Viele Organisationen nutzen KI. Wenige steuern sie systematisch.
Wir machen KI organisationsfähig
Navigant schafft die organisatorischen Voraussetzungen für kontrollierte KI-Nutzung und die operativen Standards für qualitätsgesicherte, nachvollziehbare Arbeit mit KI im Alltag.
Strukturell verankert in drei Stufen
Unser Ansatz führt von der heutigen Nutzung zu einem stabilen Betriebsmodell für KI, angepasst an Maturität, Datenkritikalität und Organisationsform.
Clarity
Wir erfassen systematisch, wo KI genutzt wird, mit welchen Daten und in welchen Prozessen. Parallel identifizieren wir Risiko-Gaps und Adoption-Muster. Ergebnis: Belastbares Bild über Risiken, Abhängigkeiten und Handlungsbedarf.
Control
Wir übersetzen Transparenz in klare Rollen, Entscheidungslogiken und Standards. Neue Tools werden konsistent bewertet, Freigaben reproduzierbar. Qualitätskriterien, Review-Pflichten und Eskalationswege werden praxistauglich definiert.
Capability
Wir verankern Policies, Entscheidungslogiken und Review-Rhythmen so, dass operative Nutzung selbständig erfolgen kann. Governance-Support bleibt bei uns im Retainer, Alltagsentscheidungen erfolgen entlang etablierter Standards.
Von Governance zu operativen Standards
Unsere Leistungen kombinieren wir modular je nach Reifegrad und Organisationsform. Immer mit dem Ziel, KI zu einer tragfähigen Kernkompetenz zu machen.
Governance
KI-Inventar & Risk Assessment
Strukturierte Erfassung von KI-Tools, Nutzungsmustern, Datenarten, Verantwortlichkeiten und Schattennutzung. Risikoklassifikation nach Datensensibilität, Anbieterzuverlässigkeit und regulatorischer Relevanz. Grundlage für organisatorische Steuerung.
KI Betriebsmodell & Verantwortungsstruktur
Definition von Rollen, Entscheidungsräumen, Freigabeprozessen und Eskalationswegen. Klärung: Wer darf was entscheiden? Wann ist Review-Pflicht? Wer trägt Verantwortung? Damit KI-Nutzung konsistent, nachvollziehbar und alltagstauglich wird.
Vendor & Tool Assessment
Systematische Prüfung externer KI-Anbieter und Tools entlang Datenverarbeitung, Anbieter-Risiko, Vertragslage, Sicherheitsstandards und Sub-Prozessor-Ketten. Freigabeempfehlung mit Auflagen (grün/gelb/rot).
Nachweisbarkeit & Dokumentation
Aufbau von Dokumentationsstrukturen, Evidence Sets, Kontrollpunkten und Vorlagen für interne Transparenz und externe Anfragen von Kunden, Partnern und Aufsichtsbehörden. Audit-Ready Documentation.
Policies & Compliance-Framework
Rechtskonforme Richtlinien mit konkreten Anwendungslogiken für typische Arbeitssituationen in verschiedenen Funktionen. Einbettung in bestehendes Compliance-Framework (DSGVO, Informationssicherheit, Vertragsmanagement).
Operative Standards
Output-Qualität & Review-Standards
Etablierung von Output-Bewertungskriterien nach Datenklasse, Nutzungskontext und Risikopotenzial. Definition: Wann ist 4-Augen-Prinzip Pflicht? Welche Qualitätskriterien gelten? Wie werden Fehler dokumentiert? Praxistaugliche Checklisten für Reviews.
Nutzungsrichtlinien nach Rolle & Datenklasse
Rollenspezifische Leitplanken: Was darf Sales mit Kundendaten? Was darf HR mit Mitarbeitendendaten? Was darf Finance mit Finanzkennzahlen? Do's und Don'ts nach Datenklassifikation und Tool-Freigabe. Keine generischen Policies, sondern konkrete Anwendungslogiken.
Entscheidungslogiken & Ampel-System
Strukturierte Entscheidungsbäume für typische Situationen: Tool-Auswahl, Daten-Upload, Output-Verwendung, Review-Bedarf. Grün (autonom nutzbar), Gelb (Review erforderlich), Rot (verboten/eskalieren). Damit Teams selbständig richtig entscheiden können.
Verantwortlichkeiten & Eskalationswege
Definition interner Ansprechpersonen und Eskalationspfade für operative Fragen. Wer antwortet auf: "Darf ich diesen Prompt mit Kundendaten nutzen?" Wer bewertet neue Tools? Wer entscheidet bei Grenzfällen? Klare Zuständigkeiten statt Unsicherheit.
Dokumentations- & Nachweispflichten
Minimal Viable Documentation für operative KI-Nutzung: Was muss dokumentiert werden (Tool, Datenklasse, Output-Verwendung)? Wie wird dokumentiert (Templates, Logs, Checklisten)? Für welche Zwecke (Audit, Incident Response, Vendor-Fragen)?
Quality Incident & Learning Framework
Systematische Erfassung von Qualitätsproblemen (Halluzinationen, Fehler, Datenschutzvorfälle). Root-Cause-Analyse, Lessons-Learned-Prozess, kontinuierliche Verbesserung von Standards und Richtlinien. Nicht als Fehlerkultur, sondern als Lernprozess.
Für welche Art von Unternehmen ist Navigant geeignet?
Navigant arbeitet mit KMU und regulierten Organisationen, die KI bereits einsetzen oder aktiv einführen wollen und eine strukturierte, professionelle Nutzung aufbauen möchten. Typisch sind Organisationen ab ca. 30 Mitarbeitenden, mit sensiblen Daten, mehreren Teams und steigenden Anforderungen von Kunden oder Partnern.
