KI-Beratung München
Unsere KI-Beratung für Unternehmen in München und im Umland beginnt bei Ihren Prozessen, nicht bei einem Werkzeug. In einer KI-Potenzialanalyse bewerten wir mit Fachbereich und IT, welche Anwendungsfälle messbaren Nutzen bringen, ob die Daten dafür vorliegen und was Sie besser kaufen als selbst bauen. Am Ende stehen eine priorisierte Liste, eine Zielarchitektur mit Datenschutzkonzept und ein Pilotplan. Unser Sitz ist in Olching an der S3, zum Workshop kommen wir nach Absprache zu Ihnen.
Kurz gesagt
KI-Beratung von Amperbytes AI ist eine herstellerunabhängige Begleitung für mittelständische und kleine Unternehmen im Raum München, die generative KI (GenAI) gezielt statt zufällig einsetzen wollen. Wir ermitteln mit Ihnen die zwei bis drei Anwendungsfälle, die bei Nutzen, Datenlage, Aufwand und Risiko vorn liegen, entscheiden Build vs. Buy und planen einen Pilot mit festen Messgrößen. Den Pilot können Sie anschließend selbst, mit einem anderen Dienstleister oder mit uns umsetzen.
Für wen
Aus der Praxis unseres Gründers bei einem Premium-Automobilhersteller: KI-Anwendungsfälle mit dem Fachbereich identifiziert, KI-Services nach Antwortqualität, Kosten, Latenz und Datenschutz bewertet und unter anderem einen Assistenten, der Antworten aus freigegebenen Diagnoseinhalten abruft und mit Quelle belegt (Retrieval-Augmented Generation, RAG), in einem Diagnose-Service mit über 15.000 Nutzern pro Monat in Produktion gebracht.
Die Kennzahlen stammen aus Projekten, die unser Gründer in verantwortlicher Rolle bei Herstellern und Zulieferern umgesetzt hat, nicht im Auftrag von Amperbytes AI.
Leistungen im Detail
Eine KI-Potenzialanalyse ist ein strukturierter Workshop, in dem Fachbereich und IT KI-Anwendungsfälle entlang der eigenen Prozesse sammeln und jeden nach Nutzen, Datenlage, Aufwand und Risiko bewerten. Bei uns dauert sie einen Tag, vor Ort bei Ihnen oder remote. Wir prüfen an echten Beispielen die Datenlage und begründen jede Bewertung. Sie erhalten eine priorisierte Liste mit zwei bis drei Pilotkandidaten, der Begründung je Fall, offenen Fragen und dem nächsten konkreten Schritt.
Standardprodukt, Plattform mit eigener Integration oder Eigenentwicklung auf den Schnittstellen großer Sprachmodelle (LLM-APIs)? Wir testen die Optionen mit Fragen und Dokumenten aus Ihrem Alltag, rechnen Kosten pro Nutzer und pro Anfrage hoch und prüfen Datenschutz, Betriebsaufwand und Abhängigkeit vom Anbieter. Das Ergebnis ist eine Entscheidungsvorlage, die Geschäftsführung und IT gemeinsam tragen können.
Wir halten Modellwahl, Hosting, Datenflüsse, Berechtigungen, Protokollierung und Löschfristen in einer dokumentierten Architektur fest. Sie beschreibt, welche Daten das System sieht, wo sie verarbeitet werden und wer Zugriff hat. Ihre IT und Ihr Datenschutzbeauftragter können sie prüfen, selbst umsetzen oder als Grundlage für eine Ausschreibung nutzen.
Wir legen vor dem Start fest, welche Nutzergruppe testet, welches Test-Set aus echten Fällen die Qualität misst, welche Kosten pro Anfrage tragbar sind und ab welchem Ergebnis der Rollout beginnt oder der Pilot endet. Dazu gehört der Ist-Wert vor dem Pilot, etwa die heutige Bearbeitungszeit. So entscheiden Sie nach dem Pilot auf Basis von Zahlen.
Ein unabhängiger Blick auf einen laufenden Pilot, ein Anbieterangebot oder eine geplante Architektur. Wir prüfen, ob Anforderungen, Datenbasis und Messgrößen zusammenpassen, wo Kosten- oder Datenschutzrisiken liegen und was vor dem Rollout noch gemessen werden sollte. Sie erhalten eine schriftliche Einschätzung mit priorisierten Empfehlungen, die Ihr Team oder Ihr Dienstleister direkt abarbeiten kann.
Ratgeber
In einem Workshop entstehen oft mehr Ideen, als ein Pilot tragen kann. Welche davon einen Pilot verdient, entscheidet ein einfaches Scoring mit vier Kriterien. Wir bewerten jedes Kriterium auf einer Skala von 1 bis 5, mit festen Ankern statt Bauchgefühl.
Wir addieren die Werte nicht einfach, sondern setzen zwei Regeln. Erstens: Liegt die Datenlage unter 3, wird aus dem Kandidaten kein KI-Pilot, sondern zuerst ein Datenprojekt. Zweitens: Liegt das Risiko bei 1 oder 2, bleibt ein Mensch in der Freigabe, und das Modell liefert nur einen Vorschlag. Unter den Kandidaten mit ausreichender Datenlage entscheidet dann die Summe.
Die folgende Tabelle zeigt Beispiele, wie sich die Kriterien je Einsatzfeld unterscheiden. Sie ersetzt keine Bewertung Ihres Falls.
| Einsatzfeld | Wo der Nutzen liegt | Was die Datenlage entscheidet | Typisches Risiko |
|---|---|---|---|
| Service- und Diagnosewissen als Assistent mit Quellenangabe | Suchzeit in Handbüchern, Anleitungen und Tickets | Freigegebene Dokumente mit Versionsstand | Veraltete Inhalte, Antworten ohne belegbare Quelle |
| Qualitäts- und Prüfdokumente (Beispiel) | Prüfberichte vergleichen, Abweichungen schneller finden | Einheitliche Formate, lesbare Scans | Übersehene Abweichung, Nachweispflichten |
| Auswertung von MES- und Produktionsdaten | Ursachen für Stillstand, Ausschuss und Taktverluste | Zeitstempel, Auftragsbezug, ausreichend Historie | Korrelation wird als Ursache gelesen |
| Coding-Assistenten in der Softwareentwicklung | Tests, Boilerplate, Pipeline-Automatisierung | Zugriff auf Code und Tickets, geklärte Compliance | Abfluss von geistigem Eigentum, ungeprüfter Code |
Hinter drei Zeilen steht Praxis unseres Gründers aus früheren Projekten: ein Assistent mit Retrieval über Diagnoseinhalte im Produktivbetrieb, Materialfluss- und Taktzeitanalysen auf MES-Daten in der Elektronikfertigung (damals ohne KI, mit denselben Datenfragen) und die Einführung von Coding-Assistenten in einem Entwicklungsteam. Die Prüfdokumente sind ein Beispiel mit ähnlichem Muster.
Planen Sie den Digitalbonus Bayern, stellen Sie den Antrag vor dem Auftrag. Beratung und Schulung sind laut Programmbeschreibung nur für die einzuführende Lösung förderfähig; eine reine Analyse- oder Strategieberatung ohne Umsetzung fördert der Digitalbonus nicht. Ob einzelne Beratungsanteile als Teil eines Umsetzungsvorhabens anerkannt werden, entscheidet die Bewilligungsstelle; Details zum Antrag stehen im Artikel zum Digitalbonus Bayern für KI und Individualsoftware. Ein Workshop, in dem Ihr Team Chancen und Grenzen an eigenen Beispielen bewertet, kann zudem ein dokumentierter Baustein der Maßnahmen zur KI-Kompetenz nach Art. 4 KI-Verordnung sein (Bundesnetzagentur).
Stand: 29.09.2026. Keine Rechts- oder Förderberatung; maßgeblich sind Richtlinie, Verordnungstext und die zuständigen Stellen.
Qualität
Vorgehen
Wir klären Ziele, Systeme und bisherige Erfahrungen mit KI und empfehlen die passenden Bausteine.
30 Minuten
Sie benennen Prozesse und Beteiligte und sammeln je Kandidat echte Beispiele. Wir schicken dafür eine kurze Checkliste.
etwa 1 Woche
Workshop mit Fachbereich und IT: Anwendungsfälle sammeln, Datenlage prüfen, bewerten und Pilotkandidaten festlegen.
1 Tag
Optionen mit Ihren Daten vergleichen, Zielarchitektur und Datenschutzkonzept ausarbeiten, Pilotplan erstellen.
1 bis 3 Wochen
Ergebnispräsentation für Geschäftsführung und IT. Danach entscheiden Sie, ob und mit wem der Pilot startet.
1 Termin
Vor Ort
Die KI-Potenzialanalyse gehört dorthin, wo die Arbeit passiert: in Ihrer Fertigung, Ihrem Service oder Ihrer Entwicklung. Nach Absprache kommen wir für den Workshop-Tag zu Ihnen, in München ebenso wie im Landkreis Fürstenfeldbruck; unser Sitz in Olching liegt an der S3. Die Agenda: Am Vormittag gehen wir mit den Menschen, die die Arbeit machen, Ihre Prozesse durch und sammeln Ideen. Um die Mittagszeit prüfen wir an echten Beispielen, ob die nötigen Daten vorliegen. Am Nachmittag bewerten wir die Kandidaten nach Nutzen, Datenlage, Aufwand und Risiko und legen zwei bis drei Pilotkandidaten fest. Remote teilen wir den Tag in zwei halbe Tage.
Software und KI im Landkreis FürstenfeldbruckIhr Nutzen
Technologien und Methoden
Praxisbeispiele
Die Kennzahlen stammen aus Projekten, die unser Gründer in verantwortlicher Rolle bei Herstellern und Zulieferern umgesetzt hat, nicht im Auftrag von Amperbytes AI.
KI · Automotive
LLM-Assistent mit Retrieval (RAG) für einen Diagnose-Service auf Google Cloud, Antwortqualität per KPIs gemessen. Praxisbeispiel unseres Gründers.
KI · Automotive
ML-Empfehlungssystem für die Fahrzeugdiagnose, mit dem Fachbereich identifiziert, produktiv gesetzt, per KPIs gemessen. Praxisbeispiel unseres Gründers.
KI · Automotive
GitHub Copilot, Claude Code und Coding-Agenten im Team eingeführt, mit Compliance, Enablement und Azure Pipelines. Praxisbeispiel unseres Gründers.
Wissen
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Häufige Fragen
Eine KI-Agentur setzt in der Regel ein bereits festgelegtes Vorhaben um, eine KI-Beratung klärt vorher, welches Vorhaben sich lohnt. Kennen Sie Anwendungsfall, Datenquellen und Erfolgskriterien schon, brauchen Sie vor allem Umsetzung. Wenn nicht, verhindert eine Potenzialanalyse einen teuren Fehlstart. Wir bieten beides an, und unsere Beratung endet mit einem umsetzbaren Pilotplan statt mit Folien.
Der Aufwand ergibt sich aus Bausteinen: Workshop-Tag, Zahl der bewerteten Anwendungsfälle, Tiefe der Build-vs-Buy-Bewertung und ob Zielarchitektur und Datenschutzkonzept dazugehören. Den Aufwand treiben vor allem die Zahl der beteiligten Systeme und wie viele Optionen wir mit echten Daten testen. Nach dem Erstgespräch erhalten Sie ein Angebot für die gewählten Bausteine.
Ja, nach Absprache in München, im Landkreis Fürstenfeldbruck und im weiteren Umland. Vor Ort brauchen wir einen Raum mit Bildschirm, Zugriff auf die vorbereiteten Beispiele und für den Nachmittag die Personen, die über Budget, IT-Betrieb und Datenschutz entscheiden. Workshop und Ergebnispräsentation finden bevorzugt vor Ort statt, Zwischenabstimmungen per Video.
Für kleine Unternehmen mit weniger als 50 Beschäftigten, höchstens 10 Millionen Euro Jahresumsatz oder Bilanzsumme und Betriebsstätte in Bayern kann der Digitalbonus Bayern Beratung und Schulung fördern, laut Programmbeschreibung aber nur für eine einzuführende Lösung; reine Analyse- oder Strategieberatung ohne Umsetzung ist nicht förderfähig. Der Antrag muss vor dem Auftrag gestellt werden, schon ein mündlicher Auftrag gilt als Vorhabensbeginn. Ab 50 Beschäftigten entfällt der Digitalbonus; welche Angebote dann bleiben, etwa kostenfreie Angebote der Mittelstand-Digital Zentren, zeigt unser Überblick zur KI-Förderung in Bayern. Quelle: digitalbonus.bayern (Förderprogramm und häufige Fragen). Förderstand 29.09.2026, keine Förderberatung; maßgeblich sind Richtlinie und Bewilligungsstelle.
Ja, wenn ein konkreter Prozess spürbar Zeit oder Qualität kostet. Ohne eigene IT-Abteilung ist das Risiko groß, Geld in ein Werkzeug zu stecken, das nicht zu den eigenen Daten passt. Für kleine Betriebe reicht meist ein kompakter Workshop mit ein oder zwei Kandidaten. Das Ergebnis kann auch ein richtig eingerichtetes Standardprodukt sein statt einer Eigenentwicklung.
Die KI-Verordnung verlangt seit Februar 2025 Maßnahmen, die die KI-Kompetenz der Mitarbeitenden unterstützen, schreibt aber kein bestimmtes Schulungsformat und kein Zertifikat vor. Was das konkret bedeutet und wie Sie Maßnahmen dokumentieren, erklärt unser Artikel zur KI-Verordnung (Rechtsstand 29. September 2026, keine Rechtsberatung).
Vom Erstgespräch bis zur Entscheidungsvorlage planen wir drei bis fünf Wochen: etwa eine Woche Vorbereitung, ein Workshop-Tag, ein bis drei Wochen für Bewertung, Zielarchitektur und Pilotplan, danach die Ergebnispräsentation. Die Dauer hängt vor allem davon ab, wie viele Optionen wir mit Ihren Daten testen und wie schnell Beispiele und Ansprechpartner bereitstehen.
Sie entscheiden frei. Die Ergebnisse sind so dokumentiert, dass Ihre IT, ein anderer Dienstleister oder wir den Pilot umsetzen können. Setzen wir um, übernehmen wir Test-Set, Messgrößen und Architektur direkt ins Projekt. Für interne Wissensassistenten über Ihre Dokumente gibt es dafür eine eigene Leistung.
Direkter Kontakt
Sie sprechen direkt mit unserem Gründer
Gründer und Solution Architect: iSAQB CPSA · Certified ScrumMaster · M.Sc. Wirtschaftsingenieurwesen. Olching bei München, Termine vor Ort nach Absprache.
Passende Leistungen
LLM-Funktionen in bestehenden Anwendungen, KI-Agenten für mehrstufige Abläufe und ML-Features, die im Betrieb mit Kennzahlen gemessen werden.
Ein interner Wissensassistent, der Fragen aus Ihren eigenen Dokumenten beantwortet, jede Antwort mit Quelle belegt und nur zeigt, was der Nutzer sehen darf.
Claude Code, GitHub Copilot und Coding-Agenten so einführen, dass Ihr Team schneller liefern kann und Review, Tests und Datenschutz Bestand haben.
Im kostenlosen Erstgespräch sortieren wir Ihre Ideen und sagen Ihnen offen, ob sich eine KI-Potenzialanalyse lohnt oder ob ein anderer Schritt jetzt sinnvoller ist.