Die KI-Bewertung ist ein strukturierter Prozess, der Ihnen hilft, die Anwendungsfälle mit der größten Wirkung zu identifizieren, die Bereitschaft Ihrer Organisation zu bewerten und einen konkreten Fahrplan für die Entwicklung und den Einsatz von KI-Agenten auf AWS zu erstellen.
Am Ende erhalten Sie eine klare Richtung: Was ist es wert, umgesetzt zu werden, mit welcher Priorität, auf welcher Plattform und mit welchen voraussichtlichen Auswirkungen auf das Unternehmen?
Quelle: Capgemini – „Den Wert generativer KI nutzen“, 2024
Quelle: IDC-Infografik, gesponsert von AWS – „Der Aufstieg der agentenbasierten KI“, November 2025
Quelle: Harvard Business Review Analytic Services, 2025
Quelle: Gartner, 2025
Die KI-Bewertung wird vollständig von Spezialisten koordiniert. NENOS SoftwareIhre Organisation muss sich also lediglich registrieren und die Einleitung des Prozesses beantragen.
Im Rahmen der Bewertung unterstützen Sie unsere Experten dabei, Chancen zu erkennen, Ihren Bereitschaftsgrad einzuschätzen und einen klaren Fahrplan für die Implementierung von KI-Lösungen zu definieren.
Die Teilnahme ist kostenlos und ohne kommerzielle Verpflichtungen und erfordert weder technisches Fachwissen noch spezielle Ressourcen seitens der Organisation.
Sie liefern die Geschäftsziele. Wir kümmern uns um den Prozess.
Bis 2028 werden etwa 15 % der alltäglichen operativen Entscheidungen autonom durch KI-Agenten-Technologien getroffen.
Organisationen, die jetzt damit beginnen, können KI von einer isolierten Initiative in ein echtes Werkzeug zur Steigerung der Produktivität, zur Automatisierung von Prozessen und zur Beschleunigung von Entscheidungen verwandeln.
Die Bewertung hilft Ihnen, die wesentlichen Fragen zu beantworten:
- Wo kann KI die größte Wirkung entfalten?
- Welche Prozesse können sicher automatisiert werden?
- Ist die Organisation bereit für KI-Agenten?
- Welche AWS-Plattform eignet sich für welchen Anwendungsfall?
- Welche Investition ist erforderlich und welche Rendite kann sie erzielen?
KI-Systeme können Aufgaben wie Recherche, Zentralisierung, Zusammenfassung, Analyse und wiederkehrende Entscheidungen übernehmen. Ihre Teams können sich so auf Aufgaben konzentrieren, die Fachwissen, Kreativität, Verhandlungsgeschick und unternehmerisches Urteilsvermögen erfordern.
Prozesse, die mehrere Schritte, Anwendungen und Genehmigungen umfassen, können vollständig durch Agenten ausgeführt werden, die in der Lage sind, Daten, Tools und Geschäftsregeln zu nutzen.
Nicht alle Prozesse benötigen KI, und nicht alle Ideen sind wertvoll. Eine Bewertung trennt echte Chancen von wenig wirkungsvollen Initiativen und hilft Ihnen, in Anwendungsfälle mit dem besten Verhältnis von Nutzen, Aufwand und Risiko zu investieren.
Bevor Sie einen Machbarkeitsnachweis erbringen, analysieren Sie die Datenverfügbarkeit, die Architektur, die Sicherheit, die Governance und die Fähigkeit der Organisation, die Lösung zu übernehmen.
Wir identifizieren Prozesse und Aktivitäten, bei denen KI-Systeme messbaren Mehrwert generieren können. Jede Möglichkeit wird anhand der Auswirkungen auf das Geschäft, der Implementierungskomplexität, der Datenverfügbarkeit und des Risikoniveaus bewertet.
Wir analysieren, ob die Organisation über die Daten, die Architektur, die Governance-Regeln und die erforderlichen Fähigkeiten verfügt, um Lösungen vom Typ KI-Agenten zu implementieren.
Sie erhalten einen Stufenplan, der Folgendes beinhalten kann:
- Prioritäten bei der Umsetzung;
- Projektphasen und Meilensteine;
- Teamverantwortlichkeiten;
- Erfolgskriterien;
- technische und organisatorische Anforderungen;
- die notwendigen Schritte, um vom Machbarkeitsnachweis zur Serienproduktion zu gelangen.
Für jeden Anwendungsfall prüfen wir, ob die Lösung besser geeignet ist für:
- Amazon Bedrock AgentCorefür kundenspezifische Agenten und komplexe Abläufe;
- Amazon Quick Suitezur schnellen Automatisierung von Wissensarbeit, Analyse- und Kollaborationsaktivitäten.
Wir schätzen die Kosten der aktuellen Prozesse, den potenziellen Nutzen der Automatisierung, die erforderlichen Investitionen und den Zeitraum, in dem das Projekt Wertschöpfung generieren kann.
Es ist relevant für:
- CEOs und Mitglieder des Führungsteams;
- Führungskräfte im Bereich Wirtschaft und Betrieb;
- CIOs, CTOs und Manager für die digitale Transformation;
- Produkt- und Innovationsmanager;
- Abteilungsleiter, die wiederkehrende Prozesse oder große Informationsmengen verwalten;
- Organisationen, die bereits AWS nutzen oder die Entwicklung von KI-Lösungen auf AWS in Erwägung ziehen.
Die Bewertung kann Anwendungsfälle wie die folgenden hervorheben:
- Automatisierung von Forschung und Dokumentation;
- Berichte erstellen und prüfen;
- Analyse von Daten aus mehreren Quellen;
- Automatisierung interner Prozesse;
- Assistenten für Vertriebs- und Kundendienstteams;
- Dokumentenverarbeitung und -klassifizierung;
- Automatisierung von Genehmigungsprozessen;
- Unterstützung bei der Entscheidungsfindung;
- Abfrage interner Wissensdatenbanken;
- Automatisierung von Aktivitäten in Anwendungen wie CRM-, BI- oder Kollaborationsplattformen;
- Koordination komplexer Abläufe durch mehrere KI-Agenten.
Ein in 4 Phasen gegliederter Prozess
Jede Phase bildet die Grundlage für die nächste, sodass die abschließenden Empfehlungen durch Daten, Geschäftsziele und reale Rahmenbedingungen gestützt werden.
Phase 1 – Anwendungsfälle identifizieren und priorisieren
Eine Diskussion koordinieren, die sich auf Geschäftsziele konzentriert, um die wertvollsten Chancen im Bereich daten- und agentenbasierter künstlicher Intelligenz zu identifizieren, zu bewerten und zu priorisieren.
Abschnitt
- A: Firmenprofil und vorläufige Einschätzung des Vorbereitungsstands
- B: Analyse des Geschäftskontexts
- C: Mustererkennung
- D: Identifizierung von Anwendungsfällen
- E: Bewertung des Anwendungsfalls
- F: Priorisierung und Auswahl
erwartete Ergebnisse
Eine Auswahlliste von 3–5 potenziellen Anwendungsfällen, ein Einjahresfahrplan/Backlog und eine erste Musterzuordnung für jeden Anwendungsfall.
Phase 2 – Bewertung des Bereitschaftsgrades für agentenbasierte KI
Für jeden in Checkliste 1 aufgeführten Anwendungsfall wird eine gezielte Bewertung des Bereitschaftsgrades aus der Perspektive von Daten, Architektur, Governance und Organisation durchgeführt.
Abschnitt
- A: Überprüfung des Anwendungsfalls und Definition des Umfangs der Bewertung
- B: Datenaufbereitungsstufe
- C: Vorbereitungsstand der Architektur und der technischen Infrastruktur
- D: Vorbereitungsgrad in Bezug auf Governance, Compliance und Sicherheit
- G: Konsolidierte Bereitschaftsanalyse, Gap-Analyse und Neupriorisierung
erwartete Ergebnisse
Eine überarbeitete Priorisierung, falls sich der Grad der Vorbereitung gegenüber der ursprünglichen Einschätzung ändert, sowie ein Aktionsplan zur Behebung der festgestellten Lücken.
Phase 3 – Lösung und Roadmap
Für jeden priorisierten Anwendungsfall werden eine Zielarchitektur, ein gestaffelter Implementierungsplan und eine vorläufige Kostenschätzung definiert. Diese basieren auf AWS-Services, die bereits mit den identifizierten Mustern verknüpft sind, und nicht auf einer generischen Vorlage.
Abschnitt
- Zielarchitektur – AWS-Services für jede Architekturschicht und die Rolle jeder Schicht
- Phasenweiser Fahrplan – schnelle Ergebnisse, Grundlagen und fortgeschrittene Fähigkeiten
- Kostenschätzung – Ist-Situation vs. geschätzte AWS-Kosten
- Nachfolgekonsultation – Kennzeichnung des Anwendungsfalls zur weiteren Diskussion
erwartete Ergebnisse
Zielarchitekturdiagramm, phasenweiser Implementierungsplan und Kostenschätzung für jeden Anwendungsfall.
Phase 4 – ROI-Modellierung und Begründung des Business Case
Erstellung eines quantifizierten Business Case für jeden priorisierten Anwendungsfall. Modellierung von Kosten, Nutzen, Zeitplänen und Risiken zur Unterstützung von Investitionsentscheidungen und zur Einholung der Zustimmung des Top-Managements.
Abschnitt
- A: Zusammenfassung der Anwendungsfälle und Benchmarks
- B: Kostenmodellierung
- C: Quantifizierung der Vorteile
- D: ROI-Berechnung und Sensitivitätsanalyse
- E: Risikobewertung und Risikominderung
- F: Implementierungszeitplan und Meilensteine
- G: Zusammenfassung und Empfehlung
erwartete Ergebnisse
Für jeden Anwendungsfall: ROI-Modell, Amortisationszeit, risikoadjustierter Nettobarwert, Management Summary und Investitionsempfehlung.
Wir gehen nicht von der Frage aus: „Wo können wir KI einsetzen?“, sondern von: „Welches Geschäftsergebnis wollen wir verbessern?“.
Der Wert eines KI-Agenten steigt, wenn er die internen Daten, Prozesse und das Fachwissen der Organisation kontrolliert nutzen kann.
Sicherheit, Governance, Transparenz und menschliche Kontrolle sind unerlässlich für den Einsatz von KI-Agenten in Geschäftsprozessen.
Wir wählen die Technologie anhand der tatsächlichen Anforderungen, der Kosten, der Leistung und des Risikoniveaus aus, nicht anhand ihrer Popularität.
Komplexe Prozesse können auf mehrere spezialisierte Akteure aufgeteilt werden, von denen jeder eine klare Rolle und kontrollierten Zugriff auf Daten und Werkzeuge hat.
Geeignet für: komplexe Anwendungsfälle, kundenspezifische Agenten und Enterprise-Implementierungen.
Geschätzte Einrichtungszeit: von wenigen Tagen bis zu einigen Wochen.
Erforderliches technisches Niveau: hoch, mit Einbindung von Entwicklungsteams.
Es ist die richtige Wahl, wenn Sie Folgendes benötigen:
- Entwicklung personalisierter Agenten;
- Backend-Orchestrierung über API;
- Integration von Agenten in Anwendungen;
- erweiterte Kontrolle über die Architektur;
- Multiagenten-Abläufe;
- persistenter Speicher;
- Echtzeit-Ereignisverarbeitung;
- Integration mit AWS-Diensten und -Datenbanken;
- Leitplanken und individuelle Regeln;
- Implementierung in Unternehmensumgebungen.
Geeignet für: Wissensarbeit, Analysen, interne Automatisierung und schnelle Tools für Teams.
Geschätzte Einrichtungszeit: von wenigen Stunden bis zu einigen Tagen.
Erforderliches technisches Niveau: niedrig oder mittel.
Es ist die richtige Wahl, wenn Sie Folgendes benötigen:
- Suche in Firmendokumenten und -daten;
- dialogische Interaktion mit internen Informationen;
- Datenanalyse;
- Automatisierung von Betriebsabläufen;
- Aktionen in Geschäftsanwendungen;
- Integration mit Plattformen wie Salesforce oder Slack;
- Erstellung von Agenten auf Teamebene;
- Funktionalitäten erforschen;
- Implementierung ohne oder mit niedrigem Code;
- Schnelle Prototypenerstellung und Markteinführung.
Am Ende des Prozesses erhalten Sie konkrete Antworten auf Fragen wie:
- Was sind die drei wichtigsten Anwendungsfälle, die wir implementieren sollten?
- Welche geschäftlichen Auswirkungen kann jedes einzelne Produkt haben?
- Welche Daten und Integrationen werden benötigt?
- Welche Risiken müssen gemanagt werden?
- Welche AWS-Plattform ist die richtige für Sie?
- Was können wir durch einen Machbarkeitsnachweis validieren?
- Welches Budget, welches Team und welcher Zeitplan werden benötigt?
- Wie messen wir Erfolg?
- Wie gelingt der Übergang von der Pilotphase zur Serienproduktion?
Viele Organisationen haben Ideen zum Thema KI, aber es fehlt ihnen an einem klaren Prozess, um zu entscheiden, was sich für die Umsetzung lohnt.
Eine strukturierte Bewertung reduziert Unsicherheiten, bringt Geschäfts- und Technologieteams in Einklang und schafft die Grundlage für fundierte Investitionen.
Man beginnt nicht mit einer Plattform. Man beginnt mit den richtigen Möglichkeiten für sein Unternehmen.
Ist es notwendig, bereits eine KI-Strategie zu haben?
Nein. Die Bewertung eignet sich sowohl für Organisationen, die gerade erst anfangen, als auch für Unternehmen, die bereits KI-Initiativen haben und diese priorisieren möchten.
Ist es notwendig, bereits eine Infrastruktur in AWS zu haben?
Die Teilnahme ist nicht verpflichtend. Die Bewertung zielt jedoch darauf ab, einen Fahrplan für die Implementierung auf AWS-Plattformen zu erstellen, die für KI-Agentenlösungen vorgesehen sind.
Handelt es sich bei der Bewertung um eine technische oder eine betriebswirtschaftliche Bewertung?
Beide Perspektiven sind wichtig.
Der Prozess beginnt mit der Analyse von Geschäftsproblemen und -zielen und untersucht anschließend Daten, Architektur, Governance, technische Machbarkeit und Kapitalrendite.
Welche Ergebnisse erhalte ich am Ende?
Je nach Zweck und Umfang der Evaluierung können die Ergebnisse Folgendes umfassen:
- Prioritätenliste der Anwendungsfälle;
- die Bereitschaftsbewertung für jede Gelegenheit;
- Risiko- und Abhängigkeitsanalyse;
- Empfehlung zur AWS-Plattform;
- Machbarkeitsnachweisvorschlag;
- der Umsetzungsfahrplan;
- Erfolgskriterien;
- Wert und ROI schätzen.
Welche Arten von Unternehmen können von der Bewertung profitieren?
Das Verfahren ist relevant für Organisationen in jeder Branche, die große Mengen an Daten, Informationen, Dokumenten, Entscheidungen oder sich wiederholenden Prozessen verwalten.
Was geschieht nach Abschluss der Beurteilung?
Die Organisation kann mit der Validierung eines Machbarkeitsnachweises für einen der prioritären Anwendungsfälle fortfahren und anschließend die Lösung entwickeln und in der Produktion einsetzen.
Erhalten Sie einen klaren Plan für die Einführung von KI-Agenten, der auf die Ziele, Daten und Rahmenbedingungen Ihrer Organisation zugeschnitten ist.
Es beginnt mit einer strukturierten Bewertung. Anschließend wird ein für AWS erstellter Fahrplan entwickelt.