AI Audit Service

AI-Audit für Unternehmen

Ein AI-Audit klärt, welche AI- und Automatisierungshebel fachlich sinnvoll, technisch tragfähig und organisatorisch verantwortbar sind. Das Ergebnis ist eine priorisierte Umsetzungs- und Enablement-Roadmap.

Gespräch vereinbaren AI-Hub ansehen

Audit-Fokus

Von Tool-Fragen zu tragfähigen Entscheidungen

Prozesse

manuelle Abläufe, Freigaben, Rollen, Ausnahmen und Wiederholungen

Daten

Stammdaten, Reporting, Dokumente, Produktdaten, KPI-Logik und Datenqualität

Systeme

ERP, Shopsystem, CRM, BI, interne Tools, APIs und Cloud-Umgebung

Modelle

OpenAI, Google, Anthropic und weitere Systeme als mögliche Werkzeuge

Teams

Geschäftsführung, Marketing, E-Commerce, Buchhaltung, Operations, IT, Softwareentwicklung, Daten und BI

Ausgangslage

AI ist verfügbar, aber Prioritäten, Standards und Risiken sind unklar.

Der Aufwand entsteht selten durch fehlende Tools allein. Kritisch sind unklare Prozesse, verstreute Daten, fehlende Schnittstellen, offene Freigaben, uneinheitliche Qualitätsprüfung und zu wenig Verantwortung im Betrieb.

Lösung

Ad Astra Per Aspera prüft Nutzen, Aufwand, Risiko und Betriebsfähigkeit zusammen.

Das Audit trennt AI, klassische Automatisierung, API-Integration und Prozessänderung. Daraus entsteht eine Roadmap, die Quick Wins, technische Grundlagen, Schulung und langfristige Umsetzung priorisiert.

Einzelne AI-Tools ohne Standards

Teams nutzen Chat-Oberflächen, Browser-Tools oder Modellzugänge, aber Eingaben, Datenfreigaben, Ergebnisprüfung und Verantwortlichkeit sind nicht einheitlich geregelt.

Viele Tests ohne produktive Tragfähigkeit

Prototypen wirken vielversprechend, scheitern aber an Datenzugriff, Schnittstellen, Kostenkontrolle, Qualitätssicherung, Betrieb oder fehlender Einbettung in echte Workflows.

Manuelle Prozesse ohne klare technische Lösung

Abläufe in Backoffice, E-Commerce, Marketing, Kundenservice oder Operations kosten Zeit, aber es ist offen, ob AI, API-Integration, Skript, Workflow-Tool oder Prozessänderung der beste Hebel ist.

Erwartung an Entlastung ohne Enablement

Führung erwartet bessere Ergebnisse, während Daten, Freigaben, Architektur, Schulung, Tool-Auswahl und Verantwortungsmodell nicht ausreichend geklärt sind.

AI-gestützte Entwicklung ohne technische Leitplanken

Entwickler arbeiten mit Claude Code, Codex oder vergleichbaren Tools, aber Projektkontext, Reviews, Tests, Architekturregeln und Code-Standards sind nicht fest im Workflow verankert.

Zielgruppen

Gute AI-Entscheidungen betreffen Geschäftsmodell, Teams und technische Realität.

Ein sinnvoller AI-Audit verbindet Geschäftsführung, Fachabteilungen und technische Teams, weil produktionsfähige Lösungen Daten, Systeme, Workflows, Freigaben und Qualitätssicherung gemeinsam brauchen.

Geschäftsführung

Strategie, Priorisierung, Risiko, Verantwortung und Investitionsreihenfolge werden aus Geschäftsmodell, Teamreife und Umsetzungsaufwand abgeleitet.

Marketing und E-Commerce

Kampagnenarbeit, Content, Produktdaten, Sortimentslogik, Shop-Prozesse und operative Freigaben werden auf realistische AI- und Automatisierungsansätze geprüft.

Buchhaltung und Operations

Wiederkehrende Dokument-, Kontroll-, Abgleichs- und Benachrichtigungsprozesse werden nach Datenlage, Fehlerkosten und Freigabebedarf bewertet.

IT, Softwareentwicklung, Daten und BI

Systemlandschaft, APIs, Datenflüsse, Data Warehouse, BI-Logik, Entwicklungsstandards und Betrieb werden in die technische Roadmap eingebunden.

Prüffelder

Prozesse, Daten, Systeme und Teams werden fachlich getrennt bewertet.

Die Prüfung beginnt bei den Aufgaben, die wirklich Zeit, Fehler oder Wartezeiten erzeugen. Erst danach wird entschieden, ob AI, API-Integration, Backend-Automatisierung oder eine organisatorische Vereinfachung sinnvoll ist.

Buchhaltung und Backoffice

Dokumenteingänge, Kontrollen, Abgleiche, Freigaben und Übergaben an Systeme werden auf Automatisierbarkeit, Datenqualität und menschliche Prüfung untersucht.

Wiederkehrende Prozesse

Regelmäßige Aufgaben, Ausnahmen, Wartezeiten und Medienbrüche werden so aufgenommen, dass AI-Schritte, klassische Automatisierung und Prozessvereinfachung sauber getrennt werden.

Datenflüsse und Reporting

Quellen, KPI-Definitionen, Data-Warehouse-Logik, BI-Dashboards, Datenlücken und Aktualisierungstakte bestimmen, ob AI-Auswertungen belastbar nutzbar sind.

IT und Tool-Landschaft

Bestehende Anwendungen, Schnittstellen, Rollen, Rechte, Cloud-Komponenten und Integrationsgrenzen werden auf produktionsfähige Umsetzung geprüft.

Softwareentwicklung

AI-gestützte Entwicklung wird als Workflow mit Projektregeln, Kontext, Architektur, Tests, Reviews und menschlicher Verantwortung bewertet.

Marketing und Content

Briefings, Kampagnen, Produktdaten, Content-Pipelines, Qualitätsprüfung und Freigaben werden auf wiederholbare und prüfbare AI-Unterstützung eingeordnet.

Kundenservice

Anfragen, Wissensbasis, Antwortvorschläge, Eskalation, Tonalität und Datenzugriff werden auf Assistenzlogik, Grenzen und Freigabeprozesse geprüft.

E-Commerce-Prozesse

Produktdaten, Preislogik, Verfügbarkeiten, Shop-Prozesse, ERP-Anbindung und operative Ausnahmen werden mit APIs, Regeln und möglichen AI-Bausteinen bewertet.

Methodik

Von der Prozessaufnahme zur priorisierten Umsetzungs- und Enablement-Roadmap.

Ad Astra Per Aspera bewertet nicht nur Ideen, sondern prüft auch Daten, Schnittstellen, Tool-Landschaft, Modellzugang, Qualitätsrisiken, Teamfähigkeit und Betriebsaufwand.

Prozessaufnahme

Abläufe, Rollen, Ausnahmen, Eingaben, Ausgaben und Freigaben werden so dokumentiert, dass Ursachen für Aufwand und Qualitätsrisiken sichtbar werden.

Daten- und Schnittstellenprüfung

Datenquellen, APIs, Dokumente, Berechtigungen, Historisierung, Aktualität und Systemgrenzen werden gegen die geplanten Anwendungsfälle geprüft.

Use-Case-Bewertung

Jeder mögliche Hebel wird nach Nutzen, Aufwand, Risiko, Betrieb, Qualitätssicherung und Verantwortlichkeit bewertet.

Entscheidung AI oder klassische Automatisierung

AI wird nur empfohlen, wenn Sprache, unstrukturierte Eingaben, Klassifikation, Zusammenfassung, Bewertung oder Assistenz den zusätzlichen Aufwand rechtfertigen.

Tool- und Modellbewertung

OpenAI, Google, Anthropic und weitere Systeme werden als mögliche Werkzeuge nach Use Case, Daten, Kosten, Latenz, Qualität, Sicherheit und Integrationsfähigkeit eingeordnet.

Architekturvorschlag

Workflow, APIs, Datenmodell, Modellzugang, strukturierte Ausgaben, Logging, Tests, Freigaben und Betrieb werden als umsetzbarer Zielzustand beschrieben.

Schulung und Governance

Prompting, Arbeitsmethodik, sichere Nutzung, Qualitätssicherung, Team-Workflows, interne Standards und Verantwortlichkeiten werden in konkrete Enablement-Schritte übersetzt.

Roadmap

Quick Wins, technische Vorarbeiten, Schulungsbedarf und langfristige Projekte werden priorisiert, damit Umsetzung und Enablement nicht auseinanderlaufen.

Entscheidungsmatrix

AI ist nicht automatisch die beste Lösung.

Fehlentscheidungen entstehen, wenn ein Modell Aufgaben übernimmt, die mit Regeln, APIs oder klareren Prozessen stabiler lösbar wären.

Geeignet

AI

Sinnvoll bei Sprache, unstrukturierten Eingaben, Recherche, Klassifikation, Zusammenfassung, Bewertung, Assistenz oder variablen Entscheidungen mit klarer Prüfung.

Oft besser

Klassische Automatisierung

Sinnvoll bei stabilen Regeln, eindeutigen Datenfeldern, API-Übergaben, Zeitplänen, Benachrichtigungen, Validierungen oder klaren Wenn-dann-Entscheidungen.

Nicht technisch beginnen

Prozessänderung

Sinnvoll, wenn Rollen, Datenqualität, Freigaben oder Verantwortlichkeiten ungeklärt sind und jedes Tool nur Symptome beschleunigen würde.

Softwareentwicklung mit AI

AI-Unterstützung erhöht den Anspruch an Kontext, Architektur, Reviews und Tests.

Claude Code und Codex können erfahrene Entwickler in passenden Arbeitsphasen beschleunigen oder entlasten. Der produktive Nutzen entsteht aber erst, wenn Projektkontext, Aufgabenzerlegung, Architekturregeln, Code-Standards, Reviews, Tests und menschliche Verantwortung fest eingebettet sind.

Leitgedanke

Wenn Codegenerierung leichter wird, verschiebt sich der Engpass zu Anforderungen, Kontext, Qualitätssicherung und verantwortlicher Abnahme.

Genau dort prüft ein AI-Audit, ob der Entwicklungsworkflow tragfähig ist oder nur mehr Code ohne belastbare Steuerung produziert.

Projektkontext und Steuerungsdateien

AGENTS.md und CLAUDE.md legen Arbeitsweise, Projektregeln, Schreibstandards, Architekturgrenzen und Code-Standards fest, damit Claude Code, Codex oder ähnliche Tools nicht ohne Kontext arbeiten.

Skills und wiederverwendbare Arbeitsweisen

Skills bündeln spezialisierte Anweisungen für wiederkehrende Aufgaben wie Reviews, Dokumentation, Datenarbeit oder Implementierungsmuster.

MCP und Tool-Anbindung

MCP verbindet AI-Workflows mit freigegebenen Tools, Kontextquellen und Systemen, damit Informationen kontrolliert gelesen und Aktionen begrenzt ausgeführt werden.

Hooks und technische Leitplanken

Hooks können Prüfungen, Formatierung, Tests, Sicherheitsregeln oder Automatisierungsschritte auslösen, bevor Änderungen in Review oder Betrieb gelangen.

Automatisierte Reviews und Tests

Automatisierte Reviews, Linting, Unit-Tests, Integrationsprüfungen und Build-Schritte reduzieren Qualitätsrisiken, ersetzen aber keine menschliche Verantwortung.

Architekturregeln und Verantwortlichkeit

Wenn Code in einzelnen Phasen leichter vorbereitet wird, werden Anforderungen, Aufgabenzerlegung, Architektur, Review-Schleifen und Abnahme wichtiger. Bei erfahrenen Entwicklern kann ein sauber geführter AI-Workflow geeignete Arbeitsphasen beschleunigen oder entlasten, ohne daraus ein allgemeines Produktivitätsversprechen abzuleiten.

Ergebnis

Die Roadmap trennt schnelle Verbesserungen von tragfähiger Grundlage.

Das Ergebnis ist kein reiner Workshop und keine Tool-Schulung ohne Prozessbezug. Die Empfehlungen benennen nächste Schritte, Grenzen, Abhängigkeiten und die Entscheidung, wo AI bewusst nicht eingesetzt werden sollte.

Quick Wins

Kleine Hebel mit klarer Datenbasis, geringem Risiko und schneller Prüfung, zum Beispiel interne Assistenz, Dokumentvorbereitung, Auswertungslogik oder wiederkehrende Kontrollschritte.

Enablement

Schulung, Prompting-Standards, Tool-Auswahl, sichere Nutzung, Ergebnisprüfung, Team-Workflows und Verantwortlichkeiten werden parallel zur technischen Umsetzung aufgebaut.

Technische Vorarbeiten

APIs, Datenmodelle, Berechtigungen, Logging, strukturierte Ausgaben, Tests und Freigabeprozesse schaffen die Grundlage für produktionsfähige AI- und Automatisierungslösungen.

Langfristige Projekte

Größere Automatisierungen, AI-API-Integrationen, Datenanalyse-Systeme, Content-Pipelines oder Entwicklungsworkflows werden nach Nutzen, Risiko und Betriebsaufwand priorisiert.

Verwandte Services

AI-Audit sauber von Umsetzung, Integration und Automatisierung trennen.

Passende Leistungen bringen priorisierte Audit-Ergebnisse in produktive Workflows, APIs, Datenanalysen oder Content-Systeme.

Wissen

Begriffe für belastbare AI-Entscheidungen.

AI-Agenten, strukturierte Ausgaben und Content-Qualität helfen dabei, lose Tool-Nutzung von betreibbaren Systemen zu unterscheiden.

Kontakt

AI-Potenziale, Risiken und nächste Schritte konkret prüfen.

Ein erstes Gespräch klärt Prozesse, Systeme, Datenlage, Teamreife und die Frage, ob AI, klassische Automatisierung oder eine Prozessänderung der sinnvollere Startpunkt ist.

AI-Audit anfragen AI-Hub ansehen