Potenziale in den eigenen Prozessen erkennen
Dass künstliche Intelligenz Aufgaben übernehmen und Prozesse effizienter machen kann, ist längst bekannt. Doch wo lohnt sich in Ihrem Unternehmen der Einsatz am meisten? Gemeinsam mit Ihren Fachabteilungen und Führungskräften analysieren wir bestehende Geschäftsprozesse, zusammen mit den Menschen, die sie täglich leben. So identifizieren und priorisieren wir konkrete AI-Anwendungsfälle, die spürbare Effizienzgewinne ermöglichen oder neue Möglichkeiten schaffen. Keine theoretischen Szenarien. Keine generischen Hype-Listen. Sondern AI-Lösungen mit echtem Nutzen für Ihr Unternehmen.
AI Thinking Workshops im Überblick
Was?
In strukturierten Workshops bringen wir Fachanwender, Prozessverantwortliche und Führungskräfte zusammen. Gemeinsam nehmen wir Ihre tatsächlichen Geschäftsprozesse in den Blick und identifizieren gezielt, wo AI den Aufwand reduziert, die Qualität verbessert oder neue Möglichkeiten eröffnet. Das Ergebnis: eine priorisierte Auswahl konkreter Anwendungsfälle mit klarem geschäftlichem Nutzen.
Wann?
AI Thinking Workshops sind der ideale Einstieg, wenn Ihr Unternehmen über erste AI-Experimente hinausgehen möchte, aber noch nicht klar ist, wo die größten Hebel liegen. Sie helfen außerdem dabei, unterschiedliche Stakeholder auf ein gemeinsames Ziel auszurichten oder neue Initiativen mit einem überzeugenden Business Case zu untermauern.
Warum?
AI-Transformation gelingt, wenn die richtigen Anwendungsfälle erkannt und konsequent priorisiert werden. Dafür verbinden wir unsere methodische Expertise in Prozessanalyse und AI mit dem Fachwissen Ihrer Teams. So entstehen konkrete Initiativen mit echtem Nutzen und hoher interner Akzeptanz. Denn die Menschen, die später damit arbeiten, sind von Anfang an eingebunden.
Workshop-Ablauf
Ein typischer AI Thinking Workshop dauert ein bis zwei Tage und folgt einem klaren, praxiserprobten Ablauf. Gleichzeitig bietet das Format ausreichend Raum, um gezielt auf die besonderen Fragestellungen und Rahmenbedingungen Ihres Unternehmens einzugehen.
00
Vorbereitung & Prozessauswahl
Im Vorfeld legen wir gemeinsam den inhaltlichen Fokus und den passenden Teilnehmerkreis fest. Anschließend wählen wir zwei bis vier zentrale Geschäftsprozesse aus, die im Workshop genauer analysiert werden.
01
Prozess-Mapping
In einem strukturierten Kick-off betrachten wir gemeinsam mit den Prozessverantwortlichen die heutigen Abläufe: Was funktioniert bereits gut? Welche Schritte verursachen übermäßig viel Aufwand? Wo treten Fehler auf oder gehen Informationen verloren? So entsteht ein gemeinsames Verständnis der Ist-Situation als fundierte Grundlage für die anschließende Potenzialanalyse.
02
Use-Case-Entwicklung
Auf Basis der Prozessanalyse entwickeln wir gemeinsam konkrete AI-Anwendungsfälle. Wir unterscheiden dabei klar zwischen Automatisierungspotenzialen, Unterstützungsszenarien und neuen Fähigkeiten. Dabei bewerten wir jeden Use Case nach Aufwand, Wirkung und technischer Machbarkeit.
03
Priorisierung & Business Case
Anschließend priorisieren wir die entwickelten Use Cases und hinterlegen sie mit einem belastbaren Business Case. Gemeinsam formulieren wir realistische Annahmen zu Nutzen, Aufwand und Risiken, die sich intern nachvollziehbar vermitteln und vertreten lassen, ohne überzogene Versprechen oder unterschätzte Komplexität.
04
Change Roadmap
Zum Abschluss entwickeln wir eine konkrete Roadmap für die Umsetzung. Welche Use Cases werden in welcher Reihenfolge angegangen? Wer übernimmt die Verantwortung? Und welche Schritte können unmittelbar starten? Auf Wunsch begleiten wir Sie auch bei der Umsetzung der ersten Initiativen im Rahmen eines AI Engineering oder Agentic Engineering Coachings.
AI Transformation Journey
Einordnung in der Journey
Diese Leistung ist Teil des embarc AI Transformation Frameworks. Die hervorgehobene Kachel zeigt, an welcher Stelle der Journey sie ansetzt – und welche weiteren Bausteine sinnvoll ergänzen.
01
Orientierung & Exploration
Ergebnis: Gemeinsames Vokabular, erste Erfahrungen, priorisierte Use-Cases
Wissensaufbau
Passende Leistungen
Nutzenhypothesen, Risiko-Identifikation
Passende Leistungen
Sichere Experimentierräume, Rahmenbedingungen schaffen
Passende Leistungen
02
Team-Piloten & Validierung
Ergebnis: nachgewiesene Einsatzmuster und belastbare State-of-Practice für die Skalierung
Messbarer Nutzen
Passende Leistungen
Evaluierung Development practices, Agentic SDLC
Passende Leistungen
Referenz-Use-Cases, Einsatz in realen Umfeldern
Aktuelle Leistung
Passende Leistungen
03
Plattformisierung & kontrollierte Skalierung
Ergebnis: Ein "Golden Path" für Teams, auf dem Agenten innerhalb klarer Grenzen arbeiten können.
Architektur, Qualität & Observability
Passende Leistungen
Professionalisierung, Security, Governance & Compliance, AI-FinOps
Passende Leistungen
AI-Entwicklungsplattform (Kontext, Harness, Hooks und Prozesse)
Passende Leistungen
04
AI-native Produkt-Organisation
Ergebnis: Ein neues "AI Engineering Operating Model" für die lernende, AI-native Produktorganisation.
Neue Rollenbilder, Skills & Karrierepfade
Passende Leistungen
Neue Organisationsstrukturen: Teams, Communities, AI-Hubs
Passende Leistungen
Intent-Orientierung und outcome-basierte Steuerung (inkl. Continuous Validation)
Passende Leistungen