Strategy & AI
Unsere Leistungen
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Operating Model & Governance
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Portfolio & Priorisierung
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Transformation & Enablement
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Umsetzungsnahe Delivery
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Verstehen
Wir klären Ausgangslage, Ziele und Erwartungen. Reibungspunkte werden sichtbar. So entsteht ein gemeinsames Bild der Herausforderung.
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Fokussieren
Wir schärfen Prioritäten für das Geschäft. Entscheidungen werden in klare Strukturen übersetzt. Ressourcen richten sich auf die wichtigsten Themen.
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Verankern
Wir begleiten die Umsetzung im Alltag. Verantwortlichkeiten und nächste Schritte werden klar. Neue Arbeitsweisen werden stabil und wirksam.
Unser Framework für wirksame Umsetzung: PAICE®
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Prozesskosten senken
AI-Initiativen reduzieren manuellen Aufwand in Kernprozessen.
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Time‑to‑Market verkürzen
Schnelle Umsetzung durch fokussierte Roadmaps und klare Verantwortlichkeiten.
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Umsatzpotenziale heben
Zusätzliche Erlöse durch AI-gestützte Produkte, Services und Kundeninteraktionen.
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Qualität und Stabilität erhöhen
Bessere Daten und automatisierte Abläufe erhöhen die Verlässlichkeit im Tagesgeschäft.
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Risiko kontrollieren
Klare Governance und Policies reduzieren Risiken in Compliance, Sicherheit und Reputation.
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Wertbeiträge nachweisen
KPIs und Value Tracking machen sichtbar, welche Initiativen wirtschaftlich wirken und wo nachgesteuert werden muss.
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Energy
280+ Mio. EUR Potenzial durch KI‑Strategie bei führendem Energieversorger
- 7 Handlungsfelder
- 280+ Mio. EUR Potenzial
- 10.000+ Std./Jahr Effizienzhebel
Keine unternehmensweite KI‑Strategie bis 2035; isolierte Initiativen ohne klare Business‑Priorisierung, Governance und skalierbare Plattform.
Mitarbeitende sind nicht ausreichend für KI befähigt; Zielbild, Architektur und Data‑Governance fehlen, um von Piloten in den produktiven Betrieb zu skalieren.
Konkretes KI‑Zielbild und Roadmap über 7 Handlungsfelder zur Realisierung von >280 Mio. EUR Business‑Potenzial.
Strukturiertes Use‑Case‑Portfolio mit priorisierten PoCs/MVPs, ausgerichtet auf messbaren Business Value und Skalierung.
Definition von KI‑Reifegrad, Trainingsbedarfen und einem KI‑Target Operating Model inkl. Rollen, Prozessen und Governance‑Strukturen.
Konzeption von Plattform‑ und Datenarchitektur als Basis für die unternehmensweite, nachhaltige Nutzung von KI‑Lösungen.
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Insurance
KI-gestützte Code-Migration für planbare Legacy-Modernisierung
- Transparente Abhängigkeiten
- Automatisierte Testgenerierung
- Basis für skalierbare Modernisierung
Eine zentrale Anwendung sollte modernisiert werden, jedoch erschwerten komplexe Abhängigkeiten und historisch gewachsene Strukturen eine belastbare Migrationsplanung.
Zugleich musste sichergestellt werden, dass die bestehende Fachlogik bei der Transformation technisch nachvollziehbar und fachlich stabil bleibt.
Gesucht war ein Ansatz, um KI kontrolliert und mit messbarem Nutzen in der Legacy-Modernisierung einzusetzen.
Strukturierte Analyse der Anwendung mittels Wissensgraphen und zusätzlicher Kontextinformationen aus Jira und Confluence.
Modularer Migrationsansatz mit KI-Agenten für Testgenerierung, fachliche Validierung und regelbasierte Übersetzung in die Zielarchitektur.
Nachweis technischer Machbarkeit sowie Schaffung einer fundierten Grundlage, um Effizienzpotenziale und Skalierbarkeit der Modernisierung frühzeitig zu bewerten.
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Healthcare
Strategische Verzahnung von Modernisierung und Datenstrategie im GKV-Umfeld
- Transparenz für Steuerung
- Data Ownership & Lineage
- Grundlage für datengetriebene Use Cases
Fehlendes Gesamtbild der Modernisierung sowie begrenzte Transparenz über Potenziale und Mehrwerte einer zentralen Nutzung von LeanIX.
Unklare Abhängigkeiten der Modernisierung sowie fehlende Transparenz zu Data Ownership, Data Lineage und Datenverantwortlichkeiten.
Datensysteme und Prozesse mussten strukturiert eingeordnet werden, um die zukünftige Datenstrategie belastbar aufzusetzen.
Entwicklung eines methodischen Vorgehens zur Verzahnung von IT-Modernisierung und Datenstrategie auf Basis von LeanIX.
Unterstützung bei Konzeption und Umsetzung von Data Lineage und Data Governance zur Schaffung transparenter Verantwortlichkeiten.
Strukturierung von Datenobjekten, Datenqualität und Nutzung in Folgeprozessen als Grundlage für Datenkataloge und neue datengetriebene Use Cases.
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AI · Interne Referenz
Skalierbare KI-Nutzung durch zentrale Plattform- und Zugriffslogik
- Zentraler Modellzugang
- Governance & Kostenkontrolle
- Basis für AI-Skalierung
Es fehlte eine zentrale Plattform für den einfachen und kontrollierten Zugriff auf unterschiedliche KI-Modelle.
KI-Nutzung sollte ohne zusätzliche Hürden ermöglicht werden, bei gleichzeitiger Transparenz über Zugriffe, Ressourcen und Kosten.
Zudem wurde eine belastbare Basis benötigt, um weitere interne AI-Anwendungen sicher und skalierbar zu entwickeln.
Entwicklung einer zentralen KI-Plattform mit einheitlichem Zugang zu verschiedenen Modellen über API-Endpunkte.
Aufbau eines integrierten Authentifizierungs- und Berechtigungssystems zur kontrollierten Nutzung und einfachen Verwaltung von Zugriffsrechten.
Etablierung einer Plattformbasis für weitere AI-Anwendungen sowie mehr Transparenz über Nutzung und Kosten.
Get in Touch
Johannes Schmidt
Chief Business Builder
+49 30 99 404-0970
FAQ
Exxeta unterstützt Unternehmen dabei, AI strategisch auszurichten und in produktive Lösungen zu überführen. Dazu gehören Zielbild, Use-Case-Priorisierung, Operating Model, Governance und die Umsetzung in echte Arbeits- und Systemprozesse.
Nein. Wir bleiben nicht beim Zielbild stehen. Unsere Teams verbinden Strategie, Technologie und Transformation, damit aus einer AI-Strategie konkrete Roadmaps, Verantwortlichkeiten und produktive Lösungen entstehen.
Um beides. Entscheidend ist, welchen Beitrag AI für das Geschäft leisten soll. Daraus leiten wir ab, welche Daten, Technologien, Prozesse und Rollen gebraucht werden.
Sobald AI nicht mehr nur als Experiment laufen soll. Wenn mehrere Use Cases entstehen, Budgets verteilt werden oder Governance-Fragen aufkommen, braucht es ein klares Vorgehen und belastbare Prioritäten.
Wir trennen Strategie und Umsetzung nicht. Strateg:innen, Data Scientists, AI Engineers und Transformationsexpert:innen arbeiten gemeinsam daran, dass Konzepte auch technisch, organisatorisch und wirtschaftlich funktionieren.
Für Unternehmen, die AI gezielt in ihr Geschäft integrieren wollen. Das gilt für Mittelstand, Konzerne und öffentliche Organisationen, besonders wenn viele Initiativen parallel laufen und ein gemeinsamer Rahmen fehlt.
Wir bewerten Use Cases nach Geschäftswert, Machbarkeit, Datenlage, Risiken und Skalierbarkeit. So entsteht ein Portfolio, das nicht nur spannend klingt, sondern realistisch umgesetzt werden kann.
Ein AI Operating Model beschreibt, wie AI im Unternehmen gesteuert wird. Dazu gehören Rollen, Verantwortlichkeiten, Entscheidungswege, Governance, technische Standards und Prozesse für Betrieb und Weiterentwicklung.
Wir prüfen von Beginn an, wo AI echten Wert erzeugen kann. Diese Logik wird direkt in Zielbilder, Prozesse, Produkte und Systeme eingebaut, statt erst nachträglich ergänzt zu werden.
Agentic AI beschreibt KI-Systeme, die Aufgaben eigenständiger bearbeiten können. Sie planen Schritte, nutzen Tools, greifen auf Systeme zu und bereiten Entscheidungen oder Aktionen vor, innerhalb klar definierter Leitplanken.
Wir definieren Erfolgskriterien zu Beginn des Projekts. Je nach Ziel können das Effizienzgewinne, schnellere Entscheidungen, bessere Prozessqualität, Umsatzbeiträge, geringere Risiken oder höhere Systemstabilität sein.
Meist beginnen wir mit einer gemeinsamen Einordnung der Ausgangslage. Danach werden Ziele, Reibungspunkte, Use Cases und Entscheidungsstrukturen geschärft. Daraus entsteht ein konkreter Fahrplan für die nächsten Schritte.