Freelancer für KI-Strategie

Kategorie 01 · Strategischer Rahmen

KI-Strategie entwickeln

Als KI-Strategie Freelancer unterstütze ich Unternehmen dabei, aus einer diffusen KI-Diskussion eine belastbare Richtung zu machen. Viele Organisationen spüren, dass Künstliche Intelligenz relevant ist, wissen aber nicht, ob sie bei internen Prozessen, Kundeninteraktionen, Produktinnovation oder Marketing-Automatisierung beginnen sollen. Genau dort setze ich an: Ich übersetze technologische Möglichkeiten in konkrete strategische Optionen.

Mein Ansatz ist bewusst pragmatisch. Ich schaue zuerst auf Geschäftsziele, bestehende Datenquellen, operative Engpässe und Teamfähigkeit. Daraus entsteht keine Hochglanzstrategie für die Schublade, sondern eine Roadmap mit klaren Prioritäten: Was kann kurzfristig getestet werden? Welche Grundlagen müssen geschaffen werden? Wo lohnt sich ein eigenes KI-Projekt und wo reicht ein sauber integriertes Standardtool?

Bei wattx, einem Corporate Venture Builder im B2B-Umfeld, habe ich an der Schnittstelle von Venture Development, Positionierung und Technologie gearbeitet. Besonders bei AI-nahen Ventures wie triebwerk.ai ging es darum, komplexe technologische Leistungen verständlich, marktfähig und wachstumsorientiert zu positionieren.

Für Schweizer KMU und etablierte Unternehmen heisst das: KI muss nicht sofort gross, teuer und komplex starten. Oft ist der beste erste Schritt eine klare Priorisierung, die verhindert, dass Ressourcen in Experimente fliessen, die weder zum Geschäftsmodell noch zur Organisation passen.

Typische Ergebnisse

Strategische KI-Roadmap

Ein strukturierter Plan mit Handlungsfeldern, Prioritäten, Quick Wins, Abhängigkeiten und klaren nächsten Schritten für die Umsetzung.

KI-Zielbild Roadmap Priorisierung

Ohne Unterseite, ohne Umweg: Der Fokus liegt direkt auf Klarheit und Entscheidungsfähigkeit.

Kategorie 02 · Potenziale finden

KI Use Cases identifizieren

Die meisten KI-Projekte scheitern nicht daran, dass es zu wenige Ideen gibt. Sie scheitern daran, dass Ideen zu früh wie Projekte behandelt werden. Deshalb beginne ich bei der KI Use-Case-Identifizierung mit einer strukturierten Aufnahme von Problemen, Datenquellen und wiederkehrenden Arbeitsschritten. Besonders spannend sind oft Bereiche, in denen viel manuelle Recherche, Klassifikation, Textarbeit, Matching oder Entscheidungsunterstützung stattfindet.

In Workshops und Interviews mit Fachbereichen sammle ich potenzielle Anwendungsfälle, ordne sie nach Wertbeitrag und Machbarkeit und trenne bewusst zwischen Automatisierung, Assistenz, Analyse und neuen digitalen Angeboten. Ein KI-Chatbot für den Kundenservice ist zum Beispiel ein anderer Fall als ein internes Tool zur Auswertung von Sensordaten, ein Sales-Assistant für Lead-Recherche oder ein Modell zur besseren Segmentierung von Kunden.

Mein aktuelles Co-Founder-Projekt NuaSense bewegt sich genau in diesem Denken: aus Sensordaten sollen verwertbare Erkenntnisse entstehen. Das ist ein gutes Beispiel dafür, wie KI- oder datengetriebene Use Cases erst dann wertvoll werden, wenn sie ein klares Problem lösen und nicht nur technisch interessant sind.

Das Ergebnis ist ein Portfolio von Use Cases, das nicht einfach nach Bauchgefühl sortiert ist. Jeder Vorschlag bekommt eine erste Einschätzung zu Nutzen, Datenlage, Komplexität, Risiken und möglichem Implementierungsweg. So wird sichtbar, wo ein kleiner Pilot reicht und wo zuerst Datenqualität, Prozesse oder Verantwortlichkeiten geklärt werden müssen.

Typische Ergebnisse

Priorisierte Use-Case-Landkarte

Eine klare Übersicht möglicher KI-Anwendungsfälle inklusive Wertbeitrag, Datenanforderungen, Machbarkeit und erster Umsetzungsidee.

Interviews Use-Case-Backlog Impact-Matrix

Ideal, wenn im Unternehmen viele KI-Ideen vorhanden sind, aber noch keine klare Priorität besteht.

Kategorie 03 · Risiken reduzieren

KI Use Cases validieren

Ein KI Use Case klingt auf dem Papier oft überzeugend. Erst in der Validierung zeigt sich, ob er technisch machbar, wirtschaftlich sinnvoll und für Nutzer:innen tatsächlich relevant ist. Genau deshalb prüfe ich KI-Anwendungsfälle entlang der drei Dimensionen Feasibility, Viability und Desirability. Diese Logik kenne ich aus Venture Building und Business Innovation: Eine Idee ist erst dann stark, wenn Technologie, Markt und Umsetzung zusammenpassen.

Bei der Validierung geht es nicht darum, Innovation auszubremsen. Es geht darum, gute Ideen schneller zu erkennen und schlechte Annahmen früher zu stoppen. Ich prüfe zum Beispiel, ob die benötigten Daten vorhanden und nutzbar sind, ob ein bestehendes Modell oder Tool genügt, ob regulatorische oder organisatorische Hürden bestehen und ob der erwartete Nutzen die Implementierung rechtfertigt.

Bei HeyJobs habe ich unter anderem an Datenmatching-Logiken und internationalen Marktentscheidungen gearbeitet. Diese Erfahrung ist für KI-Validierung relevant, weil gute Modelle nur dann Wirkung entfalten, wenn Datenqualität, Prozessverständnis und wirtschaftliche Zielsetzung sauber zusammenkommen.

Am Ende steht eine belastbare Entscheidungsvorlage: umsetzen, anpassen, zurückstellen oder verwerfen. Gerade bei KI ist das wertvoll, weil Projekte schnell technisch spannend werden können, ohne dass klar bleibt, welcher operative oder finanzielle Effekt tatsächlich entstehen soll.

Typische Ergebnisse

Validierungs-Scorecard

Eine Entscheidungsvorlage mit Bewertung zu Machbarkeit, Wirtschaftlichkeit, Nutzerbedarf, Datenlage, Risiken und nächstem Testschritt.

Feasibility Viability Desirability

Besonders sinnvoll vor grösseren Pilotprojekten, Tool-Entscheiden oder Investitionen in Dateninfrastruktur.

Kategorie 04 · Teams befähigen

KI-Kompetenz-Workshops

KI wird in Unternehmen oft entweder überschätzt oder unterschätzt. Beides ist gefährlich. In meinen KI-Kompetenz-Workshops geht es deshalb nicht um abstrakte Zukunftsbilder, sondern um ein realistisches Verständnis: Was können heutige KI-Tools gut? Wo liegen Grenzen? Welche Aufgaben lassen sich beschleunigen? Und welche Verantwortung bleibt beim Menschen?

Ich gestalte Workshops so, dass sie direkt an den Arbeitsalltag der Teilnehmenden anschliessen. Ein Marketing-Team braucht andere Beispiele als Operations, HR, Sales oder Produktmanagement. Deshalb arbeite ich mit konkreten Szenarien: bessere Briefings, strukturierte Recherche, Ideengenerierung, Datenanalyse, Prozessdokumentation, Wissensmanagement oder erste Automatisierungen im Team.

Aus meiner Arbeit in Start-ups, Venture Studios und Corporates weiss ich, dass neue Technologien nur dann wirklich ankommen, wenn Teams sie ausprobieren, einordnen und in ihre eigenen Prozesse übersetzen können. Genau diesen Transfer stelle ich in Workshops in den Mittelpunkt.

Der persönliche Teil ist mir dabei wichtig: Ich erkläre KI nicht als Berater von aussen, sondern als jemand, der selbst mit digitalen Produkten, Venture-Ideen, Go-to-Market-Fragen und datengetriebenen Prozessen arbeitet. Das macht die Beispiele greifbarer und reduziert die Distanz zwischen Technologie und Alltag.

Typische Ergebnisse

Praxisnahes KI-Verständnis im Team

Ein Workshop-Format mit konkreten Übungen, relevanten Use Cases und direkt nutzbaren Arbeitsweisen für den eigenen Bereich.

Hands-on Team-Use-Cases Transfer

Geeignet für Führungsteams, Fachbereiche oder interdisziplinäre Gruppen, die KI praktisch verstehen wollen.

Kategorie 05 · Umsetzung steuern

KI Use-Case Implementierung begleiten

Wenn ein KI Use Case validiert ist, beginnt die schwierigere Arbeit: Anforderungen klären, Stakeholder ausrichten, Datenzugang organisieren, Tool- oder Build-Entscheide treffen, Tests durchführen und die Lösung in bestehende Prozesse integrieren. Hier bringe ich mein Produktmanagement- und Venture-Development-Profil ein. Ich kann zwischen Business, Technik, Marketing und Operations übersetzen.

Mein Fokus liegt nicht darauf, jedes Modell selbst zu bauen. Mein Wert liegt darin, die Umsetzung so zu strukturieren, dass ein KI-Projekt nicht im Pilotstatus stecken bleibt. Dazu gehören klare Erfolgskriterien, ein sinnvoller MVP-Scope, ein realistischer Zeitplan, sauberes Feedback aus dem Fachbereich und eine frühe Diskussion darüber, wie die Lösung später betrieben, verbessert und skaliert wird.

Bei wattx habe ich Projekte mit Budgets bis zu 90'000 € begleitet und in grösseren Projekten zentrale Rollen übernommen. Diese Erfahrung hilft besonders bei KI-Implementierungen, weil neben Technologie auch Timing, Stakeholder-Management und klare Ergebnisverantwortung entscheidend sind.

Gerade bei KMU ist mir wichtig, dass die Umsetzung zur Organisation passt. Nicht jedes Unternehmen braucht eine eigene KI-Plattform. Manchmal ist die beste Lösung ein schlankes Tool-Setup mit sauberem Prozess. In anderen Fällen braucht es eine individuelle Lösung, weil Daten, IP oder Skalierung eine stärkere technische Tiefe verlangen.

Typische Ergebnisse

Vom Pilot zur nutzbaren Lösung

Ein umsetzbarer Projektplan mit Anforderungen, MVP-Scope, Verantwortlichkeiten, Testlogik, Rollout-Schritten und Skalierungsoptionen.

MVP-Scope Stakeholder Rollout

Für Unternehmen, die nach Strategie und Validierung den Schritt in eine kontrollierte Umsetzung machen wollen.

Dein Freelance-Experte für KI Strategie in Schweizer Unternehmen

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KI Use Cases validieren

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Meine Arbeitsweise ist qualitäts- und ergebnisorientiert

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