Was Unternehmen über AI und bessere Prozesse wissen sollten.

Wenn eine Aufgabe Sprache, unstrukturierte Informationen, Mustererkennung oder flexible Unterstützung erfordert und dadurch ein messbarer Nutzen entsteht. AI ist ungeeignet, wenn eine einfache Regel, ein bestehendes System oder das Weglassen der Aufgabe die bessere Lösung ist.

WORK:RE hilft: Wir zerlegen den Prozess in Aufgaben und entscheiden je Aufgabe zwischen Mensch, System, Automation und AI.

Nicht unser Versprechen: Wir setzen AI nicht ein, nur weil sie verfügbar oder modern ist.

Sie brauchen keine fertige AI-Idee. Wählen Sie einen realen Prozess mit spürbarem Aufwand, langen Durchlaufzeiten, Qualitätsproblemen oder Kapazitätsengpässen. Definieren Sie zuerst das gewünschte Ergebnis.

WORK:RE hilft: Wir starten mit Wirkung und Arbeit, nicht mit einem Tool, und entwickeln daraus den Future Process und die sinnvolle Aufgabenverteilung.

Nein. Für einen ersten Prozess reichen ein klarer Sponsor, ein Process Owner, Zugang zu Fachwissen und die Bereitschaft, den heutigen Ablauf infrage zu stellen. Eine unternehmensweite Strategie wird wichtig, sobald Fähigkeiten über mehrere Prozesse wiederverwendet werden sollen.

WORK:RE hilft: Der erste Blueprint liefert konkrete Erkenntnisse für eine spätere AI-Strategie, ersetzt aber keine unternehmensweite Strategiearbeit.

Eine Ideensammlung kann Orientierung geben, führt aber oft zu isolierten Funktionen ohne Prozesswirkung. Wert entsteht erst, wenn klar ist, wie die Arbeit Ende-zu-Ende funktionieren soll.

WORK:RE hilft: Wir bewerten AI nicht als losgelösten Use Case, sondern als mögliche Fähigkeit innerhalb eines neu gestalteten Prozesses.

Nein. Ein gut gewählter Prozess ist meist der bessere Einstieg als ein unternehmensweites Transformationsprogramm. Der Scope bleibt beherrschbar, der Nutzen messbar und die Lernschleife kurz.

WORK:RE hilft: Wir definieren eine realistische Zielstufe und einen Pilotweg. Eine Enterprise-Plattform leiten wir nicht vorschnell aus einem einzelnen Prozess ab.

Nein. Entscheidend sind nicht Unternehmensgrösse, sondern Prozessvolumen, Wiederholbarkeit, Datenzugang und wirtschaftlicher Nutzen. Kleinere Unternehmen profitieren häufig von Standardplattformen und einem fokussierten Scope.

WORK:RE hilft: Wir dimensionieren den Ansatz zum Unternehmen und vermeiden unnötige Plattformkomplexität.

Technologie automatisiert sonst häufig Wartezeiten, unnötige Übergaben und historisch gewachsene Regeln. Erst wenn Ziel, Ergebnis und Verantwortungen klar sind, lässt sich sinnvoll entscheiden, was Menschen, Systeme oder AI übernehmen.

WORK:RE hilft: RE:THINK klärt die Wirkung, RE:DESIGN gestaltet den Ablauf, RE:ALLOCATE verteilt Aufgaben und RE:ENGINEER macht die Umsetzung konkret.

Geeignet ist ein relevanter, abgrenzbarer Prozess mit einem engagierten Owner, verfügbaren Fachpersonen, beobachtbaren Problemen und messbaren Ergebnissen. Er sollte wichtig genug sein, aber nicht gleich das gesamte Unternehmen umfassen.

WORK:RE hilft: Wir prüfen Nutzen, Machbarkeit, Risiko, Datenlage und Veränderungsbereitschaft und empfehlen einen geeigneten Scope.

Nicht zwingend. Ein Supportprozess kann ein hervorragender Einstieg sein. Für eine unternehmensweite AI-Infrastruktur müssen jedoch mehrere repräsentative Prozesse oder ganze Prozessdomänen betrachtet werden.

WORK:RE hilft: Wir unterscheiden Prozesslösung, wiederverwendbare Fähigkeit und Enterprise Foundation.

Ja, wenn Volumen, Bearbeitungszeit, Fehlerkosten oder Kundenauswirkung relevant sind. Entscheidend ist eine belastbare Baseline, damit die Wirkung nach der Veränderung gemessen werden kann.

WORK:RE hilft: Wir definieren Business-KPIs und verbinden den Zielprozess mit einem messbaren Nutzenversprechen.

Das ist häufig der Fall und kein Ausschlusskriterium. Der reale Ablauf wird durch Interviews, Fallbeispiele, Beobachtung und vorhandene Daten sichtbar gemacht.

WORK:RE hilft: Wir rekonstruieren nur so viel vom Ist-Prozess, wie für das Verständnis nötig ist. Der Schwerpunkt bleibt der zukünftige Prozess.

Optimierung verbessert den bestehenden Ablauf. Process Engineering fragt zuerst, welche Arbeit und welches Ergebnis künftig überhaupt gebraucht werden, und entwirft den Ablauf von dort aus neu.

WORK:RE hilft: Wir können optimieren, wenn das sinnvoll ist, sind aber nicht an die heutige Prozesslogik gebunden.

Mindestens Sponsor, Process Owner, zwei bis fünf fachkundige Mitarbeitende sowie frühzeitig IT, Data und Security. Bei regulierten Prozessen kommen Risk, Compliance oder Datenschutz hinzu.

WORK:RE hilft: Wir strukturieren Entscheidungen und Workshops. Die fachliche Verantwortung bleibt beim Kunden.

Assist: AI unterstützt den Menschen. Embedded: AI arbeitet im bestehenden Werkzeug mit Kontext. Workflow: AI übernimmt definierte Schritte in einem kontrollierten Ablauf. Agentic: AI plant Teilschritte und handelt begrenzt. Native: Arbeit und Systeme werden von Grund auf für Human + AI gestaltet.

WORK:RE hilft: Wir bestimmen die passende Stufe pro Aufgabe – nicht pauschal für das ganze Unternehmen.

Ja. Die Anzahl der Prozesse bestimmt nicht die Maturity. Ein einzelner Prozess kann agentisch sein, wenn Systeme erreichbar, Aktionen begrenzt, Rechte sauber und Kontrollen wirksam sind.

WORK:RE hilft: Wir definieren den erlaubten Aktionsraum und Human-Control-Points. Die Agentenplattform und technische Umsetzung benötigen entsprechende Spezialisten.

Nein. Die höchste Maturity ist nicht automatisch die beste. Ein einfacher Assist- oder Workflow-Ansatz kann wirtschaftlicher, sicherer und robuster sein.

WORK:RE hilft: Wir optimieren auf bessere Arbeit und messbare Wirkung, nicht auf maximale AI-Autonomie.

Aufgaben mit hoher Verantwortung, normativen Entscheidungen, Beziehungsarbeit, schwer reversiblen Folgen oder unzureichend kontrollierbarem Kontext benötigen meist menschliche Entscheidung oder Freigabe.

WORK:RE hilft: Wir machen Verantwortung und Kontrollpunkte explizit. Die rechtsverbindliche Risikobeurteilung bleibt bei den zuständigen Kundenfunktionen.

Wenn Eingaben strukturiert, Regeln stabil und Ergebnisse deterministisch sind. Klassische Automation ist dann oft günstiger, nachvollziehbarer und verlässlicher.

WORK:RE hilft: Wir unterscheiden bewusst zwischen System, Automation und AI und kombinieren sie im Zielprozess.

Wenn ein Ziel mehrere variable Schritte, Informationsquellen oder Werkzeuge erfordert und der Handlungsraum klar eingegrenzt werden kann. Ein Agent ist ungeeignet, wenn Fehler nicht erkannt oder rückgängig gemacht werden können.

WORK:RE hilft: Wir definieren Aufgabe, Werkzeuge, Rechte, Grenzen, Freigaben und Erfolgskriterien. Wir verkaufen keinen Agenten als Selbstzweck.

Ja, das ist sogar typisch. AI kann beispielsweise Informationen assistierend zusammenfassen, im CRM eingebettet analysieren und innerhalb eines Workflows einen Entwurf erzeugen, während der Mensch die Entscheidung trifft.

WORK:RE hilft: Die Einstufung erfolgt auf Aufgabenebene und wird im Task Allocation Model sichtbar.

Ein klares Problem, verantwortliche Rollen, zugängliche Informationen, ein genehmigter AI-Zugang, Identitäts- und Berechtigungskonzepte, Datenschutzregeln, Qualitätsprüfungen und ein Betriebsverantwortlicher.

WORK:RE hilft: Wir prüfen die Voraussetzungen pro Zielstufe und dokumentieren Lücken im Implementation Blueprint.

Nein, aber sie müssen für den konkreten Zweck ausreichend aktuell, auffindbar, verständlich und berechtigt zugänglich sein. Schlechte Daten lassen sich nicht durch ein besseres Modell kompensieren.

WORK:RE hilft: Wir bestimmen, welche Daten der Zielprozess wirklich benötigt. Bereinigung und technische Datenpipelines sind separate Delivery-Leistungen.

Für Assist häufig nicht. Für Workflow und Agentic sind stabile APIs, Konnektoren oder kontrollierte Browseraktionen meist notwendig. Kritische Transaktionen sollten bevorzugt über robuste Schnittstellen laufen.

WORK:RE hilft: Wir identifizieren die benötigten Systemaktionen und Schnittstellen. Das Detaildesign und die API-Entwicklung erfolgen durch IT oder Partner.

Mindestens Basisregeln zu erlaubten Tools, Daten, Verantwortung, Prüfung und Vorfällen. Die Governance muss zum Risiko des Prozesses passen und kann mit den ersten kontrollierten Anwendungen wachsen.

WORK:RE hilft: Wir definieren prozessbezogene Kontrollanforderungen. Eine vollständige Enterprise-AI-Governance ist ein eigener Auftrag.

Es ist zentral. Ohne Fachpersonen lassen sich Ausnahmen, Qualitätskriterien, Risiken und implizite Entscheidungen nicht zuverlässig erfassen.

WORK:RE hilft: Wir machen dieses Wissen im Prozess und in den Anforderungen explizit. Wir ersetzen keine fachliche Verantwortung.

Dann kann Assist trotzdem möglich sein. Für stärkere Integration können vorhandene Workflow-Werkzeuge, APIs, RPA oder ein Enterprise Browser Brücken schaffen. Die langfristige Lösung darf technische Schulden jedoch nicht unsichtbar machen.

WORK:RE hilft: Wir trennen kurzfristigen Pilotweg und nachhaltige Zielarchitektur.

Über Kriterien für Prozessklarheit, Daten, Schnittstellen, Identity, Security, Betrieb, Fachkapazität und Veränderungsbereitschaft. Die Anforderungen steigen von Assist bis Agentic deutlich.

WORK:RE hilft: Wir verwenden ein Engineering Readiness Assessment und ein Security & Governance Gate.

WORK:RE definiert aus dem Zielprozess, welche technischen Fähigkeiten benötigt werden. Bei einem einzelnen Prozess entsteht normalerweise eine prozessbezogene Lösungsarchitektur, keine unternehmensweite AI-Plattform.

WORK:RE hilft: Zielarchitektur, Anforderungen, Maturity, Datenflüsse, Kontrollen und Roadmap. Nicht automatisch enthalten: Installation, Softwareentwicklung, Cloud-Betrieb und Lizenzbeschaffung.

Ein Solution oder AI Architect übersetzt den WORK:RE Blueprint in ein Detailed Solution Design. Data, Integration, Security und Operations konkretisieren ihre jeweiligen Bereiche.

WORK:RE hilft: Wir schaffen eine gemeinsame, fachlich-technische Ausgangsbasis und können die Architekturarbeit koordinieren. Spezialdisziplinen werden durch Kunden- oder Partnerexperten verantwortet.

Ein wiederverwendbares Muster, das benötigte Fähigkeiten, Komponenten, Datenflüsse und Kontrollen beschreibt. Es ist noch nicht kundenspezifisch genug, um direkt gebaut zu werden.

WORK:RE hilft: Wir nutzen Referenzarchitekturen für Microsoft, AWS, Google Cloud, Salesforce, ServiceNow, SAP sowie Sovereign/Open Stack und passen sie an den Prozess an.

Der Blueprint beschreibt Ziel, Fähigkeiten und Anforderungen. Das Solution Design legt konkrete Tenants, Regionen, Netzwerke, Produkte, APIs, Rollen, Konfigurationen, Deployments und Betriebsparameter fest.

WORK:RE hilft: Wir liefern und vertreten den Blueprint. Das Detailed Design entsteht mit einem qualifizierten Architect und den zuständigen IT-Funktionen.

Meist ist die vorhandene strategische Plattform der beste Ausgangspunkt. Relevant sind Arbeitsplatz, Daten, Fachsysteme, Cloud-Strategie, Skills, Security, Regionen und Kosten. Häufig entsteht eine hybride Lösung.

WORK:RE hilft: Wir definieren zuerst Fähigkeiten und vergleichen dann passende Ausprägungen. Wir bleiben herstellerneutral.

Sie können die prägende Prozesswelt sein: Salesforce für kundennahe Arbeit, ServiceNow für Service- und Workflowprozesse, SAP für betriebliche Kernprozesse. Ihre Datenmodelle, Rechte und Automationsmöglichkeiten beeinflussen die Architektur stark.

WORK:RE hilft: Wir berücksichtigen die System-of-Record-Verantwortung und entwickeln eine passende, nicht pauschale Architektur.

In der Regel nein. macOS ist eine Endpoint- und Workplace-Umgebung, aber keine vollständige Enterprise-AI-Plattform. Relevant sind MDM, Identity, Browser, DLP, Endpoint Security und der Zugang zur gewählten Cloud- oder Business-Plattform.

WORK:RE hilft: Wir berücksichtigen Endgeräte als Zugangsschicht. Eine separate Apple-Referenzarchitektur ist nur bei speziellen Device- oder On-Device-AI-Anforderungen nötig.

Ja. Eine kontrollierende Schicht zwischen Mitarbeitenden, AI-Diensten, Browsern und Geschäftsanwendungen kann Identitäten und Zugriffe durchsetzen, sensible Daten schützen, erlaubte AI-Modelle steuern, Interaktionen protokollieren und agentische Aktionen begrenzen. Sie ist besonders relevant, wenn viele webbasierte Anwendungen genutzt werden oder bestehende Systeme nicht überall eigene AI-Kontrollen bieten.

WORK:RE hilft: Wir bestimmen aus Prozess, Daten und Ziel-Maturity, welche Kontrollfähigkeiten benötigt werden und an welcher Stelle sie wirken müssen. Die Auswahl und technische Konfiguration eines konkreten Security-Produkts erfolgt mit der IT- und Security-Architektur des Kunden. Eine solche Schicht ersetzt weder Prozessdesign noch saubere Daten-, API- und Betriebsarchitektur.

Nein. Einzelne Prozesse sollten vorhandene Unternehmensdienste bevorzugt wiederverwenden. Erst wiederkehrende Anforderungen mehrerer Prozesse rechtfertigen eine gemeinsame Enablement Platform.

WORK:RE hilft: Wir markieren Anforderungen als process-specific, reusable capability oder enterprise foundation.

Ja. Hybride Architekturen sind üblich, erhöhen aber Anforderungen an Identity, Netzwerk, Datenklassifikation, Latenz, Logging und Betrieb.

WORK:RE hilft: Wir machen die benötigten Fähigkeiten und Datenflüsse sichtbar. Netzwerk- und Plattformdetaildesign verantworten die entsprechenden Architekten.

Die Organisation bleibt verantwortlich. Verantwortung darf nicht pauschal an ein Modell oder einen Anbieter delegiert werden. Für Prozess, Daten, System, Risiko und Betrieb braucht es benannte Owner.

WORK:RE hilft: Wir definieren Decision Rights und Human-Control-Points. Rechtliche Verantwortungszuordnung erfolgt durch die zuständigen Kundenfunktionen.

Durch genehmigte Enterprise-Zugänge, klare Datenklassen, DLP, Rollenrechte, Tenant-Grenzen, kontrollierte Konnektoren, Redaction, Logging und geeignete Vertragsbedingungen.

WORK:RE hilft: Wir identifizieren Daten und notwendige Kontrollen. Konfiguration, Penetrationstests und rechtliche Prüfung sind Spezialleistungen.

Ein Mensch prüft, ergänzt oder genehmigt eine AI-Ausgabe, bevor eine relevante Aktion erfolgt. Der Kontrollpunkt muss echte Information, Zeit und Entscheidungsbefugnis bieten – ein bedeutungsloser Klick genügt nicht.

WORK:RE hilft: Wir gestalten den Kontrollpunkt als Teil des Prozesses und legen fest, wann er notwendig ist.

Eine eigene Identität, Least-Privilege-Rechte, Tool-Allowlist, Eingabe- und Ausgabevalidierung, Prompt-Injection-Schutz, Aktions- und Kostenlimits, vollständiges Tracing, Freigaben, Kill Switch und Incident Response.

WORK:RE hilft: Wir definieren die fachlichen Grenzen. Security Architecture und technische Durchsetzung erfolgen gemeinsam mit Spezialisten.

Nicht pauschal. Logging muss Auditierbarkeit, Datenschutz, Vertraulichkeit, Aufbewahrung und Betriebsbedarf ausbalancieren. Bei agentischen Aktionen ist eine nachvollziehbare Aktionsspur besonders wichtig.

WORK:RE hilft: Wir definieren den prozessbezogenen Nachweisbedarf. Die konkrete Logging Policy wird mit Security, Privacy und Operations festgelegt.

Mit Grounding, Quellenbelegen, strukturierten Ausgaben, fachlichen Testsets, Validierungen, Confidence- und Eskalationsregeln sowie menschlicher Prüfung bei relevanten Folgen.

WORK:RE hilft: Wir definieren Fehlerfolgen und Qualitätskriterien. Wir garantieren keine fehlerfreie Modellantwort.

Sie bestimmen, welche Daten verarbeitet werden dürfen, in welcher Region, zu welchem Zweck, wie lange und unter welchen Kontrollen. Je nach Branche kommen zusätzliche Vorgaben hinzu.

WORK:RE hilft: Wir integrieren diese Anforderungen früh. Wir erbringen keine Rechtsberatung und ersetzen keine formelle Compliance-Freigabe.

Ein Zielbild der Arbeit, einen Future Process, ein Task Allocation Model, die geeignete Maturity je Aufgabe, organisatorische und technische Anforderungen, Kontrollpunkte, Business-KPIs sowie eine priorisierte Umsetzungsroadmap.

Grenze: Der Process Blueprint ist noch kein vollständig konfiguriertes System und kein bis ins letzte API-Feld ausgearbeitetes Solution Design.

Die interne IT, ein bestehender Implementierungspartner oder ein gezielt zusammengestelltes Team aus Solution Architect, Data/Integration Engineer, AI Engineer, Security und Operations.

WORK:RE hilft: Fäh Consulting kann Mobilisierung, Architekturübergabe, Partnerkoordination, Pilot und Verankerung begleiten. Spezialentwicklung wird transparent zugeordnet.

Fäh Consulting kann den Gesamtweg, die Prozessintention und die Entscheidungslogik zusammenhalten. Die technische Liefer- und Betriebsverantwortung muss je nach Umfang bei interner IT oder qualifizierten Delivery-Partnern liegen.

WORK:RE hilft: Klare Rollen, gemeinsame Abnahmekriterien und weniger Verlust zwischen Business und Technik.

Das hängt von Prozesskomplexität, Datenzugang, Plattform, Beschaffung, Security und Integrationen ab. Assist kann in wenigen Wochen möglich sein; integrierte oder agentische Lösungen benötigen häufig mehrere Monate.

WORK:RE hilft: Nach dem Blueprint lässt sich der Aufwand deutlich seriöser schätzen. Wir nennen vor der Analyse keine Scheingenauigkeit.

Indem bereits im Pilot Identität, Datenrechte, Monitoring, Ownership, technische Wiederverwendung und ein realistischer Betriebsweg berücksichtigt werden. Gleichzeitig darf der Pilot nicht mit einer Enterprise-Plattform überladen werden.

WORK:RE hilft: Wir trennen Pilotumfang, wiederverwendbare Fähigkeiten und spätere Enterprise Foundations.

Es braucht einen fachlichen Product/Process Owner und einen technischen Service Owner. Zusätzlich müssen Support, Monitoring, Incident Response, Modell- und Promptänderungen, Kosten sowie Rezertifizierung geregelt sein.

WORK:RE hilft: Wir definieren das benötigte Operating Model. Der laufende IT-Betrieb ist nur bei ausdrücklicher Vereinbarung Teil der Leistung.

Mit Prozesskennzahlen wie Aufwand, Durchlaufzeit, Fehlerquote, First-Time-Right, Kundenergebnis, Kapazität und Risiko – ergänzt um technische Werte wie Qualität, Latenz, Nutzung und Kosten.

WORK:RE hilft: Wirkung wird am Prozess gemessen, nicht an der Anzahl erzeugter AI Use Cases.

Neben Modellnutzung zählen Lizenzen, Datenaufbereitung, Integration, Security, Testing, Change und Betrieb. Die grössten Kosten liegen oft nicht beim Modell, sondern bei der zuverlässigen Einbettung in die Organisation.

WORK:RE hilft: Wir reduzieren unnötigen Scope und schaffen die Grundlage für eine belastbare Kostenschätzung. Verbindliche Implementierungskosten entstehen im Solution Design.

WORK:RE ist Human–AI Process Engineering. AI ist eine wichtige Option, aber nicht der Ausgangspunkt. Der Fokus liegt auf besserer Arbeit, klaren Prozessen und einer sinnvollen Verteilung zwischen Mensch, System, Automation und AI.

Nein. Die Methode ist herstellerneutral. Bestehende Plattformen wie Microsoft, AWS, Google Cloud, Salesforce, ServiceNow oder SAP werden berücksichtigt, wenn sie für den Kunden sinnvoll sind.

Nicht unser Modell: Eine Plattform wird nicht empfohlen, weil sie verkauft werden muss.

Nein. WORK:RE verbindet Business, Prozess und Technik und schafft Entscheidungs- und Umsetzungsfähigkeit. Die interne IT bleibt zentral für Architektur, Standards, Sicherheit, Integration und Betrieb.

Die Kernleistung ist Prozess- und Umsetzungsdesign. Prototyping oder Delivery können organisiert und begleitet werden; umfangreiche Softwareentwicklung erfolgt durch interne Teams oder spezialisierte Partner.

Nein. Wir machen relevante Anforderungen und Entscheidungsbedarfe sichtbar und integrieren zuständige Fachstellen. Formelle Rechts-, Datenschutz- und Compliance-Beurteilungen bleiben bei qualifizierten Experten.

Ein klassischer Workshop endet häufig mit Ideen. WORK:RE erzeugt einen zusammenhängenden Process Blueprint: Zielwirkung, Future Process, Aufgabenverteilung, Maturity, technische Voraussetzungen, Governance, KPIs und Umsetzungsweg.

Wenn bereits eine vollständig spezifizierte Lösung lediglich programmiert werden soll, nur eine Softwarelizenz gesucht wird oder kein verantwortlicher Process Owner und kein Zugang zu Fachwissen verfügbar sind.

Auch wenn eine Organisation nur eine AI-Demonstration ohne Prozessveränderung möchte, ist WORK:RE wahrscheinlich nicht der passende Ansatz.

Mit einem unverbindlichen Gespräch über Anlass, Prozess, gewünschte Wirkung, Sponsor und Rahmenbedingungen. Danach wird entschieden, ob ein Process Sprint sinnvoll ist und wer beteiligt sein muss.

Erstes Gespräch buchen ↗