Strategy Design Sprint: End-to-End-AI-Leadership & Culture in fünf Tagen

Strategy Design Sprint: AI Leadership & RAG-Prototyping in fünf Tagen

Mit Ihrem Führungsteam und unseren KI-Experten entwickeln Sie in nur fünf Tagen ein voll funktionsfähiges, KI-gestütztes Wissensmanagement für die Strategie-Entwicklung ihres Geschäftsbereichs

In nur fünf Tagen verschmelzen wir im Strategy Design Sprint die AI Context Loop-Methodik mit RAG-Prototyping, um gemeinsam mit Ihrem Führungsteam und externen Experten in kürzester Zeit ein tragfähiges, KI-gestütztes Wissensmanagement- und Führungssystem zu entwickeln. Sie identifizieren und priorisieren Ihre wichtigsten Use-Cases, bauen eine Enterprise RAG / Self-Learning Knowledge-Graph-Datenbank auf und pilotieren smarte Agenten-Workflows – stets im Human-in-the-Loop, um Qualität und Relevanz sicherzustellen. Dieser intensive Ansatz führt zu 30 % schnelleren Entscheidungszyklen, 50 % weniger Research-Aufwand und 40 % stärkerem Team-Alignment, während die Prototyp-Iterationszyklen dank Agenten bis zu dreifach beschleunigt werden. Am Ende des Sprints halten Sie einen lauffähigen RAG-Prototyp, ein individuelles AI Context Loop Canvas und eine konkrete Roadmap in Händen – bereit für den Live-Rollout und die skalierbare Implementierung in Ihrem Unternehmen.

Agenda

Ihr 5-Tage-Power-Fahrplan: Starten Sie mit AI-Leadership-Workshops, tauchen Sie tief in Context-Loop-Canvas-Sessions ein, definieren Sie Ihre Top-Use-Cases und pilotieren smarte Agenten-Workflows

Tauchen Sie gemeinsam mit Ihrem Führungsteam und unseren Experten in den Strategy Design Sprint ein. In nur fünf Tagen entwickeln wir ein end-to-end KI-gestütztes Wissensmanagement und pilotieren einen funktionsfähigen RAG-Prototypen – bereit für den Live-Einsatz:

Tag 1 – AI Leadership für Führungskräfte

An Ihrem ersten Sprint-Tag holen wir Ihr Führungsteam dort ab, wo es steht. In einem kompakten Ganztages-Format behandeln wir:

Co-Thinking & Reflexion: Einführung in den AI Context Loop und die fünf Denk-Reifegrade
Führungs-Reifegrad Self-Check:
Sie und Ihr Team erkennen Ihre aktuellen Stärken und Entwicklungsfelder
Strategische Bedeutung von KI:
Diskussion der vier Dimensionen Strategie, Organisation, Infrastruktur und Kultur
Co-Creation Deep Dive:
Hands-on-Session zu ersten Use-Case-Ideen und Priorisierung im Context Loop Canvas

Mehr Infos → AI Leadership für Führungskräfte Inhouse-Workshop

Tag 2 – AI Context Loop

Am zweiten Sprint-Tag vertiefen wir den AI Context Loop und erarbeiten gemeinsam Ihr individuelles Canvas:

Insights generieren: Methodik für daten- und KI-gestützte Recherche, Identifikation relevanter Trends und Fakten
Prioritäten festlegen: Bewertung und Ranking potenzieller Vorhaben nach Impact, Aufwand und strategischer Passung
Handlungen planen: Ableitung konkreter Maßnahmen, Ressourcen- und Zeitplanung im Team
Ergebnisse realisieren: Definition messbarer KPIs und Erfolgskriterien

Mehr Infos → AI Context Loop Inhouse-Workshop

Tag 3 – AI Visibility Loop bzw. AI Use Case Mapping

Am dritten Sprint-Tag bündeln wir Ihre strategischen Use-Cases bzw. designen ihre Prozesse im AI Context:

Visibility Loop Alignment: Definieren ihrer Visibility Loop im AI Kontext für ihren Fachbereich
Use Case Identifikation: Gemeinsame Sammlung und Strukturierung potenzieller KI-Use-Cases aus Ihrem Fachbereich
Use Case Spezifikation: Detaillierte Beschreibung der Top-3 Use-Cases inkl. Zieldefinition, Erfolgskriterien und Daten­anforderungen
Use Case Bewertung: Priorisierung anhand von Business-Impact, Machbarkeit und Ressourcenbedarf

Mehr Infos → AI Use Case Mapping

Tag 4 – Prototyping des Enterprise RAG Systems (Teil 1)

Am vierten Sprint-Tag legen wir die technische Basis Ihres KI-gestützten Wissensmanagements:

System-Architektur & Datenmodell: Festlegung Ihrer Knowledge-Graph- bzw. Vektor-Datenbankstruktur
Daten-Ingestion: Automatisiertes Importieren interner Dokumente (Protokolle, Reports) und externer Quellen
Indexierung & Retrieval-Layer: Einrichtung des Suchindex für blitzschnelle Abfragen
Erste Retrieval-Prompts & Testläufe: Definition und Feintuning einfacher Prompt-Patterns für typische Fragestellungen
Human-in-the-Loop-Feedback: Echtzeit-Review der Abfrageergebnisse und iterative Anpassung des Retrieval-Layers

Tag 5 – Prototyping des Enterprise RAG Systems (Teil 2)

Am letzten Sprint-Tag erweitern wir Ihr System um smarte Agenten-Workflows und finalisieren den Prototypen:

Agenten-Orchestrierung: Aufbau erster Task-Pipelines (z. B. automatische Zusammenfassungen, Report-Generierung)
Metakognitive Feedback-Schleifen: Konfiguration von Monitoring-Kriterien und automatischen Lern-Updates
Integration & API-Setup: Anbindung an Ihre bestehenden Tools (Chat-Frontend, BI-Dashboard)
Pilot-Test & Evaluation: Live-Test mit realen Szenarien, Sammlung von Nutzerfeedback
Abschluss-Roadmap & Handover: Dokumentation, Roadmap für den Live-Rollout und Übergabe des lauffähigen Prototyps

Am Ende des fünften Tages besitzen Sie einen funktions­fähigen Enterprise-RAG-Prototypen mit ersten Smart-Agenten, klare Metriken für Erfolg und eine Roadmap für die flächendeckende Implementierung.

Trainer

Richard Diks

Richard Diks zählt zu den erfahrensten KI‑Transformations­experten im deutschsprachigen Raum. Als Diplom‑Ingenieur der Informationstechnik und Business Engineer (EMBA HSG) verbindet er technisches Tiefen­verständnis mit über zwanzig Jahren Praxis in Vertrieb, Business Development und strategischer Innovation. Richard Diks hat internationale Unternehmen bei der Einführung daten­getriebener Geschäfts­modelle begleitet, fungiert als Sparrings­partner für Führungskräfte und entwickelt KI‑Lösungen, die messbare Ergebnisse liefern.

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