Daten- & KI-Fähigkeit aufbauen
Von konsistenter Datenplattform zur produktiven KI-Nutzung
Wenn Daten vorhanden sind – aber KI nicht nutzbar ist
Viele mittelständische Unternehmen experimentieren bereits mit KI-Tools.
ChatGPT wird getestet. Copilots werden ausprobiert. Reports werden automatisiert.
Doch ohne strukturierte Datenarchitektur entstehen schnell Probleme:
- KI greift auf inkonsistente oder unvollständige Daten zu
- Sensible Informationen werden unkontrolliert verarbeitet
- Ergebnisse sind nicht reproduzierbar oder auditierbar
- Use Cases bleiben isolierte Experimente
- Fachbereiche verlieren Vertrauen in KI-Ergebnisse
Die Realität:
KI ohne Architektur ist Spielerei.
KI mit Architektur wird zur Produktivkraft.
Unser Ziel: Datenfähigkeit UND produktive KI-Nutzung
Wir entwickeln keine isolierten KI-Demos.
Wir schaffen die strukturellen Voraussetzungen für nachhaltige KI-Fähigkeit.
Unser Anspruch ist eine Architektur, die:
- verlässliche, konsolidierte Daten bereitstellt
- LLMs sicher und kontrolliert integriert
- interne Wissensquellen strukturiert nutzbar macht
- KI in bestehende Prozesse einbettet
- Governance, Datenschutz und Compliance berücksichtigt
- KI-Anwendungen skalierbar betreibbar macht
Das Ziel ist nicht „KI einführen“.
Das Ziel ist KI strategisch nutzbar machen.
Was echte KI-Fähigkeit im Mittelstand bedeutet
Moderne KI-Fähigkeit umfasst zwei Ebenen:
1. Strukturelle KI-Readiness
- Saubere Datenmodelle und Historisierung
- Konsistente KPI-Definitionen
- Trennung operativer und analytischer Welt
- Data Governance und Zugriffskontrolle
- Monitoring und Nachvollziehbarkeit
Diese Ebene schafft die Grundlage.
2. Produktive KI-Nutzung
Darauf aufbauend ermöglichen wir:
Nutzung von LLMs (Large Language Models)
- Interne Wissensassistenten auf Basis eigener Dokumente
- KI-gestützte Angebots- oder Vertriebsunterstützung
- Automatisierte Zusammenfassungen und Dokumentengenerierung
- Service-Copilots für Support-Teams
- Interne Chatbots mit kontrolliertem Datenzugriff
Retrieval-Augmented Generation (RAG)
- Anbindung von LLMs an strukturierte Datenquellen
- Zugriff auf interne Dokumente, Richtlinien, Produktdaten
- Kontextbasierte, unternehmensspezifische Antworten
- Kontrollierte, nachvollziehbare Quellenverwendung
KI-gestützte Prozessautomatisierung
- Klassifikation von Anfragen
- Dokumentenverarbeitung
- Prognosemodelle
- Anomalieerkennung
- Entscheidungsunterstützung
Integration in bestehende Systemlandschaft
- API-basierte Einbindung von KI-Services
- Event-getriebene KI-Auslösungen
- Einbettung in Workflow-Engines
- Nutzung über System of Engagement (z. B. Portale, CRM, Service-Tools)
KI wird damit Teil der Architektur – nicht ein isoliertes Tool.
Das Notivia Architecture Framework im Kontext KI
Im Notivia Framework ist KI keine eigene „Spielwiese“, sondern Capability über mehrere Ebenen:
System of Record
Operative Wahrheiten.
Integration & Event Layer
Datenbereitstellung für KI-Services.
Process & Automation Layer
Einbindung von KI in Geschäftsprozesse.
Data & Intelligence Layer
Datenplattform, Feature-Strukturen, Governance.
System of Insight
KI-gestützte Entscheidungsunterstützung.
System of Engagement
KI-basierte Interaktion mit Kunden und Mitarbeitenden.
Security, Monitoring und Compliance wirken über alle Ebenen hinweg – insbesondere bei KI-Modellen.
Unsere Rolle: Von Datenplattform zur KI-Produktion
Wir begleiten nicht nur die technische Integration, sondern definieren eine realistische KI-Strategie für den Mittelstand.
Der Mehrwert für Ihr Unternehmen
Unternehmen mit strukturierter Daten- und KI-Fähigkeit gewinnen:
- Schnellere Entscheidungsprozesse
- Entlastung operativer Teams
- Bessere Servicequalität
- Höhere Produktivität im Wissensmanagement
- Skalierbare Automatisierung
- Kontrollierte Nutzung von LLMs
- Wettbewerbsvorteile durch datengetriebene Innovation
Daten werden strategisches Asset.
KI wird produktiver Bestandteil der Wertschöpfung.
Unser Framework als Grundlage
Analyse der bestehenden Daten- & KI-Reife
- Bewertung der Datenqualität und -struktur
- Identifikation geeigneter KI-Use-Cases
- Prüfung regulatorischer Anforderungen
- Analyse bestehender Tool-Landschaft
Ziel: Klarheit statt KI-Hype.
Definition einer KI-Architektur
- Auswahl geeigneter Modellstrategien (LLM, klassische ML, Hybrid)
- Entscheidung über Cloud- vs. On-Prem-Ansätze
- Definition von RAG-Architekturen
- Sicherheits- und Zugriffskonzepte
- Governance für KI-Outputs
Ziel: Technisch belastbare und compliance-konforme Lösung.
Implementierung produktiver KI-Use-Cases
- Integration in bestehende Systeme
- Aufbau von Prototypen mit klarer Erfolgsmessung
- Skalierung erfolgreicher Use Cases
- Monitoring von Modellperformance
- Anpassung bei veränderten Datenstrukturen
Ziel: Messbarer Business-Impact statt Innovationsshowcase.
Governance & Compliance
Besonders im Mittelstand entscheidend:
- Datenschutz und Zugriffskontrolle
- Nachvollziehbarkeit von KI-Entscheidungen
- Dokumentation für Audit-Zwecke
- ISO-27001-konforme Einbettung
- Kontrollierte Nutzung externer Modelle
KI wird damit kein Risiko – sondern kontrollierte Capability.
Wie KI-fähig ist Ihr Unternehmen wirklich?
Gerne analysieren wir Ihre Daten- und KI-Reife in einem strukturierten Assessment – inklusive konkreter Use-Case-Bewertung und Architektur-Empfehlung.
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