Die Kunst der kontrollierten Intelligenz: Wie dimedis KI strategisch in den Alltag integriert

KI als Teil unser­er Arbeitskultur

Wir bei dimedis set­zen KI gezielt und struk­turi­ert ein, nicht nur punk­tuell, son­dern als fes­ten Bestandteil unser­er Unternehmensstrate­gie mit Fokus auf zwei zen­trale Bere­iche. In der Pro­duk­ten­twick­lung unter­stützt KI bei der Spez­i­fika­tion, bei Code-Reviews und in der Qual­itätssicherung. Gle­ichzeit­ig nutzen alle rund 80 Mitar­bei­t­en­den Kl in ihrer täglichen Arbeit als struk­turi­ertes Werkzeug mit per­son­al­isierten Pro­filen, eige­nen Prozessen und definierten Arbeitsregeln.

Der Schlüs­sel ist, dass wir vorhan­dene Frame­works nicht ein­fach übernehmen. Wir nutzen bewährte Grund­la­gen und passen sie gezielt an unseren Stack, unsere Anforderun­gen und unseren Arbeitsstil an. Genau das macht für uns den Unter­schied zwis­chen gener­ischen KI-Out­put und wirk­lich nutzbarem, hochw­er­tigem Con­tent und das gilt sowohl für die Soft­wa­reen­twick­lung als auch für alle anderen Unternehmensbereiche.

Strate­gie statt Zufall

Hin­ter diesem Ansatz ste­ht eine dedi­zierte Rolle… Maren Seufert treibt als KI Trans­for­ma­tion Lead, Process Coach und Prod­uct Own­er die gesamte KI-Methodik bei dimedis voran. Dazu gehören Prozess­de­f­i­n­i­tio­nen, Hackathons, Schu­lun­gen und die Entwick­lung von Standards.

Die Entschei­dung war keine kurzfristige Ini­tia­tive, son­dern ein klar durch­dachter Rahmen.

Wichtig ist auch, dass das Ler­nen nicht nur von oben vorgegeben wird. Viele Kol­legin­nen und Kol­le­gen entwick­eln sich eigen­ständig weit­er, brin­gen eigene Moti­va­tion mit und greifen die The­men aktiv auf. Man sieht, dass dieser Ansatz bei uns gut funktioniert.

Was unsere Kun­den davon haben

Das hat direk­te Auswirkun­gen, allerd­ings anders, als man zunächst ver­muten würde. Der größte Vorteil liegt nicht darin, schneller Code zu schreiben, son­dern darin, Anforderun­gen bess­er zu ver­ste­hen und zu for­mulieren. Prob­leme wer­den präzis­er beschrieben, Rück­fra­gen geziel­ter gestellt und Spez­i­fika­tio­nen automa­tisch doku­men­tiert. So entste­ht eine deut­lich bessere Grund­lage für Abstim­mungen, noch bevor über­haupt mit der Umset­zung begonnen wird.

Gle­ichzeit­ig entste­hen Pro­to­typen schneller, wodurch fokussiert­eres und konzen­tri­ert­eres Kun­den­feed­back einge­holt wird. Kun­den­spez­i­fis­che Anforderun­gen lassen sich präzis­er umset­zen, weil der Aus­gangspunkt klar­er ist. Die Sta­bil­ität unser­er Lösun­gen prof­i­tiert davon, dass Review-Prozesse gründlich­er und kon­sis­ten­ter wer­den. Und die wertvolle, gewonnene Zeit fließt dann dor­thin, wo sie den größten Unter­schied macht, näm­lich in die Lösung von Prob­le­men statt in Routineaufgaben.

Inno­va­tion braucht Part­ner und Wissen

Inno­va­tion entste­ht durch Zusam­me­nar­beit und Know-how. Prof. Dr. Alexan­der Lutz, Wirtschaftsin­for­matik­er mit Fokus auf Big Data und KI arbeit­et mit uns an der intel­li­gen­ten Auf­bere­itung von Messe­dat­en. Gemein­sam verbinden wir wis­senschaftliche Meth­o­d­en mit unser­er Praxis­er­fahrung, um Dat­en sys­tem­a­tisch nutzbar zu machen und neue Ansätze für Aussteller und Ver­anstal­ter zu entwickeln.

Am 17. Juni 2026 laden wir zur con­nect cir­cle ein. Maren und Prof. Lutz hal­ten gemein­sam einen Vor­trag zu ​“Nicht nur über KI sprechen. Erfahren, wie es funktioniert.”