher Hebel im B2B-Shop, wenn der Betrieb der Modelle mitgeplant wird.

  3. Predictive Bestand-Forecast

    Bedarfs- und Bestandsprognosen für Logistik und Einkauf. Weniger Out-of-Stock, weniger Kapitalbindung, im Shadow-Mode validierbar.

  4. Automatische Angebotsgenerierung

    Aus Anfrage, Katalog und Konditionen entsteht ein verbindliches B2B-Angebot. Strategische Wette: erst Daten konsolidieren, dann mit Mensch im Loop ausrollen.

  5. AI-Code-Assistenz intern

    Entwicklerproduktivität über IDE-Integration und Code-Review-Hilfe. Klassischer Quick Win, in zwei Sprints ausrollbar.

  6. Dynamische Preisgestaltung

    Preise nach Nachfrage, Marge und Wettbewerb steuern. Hohes regulatorisches Risiko, deshalb vorher Strategie und Governance klären.

  7. Document Intelligence für Verträge

    Extraktion, Klauselvergleich und Risikomarkierung für Legal und Einkauf. Mit einem klaren Fall wie NDAs starten, dann ausweiten.

  8. Sales-Forecast aus CRM-Signalen

    Pipeline-Bewertung, Abschlusswahrscheinlichkeit und Next Best Action. Gute Datenlage, moderate Wirkung, Sales Operations einbinden.

  9. Automatische Bildklassifikation

    Eingangsmaterial, Retouren oder Produktbilder automatisch kategorisieren und verschlagworten. Schneller technischer Gewinn, wenn ein konkreter Fall dahintersteht.

  10. Autonome Logistik-Optimierung

    Routen, Slots und Lagerbewegungen vollständig modellgetrieben. Noch nicht jetzt, sondern nach der Daten- und Plattformgrundlage.

So wird aus Prioritäten ein Jahr.90, 180, 365 Tage: drei Phasen, klare Meilensteine.
Roadmap

So wird aus Prioritäten ein Jahr.

90, 180, 365 Tage: drei Phasen, klare Meilensteine.

Aus Priorisierung und Standortbestimmung entsteht eine Reihenfolge: was sofort startet, was Vorarbeit bei Daten und Prozessen braucht, was bewusst wartet. Die Roadmap übersetzt das in drei Phasen mit überprüfbaren Meilensteinen, vom ersten Piloten an Tag 90 bis zum eigenen KI-Kompetenzteam nach einem Jahr.

Ab dem zweiten Use Case entscheidet nicht mehr die Technik, sondern die Organisation. Wer entscheidet, wer betreibt, wer haftet: Jeder Anwendungsfall bekommt einen Eigentümer im Fachbereich, klare Freigaben und einen Betrieb, der Modelle, Kosten und Qualität im Blick behält.

Von der Idee zur SkalierungDie Roadmap ordnet Use Cases, Befähigung und Plattform in eine belastbare Reihenfolge.
KI-Roadmap

Von der Idee zur Skalierung

Die Roadmap ordnet Use Cases, Befähigung und Plattform in eine belastbare Reihenfolge.

Tag 0 · Start
Tag 90
Tag 180
Tag 365
Phase 1 · 0 – 90 Tage
Grundlagen
Strategie schärfen, Grundlagen schaffen, ersten Pilot starten.
Phase 2 · 90 – 180 Tage
Skalierung
Use Cases produktiv setzen, Plattform und Team ausbauen.
Phase 3 · 180 – 365 Tage
Verankerung
KI als Teil der Organisation, wiederholbar und kontrolliert.
Resultat Meilenstein
1 Pilot live Nachweis am echten Prozess und geschärfte Roadmap. + Reifegradmodell, Use-Case-Backlog, KI-Richtlinie.
3 Use Cases produktiv Plattform steht, KI-Team arbeitet. + Betriebsplattform, KI-Multiplikatoren in den Fachbereichen, Vorbereitung auf den EU AI Act.
5+ Use Cases · KI-Kompetenzteam etabliert KI ist Teil der Organisation, wiederholbar und nachvollziehbar. + Plattform für die Fachbereiche, wiederverwendbare Bausteine, Schulungsprogramm.
Klick auf eine Phase, um sie hervorzuheben. Zeigen Sie auf eine Aktivität für Details.
PULSAR KI-ROADMAP · 90 / 180 / 365 TAGE

  1. Phase 1: Grundlagen (Tag 0 bis 90)

    Strategie schärfen und Grundlagen schaffen: Reifegrad-Assessment, Daten-Audit und Quellen-Mapping, strategisches Zielbild samt Use-Case-Backlog und Governance-Charter. An Tag 90 ist der erste Pilot live.

  2. Phase 2: Skalierung (Tag 90 bis 180)

    Use Cases produktiv setzen, Plattform und Team ausbauen: Betriebsplattform, KI-Multiplikatoren und Vorbereitung auf den EU AI Act. An Tag 180 sind drei Use Cases produktiv.

  3. Phase 3: Verankerung (Tag 180 bis 365)

    KI wird Teil der Organisation, wiederholbar und kontrolliert: Plattform für die Fachbereiche, wiederverwendbare Bausteine und Schulungsprogramm. Nach einem Jahr sind fünf und mehr Use Cases live und ein AI Center of Excellence ist etabliert.

  4. Arbeitsbereich Strategie & Governance

    Zielbild, Governance-Board, auditierbare EU-AI-Act-Compliance und ein AI-Steering-Committee mit KPI-Steuerung.

  5. Arbeitsbereich Use Cases & Umsetzung

    Von der Priorisierungsmatrix über den ersten Piloten bis zu wiederverwendbaren Bausteinen, mit denen Fachbereiche eigene Fälle umsetzen.

  6. Arbeitsbereich Daten & Plattform

    Daten-Audit, Self-Service-Plattform und Eval-Framework, später Data Mesh und automatisierter Modell-Lifecycle.

  7. Arbeitsbereich Menschen & Befähigung

    Workshops zum Zielbild, KI-Multiplikatoren, Trainings für Fachteams, Besetzung von KI-Rollen, organisationsweite Schulungen.

Anbieterneutral, geprüft und in Deutschland betrieben.Wir verkaufen kein bestimmtes KI-Produkt. Wir wählen mit Ihnen das passende und sorgen dafür, dass es nachvollziehbar läuft.
Womit wir arbeiten

Anbieterneutral, geprüft und in Deutschland betrieben.

Wir verkaufen kein bestimmtes KI-Produkt. Wir wählen mit Ihnen das passende und sorgen dafür, dass es nachvollziehbar läuft.
Werkzeuge

KI-Arbeitsplatz nach Ihrer Wahl

Microsoft Copilot, Claude, OpenAI oder Langdock. Wir entscheiden mit Ihnen nach Systemlandschaft und Datenschutzanforderung.

CopilotClaudeOpenAILangdock
Qualität

Prüffälle auf Ihren Daten

Jeder Use Case wird gegen echte Testfälle aus Ihrem Alltag geprüft, vor dem Start und bei jedem Modellwechsel.

TestfälleModellwechselMonatsbericht
Betrieb

Betrieb in Deutschland

Hosting in Deutschland oder in Ihrer eigenen Umgebung, nach ISO 27001.

Hosting in DeutschlandEigene UmgebungISO 27001
Zusammenarbeit

Mit Ihren Teams

Fachbereiche und IT arbeiten mit. Wir befähigen Ihre Leute, statt sie zu ersetzen.

Schulunggemeinsames TeamÜbergabe
Zusammenarbeit ansehen

  1. KI-Arbeitsplatz nach Ihrer Wahl

    Werkzeuge: Microsoft Copilot, Claude, OpenAI oder Langdock. Wir entscheiden mit Ihnen nach Systemlandschaft und Datenschutzanforderung.

  2. Prüffälle auf Ihren Daten

    Qualität: Jeder Use Case wird gegen echte Testfälle aus Ihrem Alltag geprüft, vor dem Start und bei jedem Modellwechsel.

  3. Betrieb in Deutschland

    Betrieb: Hosting in Deutschland oder in Ihrer eigenen Umgebung, nach ISO 27001.

  4. Mit Ihren Teams

    Zusammenarbeit: Fachbereiche und IT arbeiten mit. Wir befähigen Ihre Leute, statt sie zu ersetzen.

Zwei Wochen von der Ideenliste zum Plan.Zwei Wochen von der Ideenliste zum Plan.
So gehen wir vor

Zwei Wochen von der Ideenliste zum Plan.

Ideen sammeln
Woche 1

Interviews mit den Fachbereichen, alle Ideen für KI an einem Ort. Ihr Beitrag: Auftaktgespräch und vier bis sechs Interviews von je 45 Minuten.

Bewerten
Woche 2

Jede Idee nach Nutzen, Machbarkeit und Datenlage, die drei stärksten mit Wirtschaftlichkeitsrechnung und Roadmap.

Ergebnisrunde

Use-Case-Matrix, Roadmap für zwölf Monate, Festpreisangebot für den ersten Use Case. Ihr Beitrag: Geschäftsführung ist dabei.

KI Quick-Check
Zwei Wochen von der Ideenliste zum Plan.
Festpreis 4.900 €, angerechnet auf den nächsten Schritt. Ergebnis: Use-Case-Matrix, die drei stärksten Anwendungsfälle mit Wirtschaftlichkeitsrechnung, Roadmap für zwölf Monate und Festpreisangebot für den ersten Use Case.
Quick-Check anfragen Timeline: Prozess-Schritte

  1. Ideen sammeln

    Woche 1: Interviews mit den Fachbereichen, alle Ideen für KI an einem Ort. Ihr Beitrag: Auftaktgespräch und vier bis sechs Interviews von je 45 Minuten.

  2. Bewerten

    Woche 2: Jede Idee nach Nutzen, Machbarkeit und Datenlage, die drei stärksten mit Wirtschaftlichkeitsrechnung und Roadmap.

  3. Ergebnisrunde

    Use-Case-Matrix, Roadmap für zwölf Monate, Festpreisangebot für den ersten Use Case. Ihr Beitrag: Geschäftsführung ist dabei.

Einstieg, Kosten und Governance.Was Geschäftsführung und IT wissen wollen, bevor ein KI-Programm startet.
Häufige Fragen

Einstieg, Kosten und Governance.

Was Geschäftsführung und IT wissen wollen, bevor ein KI-Programm startet.

Mit einer Standortbestimmung und einer Handvoll Use Cases, die sich rechnen. Reifegrad-Check und Use-Case-Matrix sind in zwei bis drei Wochen erledigt, danach wissen Sie, was zuerst drankommt und was warten kann.
Mit Ihnen. Wir bringen Beratungs- und Engineering-Kompetenz in einem Team mit, aber die Use Cases gehören Ihren Fachbereichen. Enablement ist Teil des Vorgehens, nicht ein Kurs am Ende.

Der KI Quick-Check kostet 4.900 Euro netto, ein Use-Case-PoC 10.000 Euro und das KI-Starterpack 26.500 Euro, jeweils zum Festpreis. Größere Programme kalkulieren wir nach dem Erstgespräch.

Für die meisten Anwendungen im Mittelstand geht es um Transparenz, Dokumentation und klare Verantwortlichkeiten, nicht um Hochrisiko-Auflagen. Wir ordnen Ihre Use Cases früh ein, damit die Governance zum tatsächlichen Risiko passt.
Das entscheidet der Use Case, nicht der Rahmenvertrag. Wir arbeiten mit Claude, mit Langdock für den KI-Arbeitsplatz und mit dem, was bei Ihnen schon liegt. Wichtig ist, dass Sie wechseln können, ohne das Vorhaben neu aufzusetzen.
An gewonnener Zeit und an Durchlaufzeiten, nicht an Nutzungszahlen. Für jeden Use Case wird vorher festgelegt, was sich messbar verändern soll, und hinterher wird nachgesehen.

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Was Sie erwartet
Ihre Ausgangslage
Sie schildern, wo Sie mit KI stehen. Wir fragen nach, bis wir das Vorhaben verstehen.
Unsere Einschätzung
Wir sagen offen, ob und wo sich ein Projekt lohnt, auch wenn die Antwort nein ist.
Der nächste Schritt
In der Regel der KI Quick-Check für 4.900 €, bei einem konkreten Anwendungsfall der Use-Case-PoC.
Meeting-Typ
30 Min · Video-Call
Kennenlerngespräch mit unserem Senior Sales Manager
Justus Böhlke
Senior Sales Manager
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    Kostenloses 30-Minuten-Gespräch zur Bedarfsklärung.

  2. Kontakt per Mail

    Anfrage mit Projektdetails an unser Beratungs-Team.