AI Readiness Assessment
Wir erfassen Prozesse, Daten, Systeme, Tools und Fähigkeiten im Unternehmen und halten fest, wo AI heute bereits genutzt wird und wo Risiken bestehen.
AI- & Digitalisierungs-Beratung
Wir finden die Prozesse, die AI wirklich vereinfacht.
Ihre Mitarbeitenden nutzen AI bereits, nur jede und jeder anders. Wir analysieren Ihr Unternehmen, zeigen auf, welche Abläufe sich digitalisieren und mit AI vereinfachen lassen, schaffen sichere Rahmenbedingungen und integrieren AI in Ihre Systeme.
Angebot
Was die Beratung umfasst.
Wir starten bei Ihren Prozessen, Daten und Systemen, nicht beim Tool. Jeder Baustein lässt sich einzeln buchen oder als aufeinander aufbauendes Mandat kombinieren.
Prozess- & Use-Case-Analyse
Zehn bis dreissig relevante Abläufe nehmen wir mit Volumen, Bearbeitungszeit, Kosten und Fehlerquellen auf und priorisieren die Use Cases nach Nutzen, Machbarkeit und Risiko.
AI Enablement
Evaluation von ChatGPT, Copilot und Claude, Einrichtung der Unternehmensaccounts, Schulung der Mitarbeitenden und Aufbau einer Prompt- und Workflow-Bibliothek.
Governance & Datenschutz
AI Policy, Datenklassifikation, Rollen und Berechtigungen, Freigaben für kritische Aktionen und ein Tool-Register, damit AI erlaubt statt heimlich genutzt wird.
AI Process Pilot
Ein bis drei Use Cases setzen wir produktionsnah um, mit definiertem KPI und einer Baseline, an der sich der Nutzen anschliessend messen lässt.
Integration & Automation
Anbindung an ERP, CRM, Microsoft 365 und eigene Software über APIs und MCP, inklusive Agenten, Freigabeschritten und Monitoring im produktiven Betrieb.
Vorgehen
Das webtie AI Transformation Framework.
Sechs Phasen, die aufeinander aufbauen. Wo wir einsteigen, hängt davon ab, wie weit Ihr Unternehmen bereits ist. Die Reihenfolge bleibt dieselbe.
01 Discover
Geschäftsmodell, Abteilungen, Prozesse, Daten und Mitarbeitende verstehen. Am Anfang steht die Frage, wo im Unternehmen die grössten Zeit- und Kostenfresser liegen.
02 Govern
Erlaubte Tools, Datenschutz, Berechtigungen und Verantwortlichkeiten festlegen, bevor breit ausgerollt wird. Governance soll AI ermöglichen, nicht verhindern.
03 Enable
Passende AI-Oberflächen bereitstellen und Mitarbeitende schulen, damit das Team auf einem gemeinsamen Stand arbeitet statt jede und jeder mit eigenen Accounts.
04 Transform
Einzelne Geschäftsprozesse nicht nur beschleunigen, sondern neu denken. Jeder Use Case erhält vor dem Start einen KPI und eine Baseline.
05 Integrate & Automate
AI mit ERP, CRM, Microsoft 365 und eigenen Systemen verbinden, über APIs und MCP. Agenten dürfen kontrolliert Aktionen ausführen, kritische Schritte nur mit Freigabe.
06 Scale
Standards, Templates, Monitoring und Qualitätstests, damit aus einzelnen Piloten kein Flickenteppich aus AI-Inseln entsteht.
So läuft ein AI Readiness Assessment ab.
Zuerst verstehen wir Ihr Geschäft: Geschäftsmodell, Abteilungen, Wertschöpfung, strategische Ziele und die grössten Zeit- und Kostenfresser. Danach erfassen wir die AI-Reife, also welche Tools bereits im Einsatz sind, ob über private oder geschäftliche Accounts, welche Fähigkeiten vorhanden sind und welche Richtlinien gelten. Anschliessend nehmen wir zehn bis dreissig relevante Prozesse auf, mit Volumen, Bearbeitungszeit, beteiligten Personen, Kosten, Fehlerquellen und Datenquellen, und kartieren die Systemlandschaft von Microsoft 365 über CRM, ERP und DMS bis zu Datenbanken, Schnittstellen und Berechtigungsmodell. Auf dieser Basis priorisieren wir die Use Cases nach Business Value, Machbarkeit, Datenverfügbarkeit, Risiko und Integrationsaufwand, definieren die Zielarchitektur sowie ein bis drei Piloten und erstellen eine Roadmap für die nächsten drei bis zwölf Monate. Sie erhalten am Ende einen AI Maturity Score, eine System- und Prozesslandkarte, ein priorisiertes Use-Case-Portfolio mit Aufwand-Nutzen-Bewertung, die Spezifikation der Piloten sowie Budget und KPIs.
Vorteile
Warum mit webtie.
Wir beraten nicht nur zu AI. Die empfohlenen Integrationen und Softwarelösungen setzen wir anschliessend selbst um und entwickeln sie weiter.
Prozess statt Tool
Nicht das AI-Tool steht im Zentrum, sondern Ihr Geschäftsprozess, die verfügbaren Daten und der messbare Nutzen. Die Tool-Frage kommt später.
Wir setzen selbst um
Empfehlungen bleiben nicht auf Folien. Was wir vorschlagen, entwickeln und integrieren wir anschliessend selbst. Das unterscheidet uns von reinen AI-Trainern.
Anbieterunabhängig
Wir legen Sie nicht auf einen Anbieter fest. Die Architektur entsteht so, dass ChatGPT, Claude oder Copilot austauschbar bleiben und die Geschäftslogik bei Ihnen liegt.
Messbar statt gefühlt
Jeder Use Case erhält vor dem Start eine Baseline und einen KPI: Bearbeitungszeit, Kosten pro Vorgang, Fehlerquote oder Durchlaufzeit statt abstrakt gesparter Stunden.
Nicht alles muss ein Agent sein
Für feste Abläufe genügt ein Workflow, für Datenübertragungen eine Schnittstelle. Agenten setzen wir dort ein, wo Flexibilität und Entscheidungen echten Mehrwert bringen.
Betrieb und Weiterentwicklung
Nach dem Pilot begleiten wir Sie laufend: neue Use Cases, Tool-Evaluationen, Schulungen, Monitoring und Governance, als festes Mandat statt als Einzelprojekt.
Referenzen
Digitalisierung aus der Praxis.
Analysierte Prozesse, geschulte Teams und produktive Lösungen: So sieht die Umsetzung bei unseren Kundinnen und Kunden aus.
Software Entwicklung / Webapplikation
Simeta AG
Digitalisierung von Geschäftsprozessen für einen der bedeutendsten Hersteller von Industrieküchen.
KI-Schulung / Digitalisierung
Max Schwarz AG
KI-Schulung für 30 Mitarbeitende im Gemüsebau - praxisnah und mit direktem Branchenbezug.
SaaS / Webapplikation
Spielgruppen Portal
Eigenes SaaS-Produkt zur digitalen Verwaltung von Spielgruppenanmeldungen — entwickelt und betrieben von webtie.
Häufige Fragen zu AI und Digitalisierung.
Das hängt weniger vom Modell ab als davon, wo Ihre Mitarbeitenden bereits arbeiten und auf welche Daten und Aktionen AI zugreifen muss. Wir erfassen im Assessment Ihre Systemlandschaft und leiten die Empfehlung daraus ab, statt mit einem Produkt zu starten.
Copilot spielt seine Stärken aus, wenn Sie stark mit Microsoft 365 arbeiten, weil er Outlook, Teams, Word, Excel und SharePoint im bestehenden Berechtigungsmodell einbezieht. ChatGPT eignet sich besser als übergreifende Arbeitsumgebung in heterogenen Systemlandschaften, Claude bei komplexen Analyse- und Integrationsaufgaben. Häufig ist die richtige Antwort, sich nicht festzulegen, sondern eine Architektur zu bauen, in der die Oberfläche austauschbar bleibt.
Das entscheiden Sie, aber es sollte entschieden sein. Ohne Regelung wird AI trotzdem verwendet, nur über private Accounts und ausserhalb Ihrer Kontrolle. Wir definieren mit Ihnen erlaubte Tools, geschäftliche Accounts und den Umgang mit vertraulichen und personenbezogenen Daten.
Massgebend ist das Schweizer Datenschutzgesetz, je nach Geschäftstätigkeit zusätzlich der EU AI Act. In der Praxis entscheidend sind Datenklassifikation, geschäftliche Accounts mit klaren Verarbeitungsbedingungen, Berechtigungen nach dem Least-Privilege-Prinzip und Nachvollziehbarkeit. Wir halten das in einer AI Policy fest, die im Alltag auch anwendbar ist.
Typischerweise Abläufe mit hohem Volumen, viel unstrukturiertem Text und wiederkehrenden Entscheidungen: Kundenanfragen klassifizieren und beantworten, Offerten vorbereiten, Dokumente auswerten, Zusammenfassungen und Protokolle erstellen. Welche es bei Ihnen sind, zeigt die Prozessaufnahme. Manches lässt sich auch ganz ohne AI einfach digitalisieren.
Über Schnittstellen. Wir stellen kontrollierte Unternehmensfunktionen bereit, etwa Kundendaten abfragen, Aufträge suchen, eine Offerte anlegen oder ein Ticket erstellen, und machen sie über APIs oder einen eigenen MCP-Server für verschiedene AI-Systeme nutzbar. So muss nicht für jedes AI-Produkt neu integriert werden.
Ein Agent plant mehrere Schritte selbstständig und darf Aktionen ausführen. Das lohnt sich, wenn ein Ablauf nicht fest vorgegeben ist. Für deterministische Logik ist klassische Software besser, für feste Abläufe ein Workflow und für die reine Datenübertragung eine Schnittstelle. Wir wählen die Lösung nach der Aufgabe, nicht nach dem Trend.
Vor dem Start halten wir eine Baseline fest und definieren pro Use Case einen KPI: Bearbeitungszeit pro Vorgang, Kosten, Fehlerquote, Durchlaufzeit, Automatisierungsgrad oder First Contact Resolution. Damit wird der Nutzen an echten Geschäftskennzahlen sichtbar und nicht nur an abstrakt gesparten Stunden.