KI Beratung München: Lohnt sich das für dein Unternehmen?

KI Beratung München: Lohnt sich das für dein Unternehmen?

Künstliche Intelligenz ist überall - von ChatGPT bis zu selbstfahrenden Autos. Aber lohnt sich KI auch für dein Unternehmen? Und brauchst du wirklich einen KI-Berater?

In diesem Guide helfen wir dir, diese Fragen zu beantworten. Du erfährst, wann KI Sinn macht, welche Use Cases realistisch sind und wie du den richtigen KI-Berater in München findest.

Inhaltsverzeichnis

1. Wann lohnt sich KI für dein Unternehmen?
2. Realistische KI Use Cases
3. Was macht ein KI-Berater?
4. Kosten für KI-Beratung in München
5. So findest du den richtigen KI-Berater
6. FAQ

---

Wann lohnt sich KI für dein Unternehmen?

KI ist kein Allheilmittel. Sie lohnt sich unter bestimmten Voraussetzungen:

KI macht Sinn, wenn:

Du viele Daten hast

• Große Mengen strukturierter Daten (Transaktionen, Logs, etc.)
• Unstrukturierte Daten (Texte, Bilder, Dokumente)
• Historische Daten für Training verfügbar

Du wiederkehrende Entscheidungen triffst

• Klassifizierung (Spam/Nicht-Spam, Kategorie A/B/C)
• Vorhersagen (Nachfrage, Churn, Wartungsbedarf)
• Erkennung (Anomalien, Muster, Betrug)

Du manuelle Prozesse hast, die skalieren müssen

• Dokumentenverarbeitung
• Kundenanfragen beantworten
• Content erstellen oder übersetzen

KI macht (noch) keinen Sinn, wenn:

• Du wenig oder keine Daten hast
• Entscheidungen einmalig und komplex sind
• Der Prozess sich ständig ändert
• Die Fehlertoleranz bei Null liegt
• Das Budget sehr begrenzt ist

ROI-Faustregeln

Situation	Typischer ROI
Prozessautomatisierung (RPA + KI)	200-500%
Predictive Maintenance	150-300%
Chatbot / Kundenservice	100-200%
Personalisierung	50-150%
Forschung & Entwicklung	Variabel

---

Realistische KI Use Cases

1. Dokumentenverarbeitung

Was es ist: KI liest und verarbeitet Dokumente automatisch.

Beispiele:

• Rechnungen automatisch erfassen
• Verträge analysieren und Key-Terms extrahieren
• Bewerbungen vorfiltern
• E-Mails kategorisieren und routen

Technologie: OCR + NLP (GPT-4, Claude, etc.)

Aufwand: 2-8 Wochen Implementation

2. Kundenservice-Automatisierung

Was es ist: KI beantwortet Kundenanfragen automatisch.

Beispiele:

• FAQ-Chatbot auf der Website
• E-Mail-Antworten vorschlagen
• Ticket-Kategorisierung und -Routing
• Sentiment-Analyse von Feedback

Technologie: LLMs (GPT-4, Claude) + RAG

Aufwand: 4-12 Wochen Implementation

3. Predictive Analytics

Was es ist: KI sagt zukünftige Ereignisse voraus.

Beispiele:

• Kundenabwanderung (Churn) vorhersagen
• Nachfrage-Forecasting
• Wartungsbedarf bei Maschinen
• Lead Scoring

Technologie: Machine Learning (XGBoost, Neural Networks)

Aufwand: 6-16 Wochen (inkl. Datenaufbereitung)

4. Content-Generierung

Was es ist: KI erstellt oder unterstützt bei Content.

Beispiele:

• Produktbeschreibungen generieren
• Marketing-Texte optimieren
• Übersetzungen
• Code-Assistenz für Entwickler

Technologie: LLMs (GPT-4, Claude)

Aufwand: 1-4 Wochen Implementation

5. Bilderkennung & Computer Vision

Was es ist: KI analysiert und klassifiziert Bilder.

Beispiele:

• Qualitätskontrolle in der Produktion
• Schadenserkennung (Versicherung)
• Inventar-Zählung
• Gesichtserkennung für Zugang

Technologie: CNNs, Vision Transformers

Aufwand: 8-20 Wochen (je nach Komplexität)

---

Was macht ein KI-Berater?

Typische Leistungen

1. KI-Readiness Assessment

• Analyse deiner Daten und Prozesse
• Identifikation von KI-Potenzialen
• Bewertung der technischen Machbarkeit
• ROI-Schätzung

2. Use Case Definition

• Priorisierung von Anwendungsfällen
• Anforderungsanalyse
• Daten-Anforderungen klären
• Success Metrics definieren

3. Proof of Concept (PoC)

• Schnelle Umsetzung eines Prototyps
• Validierung der Machbarkeit
• Erste Ergebnisse und Learnings
• Go/No-Go Entscheidung

4. Implementierung

• Modell-Entwicklung und Training
• Integration in bestehende Systeme
• Testing und Optimierung
• Deployment

5. MLOps & Wartung

• Monitoring der Modell-Performance
• Retraining bei Bedarf
• Skalierung
• Support

KI-Berater vs. Data Scientist vs. ML Engineer

Rolle	Fokus	Typische Aufgaben
KI-Berater	Strategie & Business	Use Case Definition, ROI, Vendor Selection
Data Scientist	Analyse & Modellierung	Datenanalyse, Modell-Entwicklung, Experimente
ML Engineer	Produktion & Skalierung	Deployment, MLOps, Performance-Optimierung

---

Kosten für KI-Beratung in München

Tagessätze

Berater-Level	Tagessatz München
Junior Data Scientist	€600-€900
Data Scientist	€900-€1.300
Senior Data Scientist / ML Engineer	€1.200-€1.800
KI-Strategie-Berater	€1.500-€2.500
Partner / AI Director	€2.000-€3.500+

Typische Projektkosten

Projekt	Dauer	Kostenrahmen
KI-Readiness Workshop	1-2 Tage	€2.000-€5.000
Use Case Assessment	2-4 Wochen	€10.000-€30.000
Proof of Concept	4-8 Wochen	€25.000-€60.000
MVP-Implementierung	2-4 Monate	€50.000-€150.000
Enterprise KI-Lösung	6-12 Monate	€150.000-€500.000+

Zusätzliche Kosten

• Cloud-Infrastruktur: €500-€10.000/Monat
• API-Kosten (GPT-4, etc.): €100-€5.000/Monat
• Datenaufbereitung: Oft 50-80% des Projektaufwands
• Wartung: 15-25% der Entwicklungskosten/Jahr

---

So findest du den richtigen KI-Berater

Schritt 1: Use Case klären

Bevor du suchst, definiere:

• Was ist das Business-Problem?
• Welche Daten hast du?
• Was ist der erwartete Nutzen?
• Wie viel Budget steht zur Verfügung?

Schritt 2: Berater-Typ wählen

Dein Bedarf	Berater-Typ
Strategische Orientierung	KI-Strategie-Berater
Spezifischer Use Case	Spezialisierter ML-Berater
Hands-on Implementierung	Data Science Agentur
Langfristige Partnerschaft	Managed AI Service

Schritt 3: Kandidaten bewerten

Achte auf:

• Relevante Projekterfahrung (ähnliche Use Cases)
• Technische Tiefe (nicht nur Buzzwords)
• Branchenkenntnis
• Referenzen und Case Studies
• Realistische Einschätzungen (keine Wunder versprechen)

Red Flags:

• "KI löst alle Probleme"
• Keine konkreten Projekterfahrungen
• Nur auf Tools fokussiert, nicht auf Business-Outcome
• Unrealistische Zeitpläne oder ROI-Versprechen

Schritt 4: Mit PoC starten

Starte nicht mit einem Großprojekt:

• Kleiner Scope (1 Use Case)
• Klar definierte Success Criteria
• Zeitlich begrenzt (4-8 Wochen)
• Budget für Go/No-Go Entscheidung

---

Fazit

KI-Beratung in München kann sich lohnen - wenn du die richtigen Voraussetzungen mitbringst und den passenden Partner findest. Starte mit einem klaren Use Case, validiere mit einem PoC und skaliere erst nach bewiesenem Erfolg.

Bei Balane Tech beraten wir Unternehmen zu KI und Automatisierung. Wir versprechen keine Wunder, sondern pragmatische Lösungen mit messbarem ROI. Kontaktiere uns für ein kostenloses Erstgespräch.

---

FAQ

Lohnt sich KI auch für kleine Unternehmen?

Ja, mit den richtigen Use Cases. Dokumentenverarbeitung, Chatbots und Content-Generierung sind auch für KMU erschwinglich. Starte mit Cloud-basierten Lösungen statt eigener Infrastruktur.

Was kostet eine KI-Lösung?

Von €10.000 für einen einfachen Chatbot bis €500.000+ für Enterprise-Lösungen. Ein typischer PoC kostet €25.000-€60.000, eine MVP-Implementierung €50.000-€150.000.

Wie lange dauert eine KI-Implementierung?

Ein PoC dauert 4-8 Wochen, ein MVP 2-4 Monate. Datenaufbereitung ist oft der größte Zeitfaktor. Enterprise-Lösungen brauchen 6-12 Monate.

Brauche ich eigene Data Scientists?

Nicht unbedingt für den Start. Ein Berater kann den PoC durchführen. Für langfristigen Betrieb ist internes Know-how aber empfehlenswert - mindestens ein technischer Ansprechpartner.

Was ist der Unterschied zwischen KI und Machine Learning?

Machine Learning ist eine Teilmenge von KI. KI ist der Oberbegriff für Systeme, die intelligent handeln. ML sind Algorithmen, die aus Daten lernen. Deep Learning ist eine spezielle ML-Methode mit neuronalen Netzen.

Wie finde ich heraus, ob mein Use Case für KI geeignet ist?

Frag dich: Habe ich genug Daten? Ist die Aufgabe repetitiv? Ist ein gewisser Fehlergrad akzeptabel? Wenn ja, ist KI wahrscheinlich geeignet. Ein KI-Readiness Workshop kann das systematisch klären.