Make AI work
inside your organisation.
AIQ Studio hilft KMU und Organisationen, AI aus einzelnen Tests in konkrete Use Cases, klare Roadmaps und erste belastbare Workflows zu übersetzen.
Einstieg über Workshop oder Discovery. Umsetzung nur, wenn Nutzen, Datenlage und Betrieb geklärt sind.
AI scheitert selten am Interesse. Meist fehlt die Übersetzung in den Betrieb.
Viele Unternehmen nutzen bereits einzelne AI-Tools. Was fehlt, sind klare Use Cases, gemeinsame Standards, geprüfte Datenfragen und ein realistischer Umsetzungspfad.
Zwischen Tool-Demos, internen Experimenten und echter Anwendung entsteht eine Lücke: Teams testen, aber Prozesse verändern sich kaum. Genau dort setzt AIQ Studio an.
Unklare Use Cases
Es gibt viele Ideen, aber keine klare Priorisierung. Welche Anwendungen bringen echten Nutzen? Was ist nur Spielerei? Was sollte zuerst geprüft werden?
Einzelne Tools statt Prozesse
Mitarbeitende nutzen AI-Tools punktuell. Daraus entsteht aber noch kein gemeinsamer Standard, kein belastbarer Workflow und keine klare Verantwortung.
Unsicherheit bei Daten und Qualität
Viele Unternehmen wissen nicht, welche Informationen verwendet werden dürfen, wie Ergebnisse geprüft werden und wann ein Tool, ein Workflow oder ein eigenes System sinnvoll ist.
Zu wenig Umsetzung nach dem Workshop
Viele AI-Initiativen bleiben bei Inspiration stehen. Entscheidend ist aber, was nach dem ersten Aha-Moment konkret passiert.
Nicht mehr AI diskutieren. Sondern entscheiden, was wirklich gebaut, genutzt oder gelassen werden sollte.
Der passende Einstieg hängt davon ab, wie weit Sie bereits sind: Workshop für Orientierung, Discovery für belastbare Entscheidungen, Umsetzung für geprüfte Anwendungsfälle.
Wo AI im Unternehmen konkret nützlich wird.
Die passenden AI-Anwendungsfälle entstehen selten aus generischen Tool-Listen. Sie entstehen aus realen Arbeitsprozessen: wiederkehrenden Aufgaben, verstreutem Wissen, manueller Recherche, internen Dokumenten oder Entscheidungen mit hohem Vorbereitungsaufwand.
Internes Wissen nutzbar machen
Dokumente, PDFs, Meeting-Notizen, Prozessbeschreibungen oder Projektwissen so strukturieren, dass Teams schneller darauf zugreifen und damit arbeiten können.
Wiederkehrende Aufgaben standardisieren
Recherche, Zusammenfassungen, Briefings, Offerten, E-Mails oder interne Vorbereitungen in klare AI-gestützte Workflows übersetzen.
Geschäftsleitung und Teams befähigen
Ein gemeinsames Verständnis schaffen, wie AI sinnvoll, sicher und produktiv im Arbeitsalltag eingesetzt werden kann.
AI-Use-Cases priorisieren
Ideen sammeln, bewerten und in eine realistische Roadmap überführen: Was bringt Nutzen? Was ist machbar? Was sollte warten?
Erste Prototypen entwickeln
Aus validierten Anwendungsfällen erste testbare Workflows, interne Tools oder Automationen entwickeln.
Tool- und Systementscheidungen vorbereiten
Prüfen, ob ein bestehendes Tool ausreicht, ein Workflow angepasst werden sollte oder ein eigenes System sinnvoll ist.
Vom ersten Gespräch zum belastbaren nächsten Schritt.
Ausgangslage klären
Wir besprechen, wo Ihr Unternehmen steht, welche Fragen offen sind und ob Workshop, Discovery oder ein anderer Einstieg sinnvoll ist.
Einstieg wählen
Je nach Reifegrad starten wir mit Orientierung, prüfen einen konkreten Use Case oder definieren die Grundlage für eine mögliche Umsetzung.
Use Cases priorisieren
Wir bewerten mögliche Anwendungen nach Nutzen, Machbarkeit, Risiko, Datenlage und Umsetzungsaufwand.
Roadmap oder Umsetzungspfad festlegen
Am Ende steht eine klare Entscheidungsgrundlage: eine 90-Tage-Roadmap, ein Discovery-Ergebnis oder ein konkreter Umsetzungspfad für einen validierten Workflow oder Prototyp.
Woran wir erkennen, ob ein AI-Projekt sinnvoll ist.
Ein AI-Projekt ist nicht automatisch sinnvoll, nur weil es technisch möglich ist. Vor einer Umsetzung prüfen wir, ob ein Use Case fachlich, organisatorisch und operativ tragfähig ist.
Klarer Use Case
Ein AI-Projekt braucht ein konkretes Problem, nicht nur Interesse an einem Tool.
Relevante Datenlage
Vor einer Umsetzung muss klar sein, welche Informationen genutzt werden dürfen und in welcher Qualität sie vorliegen.
Verantwortliche Nutzer:innen
Ein Workflow funktioniert nur, wenn klar ist, wer ihn nutzt, prüft, pflegt und weiterentwickelt.
Prüfbarkeit der Ergebnisse
AI-Ausgaben müssen kontrollierbar bleiben, besonders bei Wissen, Text, Recherche und Entscheidungsgrundlagen.
Realistischer Betrieb
Ein Prototyp ist nur wertvoll, wenn er in bestehende Prozesse, Rollen und Systeme passt.
Ein kleines Kernteam mit projektbezogenem Spezialistennetzwerk.
AIQ Studio wird von Joscha Vomstein und Kabe Diongue geführt. Wir verbinden Strategie, Business-Verständnis und praktische AI-Anwendung. Für technische Umsetzung, UX, Automation, Datenstruktur und Systemintegration arbeiten wir projektbezogen mit ausgewählten Spezialist:innen.
Joscha Vomstein
Entwickelt die methodische Grundlage, analysiert Kundenkontexte und übersetzt AI-Möglichkeiten in verständliche Entscheidungen, priorisierte Use Cases und belastbare Umsetzungspfade.
Kabe Diongue
Führt Kundengespräche, moderiert Workshops und hilft Unternehmen, AI-Anwendungen verständlich einzuordnen und in konkrete nächste Schritte zu überführen.
Lassen Sie uns klären, welcher AI-Schritt wirklich sinnvoll ist.
Ohne Verkaufsdruck, ohne Hype und ohne vorschnelle Tool-Empfehlung.
Angekommen. Wir melden uns innert ein bis zwei Werktagen.
Das hat nicht funktioniert. Prüfen Sie kurz Ihre Angaben oder schreiben Sie direkt an kontakt@aiq-studio.ch.
Oder beschreiben Sie kurz Ihre Ausgangslage. Wir melden uns persönlich mit einer Einschätzung, welcher Einstieg passt: Erstgespräch, Workshop, Discovery oder eine spätere Umsetzung.