KI-Agentur 2026: Wie wir unser Geschäfts­modell umgebaut haben

datadice startete als klassischer Analytics-Dienstleister. Wir arbeiteten mit BigQuery, Looker Studio und Daten-Pipelines. Das Geschäft war solide, aber standardisiert.

Ende 2022 kam ChatGPT. Uns war sofort klar: Das ändert alles. Es ändert die Arbeit unserer Kunden. Es ändert auch unsere eigene Arbeit.

Die erste Reaktion: Wir experimentierten. Wir bauten ChatGPT in unsere eigenen Abläufe ein. Die KI schrieb Dokumentation, erklärte Code und verbesserte SQL. Die Produktivität stieg spürbar, bei manchen Aufgaben um 20 bis 30 %.

Die zweite Erkenntnis: Unsere Kunden wussten nicht, wie sie anfangen sollen. Sie sahen die Demos und lasen die Schlagzeilen. Der Weg zum produktiven Einsatz blieb ihnen unklar.

Die Entscheidung: Wir richteten uns neu aus. Analytics blieb, aber KI rückte ins Zentrum. Analytics wurde ein Werkzeug unter vielen.

Eine Neuausrichtung klingt spannend. In der Praxis ist sie mühsam.

Das haben wir behalten:

• Die Datenexpertise (ohne Daten keine gute KI)
• Die Kundenbeziehungen
• Das technische Fundament
• Positionierung: "Wir machen KI praktisch" statt "Wir machen Dashboards"

Das haben wir geändert:

• Angebote: wertbasierte MVPs statt Projekte nach Stunden
• Team: mehr ML-Expertise, weniger reines BI

Die schwierigste Änderung:
Wir mussten unsere Denkweise ändern. Ein Dashboard ist fertig, sobald es live ist. Ein KI-Projekt ist nie fertig. Es lernt und verbessert sich laufend. Das mussten wir zuerst selbst verstehen. Danach haben wir es unseren Kunden erklärt.

Der Zeitplan:

• Q1 2023: erste KI-Experimente intern
• Q2 2023: erstes Pilotprojekt mit einem Kunden
• Q3 2023: offizieller Wechsel des Schwerpunkts
• 2024: 70 % des Umsatzes aus KI-Projekten
• 2025: über 90 % des Umsatzes aus KI-Projekten

Drei Jahre KI-Projekte haben uns viel gelehrt.

Lektion 1: Kleiner anfangen als gedacht
Kunden wünschen sich eine KI, die alles kann. Das funktioniert nicht. Ein fokussierter Anwendungsfall mit guter Umsetzung schlägt einen breiten Ansatz mit mittelmäßiger Umsetzung.

Lektion 2: Datenqualität vor Modellqualität
80 % der Zeit fließen in die Aufbereitung der Daten. Mit schlechten Trainingsdaten scheitert jedes Modell. Deshalb prüfen wir zu Beginn jedes Projekts ehrlich die Datenlage.

Lektion 3: Erwartungen klären
KI ist kein Wunder. Sie macht Fehler. Sie braucht Feedback und mehrere Durchläufe. Wer das versteht, ist am Ende zufrieden. Wer einen schnelleren Menschen erwartet, wird enttäuscht.

Lektion 4: Integration vor Innovation
Ein neuer Algorithmus nützt wenig ohne solide Einbindung in bestehende Abläufe. Eine einfache Lösung im täglichen Einsatz schlägt eine brillante Lösung, die niemand nutzt.

Lektion 5: Menschen im Prozess
Fast jedes Projekt hat irgendwo einen Menschen im Prozess. Er übernimmt die Qualitätskontrolle, die Sonderfälle oder die folgenreichen Entscheidungen. Reine Automatisierung ist selten der richtige Ansatz.

So sieht unser Geschäft heute aus.

Unsere Angebote:

1. Strategieworkshop (3.900 € netto, Festpreis)
An einem Tag bei Ihnen vor Ort analysieren wir Ihre Prozesse. Wir wählen die Anwendungsfälle aus und erstellen Ihre KI-Roadmap.

2. MVP-Projekte
Wir setzen einen fokussierten Anwendungsfall um. Sie erhalten einen funktionierenden Prototyp im echten Einsatz.

3. Integration und Skalierung (nach Aufwand)
Dieser Schritt folgt auf ein erfolgreiches MVP. Wir machen die Lösung unternehmenstauglich und erschließen weitere Anwendungsfälle.

4. Laufende Betreuung
Wir betreuen die Lösung im Betrieb. Wir verbessern sie und bauen neue Funktionen.

Das funktioniert:

• Workshops als Einstieg mit geringer Verbindlichkeit
• MVPs mit klarem Umfang und Zeitplan
• Langfristige Zusammenarbeit nach einem erfolgreichen MVP
• Reine Beratung ohne Umsetzung

Das machen wir nicht mehr:

• Agile Projekte ohne festes Ziel
• Abrechnung nach Stundensatz

Eine KI-Agentur braucht vier Kernrollen.

Die Kernrollen:

1. 1.ML Engineers

Sie bauen, trainieren und betreiben Modelle. Sie verstehen die Mathematik dahinter. Diese Fachleute sind selten und teuer. Ohne sie geht es nicht.

1. 1.Full-Stack-Entwickler

Sie bauen die Anwendungen rund um die Modelle: APIs, Oberflächen und Anbindungen. Sie brauchen ein Gespür für ML, aber keinen Doktortitel.

1. 1.Solution Architects

Sie verstehen das Geschäft der Kunden und die Technik. Sie übersetzen zwischen beiden Welten. Sie entwerfen Lösungen, die technisch machbar und geschäftlich relevant sind.

1. 1.Projektmanager

Sie halten das Projekt zusammen. Sie sprechen mit den Kunden und klären Erwartungen. Sie sorgen für eingehaltene Termine.

Das haben wir bei Einstellungen gelernt:

• Fachwissen über die Branche schlägt reines Technikwissen
• Kommunikationsfähigkeit wird unterschätzt
• Menschen, die ihre Arbeit erklären können, sind besonders wertvoll
• Lernwillige Juniors schlagen Seniors mit festgefahrener Denkweise
• 4 ML Engineers

Das Team heute:
Rund 15 Personen, davon:

• 5 Full-Stack-Entwickler
• 3 Solution Architects und Berater
• 2 Projektmanager
• 1 Person im Bereich Operations

So sehen wir den Markt in den nächsten Jahren.

Trend 1: Einfache KI wird Standard
Einfache Anwendungsfälle werden Standardfunktionen von SaaS-Werkzeugen. Dazu zählen Chatbots, Dokumentenverarbeitung und Texterstellung. Dafür braucht es keine individuelle Entwicklung mehr.

Unsere Antwort: Wir konzentrieren uns auf komplexe, integrierte Lösungen. Diese Lösungen decken Standardwerkzeuge nicht ab.

Trend 2: Agentische Abläufe
KI entwickelt sich weiter: Aus Werkzeugen, die antworten, werden Agenten, die handeln. Sie automatisieren mehrstufige Abläufe. Sie entscheiden selbstständig in festgelegten Grenzen.

Unsere Antwort: Wir investieren in Agent-Frameworks und in unsere Expertise.

Trend 3: Branchenlösungen
Lösungen für eine Branche lösen allgemeine KI-Lösungen ab.

Unsere Antwort: Wir bauen tiefe Expertise in zwei bis drei Branchen auf. Wir machen nicht mehr alles.

Das bringen wir als Nächstes auf den Markt:

• Ein eigenes Produkt für einen konkreten Anwendungsfall
• Partnerschaften mit Anbietern von Branchensoftware
• Trainings und Zertifizierungen für Unternehmenskunden