Beratung & Optimierung

KI-Beratung & Strategie — KI dort einsetzen, wo sie wirkt

Strategische Beratung für den KI-Einsatz: Use-Case-Analyse, Tool-Auswahl und Implementierungsplanung — AI-Act-konform.

Projekte ab 1.500 €

Für wen & welches Problem?

Für Unternehmen, die KI sinnvoll einsetzen wollen, aber unsicher sind, wo der Anfang und der echte Nutzen liegt.

Unklar, welche KI-Use-Cases sich wirklich lohnen
Zu viele Tools, keine klare Auswahl
Unsicherheit bei Datenschutz und AI Act

Was wir liefern

Use-Case-Analyse

Gemeinsam mit Ihrem Team identifizieren wir Prozesse mit hohem manuellem Aufwand und prüfen, wo sich KI-Einsatz tatsächlich in Zeit oder Kosten auszahlt.

Tool-Auswahl

Modelle und Werkzeuge von Anbietern wie OpenAI, Anthropic oder Open-Source-Alternativen werden nach Eignung, Kosten und Datenschutzanforderungen für den Use-Case verglichen.

Implementierungsplan

Ein konkreter Fahrplan legt Reihenfolge, Aufwand und erwarteten Nutzen jedes Use-Cases fest, sodass die Umsetzung mit dem größten Hebel zuerst beginnt.

AI-Act & DSGVO

Risikoklasse, Dokumentationspflichten und Datenschutzanforderungen werden für jeden Use-Case frühzeitig geprüft, damit rechtliche Fragen die Umsetzung später nicht ausbremsen.

So läuft's ab

01

Status & Ziele

Wir erfassen Prozesse, Daten und Ziele.

02

Potenzial-Analyse

Use-Cases bewerten und priorisieren.

03

Roadmap

Ein realistischer Umsetzungsfahrplan.

04

Begleitung

Optionale Unterstützung bei der Umsetzung.

Technologien

KI-Projekte scheitern häufiger an unklaren Erfolgskriterien als an der eingesetzten Technik. Jede Beratung setzt daher zuerst auf eine nüchterne Bewertung konkreter Use-Cases nach Aufwand, Datenverfügbarkeit und dem rechtlichen Rahmen nach EU-AI-Act und DSGVO, bevor ein Tool oder Modell zur Sprache kommt.

OpenAIAnthropicRAGAI Act

Anwendungsfälle

KI-Strategie

Ein Unternehmen mit vagen KI-Ambitionen erhält eine priorisierte Liste konkreter Anwendungsfälle mit Aufwandsschätzung, wodurch die Geschäftsführung eine begründete Entscheidung für den ersten Piloten trifft.

Use-Case-Bewertung

Mehrere intern diskutierte KI-Ideen werden nach Aufwand, Datenlage und Nutzen bewertet, wodurch sich zeigt, welche davon tatsächlich einen spürbaren Effekt verspricht.

AI-Act-Check

Vor der Einführung eines KI-Tools mit Kundenkontakt wird die Risikoklasse nach AI Act geprüft, sodass rechtliche Pflichten von Anfang an eingeplant sind.

Warum twentyonepixels?

Unabhängig & anbieterneutral

Wir empfehlen die beste Lösung für Sie — keine Produkt-Agenda.

Datenbasiert & messbar

Entscheidungen und Ergebnisse belegt mit Zahlen, nicht mit Bauchgefühl.

Erfahrung aus der Praxis

Empfehlungen von jemandem, der selbst baut — nicht nur berät.

DSGVO & AI-Act im Blick

Rechtliche Rahmenbedingungen sind Teil jeder Empfehlung.

Nutzen statt Hype

Wir empfehlen, was sich rechnet — nicht das lauteste Tool.

Alexander Seidler, Gründer · Fachinformatiker für Anwendungsentwicklung bei twentyonepixels

Alexander Seidler

Gründer · Fachinformatiker für Anwendungsentwicklung

„Jedes Projekt ist Chefsache — Sie schreiben direkt an mich."
20+ Projekte24h Antwort100% DSGVO

Häufige Fragen

Der typische Fehler ist, zuerst ein Tool auszuwählen und erst danach nach einem passenden Anwendungsfall zu suchen — das führt selten zu spürbarem Nutzen. Sinnvoller ist der umgekehrte Weg: Zunächst identifizieren wir Prozesse, die viel manuelle, wiederkehrende Arbeit binden oder direkten Umsatzbezug haben, etwa die Beantwortung ähnlicher Kundenanfragen, die Sichtung großer Dokumentenmengen oder die Erstellung wiederkehrender Berichte. Für jeden Kandidaten prüfen wir, ob ausreichend saubere Daten vorliegen, wie hoch der Umsetzungsaufwand realistisch ist und welcher Nutzen dem gegenübersteht. Aus dieser Bewertung entsteht meist ein einzelner, klar abgegrenzter erster Use-Case, an dem sich Aufwand, Nutzen und Akzeptanz im Team schnell zeigen, bevor größere Investitionen folgen. Dieser fokussierte Einstieg liefert außerdem intern verwertbare Erfahrung für die nächsten Anwendungsfälle, die typischerweise schneller umzusetzen sind, weil Prozesse und Datenzugänge bereits bekannt sind.

Der AI Act ist die EU-weite Regulierung für Künstliche Intelligenz und stuft Anwendungen nach Risikoklasse ein, von minimalem Risiko wie einem einfachen Chatbot bis zu Hochrisiko-Anwendungen etwa in der Personalauswahl oder Kreditvergabe. Je höher die eingestufte Risikoklasse, desto umfangreicher die Pflichten: Dazu zählen Dokumentation der Trainingsdaten, menschliche Aufsicht bei automatisierten Entscheidungen und Transparenzpflichten gegenüber betroffenen Personen. Für die meisten Unternehmen betrifft das vor allem interne Automatisierung und Kundenkommunikation, die häufig in niedrigere Risikoklassen fallen, aber dennoch eine Kennzeichnung als KI-System auslösen können. In der Beratung ordnen wir jeden geplanten Use-Case konkret ein, prüfen die anwendbaren Pflichten und stimmen das Vorgehen mit Ihren Datenschutzanforderungen nach DSGVO ab. So lässt sich eine Lösung umsetzen, die auch einer späteren rechtlichen Prüfung standhält.

Nein. Wir beraten anbieterneutral und wählen Modelle und Tools — etwa von OpenAI, Anthropic oder Open-Source — allein nach Eignung und Datenschutz.

Ja. Auf Wunsch begleiten oder übernehmen wir die Umsetzung, von Chatbots über RAG-Systeme bis zur Automatisierung.

Oft ja. Gerade bei wiederkehrenden Aufgaben und Anfragen bringt KI schnell spürbare Entlastung — entscheidend ist der richtige, fokussierte Einstieg.

Fachbeiträge dazu

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KI-Schulungspflicht nach Artikel 4: Was wirklich gilt

Um Artikel 4 hat sich ein Markt gebildet, der mit Bußgeldern wirbt, die es für diese Vorschrift nicht gibt. Der Digital Omnibus hat die Pflicht zusätzlich abgeschwächt. Warum eine Schulung trotzdem sinnvoll bleibt — nur aus einem anderen Grund.

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KI-Beauftragter: keine Pflicht, aber ohne ihn wird es unübersichtlich

Anders als beim Datenschutzbeauftragten kennt die KI-Verordnung keine Benennungspflicht. Warum die Rolle trotzdem in fast jedem Unternehmen entsteht — und was sie tatsächlich zu tun hat.

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Digital Omnibus: Welche AI-Act-Fristen jetzt wirklich gelten

Die Hochrisiko-Pflichten sind um mehr als ein Jahr verschoben, die Transparenzpflichten nicht. Wer weiterhin mit dem 2. August 2026 als Universalfrist wirbt, ist nicht auf dem Stand — eine Sortierung nach dem, was tatsächlich greift.

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Alle Fachbeiträge So läuft ein Projekt ab Eingesetzte Technologien

Rechtsgrundlagen

Begriffe dazu erklärt

Machine Learning

Machine Learning ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, bei dem ein System Regeln aus Beispieldaten ableitet, statt sie einprogrammiert zu bekommen. Aus vielen Beispielen entsteht ein Modell, das auch neue Fälle einordnen kann.

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Prompt Engineering

Prompt Engineering ist die gezielte Formulierung von Anweisungen an ein Sprachmodell, um verlässlichere Ergebnisse zu bekommen. Dazu gehören klare Rollen- und Aufgabenbeschreibungen, Beispiele und Vorgaben zum Ausgabeformat.

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Deep Learning

Deep Learning ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, bei dem künstliche neuronale Netze mit vielen Schichten Muster aus Daten lernen. Es steckt hinter Bilderkennung, Spracherkennung und den heutigen Sprachmodellen.

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KI-Agent

Ein KI-Agent ist ein Programm, das eine Aufgabe eigenständig in Teilschritte zerlegt, dafür Werkzeuge aufruft und das Ergebnis prüft. Anders als ein Chatbot antwortet er nicht nur, sondern handelt – er ruft Schnittstellen auf, schreibt Daten oder stößt Abläufe an.

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