DSGVO konform
Daten, Rollen und Freigaben werden vor dem Livegang dokumentiert.
KI-Agenten arbeiten vor, du bleibst Chef.
Dein KI-Projekt hängt fest? Wir finden den Bruch.
Wenn die Demo gut aussah, aber der Alltag nicht mitzieht, braucht es keine neue Hype-Runde. Wir prüfen Scope, Daten, Prompts, Übergaben und Betrieb, damit du weißt: reparieren, begrenzen oder neu bauen.
- Zugriff klar begrenzt
- Freigaben sauber geregelt
- Logs für den Betrieb sichtbar
Security baseline Für kleine Teams gebaut, aber mit Konzern-Disziplin.
EU-gehostet
Setups werden so geplant, dass sensible Daten in der EU bleiben.
Auditierbar
Aktionen, Übergaben und Freigaben bleiben dokumentiert.
Projektrettung
Nicht jedes KI-Projekt muss weggeworfen werden
Viele gescheiterte KI-Projekte haben keinen falschen Kern. Sie sind zu groß gestartet, schlecht integriert oder operativ nicht klar besessen.
Demo läuft, Alltag nicht
Der Ablauf funktioniert mit perfekten Beispielen, bricht aber bei echten Fällen, Sonderfällen oder wechselnden Daten ab.
Niemand vertraut dem Ergebnis
Antworten sind schwer prüfbar, Quellen fehlen oder Freigaben sind nicht sauber geregelt.
Betrieb ist unklar
Niemand prüft Fehler, pflegt Quellen, misst Nutzung oder entscheidet über neue Anforderungen.
Audit vor Aktion
Erst Ursache finden, dann reparieren.
KI-Remediation ist kein Prompt-Polish. Wir prüfen das System aus Ablauf, Daten, Tool-Übergaben und Verantwortung.
Schritt 1
Symptome sammeln
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Schritt 1
Symptome sammeln
Wir erfassen, wann der Fehler auftritt, welche Beispiele betroffen sind und welche Ergebnisse wirklich unbrauchbar sind.
- Fehlermuster und Beispiele
- Nutzung und manuelle Nacharbeit
- Zielzustand und Qualitätsmaßstab
Schritt 2
Ursache eingrenzen
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Schritt 2
Ursache eingrenzen
Dann trennen wir Datenproblem, Scopeproblem, Promptproblem, Integrationsproblem und Betriebsproblem.
- Quellen und Zugriff prüfen
- Prompts und Agenten-Grenzen prüfen
- Übergabe an CRM, Postfach, Dateiablage oder Tool prüfen
Schritt 3
Reparaturpfad entscheiden
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Schritt 3
Reparaturpfad entscheiden
Am Ende steht eine klare Entscheidung: kleiner schneiden, stabilisieren, ersetzen oder stoppen.
- Kurzfristige Fixes
- 30-Tage-Stabilisierung
- Ausbau nur nach Messung
Gute Projektrettung spart Umwege.
Der größte Fehler bei festgefahrenen KI-Projekten ist ein weiterer Feature-Ausbau. Erst muss klar sein, was wirklich kaputt ist und welche kleinere Version im Alltag Vertrauen zurückholt.
Scope runter
Ein kleiner stabiler Ablauf ist besser als ein großer Agent, dem niemand vertraut.
Daten prüfen
Viele Fehler kommen aus Quellen, Zugriffsrechten oder veralteten Informationen, nicht aus dem Modell.
Betrieb klären
Owner, Logs, Review-Rhythmus und Freigaben entscheiden, ob das Projekt dauerhaft hält.
Mehr zur KI-Projektrettung
Vertiefe die passende Suchintention, statt alles in eine Seite zu pressen.
Wann lohnt sich KI-Projektrettung statt Neubau?
Wann lohnt sich KI-Projektrettung statt Neubau?
Wenn die Grundidee stimmt, aber Scope, Daten, Prompts, Übergaben oder Betrieb wackeln. Dann ist ein kurzer Audit oft sinnvoller als ein kompletter Neustart.
Was prüft ihr zuerst?
Was prüft ihr zuerst?
Wir trennen sichtbare Symptome von Ursachen: Datenqualität, Prompt-Logik, Tool-Übergaben, Freigaben, Logs, Verantwortlichkeit und tatsächliche Nutzung im Alltag.
Können bestehende Workflows bleiben?
Können bestehende Workflows bleiben?
Ja, wenn sie stabil sind. Meist bleibt ein Teil erhalten, während riskante Schritte begrenzt, vereinfacht oder mit Freigaben versehen werden.
Wie schnell gibt es eine Einschätzung?
Wie schnell gibt es eine Einschätzung?
Für einen ersten Schnellcheck reichen oft Beispiele, Fehlermuster, Zielzustand und ein Blick auf den aktuellen Ablauf. Danach ist klarer, ob Remediation oder Neubau sinnvoll ist.
Jetzt wird es ernst
Lass uns dein KI-Projekt nüchtern prüfen.
Wir schauen auf Beispiele, Daten, Übergaben und Betrieb. Danach weißt du, ob dein Projekt repariert, kleiner geschnitten oder neu gedacht werden sollte.
30 Minuten Keine Verpflichtungen DSGVO & EU AI Act