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.
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:
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
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
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
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
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.
Richard Diks ist Unternehmer und AI Revenue Architect. Er unterstützt Technologieunternehmen dabei, Innovation systematisch in Wachstum zu übersetzen. Mit über 20 Jahren Erfahrung im Aufbau von Go-to-Market-Modellen, im Vertrieb komplexer Technologien und in der Skalierung neuer Geschäftsmodelle hilft er Organisationen, ihre Revenue-Systeme neu zu strukturieren, Umsatzrisiken sichtbar zu machen und skalierbare Revenue Architectures aufzubauen. Sein Fokus liegt darauf, Marketing, Vertrieb und Innovation so zu operationalisieren, dass aus technologischen Möglichkeiten messbarer Umsatz entsteht.
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