Implementation
Die Box ist nur die halbe Miete.
KI-Hardware aufstellen kann jeder. Die Lücke zwischen „läuft“ und „nimmt wirklich Arbeit ab“ schließen wir mit Beratung (remote oder auf Wunsch vor Ort), konkretem Engineering und einem laufenden Deploy-Loop. Wir sind dafür da, dass Sie mit Ihrer KI:KUBE Erfolg haben.
Warum das nötig ist
Der Implementation Gap.
Über 95 % der deutschen Unternehmen wollen KI nutzen, weniger als 15 % nutzen sie produktiv (Bitkom 2025). Die Lücke entsteht selten am Modell, fast immer dazwischen.
Kompetenz
Kein ML-Team, kein DevOps, kein GPU-Know-how, und der erste Versuch mit ChatGPT erzeugt mehr Fragen als Antworten.
Unsere Antwort: KI:KUBE läuft out-of-the-box; wir bringen die Use-Case-Erfahrung mit ins Haus.
Integration
Vorhandene Tools (DATEV, KIS, GitLab, Ticket-Systeme) sprechen kein OpenAI-API. Eigene Dokumente sind nicht in einer Vektor-Datenbank.
Unsere Antwort: Wir bauen die Brücken: RAG, n8n-Flows, API-Adapter, Workflows.
Compliance
DSGVO, EU AI Act, Berufsgeheimnisse (§ 203 StGB). Cloud-KI ist hier strukturell falsch, aber lokal allein reicht auch nicht.
Unsere Antwort: Schulung Art. 4, Policy-Templates, Dokumentation. Compliance wird mitgeplant, nicht nachgereicht.
Verstetigung
Ein erfolgreich gebauter Workflow ist kein Selbstläufer. Modelle ändern sich, Anforderungen wachsen, Mitarbeiter kommen und gehen.
Unsere Antwort: Care + Deploy-Loop: regelmäßige Reviews, neue Hebel identifizieren, sauber dokumentiert.
So gehen wir vor
Drei Phasen, klar abgegrenzt.
Sie müssen nicht alles auf einmal buchen. Jede Phase steht für sich; gemeinsam ergibt sich der Deploy-Loop, der KI produktiv hält.
Analyse
Einen Tag lang gehen wir Ihre Prozesse durch, sprechen mit den Mitarbeitern, die tatsächlich an den Bottlenecks sitzen, und identifizieren die 3–5 Hebel mit dem besten Verhältnis aus Aufwand und Wirkung. Auf Wunsch vor Ort (Anfahrt und Reisezeit gesondert), sonst remote. Ergebnis: eine schriftliche Roadmap mit Quick-Wins und längeren Spielen, jeweils mit grober Aufwandsschätzung.
- Use-Case-Liste mit Priorisierung
- Roadmap (3 / 6 / 12 Monate)
- Grobe Aufwandsschätzung je Hebel
Anpassung
Die ausgewählten Hebel werden umgesetzt: RAG auf Ihre Dokumente, n8n-Flows für wiederkehrende Routinen, API-Brücken zu vorhandenen Systemen, eigene System-Prompts und Personas, individuelle Skripte. Pragmatisch, in Iterationen, mit den Anwendern statt nur für sie. Kleinere Anpassungen oft als halbtägiger Festpreis (ab 560 €); größere Pakete als Festpreis-Projekt nach Aufwandsschätzung.
- Lauffähige Workflows in der Produktion
- Kurze Dokumentation je Workflow
- Schulung der Power-User (remote oder vor Ort)
Deploy-Loop
Lokale KI ist kein Liefer-und-Vergessen-Geschäft. Modelle werden besser, Anforderungen ändern sich, neue Mitarbeiter brauchen Onboarding. Mit Care monitoren wir den Stack; im vierteljährlichen Review schauen wir gemeinsam, welche neuen Hebel reif sind. Das hält die Investition produktiv, statt sie langsam veralten zu lassen.
- Vierteljährliche Review-Termine
- Update-Reviews mit Risikoeinschätzung
- Kontinuierlicher Backlog an Verbesserungen
Vor Ort, auf Wunsch
Prozesse versteht man am Schreibtisch der Mitarbeiter.
Use-Case-Analyse, Schulungen und den Setup-Aufbau bieten wir auf Wunsch bei Ihnen vor Ort an. Per Screenshare bekommen Sie nicht mit, wie ein Sachbearbeiter wirklich arbeitet, neben ihm schon.
Laufendes Engineering läuft anschließend remote über VPN: schneller, billiger, und Ihre Mitarbeiter werden nicht aus dem Tagesgeschäft gerissen. Anfahrt und Reisezeit rechnen wir gesondert ab und stimmen sie vorab transparent ab.
Was wir auf Wunsch vor Ort machen
- ▸ Use-Case-Workshop: einen Tag im Unternehmen, mit den Mitarbeitern, die KI nutzen sollen.
- ▸ Setup / Aufbau: Hardware-Aufstellung, Netzwerk-Einbindung, erste Inbetriebnahme.
- ▸ Schulungen: Art. 4 KI-Kompetenz, Prompt-Engineering, Power-User-Training.
- ▸ Vor-Ort-Wartung: jährlich bei Care Premium, oder anlassbezogen bei Hardware-Themen.
Häufige Fragen
Was Kunden vorher wissen wollen.
+ Müssen wir alle drei Phasen buchen?
Nein. Viele Kunden starten mit dem Use-Case-Workshop und entscheiden danach. Andere haben den Use-Case längst im Kopf und beginnen direkt mit Engineering on Demand. Die Phasen sind ein Vorschlag, kein Paket-Zwang.
+ Was unterscheidet das von klassischer IT-Beratung?
Wir haben die Box selbst gebaut. Das heißt: kein abstraktes Strategie-Papier, sondern direkter Zugriff auf den Stack, die Modelle, die Engine-Parameter. Was wir vorschlagen, setzen wir in der Regel zeitnah um, oft innerhalb weniger Tage.
+ Wie groß muss unser Unternehmen sein?
Sinnvoll ab etwa 10 Mitarbeitern mit konkreten Wissensarbeits-Workflows. Unter 5 MA reicht meist ein ChatGPT-Account; ab 50 MA wird der TCO-Vorteil gegenüber Cloud-Lizenzen offensichtlich. Dazwischen rechnet sich vor allem die Compliance-Story.
+ Was kostet Vor-Ort wirklich?
Anfahrt, Reisezeit und Übernachtung (falls nötig) kommen on top und werden gesondert berechnet. Was konkret zu erwarten ist, stimmen wir vorher transparent ab.
+ Müssen Sie für jede Anpassung wieder anreisen?
Nein. Vor-Ort-Termine (auf Wunsch) sind vor allem Analyse und Schulungen. Engineering läuft remote über VPN oder ähnlich, sobald die Box steht: schneller, billiger, und Ihre Mitarbeiter werden nicht aus dem Tagesgeschäft gerissen.
Use-Case-Workshop unverbindlich anfragen.
Termin vereinbaren