KI-Potenziale im Ingenieurbüro DIOTIMA Energy heben

Von Pain Points zu vier priorisierten Lösungen

Wie findet ein Ingenieurbüro heraus, wo Künstliche Intelligenz im eigenen Unternehmen wirklich einen messbaren Unterschied machen kann?

Mit genau dieser Frage ist die DIOTIMA Energy GmbH, ein Ingenieurbüro für nachhaltige Gebäudetechnik, an uns herangetreten. In einem KI-Potenzial-Workshop mit sieben Mitarbeitenden aus unterschiedlichen Bereichen wurden aktuelle Pain Points und zukünftige Engpässe sichtbar gemacht und nach wirtschaftlichem Potenzial priorisiert. Das Ergebnis: vier priorisierte KI-Lösungskonzepte, eine klare Entscheidung für den ersten Umsetzungsschritt und zahlreiche weitere Ansätze für die spätere Weiterentwicklung.

Ausgangssituation: Wachstum, Komplexität und knappe Kapazitäten

DIOTIMA Energy entwickelt maßgeschneiderte Konzepte für Gebäude, Quartiere und Industrie, die Energie effizient nutzen, Kosten senken und Ressourcen schonen. Die Projektarbeit ist geprägt von hohem Qualitätsanspruch, wachsendem Dokumentationsaufwand, interdisziplinären Teams und zunehmender regulatorischer Komplexität – bei gleichzeitig knappen Fachkräften und positivem Auftragsvolumen.

Das Team wollte verstehen, wie KI konkret dabei helfen kann, die Organisation zu entlasten, Qualität abzusichern und weiteres Wachstum zu ermöglichen. Statt mit Tool-Experimenten zu starten, sollte ein strukturierter Blick auf die wichtigsten Pain Points und Engpässe im Arbeitsalltag entstehen.

Ziel des Workshops: Relevante KI-Hebel im Unternehmen identifizieren

Der Workshop mit DIOTIMA Energy hatte drei zentrale Ziele:

  • Die wichtigsten Pain Points und zukünftigen Engpässe aus Sicht verschiedener Bereiche sichtbar machen.
  • Die wirtschaftlich relevantesten Herausforderungen identifizieren. Insbesondere dort, wo Einsparungen oder Mehrumsätze im fünfstelligen Bereich realistisch sind.
  • Konkrete KI-Lösungsrichtungen entwickeln und priorisieren, mit denen das Unternehmen schrittweise starten kann.

Während im KI-Potenzial-Workshop mit dem Naturpark Lahn-Dill-Bergland ein bestimmter Prozess im Mittelpunkt stand, lag der Fokus bei DIOTIMA Energy bewusst breiter auf der gesamten Organisation.



Vorgehen im Workshop: Von individuellen Pain Points zum 10k-Filter

Im ersten Teil des Workshops haben die sieben Teilnehmenden individuelle Pain Points und zukünftige Engpässe aus ihrem Projekt- und Arbeitsalltag sichtbar gemacht. Daraus entstand eine verdichtete Liste der wichtigsten Herausforderungen und Themen, die sowohl das Tagesgeschäft belasten als auch das weitere Wachstum von DIOTIMA Energy beeinflussen können.

Anschließend wurden diese Herausforderungen wirtschaftlich bewertet. Mithilfe des sog. 10k-Filters fokussierte sich das Team auf diejenigen Themen, bei denen realistisch Einsparungen oder Mehrwerte im fünfstelligen Bereich zu erwarten sind – etwa durch zusätzliche Umsätze, geringere Kosten, mehr Kapazität oder vermiedene Risiken. Auf dieser Basis kristallisierten sich vier zentrale Handlungsfelder heraus, in denen KI den größten Hebel entfalten kann.

Das Ergebnis auf einen Blick

Der Mehrwert des Workshops lag darin, die Möglichkeiten von KI auf die konkreten Herausforderungen der DIOTIMA Energy GmbH über verschiedene Bereiche hinweg anwendbar zu machen. Entstanden sind:

  • 1 gemeinsame „Landkarte" der wichtigsten Pain Points und zukünftigen Engpässe im Unternehmen
  • 10 priorisierte Herausforderungen, die das Tagesgeschäft und das Wachstum besonders stark beeinflussen
  • 4 klar benannte KI-Lösungskonzepte mit messbarem wirtschaftlichem Potenzial (10k-Filter)
  • 1 priorisierte Lösungsrichtung, mit der DIOTIMA Energy die praktische KI-Umsetzung startet
  • 7 Mitarbeitende, die eine übertragbare Methodik kennengelernt haben, um weitere KI-Potenziale eigenständig zu identifizieren

Was bleibt? Klarere KI-Schwerpunkte, geteiltes Verständnis, umsetzbare nächste Schritte

Der Workshop mit der DIOTIMA Energy GmbH zeigt, wie ein Ingenieurbüro das Thema KI über konkrete Herausforderungen statt über Tool-Listen angehen kann. Im Mittelpunkt stand die Frage: Wo entstehen im Unternehmen Reibungen, Engpässe und Risiken und wo kann KI helfen, Qualität, Tempo und Struktur spürbar zu verbessern?

Genau darin lag der eigentliche Erfolg des Tages: DIOTIMA Energy hat vier priorisierte Handlungsfelder für den KI-Einsatz definiert und eine erste Lösungsrichtung ausgewählt, mit der die praktische Umsetzung startet. Gleichzeitig hat das Team eine Methode kennengelernt, mit der sich weitere KI-Potenziale im eigenen Arbeitsalltag künftig systematisch identifizieren, bewerten und priorisieren lassen – über diesen Workshop hinaus.


diotima-referenz

„Die Zusammenarbeit mit Philippe war von Anfang an äußerst angenehm, unkompliziert und professionell. Sowohl die organisatorische Vorbereitung des Workshops als auch die Unterstützung bei der Förderantragstellung verliefen reibungslos und ohne unnötige Hürden.

Besonders überzeugt hat mich die Gestaltung des Workshops selbst: Alle Teilnehmenden wurden aktiv eingebunden und unabhängig vom jeweiligen Vorwissen abgeholt. Durch die strukturierte Methodik ist es gelungen, gemeinsam konkrete Pain Points und Potenziale im Unternehmen sichtbar zu machen und sinnvoll zu priorisieren.

Gerade der bereichsübergreifende Austausch war für uns ein großer Mehrwert. Kolleg*innen aus unterschiedlichen Fachbereichen konnten ihre Perspektiven einbringen, wodurch nicht nur neue KI-Potenziale identifiziert wurden, sondern auch das gegenseitige Verständnis innerhalb des Unternehmens gewachsen ist.

Trotz der intensiven inhaltlichen Arbeit blieb die Atmosphäre jederzeit motivierend und angenehm. Philippe hat es geschafft, anspruchsvolle Themen praxisnah und mit einer guten Mischung aus Struktur, Dynamik und Leichtigkeit zu moderieren. Am Ende des Workshops stand ein Ergebnis, das vom gesamten Team getragen wurde und eine klare Grundlage für die nächsten Schritte geschaffen hat.

Ich kann sowohl die Zusammenarbeit als auch den Workshop selbst uneingeschränkt weiterempfehlen.“

Bianca Paries
Referentin für Prozessoptimierung
DIOTIMA Energy GmbH


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