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88 % der Unternehmen nutzen AI, nur rund 5 % schaffen Wert in der Breite (BCG, 2025). Der Unterschied liegt nicht im Modell, sondern in der Skalierung: Ein Prompt ist persönlich — eine Organisation braucht Konsistenz, Cockpits und Standards.
Warum scheitern gut gemeinte AI-Einführungen? Weil sie einen von fünf Bereichen adressieren und vier ignorieren. Das AI Operations Framework zeigt, was zusammenspielen muss.
'Das spart 40 % Zeit' ist kein Business Case. Ein echter AI Operations ROI hat drei Säulen, eine Payback-Period und eine unbequeme Antwort auf: Was kostet es, nichts zu tun?
Viele Agenturen verstecken ihren Prozess. Wir nicht. So sieht der AI Operations Einstieg aus — Schritt für Schritt, mit klaren Kosten und einem Ausstieg an jedem Punkt.
965 Mrd. $ Bewertung für Anthropic, ein Billionen-Börsengang für OpenAI — und 90 % der Unternehmen ohne messbaren Produktivitätseffekt (NBER, 2026). Warum beide Zahlen stimmen und der Implementation Gap dazwischen liegt.
61 % der Unternehmen kommen nicht über Pilotprojekte hinaus (McKinsey, 2025). Warum der Pilot Graveyard kein Technologie-Problem ist — und wie er sich vermeiden lässt.
Production from Day One ist kein Versprechen, sondern eine Architekturentscheidung. Wer AI als Experiment startet, erntet ein Experiment. So kommt AI in den produktiven Betrieb.
AI Operations bezeichnet den effizienten und dauerhaften Betrieb von Strukturen und Prozessen, die durch AI in einer hybriden Organisation aus Menschen und Maschinen ablaufen.
Der Admin Layer ist das Fundament der AI Operations: Identity & Tenancy, Commerce, Token-Telemetrie, Security & Compliance — GDPR + AI Act ready.
Was ist AI Operations? Die permanente Geschäftsfunktion, die AI im Unternehmen produktiv hält – statt im Pilotprojekt zu versanden.
Die Customer Journey von netzstrategen: 7 Schritte von Outreach bis Advocate. Steps 0–2 kostenlos, Kickstart zum Fixpreis, Ausstieg an jedem Punkt.
Die 12 Engagement Steps strukturieren den AI Operations Retainer: vom Kickoff über Training und Go Live bis zur Continuous Expansion.
63 % der AI-Projekte erreichen nie die Produktion. Warum der Implementation Gap entsteht – und wie netzstrategen ihn schließt.
Künstliche Intelligenz bezeichnet die Fähigkeit von Maschinen, Aufgaben auszuführen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern.
Maschinelles Lernen ist ein Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz, bei dem Systeme aus Daten lernen, ohne explizit programmiert zu werden.
Operating Systems bündeln Skills, Workflows, Agents und Cockpits zu einem produktiven Ganzen. So wird AI in deiner Geschäftsfunktion zum System.
Der Operations Layer ist die Ebene, auf der tägliche AI-Arbeit passiert: Operating Systems, Agents, Skills, Flows und Cockpits — konfiguriert und überwacht.
Der Output Layer bringt AI-Ergebnisse dorthin, wo sie wirken: Website, Newsletter, Documents, Dashboards und API — geprüft durch Quality Gates.
Die Platform License ist Vertrag B im AI-Operations-Modell: jährliche Lizenz für Plattform und Updates — mit eigenen AI-Accounts und ohne Vendor Lock-in.
Project Fees sind Vertrag C im AI-Operations-Modell: modulare Fixpreise für Kickstart, Workshops und Expansion Sprints — der Einstieg vor dem Retainer.
Der Service Retainer ist Vertrag A im AI-Operations-Modell: monatliche Begleitung für Consulting und Operations — pauschal nach Wert statt nach Stunden.
Der Strategy Layer hält strategischen Kontext für AI bereit: Positioning, Personas, Journeys, Brand, Competition, Markets — EU-hosted und anonymisiert.
Workflows entscheiden über den Erfolg jeder AI-Einführung. Was AI Workflows ausmacht, welche Typen es gibt und wie du sie richtig gestaltest.
