Skalierbare AI-Strategie verkürzt Time-to-Market – von der Unsichtbarkeit zur Vorreiterrolle

Das Unternehmen hatte bereits ein internes Data-Team aufgebaut – mit Expertise, aber ohne nennenswerte Schlagkraft. Nach vier Jahren war lediglich ein Use Case produktiv im Einsatz. Die Gründe: fehlende strategische Leitplanken, keine geeignete Plattform, kein durchgängiges Verständnis im Management, wofür das alles gut sein soll. Das Team war organisatorisch beim CFO angesiedelt, aber in der Realität eher unsichtbar. Datenarbeit fand – wenn überhaupt – am Rand statt. 

Was fehlte, war nicht das Engagement. Sondern ein klarer Fahrplan, eine Plattform mit PS und ein Use Case, der sichtbar macht, was möglich ist. 

In enger Zusammenarbeit mit dem Unternehmen startete die TIMETOACT GROUP mit einem strukturierten Assessment: Was ist da, was fehlt, wohin soll die Reise gehen? Skills, bestehende Use Cases, Systemlandschaft und Plattformstatus wurden genau unter die Lupe genommen. Daraus entstanden: eine AI-Strategie, die sich nicht im PowerPoint-Kosmos verliert, sondern klare Prioritäten setzt. Eine belastbare Roadmap, die sowohl das Management als auch das operative Team abholt. Und ein klares Zielbild, das zeigt, was „gut“ eigentlich heißt. 

Damit Strategie nicht Theorie bleibt, folgte direkt der Aufbau einer skalierbaren AI-Plattform – auf Basis von Microsoft Azure, sauber integriert in bestehende Systeme wie SAP BW/4HANA und PostgreSQL. Modularität und Zukunftssicherheit standen im Fokus: mit CI/CD-Pipelines, API-Management und einer Architektur, die zukünftige Use Cases nicht blockiert, sondern beflügelt. 

Parallel lief das Coaching-on-the-Job: Ziel war es nicht, nur etwas zu bauen – sondern das Team des Unternehmens so aufzustellen, dass es künftig eigenständig neue Use Cases realisieren kann. 

Manche Use Cases haben Leuchtturm-Potenzial. Bei dem Spezialisten der Baubranche war das die intelligente Kundensegmentierung – ein echter Gamechanger für Marketing und Vertrieb. Ziel: Kampagnen nicht mehr mit der Gießkanne fahren, sondern datenbasiert auf Zielgruppen zuschneiden. Die Herausforderung: Das CRM-System kam mit der großen Datenmenge von über 1,1 Mio. Direktkontakten von Architekt:innen bis Handwerksbetrieben schlicht nicht klar. 

Die Lösung: Die AI-Logik wurde ins Backend verlagert – auf Azure – und die Ergebnisse über eine intuitive Oberfläche direkt ins CRM-System integriert. Das System analysiert jetzt historische Kaufdaten, Kommunikationsverhalten und CRM-Informationen und segmentiert die Zielgruppen automatisiert und treffsicher. Das Ergebnis? Statt manuellem Kampagnenbau ist jetzt eine smarte, datengestützte Zielgruppenansprache möglich – und das fünfmal schneller als zuvor. 

Der Erfolg der Kundensegmentierung hat nicht nur die Effizienz im Marketing gesteigert, sondern auch im Unternehmen Wirkung entfaltet. Das Data-Team wurde plötzlich sichtbar, das Management investiert weiter. Folgeprojekte sind bereits angestoßen: Ein AI-Modell zur Cashflow-Prognose hilft, Kapitalbedarf präziser zu planen. Und ein weiterer Use Case – aus dem Bereich Research & Development – nutzt Computervision, um neue datengetriebene Produktinnovationen voranzutreiben. 

Das Projekt war mehr als der Aufbau einer Plattform oder die Umsetzung eines einzelnen Use Cases. Es war der Beginn eines Kulturwandels. Weg vom reaktiven Experimentieren, hin zu einer proaktiven, skalierbaren Datenstrategie. Weg von der isolierten Datenbearbeitung, hin zur echten Business-Zusammenarbeit. 

Heute verfügt das Unternehmen über eine Plattform, die für alle Use Cases offen ist – egal, ob strukturierte oder unstrukturierte Daten. Ein Data-Team, das mit Selbstbewusstsein agiert und gesehen wird. Das Unternehmen begreift Daten nicht nur als abstrakte Ressource, sondern als Hebel für echte, greifbare Wettbewerbsvorteile.