Ein standardisierter, AI-gestützter Discovery-Prozess, der KI-Potenziale identifiziert, Risiken bewertet und eine umsetzbare Roadmap erzeugt.
Ist-Analyse: Prozesse, Wissensquellen, Einschränkungen
Anforderungsaufnahme: Fachbereiche, IT, Compliance, Management
Pain- & Value-Mapping: Wo entsteht Reibung, wo Nutzen?
KI-Use-Case-Design: Agenten, Automationen, Self-Service
Souveränitätscheck: Daten, Rollen, AI-Act & DSGVO
Roadmap & Backlog: priorisierte Liste inkl. Aufwand/Nutzen
Visuelle PowerFlower-Karte der wichtigsten Prozesse & Potenziale
Top 5–10 priorisierte KI-Use Cases
Machbarkeitsbewertung (Fachlichkeit, Daten, Compliance)
Erste Business-Case-Abschätzung (ROI / Effizienz / Risiko)
Klarer Einstiegspunkt für Pilot & Plattform-Rollout
Als Methode und Tool tief in die BetterKnow-Plattform integriert – mit Agenten, Templates und direktem Übergang in Agent-Design, RAG-Konfiguration und Rollout-Planung.
1–2 halbtägige Sessions
Fokus auf 1–2 Bereiche
Ergebnis: Kurz-Report + Prioritätenliste
Interviews + Workshops mit Fachbereichen
Mapping mehrerer Prozesse
Empfehlung für Pilot(s) + Plattformkonfiguration
Executive Summary für Management
Schulung der Methode
Zugang zu Fragenkatalogen & Templates
Zugriff auf PowerFlower-Tool / Agent
White-Label-Unterlagen für MSP-Kunden
Ein Discovery-Agent, der strukturiert Fragen stellt, Antworten clustert, Use-Case-Vorschläge generiert und Risiken markiert.
Ein visuelles Board, das Prozesse, Pain Points und Potenziale priorisiert und in Backlog-Items überführt.
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