AI Value Assurance

Captiv sorgt dafür, dass sich KI-Vorhaben in messbaren Ergebnissen niederschlagen: Von der Konzeption über die Umsetzung bis zur Adoption.

FINANZIELLER EFFEKT ZEIT Potenzial von KI Mit Value Assurance Ohne Value Assurance

Herausforderung

KI ist in Unternehmen angekommen.
Ihr Impact noch nicht.

Unternehmen betrachten KI als strategische Priorität, investieren entsprechend und demonstrieren mit Piloten, was technisch möglich ist. Wirtschaftliche Wirkung entfalten jedoch die wenigsten Projekte, denn rund 95 % der KI-Piloten bleiben ohne messbaren finanziellen Effekt.¹

Die Ursachen dafür sind überwiegend organisatorischer Natur. Rund 70 % der Hürden liegen bei Menschen und Prozessen, lediglich 10 % bei Modellen und Algorithmen.² Erschwerend kommt hinzu, dass vielen Vorhaben eine belastbare Methodik fehlt, um ihren Nutzen zu beziffern.³

Ansatz

AI Value Assurance
Unser ganzheitlicher Ansatz, um den Wert von KI-Initiativen sicherzustellen.

Ob es um die Konzeption neuer oder die Steuerung laufender KI-Projekte geht: Wir betrachten technische und organisatorische Fragen nicht isoliert, sondern holistisch, und begleiten Unternehmen so lange, bis der Wert eines Vorhabens messbar ist.

AI Value

Team

Unser Team vereint KI-Erfahrung aus Forschung, Praxis und Lehre an führenden Institutionen.

Maximilian Konrad

Founding Partner

Dr. Jan Ole Krugmann

Founding Partner

Svenja Menge

Founding Partner

Max ist Experte für Generative KI und forschte im Rahmen seiner Promotion an der TU München und der University of Oxford zur industriellen Anwendung von Large Language Models. Zuvor war er Berater bei McKinsey & Company mit Fokus auf Digitaltransformationen und Data & Analytics. Außerdem lehrt Max an der TU München und der Universität Mannheim zu Generativer KI und Machine Learning.

Ausgewählte Projekte

E-Commerce

Unser Klient im B2C-Bereich besitzt hohe Produkt-Lagerbestände und möchte seine Kapitaleffizienz erhöhen, indem er das dort gebundene Kapital freisetzt, ohne dabei Marge zu verschenken. Bestehende traditionelle Rabattregeln stoßen dabei an ihre Grenzen.

Wir haben einen KI-Agenten entwickelt, der jeden Artikel regelmäßig nach Kapitalbindung, Abverkaufsrisiko und Preiselastizität bewertet und daraus gezielte Rabatte ableitet, insbesondere für Sale-Events wie Black Week oder Saisonschlussverkauf. Die Entscheidung bleibt beim Team. Der finanzielle Effekt wird vom ersten Tag an gemessen.

Ergebnis

3 Mio. €

Kapital in fünf Monaten freigesetzt, zusätzlich über 600.000 € Marge gesichert

Fashion

Unser Klient hat ein über Jahre gewachsenes Mode-Sortiment, in dem viele Produkte und Varianten Kapital binden, ohne nennenswert zum Ergebnis beizutragen. Ein schlankeres Sortiment soll Lagerkosten und Overstock-Risiken senken, ohne Umsatzverluste.

Unser KI-Agent analysiert das Portfolio laufend auf Ebene von Produkten und Varianten und legt dem Sortimentsgremium in festem Turnus entscheidungsreife Vorschläge vor, jeweils mit geschätztem Ergebniseffekt.

Ergebnis

>500.000 €

zusätzlicher Deckungsbeitrag pro Jahr

Retail

Unser Klient, ein internationaler Modekonzern, verfügt über detaillierte Platzierungs- und Abverkaufsdaten aus mehreren hundert Filialen und möchte diese gezielt für Flächenentscheidungen nutzen.

Wir haben eine KI-Opportunity-Map entwickelt, die zeigt, welche Anwendungsfälle und Insights sich aus den Daten ableiten lassen, und für jeden Use Case Umsetzungskomplexität und finanziellen Effekt abgeschätzt. Für die ersten priorisierten Use Cases haben wir eigene Machine-Learning-Pipelines aufgebaut, die heute die Produktplatzierung in den Filialen steuern.

Ergebnis

>25 Mio. €

identifiziertes zusätzliches Umsatzpotenzial pro Jahr, bei rund 500 Filialen weltweit

Life Science

Ein globaler Life-Science-Konzern möchte einen KI-Assistenten für die Produktion aufbauen und dessen Fähigkeiten von Beginn an auf die wertvollsten Fragestellungen im Unternehmen ausrichten.

Gemeinsam mit dem Team des Klienten haben wir Anwendungsfälle nach ihrem finanziellen Effekt priorisiert, Datenpipelines und KI-Architektur konsequent darauf zugeschnitten und den Beta-Rollout inklusive Schulungen in der Organisation begleitet.

Ergebnis

50+

produktive Nutzer weniger als drei Monate nach Projektstart

Kontakt

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