KI-Beratung: von der Auswahl der Anwendungsfälle bis in den Betrieb

KI-Beratung — im englischen Sprachgebrauch AI Consulting oder Artificial Intelligence Consulting, gelegentlich auch AI-Beratung — beschäftigt sich mit der Frage, welche Aufgaben in einem Unternehmen sich überhaupt für maschinelle Verfahren eignen und unter welchen Bedingungen ein Ergebnis belastbar genug ist, um darauf zu handeln. Ihr Gegenstand ist nicht die Auswahl eines Modells oder einer Plattform, sondern der Weg von einer betrieblichen Frage zu einem Verfahren, dessen Treffsicherheit bekannt ist und dessen Fehler jemand trägt.

Die entscheidende Hürde liegt nach dem Prototyp, nicht davor. Etwas zum Laufen zu bringen, ist heute vergleichsweise einfach — vorgefertigte Modelle, Schnittstellen und Werkzeuge sind verfügbar, und eine überzeugende Demonstration entsteht oft in wenigen Tagen. Aufwendig ist die zweite Hürde: aus einem Verfahren, das in ausgewählten Beispielen funktioniert, einen Bestandteil eines Arbeitsablaufs zu machen, der auch bei ungewöhnlichen Eingaben, wechselnden Daten und im Vertretungsfall trägt. Der Nutzen einer Beratung liegt vor allem darin, Anwendungsfälle danach auszuwählen, ob sie diese zweite Hürde überhaupt nehmen können.

Sie prüft die Datenlage, bevor über Verfahren gesprochen wird. Ein maschinelles Verfahren kann nur Zusammenhänge nutzen, die in den vorhandenen Daten abgebildet sind. Ob eine Frage beantwortbar ist, hängt deshalb weniger an der Menge der Daten als daran, ob sie den gesuchten Zusammenhang enthalten, ob Historie vorliegt und ob die Bedeutung einzelner Felder über die Jahre gleich geblieben ist. Diese Prüfung entscheidet häufiger über Erfolg oder Misserfolg als die Wahl des Verfahrens.

Sie klärt, wer für ein maschinelles Ergebnis einsteht. Anders als klassische Software liefert KI Ergebnisse mit einer Fehlerquote. Damit ein Vorgang trotzdem abschließbar bleibt, müssen Schwellen, Sonderfälle und Eskalationswege geregelt sein. Auch die Einordnung nach der KI-Verordnung der EU (EU AI Act) und dem Datenschutzrecht gehört hierher — als Einordnung, nicht als Rechtsauskunft; die verbindliche Prüfung des Einzelfalls bleibt bei Ihrer Rechtsberatung.

Was sie nicht leistet. Sie sagt nicht voraus, wie genau ein Verfahren in Ihrem Haus arbeiten wird — das zeigt erst die Messung an Ihren Daten. Sie ersetzt auch keine Aufräumarbeit: Wo Zuständigkeiten, Begriffe und Datenpflege ungeklärt sind, macht ein Verfahren diese Lücken sichtbar, aber nicht kleiner. Und sie ist kein Ersatz für eine übergreifende Beratung zur digitalen Transformation: Geht es um Zielbild, Systemlandschaft und Abläufe im Ganzen, ist das der passendere Rahmen. Die Absicherung von KI-Systemen gegen Angriffe gehört in der Tiefe zur Cyber-Security-Beratung.

Externe Unterstützung bei KI-Vorhaben wird in unserem Netzwerk nach Tagessätzen abgerechnet. Über die Höhe entscheiden vor allem fünf Größen: die Seniorität und der Verantwortungsgrad des Profils, die Beschaffenheit der Datenlage, die Regulierungsdichte der Branche, der Anteil an Arbeit vor Ort sowie die Laufzeit — längere Mandate liegen in der Regel günstiger als kurze Einsätze mit hohem Einarbeitungsanteil.

Über die Rollenseiten unseres Netzwerks sind die Spannen offengelegt. Als Orientierung: Befähigung und Schulung beginnen bei etwa 450 bis 700 € pro Tag (Freelance AI Trainer). Umsetzungsnahe Profile für Datenbereitstellung, Automatisierung und Betrieb liegen typischerweise bei 750 bis 1.100 € — etwa MLOps Engineer, AI Data Engineer oder KI-Automatisierungsberater. Für spezialisierte Architekturarbeit an wissensbasierten und agentischen Systemen bewegen sich die Sätze bei 900 bis 1.250 € (RAG Architect, Agentic AI Engineer). Governance- und Regulierungsthemen liegen bei 800 bis 1.200 € (AI Governance Consultant). Beratende und führende Profile bilden das obere Ende: 950 bis 1.500 € für einen Freelance AI Consultant, 1.000 bis 1.600 € für Spezialisierung auf generative Verfahren (LLM / Generative AI Specialist) und 1.100 bis 1.600 € für Führungsverantwortung auf Zeit (Interim Chief AI Officer). Alle Angaben sind Spannen, keine Festpreise; der konkrete Satz ergibt sich aus dem Zuschnitt.

Stufenweise budgetieren statt einmalig freigeben. Sinnvoll sind drei Stufen, die jeweils eine eigene Entscheidung tragen. Eine Vorstudie klärt Frage und Datenlage und endet mit einer Aussage darüber, ob weitergearbeitet werden sollte — die günstigste Stufe mit dem höchsten Hebel, weil sie Vorhaben stoppt, die ohnehin scheitern würden. Ein Pilot bringt einen Fall zu einer belastbaren Messung; sein Budget richtet sich nach der Zahl der Datenquellen, nicht nach der Zahl der Ideen. Die Skalierung enthält Anbindung, Überwachung und Befähigung und erzeugt als einzige Stufe laufende Kosten. Wer alle drei in einem Betrag freigibt, verliert den Punkt, an dem ein Abbruch noch günstig wäre.

Unterschied zur Agentur oder zum Systemhaus. Agenturen und Systemhäuser liefern in der Regel ein Ergebnis zum Festpreis und bringen eigene Werkzeuge mit — ein Vorteil, wenn der Auftrag klar umrissen ist und niemand im Haus die Umsetzung begleiten kann. Fachleute auf Zeit werden nach Aufwand eingesetzt, arbeiten in Ihren Strukturen und geben Wissen an Ihre Fachbereiche ab. Der Unterschied zeigt sich am Ende: Beim Werkvertrag verlässt die Erfahrung das Haus mit dem Dienstleister, bei der Besetzung auf Zeit bleibt sie dort, wo der Vorgang bearbeitet wird. Lizenz-, Rechen- und Cloudkosten Dritter gehören nicht zum Tagessatz und werden hier bewusst nicht beziffert — sie hängen an Ihrer Architektur.