appliedAI ist eine der führenden KI-Beratungen Europas. Über 100 KI-Expert:innen begleiten Ihr Unternehmen von der KI-Strategie über Governance bis zur produktiven Implementierung - mit über 70 produktiv laufenden KI-Anwendungen für mehr als 250 Unternehmen, darunter 23 der 40 DAX-Konzerne.
Führende Unternehmen setzen bei KI auf uns
appliedAI unterstützt Unternehmen dabei, künstliche Intelligenz strategisch und produktiv einzusetzen: mit KI-Strategie-Beratung, dem Aufbau eines AI Operating Model, der Entwicklung und Implementierung von KI-Use-Cases sowie Schulungen für Führungskräfte und Teams - sicher, EU-konform und messbar am Ergebnis.
Gemeinsam stärker: Setzen Sie KI-Standards
Für Unternehmen, die Standards setzen, nicht nur folgen.
Wir liefern exklusiven Zugang zu Europas führendem KI-Ökosystem. Durch kontinuierliches Sparring und Co-Creation definieren wir gemeinsam, was morgen state of the art ist.
Strategie für die KI von übermorgen
Wir verwalten nicht den Status quo, sondern definieren ein Ambitionsniveau, das den Markt anführt & liefern Roadmap, Operating Model und Governance, um die KI-Innovationen von morgen schon heute in dramatische Wettbewerbsvorteile zu verwandeln.
Von der Idee zum fertigen Use Case
Engineering-first statt Powerpoint.
Wir integrieren GenAI und Agents produktiv in Ihre Kernprozesse. Mit modernen Stacks, MLOps und Security-by-Design liefern wir messbaren Impact auf Speed, Cost und Quality.
Multi-Agenten-Systeme in die Anwendung bringen
Mensch und Agent im Team. Wir bringen die Technologie von übermorgen zur Anwendung: Orchestrierte Multi-Agenten-Systeme, die Prozesse End-to-End neu definieren. In 12 Wochen vom Konzept zur produktiven Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine.
Mittelstand: In wenigen Monaten vom Plan zur gelebten KI-Realität
Das KI-Programm für den Mittelstand: Wir begleiten Sie vom ersten Plan zur laufenden KI-Anwendung. KI-Potenzialanalyse, KI-Strategie und Implementierung in einem strukturierten 6-Monats-Programm. Auch modular verfügbar.
Wenn KI Ihre Prozesse nicht radikal beschleunigt, war es kein KI-Projekt.
Wenn es nicht produktiv in Ihren Systemen läuft, ist es nur ein Pilot.
Wenn es nicht sicher und EU-konform ist, ist es kein Fortschritt.
Wir bauen keine Präsentationen. Wir bauen Ihre Wettbewerbsfähigkeit.
Höchste KI‑Kompetenz, professionelle Zusammenarbeit, messbare Ergebnisse: Mit appliedAI konnten wir unsere strategische Anwendung erfolgreich und nachhaltig realisieren.
Rolf Buch – CEO (bis Jan. 2026), Vonovia SE
Die Zusammenarbeit mit der AI Governance Working Group von appliedAI war für uns von unschätzbarem Wert. Durch den strukturierten Ansatz in Verbindung mit Fallstudien aus der Praxis und einem offenen Dialog stellt sicher, dass wir nicht nur die EU-KI-Verordnung einhalten, sondern auch effiziente Governance-Modelle entwickeln, die KI-Innovationen in den Mittelpunkt stellen.
Dirk Wacker
Giesecke+Devrient
Das Training zur Risikoklassifizierung von appliedAI hat unser Verständnis der Auswirkungen des EU-KI-Gesetzes auf Projekte bei Roche erheblich verbessert. Wir haben sechs Anwendungsfälle aus der Praxis ausführlich diskutiert, und es war sehr aufschlussreich, das Risikoklassifizierungs-Framework als Leitfaden, aber auch als Interpretationsraum kennenzulernen.
Dr.-Ing. Anna Osberghaus
Roche Diagnostics GmbH
Die Zusammenarbeit mit der AI Governance Working Group von appliedAI hat sich als sehr lohnend erwiesen. Die Organisatoren sind stets gut vorbereitet und die Teilnehmer bringen eine Fülle von Erkenntnissen mit. Es ist ein einzigartiges Forum, um effektiv Ideen zu sammeln und in Sachen AI Governance immer einen Schritt voraus zu sein.
Geoffroy Pavillet
Data Protection Counsel, Linde GmbH
appliedAI hat Nokia Standards bei dem ehrgeizigen Vorhaben unterstützt, jedes einzelne Teammitglied zu einem guten KI-Bürger weiterzubilden. Gemeinsam mit appliedAI haben wir einen maßgeschneiderten Lehrplan zum Thema KI entwickelt, der genau auf die Bedürfnisse unseres Unternehmens zugeschnitten ist.
Prof. Dr.-Ing. Ingo Viering
Department Head RAN Architecture, Senior Research Manager Nokia Standards
Höchste KI‑Kompetenz, professionelle Zusammenarbeit, messbare Ergebnisse: Mit appliedAI konnten wir unsere strategische Anwendung erfolgreich und nachhaltig realisieren.
Rolf Buch – CEO (bis Jan. 2026), Vonovia SE
Die Zusammenarbeit mit der AI Governance Working Group von appliedAI war für uns von unschätzbarem Wert. Durch den strukturierten Ansatz in Verbindung mit Fallstudien aus der Praxis und einem offenen Dialog stellt sicher, dass wir nicht nur die EU-KI-Verordnung einhalten, sondern auch effiziente Governance-Modelle entwickeln, die KI-Innovationen in den Mittelpunkt stellen.
Dirk Wacker
Giesecke+Devrient
Das Training zur Risikoklassifizierung von appliedAI hat unser Verständnis der Auswirkungen des EU-KI-Gesetzes auf Projekte bei Roche erheblich verbessert. Wir haben sechs Anwendungsfälle aus der Praxis ausführlich diskutiert, und es war sehr aufschlussreich, das Risikoklassifizierungs-Framework als Leitfaden, aber auch als Interpretationsraum kennenzulernen.
Dr.-Ing. Anna Osberghaus
Roche Diagnostics GmbH
Die Zusammenarbeit mit der AI Governance Working Group von appliedAI hat sich als sehr lohnend erwiesen. Die Organisatoren sind stets gut vorbereitet und die Teilnehmer bringen eine Fülle von Erkenntnissen mit. Es ist ein einzigartiges Forum, um effektiv Ideen zu sammeln und in Sachen AI Governance immer einen Schritt voraus zu sein.
Geoffroy Pavillet
Data Protection Counsel, Linde GmbH
appliedAI hat Nokia Standards bei dem ehrgeizigen Vorhaben unterstützt, jedes einzelne Teammitglied zu einem guten KI-Bürger weiterzubilden. Gemeinsam mit appliedAI haben wir einen maßgeschneiderten Lehrplan zum Thema KI entwickelt, der genau auf die Bedürfnisse unseres Unternehmens zugeschnitten ist.
Prof. Dr.-Ing. Ingo Viering
Department Head RAN Architecture, Senior Research Manager Nokia Standards
Wir behandeln den EU AI Act nicht als Checkliste, sondern als Qualitätsstandard. Wir verankern Sicherheit und europäische Werte direkt in der Architektur. Denn nur robuste, rechtskonforme KI schafft den Sprung vom Labor in Ihre kritischen Geschäftsprozesse.
Einfache Chatbots reichen nicht. Wir bauen modulare, auditierbare RAG-Pipelines (Retrieval Augmented Generation) auf Basis des Haystack-Frameworks, die Retrieval, Reranking und Generation sauber trennen. Das macht Generative AI verlässlich und auditierbar, auch für sensible Unternehmensdaten.
Unsere strategische Partnerschaft mit deepset ermöglicht skalierbare Knowledge-Management-Lösungen. Datenschutz und Governance sind dabei technisch verankert, nicht nur versprochen – dokumentiert in unserem Applying AI-Whitepaper zur Product-Grade Architecture.
Es gibt keine „One-Size-Fits-All“-Lösung, aber eine klare Regel: Vermeiden Sie den totalen Vendor-Lock-in. Wir bauen KI-Infrastrukturen auf Basis des „Sovereign Tech Stack“. Wir integrieren Künstliche Intelligenz tief in die Wertschöpfungskette, statt Silos zu bauen.
Proof: Andreas Liebl (CEO) fordert im Tagesspiegel Background (Jan 2026) offene Schnittstellen. Mit NVIDIA AI Enterprise und AMD Silo AI liefern wir die Rechenleistung dafür – flexibel lauffähig von der Cloud bis zum lokalen Rechenzentrum.
Ja, und wer jetzt nicht handelt, baut Legacy-IT. Wir implementieren Systeme, in denen KI-Agenten ganze Workflows autonom steuern, ohne menschliche Zwischenschritte. Der Schritt vom Co-Piloten zum eigenständig handelnden System ist technisch möglich, aber er verlangt API-Architekturen, die dafür ausgelegt sind.
Laut einer Gartner-Analyse (zitiert im Handelsblatt, November 2025) verändert KI täglich 150.000 Arbeitsplätze. Wir nutzen NVIDIA-Technologien, um diese Systemkompetenz auch für den Mittelstand skalierbar zu machen.
Das Problem ist bekannt: Prototypen entstehen schnell, skalierbare ML-Systeme nicht. Wer KI als Projekt behandelt, landet nach dem Piloten im Nichts. Wir behandeln KI von Anfang an als Produkt: MLOps, Data Governance und Systemintegration werden nicht nachgerüstet, sondern von Tag 1 mitgeplant.
Für hochregulierte Branchen wie Automotive und Life Science setzen wir auf validierte Plattformen von AMD Silo AI. Die organisatorische Seite decken wir mit der Center-of-Excellence-Methodik aus unserem Org-Design-Whitepaper ab.
Mit klarer Selektion. Wir nutzen eine Value-vs.-Feasibility-Matrix aus unserer Applying-AI-Methodik: Technisch machbar, aber kein ROI? Gestrichen. Wir konzentrieren uns auf die wenigen Use Cases, die in 90 Tagen messbaren Wert liefern. Alles andere ist Pilotprojekt ohne Zukunft.
Die Methodik wurde in über 1.000 Projekten entwickelt und getestet (Whitepaper: Prioritizing AI Use Cases). Das NVIDIA-Programm für den Mittelstand zeigt, dass souveräne Lösungen auch mit begrenzten Ressourcen möglich sind (Pressemeldung Juni 2025).
Nein. Wer ihn so behandelt, verliert gegenüber denen, die ihn als Qualitätsmerkmal nutzen. Wer High-Risk-AI-Anforderungen sicher erfüllt, gewinnt Kundenvertrauen in Märkten, in denen andere noch zögern.
Philipp Hartmann (Director AI Strategy) hat im Manager Magazin (August 2025) davor gewarnt, Regulierung pauschal abzulehnen. Wir bauen Governance-Modelle, die Compliance und Innovationsgeschwindigkeit zusammenbringen.
Weil der nächste Kampf woanders stattfindet. Ein europäisches Google wird es nicht geben, und das ist auch nicht das Ziel. Der Wettbewerbsvorteil liegt in der industriellen Anwendung: deutsche Maschinen, komplexe Fertigungsprozesse, Engineering-Know-how. Wer US-Modelle auf diese Domänen anwendet, kann Weltmarktführer in Industrial AI werden.
Andreas Liebl hat im Tagesspiegel Background genau das gefordert: Ehrlichkeit über Europas Stärken, Fokus auf Nischen und Anwendung statt Hyperscaler-Ambitionen. Unsere Partnerschaften sichern den Zugriff auf die beste verfügbare Technologie für diesen Weg.
Nicht zu Entlassungen, aber zu erheblichem Rollenwandel. Routineaufgaben werden zunehmend von Systemen übernommen; Menschen koordinieren, prüfen und entscheiden. Das klingt abstrakt, ist aber eine konkrete organisatorische Aufgabe: Wer diese Verschiebung nicht aktiv steuert, verliert Expertise und Effizienz gleichzeitig.
Eine Handelsblatt-Analyse (November 2025) auf Basis von appliedAI-Expertise kommt zu demselben Schluss: kein Jobverlust im großen Maßstab, aber tiefgreifendes Rollen-Redesign. Unser Whitepaper „Building the Organization" liefert einen konkreten Rahmen für diesen Umbau.
Ja. Die Einstiegshürden sind in den letzten Jahren deutlich gesunken. Unser KI-Programm für den Mittelstand bringt Lösungen in 90 Tagen in den produktiven Einsatz, ohne dass dafür ein internes Data-Science-Team aufgebaut werden muss. Der Fokus liegt auf messbarem ROI, nicht auf Forschungsprojekten.
Indem wir aufhören, Technologieführerschaft mit Plattformführerschaft gleichzusetzen. Europa wird keine neuen Hyperscaler bauen. Souveränität entsteht stattdessen durch exzellente Anwendung: in Robotik, industrieller KI und Edge-AI-Systemen, wo europäisches Prozess- und Engineering-Know-how den Unterschied macht. Die besten verfügbaren Modelle pragmatisch einzusetzen ist keine Niederlage, sondern eine Strategie.
Andreas Liebl hat im Tagesspiegel Background (Januar 2026) genau das gefordert: Ehrlichkeit über Europas Stärken und Fokus auf Anwendung statt auf illusorische Infrastrukturambitionen.
KI-Reife zeigt sich nicht an der Zahl der Piloten, sondern daran, was davon in Produktion läuft. Professional bedeutet: KI-Systeme laufen verlässlich, haben eine klare Ownership und durchlaufen einen definierten Lebenszyklus (Bauen, Testen, Ausrollen, Monitoren, Verbessern). Der Nutzen ist in mehreren Geschäftsbereichen messbar. Governance, Security und Compliance sind von Anfang an eingebaut, nicht nachträglich ergänzt. Wer das nicht vorweisen kann, betreibt Piloten, keine Produkte.
Professional bedeutet, KI verlässlich und breit einzusetzen. Shaper geht einen Schritt weiter: KI ist kein Werkzeug, das in bestehende Prozesse eingefügt wird, sondern die Grundannahme, auf der Prozesse, Entscheidungsarchitekturen und Rollenbilder aufgebaut werden. Shaper-Unternehmen messen kontinuierlich, verbessern systematisch und setzen Standards, die andere im Markt übernehmen. Der Unterschied ist nicht graduell, sondern konzeptuell: Teilnehmer im KI-Wettbewerb oder Gestalter davon.
Was 2024 noch Best Practice war, ist 2026 Grundvoraussetzung. Wer GenAI oder KI-Agenten produktiv betreibt, braucht:
Dazu kommt Evaluation-Disziplin unter dem Label LLMOps bzw. AgentOps: standardisierte Testsets, reproduzierbare Benchmarks, dokumentierte Regressionstests. Wer nur Modelle auswählt, aber keine Evaluation-Infrastruktur aufbaut, wird Qualitätsprobleme im Betrieb weder erkennen noch systematisch beheben.
Ein bekanntes Muster: KI-Lösungen werden eingeführt, die Nutzung stagniert, der ROI bleibt hinter den Erwartungen. Das ist kein technisches Problem, sondern ein Managementproblem. Adoption muss aktiv gesteuert werden: mit Enablement, das über einmalige Schulungen hinausgeht, mit Prozessintegration, die KI in den Arbeitsalltag einbettet statt sie als separates Tool zu positionieren, und mit klaren Nutzungserwartungen.
Entscheidend sind außerdem Metriken, die Benefits und Compliance parallel messen. Wer nur eines davon trackt, verliert entweder den Wert oder die Governance aus dem Blick.
