🎯 Warum dieser Artikel?
Künstliche Intelligenz ist nicht mehr nur ein Buzzword – sie ist Realität in der Beratung. Als IT-Consultant bei mindsquare erlebe ich täglich, wie AI-Lösungen Unternehmen transformieren. Dabei arbeite ich eng mit unserem AI-Team zusammen, allen voran mit Daniel Alisch, unserem Senior AI Consultant und Azure Technical Lead.
In diesem Artikel möchte ich euch zeigen, wie AI im Consulting wirklich aussieht – nicht die Marketing-Versprechen, sondern die echte Arbeit, die konkreten Projekte und die realen Herausforderungen.
👨💻 Über Daniel Alisch
Daniel ist Senior AI Consultant bei mindsquare AG mit M.Sc. in Wirtschaftsinformatik. Er spezialisiert sich auf GenAI, RAG-basierte Chatbots und Large Language Models. Als Azure Technical Lead verantwortet er den unternehmensinternen Azure Stack und entwickelt KI-gestützte Lösungen für führende Unternehmen aus Industrie, Gesundheit und Bildung.
🤖 Was macht eigentlich ein AI-Consultant?
Bevor wir in die Details gehen: Was macht Daniel eigentlich den ganzen Tag? Die Antwort ist vielseitiger als man denkt.
Die drei Säulen der AI-Beratung
1. Konzeption & Strategie
Bevor auch nur eine Zeile Code geschrieben wird, geht es um die Frage: Welches Business-Problem lösen wir mit AI? Daniel arbeitet eng mit Kunden zusammen, um Use-Cases zu identifizieren, die echten Mehrwert schaffen. Nicht jedes Problem braucht eine AI-Lösung – manchmal reicht eine klassische Automatisierung.
2. Entwicklung & Implementation
Hier wird's technisch. Von RAG-basierten Chatbots bis zu komplexen Voice-Bots – Daniel und sein Team entwickeln Enterprise-Lösungen mit modernem Tech-Stack: Azure OpenAI, LangChain, Vector Databases, Python, und vieles mehr.
3. Training & Enablement
Die beste AI-Lösung bringt nichts, wenn das Team nicht damit arbeiten kann. Ein großer Teil der Arbeit besteht darin, interne Teams zu schulen und Unternehmen auf ihrer AI-Journey zu begleiten.
💼 Konkrete AI-Projekte aus der Praxis
Lass uns einen Blick auf echte Projekte werfen, die Daniel und sein Team umgesetzt haben. Das zeigt am besten, wie vielfältig AI im Consulting ist.
Projekt 1: Multilingualer Voice-Bot für Krankmeldungen
🎯 Die Challenge
Ein großes Unternehmen hatte ein Problem: In der Frühschicht wurden die Telefonleitungen von Krankmeldungen überflutet. Personalintensiv, stressig für die Mitarbeiter, und besonders schwierig bei mehrsprachigen Teams.
💡 Die Lösung
Daniel entwickelte einen multilingualen Voice-Bot, der den gesamten Krankmeldeprozess automatisiert. Der Bot:
- Unterstützt 5+ Sprachen – automatische Spracherkennung
- Verfügbar 24/7 – keine Warteschlangen mehr
- GDPR-konform – alle Datenschutzanforderungen erfüllt
- SAP-Integration – direkte Datenübernahme
📊 Der Impact
Massive Entlastung der Frühschicht, deutlich höhere Mitarbeiterzufriedenheit, und sofortige Verfügbarkeit unabhängig von Tageszeit oder Sprache. Das ist AI mit echtem Business-Value.
Projekt 2: RAG-basierter Chatbot für Unternehmenswissen
🎯 Die Challenge
Große Unternehmen haben massives Wissen in unzähligen Dokumenten, Wikis, Confluence-Seiten und Datenbanken versteckt. Mitarbeiter verbringen Stunden mit Suchen statt mit produktiver Arbeit.
💡 Die Lösung: RAG-Chatbot
RAG steht für "Retrieval-Augmented Generation" – eine Technologie, die Daniel in mehreren Kundenprojekten erfolgreich implementiert hat. Vereinfacht gesagt: Der Chatbot kann auf das gesamte Unternehmenswissen zugreifen und liefert präzise, kontextbezogene Antworten.
🔧 Wie funktioniert's?
- Indexierung: Alle relevanten Dokumente werden in eine Vector Database geladen
- Embeddings: Texte werden in mathematische Vektoren umgewandelt
- Retrieval: Bei einer Frage werden die relevantesten Dokumente gefunden
- Generation: GPT-4 generiert eine Antwort basierend auf den Dokumenten
📊 Der Vorteil
Im Gegensatz zu ChatGPT "halluziniert" der Bot nicht – er zitiert echte Unternehmensdokumente und gibt Quellenangaben. Das macht ihn enterprise-ready.
🛠️ Der Tech-Stack eines AI-Consultants
Was muss man als AI-Consultant eigentlich können? Hier ein Überblick über Daniel's Tech-Stack – und warum diese Tools wichtig sind.
Core AI & Machine Learning
Azure OpenAI & GPT-4
Das Herzstück der meisten Enterprise-AI-Lösungen. Azure OpenAI bietet die Power von ChatGPT, aber mit Enterprise-Features: Datenschutz, eigene Instanzen, und volle Kontrolle über die Daten.
LangChain
Das Framework, um komplexe AI-Workflows zu bauen. Stell dir vor, du möchtest einen Chatbot, der mehrere Datenquellen abfragt, dann GPT-4 nutzt, und am Ende noch eine Aktion in SAP auslöst – LangChain macht sowas möglich.
RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Die Zukunft von Enterprise-Chatbots. Kombiniert die Kreativität von GPT mit der Präzision von Unternehmens-Datenbanken.
Vector Databases (Qdrant, Pinecone)
Spezielle Datenbanken für AI-Embeddings. Sie ermöglichen semantische Suche – du suchst nicht mehr nach Keyword-Matches, sondern nach Bedeutung.
Cloud & Infrastructure
Microsoft Azure
Als Azure Technical Lead kennt Daniel die Cloud-Plattform in- und auswendig. Von Azure AI Studio bis zu Kubernetes-Clustern – alles läuft auf Azure.
Docker & Kubernetes
AI-Modelle müssen skalieren. Container-Technologie macht es möglich, dass eine Lösung, die lokal entwickelt wurde, problemlos auf Enterprise-Infrastruktur läuft.
Development & Automation
Python
Die lingua franca der AI-Entwicklung. Fast alle AI-Frameworks sind Python-first.
n8n
Ein Low-Code-Automatisierungs-Tool, das Daniel liebt. Perfekt, um AI-Workflows mit bestehenden Systemen zu verbinden, ohne für jede Integration Code schreiben zu müssen.
🎓 Zertifizierungen & Learning
Daniel hat mehrere Zertifizierungen, die für AI-Consulting wichtig sind:
- Azure AI Fundamentals – Foundation für Cloud-AI
- PRINCE2 Practitioner – Projektmanagement
- SAP Certified Developer – Enterprise-Integration
- ITIL Foundation – IT Service Management
Die Kombination aus AI-Skills und klassischem IT-Wissen macht den Unterschied zwischen "cool demo" und "produktionsreife Enterprise-Lösung".
🚀 Was bedeutet AI für die Zukunft von IT-Consulting?
Die Frage, die sich viele Consultants stellen: Ersetzt AI unsere Jobs oder macht sie sie besser? Nach meinen Beobachtungen bei mindsquare: Definitiv Letzteres – aber es verändert, was von uns erwartet wird.
Skills, die wichtiger werden
1. AI-Literacy
Jeder Consultant sollte verstehen, was AI kann und was nicht. Das bedeutet nicht, dass jeder coden muss – aber man muss Use-Cases identifizieren und bewerten können.
2. Prompt Engineering
Die Kunst, AI-Modelle richtig zu befragen. Klingt simpel, ist aber eine echte Skill. Der Unterschied zwischen einer guten und schlechten AI-Lösung liegt oft im Prompt-Design.
3. Integration Skills
AI ist nie standalone. Die wertvollsten Lösungen entstehen, wenn man AI mit SAP, Salesforce, Microsoft 365, oder anderen Enterprise-Systemen verbindet.
4. Ethics & Governance
Mit großer AI kommt große Verantwortung. Datenschutz, Bias, Transparenz – diese Themen werden immer wichtiger.
Neue Rollen im Consulting
AI-Consultant: Entwickelt und implementiert AI-Lösungen (wie Daniel)
AI-Architect: Designed Enterprise-AI-Infrastruktur
AI-Trainer: Schult Teams im Umgang mit AI-Tools
AI-Ethicist: Stellt sicher, dass AI verantwortungsvoll eingesetzt wird
💰 Karriere & Gehalt: Lohnt sich der Weg zum AI-Consultant?
Lass uns ehrlich sein: Ein wichtiger Faktor bei der Karriereplanung ist auch das Gehalt. AI-Consultants sind derzeit extrem gefragt – und das spiegelt sich im Gehalt wider.
Gehaltsspannen 2025 (Deutschland)
💼 Junior AI-Consultant (0-2 Jahre)
- Einstiegsgehalt: 55.000€ - 70.000€ brutto/Jahr
- Was bleibt netto? Bei 65.000€ sind das ca. 3.200€ - 3.500€/Monat (Steuerklasse 1)
💼 AI-Consultant (2-5 Jahre)
- Gehaltsspanne: 70.000€ - 90.000€ brutto/Jahr
- Was bleibt netto? Bei 80.000€ sind das ca. 3.900€ - 4.200€/Monat
💼 Senior AI-Consultant (5+ Jahre)
- Gehaltsspanne: 85.000€ - 110.000€ brutto/Jahr
- Was bleibt netto? Bei 95.000€ sind das ca. 4.600€ - 5.000€/Monat
💡 Tipp: Nutze unseren Brutto-Netto-Rechner, um für deine individuelle Situation zu berechnen, was netto ankommt. Faktoren wie Steuerklasse, Bundesland und Kirchensteuer machen einen großen Unterschied!
Benefits im AI-Consulting
Bei mindsquare und vielen anderen Beratungen kommen noch Benefits hinzu:
- Firmenwagen: Oft mit 1%-Regelung, bei E-Autos sogar 0,25% (berechne hier deinen geldwerten Vorteil)
- Remote-Optionen: Viele AI-Projekte laufen remote
- Weiterbildung: Zertifizierungen werden oft übernommen
- Hardware: High-End Laptops, oft mit Privatnutzung
- Flexible Arbeitszeiten: Besonders in der Entwicklung
📚 Wie wird man AI-Consultant?
Du fragst dich jetzt vielleicht: "Klingt spannend, aber wie komme ich dahin?" Hier mein Eindruck basierend auf Daniel's Weg und anderen Kollegen.
Der klassische Weg
- Studium: Informatik, Wirtschaftsinformatik, Data Science – Daniel hat M.Sc. Wirtschaftsinformatik
- Erste Erfahrung: Einstieg als Junior Developer oder IT-Consultant
- Spezialisierung: Fokus auf AI/ML durch Projekte und Selbststudium
- Zertifizierungen: Azure AI, AWS ML, Google Cloud AI
- Portfolio aufbauen: Eigene Projekte, GitHub, Blog
Der Quereinsteiger-Weg
Auch ohne klassisches Informatik-Studium möglich:
- Online-Kurse: Coursera, Udacity, FastAI – viele exzellente Ressourcen
- Bootcamps: Intensive 3-6 Monate Programme
- Self-Learning: Python, ML-Basics, dann spezialisieren
- Portfolio: Eigene Projekte sind wichtiger als Zertifikate
- Netzwerken: Meetups, Konferenzen, LinkedIn
Wichtige Ressourcen
- FastAI: Kostenloser Kurs, praktisch orientiert
- DeepLearning.AI: Andrew Ng's Kurse auf Coursera
- Hugging Face: Community, Models, Tutorials
- LangChain Docs: Für RAG und AI-Workflows
- Azure AI Studio: Microsoft's AI-Plattform, viele Tutorials
🎯 Warum gerade jetzt ein guter Zeitpunkt ist
Wenn du mit dem Gedanken spielst, Richtung AI-Consulting zu gehen – jetzt ist der perfekte Moment. Hier ist warum:
1. Massiver Fachkräftemangel
Die Nachfrage nach AI-Skills übersteigt das Angebot bei weitem. Jedes zweite Unternehmen sucht AI-Experten – von Startups bis Konzerne.
2. AI wird Enterprise-Ready
Noch vor 2 Jahren war AI oft ein Experiment. Heute ist es Business-Critical. Unternehmen investieren massiv in AI-Infrastruktur und brauchen Experten, die diese implementieren können.
3. Die Tools werden besser
Mit GPT-4, Claude, Gemini und Co. sind die Modelle so gut geworden, dass sie real einsetzbar sind. Gleichzeitig machen Tools wie LangChain und n8n die Entwicklung deutlich schneller.
4. Regulierung bringt Struktur
Der EU AI Act und ähnliche Regelungen schaffen Klarheit. Das klingt vielleicht erstmal negativ, ist aber positiv: Unternehmen wissen jetzt, was sie dürfen und brauchen Experten, die GDPR-konforme AI-Lösungen bauen.
— Aus Gesprächen mit Daniel über AI im Enterprise-Kontext
🔮 Ausblick: Was kommt als Nächstes?
Basierend auf unseren Projekten bei mindsquare sehe ich einige klare Trends für die nächsten 1-2 Jahre:
1. Multimodale AI wird Standard
AI, die Text, Sprache, Bilder und Video versteht – alles in einem Modell. GPT-4V und ähnliche Modelle machen das möglich. Stell dir vor: Ein Bot, der Screenshots deiner Fehlermeldung analysiert und sofort weiß, was das Problem ist.
2. AI-Agents statt Chatbots
Die nächste Generation sind autonome AI-Agents, die nicht nur antworten, sondern auch Aktionen ausführen. Buche einen Termin, erstelle ein Ticket, aktualisiere SAP – alles automatisch.
3. On-Premise AI
Nicht jedes Unternehmen will oder darf seine Daten in die Cloud schicken. Lokale AI-Modelle werden immer besser und sind bald eine echte Alternative.
4. AI-Governance wird kritisch
Mit größerer Verbreitung kommen größere Risiken. Unternehmen brauchen Frameworks für verantwortungsvollen AI-Einsatz – eine neue Beratungs-Nische.
💼 Fazit: AI verändert Consulting fundamental
Nach allem, was ich bei mindsquare erlebe und von Daniel lerne: AI ist nicht die Zukunft – es ist die Gegenwart. Die Frage ist nicht mehr "Sollen wir AI einsetzen?", sondern "Wie setzen wir AI intelligent ein?"
🎯 Die wichtigsten Takeaways:
- AI ersetzt keine Consultants – es macht uns produktiver und wertvoller
- Die wertvollsten Lösungen entstehen durch Integration mit bestehenden Systemen
- AI-Skills sind gefragt – und werden gut bezahlt
- Jetzt ist der beste Zeitpunkt einzusteigen oder zu spezialisieren
- Learning by doing ist wichtiger als Zertifikate
Wenn du mehr über AI-Consulting erfahren willst, schau dir Daniel's Portfolio an. Dort siehst du echte Projekte – von Voice-Bots bis RAG-Chatbots. Und wenn dich interessiert, was ein Consultant verdient und was davon netto bleibt, nutze gerne unsere kostenlosen Rechner.