AI-Diagnose
Wo stehen wir? Was schafft echten Nutzen? Was sollte starten, was priorisiert und was bewusst noch nicht angefasst werden?
Diagnose ansehenWas lohnt sich wirklich? Was kommt zuerst? Wie wird daraus echte Arbeit? Und wer sorgt dafür, dass es im Alltag funktioniert?
30 Minuten · unverbindlich · direkt mit Roland Cernat
Copilot wird benutzt. ChatGPT ist da. Erste Agenten entstehen. Trotzdem fehlt in vielen Unternehmen eine gemeinsame Logik für Entscheidungen und Umsetzung.
Teams probieren aus, einzelne Mitarbeitende werden sehr gut, andere kaum. Es entsteht Bewegung, aber noch kein gemeinsamer Weg.
Die spannendsten Use Cases sind nicht automatisch die wichtigsten. Lautstärke, Verfügbarkeit und Tool-Neugier ersetzen schnell eine belastbare Reihenfolge.
Zwischen Geschäftsführung, IT und Fachbereichen bleibt offen, wer Entscheidungen vorbereitet, Standards setzt und den Fortschritt zusammenhält.
Du steigst dort ein, wo ihr heute steht. Die Diagnose schafft Klarheit. Agenten bringen priorisierte Arbeit in den Betrieb. AI-Leitung auf Zeit hält Entscheidungen, Standards und Umsetzung zusammen.
Wo stehen wir? Was schafft echten Nutzen? Was sollte starten, was priorisiert und was bewusst noch nicht angefasst werden?
Diagnose ansehenPriorisierte Aufgaben werden neu gestaltet. Agenten kennen Abläufe, Regeln und Standards und übernehmen konkrete Arbeit.
Agenten ansehenEine klare Rolle verbindet Management, Fachbereiche und Umsetzung, bis die Verantwortung intern dauerhaft sitzen kann.
AI-Leitung ansehenStatus, laufende Initiativen, Engpässe und Entscheidungslogik.
Wirkung, Aufwand, Risiken, Startpunkte und bewusste Stopps.
Workflows, Agenten, Standards und konkrete Ergebnisse im Alltag.
Verantwortlichkeiten, Regeln, Tool-Fragen und Entscheidungswege.
Was funktioniert, was wird gestoppt, was wird als Nächstes skaliert?
AI for Business sitzt bewusst dazwischen. Euer Management entscheidet, was wirtschaftlich sinnvoll ist. Danach wird es so konkret, dass Teams damit arbeiten können.
Die Frage beginnt nicht bei Claude, Copilot oder ChatGPT, sondern beim Geschäft.
Nicht alles, was möglich ist, sollte jetzt umgesetzt werden.
Neue Initiativen müssen an Standards, Kontext und klare Verantwortlichkeiten andocken.
Das Ziel ist ein Unternehmen, das die Struktur selbst weiterführen kann.
Eine strukturierte Analyse schafft ein gemeinsames Bild und übersetzt AI-Aktivität in Entscheidungen, die intern begründbar sind.
AI-Diagnose
3.000 € Festpreis, zzgl. USt.
3 Stunden Analyse mit dem Führungsteam. Danach Einordnung, Fahrplan und konkrete nächste Entscheidungen.
Diagnose ansehenReifegrad, Muster, laufende Initiativen und Blocker.
Prioritäten nach Wirkung, Aufwand und Umsetzbarkeit.
Ein realistischer 3/6/12-Monats-Fahrplan.
Verstehen kommt immer zuerst. Wenn Prioritäten und Startpunkt schon klar sind, wird die Diagnose als Bestandsaufnahme Teil des Aufbaus.
Ich bin Roland Cernat, Gründer von AI for Business. Mein Schwerpunkt liegt an der Stelle, an der Unternehmen häufig hängen: aus Möglichkeiten klare Entscheidungen und aus Entscheidungen funktionierende Umsetzung machen.
Microsoft-365-Copilot-Einführung, interner ChatGPT-Rollout, mehr als 300 geschulte Mitarbeitende und Use Cases mit messbarem ROI.
AI- und Transformationsarbeit mit Teams aus mittelständischen Unternehmen und Firmen wie Siemens, BMW, Audi, Porsche, Miba und Avery.
Diagnose, Agenten-Systeme und AI-Leitung auf Zeit als ein zusammenhängender Weg für den Mittelstand.
„Nicht mehr AI-Ideen sammeln. Entscheiden, welche jetzt zählt, und sie zum Laufen bringen."
Nein. Gerade wenn viele Einzelaktivitäten existieren, aber noch kein gemeinsames Bild, ist die Diagnose ein sinnvoller Einstieg.
Nein. Agenten sind ein Umsetzungsweg. Die übergeordnete Frage ist, wie ihr AI sinnvoll steuert und in konkrete Arbeit übersetzt. Je nach Ausgangslage kann der nächste Hebel auch bei Standards, Priorisierung, Befähigung oder Verantwortung liegen.
Ja. Die Diagnose fällt dann nicht weg. Sie ist als Bestandsaufnahme Teil des Sprints, nicht ein eigenes Produkt.
Eine flexible Verantwortungsrolle für Unternehmen, die AI voranbringen wollen, dafür aber noch keine eigene Vollzeitrolle brauchen. Typisch sind 2-5 Tage pro Monat mit klarer Aufgaben- und Übergabelogik.
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