KI-Agentur 2026: Wie wir unser Geschäftsmodell transformiert haben

datadice startete als klassischer Analytics-Dienstleister. BigQuery, Looker Studio, Daten-Pipelines. Solides Geschäft, aber standardisiert. Als ChatGPT Ende 2022 explodierte, war klar: Das ändert alles. Nicht nur für unsere Kunden - auch für uns selbst. Die erste Reaktion: Experimentieren. Wir haben ChatGPT in unsere eigenen Workflows integriert. Dokumentation schreiben, Code erklären, SQL optimieren. Die Produktivitätssteigerung war spürbar - 20-30% bei manchen Aufgaben. Die zweite Erkenntnis: Unsere Kunden hatten keine Ahnung wie sie anfangen sollten. Sie sahen die Demos, lasen die Headlines, aber der Weg von "cool" zu "produktiv" war unklar. Die Entscheidung: Wir pivoten. Nicht weg von Analytics - aber hin zu KI-first. Analytics wird ein Tool unter vielen, nicht mehr der Kern.

Ein Pivot klingt sexy. Die Realität ist messier. Was wir behalten haben: - Die Data-Expertise (ohne Daten keine gute KI) - Die Kundenbeziehungen - Das technische Fundament Was wir geändert haben: - Positionierung: Von "Wir machen Dashboards" zu "Wir machen KI praktisch" - Angebote: Von Stunden-basierten Projekten zu wertbasierten MVPs - Team: Mehr ML-Expertise, weniger reines BI Die schwierigste Änderung: Das Mindset. Dashboards sind "fertig" wenn sie deployed sind. KI-Projekte sind nie fertig - sie iterieren, lernen, verbessern sich. Das mussten wir erst verstehen und dann unseren Kunden erklären. Die Timeline: - Q1 2023: Erste KI-Experimente intern - Q2 2023: Erstes Kunden-Pilotprojekt - Q3 2023: Offizieller Fokus-Shift - 2024: 70% des Umsatzes aus KI-Projekten - 2025: 90%+ aus KI-Projekten

Drei Jahre KI-Projekte haben uns viel gelehrt. Lesson 1: Start smaller than you think Kunden wollen "eine KI die alles kann". Das funktioniert nicht. Ein fokussierter Use Case, gut umgesetzt, schlägt einen breiten Ansatz mit mittelmäßiger Execution. Lesson 2: Data Quality > Model Quality 80% der Zeit geht in Datenaufbereitung. Die beste KI nützt nichts wenn die Trainingsdaten Müll sind. Wir starten jedes Projekt mit einer ehrlichen Daten-Assessment. Lesson 3: Expectations Management ist alles KI ist kein Wunder. Sie macht Fehler. Sie braucht Feedback. Sie muss iterieren. Wer das versteht, wird zufrieden. Wer "wie ein Mensch, nur schneller" erwartet, wird enttäuscht. Lesson 4: Integration beats Innovation Der fancy neue Algorithmus ist weniger wert als eine solide Integration in bestehende Workflows. Eine simple Lösung die genutzt wird schlägt eine brillante Lösung die in der Ecke liegt. Lesson 5: Humans in the Loop Bei fast allen Projekten ist ein Mensch irgendwo im Prozess. Entweder für Quality Control, Edge Cases, oder Entscheidungen mit Konsequenzen. Pure Automation ist selten der richtige Ansatz.

Wie sieht unser Business heute aus? Die Angebotsstruktur: 1. KI-Readiness Workshop (2.000-5.000€) - 1-2 Tage intensiv - Prozessanalyse - Use-Case-Identifikation - Roadmap 2. MVP-Projekte (15.000-70.000€) - 4-12 Wochen - Ein fokussierter Use Case - Funktionierender Prototyp im echten Einsatz 3. Integration & Skalierung (variabel) - Nach erfolgreichem MVP - Enterprise-ready machen - Weitere Use Cases 4. Retainer/Support (2.000-8.000€/Monat) - Laufende Betreuung - Optimierung - Neue Features Was funktioniert: - Workshops als Einstieg (niedriges Commitment, hoher Wert) - MVPs mit klarem Scope und Timeline - Langfristige Beziehungen nach erfolgreichem MVP Was wir nicht mehr machen: - Reine Beratung ohne Umsetzung - Open-ended "Agile" Projekte - Stundensatz-basierte Arbeit

Welche Leute braucht eine KI-Agentur? Die Kernrollen: 1. ML Engineers Können Modelle bauen, trainieren, deployen. Verstehen die Mathematik dahinter. Selten, teuer, unverzichtbar. 2. Full-Stack Developers Bauen die Anwendungen um die Modelle herum. APIs, UIs, Integrationen. Sollten ML-affin sein, müssen aber keine PhDs sein. 3. Solution Architects Verstehen Kundenbusiness UND Technologie. Übersetzen zwischen beiden Welten. Designen Lösungen die technisch machbar und businessrelevant sind. 4. Project Manager Halten alles zusammen. Kommunizieren mit Kunden. Managen Erwartungen. Sorgen dafür dass Deadlines eingehalten werden. Was wir bei der Einstellung gelernt haben: - Domain-Wissen schlägt reine Tech-Skills - Kommunikationsfähigkeit ist unterbewertet - Leute die auch erklären können was sie bauen sind Gold wert - Juniors mit Lernwillen > Seniors mit festgefahrenem Mindset Das Team heute: ~15 Leute, davon: - 4 ML Engineers - 5 Full-Stack Developers - 3 Solution Architects/Consultants - 2 Project Manager - 1 Operations

Wo sehen wir den Markt in 2-3 Jahren? Trend 1: Commoditization of Basic AI Einfache Use Cases (Chatbots, Dokumentenverarbeitung, Content-Generierung) werden Standard-Features von SaaS-Tools. Kein Custom-Development mehr nötig. Unsere Antwort: Fokus auf komplexere, integrierte Lösungen die Standard-Tools nicht abdecken. Trend 2: Agentic Workflows KI wird von Tools die antworten zu Agents die handeln. Multi-Step-Automatisierungen, autonome Entscheidungen in definierten Grenzen. Unsere Antwort: Investition in Agent-Frameworks und Expertise. Trend 3: Industry-Specific Solutions Horizontale "KI für alle" wird abgelöst von vertikalen "KI für [Branche]" Lösungen. Unsere Antwort: Tiefe Expertise in 2-3 Branchen aufbauen statt alles zu machen. Was wir als nächstes launchen: - Eigenes Produkt für einen spezifischen Use Case (nicht nur Services) - Partnerschaften mit Industry-Softwareanbietern - Training/Certification Programme für Unternehmenskunden