Von KI-fern zu KI-nativ.

Ein KI-Transformations-Audit bei Product Studio at CODE dauert 30, 60 oder 90 Tage, abhängig von der Größe deiner Organisation und der Zahl der Geschäftsbereiche, die wir abdecken. Keine sechs Monate, und am Ende kein 200-Slide-Deck. Das Audit beginnt mit Mitarbeiter- und Führungs-Surveys plus Experten-Interviews über die kritischen Bereiche: Prioritäten, Workflow-Schmerz und KI-Readiness. Danach mappen wir die Chancen, priorisieren die Use Cases, die wirklich auf die P&L wirken, und beziffern den ROI jedes einzelnen. Das Ergebnis ist der KI-Adoption-Report: eine klare, sequenzierte Roadmap mit Baseline-Metriken, klarer Verantwortung und einem technischen Anhang, der detailliert genug ist, dass jedes Engineering-Team direkt loslegen kann. Du kannst die Roadmap selbst umsetzen oder sie an uns zurückgeben, dann shippen unsere Designer-Builder und Engineers, was der Report empfiehlt. So oder so weißt du am Ende genau, was zuerst zu tun ist und warum.

Wir agieren als dein Chief AI Officer on demand: ein Partner, der Strategie und Umsetzung besitzt, end-to-end. Das Engagement startet mit einem 30-, 60- oder 90-Tage-Audit, das die stärksten Use Cases aufdeckt, ihren ROI beziffert und die Roadmap mappt. Danach entscheidest du, wie weit wir gehen. Manche Kunden nehmen den KI-Adoption-Report und setzen intern mit eigenen Teams um. Die meisten machen mit uns weiter, über die drei Säulen: Prozess-Transformation, bei der wir Workflows reparieren und automatisieren, was nicht manuell sein sollte; Menschen-Transformation mit maßgeschneiderten Curricula und Hands-on-Workshops; und Produkt-Transformation, bei der unsere Designer-Builder und Engineers die Produkte, Agenten und Integrationen bauen, die die Roadmap verlangt. Die Kosten werden für jede Phase vorab vereinbart, und die meisten Projekte starten um 10.000 EUR. Es gibt kein Lock-in: Jede Phase endet mit einem Deliverable, das dir gehört.

Adoption ist bei uns das Deliverable, kein Nachgedanke. Jedes Engagement enthält Menschen-Transformation by Design: Custom-Trainingsprogramme und Hands-on-Workshops, zugeschnitten auf die echten Workflows jedes Teams statt generischer Prompt-Kurse. Wir beginnen mit Zuhören: Mitarbeiter-Surveys und Interviews zeigen, wo der Workflow-Schmerz sitzt und wo Widerstand wahrscheinlich ist, bevor ein einziges Tool eingeführt wird. Change-Management läuft durch die gesamte Umsetzungsphase, und jeder automatisierte Workflow kommt mit einem Playbook, damit KI-first zum Default wird, nicht zur Ausnahme. Wir messen es auch: Baseline-Metriken werden erhoben, bevor wir irgendetwas ändern, damit die Wirkung auf echte Arbeit sichtbar ist statt angenommen. Und wir halten uns an denselben Standard: Unser eigenes Unternehmen arbeitet KI-nativ, wir lehren, was wir leben, nicht was wir gelesen haben. Teams wehren sich gegen KI, wenn sie ihnen übergestülpt wird; sie nehmen sie an, wenn sie mit ihnen gebaut wird.