KI-Beratung Vergleich
2026
Das sind die besten 80 Anbieter.
Zwischen der ersten KI-Idee und einer Anwendung, die im Alltag tatsächlich genutzt wird, liegen Fragen zu Use Cases, Daten, Datenschutz, EU AI Act und Akzeptanz im Team. Wir haben 80 Anbieter für KI-Beratung geprüft.
inovex
Sitz in Karlsruhe 
Rund 500 IT-Expert:innen 
Kostenloses Erstgespräch IT-Projekthaus aus Karlsruhe mit Data-&-AI-Schwerpunkt: Daten- und KI-Strategie, Use-Case-Priorisierung, Data Engineering sowie Data Science, Machine Learning und KI-Lösungen von der Pilotierung bis zur Skalierung, mit Academy für Trainings und rund 500 IT-Expert:innen.
inovex.de
inovex.de inovex ist ein IT-Projekthaus mit Sitz in Karlsruhe und weiteren Standorten in Köln, Hamburg, München, Berlin, Stuttgart und Erlangen sowie der inovex Switzerland AG. Rund 500 IT-Expert:innen arbeiten für Kunden aus Automotive, Einzelhandel, Energie, Finance, Industrie, Media und Medical. Im Data-&-AI-Bereich liegen mehr als 20 Jahre Projekterfahrung vor.
Die Leistungsseite gliedert sich in drei Felder. Die Data & AI-Strategie umfasst Identifizierung und Priorisierung von Anwendungsfällen, Technologieauswahl und Roadmap. Data Engineering & Architektur integriert heterogene Datenquellen in skalierbare Infrastrukturen. Data & AI-Lösungen decken Data Science, Machine Learning und KI von der Konzeption über Pilotierung bis zur Produktivierung ab. Referenzprojekte sind ein Chatbot für Unternehmensdaten bei Open Grid Europe und Demand Forecasting für REWE digital. Die inovex Academy bietet Trainings für den Aufbau von Inhouse-Expertise.
Preise sind nicht veröffentlicht. Der Einstieg erfolgt über ein unverbindliches und kostenfreies Erstgespräch, das sich online buchen lässt. Ansprechpartner sind Account Management New Business und der Head of Data Science. Auf Wunsch begleitet inovex Projekte von der ersten Idee bis zum Launch.
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Was ist KI-Beratung, und wann lohnt sie sich?
KI-Beratung hilft Unternehmen, Künstliche Intelligenz dort einzusetzen, wo sie messbaren Nutzen bringt: von der Suche nach passenden Use Cases über Datencheck und Prototyp bis zu Betrieb, Governance und Schulung. Sie lohnt sich, sobald Sie KI nicht nur ausprobieren, sondern gezielt in Prozesse bringen wollen.
Ein KI-Berater analysiert zunächst Ihre Prozesse und sucht Aufgaben, bei denen KI Zeit spart, Qualität verbessert oder neue Angebote ermöglicht. Typische Beispiele sind die Auswertung von Dokumenten, ein interner Assistent für Unternehmenswissen, die Vorqualifizierung von Kundenanfragen oder Prognosen für Absatz und Wartung. Danach bewertet die Beratung Aufwand, Datenlage und Risiken und entwickelt mit Ihnen einen Fahrplan. Viele Anbieter setzen die Lösung anschließend auch technisch um.
Von klassischer IT-Beratung unterscheidet sich KI-Beratung vor allem im Umgang mit Unsicherheit. Ob ein Modell die gewünschte Qualität erreicht, zeigt sich oft erst im Prototyp mit echten Daten. Gute KI-Berater planen deshalb in kleinen Schritten, definieren Erfolgskriterien vorab und prüfen früh, ob Datenqualität, Datenschutz und Akzeptanz im Team ausreichen. Fragen zu Architektur, Integration und Betrieb gehören trotzdem dazu.
Sinnvoll ist eine KI-Beratung für Mittelstand, Konzern und Verwaltung gleichermaßen, wenn intern das Know-how fehlt, Pilotprojekte nicht über den Test hinauskommen oder rechtliche Fragen offen sind. Seit dem 2. Februar 2025 verlangt Art. 4 des EU AI Act außerdem, dass Unternehmen, die KI-Systeme einsetzen, für ausreichende KI-Kompetenz ihrer Beschäftigten sorgen. Auch dabei unterstützen viele Anbieter mit Schulungen und Leitlinien.
- Keine klaren Use Cases: Sie wollen KI nutzen, wissen aber nicht, wo der größte Nutzen liegt.
- Pilot ohne Betrieb: Erste Prototypen sind entstanden, aber keiner ist im Alltag angekommen.
- Fehlendes Know-how im Team: Intern fehlen Erfahrung mit Daten, Modellen und KI-Architektur.
- Offene Fragen zu Datenschutz: Unklar ist, welche Daten in KI-Werkzeuge dürfen und wo sie verarbeitet werden.
- EU AI Act auf dem Tisch: Sie müssen KI-Kompetenz im Team sicherstellen und Ihre Pflichten einordnen.
- Wildwuchs bei KI-Werkzeugen: Teams nutzen verschiedene Werkzeuge ohne gemeinsame Regeln und Leitlinien.
Treffen zwei oder mehr Punkte zu, lohnt sich eine KI-Beratung. Klären Sie vor der Wahl, ob Sie vor allem Strategie, Umsetzung oder Governance brauchen, und benennen Sie intern eine verantwortliche Person, denn ohne Ihre Fachbereiche entsteht keine Lösung, die im Alltag genutzt wird.
Typische Probleme bei der Einführung von KI im Unternehmen
Die meisten KI-Vorhaben scheitern nicht an der Technik, sondern an unklaren Use Cases, schwacher Datenbasis und offenen Fragen zu Datenschutz und Regulierung. Hinzu kommen fehlendes Know-how, Zurückhaltung im Team, Abhängigkeit von einem Anbieter und Kosten ohne messbaren Nutzen.
Am Anfang steht oft eine vage Idee: Wir sollten etwas mit KI machen. Ohne konkreten Use Case entstehen Pilotprojekte, die beeindrucken, aber keinen Prozess verändern. Viele Unternehmen sammeln so eine Reihe von Prototypen, von denen keiner in den Betrieb geht. Dazu kommt die Datenbasis: Verstreute Ablagen, uneinheitliche Formate und veraltete Dokumente begrenzen die Qualität jeder Lösung, auch der besten.
Datenschutz und Vertraulichkeit sind das zweite große Thema. Sobald personenbezogene Daten oder Geschäftsgeheimnisse in Eingaben landen, stellen sich Fragen nach Rechtsgrundlage, Auftragsverarbeitung, Speicherort und Zugriffsrechten nach der DSGVO. Der EU AI Act ergänzt das um Pflichten je nach Risikoklasse und Rolle, etwa Transparenzpflichten nach Art. 50 oder Anforderungen an Hochrisiko-Systeme, die schrittweise bis 2027 gelten sollen.
Weitere Hürden betreffen Menschen und Verträge. Fehlt im Team das Wissen, hängt jede Änderung an externen Partnern. Mitarbeitende, die nicht eingebunden sind, nutzen neue Werkzeuge kaum oder umgehen sie mit privaten Lösungen. Wer sich früh an einen einzigen Modell- oder Cloud-Anbieter bindet, verliert Spielraum bei Preisen und Technik. Und ohne vorab vereinbarte Kennzahlen bleibt am Ende offen, ob sich die Investition gelohnt hat.
Die Idee steht, aber der konkrete Anwendungsfall mit messbarem Nutzen fehlt.
Prototypen überzeugen im Test, schaffen aber den Sprung in den Betrieb nicht.
Verstreute, veraltete oder unvollständige Daten begrenzen die Qualität jeder Lösung.
Personenbezogene Daten und Geschäftsgeheimnisse landen ungeprüft in Eingaben.
Rolle, Risikoklasse und Pflichten des Unternehmens sind nicht geklärt.
Im Team fehlt Wissen, und Mitarbeitende nutzen neue Werkzeuge kaum.
Lizenzen und Projekte laufen, ohne dass Kennzahlen den Erfolg belegen.
Arten von KI-Beratung im Überblick
KI-Beratung lässt sich in sechs Gruppen einteilen: Strategieberatung, spezialisierte Beratung für Daten und KI, KI-Agentur für den Mittelstand, IT-Projekthaus mit KI-Bereich, große Prüfungs- und Beratungsgesellschaften mit Schwerpunkt Compliance sowie Cloud-Partner. Viele Anbieter decken mehrere Felder ab, ihre Schwerpunkte unterscheiden sich aber deutlich.
Strategieberatungen setzen bei Geschäftsmodell, Organisation und Investitionsentscheidungen an. Sie erarbeiten KI-Strategie, Operating Model und Roadmap, die technische Umsetzung übernehmen oft Partner. Spezialisierte Beratungen für Daten und KI decken dagegen Data Science, Machine Learning, MLOps und Datenplattformen ab und begleiten Projekte von der Analyse bis zum Betrieb. Sie passen gut, wenn eigene Modelle oder anspruchsvolle Datenprojekte geplant sind.
KI-Agenturen für den Mittelstand konzentrieren sich auf generative KI: Use-Case-Workshops, Chatbots, Wissensassistenten auf Basis von Retrieval Augmented Generation (RAG), KI-Agenten und Automatisierung von Abläufen. Sie arbeiten meist schnell und pragmatisch. IT-Projekthäuser mit KI-Bereich verbinden KI mit Individualentwicklung, Systemintegration und Datenplattform und eignen sich, wenn KI tief in bestehende Software eingebunden werden soll.
Große Prüfungs- und Beratungsgesellschaften haben eigene KI-Bereiche aufgebaut und legen den Fokus häufig auf Governance, Risikomanagement und die Umsetzung des EU AI Act in großen Organisationen. Cloud-Partner mit KI-Schwerpunkt helfen bei der Einführung von KI-Assistenten in Büroanwendungen und beim Aufbau von KI-Diensten auf der Plattform eines großen Cloud-Anbieters. Welche Art zu Ihnen passt, hängt von Ziel, Datenlage, Unternehmensgröße und vorhandener IT ab.
KI-Strategie, Operating Model, Roadmap und Investitionsentscheidungen.
Data Science, Machine Learning, MLOps und Datenplattformen bis zum Betrieb.
Use-Case-Workshops, Chatbots, RAG, KI-Agenten und Automatisierung.
Individualentwicklung, Integration in bestehende Systeme und Datenplattform.
Große Beratungsgesellschaften mit Fokus auf KI-Governance und EU AI Act.
Einführung von KI-Assistenten und KI-Diensten auf Cloud-Plattformen.
- Tiefes Wissen zu Modellen, Daten und aktuellen Verfahren
- Schneller Start und kurze Entscheidungswege
- Weniger Kapazität für sehr große Programme
- Integration in komplexe Systemlandschaften teils über Partner
- Strategie, Umsetzung, Governance und Betrieb aus einer Hand
- Kapazität für große, internationale Vorhaben
- Meist höhere Tagessätze und mehr Abstimmung
- Ansprechpartner wechseln teils zwischen Vertrieb und Projektteam
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KI-Beratung richtig auswählen und beauftragen 2026
Der Leitfaden zur KI-Beratung: welche Arten von Anbietern zur Wahl stehen, wie Sie Use Cases finden und priorisieren, Referenzen, Technologieneutralität, Datenschutz und Hosting prüfen, Prototyp, Pilot und Rollout planen, Pflichten aus DSGVO und EU AI Act im Blick behalten und die Kosten für Beratung, Umsetzung und laufenden Betrieb einschätzen.
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Worauf Sie bei der Auswahl einer KI-Beratung achten sollten
Die passende KI-Beratung hängt von Ziel, Branche und vorhandener IT ab. Prüfen Sie vor der Entscheidung Referenzen, Umsetzungskompetenz, Technologieneutralität, Datenschutz und Hosting, Governance, Schulungsangebot, Teamgröße sowie Preismodell und Förderfähigkeit.
Beginnen Sie mit Referenzen aus Ihrer Branche oder mit ähnlichen Prozessen. Fragen Sie nach Projekten, die tatsächlich im Betrieb sind, nicht nur nach Prototypen, und lassen Sie sich Ergebnisse und Kennzahlen zeigen. Klären Sie außerdem, ob der Anbieter Strategie und Umsetzung aus einer Hand liefert oder nur einen Teil abdeckt. Eine Beratung, die nach dem Workshop endet, braucht einen zweiten Partner für Entwicklung und Integration.
Technologieneutralität schützt vor Abhängigkeit. Ein guter KI-Berater vergleicht Modelle, Plattformen und Hosting-Varianten und begründet seine Empfehlung, statt nur ein Produkt zu verkaufen. Ebenso wichtig sind Datenschutz und Hosting: Wo werden Daten verarbeitet, welche Verträge zur Auftragsverarbeitung liegen vor, und ist ein Betrieb in Rechenzentren in der EU oder im eigenen Haus möglich? Fragen Sie auch, wie der Anbieter Pflichten aus dem EU AI Act einordnet und dokumentiert.
Achten Sie darauf, dass Ihr Team am Ende selbst mit der Lösung arbeiten kann. Schulungen, Leitlinien zur Nutzung und eine saubere Übergabe gehören ins Angebot. Teamgröße und Verfügbarkeit entscheiden, ob der Anbieter Ihr Projekt in der gewünschten Zeit stemmen kann. Beim Preismodell stehen Tagessatz, Festpreis für klar umrissene Pakete und laufende Betreuung nebeneinander. Prüfen Sie zusätzlich, ob Förderprogramme von Bund und Ländern für Beratung oder Digitalisierung in Frage kommen.
Referenzen aus Ihrer Branche oder mit ähnlichen Abläufen sparen Einarbeitung. Entscheidend sind Lösungen im Betrieb, nicht nur Prototypen.
Manche Anbieter liefern nur Konzept und Roadmap, andere entwickeln und integrieren selbst. Klären Sie, wer welche Phase verantwortet.
Ein neutraler KI-Berater vergleicht Modelle, Plattformen und Hosting-Varianten und begründet seine Empfehlung. Partnerschaften mit Herstellern sollten offengelegt sein.
Klären Sie Speicherort, Auftragsverarbeitung nach Art. 28 DSGVO, Zugriffsrechte und die Frage, ob Eingaben zum Training genutzt werden.
Eine gute Beratung ordnet Rolle und Risikoklasse Ihrer Anwendungen ein, unterstützt bei Dokumentation und Leitlinien und weist auf Grenzen ihrer Beratung hin.
Schulungen, Nutzungsleitlinien und eine saubere Übergabe machen Sie unabhängiger. Gleichzeitig helfen sie, die KI-Kompetenz nach Art. 4 EU AI Act aufzubauen.
Gefragte KI-Teams sind oft ausgelastet. Klären Sie, wer konkret an Ihrem Projekt arbeitet und wie Vertretung und Betreuung nach dem Start geregelt sind.
Tagessatz, Festpreis und laufende Betreuung haben unterschiedliche Risiken. Prüfen Sie außerdem, ob Förderprogramme von Bund und Ländern für Ihr Vorhaben in Frage kommen.
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So läuft ein KI-Projekt mit Beratung Schritt für Schritt ab
Ein KI-Projekt beginnt mit der Potenzialanalyse, nicht mit der Auswahl eines Modells. Planen Sie Use-Case-Workshop, Priorisierung, Datencheck, Prototyp, Pilot und Rollout in festen Schritten mit Erfolgskriterien.
Am Anfang steht eine Potenzialanalyse mit Use-Case-Workshop. Fachbereiche, IT und Geschäftsführung sammeln Aufgaben, bei denen KI helfen kann, und bewerten sie nach Nutzen, Machbarkeit und Risiko. Daraus entsteht eine priorisierte Liste mit einem Business Case für die besten Kandidaten. Im Datencheck prüft die Beratung, ob die nötigen Daten vorhanden, zugänglich und in ausreichender Qualität verfügbar sind und welche Datenschutzfragen sich stellen.
Danach folgt der Prototyp, häufig als Proof of Concept mit begrenztem Umfang. Mit echten Daten prüfen Sie darin, ob die gewünschte Qualität erreichbar ist. Vereinbaren Sie vorab messbare Kriterien, etwa Zeitersparnis pro Vorgang oder Fehlerquote, und entscheiden Sie danach bewusst über Fortsetzung oder Abbruch. Im Pilot wird die Lösung in bestehende Systeme integriert und von einer ausgewählten Gruppe im Alltag genutzt.
Im Rollout erhält die gesamte Zielgruppe Zugang, begleitet von Schulungen, Nutzungsleitlinien und Ansprechpartnern im Unternehmen. Danach beginnt der Betrieb: Modelle und Datenquellen ändern sich, deshalb gehören Monitoring, regelmäßige Qualitätsprüfungen, Kostenkontrolle und eine Dokumentation für Governance und EU AI Act dazu. Klären Sie früh, wer intern die Verantwortung übernimmt und welche Aufgaben bei der Beratung bleiben.
Potenzialanalyse und Use-Case-Workshop
Fachbereiche, IT und Geschäftsführung sammeln Aufgaben, bei denen KI helfen kann.
Priorisierung und Business Case
Use Cases werden nach Nutzen, Machbarkeit und Risiko bewertet, die besten erhalten einen Business Case.
Datencheck und Datenschutz
Die Beratung prüft Verfügbarkeit, Qualität und Zugang der Daten und klärt Datenschutzfragen.
Prototyp und Proof of Concept
Mit einem begrenzten Prototyp und echten Daten prüfen Sie, ob die gewünschte Qualität erreichbar ist.
Pilot und Integration
Die Lösung wird in bestehende Systeme eingebunden und von einer ausgewählten Gruppe im Alltag genutzt.
Rollout, Befähigung und Betrieb
Alle Nutzer erhalten Zugang, Schulungen und Leitlinien, danach folgen Monitoring und Weiterentwicklung.
Häufige Fehler bei der KI-Einführung
Viele Fehler lassen sich vor dem ersten Prototyp vermeiden. Die häufigsten betreffen den Start mit der Technik statt mit dem Problem, ungeprüfte Daten, späten Datenschutz, fehlende Einbindung der Mitarbeitenden, Pilotprojekte ohne Erfolgskriterien, Abhängigkeit von einem Anbieter und übersehene Pflichten aus dem EU AI Act.
Ein typischer Fehler ist, mit einer Technologie zu beginnen und erst danach nach einem passenden Problem zu suchen. Das Ergebnis sind Lösungen, die niemand braucht. Ebenso häufig fehlt ein ehrlicher Blick auf die Daten. Wer erst im Pilot merkt, dass Dokumente veraltet, unvollständig oder nicht zugänglich sind, verliert Wochen. Prüfen Sie Datenlage und Datenqualität deshalb vor dem Prototyp.
Folgenreich ist ein Datenschutz, der zu spät geklärt wird. Ohne Abstimmung mit Datenschutzbeauftragten, Betriebsrat und IT-Sicherheit stoppt manches Projekt kurz vor dem Start. Auch die Mitarbeitenden gehören von Beginn an dazu: Wer nicht geschult und nicht beteiligt ist, nutzt die neue Lösung kaum. Seit Februar 2025 ist die Förderung von KI-Kompetenz nach Art. 4 EU AI Act zudem Pflicht für Unternehmen, die KI-Systeme einsetzen.
Weitere Fehler betreffen Steuerung und Verträge. Pilotprojekte ohne vorab vereinbarte Erfolgskriterien enden selten mit einer klaren Entscheidung. Wer sich an einen einzigen Modell- oder Cloud-Anbieter bindet, ohne Wechselmöglichkeiten einzuplanen, zahlt später drauf. Und wer die Rolle des eigenen Unternehmens nach dem EU AI Act nicht prüft, übersieht womöglich Dokumentations- oder Transparenzpflichten.
Die Lösung steht, aber niemand im Unternehmen braucht sie.
Veraltete oder unvollständige Daten fallen erst im Pilot auf.
Das Projekt stoppt kurz vor dem Start an offenen Fragen.
Die neue Lösung bleibt ungenutzt oder wird mit privaten Werkzeugen umgangen.
Am Ende des Pilots fehlt die Grundlage für eine klare Entscheidung.
Preise und Bedingungen ändern sich, ein Wechsel wird teuer.
Rolle, Risikoklasse und Dokumentation sind nicht geklärt.
Was kostet KI-Beratung?
Die Kosten reichen vom kompakten Workshop bis zur Implementierung mit Integration und laufendem Betrieb. Entscheidend sind Umfang, Datenlage, Integrationsaufwand, Erfahrung des Teams und die Leistungen nach dem Go-live.
Der günstigste Einstieg ist ein Workshop oder eine Potenzialanalyse, meist als Festpreis-Paket. Eine KI-Strategie mit Roadmap und Governance liegt darüber, je nach Größe der Organisation. Ein Proof of Concept bildet die mittlere Stufe, die Implementierung mit Integration in bestehende Systeme das obere Ende. Viele Anbieter rechnen nach Beratertagen ab oder nennen Festpreise erst nach einem Erstgespräch.
Zu den Beratungskosten kommen laufende Posten: Lizenzen für KI-Assistenten, Nutzungsgebühren für Modelle, Hosting, Wartung, Monitoring und Weiterentwicklung. Schulungen für Mitarbeitende und Führungskräfte fallen einmalig oder in Abständen an. Ein Tagessatzmodell bleibt flexibel bei offenen Fragen, ein Festpreis gibt Planungssicherheit bei klar umrissenen Paketen.
Aussagekräftig ist erst das Angebot mit klar benannten Leistungen, Erfolgskriterien und Annahmen. Prüfen Sie, welche Betriebskosten nach dem Projekt entstehen und wer sie trägt. Förderprogramme von Bund und Ländern können einen Teil der Beratungskosten abdecken. Bedingungen und Laufzeiten ändern sich jedoch regelmäßig, prüfen Sie deshalb den aktuellen Stand vor der Beauftragung.
Use-Case-Workshop oder Potenzialanalyse mit priorisierter Liste. Dauer, Zahl der Teilnehmenden und Vorbereitung verschieben den Preis innerhalb der Stufe.
Schulungen für Fachbereiche und Führungskräfte, Leitlinien zur Nutzung und Aufbau von KI-Kompetenz. Zahl der Gruppen und Anpassung an Ihre Werkzeuge bestimmen den Aufwand.
Strategie, Roadmap, Leitlinien und Einordnung nach EU AI Act. Größe der Organisation, Zahl der Fachbereiche und Abstimmungsrunden wirken auf den Preis.
Begrenzter Prototyp mit echten Daten und Erfolgskriterien. Datenlage, Komplexität des Use Case und Zahl der angebundenen Quellen prägen die Kosten.
Pilot, Anbindung an bestehende Systeme, Rechte, Sicherheit und Rollout. Integrationsaufwand, Zahl der Nutzer und Anforderungen an Hosting bestimmen den Preis.
Lizenzen für KI-Assistenten, Nutzungsgebühren für Modelle, Hosting, Monitoring, Wartung und Weiterentwicklung. Erst die Summe aus Projekt und Betrieb zeigt die tatsächlichen Kosten.
Die Kosten für KI-Beratung richten sich nach Umfang, Datenlage, Integrationsaufwand, Erfahrung des Teams und Zeitdruck. Hinzu kommen Lizenzen, Nutzungsgebühren für Modelle, Hosting, Monitoring und Schulungen. Bewerten Sie deshalb nicht nur den Tagessatz, sondern den gesamten Aufwand bis zum laufenden Betrieb, und prüfen Sie Förderprogramme von Bund und Ländern.
1 Seit wann gilt die Pflicht zur KI-Kompetenz nach Art. 4 EU AI Act? Aufklappen ↓
Auflösung aufdecken ↓
2 Was bezeichnet ein Proof of Concept in einem KI-Projekt? Aufklappen ↓
Auflösung aufdecken ↓
3 Wofür steht die Abkürzung RAG im Umfeld generativer KI? Aufklappen ↓
Auflösung aufdecken ↓
4 Welche Regelung ist für personenbezogene Daten in KI-Projekten maßgeblich? Aufklappen ↓
Auflösung aufdecken ↓
5 Womit sollte ein KI-Projekt idealerweise beginnen? Aufklappen ↓
Auflösung aufdecken ↓
Glossar: Begriffe rund um KI-Beratung
Die wichtigsten Begriffe rund um KI-Beratung, generative KI, Daten, Governance und Regulierung, kompakt und anbieterneutral erklärt.
- KI-Strategie
Plan, wie ein Unternehmen Künstliche Intelligenz einsetzt, mit Zielen, priorisierten Use Cases, Verantwortlichkeiten, Budget und Roadmap.
- Use Case
Konkreter Anwendungsfall, bei dem KI eine Aufgabe unterstützt oder übernimmt, etwa die Auswertung von Dokumenten oder die Beantwortung von Anfragen.
- Potenzialanalyse
Systematische Prüfung von Prozessen und Daten, um Aufgaben mit hohem Nutzen für KI zu finden und zu bewerten.
- Proof of Concept
Begrenzter Prototyp, der mit echten Daten prüft, ob ein Use Case technisch und fachlich funktioniert.
- Generative KI
KI-Verfahren, die neue Inhalte wie Texte, Bilder, Code oder Zusammenfassungen erzeugen, meist auf Basis großer Sprachmodelle.
- Large Language Model (LLM)
Großes Sprachmodell, das mit umfangreichen Textmengen trainiert ist und Texte verstehen, zusammenfassen und erzeugen kann.
- RAG
Retrieval Augmented Generation. Verfahren, bei dem ein Sprachmodell Antworten auf Grundlage gezielt gesuchter Inhalte aus eigenen Dokumenten erzeugt.
- KI-Agent
KI-Anwendung, die mehrere Arbeitsschritte selbstständig ausführt, etwa Daten abruft, Werkzeuge nutzt und Ergebnisse weitergibt.
- Machine Learning
Teilgebiet der KI, bei dem Modelle aus Daten Muster lernen, etwa für Prognosen, Klassifikation oder Erkennung von Auffälligkeiten.
- MLOps
Methoden und Werkzeuge für Entwicklung, Bereitstellung, Überwachung und Pflege von Modellen im laufenden Betrieb.
- Prompt
Eingabe oder Anweisung an ein KI-Modell. Aufbau und Inhalt des Prompts beeinflussen die Qualität des Ergebnisses.
- Halluzination
Inhaltlich falsche oder erfundene Angabe in der Ausgabe eines Sprachmodells, die sprachlich plausibel klingt.
- EU AI Act
Verordnung (EU) 2024/1689 mit Regeln für KI-Systeme nach Risikoklassen. Die Pflichten gelten schrittweise, die ersten seit Februar 2025.
- KI-Kompetenz
Wissen und Fähigkeiten, um KI-Systeme sachkundig einzusetzen und ihre Chancen und Risiken einzuschätzen. Nach Art. 4 EU AI Act seit Februar 2025 gefordert.
- KI-Governance
Regeln, Rollen und Prozesse, mit denen ein Unternehmen den Einsatz von KI steuert, dokumentiert und überwacht.
- Auftragsverarbeitung
Verarbeitung personenbezogener Daten durch einen Dienstleister im Auftrag nach Art. 28 DSGVO, vertraglich geregelt in einem Auftragsverarbeitungsvertrag.
Häufige Fragen
Die wichtigsten Fragen rund um KI-Beratung, KI-Strategie, Datenschutz, EU AI Act und Kosten, kurz und anbieterneutral beantwortet. Die Hinweise ersetzen keine Rechtsberatung im Einzelfall.
Was macht ein KI-Berater?
Ein KI-Berater hilft Unternehmen, passende Use Cases für Künstliche Intelligenz zu finden, sie nach Nutzen und Machbarkeit zu priorisieren und umzusetzen. Dazu gehören Potenzialanalyse, Datencheck, Prototyp, Integration, Schulung und Fragen zu Datenschutz und Governance. Viele Anbieter begleiten auch den laufenden Betrieb.
Für wen lohnt sich KI-Beratung?
KI-Beratung lohnt sich für Unternehmen und Verwaltungen, die KI gezielt in Prozesse bringen wollen, intern aber Erfahrung mit Daten, Modellen oder Regulierung vermissen. Typische Anlässe sind unklare Use Cases, steckengebliebene Pilotprojekte, offene Datenschutzfragen und der Aufbau von KI-Kompetenz im Team.
Was ist der Unterschied zwischen KI-Beratung und IT-Beratung?
KI-Beratung konzentriert sich auf Use Cases, Daten, Modelle und Governance für Künstliche Intelligenz, IT-Beratung deckt die gesamte IT ab. Bei KI zeigt sich oft erst im Prototyp mit echten Daten, ob die Qualität reicht, deshalb arbeiten KI-Berater in kleinen Schritten mit Erfolgskriterien. Viele IT-Beratungen haben inzwischen eigene KI-Bereiche.
Was kostet KI-Beratung?
Die Kosten hängen vor allem von Umfang, Datenlage, Integrationsaufwand und Erfahrung des Teams ab. Ein Workshop oder eine Potenzialanalyse ist der günstigste Einstieg, Strategie und Proof of Concept liegen darüber, die Implementierung mit Integration bildet das obere Ende. Hinzu kommen laufende Kosten für Lizenzen, Hosting und Betrieb. Details finden Sie in den Anbieterkarten.
Wird KI-Beratung gefördert?
Förderprogramme von Bund und Ländern können einen Teil der Kosten für Beratung und Digitalisierung abdecken. Bedingungen, Zielgruppen und Laufzeiten ändern sich regelmäßig, prüfen Sie deshalb den aktuellen Stand bei Förderdatenbanken, Kammern oder Ihrer Landesförderbank. Viele Programme verlangen den Antrag vor Vertragsabschluss.
Was bedeutet der EU AI Act für Unternehmen?
Der EU AI Act regelt KI-Systeme nach Risikoklassen und gilt schrittweise. Seit dem 2. Februar 2025 verlangt Art. 4, dass Unternehmen, die KI einsetzen, für ausreichende KI-Kompetenz ihrer Beschäftigten sorgen, seit dem 2. August 2025 gelten Pflichten für KI-Modelle mit allgemeinem Verwendungszweck. Weitere Pflichten folgen schrittweise bis 2027. Das ist eine allgemeine Orientierung, keine Rechtsberatung.
Dürfen personenbezogene Daten in KI-Anwendungen verarbeitet werden?
Personenbezogene Daten dürfen nur auf Grundlage der DSGVO verarbeitet werden, also mit Rechtsgrundlage, Auftragsverarbeitungsvertrag und geklärtem Speicherort. Prüfen Sie außerdem, ob Eingaben für das Training von Modellen genutzt werden, und binden Sie Ihre Datenschutzbeauftragten früh ein. Im Einzelfall hilft eine rechtliche Prüfung.
Wie läuft ein KI-Projekt mit Beratung ab?
Ein KI-Projekt startet mit Potenzialanalyse und Use-Case-Workshop, danach folgen Priorisierung, Datencheck und ein Prototyp mit vorab vereinbarten Erfolgskriterien. Im Pilot wird die Lösung integriert und getestet, im Rollout erhalten alle Nutzer Zugang und Schulungen. Danach sorgen Monitoring und Weiterentwicklung für stabile Qualität.
Wie vermeide ich die Abhängigkeit von einem Anbieter?
Abhängigkeit vermeiden Sie mit einer Architektur, in der Modelle und Plattformen austauschbar bleiben, und mit einem technologieneutralen Partner. Lassen Sie sich Dokumentation, Zugangsdaten und Quellcode übergeben und schulen Sie Ihr Team, damit Änderungen nicht allein an der Beratung hängen.
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