ANWENDUNGSBEISPIELE
AI Knowledge Ops – „Wissen in Sekunden statt Stunden“
Interne Wissenssuche vereinfachen: Mitarbeitende greifen in natürlicher Sprache auf Dokumente, Prozesse und FAQs zu, Antworten kommen kontextuell mit Quellenangabe.
Impact: Recherchezeit −70%, Wissensnutzung +, Onboarding −30%
Time-to-Value: 2–3 Wochen (Prototyp mit 50 Dokumenten)
AI Produktivität – „Meeting Overhead −30%“
AI-Assistants fassen Meetings zusammen, erfassen Aufgaben und steigern die Entscheidungsqualität. Klare Prozesse, weniger Wiederholungen, bessere Team-Ausrichtung.
Impact: Produktivität +10–30%, Meetingzeit −20–40%, +Alignment
Time-to-Value: 4–8 Wochen bis messbarer Lift
AI Data Refinement – „Saubere Produktdaten in Sekunden“
KI-Agenten bereinigen, normieren und reichern unvollständige Produktdaten automatisch mit Internet-Informationen an – für saubere Kataloge und stabile Schnittstellen.
Impact: Datenqualität +80%, Aufbereitungszeit −90%, +Conversion
Time-to-Value: 1–2 Wochen / 24h pro Batch nach Setup
Compliance by Design
Compliance by Design
Nachweise dort, wo Arbeit passiert.
RECHTSSICHERHEIT
EU AI Act gilt.
Punkt.
4 Fristen, 9 Nachweise, 1 Owner. Compliance by Design: Verantwortung rein, Rechtssicherheit kommt mit.
Owner benennen, Kick-off terminieren, Nachweis-Setup starten. Jetzt aufsetzen, dann laufen lassen. Nachweise entstehen im Doing – kein Extra-Workflow, sondern Teil der Umsetzung.
Unsere Artefakte
kompakt, audit-tauglich
Sie sind vorgeschrieben: Nachweise, Befugnisse, Risikobewertung und Updateprozesse.
Wir machen es praxistauglich – Compliance by Design, die im Alltag mitläuft und die Prüfung besteht. Kein „one-shot“ sondern als kontinuierliches Monitoring.
EXPERTISE
KOSTENLOSER
EBIT Quick Scan
FRAGEN?
Lernen & Kultur
On‑the‑Job‑Lernen, Rollen & nachhaltiger Wissenstransfer.
Schulungen sind am Ende doch nur Wissenstransfer – ist das Konzept nicht nur Marketing?
Kurzantwort: Nein. Reine Frontalformate zeigen in Studien schwache Transferquoten; aktives Lernen und arbeitstages‑integrierte Praxis schlagen Vorträge deutlich. Meta-Analysen belegen:
- Aktives Lernen führt zu signifikant besseren Ergebnissen und geringeren Ausfallquoten als reine Vorlesungen/Frontalformate.
- Verteiltes Üben/Spaced Practice steigert Behaltensleistung und Langzeit-Transfer – also besser kurze, häufige Lerneinheiten im Arbeitsfluss als Einmal-Seminare.
- Transfer von Training hängt vor allem von Arbeitsumfeld, Design & Unterstützung ab – nicht von der Präsentationsqualität allein. On-the-job-Anwendung, Feedback und Vorgesetzten-Support sind entscheidend.
- Feedback ist einer der stärksten Lernhebel – aber nur, wenn es zeitnah, aufgaben- und prozessbezogen ist.
Was wir anders machen:
Welche Rollen und wie viel Zeit brauchen wir?
Typischer Weise: Kernteam 4–8 Personen. Rollen: Sponsor (C‑Level), Product Owner, Data‑Guardian, Prozess‑Owner, Umsetzungsteam – im Venture‑Track zusätzlich Venture‑Lead & KI‑Builder. Daily 15 min, Freitags‑Demo 45 min plus 2–3 konzentrierte Arbeitsblöcke/Woche.
Bleibt das Wissen im Unternehmen – auch nach dem Programm?
Ja. Train‑the‑Trainer, Playbooks, Scorecards und 30/60/90‑Pläne sichern internen Aufbau. Teams werden zu Multiplikatoren mit Begeisterung die Überspringt für KI‑Kompetenz und Kultur im Unternehmen.
Wirkung & Steuerung
ROI in Wochen, klare Gates & Priorisierung.
Wie schnell sehen wir Effekte (TTV, OPEX, Umsatz)?
In Wochen. In Implement gehen 1–2 Quick Wins live; in Track messen wir Time‑to‑Value, OPEX‑Delta, Run‑Rate, SLA und Adoption. Venture‑Wetten gehen nur weiter, wenn harte Nachfragesignale vorliegen (LOIs, Paid Beta, Intent‑Rate).
Werden konkrete KPI‑Hebel garantiert?
Wir garantieren Messlogik, Transparenz und Disziplin – nicht jedes Resultat. Wirkung hängt von Zugang, Zeit und Ownership ab. Unser System maximiert die Trefferquote und stoppt früh, wenn Evidenz fehlt.
Wie werden Use Cases – ohne Tool‑FOMO sichergestellt?
Value‑first, tool‑second. Wir bewerten Wirkung, Risiko, Umsetzbarkeit und legen Stop/Go‑Kriterien fest. Nur Fälle mit klarem Erwartungswert (Zeit/Kosten/Wirkung) erhalten Budget und Zeit.
Wie werden „Pilotfriedhof“ und Strohfeuer vermieden?
Durch harte Gates. Efficiency: Weiter nur mit Value‑Beweis und Messplan. Venture: Weiter nur mit LOIs, Paid Beta oder belastbarer Intent‑Rate. Keine Entscheidung binnen 48 h ⇒ Auto‑Go zum nächsten Test.
Compliance & Risiko
EU‑AI‑Act & DSGVO by design, sicher & audit‑fähig.
Implementiert NxtLvlOrg UG DSGVO‑konforme KI‑Lösungen mit Infrastruktur?
Kurzantwort: Wir befähigen euer Umsetzungsteam, informierte Entscheidungen zu treffen – inkl. klarer Punkte, wann BR, Datenschutzbeauftragte und Juristen einzubinden sind. Das ist nachhaltiger, als externe Black‑Box‑Lösungen zu „hinterlassen“, die später aus Kultur‑ oder Sicherheitsgründen nicht genutzt werden.
Rahmen:
EU‑AI‑Act: Risikobasierter Ansatz; Pflichten für Hochrisiko‑Systeme, Transparenzanforderungen, Sanktionen – wir verankern die Leitplanken in Build, nicht „später mal“.
DSGVO‑Prinzipien: Datensparsamkeit, Zweckbindung, Speicherbegrenzung, Integrität/Vertraulichkeit – wir übersetzen diese Grundsätze in praktische Arbeitsregeln (z. B. Daten‑Minimierung, Pseudonymisierung, Zugriff „need‑to‑know“).
Warum Befähigung > „Fix & Forget“: Forschung zur Transferwirksamkeit zeigt, dass Arbeitsumfeld & Ownership über die Anwendung entscheiden. Unser Ansatz baut Kompetenz + Governance im Team auf – dadurch steigt die Wahrscheinlichkeit, dass Lösungen bleiben und skaliert werden.
Wie stellen wir EU‑AI‑Act & DSGVO sicher – ohne Tempo zu verlieren?
Ja. Governance ist in Build verankert (Risikoklasse, Datenminimierung, Zweckbindung, Zugriffskontrollen, Audit‑Trail). In Implement arbeiten wir mit Guardrails und Human‑in‑the‑Loop, in Track mit dokumentierter Evidenz.
Wann binden wir Betriebsrat/Datenschutz/Juristen ein?
In Build definieren wir klare Triggerpunkte. So werden BR/DSB/Juristen gezielt einbezogen, ohne die Sprints auszubremsen – und die Lösungen bleiben nutzbar.
Wie adressiert ihr Risiken (Halluzination, Bias, Sicherheit)?
Mit einem Eval‑Harness (Qualität, Halluzination, Bias, Kosten), Guardrails (Prompt‑Logging, Policy‑Checks), Human‑in‑the‑Loop und einem klaren Rückfallplan. Qualität ist Teil der DoD: live, genutzt, messbar, stabil.
Venture & Technologie/Portfolio
Neue Umsatzlinien testen, Technologie klug wählen, Portfolio steuern.
Wie funktioniert der Venture‑Track (neue Umsatzlinien)?
Demand‑first: 3 Thesen (Kunde/JTBD/WTP), kurze Interviews, dann Tests wie Fake‑Door, Concierge/WoZ, LOI‑Sprint. Erst bei Nachfragesignalen verfestigen wir Technik. So entstehen valide Umsatzoptionen in 30–90 Tagen.
Wie steuert NxtLvlOrg UG das Gesamtportfolio?
Alle zwei Wochen ein Portfolio‑Board (30–45 min) mit festen Slots (z. B. 3 Efficiency/2 Venture). Jede Initiative zeigt eine Seite: Hypothese → Experiment → Ergebnis → Entscheidung (Go/Stop/Scale/Pivot). Rebalancing nach Evidenz.
Welche Technologie setzt ihr ein – droht Vendor‑Lock‑in?
Wir sind tool‑agnostisch. Start je nach Datenlage und Sicherheitsbedarf (Hosted‑LLM für Tempo; sensiblen Pfad ggf. SLM/on‑prem). Entscheidend ist die Use‑Case‑Eignung – nicht das Logo. Ziel ist ein wiederverwendbarer KI‑Baukern.
