KI-Strategie
Realistisches Zielbild, priorisierte Anwendungsfälle und eine umsetzbare Roadmap.
KI-Architektur & Governance
KI braucht mehr als ein gutes Modell. Sie braucht Architektur.
Wir entwickeln die Strukturen, über die KI sicher auf Wissen, Prozesse und Systeme Ihres Unternehmens zugreifen kann.
Strategie &
Roadmap
Roadmap
Architektur &
Integration
Integration
Governance &
Kontrolle
Kontrolle
Automatisierung
& Agenten
& Agenten
KI & AgentenL7
Prozesse & EntscheidungenL2·L4
Wissen & DatenL5
Systeme & IntegrationL6
Governance & KontrolleL3·L8·L9
Ausgangslage
Mehr Tools schaffen nochkeine KI-Organisation.
Modelle, Plattformen und Automatisierungswerkzeuge sind verfügbar. Trotzdem bleiben viele KI-Initiativen in Pilotprojekten, Einzellösungen oder unkontrollierter Schatten-IT stecken. Der Grund liegt meist nicht in der Technologie — es fehlt eine belastbare Grundlage.
- Wissen ist über Dokumente und Systeme verteilt.
- Prozesse sind nicht eindeutig beschrieben.
- Verantwortlichkeiten bleiben unklar.
- Automatisierungen haben keine kontrollierten Fehlerpfade.
- KI-Tools greifen auf uneinheitliche Daten zu.
- Pilotprojekte lassen sich nicht sauber skalieren.
- Governance wird erst nachträglich betrachtet.
Warum Struktur zuerst kommt
KI löst organisatorische Unklarheit nicht.Sie skaliert sie.
Drei Systeme, ein Kunde, drei Wahrheiten. Ein Sprachmodell erkennt den Widerspruch nicht als Widerspruch — es gewichtet Signale und formuliert eine Antwort, die überzeugend klingt und keine belastbare Grundlage hat.
CRMKunde aktivAKTIV
ERPKunde gesperrtGESPERRT
VertriebStrategisch wichtigPRIORITÄT
Plausible Antwort.Aber nicht verlässlich.
Voraussetzungen
Belastbare KI braucht Architektur.
KLARE
QUELLENWelche Quelle ist in welchem Kontext verbindlich?
QUELLENWelche Quelle ist in welchem Kontext verbindlich?
GEMEINSAME
BEGRIFFEWas bedeuten Begriffe und Statuswerte?
BEGRIFFEWas bedeuten Begriffe und Statuswerte?
DEFINIERTE
PROZESSEWelche Schritte dürfen automatisiert werden?
PROZESSEWelche Schritte dürfen automatisiert werden?
EINDEUTIGE
VERANTWORTUNGWer prüft, entscheidet und greift ein?
VERANTWORTUNGWer prüft, entscheidet und greift ein?
WIRKSAME
KONTROLLEWie werden Fehler und veraltete Informationen erkannt?
KONTROLLEWie werden Fehler und veraltete Informationen erkannt?
Leistungen
Wir verbinden Strategie, Architektur und Umsetzung.
Sechs Leistungsbereiche — einzeln einsetzbar oder als vollständiges Architektur- und Umsetzungsprogramm kombiniert.
01
02
Systemarchitektur
Daten, Wissen, Prozesse und Schnittstellen als zusammenhängendes Modell.
03
Wissensarchitektur
Adressierbare, maschinenlesbare Wissensstrukturen als Grundlage für Retrieval und RAG.
04
Governance
Rollen, Freigaben, Risikoklassen und Kontrollmechanismen direkt im Betrieb verankert.
05
Automatisierung & Agenten
Workflows und Agentenrollen mit definierten Aufgaben, Zugriffen und Fehlerpfaden.
06
Prototyping
Funktionale Prototypen als Entscheidungsinstrument — vor der vollständigen Umsetzung.
Architekturmodell
KI-Fähigkeit entsteht aus neun verbundenen Ebenen.
Ein leistungsfähiges Modell kann fehlende Strukturen nicht dauerhaft ausgleichen. Erst wenn alle Ebenen aufeinander abgestimmt sind, wird aus einem technischen Experiment ein belastbarer Unternehmensprozess.
Die fünf Betrachtungsebenen auf der Startseite sind die verdichtete Sicht auf dieses Modell. Die rechte Spalte zeigt, welcher Betrachtungsebene jede Architekturschicht zugeordnet ist.
L1UnternehmenszieleWertbeiträge, Prioritäten, strategischer RahmenRAHMEN
L2AnwendungsfälleKonkrete, priorisierte Use CasesPROZESSE
L3Rollen & VerantwortlichkeitenEigentümer, Entscheidungswege, EskalationGOVERNANCE
L4Prozesse & EntscheidungenModellierte, nachvollziehbare AbläufePROZESSE
L5Wissen & DatenObjekte, Metadaten, BeziehungenWISSEN
L6Systeme & SchnittstellenPlattformen, Integrationen, ZugriffeSYSTEME
L7KI-Modelle & AgentenRetrieval, Automatisierung, digitale RollenKI & AGENTEN
L8Governance & KontrolleBerechtigungen, Freigaben, ProtokollierungGOVERNANCE
L9Monitoring & WeiterentwicklungQualität, Review, kontinuierliche AnpassungGOVERNANCE
«Eine gute KI-Architektur verbindet technologische Leistungsfähigkeit mit organisatorischer Kontrolle.»
Grundprinzipien
Fünf Prinzipien, die jede Architekturentscheidung leiten.
PRINZIP 01
Alles ist ein Objekt
Nur eindeutig identifizierbare, strukturierte Inhalte lassen sich zuverlässig verarbeiten und automatisieren.
PRINZIP 02
Wissen muss adressierbar sein
Eine Sammlung von Dokumenten ist noch keine Wissensarchitektur.
PRINZIP 03
Governance im Workflow
Kontrolle darf nicht nur auf Richtlinien beruhen — sie muss technisch und organisatorisch eingebaut werden.
PRINZIP 04
Automatisierung braucht Validierung
Ein unkontrollierter Workflow beschleunigt nicht nur Ergebnisse, sondern auch Fehler.
PRINZIP 05
Architektur bleibt austauschbar
Modelle, Plattformen und Anbieter ändern sich — die Unternehmensfähigkeit darf nicht daran hängen.
Vorgehen
Explore → Decide → Ship
Jede Phase erzeugt verwertbare Ergebnisse — keine abstrakte Beratung, sondern konkrete Entscheidungs- und Umsetzungsgrundlagen.
01 — EXPLORE
Verstehen
Wir analysieren Systeme, Prozesse, Daten, Rollen und konkrete Problemfelder.
- Systemanalyse
- Daten- & Prozessinventar
- Risikoanalyse
02 — DECIDE
Entscheiden
Wir entwickeln Zielarchitektur, Governance-Modell und priorisierte Roadmap.
- Zielarchitektur
- Governance-Modell
- Roadmap & Priorisierung
03 — SHIP
Umsetzen
Wir bauen Prototypen, Workflows, Datenmodelle und produktive Strukturen.
- Prototypen
- Produktive Workflows
- Betriebsmodell
Anwendungsfelder
Konkrete Anwendungsfälle. Gemeinsame Architektur.
Einzelne Use Cases unterscheiden sich. Die zugrunde liegenden Anforderungen wiederholen sich.
Wissensassistenten
Interne Assistenten beantworten Fragen auf Basis freigegebener Unternehmensinformationen.
BENÖTIGTE ARCHITEKTURStrukturierte Wissensquellen · Zugriffssteuerung · Retrieval · Quellenangaben · Qualitätskontrolle
Prozessassistenten
KI begleitet Mitarbeitende durch standardisierte Abläufe.
BENÖTIGTE ARCHITEKTURProzessmodell · Statuslogik · Rollen · Freigaben · Systemzugriffe
Dokumentenverarbeitung
Dokumente werden klassifiziert, ausgelesen, geprüft und in Prozesse überführt.
BENÖTIGTE ARCHITEKTURDokumenttypen · Datenmodell · Validierungsregeln · Ausnahmebehandlung
Agentengestützte Automatisierung
Spezialisierte Agenten bearbeiten Aufgaben und koordinieren Arbeitsschritte.
BENÖTIGTE ARCHITEKTURAgentenrollen · Zugriffskontrolle · Gedächtnis · Protokollierung · Eskalation
Architektur-Check
Wo steht Ihre KI-Grundlage?
Fünf Fragen zur strukturellen Reife. Die Auswertung erfolgt lokal im Browser — es werden keine Daten übertragen.
Ist dokumentiert, welche Wissensquellen im Unternehmen existieren und wer sie verantwortet?
Sind die für KI relevanten Prozesse modelliert und mit Status- und Freigabelogik hinterlegt?
Existiert eine verbindliche Datenklassifizierung, die steuert, welche Inhalte KI-Systeme verarbeiten dürfen?
Sind Rollen, Freigaben und Eskalationswege für KI-gestützte Entscheidungen definiert?
Haben bestehende Automatisierungen definierte Fehlerpfade, Validierung und Monitoring?
Musterfall
Vom verteilten Wissen zum kontrollierten Assistenten.
Anonymisierte Musterdarstellung — keine Kundenreferenz
Informationen lagen in mehreren Systemen, Dokumenten und individuellen Ablagen. Ein KI-Assistent hätte ohne klare Wissens- und Berechtigungsarchitektur auf unvollständige oder nicht freigegebene Informationen zugreifen können.
- Wissensquellen inventarisiert und nach Vertraulichkeit klassifiziert
- Rollen, Zugriffe und Freigabewege analysiert
- Informations- und Objektmodell entwickelt
- Metadatenstandard vereinheitlicht
- Retrieval-Architektur mit Quellenanzeige aufgebaut
- Governance- und Reviewprozess definiert und verankert
ZUGRIFFNachvollziehbar, rollenbasiert, protokolliert
QUELLENJede Antwort mit belegbarer Herkunft
ARCHITEKTURModular, erweiterbar, anbieterunabhängig
Angebotsformate
Klar abgegrenzte Einstiegspunkte.
Jedes Format hat ein definiertes Ergebnis. Kombinierbar, aber einzeln beauftragbar.
| Format | Zweck | Ergebnis |
|---|---|---|
| Architektur-Check | Kompakte Analyse der bestehenden KI-, Daten-, Wissens- und Systemlandschaft | Ist-Bild, zentrale Risiken, strukturelle Lücken, priorisierte Maßnahmen, erste Zielarchitektur |
| KI-Readiness Assessment | Bewertung der organisatorischen und technischen Vorbereitung | Bewertung über Strategie, Prozesse, Daten, Wissen, Systeme, Governance, Kompetenzen, Betriebsmodell |
| Architektur-Sprint | Zeitlich begrenzte Entwicklung eines konkreten Zielbilds | Problemdefinition, Zielarchitektur, Entscheidungsoptionen, Prototyp, Roadmap |
| Governance Foundation | Aufbau eines grundlegenden Governance-Modells | Rollenmodell, Risikoklassen, Freigaben, Dokumentationsstandard, Kontrollprozesse, Reviewrhythmus |
| Prototype to Production | Überführung eines Prototyps in eine belastbare Betriebsstruktur | Architekturprüfung, technische Härtung, Fehlerbehandlung, Governance, Monitoring, Betriebsdokumentation |
Häufige Fragen
Was Entscheider vorab wissen wollen.
Weil unstrukturierte Grundlagen durch KI nicht behoben, sondern automatisiert und skaliert werden. Uneindeutige Daten und undefinierte Prozesse führen zu Ergebnissen, die im Betrieb nicht überprüfbar sind. Nachträgliche Korrektur ist regelmäßig teurer als die vorgelagerte Strukturierung.
Nein. Werkzeuge werden danach bewertet, ob sie zum bestehenden System passen, kontrollierbar sind, nachvollziehbare Datenzugriffe ermöglichen und langfristig wartbar bleiben. Eine Plattform wird empfohlen, wenn sie innerhalb der Zielarchitektur eine klar definierte Aufgabe erfüllt.
Das Format ist bewusst kompakt gehalten und liefert Ist-Bild, zentrale Risiken, strukturelle Lücken sowie priorisierte Maßnahmen. Der konkrete Umfang hängt von Systemlandschaft und Anzahl der betrachteten Bereiche ab und wird vor Beauftragung verbindlich festgelegt.
Beides. Jede Phase erzeugt verwertbare Ergebnisse: In Explore entstehen Analysen und Inventare, in Decide Zielarchitektur und Roadmap, in Ship Prototypen, produktive Workflows, Datenmodelle und Betriebsstrukturen.
Governance ist Bestandteil der Architektur, nicht ein nachgelagerter Kontrollprozess. Risikoklassifizierung, Datenzugriffsregeln, Dokumentationsstandards und Reviewprozesse werden gemeinsam mit der technischen Struktur entwickelt und in Rollen und Workflows verankert.
Technologiewahl
Keine Technologie um ihrer selbst willen.
Plainforce arbeitet technologieoffen. Wir empfehlen keine Plattform, weil sie gerade populär ist, sondern weil sie innerhalb der Zielarchitektur eine klar definierte Aufgabe erfüllt.
- Passt zum bestehenden System und zu vorhandenen Kompetenzen
- Ist in Betrieb und Konfiguration kontrollierbar
- Ermöglicht nachvollziehbare Datenzugriffe und Protokollierung
- Bleibt langfristig wartbar und dokumentiert
- Vermeidet unnötige Abhängigkeit von einem Anbieter
- Erfüllt reale betriebliche und regulatorische Anforderungen
Über Plainforce
Komplexität wird nicht durch mehr Tools gelöst. Sondern durch bessere Strukturen.
Plainforce wurde mit dem Anspruch gegründet, KI, Automatisierung und digitale Systeme als zusammenhängende Architektur zu betrachten. Was Unternehmen häufig fehlt, ist kein Werkzeug, sondern ein belastbares Modell dafür, wie Werkzeuge mit Prozessen, Wissen, Rollen und Entscheidungen verbunden werden.
Wir glauben nicht an
- Technologie als Selbstzweck
- Strategie ohne Umsetzung
- Automatisierung ohne Verantwortung
- Governance als Dokumentationspflicht
Wir glauben an
- Klare, nachvollziehbare Strukturen
- Modulare Architekturen
- Adressierbares Wissen
- Messbare Ergebnisse
Till Schäfer
KI- & DIGITALARCHITEKT
Entwickelt digitale Architekturen, in denen KI, Automatisierung, Wissen und operative Prozesse als zusammenhängendes System funktionieren. Verbindet strategische Perspektive, technische Architektur und operative Umsetzung.
Insights
Fachbeiträge zu Architektur, Wissen und Governance.
Analysen aus der Umsetzungspraxis — geschrieben für Entscheider, ohne technische Inhalte zu vereinfachen.
GOVERNANCE
Governance muss im Workflow stecken
Richtlinien, die außerhalb der Systeme leben, werden im Betrieb nicht angewendet. Warum Risikoklassen, Freigaben und Protokollierung technische Bestandteile der Architektur sein müssen — und was passiert, wenn sie es nicht sind.
WISSENSARCHITEKTUR
Warum Dokumente kein Wissenssystem sind
Ein Ordner voller PDFs ist für ein KI-System keine Wissensquelle, sondern ein Suchproblem. Der Weg von unstrukturierter Ablage über Objektmodell und Metadatenstandard zu adressierbarem, retrieval-fähigem Unternehmenswissen.
AUTOMATISIERUNG
Automatisierung ohne Validierung skaliert Fehler
Jeder automatisierte Prozess braucht Kontrollpunkte, definierte Fehlerpfade und nachvollziehbare Zustände. Wo Human-in-the-Loop sinnvoll ist, wo er nur bremst — und woran man den Unterschied erkennt.
Nächster Schritt
Bevor Sie weitere KI-Tools einführen, sollten Sie wissen, welche Architektur Sie brauchen.
In einem ersten Architekturgespräch klären wir Ausgangslage, Zielbild und die wichtigsten strukturellen Hindernisse.
Projekt besprechen →Kontakt
Lassen Sie uns zuerst das System verstehen.
Beschreiben Sie kurz Ihre Ausgangslage, das gewünschte Ziel und die aktuell größten Hindernisse. Im ersten Gespräch klären wir, ob das Problem durch Strategie, Architektur, Governance oder Automatisierung gelöst werden sollte.
kontakt@plainforce.de