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Seit 2010 bauen wir die Strukturen, damit KI-getriebene Organisationen tatsächlich funktionieren.
„KI ist kein Tool. KI ist ein Organisationsmodell. Seit 2010 bauen wir die Strukturen, damit KI-getriebene Organisationen tatsächlich funktionieren. Energieinfrastruktur, Transformationsprogramme, regulatorische Übersetzung. Das ist die Arbeit."
— Niels Schuldt, Gründer & CEO
Niels Schuldt
Gründer & CEO
innobu GmbH
Die meisten Berater machen entweder Strategie oder Umsetzung. Niels Schuldt macht beides. Nicht nacheinander. Gleichzeitig.
Er kann Enterprise-Zielbilder entwickeln, mehrjährige Programme strukturieren, Jira- und Confluence-Setups definieren, Capability Maps entwerfen, KI-Agenten orchestrieren und lauffähige Prototypen bauen. Und gleichzeitig im Steering ruhig und klar argumentieren.
Das ist eine spezifische Kombination. Die meisten Organisationen finden sie nie in einer Person.
Die meisten KI-Projekte scheitern auf die gleiche Art: Die Technologie funktioniert, aber niemand ist sich einig, was sie eigentlich tun soll. Das Digital-Colleagues-Framework von innobu löst das, indem KI-Agenten konkrete Rollen im Programm bekommen. Rollenbasierte KI-Orchestrierung. Jedes Engagement beginnt damit, nur die Agenten zu aktivieren, die tatsächlich gebraucht werden.
Entwirft Systemlandschaften und Integrationspfade. Hält das Gesamtbild kohärent, wenn einzelne Workstreams in unterschiedliche Richtungen ziehen.
Übersetzt Ziele in Roadmaps und Capability-Anforderungen. Verbindet, was das Business will, mit dem, was tatsächlich baubar ist.
Überwacht regulatorische Grenzen: EU AI Act, DSGVO, BSI. Hält KI-Systeme innerhalb definierter Grenzen, bevor sie live gehen -- nicht danach.
Verarbeitet Rohdaten zu Informationen, die Entscheidungen wirklich helfen. Weniger Dashboard, mehr Antwort.
Verfolgt Abhängigkeiten, Risiken und Sprint-Velocity. Die Person, die weiss, welcher Workstream alles andere leise blockiert.
Die Arbeit ist in jedem Sektor anders. Die Disziplin dahinter nicht.
Der grösste Teil der Arbeit von innobu findet hier statt. Nicht als IT-Berater am Rand eines Projekts, sondern als Portfoliomanager, Strukturgeber und die Person, die übersetzt: Was sagt der Gesetzgeber, was braucht der Betrieb, und was kann die IT realistisch liefern.
Aktuelle Engagements umfassen Smart-Meter-Rollout, §14a-Umsetzung, Netzanschlussportale und übergreifendes Portfoliomanagement -- oft parallel beim selben Kunden.
Finanz- und Versicherungsunternehmen stehen unter demselben regulatorischen Druck wie Energieversorger: strenge Compliance, KI-Systeme die auditierbar bleiben müssen, und Programme, bei denen Governance-Fehler teuer werden.
Die Arbeit hier: diese Rahmenbedingungen in Strukturen übersetzen, die in der Praxis funktionieren. Nicht auf dem Papier, im Betrieb.
Öffentliche Organisationen können nicht einfach die Richtung wechseln. Budgets sind fest, Rechenschaftspflicht ist öffentlich, und Veränderung braucht länger als im privaten Sektor. Das ist kein Problem, das es zu umschiffen gilt. Es ist die tatsächliche Arbeitsumgebung.
innobu bringt Programm-Governance und einen realistischen Blick darauf, was KI in öffentlichen Kontexten heute leisten kann. Nicht in drei Jahren.
Patientensicherheit und Datenschutz setzen harte Grenzen, was KI darf und wie sie gebaut sein muss. Das ist kein Argument gegen KI. Es ist ein Argument dafür, Architektur und Governance von Anfang an konkret zu machen.
innobu übersetzt regulatorische Rahmenbedingungen -- DSGVO, EU AI Act, sektorspezifische Anforderungen -- direkt in die Programmstruktur. Als Designinput ab Woche eins, nicht als Risikokapitel am Ende.
Fertigungstransformation ist kein reines IT-Projekt. Wenn Produktionsdaten, OT-Systeme und Enterprise Architecture zusammenwachsen sollen, braucht es jemanden, der alle drei Ebenen versteht.
innobu hilft Fertigungsunternehmen, KI-gestützte Betriebsmodelle zu bauen, die Shopfloor und Führungsebene verbinden, ohne das zu verlieren, was heute schon funktioniert.
Zehn konkrete Leistungsbausteine. Jeder ist ein eigenständiges Deliverable, keine Kategorienbezeichnung.
Phasenbasierte Pläne vom Ist-Zustand zum Zielbild, mit Meilensteinen die sich tatsächlich verfolgen lassen.
Ein visuelles Bild: was die Organisation heute kann, und wo die Lücken sind.
Zukunftsbild der Architektur, das mehrjährigen Programmen eine klare Richtung gibt, auf die sie hinbauen.
Wer entscheidet was, wie Eskalation funktioniert, RACI-Modelle die in der Praxis tatsächlich genutzt werden.
Programmübergreifende Logik, Priorisierungsentscheidungen und Abhängigkeitskarten über das gesamte Portfolio.
§14a EnWG, EU AI Act, DSGVO, BSI in konkrete Programm- und Architekturanforderungen übersetzen.
Wiederkehrende Prozesse auf moderner Cloud-Infrastruktur automatisieren. Weniger Handarbeit, mehr Konsistenz.
Betriebsmodelle, in denen KI-Agenten klar definierte Rollen neben dem Team übernehmen, mit dem Digital-Colleagues-Framework.
Sprintbasierte Releases mit klaren KPIs. Wert wird geliefert, bevor das Programm endet.
Lauffähiger Code in Tagen, nicht Wochen. Gebaut, um Ideen zu beweisen, bevor man sich zum Vollbau committet.