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BeagleMind
Erfahrungen

Erfahrungen aus der Praxis

Gesundheitswesen
5 Monate
bis produktiv
2.000+
Mitarbeiter
4
Abteilungen

Vom ersten Workshop zum produktiven Einsatz, in fünf Monaten

Herausforderung

Ein Verbund im Gesundheitswesen mit über 2.000 Mitarbeitern stand vor einem klassischen Problem: Die Geschäftsführung wollte KI einsetzen, die IT-Abteilung hatte Bedenken zu Datenschutz und Compliance, und die Fachbereiche wussten nicht, wo anfangen. Drei Lager, drei Sprachen, keine gemeinsame Grundlage.

Weg

Leadership-Workshop, strukturiertes Agent-Audit über vier Abteilungen, Governance-Rahmenwerk mit der IT. Erste Agenten in der Administration und Koordination zwischen Bereichen, gemeinsam gebaut, von den Fachbereichen übernommen.

Ergebnis

Erste produktive KI-Agenten, bereichsübergreifend im Einsatz. Governance-Rahmenwerk, das die IT trägt. Ein internes Team, das die nächsten Agenten selbst entwickelt.

Life Sciences / MedTech
20
Agenten-Möglichkeiten
7 / 8 / 5
priorisiert
30–70 %
geschätzte Produktivitätssteigerung (Marketing/Vertrieb)

20 konkrete Agenten-Möglichkeiten identifiziert

Herausforderung

Ein mittelständisches MedTech-Unternehmen mit 800 Mitarbeitern hatte KI bereits intern diskutiert, aber ohne Ergebnis. Zu viele Ideen, zu wenig Priorisierung. Die Geschäftsführung wollte Klarheit: Was ist realistisch? Wo ist der größte Hebel? Wo fangen wir an?

Weg

Strukturiertes Agent-Audit über alle relevanten Abteilungen. Jede Möglichkeit bewertet nach Nutzen, Machbarkeit, Risiko und Aufwand. Ergebnis: eine priorisierte Roadmap.

Ergebnis

20 konkrete Agenten-Möglichkeiten: 7 Quick Wins, 8 mittelfristige Projekte, 5 strategische Initiativen. 30–70 % geschätzte Produktivitätssteigerung in Marketing und Vertrieb.

Medien & Kreativwirtschaft

KI als kreatives Werkzeug, nicht als Bedrohung

Herausforderung

Ein großes Medienhaus mit mehreren Redaktionen stand vor einer typischen Führungsherausforderung: Die Mitarbeiter sahen KI als Bedrohung ihrer Arbeitsplätze, nicht als Werkzeug. Die Geschäftsführung wollte eine Kultur des Experimentierens, ohne sie zu verordnen.

Weg

Executive Workshops für die Führungsebene aller Bereiche: Jeder Teilnehmer baute eigene Agenten für seinen konkreten Arbeitsbereich. Der Fokus lag nicht auf Technologie, sondern auf der Frage: Welche Aufgaben möchten Sie delegieren? Was würden Sie mit gewonnener Zeit anfangen?

Ergebnis

Die Haltung kippte. Führungskräfte, die als Skeptiker in den Workshop kamen, wurden zu internen Multiplikatoren. Konkrete Pilotprojekte entstanden aus den Workshops heraus, initiiert von den Fachbereichen selbst, nicht von oben verordnet.

Beteiligungsmanagement
30+
Beteiligungen
3
priorisierte Einsatzfelder

KI-Strategie für Deal Sourcing und Portfolio-Analyse

Herausforderung

Eine Beteiligungsfirma mit über 30 Beteiligungen in ganz Europa wollte verstehen, wo KI-Agenten echten Mehrwert schaffen, ohne die eingespielten Abläufe im Beteiligungsmanagement zu stören. Deal Sourcing, Portfolio-Monitoring und Exit-Vorbereitung liefen noch weitgehend manuell.

Weg

Workshop-Serie mit Investment-Managern: Analyse von Deal Sourcing, Portfolio-Reporting und Marktbeobachtung. Drei Bereiche mit höchstem Automatisierungspotenzial identifiziert.

Ergebnis

Drei priorisierte Einsatzfelder mit klarer Umsetzungsroadmap. Ein erster Agent für das Portfolio-Monitoring steht und ist in der Testphase. Das Ziel dahinter: die Investment-Manager von der Recherche entlasten, damit mehr Zeit für die strategische Analyse bleibt.

Immobilien
500–600
Anfragen pro Objekt
mehrere tausend
Wohneinheiten

Aus 500 Anfragen pro Objekt die richtigen Mieter finden

Herausforderung

Ein Maklerhaus für Wohn- und Anlageimmobilien mit mehreren tausend verwalteten Wohneinheiten. Für gefragte Mietobjekte gehen 500 bis 600 Interessentenanfragen ein. Pro Objekt. Sortiert und priorisiert wurde von Hand, nach Bauchgefühl, die Kriterien des Vermieters allein im Kopf der Maklerin. Die besten Mieter sprangen ab, weil die Antwort zu spät kam. Mehr Personal war keine Option.

Weg

Es begann mit einem Workshop. Das gesamte Team baute an einem Tag erste eigene KI-Anwendungen, live, ohne Vorerfahrung. Aus den Ideen wählte die Geschäftsführung das erste produktive Vorhaben. Seitdem entsteht ein Priorisierungs-Agent, der eingehende Anfragen mit den Kriterien des Vermieters abgleicht und eine begründete Reihung liefert. Eine Ampel von grün bis rot. Der Agent sortiert vor, die Entscheidung bleibt beim Menschen. Den ersten Prototyp baute ein Mitarbeiter des Hauses selbst.

Ergebnis

Aktuell im Aufbau. Der Prototyp steht, der Pilot folgt. Das gemeinsam gesetzte Ziel: die Vorsortierung pro Objekt deutlich beschleunigen, eine nachvollziehbare Reihung statt Bauchgefühl, und ein Team, das den Agenten selbst weiterentwickelt.