KI-Beratung für den Mittelstand: Strategie & Automatisierung

KI-Beratung für den Mittelstand: Strategie & Automatisierung

KI-Agenten, Automatisierung und LLM-Integration für den Mittelstand: vom ersten Use Case bis zum produktiven System. EverBright IT begleitet KMU und Mittelständler strukturiert in die KI-Nutzung.

Ihre Vorteile

Schneller Nutzen

Quick Wins aus dem Workshop, PoC-Ergebnisse in 4–6 Wochen: Fortschritt in Wochen statt Quartalen.

Human-in-the-Loop

Automatisierung mit Kontrollpunkten und Freigaben: KI arbeitet zu, Menschen entscheiden.

Datenhoheit & Compliance

On-Prem oder private Cloud, EU AI Act im Blick: KI, die zu Datenschutz und Regulatorik passt.

Messbarer ROI

Use Cases werden nach Business-Impact priorisiert, nicht nach Hype.

Unsere Leistungen

KI-Strategie & Roadmap

Maßgeschneiderte KI-Strategie für Ihr Unternehmen. Von der Use-Case-Identifikation bis zur Implementierungs-Roadmap.

Agent-Entwicklung

Autonome KI-Agenten, die komplexe Aufgaben eigenständig lösen: Recherche, Datenanalyse, Code-Generierung und mehr.

LLM-Integration

Large Language Models in bestehende Systeme integrieren. API-Anbindung, Prompt Engineering, Fine-Tuning.

Prozessautomatisierung

Repetitive Prozesse intelligent automatisieren mit KI-gestützten Workflows und Entscheidungssystemen.

Angebote & Preise

KI-Strategie-Workshop

Empfohlener Einstieg

ab 2.500 €

1–2 Tage + Auswertung

  • Use-Case-Identifikation & Priorisierung
  • Machbarkeits- und Datencheck
  • Konkrete Roadmap mit nächsten Schritten
Workshop anfragen

Proof of Concept

15.000–40.000 €

4–6 Wochen

  • Prototyp mit echten Daten
  • Messbare Erfolgskriterien
  • Security & Datenschutz by Design
  • Entscheidungsvorlage für den Rollout
Pilot besprechen

Produktiver Rollout

auf Anfrage Preis nach Aufwand

  • Integration in Bestandssysteme
  • MLOps, CI/CD und Monitoring
  • Governance & EU-AI-Act-Compliance
  • Enablement Ihres Teams

Typisch 1,5–3× des PoC-Budgets, abhängig vom Integrationsumfang.

Projekt besprechen

Jedes Projekt beginnt mit einem kostenlosen Erstgespräch.

Unser Vorgehen

Von der Use-Case-Identifikation über Training und Deployment bis zum kontinuierlichen Monitoring: ein strukturierter Kreislauf.

01

Discovery

Analyse bestehender Prozesse und Identifikation von KI-Potenzialen.

02

Proof of Concept

Schneller Prototyp mit echten Daten. Ergebnisse in 2–4 Wochen.

03

Pilot

Integration in bestehende Systeme, Feedback-Loops mit Fachabteilungen.

04

Rollout

Skalierung, Monitoring, Governance und Continuous Improvement.

AI Lifecycle 01 02 03 04 05 06 Discovery Use Cases & Daten Design Architektur & Modellwahl Develop Training & Integration Test Evaluation & QA Deploy MLOps & CI/CD Monitor Drift & Performance

Technologien

LLMs & Agents

ClaudeOpenAI GPTGeminiLlamaOllamaRAG-PipelinesLangChainMCP

KI & Data Platforms

PyTorchHugging Facescikit-learnPineconeWeaviateChromaDB

MLOps & Infrastruktur

MLflowDockerKubernetesAirflowWeights & BiasesCI/CD

Typische Szenarien

Prozessautomatisierung

Ziel:

Manuelle, repetitive Abläufe reduzieren, ohne bestehende Systeme zu destabilisieren.

Herausforderung:

Teams verbringen Stunden mit Routineaufgaben. Verstreute Tools und fehlende Standardisierung machen KI-Automatisierung riskant.

Unser Ansatz:

Wir identifizieren Quick Wins, bauen sichere Automatisierungen mit Human-in-the-Loop und integrieren schrittweise.

Private KI auf eigener Infrastruktur

Ziel:

KI auf sensiblen Daten nutzen, Compliance und Kontrolle behalten.

Herausforderung:

Öffentliche SaaS-KI-Tools erfüllen oft nicht die Anforderungen an Datenschutz und Datenresidenz.

Unser Ansatz:

Modelle in Ihrer Cloud oder On-Prem. Verschlüsselung, Audit-Trail, volle Datenhoheit.

Von PoC zu Production

Ziel:

KI-Projekte aus der Experimentierphase in skalierbare Produkte überführen.

Herausforderung:

Prototypen bleiben Prototypen. Fehlende MLOps, unklare Ownership und Ad-hoc-Modelle bremsen den Weg in die Produktion.

Unser Ansatz:

Strukturierte MLOps-Pipelines, reproduzierbare Trainings und CI/CD für Modelle. KI zuverlässig in Production.

KI-Beratung für den Mittelstand: der Leitfaden

Wann lohnt sich KI-Beratung?

KI-Beratung lohnt sich, sobald wiederkehrende Wissensarbeit messbar Zeit bindet: Angebote schreiben, Dokumente prüfen, Support-Anfragen sortieren, Berichte zusammenfassen. Im Mittelstand liegt die Schwelle niedriger, als viele denken. Schon ein Team von zehn Personen, das täglich eine Stunde mit Routinetexten verbringt, rechtfertigt einen strukturierten Blick auf Automatisierung. Entscheidend ist nicht die Unternehmensgröße, sondern ob ein Prozess klar beschreibbar ist und die nötigen Daten digital vorliegen. Genau das prüfen wir im Workshop, bevor Budget in Technik fließt: erst Use Cases mit Business-Impact, dann Modelle und Tools.

So läuft ein KI-Projekt bei uns ab

Jedes Projekt beginnt mit einem kostenlosen Erstgespräch und, wenn es passt, einem KI-Strategie-Workshop. Dort entstehen priorisierte Use Cases, ein Machbarkeits-Check auf Ihren echten Daten und eine Roadmap mit nächsten Schritten. Der anschließende Proof of Concept liefert in vier bis sechs Wochen ein belastbares Ergebnis, an dem Sie den Nutzen messen können. Erst danach fällt die Entscheidung über den produktiven Rollout, inklusive Integration in Bestandssysteme, MLOps und Enablement Ihres Teams. Dieses gestufte Vorgehen hält das Risiko klein: Kein Schritt verpflichtet zum nächsten, und jede Stufe hat ein definiertes Ergebnis.

Was kostet KI-Beratung im Mittelstand?

Der Einstieg ist bewusst niedrigschwellig: Der KI-Strategie-Workshop startet ab 2.500 €, ein Proof of Concept liegt je nach Umfang zwischen 15.000 und 40.000 €. Der produktive Ausbau hängt vom Integrationsaufwand ab und liegt typischerweise beim 1,5- bis 3-fachen des PoC-Budgets. Wichtiger als die absolute Zahl ist die Reihenfolge: Erst wenn der PoC den Nutzen auf echten Daten belegt hat, fließt Geld in den Rollout. So bleibt das Investitionsrisiko in jeder Phase überschaubar und kalkulierbar.

DSGVO und EU AI Act von Anfang an

Für den Mittelstand in Deutschland sind Datenschutz und Regulatorik keine Fußnote. Wir setzen Modelle auf Wunsch on-premises oder in Ihrer privaten Cloud um, mit Verschlüsselung, Audit-Trail und klaren Datenflüssen. Den EU AI Act denken wir von Beginn an mit: von der Einordnung Ihrer Use Cases über Transparenzpflichten bis zur KI-Kompetenz im Team. So entsteht eine KI-Nutzung, die Fachbereich, IT und Datenschutzbeauftragte gemeinsam tragen, statt sie nachträglich absichern zu müssen.

Häufige Fragen

Was kostet KI-Beratung im Mittelstand?

Der KI-Strategie-Workshop startet ab 2.500 €, ein Proof of Concept liegt je nach Umfang bei 15.000–40.000 €. Jedes Projekt beginnt mit einem kostenlosen Erstgespräch, in dem wir Aufwand und Nutzen realistisch einordnen.

Wie schnell sehen wir erste Ergebnisse?

Ein Proof of Concept liefert in 4–6 Wochen belastbare Ergebnisse mit echten Daten. Quick Wins aus dem Workshop lassen sich oft schon in den ersten Wochen umsetzen.

Können wir KI auch ohne öffentliche Cloud nutzen?

Ja. Wir setzen Modelle auch on-premises oder in Ihrer privaten Cloud um: mit voller Datenhoheit, Verschlüsselung und Audit-Trail.

Was passiert nach dem PoC?

Sie erhalten eine Entscheidungsvorlage mit Architektur, Kosten und Risiken für den Rollout. Der produktive Ausbau liegt typischerweise beim 1,5- bis 3-fachen des PoC-Budgets.

Wer dahinter steht

Sergej Bardin

Sergej Bardin

CEO · KI-Strategie & IT-Beratung

KI-StrategieMCPRAGMulti-Cloud
Martin-Jan Sklorz

Martin-Jan Sklorz

CTO · Software-Architektur, Cloud & KI-Engineering

Software-ArchitekturAPI DesignBackend DevelopmentMicroservices

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