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Kostenfreie und unverbindlich

#industry #finance #lifesciences #other

GenAI-Beratung: Use Case prüfen, bevor Sie investieren

Sie planen einen konkreten Anwendungsfall für generative KI und brauchen Klarheit zu Nutzen, Daten, Architektur oder Integration? HMS bewertet Ihren GenAI-Use-Case fachlich und technisch. Sie erhalten eine begründete Empfehlung für den nächsten Schritt.

  • Realistische Einschätzung der fachlichen und technischen Machbarkeit
  • Einordnung von Daten, Systemen, Risiken und Umsetzungspotenzial
  • Empfehlung für Vertiefung, Proof of Concept oder Umsetzung

Starten Sie mit einem 15-minütigen Erstgespräch.

GenAI-Use-Case einordnen lassen

Rückmeldung innerhalb von 1 bis 2 Werktagen. Begrenzte Beratungsslots verfügbar.

Vom GenAI-Prototyp zur belastbaren Entscheidung

Ein GenAI-Prototyp lässt sich oft schnell erstellen. Ob daraus eine verlässliche Anwendung entsteht, entscheidet sich an anderen Fragen: 

  • Ist der Use Case fachlich relevant? 
  • Sind die benötigten Daten zugänglich und nutzbar?
  • Wie fügt sich die Lösung in Prozesse, Berechtigungen und bestehende Systeme ein?
  • Welche Anforderungen gelten für Qualität, Governance und Betrieb?

Die GenAI-Beratung richtet sich an Unternehmen, die einen konkreten Anwendungsfall vor einer Investitions-, Integrations- oder Umsetzungsentscheidung prüfen möchten. Sie schafft eine erste Entscheidungsgrundlage, bevor Modell, Plattform oder Projektumfang festgelegt werden.

GenAI-Beratung auf Basis produktiver Projekterfahrung

Ihre Bewertung erfolgt durch ein Team, das Data-&-AI-Anwendungen von der ersten Einordnung bis zur Integration in produktive Unternehmensumgebungen begleitet.

450+

Data & AI Projekte durchgeführt

100+

Enterprise-Kunden begleitet

100%

Kundenzufriedenheit & Weiterempfehlung*

Das Angebot

Was die GenAI-Use-Case-Bewertung umfasst

Das kostenfreie Beratungsformat konzentriert sich auf einen konkreten GenAI-Use-Case. Wir besprechen Zielsetzung, fachlichen Kontext und den aktuellen Stand. Anschließend ordnen wir relevante Daten, Systeme, Schnittstellen, Sicherheits- und Betriebsanforderungen ein. Das Gespräch dauert in der Regel 45 bis 60 Minuten inklusive kurzer Nachbereitung.

Nicht Bestandteil sind allgemeine KI-Schulungen, Tool-Demonstrationen oder die Ausarbeitung eines vollständigen Fach- und Architekturkonzepts. Wenn Ihr Vorhaben mehr Tiefe benötigt, empfehlen wir auf Basis der Erstbewertung ein passendes Folgeformat.

Was Sie nach dem Gespräch einordnen können

  • ob der GenAI-Use-Case fachlich sinnvoll und technisch umsetzbar erscheint
  • welche Daten, Systeme, Prozesse und Berechtigungen relevant sind
  • welche Risiken und Governance-Anforderungen früh berücksichtigt werden sollten
  • ob eine Vertiefung, ein GenAI Proof of Concept oder ein Umsetzungsprojekt sinnvoll ist

GenAI-Use-Case kostenfrei bewerten lassen

Mögliche Beratungsanlässe

Welche Use-Cases lassen sich bewerten?

Die GenAI-Beratung konzentriert sich auf einen konkreten Anwendungsfall und dessen fachliche und technische Rahmenbedingungen. Die folgenden Beispiele zeigen typische Fragestellungen, die sich in der kostenfreien Erstbewertung einordnen lassen.

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Unternehmenswissen zugänglich machen

Generative KI kann Informationen aus internen Wissensbeständen auffindbar machen und kontextbezogen bereitstellen.

Beispiele:

  • Beantwortung von Fragen auf Basis interner Richtlinien und Handbücher
  • Suche nach relevanten Passagen in technischen Dokumentationen
  • rollenbasierte Bereitstellung von Informationen für verschiedene Fachbereiche
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Daten in natürlicher Sprache
abfragen

LLM-basierte Anwendungen können natürlich formulierte Fragen in Datenabfragen übersetzen und Ergebnisse verständlich aufbereiten.

Beispiele:

  • Abfrage von Kennzahlen ohne eigene SQL-Kenntnisse
  • Beantwortung fachlicher Fragen auf Basis freigegebener Unternehmensdaten
  • Erläuterung von Analyseergebnissen direkt in einem Chat-Interface
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Arbeitsabläufe mit AI Agents unterstützen

AI Agents können definierte Aufgaben über mehrere Systeme und Prozessschritte hinweg koordinieren.

Beispiele:

  • Zusammenführen von Informationen aus verschiedenen freigegebenen Quellen
  • Vorbereitung wiederkehrender Analysen und Berichte
  • Vorschläge für nächste Bearbeitungsschritte auf Basis festgelegter Regeln
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Texte und Dokumente verarbeiten

GenAI kann unstrukturierte Inhalte erfassen, einordnen und für weitere Arbeitsschritte vorbereiten.

Beispiele:

  • Klassifizierung eingehender Dokumente nach Inhalt und Dokumententyp
  • Extraktion relevanter Angaben aus Berichten, Anträgen oder Protokollen
  • Zusammenfassung umfangreicher Dokumente für die fachliche Prüfung
     

Warum Unternehmen HMS bei Data und AI Vorhaben vertrauen

Kunden schätzen HMS für fachliche Klarheit, verbindliche Zusammenarbeit und einen realistischen Blick auf Umsetzung und Betrieb.

HMS hat unseren Use Case nicht nur fachlich verstanden, sondern auch technisch realistisch eingeordnet. Besonders hilfreich war die klare Einschätzung, welche Daten, Schnittstellen und nächsten Schritte für eine tragfähige Umsetzung relevant sind.

So läuft die erste Einordnung ab

In einem kompakten Gespräch klären wir, wo Ihr Vorhaben steht, welche Fragen offen sind und welcher nächste Schritt sinnvoll ist.

Anfrage und Vorabprüfung

Sie reichen Ihren KI-Use-Case über das Formular ein. HMS prüft, ob die Fragestellung ausreichend konkret ist und zum Beratungsformat passt.

Erstgespräch und Zielklärung

In 15 Minuten klären wir Zielsetzung, fachlichen Kontext, beteiligte Prozesse und den aktuellen Stand Ihres Vorhabens.

Vertiefende Einordnung (30 Minuten)

Bei passender Ausgangslage vertiefen unsere GenAI-Expertinnen und -Experten die relevanten Fragen zu Daten, Architektur, Integration und Betrieb.

Rückmeldung zum weiteren Vorgehen

Sie erhalten eine kurze Zusammenfassung und eine begründete Empfehlung für Vertiefung, Proof of Concept oder Umsetzung.

Praxisbeispiele

Generative und Agentic AI im Unternehmenseinsatz

Die folgenden HMS-Projekte zeigen, wie sich GenAI- und Agentic-AI-Anwendungen für unterschiedliche fachliche Aufgaben einsetzen lassen. HMS verbindet dafür AI Engineering, Software Engineering und Architekturarbeit und integriert die Lösungen in bestehende Daten-, Prozess- und Systemlandschaften.

Automatisierte Markt- und Wettbewerbsanalyse mit Agentic AI
Automatisierte Markt- und Wettbewerbsanalyse mit Agentic AI
#lifesciences

Automatisierte Markt- und Wettbewerbsanalyse mit Agentic AI

HMS entwickelte für einen global tätigen Pharmakonzern eine Agentic-AI-Lösung, die Markt- und Wettbewerbsinformationen automatisiert sammelt, prüft und für Reports oder Ad-hoc-Abfragen bereitstellt.

Mehr erfahren
Agentic AI GPT Models LangChain Langfuse Palantir Foundry Qdrant
Enterprise Search mit KI für komplexe Forschungsrecherchen
Enterprise Search mit KI für komplexe Forschungsrecherchen
#industry

Enterprise Search mit KI für komplexe Forschungsrecherchen

HMS entwickelte für einen globalen Chemiekonzern ein RAG-basiertes Chatbot-System, das komplexe Forschungsrecherchen über natürliche Sprache unterstützt und Antworten mit Quellenbezug nachvollziehbar macht.

Mehr erfahren
GPT Models LangChain GraphQL
Pharmatrends früher erkennen mit KI-gestützter Newsanalyse
Pharmatrends früher erkennen mit KI-gestützter Newsanalyse
#lifesciences

Pharmatrends früher erkennen mit KI-gestützter Newsanalyse

Für einen internationalen Pharmakonzern entwickelte HMS eine Plattform, die News analysiert, Themen clustert und Entwicklungen sichtbar macht. So erhalten Fachbereiche eine bessere Grundlage für Marktbeobachtung und Updates.

Mehr erfahren
Generative AI Machine Learning OpenAI Models & APIs Amazon DynamoDB Amazon RDS Amazon S3 AWS Lambda AWS Step Functions Python React

Warum HMS

GenAI Consulting mit Blick auf Integration und Betrieb

Wir bewerten GenAI-Use-Cases im fachlichen und technischen Zusammenhang. Datenzugriff, Schnittstellen, Berechtigungen, Governance und Betrieb fließen früh in die Einordnung ein. Als zu 100 % unabhängiges Unternehmen empfehlen wir Technologien anhand der Anforderungen des jeweiligen Vorhabens.

Was HMS in die Bewertung einbringt:

  • Erfahrung von der Use-Case-Auswahl bis zur produktiven GenAI-Anwendung
  • AI und Software Engineering für die Integration in bestehende Systemlandschaften
  • frühe Einordnung von Sicherheits-, Governance- und Betriebsanforderungen
  • Praxiserfahrung mit RAG-Architekturen, agentenbasierten Systemen und integrierten Workflows

FAQ

Häufige Fragen zur Use-Case-Bewertung

Antworten auf zentrale Fragen zu unserem kostenfreien Angebot.

Für Unternehmen mit einem konkreten GenAI-Use-Case, der vor einer Investitions-, Integrations- oder Umsetzungsentscheidung fachlich und technisch eingeordnet werden soll. Für allgemeine Einführungen, Schulungen oder reine Tool-Demos ist ein anderes Format geeigneter.

Eine erste Beschreibung des gewünschten Ergebnisses und des betroffenen Prozesses reicht für die Vorabprüfung. Hilfreich sind außerdem Informationen zur Datenbasis, zu beteiligten Systemen und zu offenen Entscheidungen.

Nein. Die GenAI-Beratung kann vor einer Technologieentscheidung stattfinden. Wir betrachten Anforderungen und Rahmenbedingungen, bevor wir mögliche Modelle, RAG-Architekturen oder Plattformen einordnen.

Wir nehmen relevante Anforderungen an Datenschutz, Nachvollziehbarkeit, Rollen, Berechtigungen und Betrieb früh in die Bewertung auf. In regulierten Umfeldern beziehen wir die jeweils relevanten Prüf- und Dokumentationsanforderungen in das weitere Vorgehen ein.

Ja. HMS begleitet GenAI-Projekte von der Use-Case-Auswahl über Architektur und Entwicklung bis zu Integration, Validierung und produktivem Betrieb. Die Erstbewertung klärt, welcher nächste Schritt für Ihr Vorhaben sinnvoll ist.

Kostenfrei und unverbindlich

GenAI-Use-Case einordnen lassen

Christoph Bergen
Christoph Bergen
CoE Lead GenAI

Bringen Sie Ihren konkreten Anwendungsfall mit. In einem unverbindlichen Erstgespräch klären wir, ob die kostenfreie Bewertung zu Ihrer Fragestellung passt.

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Datenbasierte Modelle entwickeln, die Muster erkennen, Prognosen ermöglichen und Entscheidungen unterstützen.

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AI-Anwendungen und agentische Workflows entwickeln, die sich in produktive Unternehmensprozesse integrieren.

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