KI pragmatisch umsetzen –
nicht nur darüber reden

Ich unterstütze IT-Dienstleister, Software-Unternehmen und Beratungen dabei, Künstliche Intelligenz strukturiert einzuführen – mit funktionierenden Proof-of-Concepts und einem Team, das selbständig weitermachen kann.

Über mich

Woran scheitern KI-Projekte im Mittelstand?

Kommt Ihnen das bekannt vor?

🎯

„Wo fangen wir überhaupt an?"

Hunderte Tools, endlose Möglichkeiten – aber welcher Prozess bringt den größten Hebel? Ohne klare Priorisierung verzetteln sich Teams in Pilotprojekten ohne messbaren Impact.

⚖️

„Ist das überhaupt erlaubt?"

DSGVO, EU AI Act, Kundendaten in der Cloud – die rechtlichen Anforderungen sind komplex. Die Angst vor Compliance-Verstößen bremst viele Initiativen aus.

👻

„Wer nutzt hier eigentlich was?"

Mitarbeiter nutzen ChatGPT auf privaten Accounts – Schatten-IT ist längst Realität. Wo Kundendaten landen, weiß niemand. Bis der erste Kunde fragt.

⏰

„Dafür haben wir gerade keine Zeit"

Das Tagesgeschäft brennt. Kundenprojekte haben Vorrang. Wer soll sich nebenbei um KI-Strategie kümmern? Es bleibt beim „Irgendwann mal".

🙅

„Das Team zieht nicht mit"

Neue Tools bedeuten Veränderung – und Veränderung erzeugt Widerstand. Ohne Einbindung und Schulung bleibt die beste KI-Lösung ungenutzt.

📊

„Rechnet sich das überhaupt?"

Wie misst man den ROI von KI? Ohne klare KPIs bleibt der Nutzen unklar – und das Budget für Folgeprojekte schwer zu rechtfertigen.

Wie kann eine KI-Einführung für KMU gelingen?

Es braucht keine Revolution – sondern einen strukturierten Ansatz, der zur Unternehmensrealität passt.

1

Mit einem konkreten Use Case starten

Nicht die ganze Organisation transformieren – sondern einen Prozess finden, der häufig vorkommt und fehlertoleranter ist. Dort starten, lernen, dann skalieren.

2

Governance von Anfang an etablieren

Klare Regeln für KI-Nutzung, bevor das erste Tool produktiv ist. DSGVO und EU AI Act sind keine optionalen Empfehlungen. Für Rechtsverbindlichkeit einen Fachanwalt hinzuziehen.

3

Das Team befähigen, nicht abhängig machen

Nachhaltige KI-Projekte sind solche, die das Team selbst weiterentwickeln kann. Wissen transferieren, Best Practices zeigen, Selbständigkeit fördern.

4

Messbare Ziele von Anfang an definieren

Vorher festlegen, was Erfolg bedeutet: Zeitersparnis? Fehlerquote? Durchlaufzeit? Nur was gemessen wird, kann bewertet werden. Ergebnisse hängen von vielen Faktoren ab.

Stefan Cyris – KI-Berater

Wer ist Stefan Cyris?

Senior Projektmanager mit über 20 Jahren Erfahrung in der IT-Branche. Ich habe Projekte im Wert von mehreren Millionen Euro geleitet – bei Unternehmen wie PDTec, Nexus, Caigos und Conitas.

Mein Fokus: komplexe IT-Vorhaben zum Erfolg führen. Das bedeutet nicht nur Technik verstehen, sondern auch Menschen mitnehmen, Risiken managen und messbare Ergebnisse liefern.

Heute verbinde ich diese Projekterfahrung mit meiner Expertise in Künstlicher Intelligenz und IT-Sicherheit. Als Autor von „KI im Mittelstand: Aus Druck wird Richtung" helfe ich Unternehmen, KI strukturiert und compliant einzuführen.

Stefan Cyris

KI-Berater für den Mittelstand