KI im Mittelstand
Victor Wiedermann im Gespräch über den sinnvollen Einsatz von Künstlicher Intelligenz, Prozessautomatisierung und die Frage, wie Unternehmen strukturiert mit KI beginnen sollten.
AI Enablement Programm
KI im eigenen Unternehmen. Nicht als Test, sondern als Grundlage.
In sechs Monaten schaffen wir die Grundlage dafür, dass KI in Ihrem Unternehmen aus Ihrem eigenen Wissen antwortet und nicht allgemein. Am Ende steht ein erster Anwendungsfall, getestet im Betrieb.
Kostenfrei und unverbindlich. 30 Minuten, in denen wir Ihre Ausgangslage einordnen.
Was wir aufbauen
Zusammenführen
RAG-SystemAntworten aus Ihrem Wissen
Wissen aufbereiten
WissensdatenbankProzesse, Richtlinien, Erfahrung
Zugang schaffen
KI-ArchitekturSysteme, Schnittstellen, Rechte
Jede Ebene trägt die nächste.
Unternehmen, die den Gründern von Scala Value bereits ihr Vertrauen geschenkt haben
Prozessautomatisierung seit über 20 Jahren
Viele Tools in Pilotprojekten getestet. Den Echtbetrieb haben sie nicht überlebt.
Das Muster ist in fast jedem Unternehmen dasselbe, mit dem wir sprechen:
Einzelne Tools werden ausprobiert, bevor jemand die Prozesse dahinter angesehen hat.
Die KI antwortet allgemein, weil sie das Unternehmenswissen gar nicht kennt.
Ein Pilot funktioniert in der Demo und scheitert an der Schnittstelle zum ERP.
Niemand kann sagen, was der Einsatz gebracht hat, weil nichts gemessen wurde.
Das Wissen erfahrener Mitarbeiter geht weiter verloren, Tool hin oder her.
Gute KI-Ergebnisse entstehen nicht durch ein gutes Modell. Sie entstehen dadurch, auf welches Wissen das Modell zugreifen kann und wie sauber es in Ihre Systeme eingebunden ist.
Genau an diesen beiden Punkten setzt das Programm an, bevor über Anwendungsfälle gesprochen wird.
Drei Schritte, und keiner funktioniert ohne den vorherigen
Zusammen ergeben sie eine Grundlage, auf der weitere Automatisierungen ohne neues Fundament laufen.
Schritt 1
Zugang schaffen
KI-ArchitekturWir betrachten Ihre bestehenden Systeme und Datenquellen, die Schnittstellen zu CRM, ERP, Ticketsystem, E-Mail und Fachsystemen, dazu Rollen, Berechtigungen, Datenschutz und Betriebsmodell. Das Ergebnis funktioniert nicht nur für einen einzelnen Anwendungsfall, sondern trägt auch den nächsten.
Schritt 2
Wissen aufbereiten
WissensdatenbankProzessbeschreibungen, Richtlinien, Produktinformationen, Supportwissen, Vertriebsunterlagen, Vorlagen, Erfahrungswissen langjähriger Mitarbeiter: strukturiert, geprüft und für KI nutzbar gemacht. Keine Dokumentenablage, sondern die fachliche Grundlage für alles Weitere.
Schritt 3
Zusammenführen
RAG-SystemDie Verbindung zwischen beidem. Das Modell antwortet nicht mehr aus allgemeinem Weltwissen, sondern greift gezielt auf Ihre geprüften Inhalte zu. Antworten werden fachlich genauer, konsistenter und vor allem nachvollziehbar.
Warum wir und nicht die Agentur von letztem Jahr
Der Markt für KI-Automatisierung ist etwa zwei Jahre alt. Entsprechend viele Anbieter können eine gute Präsentation halten. Deutlich weniger können ein System an eine gewachsene IT-Landschaft anschließen, ohne sie zu gefährden.
Wir kommen aus der IT, nicht aus dem Marketing
Unser Anspruch ist, KI zu integrieren. Dafür muss man die bestehende Enterprise-Architektur verstehen, bevor man eine KI-Architektur darauf aufsetzt.
Erfahrung mit kritischer Infrastruktur
Ab einer gewissen Unternehmensgröße reicht ein autark laufendes Tool nicht mehr. Wir arbeiten in Umgebungen, in die nicht jeder hineingelassen wird. Genau dort endet es bei vielen Anbietern.
Zwanzig Jahre Prozessautomatisierung
Digitalisierung und Prozessautomatisierung waren unser Geschäft, bevor es den Begriff KI-Beratung gab. Diese Erfahrung lässt sich nicht nachträglich einkaufen.
Daraus sind bei der Scala Value GmbH eigene KI-Produkte hervorgegangen, darunter SCALAHELP und SCALARECRUIT.
In den Medien
Erst Klarheit über die Ziele, dann die Technologie
Zwei Fachmedien haben Victor Wiedermann als Experten befragt, wie mittelständische Unternehmen KI sinnvoll angehen können. Im Mittelpunkt stehen die Identifikation relevanter Potenziale, der wirtschaftliche Mehrwert und die Frage, wie aus ersten Anwendungsfällen eine strukturierte Umsetzung entsteht.
Victor WiedermannGeschäftsführer der Scala Value GmbH
Beitrag bei wirtschaft tv
KI gezielt einsetzen
Warum Unternehmen bei den Prozessen beginnen sollten und wie sich Künstliche Intelligenz strukturiert einführen lässt. Founders Magazin, Ausgabe 94.
Sechs Monate, sechs klare Etappen
Kein Schulungsprogramm. Eine Beratungs- und Umsetzungsbegleitung, in der wir als Sparringspartner von der Idee bis zum laufenden Prototyp dabei sind.
Transparenz über den Ist-Stand und die realen KI-Potenziale
Was wir tun
Relevante Prozesse und Herausforderungen aufnehmen
Bestehende Systeme und Datenquellen analysieren
Vorhandene Wissensquellen sichten
KI-Potenzialanalyse durchführen
Aktuellen Automatisierungsgrad bewerten
Use Cases nach Nutzen, Aufwand und Machbarkeit priorisieren
Was am Monatsende vorliegt
Übersicht der wichtigsten KI-Potenziale
Priorisierte Use-Case-Liste
Erste Bewertung von Aufwand und Nutzen
Übersicht relevanter Wissensquellen
Gemeinsames Zielbild für das Programm
Was Sie nach sechs Monaten haben
Kein Foliensatz über Möglichkeiten, sondern Entscheidungsgrundlage und laufende Technik.
Eine klare Übersicht relevanter KI-Potenziale
Eine priorisierte KI-Roadmap
Ein Zielbild für die KI-Architektur
Eine strukturierte Wissensdatenbank
Ein Konzept für Ihr RAG-System
Einen ausgearbeiteten und getesteten KI-Use-Case
Dokumentierte Prozesse, Anforderungen und nächste Schritte
Eine belastbare Grundlage für weitere Automatisierungen
Was auf so einer Grundlage entsteht
Diese Lösungen haben wir auf genau so einer Grundlage gebaut. Sie sind nicht Teil des Programms und nicht sein zugesagtes Ergebnis. Sie zeigen, wohin der Weg führt, wenn Architektur und Wissensbasis einmal stehen.
Standardanfragen zu Ticketkauf, Rückerstattung und Zugangscodes werden vollautomatisch beantwortet, angebunden an Ticket-Datenbank und Veranstaltungsdaten. Komplexe Fälle gehen automatisch an die zuständigen Mitarbeiter.
80 Prozent
der Anfragen in Echtzeit beantwortet, auch bei Lastspitzen vor Veranstaltungen
Eingehende Lebensläufe werden mit der Stellenanzeige abgeglichen, passende Kandidaten automatisch bewertet und im Corporate Design des Kunden aufbereitet, inklusive Begründung, warum das Profil passt.
90 Prozent
weniger Zeitaufwand bei der Aufbereitung der Kandidatenprofile
Jedes Vertriebsgespräch wurde transkribiert, Sprecher erkannt und der Gesprächsleitfaden geprüft. Daraus entstanden ein Score je Mitarbeiter und konkrete Coaching-Empfehlungen, übergabefähig an Power BI.
1.000 Gespräche
wurden täglich ausgewertet statt manueller Stichproben bei rund 30 Agents
Worauf die Grundlage danach einzahlt
Sobald Wissensdatenbank und RAG-System stehen, sind das nicht mehr sechsmonatige Projekte, sondern Wochen.
Interner KI-Assistent
Mitarbeiter fragen nach Prozessen, Zuständigkeiten, Richtlinien oder Vorlagen und bekommen die Antwort aus der eigenen Wissensbasis, statt drei Kollegen zu fragen.
Support-Assistent
Wiederkehrende Kundenanfragen werden auf Basis geprüfter Produktdoku, FAQs und Servicevorgaben beantwortet. Schnellere Antwortzeiten bei einheitlicher Qualität.
Vertriebs- und Angebotsassistent
Angebote, E-Mails und Argumentationen entstehen auf Basis Ihrer Leistungsbeschreibungen, Referenzen und Preislogiken. Konsistent und ohne manuelle Textarbeit.
Onboarding und Offboarding
Neue Mitarbeiter werden durch Prozesse und Aufgaben geführt. Gleichzeitig wird das Wissen ausscheidender Kollegen strukturiert aufgenommen statt zu verschwinden.
HR und Recruiting
Stellenprofile, Standardantworten und interne Regeln liegen strukturiert vor. Bewerbungen lassen sich prüfen und Kandidatenprofile erstellen.
Wissenssicherung bei Renteneintritt
Spezialwissen langjähriger Mitarbeiter wird gesichert und für andere nutzbar – bevor es mit dem letzten Arbeitstag das Haus verlässt.
5.000 Europro Monat, sechs Monate
Gesamtinvestition 30.000 Euro. Wissensdatenbank und RAG-Konzeption sind enthalten, nicht optional.
Was das im Verhältnis bedeutet
Eine zusätzliche Fachkraft kostet Sie rund 100.000 Euro – jedes Jahr. Das Programm kostet 30.000 Euro – einmal. Und es schafft die Grundlage, auf der weitere Prozesse folgen können, ohne dass Sie noch einmal von vorn anfangen.
Was Sie am Ende in der Hand halten, ist keine Empfehlung, sondern Architektur, Wissensbasis und ein getesteter Use Case. Was davon produktiv geht, entscheiden Sie auf Basis gemessener Ergebnisse aus Monat fünf.
Häufige Fragen
Nein. Es ist eine Beratungs- und Umsetzungsbegleitung. Wir arbeiten an Ihren realen Prozessen, Systemen und Daten und bauen mit Ihnen einen funktionierenden Prototypen. Wissen entsteht dabei nebenbei, weil Ihre Leute mit im Projekt sind.
Sprechen wir über Ihre Ausgangslage
30 Minuten, kostenfrei. Danach wissen Sie, ob bei Ihnen zuerst die Wissensbasis, die Architektur oder ein konkreter Prozess dran ist, unabhängig davon, ob wir zusammenarbeiten.
Direkt einen Termin wählen
Oder kurz schreiben
Wir melden uns in der Regel am selben Werktag.