Von der ersten Idee bis zum eigenen KI-Agenten.

Klare Prioritäten statt KI-Wildwuchs

Für Führungskräfte und Innovationsteams, die aus vielen losen KI-Ideen eine echte Priorisierung machen wollen: In einem eintägigen, interaktiven Workshop (vor Ort oder remote) analysieren wir zuerst eure bestehenden Tools und Prozesse, bewerten mögliche Use-Cases nach Geschäftswert und Machbarkeit und erarbeiten gemeinsam einen konkreten Massnahmenplan.

Das Ergebnis: Statt isolierter Einzelinitiativen fokussiert sich dein Team auf die 3 Use-Cases mit dem grössten Hebel — mit einer klaren, priorisierten Roadmap für die nächsten 90 Tage.

Leistungen im Überblick:

• Vorbereitende Analyse eurer bestehenden Tools & Prozesse
• 1-tägiger interaktiver Workshop
• Use-Case-Scouting & Bewertung (Impact vs. Komplexität)
• Konkreter Massnahmenplan mit Aufwandseinschätzung

Realistischer Aufwand: ca. 12–16 Std.

Wie du Wachstumsfelder systematisch findest, zeigt unser Beitrag zur Ansoff-Matrix mit KI-Tools.

Rechtssicherheit und klare Leitplanken für dein Team

Für Geschäftsleitungen, CISOs und HR-Verantwortliche, die Schatten-IT verhindern und die regulatorischen Anforderungen (EU AI Act, Datenschutz) im Griff behalten wollen. Wir prüfen euren aktuellen Tool-Stack, erstellen massgeschneiderte KI-Richtlinien, stufen eure Anwendungsfälle nach Risiko ein und begleiten den Rollout im Team.

So verringert ihr das Risiko von Datenabflüssen, vermeidet Bussgelder und erfüllt eure Sorgfaltspflicht gegenüber Mitarbeitenden und Kund:innen.

Leistungen im Überblick:

• Audit des aktuellen Tool-Stacks & Schatten-IT-Check
• Massgeschneiderte KI-Richtlinien (Governance & Policy)
• Risikoeinstufung eurer Anwendungsfälle
• Rollout-Kommunikation & Schulungskonzept fürs Team

Realistischer Aufwand: ca. 16–20 Std.

Strukturierte Weiterbildung statt theoretischem Ballast

Für Bildungsorganisationen sowie Unternehmen, die ihren Mitarbeitenden ein strukturiertes, mehrstufiges KI-Weiterbildungsprogramm anbieten möchten. Profitiert von einem erprobten, modularen Schulungsaufbau aus mehrjähriger Dozententätigkeit im Bereich KI-Weiterbildung — verständliche Module von den Grundlagen über Prompting bis zu Recht, Ethik und Branchen-Use-Cases.

Leistungen im Überblick:

• Konzeption von 3 bis 8 Lektionen/Sessions (Präsenz oder Online)
• Lehrmaterialien, Übungsaufgaben, Quizzes und Slides
• Durchführung durch einen erfahrenen Dozenten im Bereich KI-Weiterbildung (Michael Schranz)
• Optional: Erstellung von Leistungsnachweisen

Realistischer Aufwand: ca. 12–24 Std. (je nach Lektionenanzahl & Vorbereitung)

Wie gutes Prompting im Arbeitsalltag konkret aussieht, steht in unserem Beitrag zu Prompt-Engineering für KMU.

Show, don't tell — echte Prototypen statt nur Theorie

Für Hochschulen und Innovationsteams in Unternehmen, die innerhalb kürzester Zeit echte KI-Produkte prototypisieren wollen. Teams von 2–5 Personen bauen lauffähige digitale Prototypen (Webapps, Agents, Automationen) — inklusive Pre-Work, Kick-Off, zwei Umsetzungs-Blöcken und einem grossen Demo-Day mit Pitch.

Leistungen im Überblick:

• Vorphase: Skill-Check, Themenwahl, differenziertes Pre-Work
• Kick-Off: 2-stündiges Online-Setup & Teambildung
• Block 1 (2 Tage): Tool-Setups, Prompting, Requirement Engineering, UX/UI & Prototyp-Architektur
• Block 2 (2 Tage): Build-Phase via Vibe Coding, Testing & Demo-Day mit Pitch
• Auswertung & Feedback-Schema

Realistischer Aufwand: ca. 45–60 Std.

Wie schnell aus einer Idee eine lauffähige Anwendung wird, zeigen wir am eigenen Beispiel: Eine WebApp in Tagen bauen — mit AI und No-Code.

Lernen an echten Aufgaben statt an Textbuch-Beispielen

Für Fachbereiche (Marketing, HR, Vertrieb, Operations), die KI-Tools im Arbeitsalltag produktiv einsetzen wollen. In zwei praxisnahen Live-Sessions arbeiten wir mit euren eigenen, echten Aufgabenstellungen — das senkt Berührungsängste und erhöht die Ergebnisqualität spürbar.

Leistungen im Überblick:

• 2 × 3 Stunden praxisnahe Live-Sessions (remote oder vor Ort)
• Prompt-Engineering-Frameworks für komplexe Aufgaben
• Einrichtung von Custom GPTs / Claude Projects für Routineaufgaben
• Schulungsunterlagen & Prompt-Bibliothek inklusive

Realistischer Aufwand: ca. 10–12 Std.

Die Grundlagen dazu haben wir in Prompt-Engineering für KMU aufgeschrieben.

KI-gestützte Entwicklung sauber aufgesetzt

Für Software-Teams und Tech-Startups, die den Übergang zu KI-gestützter Entwicklung meistern möchten — mit spürbar kürzeren Entwicklungszyklen und automatisierten Code-Reviews.

Leistungen im Überblick:

• Setup und Konfiguration moderner IDEs (Cursor, Windsurf, Claude Code)
• Integration von KI-Agents in bestehende Git-/CI-CD-Pipelines
• Hands-on Coaching zu Context-Files & Prompt-Driven Development
• Best Practices zur Reduzierung von KI-Halluzinationen im Codebase

Realistischer Aufwand: ca. 16–24 Std.

Unser eigenes Setup — inklusive der Stolpersteine — haben wir in Eine WebApp in Tagen bauen dokumentiert.

Quellensichere Antworten aus euren eigenen Dokumenten

Für KMU mit verstreutem Wissen (PDFs, Intranet, SharePoint, Confluence), die viel Zeit mit der Suche nach internen Informationen verlieren. Wir bauen euch eine sichere RAG-Architektur, die sekundenschnelle, quellensichere Antworten liefert — ohne öffentliches Modelltraining.

Leistungen im Überblick:

• Setup einer sicheren RAG-Architektur (Retrieval-Augmented Generation)
• Anbindung von bis zu 3 Datenquellen
• Halluzinations-Guardrails & Rollen-Rechte-Konzept
• Übergabe & Einschulung des Kernteams

Realistischer Aufwand: ca. 30–40 Std. (Sprint über 2 Wochen)

Nahtloser Datenfluss statt manueller Copy-Paste-Arbeit

Für Unternehmen mit wiederkehrenden, manuellen Prozessen zwischen verschiedenen Software-Systemen (CRM, ERP, Mail, Ticket-Systeme). Wir automatisieren eure Prozesse fehlerfrei, 24/7 verfügbar und skalierbar — inklusive Monitoring und definiertem menschlichem Eingreifen bei Unsicherheit.

Leistungen im Überblick:

• Prozess-Analyse & technischer Workflow-Graph
• Integration von KI-Modellen in n8n/Zapier/Make oder individuelle API-Pipelines
• Automatisierte Datenextraktion (z. B. Rechnungen, Verträge, E-Mails)
• Monitoring-Dashboard & Exception-Handling

Realistischer Aufwand: ca. 24–36 Std.

Ein konkretes Beispiel Schritt für Schritt: AI-Agent für dein Mail-Postfach. Den grösseren Rahmen dazu liefert unsere Praxis-Serie zu AI-Agents für KMU.

Eine Idee, ein ganzes Multi-Channel-Paket

Für Marketing- & Growth-Teams, die mehr Output bei gleichbleibend hoher Qualität erzielen wollen — unter Wahrung eurer eigenen Brand Voice.

Leistungen im Überblick:

• Setup einer massgeschneiderten „Brand Voice & Knowledge Base" für KI-Tools
• Automatisierte Content-Pipelines (z. B. Blog-to-Social-Media-Workflow)
• Integration von Bild- und Text-Generierung ins CMS
• Schulung des Marketingteams im Verifizieren des Outputs

Realistischer Aufwand: ca. 18–25 Std.

Zur Tool-Auswahl haben wir das passende Marketing-Automation-Tool finden geschrieben, zum Messen Marketing-Performance mit Multi-Agent-System tracken und zur Prognose Predictive Analytics ohne Data Scientist.

Spezialisierte Agenten für komplexe Business-Probleme

Für Innovatoren und digitale Vorreiter, die komplexe, mehrstufige Aufgaben an spezialisierte, kollaborierende KI-Agenten übergeben möchten — Agenten übernehmen eigenständig Rollen wie Researcher, Writer, Reviewer oder Coder.

Leistungen im Überblick:

• Potenzialanalyse: Identifikation von Use-Cases für kollaborierende Agenten
• Architektur-Design (z. B. mit CrewAI, AutoGen oder LangGraph)
• Entwicklung spezialisierter Agenten-Rollen und Tool-Setups
• Human-in-the-Loop-Schnittstellen und Deployment in sicherer Cloud-Umgebung

Realistischer Aufwand: ca. 45–60 Std.

Wie solche Systeme in der Praxis aussehen, zeigt unsere Praxis-Serie zu AI-Agents für KMU.