Forward-Deployed Engineers: Ein praktischer Weg zur erfolgreichen KI-Implementierung

Viele Organisationen haben mit generativer KI experimentiert. Teams nutzen Tools zum Zusammenfassen von Meetings, Entwerfen von Dokumenten, Analysieren von Informationen und zur Unterstützung bei Recherchen. Doch während die individuelle Nutzung schnell eingeführt ist, ist die Überführung der KI in eine sichere, skalierbare und wertvolle Geschäftsfähigkeit komplexer.

Die Herausforderung besteht selten nur darin, ein KI-Tool auszuwählen.

Eine erfolgreiche KI-Implementierung erfordert ein klares Verständnis der Geschäftsprozesse, Daten, Systeme, Mitarbeiterbedürfnisse und Governance-Anforderungen. Sie erfordert auch die Fähigkeit, Lösungen im Kontext der tatsächlichen Arbeitsweise des Unternehmens zu entwerfen, zu bauen und zu verbessern.

Aus diesem Grund wird die Rolle des Forward-Deployed Engineers immer wichtiger.

Forward-Deployed Engineers arbeiten eng mit Geschäftsteams zusammen, um KI-Chancen in praktische Lösungen zu übersetzen. Sie empfehlen Technologie nicht einfach aus der Ferne. Sie gehen nah an den Workflow heran, verstehen das operative Problem und helfen dabei, KI so zu implementieren, dass sie in der bestehenden Umgebung des Unternehmens funktioniert.

Bei der Hudson Group verbinden unsere Forward-Deployed Engineers technische Kompetenz mit einem praktischen Verständnis des Geschäftsbetriebs. Als anbieterneutraler (vendor-agnostic) KI-Beratungspartner helfen wir Kunden, die passenden Technologien für ihre Anforderungen auszuwählen und zu implementieren – anstatt in jeder Situation eine bestimmte Plattform, ein bestimmtes Modell oder ein bestimmtes Softwareprodukt aufzuzwingen.

ROLLE DEFINIERT

Was ist ein Forward-Deployed Engineer?

Ein Forward-Deployed Engineer ist ein technischer Spezialist, der direkt mit den Geschäfts-, Betriebs- und Technologie-Teams eines Kunden zusammenarbeitet.

Ihre Rolle liegt zwischen Engineering, Consulting und Implementierung. Sie helfen Unternehmen, über allgemeine KI-Ideen hinauszugehen, indem sie die Details verstehen, die darüber entscheiden, ob eine Lösung in der Praxis erfolgreich sein wird.

Dies kann Folgendes umfassen:

• Kartierung aktueller Prozesse und Identifizierung von Engpässen
• Überprüfung von Systemen, Datenquellen und Benutzeranforderungen
• Gestaltung von KI-gestützten Workflows (AI-enabled workflows)
• Erstellung von Prototypen und produktionsreifen Lösungen
• Integration von KI in bestehende IT-Umgebungen
• Einrichtung von Sicherheits-, Berechtigungs- und Governance-Kontrollen
• Unterstützung bei Tests, Mitarbeiterakzeptanz und kontinuierlicher Verbesserung

Das Forward-Deployed-Modell ist besonders nützlich für KI, da jedes Unternehmen anders arbeitet. Zwei Organisationen verwenden möglicherweise dasselbe CRM, dieselbe Dokumentenmanagement-Plattform oder dasselbe Finanzsystem, aber ihre Workflows, Datenstrukturen, Freigabeprozesse und Kundenpflichten können sich stark unterscheiden.

Ein generisches KI-Tool kann für Experimente nützlich sein. Es ist jedoch unwahrscheinlich, dass es alle operativen Anforderungen ohne Konfiguration, Integration und sorgfältige Implementierung abdeckt.

KI-STRATEGIE

Warum Forward-Deployed Engineers für die KI-Strategie wichtig sind

Führungskräfte sind oft mit einem wachsenden Angebot an KI-Plattformen, Copilots, Automatisierungstools, großen Sprachmodellen und Spezialanwendungen konfrontiert. Dies schafft zwar Chancen, kann aber auch Unsicherheit erzeugen.

Häufige Fragen sind:

• Welche KI-Use-Cases sollten wir priorisieren?
• Sollten wir die KI-Fähigkeiten eines bestehenden Softwareanbieters nutzen oder ein spezialisiertes Tool einführen?
• Können wir unsere internen und Kundendaten sicher nutzen?
• Wie binden wir KI in unsere bestehenden Workflows ein?
• Was sollte einer menschlichen Überprüfung (human review) unterliegen?
• Wie messen wir Wert und ROI (Return on Investment)?
• Wie vermeiden wir es, uns an die falsche Technologie zu binden (vendor lock-in)?

Dies sind keine rein technischen Fragen. Es sind geschäftliche, betriebliche, kommerzielle und regulatorische Fragen.

Ein Forward-Deployed Engineer hilft, die Lücke zwischen strategischer Ambition und praktischer Umsetzung zu schließen. Anstatt mit einem bevorzugten Produkt zu beginnen, sollte die Arbeit mit dem Geschäftsproblem beginnen.

Beispielsweise möchte ein professionelles Dienstleistungsunternehmen Berichte schneller erstellen. Die Antwort kann generative KI, Dokumentenautomatisierung, Workflow-Integration und menschliche Überprüfung umfassen. Es ist jedoch möglicherweise kein vollautonomer KI-Agent, ein kompletter Systemaustausch oder die teuerste Plattform erforderlich.

Die richtige Lösung hängt von den Zielen der Organisation, den bestehenden Systemen, der Datenqualität, dem Risikoprofil und der täglichen Arbeit der Mitarbeiter ab.

ANBIETERNEUTRALITÄT

Warum anbieterneutrales (vendor-agnostic) KI-Consulting wichtig ist

Die KI-Technologie entwickelt sich schnell, und kein einzelner Anbieter wird für jedes Unternehmen, jeden Prozess oder Use Case optimal sein.

Einige Organisationen verfügen möglicherweise bereits über nützliche Funktionen in ihren bestehenden Microsoft-, Google-, Salesforce-, Atlassian-, CRM-, ERP- oder Dokumentenmanagement-Umgebungen. Andere benötigen spezialisierte KI-Tools, maßgeschneiderte Integrationen, private Modellbereitstellungen oder Workflow-Automatisierungsplattformen. In vielen Fällen kombiniert die beste Lösung mehrere Technologien.

Die Hudson Group verfolgt einen anbieterneutralen Ansatz in der KI-Beratung.

Das bedeutet, dass unsere Empfehlungen darauf basieren, was für das Geschäft des Kunden am besten geeignet ist – nicht auf dem Verkauf einer bestimmten Softwarelizenz oder der Bevorzugung eines einzelnen Technologieanbieters.

Ein anbieterneutraler Ansatz kann Unternehmen dabei helfen:

• KI-Optionen an echten operativen Bedürfnissen zu messen
• Bestehende IT-Investitionen besser zu nutzen
• Unnötige Tool-Duplikationen zu vermeiden
• Das Risiko eines vorzeitigen Vendor Lock-in zu reduzieren
• Lösungen auszuwählen, die Sicherheits-, Compliance- und Integrationsanforderungen erfüllen
• Eine KI-Architektur aufzubauen, die sich an technologische Veränderungen anpassen kann

Dies bedeutet nicht, Plattformen zu vermeiden oder Entscheidungen unbegrenzt aufzuschieben. Es bedeutet, Entscheidungen mit einer klaren Begründung zu treffen.

Das Ziel ist es, eine KI-Umgebung zu schaffen, die praktisch, verwaltbar und an der langfristigen Strategie der Organisation ausgerichtet ist.

BETRIEBSBEREITSCHAFT

Von KI-Piloten zu betriebsfertigen Lösungen

Viele Unternehmen haben frühe KI-Piloten abgeschlossen. Diese haben vielleicht gezeigt, dass ein Modell ein Dokument entwerfen, Informationen klassifizieren oder Fragen basierend auf internen Inhalten beantworten kann.

Der nächste Schritt ist schwieriger: die Verwandlung eines vielversprechenden Piloten in eine zuverlässige Funktion, die Mitarbeiter täglich nutzen können.

Eine betriebsfertige KI-Lösung benötigt mehr als eine gute Demonstration. Sie muss in einem realen Prozess funktionieren.

Das umfasst in der Regel:

Klare Prozessdefinition Verstehen des aktuellen Workflows, einschließlich Übergaben, Ausnahmen, Freigaben und typischen Quellen für Verzögerungen.

Angemessener Datenzugriff Identifizieren, auf welche Informationen die KI zugreifen darf, worauf sie nicht zugreifen sollte und wie Berechtigungen verwaltet werden.

Systemintegration Verbinden der Lösung mit Systemen, die Mitarbeiter bereits verwenden. Dies kann CRM, Dokumenten-Repositories, Kanzleimanagementsysteme, E-Mail, Wissensdatenbanken oder Workflow-Plattformen umfassen.

Menschliche Aufsicht (human oversight) Festlegen, wo Menschen KI-generierte Inhalte und Entscheidungen prüfen, genehmigen oder korrigieren müssen.

Sicherheit und Governance Festlegen von Richtlinien, Kontrollen und Überprüfbarkeit (auditability), die die Vertraulichkeit der Arbeit widerspiegeln.

Messung und Verbesserung Überwachen von Akzeptanz, Ausgabequalität, Prozessleistung und Geschäftsergebnissen nach der Implementierung.

Die Forward-Deployed Engineers von Hudson können interne Teams auf diesem Weg begleiten. Sie helfen dabei, hochgesteckte KI-Ziele in Lösungen zu übersetzen, die um die Menschen, Prozesse und die IT-Infrastruktur des Unternehmens herum konzipiert sind.

USE CASES

Praktische KI-Use-Cases für professionelle Unternehmen

Forward-Deployed Engineering ist besonders wertvoll, wenn KI in komplexe, dokumentenintensive oder regulierte Workflows eingebettet werden soll.

Beispiele für praktische KI-Use-Cases sind:

Interne Wissenssuche und Recherche KI kann Mitarbeitern helfen, freigegebene Informationen aus internen Richtlinien, Projektmaterialien, Vorlagen, früheren Arbeiten und Wissensdatenbanken zu finden und zusammenzufassen. Für professionelle Dienstleistungsunternehmen kann dies die Zeit für die Suche nach relevanten Informationen verkürzen und gleichzeitig den Teams helfen, konsistente interne Richtlinien anzuwenden. Die Priorität bei der Implementierung liegt darauf, sicherzustellen, dass die Antworten auf vertrauenswürdigen Quellen basieren, Berechtigungen beachtet werden und Benutzer die zugrundeliegenden Informationen überprüfen können.

Dokumentenverarbeitung und -entwurf KI kann die Extraktion, Klassifizierung und Zusammenfassung von Dokumenten unterstützen. Sie kann auch erste Entwürfe für Routinekorrespondenz, Berichte, Angebote oder interne Aufzeichnungen erstellen. Diese Workflows sollten so gestaltet sein, dass die Mitarbeiter für die Überprüfung der Genauigkeit, das fachliche Urteil und die endgültige Genehmigung verantwortlich bleiben.

Triage von Anfragen und Workflow-Routing Unternehmen können KI nutzen, um eingehende Kundenanfragen zu klassifizieren, Dringlichkeiten zu erkennen, wichtige Informationen zu extrahieren und Aufgaben an das entsprechende Team oder den passenden Prozess weiterzuleiten. Dies kann die Reaktionsfähigkeit verbessern und die manuelle Administration reduzieren, insbesondere in Kombination mit klaren Serviceregeln und Ausnahmebehandlung.

Meeting-, Projekt- und Mandantenadministration KI kann dabei helfen, Meeting-Maßnahmen zu erfassen, Zusammenfassungen vorzubereiten, Projektaufzeichnungen zu aktualisieren und Folgeaufgaben vorzuschlagen. Obwohl diese Use Cases einfach erscheinen mögen, erfordern sie dennoch Entscheidungen über Vertraulichkeit, Datenaufbewahrung, Output-Überprüfung und die Integration in die gewählten Systeme.

KI-gestützte Prozessautomatisierung (AI-enabled process automation) Fortgeschrittenere Lösungen können generative KI mit Automatisierung kombinieren. Beispielsweise könnte ein KI-Assistent eine eingehende Anfrage prüfen, Informationen aus freigegebenen Systemen sammeln, eine strukturierte Zusammenfassung erstellen und einen Workflow zur Überprüfung durch einen Mitarbeiter auslösen. Dies kann erhebliche Effizienzsteigerungen bewirken, sollte jedoch mit sorgfältigen Kontrollen über Berechtigungen, Aktionen, Audit-Trails und Eskalationen implementiert werden.

PREPARATION CHECKLIST

Was Unternehmen vor der Implementierung beachten sollten

Vor der Implementierung von KI sollten Organisationen die für eine nachhaltige Einführung erforderlichen Grundlagen bewerten.

Datenqualität und Zugriff KI-Lösungen benötigen genaue, aktuelle und gut verwaltete Informationen. Unternehmen sollten die relevanten Datenquellen identifizieren, die Eigentumsverhältnisse klären und doppelte oder veraltete Inhalte bereinigen.

Prozessreife KI sollte einen Prozess verbessern, nicht seine Schwachstellen verstärken. Die Kartierung des aktuellen Prozesses ist unerlässlich, bevor entschieden wird, welche Aufgaben automatisiert, erweitert oder manuell beibehalten werden sollen.

Sicherheit und Vertraulichkeit Professionelle Unternehmen verarbeiten häufig wirtschaftlich sensible, persönliche oder kundenspezifische Daten. Die KI-Implementierung sollte klare Kontrollen in Bezug auf Zugriff, Datenhandhabung, Aufbewahrung, Identität und Lieferantenrisiko umfassen.

KI-Governance und verantwortungsvolle KI Unternehmen benötigen eine praktische KI-Governance. Dazu gehören Leitlinien für die akzeptable Nutzung, Rechenschaftspflicht, menschliche Aufsicht, Qualitätssicherung, Aufzeichnungspflichten und Verfahren für den Umgang mit Fehlern oder Vorfällen.

Mitarbeiterakzeptanz und Schulung Mitarbeiter benötigen mehr als nur Zugang zu einem Tool. Sie müssen verstehen, wo KI nützlich ist, wann sie nicht verwendet werden sollte und wie Ergebnisse verantwortungsvoll validiert werden.

Technologieintegration Der Wert von KI steigt oft, wenn sie mit Systemen zusammenarbeitet, die Mitarbeiter bereits verwenden. Ein Forward-Deployed Engineer kann helfen festzustellen, ob eine Integration angemessen, technisch machbar und wirtschaftlich sinnvoll ist.

Wertmessung Jede KI-Initiative sollte ein definiertes Geschäftsergebnis haben. Zu den Messgrößen können Durchlaufzeiten, Mitarbeiterkapazitäten, Antwortzeiten, Qualität, Nacharbeit, Compliance-Leistung oder das Kundenerlebnis gehören.

UNSERE DIENSTLEISTUNGEN

Wie die Hudson Group helfen kann

Die Hudson Group hilft professionellen Unternehmen, passende KI-Lösungen zu identifizieren, zu planen, zu implementieren und zu skalieren.

Unser anbieterneutraler Ansatz bedeutet, dass wir bei Ihren Zielen, Workflows, Systemen, Daten und Risikoanforderungen ansetzen. Wir helfen Ihnen dann, die am besten geeignete Kombination aus KI-Tools, Plattformen, Integrationen und Betriebspraktiken auszuwählen.

Unsere Forward-Deployed Engineers können direkt mit Ihren internen Teams zusammenarbeiten, um Lösungen in realen Geschäftsumgebungen zu entwerfen, zu bauen und zu integrieren.

Die Hudson Group unterstützt bei:

• KI-Strategie und Bewertungen der KI-Bereitschaft (AI readiness assessments)
• Identifizierung und Priorisierung von KI-Chancen
• Anbieterneutraler Technologiebewertung und -auswahl
• Generativer KI-Implementierung
• KI-gestützter Workflow- und Geschäftsprozessautomatisierung
• Daten-, System- und Softwareintegration
• Frameworks für KI-Governance und verantwortungsvolle KI
• Unterstützung bei Sicherheit, Tests und Implementierung
• Mitarbeiterschulung, Change Management und Akzeptanzplanung

Egal, ob Sie Ihren ersten KI-Use-Case untersuchen oder etablierte Initiativen skalieren, unser Fokus liegt auf einer praktischen Umsetzung und messbarem Geschäftswert.

FAZIT

Fazit

Forward-Deployed Engineers stehen für einen wichtigen Wandel in der Art und Weise, wie Unternehmen an die KI-Implementierung herangehen. Ziel ist es nicht mehr, einfach ein neues Tool zu testen. Es geht darum, KI-Fähigkeiten aufzubauen, die in realen Prozessen funktionieren, Mitarbeiter unterstützen, sich in bestehende Systeme integrieren und angemessene Standards für Sicherheit und Governance erfüllen.

Für professionelle Unternehmen ist ein anbieterneutraler Ansatz ebenso wichtig. Die beste KI-Lösung ist nicht unbedingt die am stärksten vermarktete Plattform oder das neueste Modell. Es ist die Lösung, die das richtige Geschäftsproblem löst, in die Betriebsumgebung passt und im Laufe der Zeit effektiv verwaltet werden kann.

Die Hudson Group hilft professionellen Unternehmen, KI-Chancen in praktische, sichere und messbare Geschäftsergebnisse zu verwandeln. Kontaktieren Sie unser Team, um Ihre KI-Strategie, Automatisierungschancen oder Ihre Implementierungs-Roadmap zu besprechen.

FAQ

Häufig gestellte Fragen

Was ist ein Forward-Deployed Engineer?

Ein Forward-Deployed Engineer ist ein technischer Spezialist, der direkt mit den Geschäftsteams zusammenarbeitet, um Technologielösungen um deren spezifische Workflows, Systeme und betriebliche Anforderungen herum zu entwerfen, zu bauen und zu implementieren.

Was bedeutet anbieterneutrales KI-Consulting?

Anbieterneutrales KI-Consulting bedeutet, dass Empfehlungen auf den Bedürfnissen des Kunden basieren und nicht auf dem Verkauf einer bestimmten KI-Plattform, Softwarelizenz oder eines Technologieanbieters.

Wie können Forward-Deployed Engineers bei der KI-Implementierung helfen?

Sie helfen, die Lücke zwischen KI-Strategie und -Umsetzung zu schließen, indem sie Geschäftsprozesse verstehen, praktische Lösungen entwerfen, Systeme integrieren, technische Risiken verwalten und die Einführung unterstützen.

Sollten Unternehmen eine einzige KI-Plattform für jeden Use Case nutzen?

Nicht notwendigerweise. Einige Use Cases werden am besten durch bestehende Unternehmenssoftware abgedeckt, während andere Spezialwerkzeuge, kundenspezifische Entwicklungen oder Automatisierungsplattformen erfordern. Der richtige Ansatz hängt vom Geschäftsproblem, den Daten, Sicherheitsbedürfnissen und der Technologieumgebung ab.

Was sollten Unternehmen vor der Implementierung von KI tun?

Beginnen Sie damit, wertschöpfende Geschäftsprozesse zu identifizieren, gewünschte Ergebnisse zu definieren, die Daten- und Systembereitschaft zu überprüfen, Sicherheits- und Governance-Anforderungen zu berücksichtigen und Mitarbeiter einzubinden, die die Arbeit verstehen.