Eine belastbare KI-Readiness beginnt mit einem präzisen Verständnis der eigenen Prozesse. Mit dem IPML Process Navigator wird eine vollständige Prozesslandkarte erstellt, die Abhängigkeiten, Varianten, Engpässe und Medienbrüche transparent abbildet. Diese strukturierte Analyse macht sichtbar, wo generative KI oder KI-basierte Automatisierung tatsächlich Mehrwert stiften können. Die Grundlage entsteht nicht durch allgemeine Annahmen, sondern durch klar dokumentierte Abläufe, die als Entscheidungskriterium für realistische KI-Use-Cases dienen.
Potenziale durch Simulation validieren
Prozesse werden nicht nur modelliert, sondern mit der Pertact-Prozesssimulation auf ihre Veränderbarkeit hin geprüft. Dadurch lassen sich KI-Szenarien im Voraus bewerten: Auswirkungen auf Durchlaufzeiten, Ressourceneinsatz, Planbarkeit oder Reaktionsgeschwindigkeit werden messbar. KI-Use-Cases werden nicht abstrakt diskutiert, sondern mit echten Prozessdaten getestet. Diese simulationsbasierte Vorgehensweise reduziert Risiken und schafft eine fundierte Grundlage für Investitionsentscheidungen.
Datenqualität und Systemlandschaft prüfen
Eine KI-Implementierung ist nur so gut wie die Daten, die ihr zur Verfügung stehen. Deshalb analysiert IPML Datenmodelle, Strukturen, Schnittstellen und die Integrationsfähigkeit bestehender Systeme wie ERP, CRM oder MES. Die Bewertung umfasst Datenqualität, Vollständigkeit, Aktualität und technische Anschlussfähigkeit. Erst wenn klar ist, welche Daten in welcher Qualität verfügbar sind und wie sie über Schnittstellen bereitgestellt werden können, lassen sich KI-Modelle belastbar implementieren und automatisierte Abläufe stabil ausführen.
Mitarbeitende gezielt in KI-Kompetenzen befähigen
Eine zentrale Voraussetzung für den erfolgreichen Einsatz von KI im Mittelstand ist die Qualifizierung der Mitarbeitenden. IPML vermittelt die Grundlagen künstlicher Intelligenz, den Aufbau und die Funktionsweise generativer Modelle, das Verständnis für Kontextfenster, Relevanz von Trainingsdaten und typische Fehlerquellen wie Halluzinationen. Ein Schwerpunkt liegt auf professionellem Prompt Engineering, das Mitarbeitende befähigt, strukturiert zu arbeiten und reproduzierbare Ergebnisse zu erzeugen. Ergänzend werden Datenschutzanforderungen, Sensitivitätsstufen und sichere Nutzungsrichtlinien vermittelt, sodass KI im Arbeitsalltag verantwortungsvoll eingesetzt wird.
KI-Governance, Rollen und Verantwortlichkeiten definieren
Damit KI-Transformation im Mittelstand tragfähig bleibt, benötigt sie klare Governance-Strukturen. IPML entwickelt gemeinsam mit den Fachbereichen ein Rahmenwerk, das Verantwortlichkeiten, Freigabepfade, Datenrichtlinien und Prüfschritte präzise festlegt. Governance dient hier nicht als Beschränkung, sondern als Struktur für Qualität, Nachvollziehbarkeit und Risikominimierung. Sie schafft Klarheit darüber, wie KI-Ergebnisse validiert werden, wann menschliche Kontrolle zwingend notwendig ist und wie neue KI-Use-Cases priorisiert werden.
Technische Integration und Pilotierung ohne Reibungsverluste
Nach Analyse, Qualifizierung und Governance folgt die technische Umsetzung. Anbindungen über APIs, sichere Testumgebungen, Modellvalidierung und Infrastrukturfragen werden methodisch abgearbeitet. Pilotlösungen werden in realistischen Szenarien getestet und anhand definierter Kriterien bewertet. Mit dem Axility Projektportal steuert IPML alle Projektschritte transparent: Ziele, Aufgaben, Risiken, Fortschritte und Abnahmen sind jederzeit nachvollziehbar dokumentiert. Pilotprojekte werden iterativ optimiert, bevor sie in den operativen Betrieb überführt werden.
KI-gestützte Automatisierung und operative Verankerung
Sobald Pilotlösungen stabile Ergebnisse liefern, werden KI-Funktionen und Automatisierungen gezielt in bestehende Prozesse integriert. Es entstehen keine parallelen Strukturen, sondern optimierte Abläufe, die Routinearbeiten reduzieren und die Qualität von Entscheidungen verbessern. KI-gestützte Prozessautomatisierung stützt sich dabei auf überprüfbare Datenmodelle, kontrollierte Schnittstellen und die zuvor etablierte Governance. Durchlaufzeiten sinken, Daten werden konsistenter verarbeitet, Arbeitsabläufe transparenter.
Kontinuierliche Weiterentwicklung und Erfolgssteuerung
Eine moderne KI-Organisation entwickelt sich kontinuierlich weiter. IPML definiert messbare KPIs, überwacht Effekte und sorgt für eine fortlaufende Verbesserung der Lösungen. Regelmäßige Qualifizierungen und strukturierte Lernschleifen sichern, dass neue Modelle, Funktionen und Tools kontrolliert integriert werden. Dadurch wird KI nicht nur eingeführt, sondern nachhaltig betrieben, erweitert und in der gesamten Organisation verankert.
Ein praxisorientierter Weg zu nachhaltiger KI-Readiness
Mit Process Navigator, simulationsgestützten Bewertungen über Pertact und dem Axility Projektportal entsteht ein durchgängiger, methodischer Ansatz, der KI-Readiness im Mittelstand planbar und sicher macht. Prozesse, Daten, Systeme und Kompetenzen greifen ineinander, sodass KI gezielt dort wirkt, wo sie die größten Potenziale freisetzt.
IPML begleitet den Aufbau einer fundierten KI-Readiness von der Analyse über die Pilotierung bis zur produktiven Integration – präzise, strukturiert und mit nachweisbarem Nutzen für den Geschäftsalltag.
Der Process Navigator bildet Geschäftsprozesse klar, vollständig und praxistauglich ab. Er schafft Transparenz über Abläufe, Varianten, Engpässe und Automatisierungspotenziale und ist damit die methodische Basis, um KI-Use-Cases realistisch zu bewerten und zielgerichtet zu priorisieren.
Mit der Pertact-Simulation lassen sich geplante KI-Szenarien vorab testen und quantifizieren. Durchlaufzeiten, Ressourcenbedarf und Prozesswirkungen werden simuliert, sodass KI-Maßnahmen nicht auf Annahmen beruhen, sondern auf belastbaren, datenbasierten Ergebnissen.
Axility steuert die Umsetzung von KI- und Digitalisierungsprojekten strukturiert und transparent. Projektstände, Aufgaben und Risiken bleiben jederzeit nachvollziehbar, während Pilotierungen, Tests und Rollouts systematisch begleitet und dokumentiert werden.
Praxisnahe Antworten für Ihren Weg zur KI-Integration
Eine belastbare KI-Bereitschaft entsteht durch das Zusammenspiel aus Prozessanalyse, Datenbewertung, Mitarbeiterqualifizierung und technischer Integration. IPML nutzt dafür den Process Navigator zur strukturierten Prozessaufnahme, die Pertact-Simulation zur validierten Bewertung möglicher KI-Szenarien und Axility zur methodischen Umsetzung. Ergebnis ist ein klarer, prüfbarer Weg von der Idee bis zum produktiven Einsatz von KI.
Prozesse bestimmen, wo KI überhaupt wirksam eingesetzt werden kann. Mit dem Process Navigator werden Abläufe detailliert modelliert und hinsichtlich Automatisierungspotenzial, Datenanforderungen und Integrationsfähigkeit bewertet. Dadurch entstehen realistische KI-Use-Cases statt isolierter Tool-Experimente.
Simulationen mit Pertact zeigen, welche Auswirkungen KI auf Durchlaufzeiten, Ressourceneinsatz, Engpässe und Planungsqualität hat. Unternehmen erhalten belastbare Zahlen statt Vermutungen. So können KI-Maßnahmen sicher priorisiert und technische Fehlinvestitionen vermieden werden.
Mitarbeitende brauchen grundlegendes KI-Verständnis, sicheres Prompt Engineering, Wissen über Modellverhalten und klare Richtlinien zur Datennutzung. IPML vermittelt diese Kompetenzen praxisorientiert, damit generative KI präzise, sicher und reproduzierbar eingesetzt wird – ohne Risiken für Datenschutz oder Datenqualität.
KI-Lösungen werden über APIs, definierte Datenmodelle und stabile Schnittstellen in ERP-, CRM- oder MES-Systeme eingebettet. IPML analysiert vorhandene Systemlandschaften, bereitet Daten vor und steuert die technische Umsetzung über das Axility Projektportal. Dadurch entsteht eine saubere, konfliktfreie Integration ohne Parallelprozesse.
Der Weg umfasst fünf Kernschritte: Prozesse modellieren, Daten prüfen, Use-Cases bewerten, Pilotlösungen testen und Ergebnisse skalieren. Mit Process Navigator, Pertact und Axility werden diese Schritte methodisch abgesichert. So entsteht ein reproduzierbarer Prozess, der KI zuverlässig in den operativen Betrieb überführt.