# AI Transformation Maturity Consulting Program: Story, Inhaltsverzeichnis und Kapitelplan

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Letzte Aktualisierung: 2026-05-13

## 1. Programm-Positionierung

Dieses Programm verkauft nicht einfach KI-Kurse, noch verkauft es nur Tool-Deployments.

Die wahre Positionierung lautet:

> Unternehmen dabei helfen, fragmentierte KI-Nutzung in organisatorische Fähigkeit zu verwandeln, die reproduzierbar, governance-fähig, messbar und skalierbar ist.

Die meisten Unternehmen haben bereits begonnen, ChatGPT, Claude, Gemini oder andere KI-Tools zu nutzen, aber die Mehrheit bleibt bei individuellem Experimentieren stecken. Mitarbeiter finden es nützlich, doch das Management sieht keinen organisatorischen Vorteil; einige Personen produzieren Ergebnisse, die im Team nicht reproduziert werden können; Prozesse verlassen sich immer noch auf manuelle Datenübertragung, Copy-Paste, E-Mails senden, Formulare ausfüllen und Systeme aktualisieren.

Unsere Strategie besteht darin, das Unternehmen entlang eines klaren Beratungspfads zu heben:

1. Einen einfachen Fragebogen verwenden, um die aktuelle KI-Reife des Unternehmens zu diagnostizieren.
2. Das L1-L5-Kursverhältnis basierend auf dem Diagnoseergebnis konfigurieren.
3. Nach dem Training eine Acht-Stufen-Beratungsmethodik verwenden, um einen AI Transformation Diagnostic Report zu erstellen.
4. Der Bericht schlägt eine ausführbare Skill-, Workflow-, Agent- und Agent Team-Roadmap vor.

## 2. Eine Szenario-Story, die der Kunde verstehen kann

### 2.1 Der Protagonist der Story

Angenommen, der Kunde ist ein 300-Personen-Fertigungs- oder Dienstleistungsunternehmen.

Das Unternehmen hat Sales, Customer Service, Operations, Finance, IT, HR und Management-Abteilungen. Jede Abteilung hat begonnen, von KI zu hören, aber die tatsächliche Nutzung ist sehr inkonsistent:

- Vertriebsmitarbeiter nutzen ChatGPT, um Besuchs-E-Mails und Präsentationen zu entwerfen.
- Der Customer-Service-Manager will eine FAQ organisieren, aber die Daten sind über Gmail, CRM, Notion und Excel verstreut.
- Der Operations Manager will die täglichen Ausnahmeaufträge wissen, aber aus dem ERP exportierte Daten benötigen manuelle Bereinigung.
- Der CEO will KI vorantreiben, hört aber nur von isolierten Cases und kann nicht beurteilen, wo das Unternehmen wirklich steht.
- IT sorgt sich um Sicherheit, Berechtigungen, Datenlecks und die Wartungskosten der Systemintegration.

An diesem Punkt macht es das bloße Verkaufen von Tools dem Kunden schwer, den Wert zu verstehen; und wenn Sie nur Training liefern, fallen Personen nach dem Kurs leicht in die ursprünglichen Prozesse zurück.

Was wir also erzählen wollen, ist eine Transformationsgeschichte:

> Zuerst verstehen, wo das Unternehmen heute ist, dann Mitarbeiter- und Abteilungsfähigkeiten stärken, und schließlich die wirklich wertvollen Szenarien in eine landbare AI-Transformations-Roadmap verwandeln.

### 2.2 Vorher: Der typische Zustand vor Enterprise-KI-Adoption

Am Anfang haben Unternehmen normalerweise nicht „überhaupt keine KI"; stattdessen ist „KI bereits überall verstreut."

Häufige Situationen:

- Einige Personen sind sehr versiert mit KI, aber die Methoden bleiben auf ihren persönlichen Computern oder in Chat-Verläufen.
- Abteilungen haben keine geteilten Prompts, SOPs, Templates oder Wissensbasen.
- Kundendaten sitzen im CRM, Aufgaben in Notion, Tabellenkalkulationen in Google Sheets, E-Mails in Gmail, Aufträge im ERP — keiner ist verbunden.
- Wenn das Management nach KI-ROI fragt, kann das Feld nur „Dinge scheinen schneller zu sein" antworten.
- IT kann nicht beurteilen, welche Szenarien für Automatisierung bereit sind und welche Szenarien zuerst governt werden sollten.

Das bedeutet, Unternehmen fehlt kein KI-Tool — ihnen fehlt eine „Reifegrad-Karte" und eine „Transformations-Methodik."

### 2.3 Zukunft: Die Zukunft, die Kunden vor dem Kurs sehen sollten

Kunden kaufen normalerweise keinen Kurs, weil sie Tools lernen wollen. Sie kaufen, weil sie sehen wollen, was ihr Unternehmen werden kann. Die L1-L5-Eröffnung sollte nicht mit OpenWebUI, Antigravity, n8n, Hermes Agent und ClawTeam als Tool-Liste beginnen; sie sollte mit einem zukünftigen Arbeitstag nach dem Kurs beginnen.

Stellen Sie sich vor, dass sich drei Monate später der Montagmorgen des Unternehmens verändert hat:

1. Ein Vertriebsmitarbeiter öffnet OpenWebUI, loggt sich mit seinem eigenen Account ein und betritt seinen persönlichen Chat-Arbeitsbereich. KI-Nutzung ist durch Unternehmensrichtlinien begrenzt: welche Daten erlaubt sind, welche Daten verboten sind und welches Ausgabeformat die Abteilung erwartet. Vertrieb beginnt nicht mehr mit einer leeren Seite; sie nutzen genehmigte Prompts für Kundenbesuchs-E-Mails, Meeting-Zusammenfassungen und Angebotsentwürfe.
2. Ein Marketing-Manager wandelt eine Produkt-Copywriting-Methode, die früher nur in seinem Kopf lebte, in einen Skill um. Ein neuer Mitarbeiter kann Produktdaten, Zielpublikum, Tonalität und Kanal eingeben und dann einen Entwurf erstellen, der mit dem Stil der Abteilung übereinstimmt. Der Manager überprüft die Qualität, anstatt den Workflow jedes Mal neu zu unterrichten.
3. Wenn eine Kundenbeschwerde eintrifft, liest n8n die Gmail-Nachricht, prüft die Kundenstufe und Historie im CRM, aktualisiert Google Sheets, erstellt eine Notion-Follow-up-Aufgabe und erzeugt eine Manager-Zusammenfassung. Menschen treffen immer noch Urteilsentscheidungen, aber sie bewegen keine Daten mehr von Hand.
4. Jeden Morgen erhält der Operations Manager ein Hermes Agent Briefing. Der Agent hat ERP-Ausnahmeaufträge, Servicedatensätze, gestrige Meeting-Notizen und Wiki-Wissen gelesen. Er identifiziert drei Themen zum Nachfassen und markiert, welche Schritte HITL (Human-in-the-Loop) Review erfordern, bevor sie fortgesetzt werden.
5. Wenn das Management einen neuen Produkt-Launch plant, organisiert ClawTeam Markt-, Produkt-, Service-, Finanz- und Operations-Agents. Jeder Agent hat eine Rolle, Aufgabe und Deliverable, und der finale Bericht ist auf Quellen und Verantwortlichkeiten rückverfolgbar.

Diese Zukunftsstands-Vorstellung gehört vor den Kursbeginn, weil sie L1-L5 von einer Tool-Liste in eine Capability-Progression verwandelt, die der Kunde verstehen kann:

| Level | Achse | Capability nach Training | Szenario, das der Kunde sich vorstellen kann |
| --- | --- | --- | --- |
| L1 | Scale-Achse · Individuum | Jeder Mitarbeiter nutzt KI sicher durch ein kontrolliertes Gateway | Mitarbeiter haben ihren eigenen KI-Arbeitsbereich statt geteilter Accounts oder unkontrollierter Dateneingabe |
| L2 | Scale-Achse · Abteilung | Expertenmethoden werden zu wiederverwendbaren Skills, organisiert nach Abteilungsverantwortung | Neue Mitarbeiter können abteilungseigene Standardmethoden nutzen, um stabile Outputs zu produzieren |
| L3 | Scale-Achse · abteilungsübergreifend / unternehmensweit | KI verkettet abteilungsübergreifende Skills und integriert Systeme zur Ausführung von Workflows | Email, Sheets, Notes, CRM, API und ERP werden unternehmensweit verbundene Workflows |
| L4 | KI-Autonomie-Achse · Super-Assistent | Ein vollständig autonomer KI-Agent nutzt Memory, Tools, Workflows und Auto-Scheduling | Tägliche Briefings, Follow-up-Listen, Evidenz und auf HITL-Review wartende Items werden automatisch generiert |
| L5 | KI-Autonomie-Achse · KI-Team | Mehrere Spezialist-Agents bilden ein funktional-arbeitsteiliges Team | Produkt-, Qualitäts-, Gesundheitsdienst- oder Customer-Engagement-Arbeit kann von einem KI-Team vorbereitet werden |

Daher sollten Verkauf und Kurseröffnungen zuerst das Zukunftsszenario erzählen, dann L1-L5 erklären; zuerst die Arbeitsfähigkeit beschreiben, dann die Tools; und verifizierbare Deliverables vor technischen Details zeigen.

### 2.4 Transformation: Die Drei-Stufen-Reise, durch die wir Kunden führen

#### Stufe 1: Fragebogen-Diagnose

Zuerst einen einfachen Fragebogen verwenden, um schnell zu identifizieren, auf welchem Level das Unternehmen derzeit ist:

- L1: Mitarbeiter nutzen Chat-KI individuell.
- L2: Abteilungen beginnen, Skills, SOPs, Prompts und Templates zu konsolidieren.
- L3: Beginnen, n8n zu nutzen, um Systeme und Workflows zu integrieren.
- L4: Beginnen, Hermes Agent mit Wiki-Memory, Tool-Aufruf, Scheduling, Evidenz und HITL (Human-in-the-Loop) Review auszustatten.
- L5: Mehrere Agents bilden ein Team, das gemeinsam Enterprise-Class-Prozesse vollendet.

Der Zweck des Fragebogens ist nicht akademische Messung, sondern dem CEO, Managern und IT eine gemeinsame Sprache über den aktuellen Zustand zu geben.

#### Stufe 2: Kurs-basierter Capability-Aufbau

Kurse sind kein festes Menü; das Verhältnis wird basierend auf dem Diagnoseergebnis konfiguriert.

Zum Beispiel:

- Wenn der Kunde größtenteils bei L1 ist, betont das Curriculum OpenWebUI, KI-Nutzungsrichtlinien, Prompts, Datensicherheit und abteilungsweise Skill-Isierung.
- Wenn der Kunde bereits abteilungsweite Templates und SOPs hat, bewegt sich das Curriculum in Richtung n8n Workflow und Systemintegration.
- Wenn der Kunde bereits eine Automatisierungs-Foundation hat, können Sie den Hermes Agent Knowledge-Work-Closed-Loop hinzufügen und weiter den ClawTeam Agentic AI Team Kurs evaluieren.

Das Ziel des Kurses ist nicht nur, Tool-Bedienung zu lehren, sondern Kunden zu ermöglichen, während des Kurses ihre eigenen Arbeits-Assets zu produzieren:

- Prompt Library
- Skill-Liste
- SOPs und Templates
- Workflow PoC
- Hermes Agent Aufgabenbeispiele
- KI-Team-Kollaborationsszenarien

Kursdesign muss auch die Anforderungsliste jedes Levels und das Profil des Unternehmens referenzieren. Mit anderen Worten, L1-L5 ist kein fester Lehrplan, sondern eine Reifegrad-Architektur; was tatsächlich gelehrt wird, welche Cases verwendet werden und wie tief wir gehen, hängt von der Branche, Datensensitivität, IT-Capability, bestehenden Systemen und Deployment-Modus des Kunden ab.

Zum Beispiel das gleiche L3 n8n:

- Ein Marketing-/Dienstleistungsunternehmen kann priorisieren, Gmail, Sheets, Notion und CRM zu integrieren, um schnell Client-Angebote und Kampagnenberichte zu produzieren.
- Ein R&D-/Fertigungsunternehmen kann priorisieren, ERP, interne APIs, Datenbanken, Qualitätsdokumente und Ausnahme-Auftragsprozesse zu integrieren.
- Ein Unternehmen mit hochsensiblen Daten kann zuerst Hybrid oder vollständig on-premises gehen, plus menschliche Review, Berechtigungssteuerung und Audit-Logs hinzufügen.

#### Stufe 3: Beratungs-Diagnose-Bericht

Nach dem Kurs ist nicht das Ende — es ist der Einstiegspunkt in die Beratungs-Diagnose-Arbeit.

Wir verwenden eine Acht-Stufen-Methodik, um zu organisieren:

1. Aktueller Zustand des Unternehmens.
2. KI-Reifegrad.
3. Prozess- und Daten-Gaps.
4. Hochwertige Szenarien.
5. Prioritäts-Deployment-Reihenfolge.
6. Drei-Phasen-Roadmap.
7. ROI- und Governance-Empfehlungen.
8. Folge-Deployment-Plan.

Das finale Deliverable ist ein AI Transformation Diagnostic Report, den das Management verstehen, Abteilungsleiter unterstützen, IT evaluieren und das Team ausführen kann.

### 2.5 Nachher: Die Veränderung, die der Kunde spüren sollte

Nach Abschluss der ersten Service-Runde sollte der Kunde in der Lage sein, die folgenden Fragen zu beantworten:

- Was ist der aktuelle KI-Reifegrad unseres Unternehmens?
- Welche Abteilungen haben bereits eine KI-bereite Foundation?
- Welche Prozesse sind am besten geeignet, zuerst automatisiert zu werden?
- Welche Daten und Systeme müssen integriert werden?
- Sollten wir uns für das nächste Quartal auf L2 Skill, L3 Workflow, L4 Agent oder L5 Agent Team konzentrieren?
- Nach dem Vorantreiben von KI, welche KPIs sollten wir zur Verfolgung der Wirksamkeit verwenden?

Das ist der Übergang von „jeder probiert KI individuell aus" zu „das Unternehmen hat eine AI Transformation Roadmap."

## 3. L1-L5 Reifegrad und Kurs-Module

### 3.0 Die zwei Achsen von L1-L5: Vom Tool einer Person zur eigenen digitalen Belegschaft des Unternehmens

> Der KI-Reifegrad eines Unternehmens ist nicht „ein paar Tools lernen" — es ist das Gehen **zweier Achsen**: zuerst KI die ganze Organisation durchdringen lassen, dann die eigene KI-Belegschaft der Organisation wachsen lassen.

#### Akt Eins: Die Scale-Achse — KI wächst vom „Tool einer Person" zum „Nervensystem des ganzen Unternehmens" (L1 → L2 → L3)

Lernen Sie Andy kennen, einen Vertriebsmitarbeiter.

- **L1 · Individuum**: Andy lernt selbst, KI zu nutzen, um Kundenbesuchs-E-Mails zu schreiben. Nützlich — aber nur er kann es tun, und die Methode ist in seinem Kopf eingeschlossen. KIs Reichweite = eine Person.
- **L2 · Abteilung**: Die Vertriebsabteilung verwandelt „wie man eine gute Besuchs-E-Mail schreibt" in einen Skill, den ein neuer Mitarbeiter am ersten Tag nutzen kann. KIs Reichweite breitet sich von Andy auf die ganze Abteilung aus.
- **L3 · abteilungsübergreifend / unternehmensweit**: Die Skills von Sales, Customer Service und Finance werden durch n8n verkettet und mit CRM, ERP und E-Mail verbunden. Eine Beschwerde-E-Mail kommt, und KI sucht automatisch Daten nach, aktualisiert und benachrichtigt abteilungsübergreifend. KIs Reichweite wird das ganze Unternehmen.

In diesem ganzen Akt **ist das Lenkrad in menschlichen Händen**. Andy, Manager und IT entscheiden, was KI tut und wie weit sie geht — egal wie fähig KI wird, sie ist „ein von einem Menschen gefahrenes Auto." Der Fortschritt dieser Achse ist **Reichweite**: eine Person → eine Abteilung → das ganze Unternehmen.

#### Akt Zwei: Die KI-Autonomie-Achse — Das Unternehmen lässt einen „Off-Headcount-Mitarbeiter" wachsen (L4 → L5)

Sobald die Prozesse des ganzen Unternehmens verbunden sind (L3 legt die Foundation), kann das Unternehmen etwas tun, was es vorher nicht konnte: **KI auf sich allein arbeiten lassen.**

- **L4 · KI-Super-Assistent**: Das Unternehmen gewinnt eine KI-Entität, die auf sich allein zur Arbeit geht. Sie hat ihre eigene Capability-Map, ihre eigenen Tools, ihren eigenen Zeitplan. Wenn der Manager morgens ankommt, sind das Briefing und die drei zu verfolgenden Themen bereits auf dem Schreibtisch. Die Rolle des Managers verschiebt sich von „KI nutzen" zu „einen KI-Untergebenen managen."
- **L5 · KI-Team**: Nicht nur einer. Eine Markt-KI, eine Produkt-KI, eine Finanz-KI, eine Customer-Service-KI… mehrere Spezialist-KIs bilden ein Team, das auf sich allein Arbeit aufteilt und kollaboriert und abteilungsübergreifende Aufgaben wie „Neuprodukt-Launch-Analyse" vollendet. Die Rolle des Managers steigt eine weitere Ebene — von „eine KI managen" zu „eine KI-Belegschaft governen."

In diesem Akt **ist das Lenkrad in KIs Händen**. Aber Menschen sind nicht verschwunden — **Menschen rücken in eine höhere Position auf**: Verantwortlichkeiten definieren, Regeln festlegen, Ergebnisse akzeptieren, HITL (Human-in-the-Loop) Review und Akzeptanz-Gates beibehalten. **Je autonomer KI wird, desto mehr sieht der Mensch wie ein „Governor" aus statt wie ein ersetzter „Operator."**

#### Die wichtigste Linie: L3 → L4

Das gesamte Modell hat nur **eine wahre Grenze**, zwischen L3 und L4:

| | L1 → L3 (Scale-Achse) | L4 → L5 (KI-Autonomie-Achse) |
| --- | --- | --- |
| Die Frage, die Sie stellen | „Wie **breit** kann ich KI **nutzen**?" | „Wie viel kann meine KI **auf sich allein** tun?" |
| Wer hält das Lenkrad | Menschen | KI (Menschen treten als Governor zurück) |
| KIs Identität | Das **Tool** des Unternehmens | Die **digitale Belegschaft** des Unternehmens |
| Wie es wächst | Individuum → Abteilung → unternehmensweit | Ein Assistent → ein Team |

Und es gibt **keine Abkürzung** über diese Linie: L4 muss auf der Foundation stehen, die L3 gebaut hat — ohne unternehmensweit verbundene Prozesse hat KI nichts, „auf sich allein zu laufen."

> In L1-L3 lehren Sie KI und verbreiten sie; in L4-L5 ziehen Sie KI groß und übergeben an sie. Gehen Sie beide Achsen, und das Unternehmen „weiß nicht nur, wie man KI nutzt" — es „besitzt eine KI-Belegschaft", und Sie werden ein Governor statt eines Operators.

### 3.0.1 KI beschaffen, kein System kaufen: Der L4-L5 Mindset Shift

Bei L4-L5 ist die größte Verschiebung, die ein Unternehmen machen muss, nicht technisch — es ist ein **Mindset-Shift**.

Chefs sind es gewohnt, KI so zu sehen, wie sie „ein System kaufen": die Feature-Liste evaluieren, Lizenzpreise vergleichen, Software-ROI berechnen. Aber L4-L5-KI ist keine Software — sie hat drei Dinge: **Reasoning, Autonomie und Tool-Nutzung** — funktional macht sie, was ein Wissensarbeiter macht. Daher ist der korrekte Mindset **„KI beschaffen"**: wie ein Talent rekrutieren, onboarden, managen und governen, nicht wie eine Software kaufen.

| Der „System kaufen"-Mindset | Der „KI beschaffen"-Mindset |
| --- | --- |
| Feature-Listen, Sitzplatzzahlen, jährliche Lizenzgebühren evaluieren | Evaluieren, wie viel Workload sie abnimmt, wie viel Capacity sie verstärkt |
| „Software-ROI" berechnen | „Workforce-ROI" berechnen — ROI verschwindet nicht, der Maßstab ändert sich |
| Installieren, live gehen, fertig | Verantwortlichkeiten definieren, onboarden, Performance reviewen, kontinuierlich governen |
| Personen werden durch ein Tool ersetzt | Personen werden zu Governors aufgewertet, mit einer extra digitalen Belegschaft zu governen |

> **Scope**: Dieser Mindset gilt nur für **L4-L5 (die KI-Autonomie-Achse)**. Bei L1-L3 kaufen Sie legitim Tools, Equipment und Systeme — das ist vernünftig und verifizierbar. „KI beschaffen" geht es um den Mindset-Shift des Chefs, sobald KI L3→L4 überschreitet und zu einer autonomen digitalen Belegschaft wird.
> **Es ist eine Management-Haltungs-Analogie, keine Behauptung, dass „KI menschlich ist"** — gerade weil KI ≠ Mensch ist, braucht sie das Governance-Framework und HITL, das Menschen bauen, und das ist der Kern des Beratungs-Services.

### 3.1 L1 Controlled AI Access: OpenWebUI

#### Positionierung

OpenWebUI ist das interne KI-Konversationsportal des Unternehmens.

Der Fokus bei L1 liegt darin, Mitarbeitern zu ermöglichen, KI sicher, stabil und effektiv für tägliche Wissensarbeit zu nutzen.

#### Typisches Szenario

Ein Vertriebsmitarbeiter muss Kundenbesuchs-E-Mails, Meeting-Zusammenfassungen und Angebotsentwürfe schreiben. Wo es früher 1 Stunde zum Organisieren brauchte, kann OpenWebUI jetzt einen ersten Entwurf in 15 Minuten produzieren, den die Person dann verfeinert.

#### Wert, den der Kunde verstehen wird

- Mitarbeiter beginnen, persönliche Arbeitszeit zu sparen.
- Das Unternehmen kann ein einheitliches KI-Portal etablieren.
- Modelle, Berechtigungen und Nutzungsrichtlinien werden leichter zu managen.
- Etabliert die gemeinsame Foundation für nachfolgende Skill-Isierung und Workflow-Isierung.

#### Kursinhalt

- OpenWebUI Grundbedienung.
- KI-Konversation und Prompt-Fundamentals.
- Zusammenfassung, Umschreiben, Übersetzung, Klassifikation, Brainstorming.
- Enterprise-KI-Nutzungsrichtlinien.
- Daten und Aufgaben, die nicht angemessen sind, an KI zu übergeben.

#### Kurs-Deliverables

- Persönliche hochfrequente Arbeits-Prompts.
- Abteilungsweise KI-Nutzungsnotizen.
- Häufige funktionale Szenario-Beispiele.

### 3.2 L2 Knowledge Codification: Antigravity / Claude Code / Codex

#### Positionierung

Der Fokus bei L2 liegt darin, individuelle Erfahrung in abteilungsweise Capability zu verwandeln.

Antigravity, Claude Code und Codex sind nicht nur zum Code-Schreiben — sie dienen als „Skill-Construction-Tools": die Arbeitsmethode eines Top-Performers in wiederverwendbare Spezifikationen, Prompts, Dokumente, Templates und Operating Procedures konsolidieren.

#### Typisches Szenario

Ein Marketing-Manager war schon immer großartig im Schreiben von Produkt-Copy, aber jedes Mal, wenn ein neuer Mitarbeiter anfängt, müssen sie es wieder beibringen. Durch L2 Knowledge Codification kann der Copy-Generierungsprozess in einen „Copy Generation Skill" organisiert werden:

- Zielpublikum.
- Tonalität und Stil.
- Verbotene Ausdrücke.
- Produkt-Selling-Points.
- Beispiel-Copy.
- Ausgabeformat.

Ein neuer Mitarbeiter muss nur den Skill aufrufen und kann Content nahe dem Abteilungsstandard produzieren.

#### Wert, den der Kunde verstehen wird

- Nicht mehr abhängig von individuellen Helden.
- Gute Methoden können repliziert werden.
- Onboarding-Zeit neuer Mitarbeiter wird verkürzt.
- Abteilungsqualität wird konsistenter.
- Wissen beginnt sich als Unternehmens-Asset zu akkumulieren.

#### Kursinhalt

- Definition und Beispiele eines Skills.
- Wie man persönliche Erfahrung in einen Skill schreibt.
- Wie man Prompts, SOPs, Checklists und Templates konsolidiert.
- Wie man Antigravity / Claude Code / Codex nutzt, um Dokumente und Spezifikationen zu produzieren.
- Wie man eine abteilungsweise Skill Library wartet.

#### Kurs-Deliverables

- Abteilungsweise Skill-Liste.
- 3-5 hochfrequente Skill-Beispiele.
- Skill-Standard-Template.
- Skill-Wartung und Versionskontroll-Empfehlungen.

### 3.3 L3 Workflow Automation: n8n

#### Positionierung

Der Fokus bei L3 liegt darin, KI nicht nur Fragen beantworten zu lassen, sondern Workflows zu betreten, Systeme zu integrieren und Aufgaben zu vollenden.

n8n ist der Core von Workflow-KI, verwendet, um Gmail, Google Sheets, Notion, CRM, API, ERP und andere Systeme zu verbinden.

#### Typisches Szenario

Der Customer-Service-Manager muss jeden Tag Gmail-Beschwerde-E-Mails lesen, Kundendaten im CRM nachschlagen, den Status in Google Sheets aktualisieren und einen Wochenbericht in Notion schreiben. Diese Arbeit ist zeitaufwendig und anfällig für Datenverluste.

Mit n8n können Sie einen Workflow designen:

1. Gmail empfängt eine Beschwerde-E-Mail.
2. KI bestimmt Beschwerdetyp und Dringlichkeit.
3. CRM nach Kundenstufe und Historie abfragen.
4. ERP nach Auftrags- oder Versandstatus abfragen.
5. Konsolidiertes Ergebnis in Google Sheets schreiben.
6. Automatisch eine Bearbeitungsaufgabe in Notion erstellen.
7. Eine E-Mail- oder Slack-Benachrichtigung an den Owner senden.
8. Den Customer-Service-Wochenbericht am Freitag automatisch kompilieren.

#### Wert, den der Kunde verstehen wird

- Reduziere repetitives manuelles Daten-Shuffling.
- Reduziere verpasste Aufträge, verpasste E-Mails und verpasste Updates.
- Verbinde Datenfluss, Aufgabenfluss und Entscheidungsfluss.
- KI beginnt, Arbeit für das Unternehmen zu tun, nicht nur mit Personen zu chatten.

#### Scope der Systemintegration

- Gmail: E-Mail-Abruf, Klassifikation, Zusammenfassung, Antwortentwürfe.
- Google Sheets: Datenaufzeichnung, Listenwartung, Berichts-Updates.
- Notion: Aufgabenmanagement, Wissensbasis, Meeting-Notizen.
- CRM: Kundendaten, Opportunities, Interaktions-Logs, Servicedatensätze.
- API: Datenaustausch mit internen und externen Systemen.
- ERP: Aufträge, Inventar, Versand, Beschaffung, Finanzdaten.
- Datenbank: PostgreSQL, MySQL, Vektor-Datenbanken usw.
- Kommunikationstools: Slack, Teams, LINE, Telegram.

#### Kursinhalt

- n8n Grundkonzepte.
- Trigger, Node, Credential, Webhook.
- Gmail / Sheets / Notion Integration.
- API-Integration und Datentransformation.
- ERP / CRM Integrationsplanung.
- AI-Node und RAG-Node Anwendungen.
- Fehlerbehandlung und Human-Review-Nodes.

#### Kurs-Deliverables

- 1-2 abteilungsweise Workflow PoCs.
- Workflow-Szenario-Inventartabelle.
- Systemintegrations-Anforderungsliste.
- Automatisierungs-Risiko- und Berechtigungs-Checkliste.

### 3.4 L4 Autonomous Agent: Hermes Agent

#### Positionierung

Der Fokus bei L4 liegt darin, KI von „einer einmaligen Antwort" zu „einem kontinuierlich laufenden Wissensarbeits-Agent" zu upgraden. Sie versteht nicht nur Aufgaben, zerlegt Schritte, ruft Tools auf und meldet Ergebnisse zurück, sondern behält auch Memory, Indizes, Evidenz, Schedules und Human-Review-Records.

Hermes Agent ist die Standard-Plattform für L4. Sie integriert L1 Chat, L2 Skill und L3 Workflow in ein Knowledge-grade Agent Operating System:

1. Markdown Wiki dient als Quelle der Knowledge Truth.
2. SQLite / FTS dient als Query Index und Derived Cache.
3. Fünf Core Skills handhaben Management, Source Analysis, Keyword Extraction, Autonomous Discovery und Briefing.
4. Deterministische Tools handhaben Writing, Indizierung, Validierung, Extraktion, Caching und Logging.
5. Schedules treiben nightly Ingest, Morning Briefing, Discovery Ping, Evening Preview und Weekly Graph Synthesis an.
6. HITL (Human-in-the-Loop) Review handhabt High-Risk Updates, Keyword Approval, Schema Changes, Deletions und Go-Live Judgments.

#### Typisches Szenario

Der Operations Manager sagt dem KI-Assistenten:

> Hilf mir, die Ausnahmeaufträge dieser Woche zu organisieren, die drei wichtigsten Root Causes zu identifizieren, einen Management-Meeting-Bericht zu produzieren und Kunden aufzulisten, die Follow-up benötigen.

Hermes Agent wird:

1. Zuerst die `purpose.md`, `SCHEMA.md`, `INBOX.md`, `queue.md`, `watchlist.md` der Abteilung und aktuelle Logs lesen.
2. ERP aufrufen, um Ausnahmeaufträge abzufragen.
3. CRM aufrufen, um Kundendaten abzufragen.
4. Google Sheets aufrufen, um das Analyse-Spreadsheet zu organisieren.
5. Den L2 „Exception Analysis Skill" aufrufen.
6. Den L3 Report-Generation Workflow aufrufen.
7. Den Analyseprozess, zitierte Quellen, Follow-up-Aufgaben und Executive Summary zurück ins Wiki schreiben.
8. Im Briefing Manager an Items erinnern, die menschliche Bestätigung erfordern.

#### Wert, den der Kunde verstehen wird

- Mitarbeiter müssen nicht wissen, wie jedes System operiert.
- KI kann helfen, systemübergreifende Aufgaben zu zerlegen und auszuführen.
- Manager können Entscheidungsdaten schneller erhalten.
- KI transformiert von einem Tool zu einem Work Agent, der Wissen akkumuliert, Evidenz nachverfolgt und nach Plan operiert.
- Der Agent ist kein One-Shot-Worker — er organisiert, erinnert, aktualisiert und produziert kontinuierlich Briefings, jeden Tag.

#### Kursinhalt

- Agentic-KI-Fundamentals und die L4 / L5 Grenze.
- Hermes Agent Architektur: Wiki, SQLite, Skills, Tools, Runtime Schema, Policy.
- Orient-first SOP: Vor der Arbeit liest der Agent zuerst Schema, Purpose, INBOX, Index und Log.
- Ingest / Query / Update / Lint / Graph-Synthesis.
- Source Analysis, Keyword Extraction, Autonomous Discovery, Briefing-Generator.
- Wie man Agent-aufrufbare Skills und n8n Workflows designt.
- HITL Review, Berechtigungen, Logs, Fallback und Akzeptanz-Gates (Stage Gates).

#### Kurs-Deliverables

- 1 abteilungsweises Hermes Agent Aufgabenbeispiel.
- L4 IPOE Tabelle.
- Agent-Aufgabenspezifikation.
- Initiales Wiki: `purpose.md`, `SCHEMA.md`, INBOX, Queue, Watchlist, Tasks.
- Agent-verfügbare Tools-Liste.
- Ingest / Query / Update Testdatensätze.
- Briefing-Template.
- Akzeptanz-Gate 4A-4E Tabelle.
- Agent-Risiko, Berechtigungen und Operations Runbook.

### 3.5 L5 Multi-Agent Organization: ClawTeam

#### Positionierung

Der Fokus bei L5 liegt darin, mehrere Spezialist-Agents kollaborieren zu lassen, ein KI-Team zu bilden, das Enterprise-Class-Aufgaben vollendet, die ein einzelner Agent nicht kann.

ClawTeam ist die Landing-Plattform für Agentic Team AI.

#### Typisches Szenario

Der CEO sagt:

> Wir wollen ein neues Produkt entwickeln. Hilf mir, Marktchancen, Wettbewerber, Produktpositionierung, Marketing-Strategie, Customer-Service-Vorbereitung und Finanzprojektionen zu organisieren.

ClawTeam kann mehrere Agents starten:

- Market Analysis Agent: analysiert Markttrends, Kundensegmente und Wettbewerber.
- Product Planning Agent: organisiert Produktanforderungen und Feature-Prioritäten.
- Marketing Strategy Agent: schlägt Kanäle, Messaging und Kampagnenpläne vor.
- Customer Service Agent: bereitet FAQs, Service-Workflows und Wissensbasis vor.
- Financial Analysis Agent: schätzt Kosten, Umsatz, Budget und ROI.
- Project Integration Agent: integriert alle Outputs in einen Projektplan.

#### Wert, den der Kunde verstehen wird

- Nicht eine Person plus eine KI, sondern eine Abteilung plus ein KI-Team.
- Abteilungsübergreifende komplexe Aufgaben können schneller entworfen werden.
- Management kann das KI-Team nutzen, um Entscheidungsarbeit vorgelagert vorzubereiten.
- Das Unternehmen beginnt, automatisierte Operations und Innovations-Capabilities zu erwerben.

#### Kursinhalt

- Multi-Agent-Kollaborationskonzepte.
- Agent-Rollen-Design.
- Aufgabenzuweisung und Integration.
- Rollenkonflikte und Qualitätsprüfungen.
- Agent-Team-Ausgabeformate.
- Governance und Aufsicht von Enterprise-Class-Aufgaben.

#### Kurs-Deliverables

- Ein Agent-Team-Szenario-Design.
- Agent-Rollenkarten.
- Multi-Agent-Kollaborations-Flow-Diagramm.
- Agent-Team-Output-Samples.

## 4. Einfaches Diagnose-Fragebogen-Design

### 4.1 Fragebogen-Zweck

Innerhalb von 10-15 Minuten muss der Fragebogen den Kunden verstehen lassen:

- Wo der aktuelle KI-Reifegrad des Unternehmens steht.
- Welche Capabilities bereits eine Foundation haben.
- Welche Gaps die nächste Stufe behindern.
- Wie das Kursverhältnis konfiguriert werden sollte.
- Auf welche Themen sich die nachfolgende Beratungs-Diagnose konzentrieren sollte.

### 4.2 Fragebogen-Dimensionen

Wir empfehlen, den Fragebogen in sechs Dimensionen zu unterteilen:

| Dimension | Was es beurteilt |
| --- | --- |
| Tool-Nutzung | Ob Mitarbeiter KI-Tools stabil nutzen |
| Wissens-Konsolidierung | Ob es Prompts, SOPs, Templates, Skill Library gibt |
| Prozess-Automatisierung | Ob es Systemintegration und automatisierte Workflows gibt |
| Systemintegration | Ob Gmail, Sheets, Notion, CRM, API, ERP von Workflows aufgerufen werden können |
| Agent-Anwendung | Ob es einen KI-Agent gibt, der Aufgaben autonom ausführen kann |
| Implementierung & Change | Ob es Berechtigungen, Sicherheit, Performance-Metriken und Management-Systeme gibt |

### 4.3 Diagnose-Output

Der Fragebogen gibt nach Abschluss aus:

- Aktuelles Reifegrad-Level: L1-L5.
- Hauptgaps: z.B. Wissen nicht konsolidiert, Workflows nicht integriert, Agent fehlt Governance.
- Empfohlenes Kursverhältnis: z.B. L1 20%, L2 30%, L3 30%, L4 15%, L5 5%.
- Empfohlene Prioritätsszenarien: z.B. automatisierte Klassifikation von Customer-Service-E-Mails, Sales-Angebots-Generierung, ERP-Ausnahme-Auftrags-Analyse.
- Folge-Beratungs-Diagnose-Fokus: z.B. Prozess-Inventory, Datenberechtigungen, ROI-Metriken.

## 5. Kursverhältnis-Konfigurations-Logik

### 5.1 Konfigurationsprinzipien

Das Kursverhältnis wird weder zufällig vom Kunden gewählt noch von uns festgelegt.

Empfohlene Logik:

- Zuerst den aktuellen Reifegrad basierend auf dem Fragebogen beurteilen.
- Dann auf die Management-Ziele schauen: Effizienz, Kosten, Qualität, Umsatz, Governance.
- Dann auf die System-Bedingungen schauen: ob Gmail, Sheets, Notion, CRM, ERP und API bereits vorhanden sind.
- Dann auf das Unternehmensprofil schauen: Branche, Datensensitivität, IT-Capability, Budget, Cloud-Policy.
- Dann auf den Deployment-Modus schauen: Cloud-KI, Hybrid, vollständig on-premises.
- Schließlich das L1-L5-Kursverhältnis entscheiden.

### 5.2 Unternehmensprofil und Deployment-Modus

Vor dem Kursdesign müssen Sie zuerst untersuchen, welche KI-Architektur zum Kunden passt.

#### Cloud-KI

Am günstigsten und schnellsten zu starten. Geeignet für Unternehmen mit geringer Datensensitivität, die sich hauptsächlich auf Copywriting, Recherche, Customer Service, Marketing und allgemeine Wissensarbeit konzentrieren. Der Kurs kann L1 und L2 betonen; L3 integriert zuerst mit SaaS-Tools wie Gmail, Sheets, Notion und CRM.

#### Hybrid: Cloud + On-Premises

Der pragmatischste Pfad für die meisten Unternehmen. Nicht-sensitive Aufgaben können Cloud-Modelle nutzen, während sensitive Daten, interne Systeme und Kernprozesse on-premises bleiben. Der Kurs sollte Datenklassifikation, n8n-Routing, Credentials, API, ERP-Integration und Human Review betonen.

#### Vollständig on-premises

Geeignet für R&D/Fertigung, Finanzen, Gesundheitswesen, Regierung oder hochsensible Datenszenarien. Der Kurs sollte das OpenWebUI Private Portal, on-premises Modelle, internes RAG, ERP/API/DB-Integration, Logs, Berechtigungen, Auditing und Change Management betonen.

### 5.3 Branchen-Fit

#### R&D / Fertigung

Häufige Systeme sind ERP, MES, PLM, QMS, interne Datenbanken und Dokumentensysteme. KI-Szenarien sollten sich auf SOP-Lookup, Qualitäts-Anomalien, Beschwerde-Analyse, R&D-Dokument-Zusammenfassungen, ERP-Ausnahme-Aufträge und Prozess-Wissens-Konsolidierung konzentrieren. Typischerweise Hybrid oder vollständig on-premises empfohlen.

#### Marketing / Dienstleistungen

Häufige Systeme sind Gmail, Sheets, Notion, CRM, Ad-Plattformen und Social Tools. KI-Szenarien sollten sich auf Angebote, Copywriting, Wettbewerber-Analyse, Kunden-Meeting-Zusammenfassungen, CRM-Updates und Kampagnen-Performance-Berichte konzentrieren. Typischerweise kann schnell von Cloud-KI oder Hybrid gestartet werden.

#### Hochsensible Branchen

Zum Beispiel Finanzen, Gesundheitswesen, Regierung und kritische Abteilungen börsennotierter Unternehmen. Der Kurs sollte Datenklassifikation, Berechtigungen, Auditing, Human Review und on-premises Deployment priorisieren. L4/L5 sollten zuerst als Decision Support positioniert werden, statt vollständig autonomer Entscheidungsfindung.

### 5.4 Beispiel-Konfigurationen

#### Szenario A: KI-Anfänger-Unternehmen

Aktueller Zustand: Die meisten Mitarbeiter haben KI noch nicht stabil genutzt.

Empfohlenes Verhältnis:

- L1 OpenWebUI: 40%
- L2 Knowledge Codification: 35%
- L3 n8n: 20%
- L4 Hermes Agent: 5%
- L5 ClawTeam: 0%

Ziel: Zuerst eine gemeinsame Sprache und abteilungsweise Skills aufbauen.

#### Szenario B: KI in Nutzung, aber Workflow-Adoption hängt nach

Aktueller Zustand: Mitarbeiter können KI nutzen, aber Ergebnisse sind verstreut und Workflows bleiben manuell.

Empfohlenes Verhältnis:

- L1 OpenWebUI: 15%
- L2 Knowledge Codification: 30%
- L3 n8n: 40%
- L4 Hermes Agent: 10%
- L5 ClawTeam: 5%

Ziel: Skills in Workflows verketten, priorisieren 1-2 PoCs zu vollenden.

#### Szenario C: Automatisierungs-Foundation vorhanden, will Agents deployen

Aktueller Zustand: Hat bereits n8n- oder Systemintegrations-Erfahrung.

Empfohlenes Verhältnis:

- L1 OpenWebUI: 5%
- L2 Knowledge Codification: 20%
- L3 n8n: 25%
- L4 Hermes Agent: 30%
- L5 ClawTeam: 20%

Ziel: Upgrade von Prozess-Automatisierung zu Agent und Agent Team.

## 6. Die Acht-Stufen-Beratungs-Diagnose-Methode

> ⚠️ **Alle in diesem Kapitel referenzierten Kunden-Beispiele (z.B. „Client M" / „MingChang Packaging" in §6.1) sind KI-generierte fiktive Cases**, KEINE realen Kunden. Alle Zahlen sind illustrativ. Siehe [`../04_Scenarios/README_EN.md`](../04_Scenarios/README_EN.md) für vollständigen Disclaimer.

### Stage 1: As-Is Snapshot — Current State Discovery

Bestehende KI-Nutzung, Systeme, Prozesse, Daten und Entscheidungsmethoden des Unternehmens inventarisieren.

Outputs:

- Current State Assessment Report.
- As-Is Process Maps.
- KI-Nutzungs-Inventartabelle.

### Stage 2: Reference Model Alignment — Standard Model Introduction

Das L1-L5 Reifegradmodell einführen, damit Management und Abteilungen eine gemeinsame Sprache teilen.

Outputs:

- Reifegrad-Assessment-Matrix.
- L1-L5 Capability Gap Liste.

### Stage 3: Best Practice Integration — Benchmarking gegen Best Practices

Mit häufigen KI-Anwendungs-Patterns und Benchmark Cases in der Branche vergleichen.

Outputs:

- Branchen-Benchmark-Szenario-Liste.
- Hochwertige KI-Anwendungs-Szenarien.

### Stage 4: Gap Analysis

Strukturierten Vergleich zwischen Current State und Target State durchführen, klassifizieren als Missing, Broken, Redundant.

Outputs:

- Gap-Matrix.
- Impact x Effort Prioritäts-Ranking.

### Stage 5: Problem Definition — Core Problem Definition

Das 80/20-Prinzip verwenden, um die Probleme zu identifizieren, die es am meisten wert sind, zuerst gelöst zu werden.

Outputs:

- Executive Problem Statement.
- Schlüsselprobleme und Root Causes.

### Stage 6: Benchmarking and Phased Goals

Kurz-, mittel- und langfristige Ziele und Akzeptanz-Gates (Stage Gates) festlegen.

Outputs:

- Drei-Phasen-Ziele.
- Akzeptanzkriterien.
- KPI-Empfehlungen.

### Stage 7: To-Be Design — Future Blueprint Design

Das zukünftige AI Operating Model designen.

Outputs:

- To-Be Operating Model.
- Skill Map.
- Workflow Map.
- Agent Map.
- Systemintegrations-Blueprint.

### Stage 8: Implementation and Change — Execution Deployment and Change Governance

Deployment-Reihenfolge, Governance-System, Trainingsplan und ROI-Tracking planen.

Outputs:

- Transformation Roadmap.
- Change Management Plan.
- ROI Tracking Matrix.
- Follow-on Deployment Proposal.

## 7. Finales Deliverable: AI Transformation Diagnostic Report Inhaltsverzeichnis

### 7.1 Cover

Unternehmensname, Diagnose-Zeitraum, Beratungsteam, Version.

### 7.2 Executive Summary

Eine 1-2 Seiten Zusammenfassung für den CEO:

- Aktueller Reifegrad.
- Größtes Problem.
- Größte Chance.
- Empfohlene Prioritäts-Deployment-Richtung.
- Erwarteter Wert.

### 7.3 KI-Reifegrad-Diagnose-Ergebnisse

- L1-L5 Scoring.
- Sechs-Dimensionen-Radar-Chart.
- Reifegrad-Unterschiede über Abteilungen.
- Hauptgaps.

### 7.4 Kursbeobachtungen und Capability-Inventory

- Kursteilnahme.
- Prompts, Skills, Workflows und Agent-Szenarien, die von jeder Abteilung produziert wurden.
- Mitarbeiter-Absorption.
- Management-Bedenken.

### 7.5 As-Is Current State Prozesse und System-Inventory

- Nutzungsstatus von Gmail, Sheets, Notion, CRM, API, ERP und anderen Systemen.
- Datenfluss.
- Aufgabenfluss.
- Entscheidungsfluss.
- Manuelle Rework-Punkte.

### 7.6 Hochwertige KI-Szenario-Liste

Organisiert nach Abteilung:

- Sales.
- Customer Service.
- Marketing.
- Operations.
- Finance.
- HR.
- IT.
- Management.

Jedes Szenario muss gelabelt sein mit:

- Entsprechender Reifegrad: L1-L5.
- Systeme, die Integration erfordern.
- Erwartete Vorteile.
- Deployment-Schwierigkeit.
- Risiko- und Governance-Anforderungen.

### 7.7 Gap-Analyse und Core Problems

- Missing: fehlende Capabilities, Daten, Prozesse, Rollen.
- Broken: derzeit kaputte oder instabile Prozesse.
- Redundant: repetitive, niedrig-wertige, automatisierbare Arbeit.
- Core Problem Definition.

### 7.8 To-Be AI Operating Model

- Abteilungsweise Skill Library.
- n8n Workflow Center.
- Hermes Agent Task Center.
- ClawTeam Agent Team Kollaborationsmodell.
- Berechtigungs- und Review-Mechanismen.

### 7.9 Drei-Phasen-Roadmap

#### Phase 1: KI-Foundation und Skill-Isierung

Ziel: Individuelle Nutzung in abteilungsweise Capability umwandeln.

#### Phase 2: Workflow-Automatisierung

Ziel: Gmail, Sheets, Notion, CRM, API, ERP integrieren und hochwertige Prozess-PoCs vollenden.

#### Phase 3: Agentic AI und KI-Team

Ziel: Hermes Agent und ClawTeam in die Lage versetzen, abteilungsübergreifende Aufgaben zu übernehmen.

### 7.10 ROI- und Governance-Empfehlungen

- Eingesparte Zeit.
- Reduzierte Fehlerquote.
- Verbesserte Antwortgeschwindigkeit.
- Konsolidiertes Wissen.
- Verkürztes Onboarding neuer Mitarbeiter.
- Verbesserte Management-Entscheidungsqualität.
- Datenberechtigungen und Sicherheitssteuerung.

## 8. Externe Verkaufsgeschichts-Versionen

### 8.1 30-Sekunden-Version

Die meisten Unternehmen haben heute bereits Personen, die KI nutzen, aber die meisten stecken auf der Individual-Tool-Stufe. Wir verwenden zuerst einen Fragebogen, um die aktuelle KI-Reife des Unternehmens zu diagnostizieren, arrangieren dann das Kursverhältnis nach L1-L5 und verwenden schließlich eine Acht-Stufen-Beratungsmethodik, um einen AI Transformation Diagnostic Report zu produzieren — damit das Unternehmen weiß, wo es jetzt steht, was als Nächstes zu tun ist und welche Prozesse zuerst automatisiert werden können.

### 8.2 3-Minuten-Version

Das häufigste Problem in der AI-Transformation ist nicht, dass Mitarbeiter KI nicht nutzen können, sondern dass die Nutzung zu verstreut ist. Einige nutzen ChatGPT, einige können Prompts schreiben, einige wollen das CRM integrieren, einige wollen ERP-Berichte automatisch konsolidieren — aber das Unternehmen hat keine geteilte Architektur.

Wir klassifizieren KI-Reifegrad in fünf Level: L1 ist Chat-KI auf OpenWebUI; L2 ist Skill-KI gebaut mit Antigravity, Claude Code und Codex; L3 ist Workflow-KI, die n8n nutzt, um Gmail, Sheets, Notion, CRM, API und ERP zu integrieren; L4 ist Hermes Agent; L5 ist das Multi-Agent-Team auf ClawTeam.

Der Service-Flow ist einfach: zuerst die Fragebogen-Diagnose machen, um herauszufinden, wo das Unternehmen derzeit steht; dann basierend auf dem Diagnoseergebnis trainieren, mit Kursverhältnis bestimmt durch Kundenreifegrad und Ziele; schließlich verwenden wir eine Acht-Stufen-Management-Beratungs-Methodik, um einen Diagnose-Bericht zu produzieren, der Current State, Gaps, Core Problems, Future Blueprint, Roadmap und ROI abdeckt.

Was der Kunde also kauft, ist kein Kurs, sondern ein Pfad vom KI-Lernen bis zur Enterprise-Transformations-Ausführung.

## 9. Inhalt, der nachfolgend zu vervollständigen ist

Das Folgende sollte mit Priorität vervollständigt werden:

- KI-Reifegrad-Fragebogen-Items.
- L1-L5 Scoring-Logik.
- Kursverhältnis-Empfehlungs-Regeln.
- Beratungs-Diagnose-Bericht-Template.
- Beispiel-Kundengeschichten.
- Hochwertige Szenario-Library nach Abteilung.
- Demonstrations-Workflows für n8n-Integration von Gmail, Sheets, Notion, CRM, API, ERP.
