Prompt Engineering Use Cases im Unternehmen: Praxisbeispiele für IT, HR und Marketing

Viele Unternehmen beginnen mit KI, indem Mitarbeitende einzelne Tasks ausprobieren: Das Marketing kürzt einen Fachtext. HR erstellt Fragen für ein Vorstellungsgespräch. Die IT lässt sich bei einer Fehlersuche unterstützen.

Der Nutzen entsteht aber erst, wenn aus dem Versuch ein kontrollierter Ablauf wird. Dafür braucht es einen klaren Prompt, freigegebene Daten, eine fachliche Prüfung und eine Kennzahl für den Pilot.

Dieser Beitrag enthält sechs vollständige Prompt-Vorlagen für HR, Marketing und IT. Sie können die Vorlagen in ChatGPT, Microsoft Copilot, Claude, Perplexity oder ein anderes freigegebenes KI-Tool kopieren. Ersetzen Sie vorher alle Platzhalter in eckigen Klammern.

Die Grundlagen erklärt der erste Teil dieser Serie: „Was ist Prompt Engineering im Unternehmen?“.

So verwenden Sie die Prompt-Vorlagen

Ein Copy-and-Paste-Prompt ist noch kein fertiger Prozess. Passen Sie jede Vorlage an Ihre Aufgabe, Ihre Daten und das verwendete Tool an. Streichen Sie überflüssige Anweisungen. Ergänzen Sie interne Vorgaben.

Klären Sie vor dem ersten Test vier Punkte:

✓ Daten: Welche Informationen dürfen Sie im freigegebenen Tool verarbeiten?

✓ Quelle: Auf welche Dokumente oder Fakten soll sich die Antwort stützen?

✓ Freigabe: Wer prüft das Ergebnis fachlich und gibt es zur Nutzung frei?

✓ Messung: Woran erkennen Sie, ob der Pilot Zeit spart und die benötigte Qualität erreicht?

Die genaue Ausgabe hängt vom Tool, Modell und bereitgestellten Kontext ab. Testen Sie jede Vorlage mit mehreren typischen Fällen. Nehmen Sie auch einen unvollständigen oder schwierigen Fall auf.

Die sechs Use Cases im Überblick

Bereich	Use Case	Ergebnis
HR	Interviewleitfaden	Einheitliche Fragen und Kriterien
HR	Einarbeitungsplan	Aktivitäten, Termine und Zuständigkeiten
Marketing	Content aufbereiten	Entwürfe für mehrere Kanäle
Marketing	Content-Briefing	Botschaft, Gliederung und Belege
IT	Fehlersuche strukturieren	Hypothesen und sicherer Prüfplan
IT	Skriptentwurf	Code, Tests und Rückfallhinweise

Prompt Engineering Use Cases für HR

Im Personalbereich eignen sich vorbereitende und strukturierende Tasks für die KI. Entscheidungen über Bewerber oder Beschäftigte bleiben aber bei den zuständigen Personen.

Use Case 1: Einen Interviewleitfaden erstellen

Einsatz: Die Vorlage erstellt einen einheitlichen Leitfaden für eine konkrete Stelle. So deckt Ihr Recruiting-Team in mehreren Gesprächen dieselben fachlichen Kriterien ab.

Vorbereitung: Sie benötigen Stellenbezeichnung, Aufgaben, Muss- und Kann-Kompetenzen, Gesprächsdauer und erlaubte Bewertungskriterien. Entfernen Sie personenbezogene Angaben aus dem Input.

Prompt:

Erstelle einen strukturierten Interviewleitfaden für die Position „[STELLENBEZEICHNUNG]“. ​ Grundlage: – zentrale Aufgaben: [AUFGABEN] – erforderliche Kompetenzen: [MUSS-KOMPETENZEN] – optionale Kompetenzen: [KANN-KOMPETENZEN] – Dauer des Interviews: [MINUTEN] – erlaubte Bewertungskriterien: [KRITERIEN] ​ Anforderungen: 1. Gliedere den Leitfaden in Einstieg, fachliche Fragen, situative Fragen,    Rückfragen der bewerbenden Person und Abschluss. 2. Formuliere für jede erforderliche Kompetenz eine offene Frage und eine    mögliche Nachfrage. 3. Erstelle eine Bewertungshilfe mit beobachtbaren Anhaltspunkten. Verwende    ausschließlich die genannten Kriterien. 4. Vermeide Fragen zu persönlichen Merkmalen, die für die Aufgabe nicht    erforderlich sind. 5. Triff keine Eignungsentscheidung und erstelle keine Rangliste. 6. Kennzeichne fehlende Informationen mit „Klärung erforderlich“. ​ Ausgabeformat: – Ablauf mit Zeitbudget – Tabelle: Kompetenz | Frage | Nachfrage | beobachtbare Anhaltspunkte – Checkliste für die Nachbereitung

Prüfung: Jede Frage muss einen klaren Bezug zur Stelle haben. HR und Fachbereich prüfen den Leitfaden gemeinsam. Die Bewertungshilfe darf keine Persönlichkeitsdiagnose vortäuschen.

Messung: Vergleichen Sie die Vorbereitungszeit und den Anteil der übernommenen Fragen bei fünf ähnlichen Interviews.

Der Use Case bleibt assistiv. Automatische Bewerberauswahl kann rechtlich anders zu bewerten sein. Mehr dazu lesen Sie im Artikel „KI & Recht: Was Unternehmen zur EU-KI-Verordnung wissen müssen“.

Use Case 2: Einen Einarbeitungsplan vorbereiten

Einsatz: Die Vorlage ordnet Lernziele, Termine und vorhandene Unterlagen in einen Plan für die ersten Wochen ein.

Vorbereitung: Stellen Sie Rolle, Startdatum, Lernziele, feste Termine, zuständige Personen und eine Liste freigegebener Unterlagen zusammen. Sensible Beschäftigtendaten werden nicht benötigt.

Prompt:

Erstelle einen Einarbeitungsplan für die Rolle „[ROLLE]“ ab [STARTDATUM]. ​ Verwende ausschließlich diese Informationen: – Lernziele: [LERNZIELE] – feste Termine: [TERMINE] – zuständige Personen: [NAMEN ODER FUNKTIONEN] – verfügbare Unterlagen und Systeme: [LISTE] – Rahmenbedingungen: [ARBEITSORT, ARBEITSZEIT, WEITERE VORGABEN] ​ Plane die ersten [ANZAHL] Wochen. Ordne jedem Lernziel eine konkrete Aktivität, eine zuständige Person und einen überprüfbaren Abschluss zu. Berücksichtige die festen Termine. Erfinde keine Schulungen, Zugriffsrechte oder Ansprechpartner. ​ Gib das Ergebnis als Tabelle aus: Zeitraum | Lernziel | Aktivität | Unterlage/System | Zuständigkeit | Abschluss ​ Liste danach offene Punkte unter „Noch zu klären“ auf.

Prüfung: Der Plan muss alle festen Termine berücksichtigen und Lücken sichtbar machen. Führungskraft, HR und die genannten Ansprechpersonen bestätigen Aufwand und Reihenfolge.

Messung: Erfassen Sie die Zeit für die Planerstellung und die Zahl der Änderungen, die nach dem gemeinsamen Review noch nötig sind.

Welche HR-Aufgaben sich für KI eignen und wo klassische Automatisierung ausreicht, erklärt unser Beitrag „Wie Sie KI im Unternehmen nutzen: Ein Guide für CIOs“.

Prompt Engineering Use Cases für das Marketing

Marketing-Teams arbeiten häufig mit bereits freigegebenen Ausgangsinhalten. Das erleichtert die Quellenkontrolle. Fakten, Markensprache und Freigaben müssen trotzdem erhalten bleiben.

Use Case 3: Einen Inhalt für mehrere Kanäle aufbereiten

Einsatz: Aus einem geprüften Fachtext entstehen Entwürfe für mehrere Kanäle. Die KI darf vorhandene Aussagen kürzen und neu ordnen. Neue Fakten sind ausgeschlossen.

Vorbereitung: Sie benötigen den Ausgangstext, Zielgruppe, Kanäle, Tonalität, Längenvorgaben und die gewünschte Handlung.

Prompt:

Bereite den unten eingefügten Ausgangstext für diese Kanäle auf: [KANÄLE, ZUM BEISPIEL LINKEDIN, NEWSLETTER, WEBSEITE] ​ Zielgruppe: [ZIELGRUPPE] Tonalität: [TONALITÄT] Gewünschte Handlung: [CALL-TO-ACTION] Längenvorgaben je Kanal: [VORGABEN] ​ Regeln: 1. Verwende Fakten, Zahlen, Produktmerkmale und Zitate ausschließlich aus dem    Ausgangstext. 2. Ergänze keine Studien, Kundenbeispiele oder Leistungsversprechen. 3. Markiere fehlende Angaben mit [FEHLENDE ANGABE]. 4. Passe Einstieg, Aufbau und Länge an den jeweiligen Kanal an. 5. Erhalte die Schreibweise dieser Markenbegriffe: [BEGRIFFE]. 6. Formuliere pro Kanal zwei Varianten mit unterschiedlichem Einstieg. ​ Gib zuerst eine Liste der verwendeten Kernaussagen aus. Erstelle danach die Entwürfe getrennt nach Kanal. Füge zum Schluss eine Faktencheck-Liste hinzu. ​ AUSGANGSTEXT: [FREIGEGEBENEN TEXT EINFÜGEN]

Prüfung: Jede überprüfbare Aussage muss im Ausgangstext stehen. Die verantwortliche Person vergleicht Zahlen, Zitate und Leistungsversprechen mit der Quelle. Danach prüft sie Ton und Call-to-Action.

Messung: Erfassen Sie Erstellungszeit, Nacharbeitszeit und den Anteil der Entwürfe, die nach dem Review weiterverwendet werden.

Use Case 4: Ein Content-Briefing erstellen

Einsatz: Die Vorlage verwandelt ein Kommunikationsziel in ein Briefing für einen Blogartikel, eine Landingpage oder eine Kampagne.

Vorbereitung: Benötigt werden Angebot, Zielgruppe, Kommunikationsziel, gesicherte Belege, Kanal, Umfang und Markenvorgaben.

Prompt:

Erstelle ein Content-Briefing für [FORMAT UND KANAL]. ​ Eingaben: – Angebot oder Thema: [ANGABE] – Zielgruppe und konkrete Situation: [ANGABE] – Kommunikationsziel: [ANGABE] – gesicherte Fakten und Quellen: [ANGABE] – gewünschte Handlung: [ANGABE] – Umfang und Termin: [ANGABE] – verbindliche Markenbegriffe: [ANGABE] – Aussagen, die nicht verwendet werden dürfen: [ANGABE] ​ Erstelle: 1. eine präzise Kernbotschaft, 2. drei mögliche Einstiege, 3. eine Gliederung mit Zweck jedes Abschnitts, 4. eine Tabelle mit Aussage | Beleg | offene Frage, 5. Qualitätskriterien für die redaktionelle Abnahme. ​ Kennzeichne Annahmen ausdrücklich. Erfinde keine Belege, Zahlen, Referenzen oder Kundenaussagen. Frage nach, wenn Zielgruppe oder Kommunikationsziel nicht eindeutig genug sind.

Prüfung: Das Briefing muss jede zentrale Aussage mit einem Beleg verbinden. Marketing oder Unternehmenskommunikation bestätigt Botschaft, Quellen und Markenbegriffe vor der Texterstellung.

Messung: Vergleichen Sie die Briefingdauer und die Zahl der Rückfragen im anschließenden Redaktionsprozess.

Prompt Engineering Use Cases für die IT

In der IT kann generative KI Informationen ordnen, Hypothesen sammeln und Code entwerfen. Produktive Änderungen benötigen weiterhin technische Prüfung, Freigaben und einen kontrollierten Ausführungsweg.

Use Case 5: Eine Fehlersuche strukturieren

Einsatz: Die Vorlage sortiert Beobachtungen, mögliche Ursachen und sichere Prüfschritte. Sie führt keine Diagnose oder Änderung selbst aus.

Vorbereitung: Erfassen Sie System und Version, erwartetes und beobachtetes Verhalten, Zeitpunkt, bereinigte Fehlermeldungen und bereits ausgeführte Schritte. Entfernen Sie Passwörter, Tokens, personenbezogene Daten und interne Adressen aus Logs. Wenn sensible Systemdaten nicht das Unternehmen verlassen dürfen, kann eine lokal betriebene Lösung sinnvoll sein (siehe „KI lokal betreiben: Die Vorteile von PrivateGPTs“).

Prompt:

Unterstütze mich bei der strukturierten Analyse eines technischen Fehlers. ​ System und Version: [ANGABE] Erwartetes Verhalten: [ANGABE] Beobachtetes Verhalten: [ANGABE] Zeitpunkt und Häufigkeit: [ANGABE] Änderungen vor dem Auftreten: [ANGABE] Bereinigte Fehlermeldungen oder Logs: [ANGABE] Bereits ausgeführte Prüfschritte und Ergebnisse: [ANGABE] ​ Aufgabe: 1. Trenne bestätigte Beobachtungen von Annahmen. 2. Nenne bis zu fünf mögliche Ursachen. Ordne sie nach Plausibilität und    begründe die Reihenfolge nur mit den bereitgestellten Angaben. 3. Schlage zuerst lesende oder anderweitig risikoarme Prüfschritte vor. 4. Nenne für jeden Schritt das erwartete Ergebnis und die nächste Verzweigung. 5. Markiere Befehle oder Maßnahmen, die Daten, Konfigurationen oder Dienste    verändern würden. Führe nichts aus. 6. Erfinde keine Logeinträge, Systemzustände oder Herstellerangaben. ​ Ausgabe: – bestätigte Fakten – fehlende Informationen – Hypothesen mit Begründung – priorisierter Prüfplan – Risiken und Eskalationskriterien

Prüfung: Fakten und Vermutungen müssen sauber getrennt sein. Eine zuständige IT-Fachperson prüft alle Vorschläge gegen die aktuelle Herstellerdokumentation. Änderungen laufen über die vorgesehenen Betriebsprozesse.

Messung: Messen Sie die Zeit bis zu einer belastbaren Ursache. Dokumentieren Sie auch falsche Hypothesen und ungeeignete Prüfschritte.

Use Case 6: Einen Skriptentwurf vorbereiten

Einsatz: Die Vorlage erstellt einen prüfbaren Skriptentwurf für eine klar beschriebene Routineaufgabe. Sie ist nicht für die ungeprüfte Ausführung in einer produktiven Umgebung gedacht.

Vorbereitung: Sie benötigen Sprache und Version, Ziel, Umgebung, Beispielinput, erwarteten Output, Sicherheitsvorgaben und bekannte Fehlerfälle. Verwenden Sie keine echten Zugangsdaten.

Prompt:

Erstelle einen Skriptentwurf in [POWERSHELL/BASH/PYTHON] für diese Aufgabe: [AUFGABE] ​ Umgebung und Versionen: [ANGABE] Beispielinput mit fiktiven Daten: [ANGABE] Erwarteter Output: [ANGABE] Erlaubte Lesezugriffe: [ANGABE] Erlaubte Änderungen: [ANGABE ODER „KEINE“] Zu behandelnde Fehlerfälle: [ANGABE] ​ Anforderungen: 1. Beginne mit Annahmen und offenen Fragen. 2. Verwende standardmäßig einen Dry-Run. Änderungen benötigen einen ausdrücklich    gesetzten Parameter. 3. Validiere Eingaben und behandle Fehler nachvollziehbar. 4. Protokolliere keine Geheimnisse oder personenbezogenen Daten. 5. Kommentiere sicherheitsrelevante Stellen. 6. Erstelle mindestens drei Testfälle mit fiktiven Daten. 7. Beschreibe, wie sich eine Änderung zurücknehmen lässt. Wenn das nicht    zuverlässig möglich ist, sage das ausdrücklich. 8. Führe den Code nicht aus und behaupte nicht, ihn ausgeführt zu haben. ​ Gib Skript, Testfälle, Prüfschritte und bekannte Grenzen getrennt aus.

Prüfung: Eine zweite Person führt Code-Review und Tests in einer isolierten Umgebung durch. Produktive Nutzung erfolgt erst nach Freigabe und passender Rückfallplanung.

Messung: Erfassen Sie Entwicklungs- und Reviewzeit sowie die Fehler, die bei Tests oder im Code-Review vor der Freigabe gefunden werden.

Sie möchten wissen, welche KI-Anwendungsfälle in Ihrem Unternehmen den größten Nutzen bringen? Im KI Use Case Workshop erarbeitet Proact gemeinsam mit Ihren Fachbereichen priorisierte Use Cases. Mehr dazu im Abschnitt „Vom Prompt zum geeigneten KI Use Case mit Proact“ weiter unten.

Die sechs häufigsten Fehler bei Prompt-Vorlagen

Wiederverwendbare Prompts sparen nur dann Zeit, wenn der Ablauf klar bleibt. Diese Fehler tauchen in Pilotprojekten besonders häufig auf:

• Vorlage unverändert übernehmen. Platzhalter, Ton und Regeln stammen aus einem fremden Anwendungsfall. Prüfen Sie jede Zeile und entfernen Sie unnötige Vorgaben.
• Zu viele Daten bereitstellen. Ein umfangreicher Kontext enthält oft Informationen, die für die Aufgabe keine Rolle spielen. Das erschwert die Prüfung und kann vertrauliche Inhalte offenlegen.
• Quellen nicht priorisieren. Wenn mehrere Dokumente widersprüchliche Angaben enthalten, braucht die KI eine klare Rangfolge. Legen Sie fest, welche Quelle verbindlich ist.
• Mehrere Arbeitsschritte vermischen. Analyse, Bewertung, Entscheidung und Veröffentlichung gehören selten in einen einzigen Prompt. Trennen Sie die Schritte und prüfen Sie Zwischenergebnisse.
• Nur den Idealfall testen. Eine Vorlage kann mit vollständigen Daten gut funktionieren und bei einer Lücke falsche Angaben erzeugen. Nehmen Sie deshalb unvollständige Eingaben in den Test auf.
• Keine Abbruchregel definieren. Die KI sollte fehlende Informationen markieren oder nachfragen. Sie darf kritische Lücken nicht mit Annahmen schließen.

Ein Prompt muss auch dann kontrolliert reagieren, wenn Informationen fehlen. Prüfen Sie genau diesen Fall vor der Freigabe. Bei sicherheitsrelevanten oder personenbezogenen Aufgaben ist eine klare Eskalation an die zuständige Person erforderlich.

Vier weitere KI-Anwendungsfälle für Unternehmen

Die gleiche Prompt-Struktur lässt sich auf weitere Fachbereiche übertragen. Beginnen Sie auch hier mit einem kleinen und leicht prüfbaren Output. Wie Sie geeignete Use Cases systematisch identifizieren, beschreibt unser Beitrag „Wie Sie KI im Unternehmen nutzen: Ein Guide für CIOs“.

Bereich	Aufgabe	Menschliche Prüfung
Geschäftsführung	Entscheidungsvorlage aus freigegebenen Unterlagen	Fakten, Annahmen und Optionen prüfen
Finanzen	Komplexe Excel-Formeln mit fiktiven Beispieldaten erstellen und erklären lassen	Formel und Testfälle kontrollieren
Einkauf	Lieferantenmatrix nach festen Kriterien vorbereiten	Quellen, Gewichtung und Auswahl prüfen
Controlling	KPI-Bericht strukturieren	Definitionen, Zeitraum und Datenquelle prüfen

So messen Sie den Nutzen eines Prompting-Piloten

Pauschale Aussagen zu Zeitersparnis oder Return on Investment helfen bei Ihrer Entscheidung wenig. Tasks, Ausgangsqualität und Prüfaufwand unterscheiden sich in jedem Unternehmen.

Erfassen Sie vor dem Pilot eine Baseline. Messen Sie bei drei bis zehn vergleichbaren Aufgaben, wie viel Zeit die bisherige Erstellung und Prüfung benötigt. Danach erfassen Sie dieselben Werte für den KI-gestützten Ablauf.

Kennzahl	Was wird gemessen?
Erstellungszeit	Zeit bis zum ersten vollständigen Entwurf
Nacharbeitszeit	Aufwand für fachliche und sprachliche Korrekturen
Akzeptanzquote	Anteil der Entwürfe, die weiterverwendet werden
Fehlerquote	Zahl relevanter Fehler pro geprüftem Ergebnis
Durchlaufzeit	Zeit vom Auftrag bis zur Freigabe
Nutzerfeedback	Einschätzung der Personen, die mit der Vorlage arbeiten

Bewerten Sie Zeit und Qualität gemeinsam. Ein schneller Entwurf bringt keinen Vorteil, wenn die Prüfung länger dauert oder Fehler unentdeckt bleiben. Halten Sie deshalb fest, welche Prompt-Version und welche Tool-Konfiguration Sie getestet haben.

Speichern Sie freigegebene Vorlagen an einem zentralen Ort. Dokumentieren Sie Zweck, erlaubte Eingaben, zuständige Person, Versionsnummer und Prüfdatum. So lassen sich Fehler und Verbesserungen einer konkreten Fassung zuordnen.

Chancen und Risiken im Überblick

Gute Prompts können wiederkehrende Aufgaben vereinheitlichen und erste Entwürfe beschleunigen. Sie ersetzen keine fachliche Verantwortung.

Thema	Chance	Risiko	Gegenmaßnahme
Quellen	Inhalte schneller auswerten	erfundene oder veraltete Aussagen	Output mit Originalquelle abgleichen
Daten	internen Kontext nutzen	vertrauliche Daten gelangen in falsche Systeme	nur freigegebene Tools und Daten verwenden
Qualität	Entwürfe vereinheitlichen	Fehler wirken sprachlich überzeugend	feste fachliche Freigabe einrichten
HR	Gespräche strukturieren	ungeeignete Kriterien beeinflussen Bewertungen	keine automatische Auswahl oder Rangliste
Marketing	Schnellere Erstellung der Kommunikation über mehrere Kanäle	Standardisierte Texte ohne Mehrwert und Nicht-Einhaltung der Unternehmenskommunikationsrichtlinien	Aussagekraft und Kreativanteil fachlich gegenprüfen
IT	Prüfschritte und Code vorbereiten	riskante Befehle werden ungeprüft ausgeführt	isoliert testen und Änderungen freigeben

Datenschutz beginnt vor der Eingabe. Klären Sie, welche Daten das eingesetzte Tool verarbeiten darf. Entfernen Sie Zugangsdaten, personenbezogene Angaben und Geschäftsgeheimnisse, wenn deren Nutzung nicht ausdrücklich freigegeben ist. Eine Übersicht der aktuellen rechtlichen Anforderungen finden Sie in unserem Beitrag „IT-Gesetze & Richtlinien 2026“.

Nicht jede Aufgabe braucht generative KI. Feste Wenn-Dann-Abläufe lassen sich oft besser automatisieren. Unser Artikel „KI vs. Automatisierung“ erklärt die Unterschiede.

Prompting und Microsoft 365 Copilot

Bei Microsoft 365 Copilot ist Prompting nur ein Teil der praktischen Nutzung. Ebenso wichtig sind der verfügbare Arbeitskontext und die Funktionen in Word, Excel, PowerPoint, Outlook und Teams.

Ein guter Prompt kann beispielsweise festlegen, wie Copilot eine Besprechung zusammenfassen oder einen vorhandenen Text überarbeiten soll. Ob das Ergebnis passt, hängt auch von Berechtigungen, Datenqualität und dem konkreten Einsatz in der jeweiligen Anwendung ab.

Mehr dazu lesen Sie im Proact-Beitrag „Wie Sie mit Microsoft Copilot die Produktivität im Unternehmen steigern“.

Fazit

Die sechs Prompt-Vorlagen liefern einen Startpunkt. Ein verlässlicher Ablauf entsteht erst durch freigegebene Daten, Tests und eine fachliche Kontrolle.

Beginnen Sie mit wenigen realen Fällen. Messen Sie Bearbeitungszeit, Nacharbeit und Fehler gemeinsam. So erkennen Sie, ob der Prompt für Ihr Team funktioniert und an welcher Stelle Sie ihn ändern müssen.

Vom Prompt zum geeigneten KI Use Case mit Proact

Ein guter Pilot beginnt mit einer echten Aufgabe aus dem Fachbereich. Wirksame Ansätze entstehen direkt aus dem Arbeitsalltag Ihrer Mitarbeitenden.

Im KI Use Case Workshop analysiert Proact gemeinsam mit Ihren Fachbereichen konkrete Herausforderungen. Wir entwickeln daraus praxisnahe, technologieunabhängige Use Cases mit klar erkennbarem Nutzen. Die Ergebnisse dienen als Grundlage für die nächsten Schritte und eine gezielte Weiterentwicklung Ihrer Digitalisierung.

Der Workshop umfasst:

• Identifikation operativer Herausforderungen im Fachbereich
• Entwicklung klar beschriebener KI Use Cases
• Bewertung nach fachlichem Nutzen
• Dokumentation und Empfehlungen zum weiteren Vorgehen

Aus den identifizierten KI-Use-Cases leiten wir gemeinsam die passende Plattform und Betriebsform ab. Je nach Anforderungen an Integration, Datenschutz, Datenhoheit und Performance unterstützen wir Sie bei der sicheren Einführung von Microsoft Copilot oder bei der Umsetzung souveräner KI-Lösungen: vom Proact Hybrid Cloud AI Service über NetApp AFX, Fsas Private GPT bis hin zur Dell AI Factory. So erhält jeder Use Case die KI-Plattform und Betriebsumgebung, die fachlich, technisch und hinsichtlich der erforderlichen Datensouveränität am besten zu Ihren Anforderungen passt. Profitieren Sie von unserer Expertise in Cloud-Architekturen und dem sicheren Betrieb datenintensiver Anwendungen.

Das klingt interessant? Dann sollten wir uns unterhalten. Wir freuen uns, von Ihnen zu hören!