KI-Anwendungsfälle gibt es viele. Interessant ist der erste
Unten stehen dokumentierte Use Cases nach Branche, jeder mit Architektur, Services und Abwägungen offen nachlesbar. Welcher davon in Ihrem Haus zuerst Geld verdient, hängt an Ihren Daten und Prozessen. Genau das bewertet der Discovery Workshop.
- Use Cases offen dokumentiert
- Bewertung im Workshop
- 4.000 € netto
- Erstgespräch kostenlos
Jede Branchenliste passt ungefähr, und das ist das Problem
Dokumentenverarbeitung, Ticket-Routing, Wissensdatenbank, vorausschauende Wartung: Die Kategorien sind seit Jahren bekannt und für fast jedes Unternehmen halbwegs zutreffend. Genau deshalb hilft die Liste bei der Entscheidung nicht weiter.
Was entscheidet, sind vier Dinge, die nur bei Ihnen nachprüfbar sind: Wie viel ist der Vorgang heute wert, wie oft läuft er, liegen die Daten in einer Form vor, mit der ein Service arbeiten kann, und wer hätte Zugriff darauf. Ein Use Case mit hohem Wert und gesperrten Daten ist kein Use Case, sondern ein Datenprojekt.
Deshalb ist die Bewertung hier ein Workshop und kein Fragebogen. Die Menschen, die den Vorgang heute machen, sitzen im Raum, und die Bewertung bleibt sichtbar, damit sie die nächste Steuerungsrunde überlebt.
Echte Muster, offen dokumentiert.
Dokumentierte Anwendungsfälle nach Branche. Jeder Eintrag öffnet eine vollständige Ausarbeitung auf ai-solutions.wiki, der offenen Engineering-Referenz, die ich pflege: Architektur, verwendete Services, Grenzen und Abwägungen.
Intelligent Document Processing with AI
A practical architecture for extracting structured data from invoices, contracts, and forms: combining OCR, classification, and LLM-based extraction.
Auf ai-solutions.wiki lesen →VersicherungAI Claims Assistant - From Intake to Payout Recommendation
An AI assistant that guides claims from first notice of loss through evidence gathering, missing information detection, fraud screening, and payout recommendation: with human adjuster sign-off at every decision gate.
Auf ai-solutions.wiki lesen →KundenserviceAI Ticket Routing and Classification
Automated support ticket classification, priority assignment, and intelligent routing to the right agent or team based on content analysis and historical patterns.
Auf ai-solutions.wiki lesen →KundenserviceAI Knowledge Base Automation for Customer Support
Automated knowledge base creation, maintenance, and optimization using AI to keep support content accurate, comprehensive, and discoverable.
Auf ai-solutions.wiki lesen →ProduktionAI Predictive Maintenance for Manufacturing
Sensor-driven predictive maintenance using machine learning to forecast equipment failures, optimize maintenance schedules, and reduce unplanned downtime.
Auf ai-solutions.wiki lesen →RechtAI Contract Analysis and Review
Automated contract review, clause extraction, risk identification, and obligation tracking using NLP and large language models.
Auf ai-solutions.wiki lesen →MedienAI Transcription with Accurate Speaker Attribution
How to achieve production-quality multi-speaker transcription with speaker diarization, using AWS Transcribe and Bedrock post-processing.
Auf ai-solutions.wiki lesen →ImmobilienAI Document Automation for Real Estate
Automated generation, review, and processing of real estate documents including leases, purchase agreements, and property disclosures.
Auf ai-solutions.wiki lesen →Öffentlicher SektorAI Permit Processing for Government Agencies
Automated permit application review, compliance checking, and workflow management to reduce processing times and improve consistency.
Auf ai-solutions.wiki lesen →Vier Kriterien, nach denen jeder Kandidat bewertet wird
Dieselben vier Fragen für jeden Use Case, damit die Kandidaten vergleichbar werden. Die Bewertung kommt aus dem Discovery Workshop und bleibt als Dokument bei Ihnen.
WertBewertet
Was der Vorgang heute kostet: Zeit pro Fall, Fälle pro Monat, Fehlerquote und was ein Fehler nach sich zieht.
MachbarkeitBewertet
Welche AWS-Services die Arbeit tatsächlich machen würden, und wo deren Grenzen liegen[5].
DatenreifeBewertet
Welche Daten existieren, in welchem Format, wem sie gehören und was den Zugriff heute blockiert.
FörderfähigkeitBewertet
Ob der Kandidat in eine AWS-Förderung für Proofs of Concept passt und was der Antrag bräuchte[9].
The user
“Who is this for, and what does the day look like afterwards?”
- Users and personas, named, not assumed
- The journey as it should be, end to end
- What people do today and what breaks
- Which part of it AI is actually allowed to touch
In the room: Product owners, business analysts, designers, service and support
The business
“What is it worth, what is in the way, and who signs?”
- The value chain the use case sits in
- Constraints that are real: legal, contractual, political
- The business case, with the numbers written down
- What success is measured by, before anyone builds
In the room: Finance, business owners, legal, compliance, leadership
The technology
“Can it be built, run and defended?”
- Architecture, data access and the layer decision
- How it is built, reviewed, tested and deployed
- Security, certification evidence, audit trail
- What it costs to run and who is on call
In the room: Engineering, platform, data, security, operations
Governance sits at every layer, not at the end. Who may see what, what has to be logged, and what an auditor will ask for are questions for all three perspectives — which is why they are asked in this order rather than after the build.
Der Entscheidungskompass dahinter: Menschen, Geschäft, Technik und Governance auf jeder Ebene des KI-Stacks. (Diagramm auf Englisch.)Quelle: Linda Mohamed, lecture “Von Managed zu Hybrid: KI-Architekturen”, Hochschule Burgenland, 2026
Ihre Kandidaten bewerten lassen
Der Discovery Workshop bewertet alle Kandidaten mit Ihrem Team und empfiehlt ein erstes Projekt. Nettopreise zzgl. USt.
Discovery Workshop
Ein Workshop mit bis zu 8 Personen, Intake vorab, schriftliche Ergebnisse innerhalb von fünf Arbeitstagen.
je 2.000 €, 3 bis 4 Stunden, remote oder vor Ort
Lieferung innerhalb von 5 Werktagen nach der letzten Session.
Sichere Bezahlung. Nettopreis zzgl. USt. Termin stimme ich danach mit Ihnen ab.
Kostenloser 30-Min. Idea Call15 Minuten für FragenVom bewerteten Kandidaten zur lauffähigen Lösung
Was auf die Bewertung folgt, Schritt für Schritt, jeweils mit einer Entscheidung am Ende.
Ideas
Who needs this most?
The idea said out loud, and who it is actually for. Out: a shortlist
Free 30-min callClarity
Is the idea clear?
Written so anyone in the room can repeat it back without you. Out: one page
Concept
Is it technically working?
The idea shown, not described: data, layer and approach chosen. Out: a concept
Cloud demo
Does it survive contact?
Something real to click, running in the cloud. Out: a demo you can try
2–24 hoursMVP / POC
Do users adopt it?
First public customers on a real user journey, built with your team or a partner. Out: measured use
1–3 monthsFunctional product
Ready to scale?
Market-ready, scaled and operated, with someone on call. Out: a product
3–12 months+Ideas found on the way get parked. They stay in the discussion and out of the build, so the current step keeps its scope and nothing is quietly forgotten.
Die Ergebnisleiter: Jede Stufe ist etwas Vorzeigbares, kein Dokument über einen Plan. Die Stufen sind einzeln verlinkt. (Diagramm auf Englisch.)Quelle: Linda Mohamed, AI Use Cases Workshop deck, 2026
Die bewertete Liste ist das erste von sechs Ergebnissen. Konzept und Entscheidung ergänzen Architektur, Kostenmodell, Prototyp, Roadmap und Förderfall. (Diagramm auf Englisch.)Quelle: Linda Mohamed, Partner Enablement 2026
Die AWS-Services hinter dieser Arbeit.
Die Services, die bei diesen Anwendungsfällen am häufigsten die eigentliche Arbeit machen.
Amazon Bedrock
Verwalteter Zugriff auf Foundation Models mehrerer Anbieter über eine API. Sie wählen Modell und Prompt, AWS betreibt das Modell.
Amazon Bedrock Knowledge Bases
Retrieval-Augmented Generation: Ihre Dokumente werden zerlegt, eingebettet und in einem Vektorspeicher abgelegt; die passenden Teile kommen in den Prompt.
Amazon Textract
Liest Text, Formulare und Tabellen aus gescannten Dokumenten und liefert sie als strukturierte Daten.
Amazon Transcribe
Sprache zu Text mit Wort-Zeitstempeln, Sprecher-Labels und eigenen Vokabularen.
Amazon Bedrock Data Automation
Extrahiert strukturierte Ergebnisse aus Dokumenten, Bildern, Audio und Video mit einem verwalteten Aufruf.
Amazon SageMaker AI
Verwaltete Plattform für den gesamten ML-Lebenszyklus: Notebooks, Trainingsjobs, Model Registry und Endpoints.
AWS-Förderung prüfen, bevor Sie zahlen.
Viele KI-Proofs-of-Concept und Cloud-Migrationen kommen für AWS-Förderungen in Frage: Credits für die AWS-Nutzung und in manchen Partnerprogrammen Mittel für die Umsetzung. Was gilt, hängt vom Vorhaben, vom Programm und vom AWS-Account-Team ab. Ich prüfe das im Idea Call, und die Workshop-Ergebnisse sind so geschrieben, dass sie direkt in einen Antrag passen.
Proof of Concept
Für einen Prototyp auf AWS mit klarem Weg in den Betrieb.
Migration
Für größere Cloud-Umzüge, in Phasen geplant.
Was vor der Buchung oft gefragt wird.
Wo finde ich die Anwendungsfälle im Detail?
Auf ai-solutions.wiki, einer offenen Engineering-Referenz, die ich pflege. Jeder Use Case dort enthält Architektur, verwendete Services, Grenzen und Abwägungen, frei zugänglich und ohne Registrierung.
Was kostet die Bewertung unserer Use Cases?
4.000 € netto für den Discovery Workshop mit bewerteter Liste und Daten- und Machbarkeitsnotizen. Wenn es nur um einen einzelnen Kandidaten geht, reicht oft eine Einzelsession für 350 €.
Sind die dokumentierten Fälle Kundenprojekte?
Nein. Es sind Architekturmuster mit Beispielzahlen, damit die Größenordnungen nachvollziehbar sind. Ihre echten Zahlen entstehen im Workshop aus Ihren Daten.
Wir haben schon eine Liste. Bringt der Workshop dann noch etwas?
Meist ja, weil die Bewertung fehlt und nicht die Ideen. Wenn Sie bereits einen bewerteten Kandidaten mit Datenzugang haben, steigen Sie besser direkt beim Konzept-Workshop ein.
Passt das auch für kleinere Unternehmen?
Ja. Die Bewertung ist gleich, nur die Kandidatenliste ist kürzer. Bei sehr kleinen Vorhaben ist eine Einzelsession oft das passendere Format.
Linda Mohamed
Ich entwerfe und baue KI- und Cloud-Systeme auf AWS und hybriden Plattformen und unterrichte, wie sie funktionieren. Ich organisiere seit mehr als sieben Jahren die AWS User Group Vienna, organisiere den AWS Community Day DACH mit, unterrichte KI-Architekturen an der Hochschule Burgenland, spreche auf Konferenzen in Europa und den USA und betreue ai-solutions.wiki. Sitz in Wien. Remote oder vor Ort, auf Deutsch oder Englisch.
Woher die Fakten stammen.
Preise, Service-Namen und Limits ändern sich. Maßgeblich sind die verlinkten offiziellen Seiten; die Zahlen auf dieser Seite wurden im September 2026 geprüft.
- Regulation (EU) 2024/1689, EU-KI-Verordnung (AI Act)
- AWS Pricing Calculator
- AWS: Amazon Bedrock Preise
- AWS Well-Architected Framework
- AWS: KI-Services im Überblick
- ai-solutions.wiki: Vom KI-Proof-of-Concept in die Produktion
- ai-solutions.wiki: Gesamtkosten von KI-Systemen
- ai-solutions.wiki: Build vs. Buy bei KI
- ai-solutions.wiki: AWS-Förderung für Proofs of Concept
Beginnen Sie mit einem Gespräch.
30 Minuten für Ihre Idee, Ihre Daten und den richtigen Einstieg. Oder 15 Minuten, wenn Sie nur eine Frage haben.
- Welche Kandidaten Sie mitbringen
- Welche Daten dafür vorliegen
- Ob eine Session reicht oder ein Workshop
- Ob AWS-Förderung in Frage kommt
Wien, Österreich · remote in ganz Europa · [email protected]
