Viele "KI-Projekte" scheitern, weil sie Lösungen für nicht existierende Probleme suchen. Wir drehen es um: Erst das Prozess-Problem & die Architektur, dann die Technologie-Wahl. Ob generative KI, klassische Automatisierung oder RPA – wir wählen das Werkzeug, das den Business Case erfüllt. Many "AI projects" fail because they seek solutions to non-existent problems. We flip it: First the process problem & architecture, then the technology choice. Whether generative AI, classic automation, or RPA – we choose the tool that meets the business case.
Use Cases werden oft aus "Fear of Missing Out" (FOMO) gestartet. Ohne vorherige Prozessanalyse und ohne definierte KPIs wird Technologie auf gut Glück gekauft. Das Resultat sind teure PoCs ohne Nutzerakzeptanz, die das eigentliche Business-Problem verfehlen. Use cases are often started out of "Fear of Missing Out" (FOMO). Without prior process analysis and defined KPIs, technology is bought on good luck. The result is expensive PoCs without user acceptance that miss the actual business problem.
Wir nutzen wissenschaftliche Methodik zur Selektion. Durch Prozess-Mining und strenge ROI-Berechnung identifizieren wir nur die Use Cases, die sich wirklich rechnen. Wir unterscheiden methodisch: Wann reicht klassische IT (Regeln), wann stiftet Generative AI echten Mehrwert? We use scientific methodology for selection. Through process mining and strict ROI calculation, we identify only those use cases that really pay off. We distinguish methodically: When is classic IT (rules) enough, when does Generative AI add real value?
Viele Piloten entstehen als "Schatten-IT" auf lokalen Laptops. Sie sind nicht sicher, verletzen Compliance-Vorgaben und haben keinen Zugriff auf Echtzeit-Daten (ERP/CRM). Sie skalieren nicht und sterben nach der Testphase, da sie nicht wartbar sind. Many pilots emerge as "shadow IT" on local laptops. They are insecure, violate compliance regulations, and lack access to real-time data (ERP/CRM). They do not scale and die after the test phase because they are not maintainable.
Wir verankern KI tief in Ihrer Enterprise Architecture (EAM). Von der Strategie über Geschäftsprozesse bis zu Applikationen und Daten. Wir definieren klare Governance-Strukturen, Rollen und Schnittstellen, sodass die Lösung sicher und konform im Kernbetrieb läuft. We anchor AI deep within your Enterprise Architecture (EAM). From strategy via business processes to applications and data. We define clear governance structures, roles, and interfaces so that the solution runs securely and compliantly in core operations.
Unser Vorgehen basiert auf wissenschaftlichen Standards und jahrelanger Praxiserfahrung. Anstatt blindem Aktionismus setzen wir auf ein strukturiertes Phasenmodell, das von der ersten Idee bis zum stabilen Betrieb führt. So minimieren wir Investitionsrisiken und garantieren, dass jede KI-Initiative auf einem soliden Business Case fußt. Our approach is based on scientific standards and years of practical experience. Instead of blind actionism, we rely on a structured phase model that leads from the initial idea to stable operation. This minimizes investment risks and ensures that every AI initiative is based on a solid business case.
EU AI Act Konformität, Datenschutz (DSGVO), Risiko-Management und Ethik-Richtlinien. EU AI Act compliance, GDPR, Risk Management, and Ethical Guidelines.
Mitarbeiter-Schulung, Stakeholder-Kommunikation und kulturelle Transformation. Employee training, stakeholder communication, and cultural transformation.
KI darf keine Inselösung bleiben. Um nachhaltigen Wert zu schaffen, muss sie tief in die DNA Ihres Unternehmens integriert werden. Wir nutzen wissenschaftlich fundierte EAM-Standards, um die Wechselwirkungen zwischen Strategie, Prozessen, Daten und Technologie transparent zu machen und Silos aufzubrechen. AI must not remain an isolated solution. To create sustainable value, it must be deeply integrated into your company's DNA. We use scientifically based EAM standards to make the interactions between strategy, processes, data, and technology transparent and to break down silos.
Sicherheit statt Risiko.
Wir minimieren Ihr technisches Umsetzungsrisiko, indem wir auf erprobte, quelloffene (Open Source) Blueprints setzen. Unsere Lösungen sind vollständig lizenzkostenfrei und erlauben einen Betrieb 100% On-Premise in Ihrem eigenen Rechenzentrum. Damit gewährleisten wir absolute DSGVO-Konformität und verhindern den Abfluss sensibler Daten an externe Cloud-Provider.
Security over Risk.
We minimize your technical implementation risk by relying on proven, open-source blueprints. Our solutions are completely license-free and allow for 100% On-Premise operation in your own data center. This ensures absolute GDPR compliance and prevents the leakage of sensitive data to external cloud providers.
Ideal für den schnellen Start. Ein komplettes KI-System, das auf einem Laptop läuft. Perfekt für Prototypen und den Mittelstand – ohne komplexe IT-Projekte. Daten bleiben im Haus. Ideal for a quick start. A complete AI system that runs on a laptop. Perfect for prototypes and SMEs – without complex IT projects. Data stays in-house.
Details Smart StackDie Plattform für den Konzern. Verbindet sich mit Ihren Datenbanken, Ihrer Benutzerverwaltung und skaliert sicher. Volle Kontrolle für die IT und bereit für den produktiven Rollout. The platform for the corporation. Connects to your databases, your user management, and scales securely. Full control for IT and ready for productive rollout.
Details Advanced StackDie beste KI nützt nichts, wenn sie nicht akzeptiert und bedient werden kann. Wir lassen Ihr Team nicht allein, sondern sorgen für einen gezielten Kompetenzaufbau. Vom strategischen Verständnis für Führungskräfte bis hin zum tiefen technischen Know-how für Entwickler – wir machen Ihre Organisation "AI Ready". The best AI is useless if it cannot be accepted and operated. We don't leave your team alone but ensure targeted competence development. From strategic understanding for leaders to deep technical know-how for developers – we make your organization "AI Ready".
Strategie: Wann KI, wann klassische IT? Governance & ROI-Berechnung. Strategy: When AI, when classic IT? Governance & ROI calculation.
Technische Umsetzung. Aufbau von Pipelines, Integrationen und lokalen Modellen. Technical implementation. Building pipelines, integrations, and local models.
Theorie ist gut, Praxis ist besser. Unser Hackathon-Programm ist der Turbolader für Ihre KI-Transformation. In einem kompakten Format bringen wir einen ausgewählten Use Case vom Konzept in die Realität – messbar, greifbar und direkt in Ihrer Systemumgebung verprobt. Theory is good, practice is better. Our hackathon program is the turbocharger for your AI transformation. In a compact format, we bring a selected use case from concept to reality – measurable, tangible, and tested directly in your system environment.
Management trifft Tech. Silos aufbrechen. Gemeinsamer Prototyp auf dem Smart oder Advanced Stack. Management meets Tech. Break down silos. Joint prototype on Smart or Advanced Stack.
IT im Lead. Tiefe Integration in Datenbanken und Filesysteme. Management validiert Ergebnisse. IT in the Lead. Deep integration into databases and file systems. Management validates results.
Autonome Workflows. KI agiert (bucht, sendet, steuert). Human-in-the-Loop Kontrolle. Autonomous Workflows. AI acts (books, sends, controls). Human-in-the-Loop control.
Stefan Wittenberg lehrt und forscht in den Schwerpunkten "Generative KI", "Geschäftsprozessmanagement" und "ERP-Systeme". Zuvor war er bei Bertelsmann/arvato als Abteilungsleiter Operations und in der Bundesdruckerei als Leiter des Auftragszentrums und SAP-Projektleiter tätig.
Nach Studium der Betriebswirtschaftslehre an der Universität Göttingen und Promotion in Wirtschaftsinformatik an der LMU München lag sein fachlicher Schwerpunkt in der Optimierung und Automatisierung von Geschäftsprozessen. Seit 2016 engagiert sich Prof. Wittenberg in der Lehre für KI und hat an der HTW ein Vorgehensmodell zur Einführung generativer KI entwickelt und mit KMU erprobt.
Stefan Wittenberg teaches and researches in "Generative AI", "Business Process Management", and "ERP Systems". Previously, he was Dept. Head of Operations at Bertelsmann/arvato and Head of the Order Center/SAP Project Lead at Bundesdruckerei.
After studying Business Administration in Göttingen and obtaining a PhD in Information Systems at LMU Munich, he focused on process automation. Since 2016, Prof. Wittenberg has been teaching AI and developed a process model for adopting generative AI at HTW, validated with SMEs.
Christina Kratsch ist Professorin für Künstliche Intelligenz und Software Engineering an der HTW Berlin. Ihr Gebiet liegt an der Grenze zwischen KI und Business Model Engineering. Sie erforscht, wie KI-Modelle erfolgreich umgesetzt werden und welche technischen sowie sozialen Hürden dabei entstehen (Explainable AI, MLOps).
Zuvor war sie Head of Research & Innovation bei der Comma Soft AG und entwickelte die Analytics-Lösung FASTGenomics. Sie arbeitete auch als Data Scientist bei Zalando. Ihre Promotion absolvierte sie am Max Planck Institut Saarbrücken zu KI-Verfahren in Genomdaten. Ihr Ziel ist es, KI-Methoden für den nachhaltigen, unternehmerischen Einsatz nutzbar zu machen.
Christina Kratsch is Professor for AI and Software Engineering at HTW Berlin, working at the intersection of AI and Business Model Engineering. She researches successful AI implementation and the associated technical and social hurdles (Explainable AI, MLOps).
Previously, she was Head of Research & Innovation at Comma Soft AG, co-developing FASTGenomics. She also worked as a Data Scientist at Zalando. She holds a PhD from the Max Planck Institute Saarbrücken. Her goal is to develop practical AI methods for sustainable business use.