Von der Idee zur produktiven KI: Was wir aus unseren Kundenprojekten lernen
Seit vielen Jahren unterstützen wir Unternehmen dabei, den Wert ihrer Daten zu steigern. Mit dem zunehmenden Einsatz von künstlicher Intelligenz hat sich diese Aufgabe erweitert. Es reicht nicht mehr aus, Daten bereitzustellen oder Dashboards zu entwickeln. Unternehmen erwarten intelligente Anwendungen, die Prozesse unterstützen, Entscheidungen beschleunigen und Mitarbeitende entlasten.
Deshalb haben wir KI fest in unserem Leistungsportfolio verankert und entwickeln unsere Kompetenzen kontinuierlich weiter. Unser unternehmensweites AI4DataPerformance-Programm bündelt diese Aktivitäten. Ziel ist es, KI sowohl in Kundenprojekten als auch in unseren eigenen Prozessen sinnvoll einzusetzen und dabei Erfahrungen systematisch aufzubauen und weiterzugeben.
Nur mit Innovationen und individuellen Lösungen kann Business Impact erzielt werden
Unsere bisherigen Aktivitäten können sich sehen lassen: Umsetzung und Integration in Projekten, Austauschformate, eigene AI‑Solutions wie PRISMA und LUMA, Use-Case-Identifikationen und Kompetenzaufbau in vielen Teams. Und unsere Tochtergesellschaft DAC.INFOMOTION arbeitet an einem eigenen Ansatz für die AI‑gestützte Softwareentwicklung und Optimierung von Vibecode.
Doch bei all dem Enthusiasmus ist uns auch klar geworden: Geschwindigkeit ist Key, wenn es um KI-Technologien geht. Und wir dürfen den Faktor Mensch nicht vergessen. Es gilt, unsere Mitarbeitenden nicht nur einzubinden, sondern umfassend zu schulen und zu aktivieren. Unser Ansatz läuft entlang von fünf Strängen:
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Wertschöpfungskette: Wir identifizieren systematisch, wo entlang unserer Beratungsleistung Automatisierung, Standards und produktisierte Services möglich sind – und setzen diese konsequent um.
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Kompetenzentwicklung: Wir schaffen Formate zum Lernen und Austauschen – Trainings, Expertengruppen, Austauschformate in den Teams. Die Anzahl der Teams, die sich konsequent mit dem Austausch über AI-Anwendungen und AI‑Kompetenzaufbau beschäftigen, hat stark zugenommen.
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Rollenentwicklung: Wer Solutions baut und vermarktet, benötigt andere Fähigkeiten als klassische Beratungen. Wir arbeiten an neuen Rollenprofilen und aktualisieren bestehende.
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Vermarktung: AI verändert auch, wie wir uns am Markt positionieren und unsere Services vermarkten. Wir integrieren AI konsequent in unsere Marke und entwickeln unseren Go-to-Market für AI‑Offerings gezielt weiter.
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AI in internen Prozessen: Was wir unseren Kunden empfehlen, leben wir selbst. Wir identifizieren gemeinsam mit unseren Business Partnern konkrete Effizienz- und Automatisierungs-Use-Cases in unseren internen Abläufen – und setzen diese schrittweise um.
Fast täglich entstehen neue Modelle, Frameworks und Tools. Wir selbst und viele andere Unternehmen stehen vor der gleichen Frage: Welche Möglichkeiten bringen uns wirklich weiter – und wie schaffen wir daraus einen nachhaltigen Mehrwert?
Unsere Erfahrung aus den vergangenen Monaten zeigt: Der Erfolg von KI entscheidet sich nur selten am Modell selbst. Viel wichtiger sind die Grundlagen. Eine belastbare Datenbasis, klare Governance, durchdachte Prozesse, neue Zusammenarbeitsmodelle und Mitarbeitende, die verstehen, wie KI sinnvoll eingesetzt werden kann. Erst wenn diese Bausteine zusammenspielen, entstehen Lösungen, die im Alltag funktionieren und echten Mehrwert schaffen.
Genau darauf richten wir unseren Fokus bei INFOMOTION.
Entscheidend ist nicht die Technologie, sondern das Problem, das gelöst wird
Ein klares Beispiel dafür stammt aus einem aktuellen Kundenprojekt.
In einer Data-Mesh-Umgebung standen die Data-Product-Teams vor einer Herausforderung, die viele Unternehmen kennen: Bevor überhaupt mit der Entwicklung begonnen werden konnte, mussten zahlreiche Architekturvorgaben, Governance-Richtlinien, Naming Conventions und Deployment-Prozesse berücksichtigt werden. Gerade neue Teams waren dadurch stark auf die Unterstützung des Plattform-Teams angewiesen. Gleichzeitig führten unterschiedliche Vorgehensweisen immer wieder zu Konfigurationsfehlern oder ineffizienten Einstellungen, die später zusätzlichen Aufwand oder unnötige Kosten verursachten.
Gemeinsam mit dem Kunden haben wir deshalb den „Data Product Agent“ entwickelt, der Data-Product-Teams während der Entwicklung begleitet. Statt lediglich Fragen zu beantworten, führt der Agent die Anwender Schritt für Schritt durch den gesamten Prozess – von der Auswahl der Datenquelle und der passenden Ingestion-Methode über Architekturentscheidungen bis hin zur Definition von Views und Datenmodellen. Die erforderlichen Governance-Regeln, Plattformstandards und Blueprints für Datenbankartefakte sind dabei bereits integriert und fließen automatisch in die Entwicklung ein. Auf Basis dieser Informationen erstellt der Agent unter anderem die benötigten dbt-Modelle für die verschiedenen Datenebenen, generiert Streams und Tasks für die Orchestrierung, prüft die Konfiguration gegen definierte Qualitätskriterien und dokumentiert die entstandenen Abhängigkeiten automatisch. So entsteht nicht nur deutlich weniger manueller Aufwand – gleichzeitig werden Fehler bereits während der Entwicklung erkannt, bevor sie später Zeit und Ressourcen kosten.
Besonders spannend finden wir dabei einen anderen Aspekt: Der Agent übernimmt nicht einfach Aufgaben, sondern gibt das Wissen der Plattform-Experten an die Entwicklungsteams weiter. Best Practices, Architekturprinzipien und Governance-Vorgaben werden nicht mehr ausschließlich über Dokumentationen oder persönliche Abstimmungen vermittelt, sondern direkt im Arbeitsprozess angewendet. Das erleichtert das Onboarding neuer Teams, entlastet das Plattform-Team und sorgt gleichzeitig für konsistente Datenprodukte.
Genau darin sehen wir eine der spannendsten Entwicklungen im Bereich Agentic AI: AI ersetzt keine Expertinnen und Experten. Sie macht ihr Wissen skalierbar und stellt es dort bereit, wo es im Arbeitsalltag benötigt wird.
AI ist kein Ziel – sondern ein Werkzeug
Dieses Projekt steht stellvertretend für viele AI-Initiativen, die wir derzeit gemeinsam mit unseren Kunden umsetzen. Aber auch intern möchten wir unsere Prozesse vereinfachen und effizienter arbeiten. Unsere Teams entwickeln bereits spannende Cases:
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Chatbot für Mitarbeitende: Informationen aus unseren internen Abteilungen (Einkauf, IT, Marketing, Finance & Accounting) werden schnell verfügbar gemacht.
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KI-basierte Trainingsempfehlungen im INFOMOTION Academy Portal (interne Schulungsplattform): Eine KI-basierte Empfehlungslösung ermöglicht gezielte, personalisierte Vorschläge auf Basis von Skill-Profilen und vergleichbaren Lernpfaden.
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AI-Unterstützung im Angebotsprozess unseres Vertriebs: Eine KI-gestützte Unterstützung kann relevante Informationen schneller aufbereiten, Inhalte strukturieren und die Erstellung hochwertiger Angebotsunterlagen effizient unterstützen.
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Finance & Accounting: Administrative Aufgaben rund um Projekte und Leistungsnachweise werden automatisiert oder besser steuerbar. Das Ergebnis: mehr Zeitersparnis bei Abschluss und Reporting, weniger manuelle Eingriffe und saubere Projekt- und Datenpflege.
Dabei zeigt sich immer wieder ein ähnliches Bild: Unternehmen benötigen heute keine weiteren Demonstratoren oder isolierten Pilotprojekte. Gefragt sind Lösungen, die sich in bestehende Prozesse integrieren lassen, skalierbar sind und dauerhaft einen Beitrag zum Unternehmenserfolg leisten. Genau deshalb betrachten wir AI nie isoliert. Für uns gehören Datenplattformen, Governance, Data Engineering und AI untrennbar zusammen.
Die Entwicklung im AI-Markt wird sich weiter beschleunigen. Neue Modelle werden kommen, bestehende Technologien werden sich verändern. Was bleibt, ist die Aufgabe, aus Daten nachhaltigen Mehrwert zu schaffen. Dabei unterstützen wir unsere Kunden – von der strategischen Einordnung über den Aufbau moderner Datenplattformen bis hin zur Umsetzung produktiver AI-Lösungen. Denn am Ende geht es nicht darum, AI sinnvoll einzusetzen und die richtigen Lösungen für die richtigen Herausforderungen zu entwickeln.
Wenn Sie einen starken Partner für Ihre KI-Projekte suchen, lassen Sie uns sprechen.
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