Ein KI-Berater (AI Consultant) begleitet Unternehmen auf dem Weg zur datengetriebenen Organisation. Er analysiert Prozesse, identifiziert Automatisierungspotenziale und sorgt dafür, dass KI-Lösungen technisch und geschäftlich Wirkung entfalten.

Ja, rwQuantical ist eine KI-Strategieberatung, die sowohl den konzeptionellen als auch den technischen Teil der KI-Transformation übernimmt. Wir bieten Beratung, Implementierung und Entwicklung unter einem Dach. Neben top ausgebildeten Beratern verfügen wir auch über eigene KI-Entwickler, die maßgeschneiderte Softwarelösungen oder Schnittstellen zu bestehenden Systemen entwickeln können.

Eine typische KI Transformation mit einer KI Beratung wie rwQuantical ist meist in Phasen unterteilt.

1. KI-Strategieentwicklung

2. Aufbau von KI-Governance-Strukturen

3. Identifizierung von Use-Cases

4. Pilotierung

5. Skalierung

Selbstverständlich gibt es bei einer KI-Transformation keinen "One-Size-Fits-All" Ansatz. So kann zum Beispiel die Identifizierung der Use Cases abhängig von politischen und strategischen Prioritäten sein. Dennoch benötigt jedes moderne Unternehmen eine klare KI-Strategie und entsprechende Governance-Leitlinien entlang welcher neue Use Cases umgesetzt werden können.

KI-Beratung ist branchenübergreifend einsetzbar. Sie hilft kleinen Betrieben, Routineaufgaben zu automatisieren, dem Mittelstand, datenbasierte Entscheidungen zu treffen, und Konzernen, komplexe Prozesse zu optimieren. Dennoch ist KI-Beratung mit Kosten verbunden. Spezialisierte KI-Beratungen w

In der KI-Beratung unterscheidet man drei Hauptbereiche: Modelle, Engineering und Produktion

Unter Modellen fallen Large Language Models (LLMs) z.B. OpenAI Azure für Text und Wissen sowie klassische Machine-Learning-Modelle für Prognosen und Optimierung. Ergänzend werden Computer-Vision- und Speech-Modelle genutzt, wenn Bilder oder Sprache verarbeitet werden.

Das Engineering umfasst Datenerhebung, Aufbereitung, Prompting, Retrieval-Augmented Generation (RAG), Fine-Tuning und die Bewertung mit Kennzahlen wie Präzision oder Faktentreue.

Die Produktion sorgt dafür, dass KI-Systeme stabil laufen: mit Data Lakes, Vektordatenbanken, MLOps/LMMOps, Monitoring, Sicherheits- und DSGVO-Maßnahmen sowie Schnittstellen zu internen Systemen. So entstehen anwendungsnahe und verlässliche KI-Lösungen – von Vorhersagemodellen bis zu LLM-basierten Assistenten.

In der KI-Beratung beginnt die Bewertung der Datenbasis meist mit der Analyse vorhandener Systeme und deren Schnittstellen. Oft stehen zunächst die Verknüpfung und Zentralisierung von Daten im Fokus, etwa durch den Aufbau eines Data Warehouses oder einer einheitlichen Datenplattform. Dabei zeigt sich häufig, dass Daten unvollständig, widersprüchlich oder veraltet sind. Diese werden bereinigt, harmonisiert und bei Bedarf um zusätzliche Quellen ergänzt.

Gleichzeitig wird geprüft, wie gut Systeme technisch miteinander kommunizieren können. Auf dieser Grundlage wird eine Ziel-IT-Infrastruktur definiert, die sowohl zur Unternehmensgröße als auch zu den geplanten KI-Anwendungen passt. Dabei wird entschieden, ob Modelle in der Cloud oder On-Premises betrieben werden. Eine solche Infrastruktur muss skalierbar, sicher und leistungsfähig sein - damit Datenqualität, Verarbeitung und Modellbetrieb langfristig zuverlässig funktionieren.