sensified

Strategischer KI-Partner für den deutschen Mittelstand.

Wir verbinden strategische KI-Beratung, Wertschöpfungs- und Prozessanalyse, technische Umsetzung, sicheren Betrieb, Wissenstransfer sowie Compliance und Informationssicherheit in einem integrierten Delivery-Modell – mit klarer Verantwortlichkeit über alle Phasen.

Leistungen

Warum ein strategischer KI-Partner entscheidend ist.

KI wird für Unternehmen dann wirksam, wenn Strategie, Umsetzung, Betrieb und Befähigung zusammen gedacht werden.

Genau dafür ist ein strategischer Partner da: Er übernimmt Verantwortung über mehrere Phasen, reduziert Risiko und baut die Fähigkeiten im Unternehmen dauerhaft auf.

Langfristiger Ergebnispfad statt Einmalprojekt

Mandate über mehrere Phasen schaffen planbare Wirkung, statt nach einem Pilot zu enden.

Ganzheitliche Sicht auf das Unternehmen. Prozesse, Daten, Rollen, Compliance und Betrieb werden gemeinsam bewertet – nicht als isolierter Tool-Case.

Strategische Führung plus Umsetzung in einem Mandat

Senior-Lead-Steuerung und technische Delivery laufen verzahnt; dadurch entsteht keine Lücke zwischen Konzept und Betrieb.

Ingenieure vor Ort in kritischen Phasen

Workshops, Discovery und Übergaben können direkt mit Fachbereichen beim Kunden erfolgen; Entscheidungen werden schneller belastbar.

Betriebsfähigkeit von Tag 1 an mitdenken

Solange die Zielinfrastruktur beim Kunden aufgebaut wird, kann eine tragfähige Übergangs-Betriebsstruktur durch sensified gestellt werden.

Wissenstransfer als fester Lieferbestandteil

Dokumentation, Runbooks und Team-Befähigung sorgen dafür, dass Know-how beim Kunden bleibt.

Über sensified.

sensified.ai übernimmt die strategische AI-Leitung für den Mittelstand, mit Sitz in der Region Stuttgart. Das Team besteht aus Entwicklern und Ingenieuren mit Erfahrung aus Automotive, Industrie und Enterprise-IT. Der Fokus liegt auf der strategischen Umsetzung von KI-Projekten im deutschen Mittelstand mit dem Ziel, ganzheitliche KI-Systeme zu entwickeln, die in Produktion laufen und messbare Ergebnisse liefern.

Projekte umgesetzt

Entwickler

Standorte

Warum wir

BOT: Build, Operate, Transfer.

Ein geführter Pfad in drei Phasen: Build errichtet das System bis zur Produktionsreife, Operate betreibt es gemeinsam und macht Wirkung messbar, Transfer übergibt Code, Betrieb und Wissen in Ihr Haus. Sie kaufen kein einzelnes Tool. Sie kaufen Verantwortung für definierte Ergebnisse über den gesamten Pfad.

TISAX-orientiert

Arbeitsweise nach Automotive-Standard. Informationssicherheit nach TISAX-/ISO-Prinzipien.

EU-Hosting

Alle Systeme in deutschen Rechenzentren. DSGVO-konform.

Eigenes Team

Entwickler mit Erfahrung aus Automotive und Industrie.

Code-Übergabe

Vollständige Dokumentation und Schulung. Keine Abhängigkeit.

Vorgehen

Unser Ansatz.

Wir bauen mit Ihnen ein System, das in Produktion läuft und auf das Sie aufbauen, statt eines Piloten, der versandet, oder eines Bastel-Stacks aus Einzeltools. Die strategische AI-Leitung bleibt dabei in einer Hand: Architektur, Umsetzung, Betrieb und Befähigung folgen einem Plan. Am Ende liegt das Wissen in Ihrem Haus.

Phase 1 - Build

System bauen
bis 9 Monate, fester Liefer-Scope.

Architektur, Daten-Schicht, Use Case end-to-end
Senior-Lead steuert, eigenes Engineering baut
Lieferung in Produktion, nicht als Proof of Concept
Compliance- und Audit-Artefakte ab Tag 1

Phase 2 - Operate

Gemeinsam betreiben
6 bis 18 Monate Retainer.

KPI-Verantwortung beim Senior-Lead
Use-Case-Erweiterungen über das Backlog
Quartals-Review mit Geschäftsführung und CIO
Jährlicher Compliance-Audit

Phase 3 - Transfer

Wissen ins Haus
2 bis 4 Monate, festes Paket.

Quellcode-, IP- und Repo-Übergabe
Run-Book, Spezifikation, Compliance-Doku
Optional: 1 bis 2 Engineers als Co-Hire
Saubere Lösung von der Abhängigkeit

Für Entscheider

Was Sie wissen müssen.

Geschäftsführung, IT-Leitung und COO stellen an eine KI-Transformation unterschiedliche Fragen: nach Wirtschaftlichkeit und Risiko, nach Architektur und Sicherheit, nach Prozessen und Verantwortung. Die folgenden Antworten sind deshalb nach Rollen geordnet, damit jede Perspektive die Informationen findet, die ihre Entscheidung tatsächlich betreffen.

Geschäftsführer

Geschäftsstrategie und Zielbild

Die richtigen Fragen zuerst

Wie verdient das Unternehmen Geld?
Wo entstehen Kosten und Engpässe?
Welche Prozesse sind repetitiv?
Welche Entscheidungen dauern zu lange?
Wo sind die größten wirtschaftlichen Hebel?

Wertschöpfungsanalyse

IT-Leiter / CIO

Daten, Prozesse, KI-Anwendungsarchitektur

Dateninfrastruktur

Zentrale Datenarchitektur, saubere Datenquellen, ERP/CRM-Anbindung, Data Governance.

Prozessdesign

Prozessmapping, Automatisierungsanalyse, Human-in-the-loop Design und Workflow-Orchestrierung.

Anwendungsarchitektur

RAG-Systeme, Agenten, Entscheidungsunterstützung, Monitoring und Guardrails.

COO

Integration, Governance, Change, Skalierung, ROI

Integration in Systeme

ERP, CRM, Ticketing, HR, E-Mail, BI und Dokumentenmanagement werden tief integriert.

Governance, Sicherheit, Compliance

DSGVO, Rollen- und Rechtekonzepte, Auditierbarkeit, Logging, Risikoanalyse.

Change Management

Schulungen, AI Literacy, Kommunikationsstrategie und neue Verantwortlichkeiten.

Capability-Einblicke

Systeme, die in Produktion laufen.

Reale Projekte aus Mittelstand und Industrie, umgesetzt bis in die Produktionsumgebung: mit Fokus auf Effizienz, Zuverlässigkeit und messbarer Wirkung. Die genannten Kennzahlen sind projektspezifisch erhoben, mit Baseline und Messzeitraum, und stehen beispielhaft für die Arbeitsweise, keine pauschale Leistungszusage für jedes Vorhaben.

Fachlich verantwortet: Berthold Kellner, Strategic AI Lead, sensified.ai

KI für den Mittelstand: Alles, was Geschäftsführer und IT-Leiter wissen müssen

KI Mittelstand: zwei Wörter, die derzeit in jedem zweiten Strategiemeeting fallen. Der deutsche Mittelstand steht vor einer einfachen Frage: KI einführen oder abwarten? Das Muster ist in vielen Häusern gleich: Das Thema gilt als entscheidend für die Wettbewerbsfähigkeit, aber nur wenige Unternehmen haben ein System im produktiven Betrieb. Der Rest plant, wartet oder hat einen Piloten gestartet, der nie den Produktivbetrieb erreicht hat.

sensified.ai übernimmt die strategische AI-Leitung für den Mittelstand: ein Partner mit Entwicklern aus Industrie und Automotive, die KI Lösungen bauen, die in Produktion laufen. Mit TISAX-/ISO-orientierter Arbeitsweise und EU-Hosting. Den Zeitpfad legt ein Discovery Workshop fest, bevor Zusagen gemacht werden. Maßgeschneiderte künstliche Intelligenz für Unternehmen im Mittelstand mit 250 bis 2.000 Mitarbeitern.

Warum der Mittelstand ein Umsetzungsproblem hat und kein Technologie Problem

Die Technologie ist da. Large Language Models funktionieren. RAG Systeme funktionieren. KI Agenten funktionieren. Was fehlt, ist jemand, der das Ganze in echte Geschäftsprozesse einbaut. In ein ERP System, das seit 15 Jahren läuft. In eine SharePoint Ablage, die organisch gewachsen ist. In Workflows, die auf Papier oder in Excel stattfinden.

Die KI Implementierung im Mittelstand scheitert nicht an der Technik. Sie scheitert an der Herangehensweise. Unternehmen starten mit der Technologie statt mit dem Geschäftsproblem. Sie investieren in Pilotprojekte ohne klaren ROI und ohne KI Strategie. Sie unterschätzen die Bedeutung von Datenqualität, Legacy Systeme, IT Infrastruktur und Change Management. Und am Ende fragt der CFO: Was hat uns das Budget gebracht? Und niemand hat eine Antwort.

„Wir sind ein Maschinenbauer mit 200 Mitarbeitern und wollen KI einführen. Wo fangen wir an, ohne Geld zu verbrennen?“

Nicht mit der Technologie. Sondern mit dem teuersten Problem. Welcher Prozess kostet Sie am meisten Zeit und Geld? Angebotserstellung, Dokumentenverarbeitung, Kundenanfragen, Qualitätskontrolle? Rechnen Sie die Kosten aus. Stunden mal Stundensatz mal 52 Wochen. Wenn die Summe über 50.000 Euro pro Jahr liegt, ist das Ihr erster KI Kandidat. Ein Prozess. Ein System. Ein klar geführter Ergebnispfad, den der Discovery Workshop festlegt.

Ein Mandat, drei Phasen: Build, Operate, Transfer

Nicht jedes Unternehmen startet an derselben Stelle. Manche haben eine eigene IT und erste Piloten, andere haben weder Kapazität noch KI-Erfahrung im Haus. Das Mandat bleibt dasselbe, der Einstieg unterscheidet sich.

Am Anfang steht ein Discovery-Workshop. Er legt Use-Case-Prioritäten, Architektur, Datenlage und Erfolgskriterien fest, bevor investiert wird. Danach übernimmt ein festes Duo aus Senior Lead und Domänenexperte die strategische KI-Leitung in Ihrem Haus. Der Budgetrahmen wird im Discovery Call besprochen und im Workshop-Angebot fixiert.

Build und Operate. In der Build-Phase entsteht das System in Ihrer Umgebung, integriert in ERP, DMS und bestehende Workflows: Enterprise-Chat, Wissensdatenbank-Anbindung per RAG, Guardrails, Audit-Trails, DSGVO-konforme Dokumentation. Alles auf EU-Servern. In der Operate-Phase läuft es unter Führung von sensified.ai im Produktivbetrieb, mit Monitoring und auditierbarer Dokumentation.

Transfer. In der Transfer-Phase wandert das System geordnet zu Ihnen: Code, Dokumentation, Schulung, Betriebsverantwortung. Am Ende liegt das Wissen in Ihrem Haus. Kein Vendor-Lock-in, kein offenes Ende.

„Wir haben keine eigene IT Abteilung. Können wir trotzdem KI nutzen, sicher und DSGVO konform?“

Ja. In der Operate-Phase des BOT-Modells betreibt sensified.ai das System für Sie: Enterprise-Funktionalität auf EU-Servern mit SSO-Integration, Rollen- und Rechtemanagement, Logging und AI-Act-konformer Dokumentation. Die Funktionalität entspricht den bekannten Tools. Der Unterschied liegt in der Kontrolle: Ihre Daten bleiben in der EU, jede Interaktion wird dokumentiert, und Sie können das Ganze jedem Auditor zeigen.

Shadow AI: Das Risiko, das heute schon in Ihrem Unternehmen existiert

Ein großer Teil der Mitarbeiter nutzt KI-Tools ohne Wissen der Geschäftsführung. Die KI Nutzung durch Mitarbeiter ist völlig unkontrolliert. Sie kopieren Kundendaten in ChatGPT. Laden Bewerbungsunterlagen hoch. Geben Konstruktionszeichnungen ein, die unter NDA stehen. Ohne KI Richtlinie. Ohne technische Kontrolle. Ohne sichere Alternative. Der Datenabfluss auf US Server ist real. Und Sie als Geschäftsführer tragen die persönliche Haftung.

Paragraph 43 GmbHG, Sorgfaltspflicht. Sie müssen nachweisen, dass eine KI Policy existiert, Mitarbeiter geschult sind, technische Kontrollen greifen und eine sichere Alternative bereitsteht. Fehlt das alles, liegt ein Organisationsverschulden vor. Mögliche Bußgelder: bis zu 20 Millionen Euro nach DSGVO. Bis 35 Millionen Euro nach AI Act. Und viele D&O Versicherungen schließen wissentliche Pflichtverletzungen aus.

Verbote lösen das Problem nicht: Wo KI-Tools gesperrt werden, weichen Mitarbeiter erfahrungsgemäß auf private Geräte und Konten aus. Die Lösung ist eine KI Governance Struktur mit einer besseren Alternative: eine sichere KI Plattform auf EU Servern, die alles kann wie ChatGPT, aber ohne Datenabfluss, mit Logging, mit Zugriffskontrolle. Ergänzt durch eine KI Nutzungsrichtlinie und regelmäßige Schulungen. Wenn Ihre Mitarbeiter eine gute sichere Option haben, nutzen sie die. Shadow AI wird überflüssig. Und die Geschäftsführer Haftung ist minimiert.

„Ich bin GmbH Geschäftsführer. Hafte ich persönlich, wenn meine Mitarbeiter Kundendaten in ChatGPT eingeben?“

Ja. Und „Ich wusste von nichts“ verschlimmert die Lage, weil Sie damit die Verletzung Ihrer Aufsichtspflicht dokumentieren. Sie brauchen fünf Dinge: Wissen über KI Nutzung, eine durchsetzbare Policy, Schulungen, technische Kontrollen und eine sichere Alternative. Wenn Sie heute nichts davon haben, handeln Sie jetzt.

Compliance: EU AI Act, DSGVO und NIS2

Die regulatorische Landschaft für KI im Unternehmen wird dichter. Der EU AI Act ist seit August 2024 in Kraft. Seit Februar 2025 gelten Verbote bestimmter KI Praktiken und die Pflicht zur KI Kompetenz. Ab August 2025 kommen Transparenzpflichten. Ab August 2026 die volle Compliance für Hochrisiko KI Systeme.

Für den Mittelstand bedeutet das konkret: KI in der Personalauswahl oder Kreditvergabe braucht eine Risikoklassifizierung, dokumentierte Prozesse und menschliche Aufsicht. Jedes Unternehmen, das KI einsetzt, muss Mitarbeiter schulen. Und jeder Einsatz muss dokumentiert und auditierbar sein.

Dazu kommt NIS2 mit Deadline März 2026 und verschärfte DSGVO Durchsetzung. Ein KI-Partner mit TISAX-/ISO-orientierter Arbeitsweise, EU-Hosting und vollständigem Logging ist hier die Voraussetzung für rechtssicheren KI-Einsatz.

sensified.ai verankert Audit-Readiness, NIS2- und AI-Act-Anforderungen direkt im Mandat: Sie werden im Discovery-Workshop erfasst und in Architektur, Prozessen und Dokumentation von Anfang an mitgeführt.

„Was muss unser Unternehmen konkret tun, um den EU AI Act einzuhalten?“

Drei Schritte. Erstens: Inventur aller KI Systeme im Unternehmen, auch der inoffiziellen. Zweitens: Risikoklassifizierung nach AI Act Kategorien. Drittens: Dokumentation, Prozesse und Schulungen aufsetzen. Die Deadlines sind nicht verhandelbar: Verbote und KI Kompetenzpflicht gelten bereits. Volle Hochrisiko Compliance ab August 2026.

Welche Prozesse können Sie mit KI automatisieren?

Die Frage ist nicht, ob KI in Ihrem Unternehmen etwas bringen kann. Sondern wo am meisten. Ideale Kandidaten sind repetitive, regelbasierte Prozesse mit hohem Volumen. Dinge, bei denen Ihre besten Leute Zeit verschwenden, die sie eigentlich nicht verschwenden sollten.

Typische KI Use Cases im Mittelstand: Dokumentenverarbeitung und Datenextraktion aus PDFs. Automatische Angebotserstellung aus Kundenanfragen und Produktkatalog. E-Mail Triage und Support Ticket Kategorisierung im Kundenservice. Vertragsanalyse mit Risikoerkennung und Handlungsempfehlungen. Rechnungsverarbeitung und Abgleich. Lead Qualifizierung und Scoring im Vertrieb. Wissensmanagement über eine KI gestützte interne Wissensdatenbank. Predictive Maintenance im Maschinenbau. Qualitätskontrolle in der Fertigung. Einkauf und Beschaffungsoptimierung. Kurz: KI Prozessautomatisierung überall dort, wo Routineaufgaben wertvolle Zeit fressen.

sensified.ai hat viele dieser Anwendungsfälle im Mittelstand umgesetzt: E-Mail-Triage, Dokumentenextraktion, Angebotserstellung, Vertragsanalyse. Die Systeme werden an Ihre Datenquellen wie SharePoint, Confluence oder DMS angebunden und laufen in Ihrer Umgebung.

„Welche unserer Geschäftsprozesse eignen sich am besten für KI Automatisierung?“

Faustregel: Wenn ein Prozess mehr als 500 Stunden pro Jahr kostet und die einzelnen Schritte beschreibbar sind, ist er ein Kandidat. Starten Sie mit dem Prozess, der am meisten weh tut. Nicht mit dem spannendsten oder dem technisch interessantesten. Sondern mit dem teuersten.

Fachkräftemangel und KI: Entlasten statt ersetzen

Bis 2030 fehlen in Deutschland rund fünf Millionen Fachkräfte. Im Maschinenbau, in der Fertigung, in der Verwaltung, überall. KI ersetzt keine Mitarbeiter. Aber sie kann Mitarbeiter entlasten und ihnen die Kapazität geben, sich auf das zu konzentrieren, wofür Sie sie eingestellt haben. Statt Angebote manuell zu tippen, prüft die Vertriebsmitarbeiterin den KI generierten Entwurf und passt ihn an. Statt stundenlang Dokumente zu sortieren, bearbeitet der Sachbearbeiter die Ausnahmen, die das System nicht alleine klären kann.

Dafür müssen Ihre Leute aber mitgenommen werden. Viele Arbeitnehmer fürchten Jobverlust durch KI. Diese Sorge kann man nicht ignorieren. KI Schulungen, transparente Kommunikation und früh sichtbare Ergebnisse machen den Unterschied zwischen Akzeptanz und stiller Verweigerung. Der AI Act verlangt seit Februar 2025 ohnehin, dass Unternehmen ihre Mitarbeiter in KI Kompetenz schulen. Machen Sie aus der Pflicht einen Vorteil.

„Wie nehme ich meine Mitarbeiter bei der KI Einführung mit, ohne Widerstand zu provozieren?“

Drei Dinge helfen. Erstens: Sagen Sie klar, dass KI entlasten soll, nicht ersetzen. Und meinen Sie es auch so. Zweitens: Starten Sie mit einem Use Case, bei dem die Mitarbeiter den Vorteil sofort spüren. Weniger Routinearbeit, schnellere Ergebnisse. Drittens: Schulen Sie. Nicht einmal, sondern laufend. Und hören Sie zu, was die Leute wirklich brauchen.

Kosten transparent gemacht

Was kostet KI im Mittelstand wirklich? Eine seriöse Antwort setzt eine Analyse voraus. Deshalb nennt sensified keine Pauschalpreise: Der Budgetrahmen wird im Discovery Call besprochen und im Workshop-Angebot fixiert. Abgerechnet wird im Mandat nach Aufwand (Time and Material) mit monatlicher Transparenz. Beziffern lassen sich dagegen die Kosten, die heute schon anfallen.

Der Umfang eines Mandats hängt von Prozess, Datenlage und Integrationstiefe ab. Die Discovery-Phase liefert eine belastbare ROI-Kalkulation, bevor investiert wird. Amortisation in sechs bis zwölf Monaten bei richtigem Use Case.

Im laufenden Mandat wird nach Aufwand (Time and Material) mit monatlicher Transparenz und Quartalszielen abgerechnet. Budgetsicherheit entsteht durch Führung und Messbarkeit statt Pauschalversprechen vor der Analyse.

Der Wissenstransfer ist Lieferbestandteil: Dokumentation, Schulung und Code-Übergabe sind im Mandat eingeplant und keine Zusatzposten.

Und vergessen Sie nicht die Kosten, die Sie bereits haben: Unkontrollierte KI-Nutzung erzeugt heute schon Produktivitätsverlust, Compliance-Risiken und verschenktes Potenzial. Wie hoch diese Kosten in Ihrem Haus sind, lässt sich im Discovery-Workshop mit Ihrer eigenen Baseline beziffern.

„Wie erstelle ich einen KI Business Case, der meinen CFO überzeugt?“

Drei Zahlen vorbereiten. Erstens: Was kostet der Prozess heute? Stunden mal Stundensatz mal zwölf. Zweitens: Was spart KI ein? Die realistische Spanne hängt vom Prozess ab und wird in der Discovery-Phase mit Ihrer eigenen Baseline kalkuliert. Drittens: Payback Zeitraum. Muss unter zwölf Monaten liegen, mindestens Faktor drei. Kein CFO lehnt etwas ab, das sich in einem halben Jahr rechnet.

So wählen Sie den richtigen Partner

Fünf Kriterien, die einen seriösen KI Dienstleister vom Rest unterscheiden. Branchenerfahrung aus Industrie und Fertigung, nicht aus der Startup Szene. Abrechnung nach Aufwand mit monatlicher Kostentransparenz statt Pauschalversprechen vor der Analyse. Code Ownership beim Kunden nach Projektende. TISAX-/ISO-orientierte Arbeitsweise und EU-Hosting als gelebte Praxis. Und echte Referenzen aus dem Mittelstand, nicht Fortune 500 Logos.

Warnsignale: Pauschalpreise vor jeder Analyse. Kein Code Übergabekonzept. Junior Berater im Erstgespräch. Viel Buzzword Bingo, aber keine klare Antwort auf „Was bekomme ich für mein Geld?“

„Woran erkenne ich einen KI Anbieter, der wirklich zum Mittelstand passt?“

Fragen Sie nach drei Referenzen aus Ihrer Größenordnung. Fragen Sie, wem der Code nach Projektende gehört. Fragen Sie, wie Aufwände und Kosten monatlich transparent nachgewiesen werden. Wenn die Antworten nicht sofort kommen, stimmt etwas nicht. Und: Treffen Sie die Leute, die tatsächlich an Ihrem Projekt arbeiten würden. Nicht die, die auf der Website stehen.

Branchen, die wir verstehen

sensified arbeitet mit Mittelständlern aus Maschinenbau, Automotive, Fertigung, Elektrotechnik, Metallverarbeitung und verwandten Industrien. Unsere Entwickler kommen aus diesen Branchen. Sie wissen, was TISAX bedeutet, wie ein ERP im produzierenden Gewerbe aussieht und warum eine KI Integration im Mittelstand anders funktioniert als in einem Tech Konzern.

Ob KI für Predictive Maintenance, Qualitätskontrolle, Produktionsplanung, Vertriebsautomatisierung oder Verwaltungsprozesse: Wir kennen die Systeme, die Datenstrukturen und die Denkweise der Leute, die damit arbeiten. Und das macht den Unterschied.

Häufig gestellte Fragen

Was kostet eine KI Einführung im Mittelstand?

Das hängt von Prozess, Datenlage und Integrationstiefe ab. Der Budgetrahmen wird im Discovery Call besprochen und im Workshop-Angebot fixiert. Im laufenden Mandat wird nach Aufwand (Time and Material) mit monatlicher Transparenz abgerechnet. Die Investition sollte sich in sechs bis zwölf Monaten amortisieren.

Wie schnell kann ein KI System produktiv sein?

Die Frage „Wie lange dauert eine KI Implementierung?“ hören wir täglich. Die Dauer hängt von Datenlage, Integrationsumfang und Compliance Anforderungen ab. Deshalb nennt sensified keine pauschalen Lieferzeiten: Der Discovery Workshop legt Zeitpfad und Erfolgskriterien fest, bevor Zusagen gemacht werden. Erste produktive Ergebnisse entstehen auf einem klar geführten 90-Tage-Pfad. Voraussetzung: klarer Scope, ein Entscheider und ein erfahrener Partner. Nutzen Sie unsere Readiness Checkliste als ersten Schritt.

Warum scheitern KI Projekte im Mittelstand?

Meistens wegen vier Fehlern: Technologie vor Business Case, kein klarer Scope, fehlende IT Basis und ignoriertes Change Management. Die Technologie selbst ist selten das Problem.

Was ist Shadow AI?

Die unkontrollierte Nutzung von KI-Tools durch Mitarbeiter ohne Wissen oder Genehmigung des Unternehmens. Die Daten landen auf US-Servern. Und der Geschäftsführer haftet persönlich.

Hafte ich als Geschäftsführer persönlich für KI Risiken?

Ja, über Paragraph 43 GmbHG. Sie brauchen eine KI Policy, Schulungen, technische Kontrollen und eine sichere Alternative. Ohne das liegt Organisationsverschulden vor. Bußgelder bis 20 Millionen Euro DSGVO oder 35 Millionen Euro AI Act.

Was ist der EU AI Act und betrifft er mein Unternehmen?

Der EU AI Act reguliert den Einsatz von KI in Europa. Verbote und KI Kompetenzpflicht gelten seit Februar 2025. Volle Compliance für Hochrisiko Systeme ab August 2026. Jedes Unternehmen, das KI einsetzt, ist betroffen.

Brauche ich eine eigene IT Abteilung für KI?

Nein. In der Operate-Phase des BOT-Modells betreibt sensified.ai das System für Sie: EU-gehostet, DSGVO-konform, mit Monitoring und Dokumentation. Der Wissensaufbau in Ihrem Haus beginnt trotzdem ab Tag eins, damit der spätere Transfer gelingt.

Wie läuft ein BOT-Mandat ab?

Build: Das System entsteht in Ihrer Umgebung. Operate: sensified.ai betreibt es im Produktivbetrieb und führt Ihr Team schrittweise heran. Transfer: Code, Dokumentation und Betriebsverantwortung wandern geordnet zu Ihnen. Am Ende liegt das Wissen in Ihrem Haus.

Welche Prozesse eignen sich für KI Automatisierung?

Repetitive, regelbasierte Tätigkeiten mit hohem Volumen. Dokumentenverarbeitung, Angebotserstellung, E-Mail Triage, Rechnungsprüfung, Vertragsanalyse, Lead Qualifizierung. Faustregel: über 500 Stunden pro Jahr und beschreibbare Schritte.

Was ist eine sichere ChatGPT Alternative für Unternehmen?

Eine Enterprise KI Plattform mit EU Hosting, SSO Integration, Rollen und Rechtemanagement, Audit Trails und Anbindung an interne Wissensdatenbanken. Gleiche Funktionalität wie ChatGPT, aber mit voller Kontrolle und DSGVO Konformität.

Was kostet Shadow AI mein Unternehmen?

Das hängt von Unternehmensgröße und Nutzungsgrad ab. Die Kosten setzen sich aus Produktivitätsverlust, Compliance-Risiken und verschenktem Effizienzpotenzial zusammen und lassen sich im Discovery-Workshop für Ihr Haus beziffern.

Ersetzt KI meine Mitarbeiter?

Nein. KI übernimmt repetitive Teilaufgaben und gibt Ihren Leuten Kapazität für wertschöpfende Arbeit. Bis 2030 fehlen fünf Millionen Fachkräfte in Deutschland. KI ist Teil der Lösung, nicht des Problems.

Was bedeutet TISAX im Kontext von KI?

TISAX ist der Informationssicherheits-Standard der Automobilindustrie. sensified.ai arbeitet TISAX-/ISO-orientiert und erfüllt damit die Anforderungen, die Automotive-Zulieferer und Unternehmen mit hohem Regelwerk an einen KI-Partner stellen.

Wie überzeuge ich mein Management von KI?

Mit drei Zahlen. Aktuelle Prozesskosten pro Jahr. Erwartete Einsparung durch KI. Payback Zeitraum. Wenn sich die Investition in unter zwölf Monaten rechnet, gibt es kein sachliches Argument dagegen. Kein Powerpoint. Nur Zahlen.

Was ist RAG und warum ist das für Unternehmen relevant?

RAG steht für Retrieval Augmented Generation. Vereinfacht: Die KI greift auf Ihre internen Dokumente zu und antwortet auf Basis Ihres Firmenwissens. Statt allgemeines Internet Wissen bekommen Ihre Mitarbeiter Antworten, die auf Ihren Produktkatalogen, Handbüchern und Prozessdokumentationen basieren.

Wie verhindere ich Vendor Lock in bei KI Projekten?

Bestehen Sie auf Code Ownership, vollständiger Dokumentation und Schulung Ihres Teams. Nach Projektende muss das System ohne den Dienstleister lauffähig sein. Wenn ein Anbieter das nicht anbietet, will er Abhängigkeit schaffen.

Ab wie vielen Mitarbeitern lohnt sich KI?

Keine feste Grenze. Aber ab ca. 50 Mitarbeitern werden erste Use Cases wirtschaftlich. Entscheidend ist das Prozessvolumen, nicht die Unternehmensgröße. Ein Prozess mit 500 Stunden pro Jahr reicht, um KI profitabel zu machen.

Gibt es KI Fördermittel für den Mittelstand?

Ja. Digitalbonus Programme je nach Bundesland, BAFA Förderungen, KfW Digitalisierungskredite. Die Förderlandschaft ist fragmentiert. Prüfen Sie vor Projektstart, welche Programme aktuell verfügbar sind.

Was ist der nächste konkrete Schritt?

Einen Prozess identifizieren. Die Kosten dieses Prozesses ausrechnen. Und dann mit jemandem sprechen, der ehrlich sagt, ob KI dort helfen kann oder nicht. 20 Minuten, keine Folien, kein Verkaufsgespräch.