Von der KI-Idee zum nutzbaren lokalen Workflow
Wir helfen Teams zu entscheiden, wo KI sinnvoll ist, welche Arbeit lokal bleiben sollte, wie lokale Modelle passen und wie SindByte, WorkJinn und MCP-Workflows eingeführt werden können, ohne Kontrolle über Daten, Qualität oder Verantwortlichkeiten zu verlieren.
Beratung anfragen Team-Schulung
Beratungsschwerpunkte
Use-Case-Auswahl
Sinnvolle Workflows von riskanten oder schwachen KI-Experimenten trennen. Erfolgskriterien vor der Tool-Einführung definieren.
Lokale Modellstrategie
Entscheiden, wann lokale GGUF-Modelle, LM Studio oder Cloud-Modelle sinnvoll sind, inklusive Speicher, Datenschutz, Kosten und Qualität.
MCP- und SindByte-Setup
Lokalen MCP-Betrieb, Tool-Sichtbarkeit, Sicherheitsstufen, Rueckfrage-Regeln und Client-Anbindung planen.
WorkJinn-Einführung
Reale Projekte in Ziel, Plan, Umsetzung, Prüfung, Review und fortsetzbare Übergabe übersetzen.
Betriebsregeln
Festlegen, was KI lesen, schreiben, entscheiden und eskalieren darf. Menschliche Prüfung bleibt dort, wo sie wichtig ist.
Pilotplan
Einen ausgewählten Workflow als messbaren Pilot mit Verantwortlichen, Checkpoints und klarem Ergebnis vorbereiten.
Typische Ergebnisse
Priorisierte KI-Möglichkeiten mit Risiko- und Nutzenhinweisen.
Empfohlener Modell- und Runtime-Weg mit Fallback-Regeln.
Konkrete Schritte für MCP, WorkJinn und Team-Review.
Klare nächste Module, wenn aus Beratung eine Team-Schulung wird.