AI Strategy

Do you want to leverage Artificial Intelligence in your company to increase revenue, improve efficiency, or ease the burden on your employees – but are unsure how to proceed? We provide comprehensive consulting for companies, departments, and teams in developing and implementing an AI strategy aligned with your business goals.

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Your path to trusted AI implementation

Why your company needs an AI Strategy

New AI technologies are rewriting the rules of the business world, pushing the boundaries of what’s possible at an ever-increasing pace. This makes a systematic approach to integrating Artificial Intelligence essential for any organization. Strategic AI consulting is becoming increasingly important. Blindly chasing every trend leads to chaos, while hesitation allows competitors to surge ahead.

A suitable AI strategy is crucial for the success of AI solutions – including in your company. By collaboratively developing your AI strategy, we define how your organi­zation can use AI technologies to achieve business goals and gain a competitive edge. An AI strategy for your company drives innovation, enhances efficiency, and enables the creation of new business models. Investing in a well-thought-out AI strategy as early as possible secures significant advantages in your market. Studies show that companies with a mature AI strategy experience improved operational efficiency and increased employee productivity.

Typische KI-Einsatz­gebiete für Unter­nehmen

Die folgenden Einsatzbereiche für Künstliche Intelligenz zeigen, wo Unternehmen bereits heute messbaren Mehrwert erzielen. Von effizienteren Prozessen über fundiertere Entscheidungen bis hin zu neuen datengetriebenen Geschäftsmodellen. Gleichzeitig bieten sie auch für Ihr Unternehmen klare Ansatzpunkte, um bestehende Herausforderungen gezielt zu lösen und nachhaltige Wettbewerbsvorteile aufzubauen.

Automatisierung & Effizienzsteigerung

KI ermöglicht Ihnen die Automatisierung wiederkehrender Aufgaben und komplexer Prozesse, von der Verarbeitung unstrukturierter Daten bis hin zur Steuerung ganzer Abläufe. So können Sie operative Prozesse skalieren, Durchlaufzeiten reduzieren und Ressourcen gezielter einsetzen.

Typische KI-Anwendungsgebiete:

  • Natural Language Processing (NLP): Automatisierte Verarbeitung von Dokumenten und Textdaten, um große Informationsmengen strukturiert auszuwerten und Entscheidungsgrundlagen schneller bereitzustellen
  • Agentic AI: Autonome Systeme zur Steuerung und Ausführung von Prozessen, die komplexe Abläufe eigenständig koordinieren und operative Engpässe reduzieren
  • Frontend Solutions: Integration intelligenter Anwendungen in bestehende Systeme, um KI nahtlos in bestehende Workflows einzubetten und die Nutzung im Arbeitsalltag zu vereinfachen
Prognosen & datenbasierte Entscheidungen

Mit KI treffen Sie präzisere Vorhersagen und schaffen die Grundlage für fundierte, datenbasierte Entscheidungen. So erkennen Sie Entwicklungen frühzeitig, reduzieren Unsicherheiten und steuern Ihre Planung gezielter entlang realer Daten statt Annahmen.

Dazu zählen z. B. folgende KI-Einsatzgebiete:

  • Forecasting: Prognosen für Absatz, Nachfrage und Ressourcen, um Planungssicherheit zu erhöhen und operative sowie strategische Entscheidungen besser abzustimmen
  • Predictive Pricing: Datenbasierte Optimierung von Preisstrategien, um Margen zu steigern, Nachfrage gezielt zu steuern und Wettbewerbsvorteile zu sichern
Kundenanalyse & Personalisierung

Mit Künstlicher Intelligenz analysieren Sie das Verhalten und die Bedürfnisse Ihrer Kund:innen präzise und in Echtzeit. Dadurch können Sie Zielgruppen gezielter ansprechen, Angebote individualisieren und Ihre Kundeninteraktionen datenbasiert steuern.

Übliche Einsatzgebiete für KI:

  • Customer Analytics: Analyse von Kundenverhalten und Segmentierung, um Muster zu erkennen, Zielgruppen differenziert zu verstehen und Marketing- sowie Produktentscheidungen gezielt auszurichten
  • Recommender Systems: Personalisierte Produktempfehlungen, um relevante Inhalte zur richtigen Zeit auszuspielen und Conversion sowie Warenkörbe nachhaltig zu steigern
Produktion, Qualität & Betrieb

In operativen Bereichen stabilisiert Künstliche Intelligenz Prozesse, steigert die Qualität und optimiert Abläufe. Gerade in datenintensiven Umgebungen erkennen Sie Abweichungen frühzeitig, steuern Produktionsprozesse gezielt und reduzieren Stillstände nachhaltig.

Klassische KI-Einsatzgebiete:

  • Predictive Maintenance: Vorausschauende Wartung von Maschinen und Anlagen, um ungeplante Ausfälle zu vermeiden und Wartungszyklen effizienter zu gestalten
  • Computer Vision: Automatisierte Qualitätskontrolle durch Bildverarbeitung, um Fehler frühzeitig zu erkennen und Ausschuss zu reduzieren
  • Deep Learning: Verarbeitung komplexer Daten, z. B. Bild- oder Sensordaten, um Muster zu identifizieren und präzisere Analysen sowie Vorhersagen zu ermöglichen
Generative AI, Transparenz & vertrauenswürdige KI

Neue KI-Technologien ermöglichen es Ihrem Unternehmen, Prozesse neu zu gestalten, innovative Anwendungen zu entwickeln und gleichzeitig Vertrauen in datenbasierte Entscheidungen sicherzustellen. Gerade bei zunehmender Automatisierung und komplexeren Modellen wird es entscheidend, Ergebnisse nachvollziehbar zu machen und regulatorische Anforderungen zuverlässig zu erfüllen.

Typische Anwendungsgebiete für KI:

  • Generative AI: Erstellung von Texten, Bildern oder Code zur Beschleunigung von Prozessen, Entwicklung neuer digitaler Produkte und Skalierung von Inhalten und Services
  • Explainable AI: Transparente und nachvollziehbare KI-Entscheidungen, um Vertrauen bei Nutzer:innen zu schaffen, Risiken zu minimieren und Compliance-Anforderungen zu erfüllen
KI-Einsatzgebiete

Wir begleiten Sie – von der Identifikation zur Umsetzung

Der Erfolg von KI hängt nicht von der Technologie allein ab, sondern von den richtigen Anwendungsfällen. Viele Unternehmen starten mit Tools oder Trends statt mit konkreten Herausforderungen und klar definierten Zielen. Dadurch entstehen häufig Pilotprojekte, die zwar technisch funktionieren, aber keinen nachhaltigen Mehrwert liefern. Entscheidend ist daher die Frage: Wo schafft KI den größten Mehrwert in Ihrem Unternehmen?

Gemeinsam analysieren wir Ihre Prozesse, Daten und Ziele, um die relevantesten KI-Einsatzgebiete zu identifizieren und klar zu priorisieren. Erfolgreiche Anwendungsfälle zeichnen sich dabei dadurch aus, dass sie konkrete wirtschaftliche Ziele adressieren, auf einer belastbaren Datenbasis aufbauen und sich skalierbar sowie sinnvoll in bestehende Prozesse und Systemlandschaften integrieren lassen.

Auf dieser Grundlage entwickeln wir passgenaue KI-Lösungen, von ersten Prototypen bis hin zu produktiven, skalierbaren Systemen. Anschließend integrieren wir diese nahtlos in Ihre bestehenden Abläufe und stellen sicher, dass sie im Arbeitsalltag effektiv genutzt werden können. So entstehen aus ersten Ideen konkrete Anwendungsgebiete für KI, die nicht nur technisch funktionieren, sondern nachhaltig zur Wertschöpfung in Ihrem Unternehmen beitragen.

Gemeinsam KI-Einsatzgebiete finden

Unsere Stärke

statworx is one of the leading Consulting and Development Companies for Data & AI in the German-speaking region.

We focus intensively on the interfaces between people, economy, society, environment, and AI technology.

Sebastian Heinz
Founder and CEO statworx

Our spotlight topics at a glance:

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Tools, Partner & Technology
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15+

years of experience in Data Science, ML, and AI

100+

clients from 10 industries and growing

85+

experts from more than 17 fields of study

1,000+

successfully implemented Data and AI projects

KI-Einsatzgebiete

Erfolgsfaktoren für den Einsatz in Unternehmen

Damit KI-Anwendungsfälle erfolgreich umgesetzt werden können, müssen die richtigen Rahmenbedingungen geschaffen werden. Ohne klare Strategie, geeignete Daten und eine entsprechende Organisation bleibt das Potenzial von Künstlicher Intelligenz oft ungenutzt.

Typische Erfolgsfaktoren:

  • Data & AI Strategy: Definition von Zielbild, Roadmap und Priorisierung relevanter Anwendungsfälle
  • Data Culture: Etablierung datengetriebener Denk- und Arbeitsweisen im Unternehmen
  • Dateninfrastruktur: Verfügbarkeit, Qualität und Integration relevanter Datenquellen

Mit diesen Bedingungen sorgen Sie dafür, dass KI nicht isoliert eingesetzt wird, sondern strategisch und nachhaltig im Unternehmen verankert werden kann.

Weitere An­wen­dungs­bereiche

Neben den zentralen Einsatzgebieten von KI entstehen in der Praxis zahlreiche weitere Anwendungsfelder, die stark vom jeweiligen Branchenkontext abhängen.

So spielt Künstliche Intelligenz in der Automobilindustrie eine wichtige Rolle bei der Optimierung von Produktionsprozessen, der Analyse von Fahrzeug- und Telematikdaten sowie der vorausschauenden Wartung. Auch die Pharma- und Gesundheitsbranche setzt KI gezielt ein, um komplexe Daten zu analysieren, Forschungs- und Entwicklungsprozesse zu unterstützen und fundiertere Entscheidungen zu ermöglichen. Für Versicherungen wiederum stehen vor allem die automatisierte Verarbeitung großer Datenmengen, die Erkennung von Betrugsfällen sowie die datenbasierte Bewertung von Risiken im Fokus. Und in der Industrie insgesamt zeigt sich, wie vielseitig KI eingesetzt werden kann – von der Optimierung von Lieferketten und der Produktionsplanung bis hin zur frühzeitigen Erkennung von Abweichungen und Ineffizienzen in operativen Prozessen.

Umgesetzte Kundenprojekte

  • Health & Pharma
  • Strategy

AI Use Case Workshop

In this project, we collaborated with our client, an international pharmaceutical and healthcare corporation, to plan and implement a series of AI use case workshops.

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AI Use Case Workshop
Case study
  • Insurance
  • Strategy

Data Science Strategy Concept

In this project, we collaborated with our client to develop a strategy concept for implementing a data science initiative.

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Data Science Strategy Concept
Case study
  • Automotive
  • Strategy

Operating Model

In this project, we worked closely with our client to develop an operating model for a newly established analytics department. This operating model defines collaboration processes to efficiently implement the strategic vision.

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Operating Model
Case study
  • Finance
  • Strategy

Data Science Platform Strategy

In this project, we developed and evaluated different scenarios for a data science platform in the banking environment.

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Data Science Platform Strategy
Case study
  • Health & Pharma
  • Strategy

OpsModel Scaling Concept

To enable our client to efficiently scale their growing data science initiative, we developed an operational model perfectly tailored to their needs.

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OpsModel Scaling Concept
Case study
  • Other
  • Strategy

Development of a Data Strategy

We helped our client develop a clear and actionable data strategy, with which all business processes can be optimized through effective data usage and AI integration.

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Development of a Data Strategy
Case study
  • Finance
  • Strategy

AI Strategy for a Private Equity firm

We developed a strategy for the application of AI in the portfolio companies of an investment house, which allows the business models to be specifically evaluated in terms of their AI potentials, opportunities, and risks.

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AI Strategy for a Private Equity firm
Case study
  • Other
  • Strategy

AI Strategy: How companies identify their top AI Use Cases

By developing an AI roadmap, we helped our client to identify value-adding and realisable use cases for their future AI ambitions.

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AI Strategy: How companies identify their top AI Use Cases
Case study
  • Other
  • Strategy

Strategically develop and execute AI use cases

By developing a standardized AI Use Case Management Framework, we helped our client achieve tangible project results and prepare for long-term success in AI implementation.

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Strategically develop and execute AI use cases
Case study
  • Finance
  • Strategy

AI Strategy for a Bank

By developing an AI strategy, we helped our client, a State Bank, to set the framework and create the conditions for scaling AI.

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AI Strategy for a Bank
Case study
  • Health & Pharma
  • Strategy

Data Strategy for a leading German hospital

Our client, one of the leading German clinics, wanted to optimize its existing data landscape, which was characterized by a fragmented system landscape, low digital maturity, and lack of user orientation. We developed and implemented a comprehensive data strategy and a data roadmap to sustainably improve data-related processes and technological foundations.

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Data Strategy for a leading German hospital
Case study

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Marcel Plaschke
Marcel Plaschke
Head of Strategy, Sales & Marketing
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AI Strategy: Frequently asked questions

Why is an AI strategy important for companies?
What prerequisites does my company need for an AI strategy?
How long does it take to develop an AI strategy for businesses?
Which industries is statworx the right partner for?
Wie unterstützt statworx bei der Umsetzung von KI-Einsatzgebieten?

Wir begleiten Sie entlang der gesamten KI-Reise – von der Identifikation geeigneter Einsatzbereiche für Künstliche Intelligenz über die Entwicklung von KI-Lösungen bis hin zur Integration in Ihre bestehenden Systeme und Prozesse. Dabei legen wir besonderen Wert auf Umsetzbarkeit und nachhaltigen Mehrwert.

Marcel Plaschke
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