Hirnworx KI-Beratung: Use-Case-Workshop und Roadmap für den Mittelstand — DSGVO-konform, messbarer ROI, Umsetzung optional über KI-Automatisierung (n8n, LLM, OCR).
KI Beratung für den Mittelstand
Welche Prozesse lohnen sich wirklich — und welche nicht. Strategie, Use-Case-Map und Roadmap, bevor Sie in Tools und Umsetzung investieren.
Was ist KI-Beratung?
KI-Beratung ist die systematische Auswahl und Priorisierung von KI- und Automatisierungs-Use-Cases — inkl. Tool-Stack, Datenschutz und Roadmap — bevor Software gebaut oder Tools gekauft werden.
Im Mittelstand heißt das konkret: Welche Prozesse fressen Zeit oder erzeugen Fehler? Wo reicht Regel-Automatisierung (n8n) ohne Sprachmodell? Wo lohnt sich LLM oder OCR — und wo nicht?
Bei Hirnworx endet Beratung nicht in Folien: Deliverable ist eine Use-Case-Map, ein DSGVO-Konzept und ein Festpreis-Rahmen für den ersten Pilot — den wir optional unter KI-Automatisierung umsetzen.
Was kostet KI-Beratung?
Oft ist das Audit Teil des ersten Automatisierungsprojekts: Einstiegs-Workflows ab ca. 3.000 €, Chatbot/RAG 8.000–25.000 €, Prozess-Suiten 15.000–40.000 € — plus laufende LLM-API-Kosten (Stand: Juli 2026).
Ein separater Strategieworkshop wird nach Aufwand als Festpreis nach Kickoff angeboten — nicht als undurchsichtiger Tagessatz-Stapel. Unklare Use-Cases klären wir zuerst; klare Prozesse starten direkt im Bau.
Alle Richtwerte und Faktoren stehen unter /kosten/ki-automatisierung. LLM-API-Kosten (OpenAI, Gemini etc.) werden separat nach Verbrauch abgerechnet.
Viele Unternehmen starten mit einem ChatGPT-Account und enden mit Fragmenten: ein Bot hier, ein Excel-Makro dort, keine klare Priorität. KI-Beratung bei Hirnworx klärt zuerst, wo Automatisierung Zeit und Fehlerkosten spart — und wo sie sich nicht rechnet.
Wir kommen aus der Umsetzung: n8n-Workflows, LLM-Integration, Dokumenten-KI. Die Beratung ist deshalb keine Folien-Show ohne Anschluss. Ergebnis ist eine priorisierte Use-Case-Map, ein Tool-Stack-Vorschlag und ein Festpreis-Rahmen für den ersten Pilot — den wir auf Wunsch selbst bauen.
Was KI-Beratung bei Hirnworx umfasst
Strategie und Entscheidung — nicht Folien ohne Anschluss. Jede Leistung endet mit einem konkreten Deliverable für den nächsten Schritt.
Use-Case-Workshop
Mit Fachabteilung und IT Engpässe erfassen, Use-Cases bewerten (Aufwand × Nutzen × Datenlage) und eine Roadmap für 90 Tage ableiten.
Beispiel: Vertrieb + Buchhaltung: Lead-Routing und Rechnungs-OCR vor Chatbot
Prozess-Audit
Bestehende Abläufe, Schnittstellen und Datenquellen prüfen — wo steckt manuelle Wiederholung, wo fehlen Freigaben, wo bricht die Datenqualität.
Beispiel: Anfrage → CRM → Angebot: 12 manuelle Schritte, 4 davon automatisierbar
Tool-Stack & Architektur
n8n vs. Custom, OpenAI/Gemini vs. EU-Host, On-Prem wo nötig — Entscheidung nach Datenschutz, Kosten und Wartbarkeit, nicht nach Hype.
Beispiel: EU-Endpoints + dokumentierte n8n-Flows statt Blackbox-SaaS
DSGVO & Governance
Welche Daten dürfen in Prompts? Wer freigibt Outputs? Logging, Auftragsverarbeitung, Löschkonzepte — bevor der erste Workflow live geht.
Beispiel: Anonymisierte Angebotsdaten, menschliche Freigabe vor Versand
Use-Cases, die wir zuerst prüfen
Aus Beratung und Umsetzung — keine Theorie. Referenzen wie der Umakov-Scraper (FeNau) zeigen, was produktionsreif möglich ist.
Lead-Routing
Webformular → CRM → richtiger Vertriebler — mit Duplikat-Check und SLA-Reminder. Typisch 2–4 h/Tag weniger manuelle Zuordnung.
Rechnungs-OCR
PDF → strukturierte Felder → Buchhaltungs-Export. LLM + Regeln, nicht blindes Vertrauen in jedes Extrakt.
Angebotsentwürfe
CRM + Produktkatalog → KI-Entwurf → Mensch prüft. Referenz: Umakov-Scraper liefert Shop/eBay/Amazon-Texte für FeNau aus Artikeldaten.
Support-Triage
Eingehende Tickets klassifizieren, priorisieren, Standardantworten vorschlagen — Eskalation bleibt menschlich.
Artikel-Anreicherung
Tausende SKUs mit konsistenten Texten und Attributen — Playwright + Gemini, produktionsreif beim Umakov-Scraper.
Beweis aus der Praxis: Umakov-Scraper für FeNau
Problem: tausende Lieferanten-Artikel manuell für Shop, eBay und Amazon anreichern. Entscheidung: Batch-KI mit Playwright-Screenshots und Google Gemini statt Copy-Paste-Armee. Ergebnis: automatisierte, kanalspezifische Texte — produktionsreif.
FeNau bezieht Kataloge u. a. von Umakov und Feldmann. Rohdaten sind technisch, aber nicht verkaufsstark. Manuelle Texte für drei Kanäle waren uneinheitlich und unwirtschaftlich.
Hirnworx baute ein Streamlit-Tool: Artikel einzeln, als Range oder ganzer Katalog abrufen, Produktseiten per Playwright als KI-Kontext screenshotten, mit Gemini deutsche Titel, Meta und Beschreibungen generieren — inkl. CSV-Feld-Mapping. Die Nutzenentscheidung kam vor dem Tool-Kauf — genau das Muster aus der KI-Beratung.
Wann KI-Beratung der richtige Einstieg ist
Beratung lohnt sich, wenn Sie mehrere mögliche Use-Cases haben, aber keine klare Priorität — oder wenn Intern bereits Tools getestet wurden und der Überblick fehlt. Ziel: in Tagen entscheiden, was in Wochen gebaut wird.
Wenn Sie bereits genau wissen „Lead-Routing aus dem Kontaktformular“, können Sie direkt in die Umsetzung gehen. Dann reicht ein kurzes Scope-Gespräch unter KI-Automatisierung — ohne separaten Strategieworkshop.
- Mehrere Abteilungen, unklare Priorität
- Druck von Management („wir brauchen KI“) ohne Use-Case
- Datenschutz-Fragen vor dem ersten Pilot
- Budget-Rahmen, bevor Tools gekauft werden
Wann wir von KI abraten
Nicht jeder Prozess braucht ein Sprachmodell. Wenn Regeln klar und Daten strukturiert sind, reicht oft n8n ohne LLM — günstiger, stabiler, leichter zu prüfen.
Wir raten ab, wenn der Use-Case keine messbare Zeit- oder Fehlerersparnis hat, wenn Datenqualität zu schlecht für Automatisierung ist, oder wenn Compliance den Einsatz von Cloud-LLMs ausschließt und On-Prem den Scope sprengt.
- Kein messbarer ROI in 90 Tagen
- Datenlage zu fragmentiert für sinnvolle Extraktion
- Prozess ändert sich wöchentlich (zu früh für Automation)
- Erwartung: „KI ersetzt die Fachabteilung“
DSGVO, EU-Hosting und On-Prem
KI-Beratung ohne Datenschutz ist Marketing. Wir planen von Anfang an: welche personenbezogenen Daten fließen, welche Modelle (EU-Endpoint, On-Prem), welche Freigaben nötig sind.
Umsetzung folgt derselben Linie: dokumentierte Workflows, keine Kundendaten in Prompts ohne Anonymisierung, menschliche Freigabe wo Qualität oder Rechtspflicht es verlangen.
Beratung vs. Automatisierung — klare Rollen
KI-Beratung liefert die Entscheidung: welche Use-Cases, welcher Stack, welche Reihenfolge, welcher Festpreis-Rahmen. KI-Automatisierung liefert den gebauten Workflow: n8n, LLM, OCR, Monitoring, Schulung.
Beides aus einer Hand heißt: die Roadmap aus dem Workshop wird nicht an eine andere Agentur übergeben. Referenzen wie der Umakov-Scraper (FeNau) zeigen, dass wir von Strategie bis Produktion liefern — nicht nur beraten.
Vom Kickoff zur Roadmap
Fünf Schritte — zitierbar und als HowTo-Schema hinterlegt. Danach optional der Pilot unter KI-Automatisierung.
- 01
Kickoff
Ziele, Stakeholder, bestehende Tools und Datenquellen klären.
- 02
Audit & Map
Prozesse aufnehmen, Use-Cases bewerten, Quick Wins priorisieren.
- 03
Stack & DSGVO
Tool-Empfehlung, Hosting, Freigabe-Modell, Risiken.
- 04
Roadmap
90-Tage-Plan, Pilot-Scope, Festpreis-Rahmen für Umsetzung.
- 05
Übergabe / Bau
Dokumentation — oder direkt Pilot unter KI-Automatisierung.
Tool ausprobieren vs. KI-Beratung
| Kriterium | Tool only | Hirnworx Beratung |
|---|---|---|
| Ziel | Ein Tool ausprobieren | Priorisierte Use-Case-Map + Roadmap |
| ROI | Unklar, oft Spielerei | Messbare Quick Wins in 90 Tagen |
| Datenschutz | Nachträglich geklärt | Von Tag 1 mitgeplant |
| Umsetzung | Selbst basteln | Optional: Pilot mit Hirnworx |
| Wartbarkeit | Blackbox-Abos | Dokumentierte Workflows |
Stand: September 2026. Umsetzung und Richtwerte: Kosten KI-Automatisierung →
KI Beratung — FAQ
Beratung klärt Use-Cases, Stack, DSGVO und Roadmap. Automatisierung baut den Workflow (n8n, LLM, OCR) und bringt ihn in Produktion. Beides bietet Hirnworx — Beratung oft als Einstieg.
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