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azena — AI-Boutique.

WirbauenAI,dieimMittelstandbleibt.

Strategie, Architektur und ein produktives AI-System — Festpreis, klare Übergabe in Ihre IT.

Stanford AI/PM Certificate10 Jahre KI im Konzern (Senior Manager GenAI, Bosch Digital)zuvor Mercedes-Benz Silicon Valley (MBUX, #HeyMercedes)
Erstgespräch buchenAI Readiness Audit· 5 Werktage Festpreisoder Frag azena

Markt-Beobachtung

AI verändert die Wertschöpfung des deutschen Mittelstands strukturell — und die Adoptionskurve fängt 2026 an, sich zu verzweigen.

Der Pivot-Punkt

2026 ist nicht der Anfang von KI. Es ist der Moment, in dem sie funktioniert.

Zwei Kurven entscheiden, wann mittelständische Unternehmen ernsthaft einsteigen sollten — und sie kreuzen sich gerade.

Heute · 2024

GPT-4o + Sonnet 3.5

AI-Modelle erreichen produktives Reasoning. Erste KMU-Piloten gehen live.

Wachstum · 2025

GPT-5 + Multi-Agent-Stacks

Token-Kosten unter $1/Mio. Agenten orchestrieren Workflows.

PIVOT · Q2 2026

KI wird Commodity

Impact 700× höher als 2020, Kosten 130× billiger — der Kreuzungspunkt.

2027 — Skalierung

AGI-Threshold (Projektion)

Modelle bestehen Aufgaben, die heute Mitarbeiter erledigen.

Branchen-Lösungen

Was AI in Ihrer Branche konkret löst.

Wählen Sie Ihre Branche — wir zeigen, wo AI heute echten Hebel hat.

Markt-Beobachtung

Drei Muster, an denen AI-Initiativen im Mittelstand regelmäßig stoppen.

BEOBACHTUNG 1

Software wird vor dem Use-Case lizenziert.

Co-Pilot-Lizenzen für 200 Mitarbeitende, ein Rahmenvertrag, drei aktive Nutzer — und keine Klarheit, welches Geschäftsproblem die Lizenz adressieren soll. Architektur gehört vor die Lizenz, nicht danach.

BEOBACHTUNG 2

Pilots laufen, die Skalierung bleibt aus.

Der Pilot war ein Tool — kein Agent mit eigener Datenbasis, ohne Anbindung an Stammdaten, ohne Betriebsmodell. Beratungs-PDF plus GitHub-Repo allein erzeugen keinen produktiven Agenten. Genau hier setzen wir an.

UNSER ANSATZ

Architektur, eigene Daten, ein Agent in Ihrem Stack.

Wir beginnen mit Ihrer Domäne — Prozesse, Daten, Engpässe — bevor Code entsteht. Daraus entsteht ein Agent, der auf Ihren Daten trainiert ist, in Ihrem System läuft und nach Abschluss unseres Engagements bei Ihnen im Haus bleibt. Kein Lizenz-Lock, keine Black-Box.

Architektur, AI-Mitarbeiter und Code aus einer Hand — auf Ihren Daten trainiert, in Ihrem Stack, im Eigentum Ihres Hauses. Frag azena

Founder

Wer Azena baut.

Porträtfoto von Baybora Gülec, Founder & Lead-Architect von Azena

Baybora Gülec

Founder & Lead-Architect, Azena

LinkedIn-Profil

Senior Manager Agentic AI & GenAI bei Bosch Digital. Aktuell verantwortlich für die Agentic-AI- und GenAI-Strategie über acht Unternehmensbereiche — als Founder von Azena bringe ich dieselbe Praxis in den Mittelstand.

Heute
Senior Manager Agentic AI & GenAI, Bosch Digital (Stuttgart) — Eigentümer der KI-Transformations-Roadmap über 8 Unternehmensbereiche.
Aufgebaut
27 Engineers + 3 Product Owner von null aufgebaut und geführt — die Delivery-Unit hinter Boschs erster Agentic-AI-Plattform.
In Produktion
Erste Agentic-AI-Plattform bei Bosch (tausende automatisierte Entscheidungen pro Tag) und das GenAI Center of Excellence etabliert.
Davor
Mercedes-Benz R&D Silicon Valley — MBUX und #HeyMercedes. Stanford AI/PM Certificate.
Azena
Founder von azena.ai — AI-Boutique für den Mittelstand: Vertical Agents, KI-Strategie und produktive Systeme aus einer Hand.

Im Mittelstand entstehen 2026/27 zwei Spuren: Unternehmen, die KI als Stichwort in Vorstandsfolien führen, und Unternehmen, die KI als produktive Capability im eigenen Betrieb haben. Mit Azena baue ich Spur zwei — Strategie, Architektur und produktive Implementierung aus einer Hand. Keine Beratungs-Theaterproduktion, sondern Systeme, die nach unserer Übergabe weiterlaufen.

Azena-Perspektive

Wir sehen, was Sie heute übersehen.

Vor jeder Implementierung steht eine ehrliche Analyse — wo AI bei Ihnen wirklich wirkt und wo nicht.

Domain-Tiefe: Wir verstehen Ihre Welt, bevor wir bauen.

Apple Vision Pro mit Azena-Dashboard in der Linse — KI-Use-Cases visualisiert vor dem Investment

Wann macht AI bei Ihnen Sinn?

Fünf Indikatoren. Zwei reichen.

Wenn zwei oder mehr Punkte auf Ihr Unternehmen zutreffen, lohnt sich ein Erstgespräch. Treffen weniger als zwei zu, sagen wir Ihnen das offen.

  1. Indikator 1:

    Ihre Mitarbeiter verbringen mehr als 20 % ihrer Zeit mit wiederkehrenden Sachbearbeitungs-Aufgaben.

  2. Indikator 2:

    Ihr Wachstum ist durch Personalkapazität gebremst, nicht durch Auftragslage.

  3. Indikator 3:

    Sie haben strukturierte Daten oder digitale Prozesse, die heute ungenutzt liegen.

  4. Indikator 4:

    Ihre Wettbewerber beginnen sichtbar, AI in Angebot oder Service einzusetzen.

  5. Indikator 5:

    Sie haben bereits Pilot-Projekte versucht, die nicht in den Regelbetrieb gekommen sind.

Treffen weniger als zwei Punkte zu, ist der Zeitpunkt noch nicht reif. Auch das sagen wir Ihnen offen.

Wie wir vorgehen

Vier Phasen. Klare Übergaben. Keine Überraschungen.

Jede Phase hat ein definiertes Ergebnis. Sie entscheiden nach jeder Phase, ob die nächste startet.

01

Verstehen

2 Wochen

Wir analysieren Ihre Prozesse, Daten und Engpässe — vor Ort, mit Ihrem Team. Keine Fragebögen aus der Ferne.

Ergebnis: Workshop-Ergebnis: identifizierte Hebel + Datenlage

02

Entscheiden

2 Wochen

Wir liefern einen Business-Case mit drei priorisierten AI-Hebeln, Investitionsrahmen und Förder-Pfad-Empfehlung.

Ergebnis: Entscheidungsvorlage für Ihre Geschäftsführung

03

Bauen

6–12 Wochen

Wir entwickeln das erste produktive System in Ihrer Infrastruktur, mit Ihrer IT. Wöchentliche Updates, Festpreis pro Sprint.

Ergebnis: Produktives AI-System, in Ihrer IT integriert

04

Übergeben

2 Wochen

Wir schulen Ihr Team, dokumentieren sauber und übergeben in den Regelbetrieb. Optional: Retainer für Weiterentwicklung.

Ergebnis: Vollständige Übergabe + Schulung Ihres Teams

Methodology · proprietär

Die Azena AI-Hebel-Matrix.

Jeder Use-Case wird auf drei Achsen verortet: Feasibility, EBIT-Impact, Reg-Exposure. Die Diagonale rechts-oben mit niedriger Reg-Exposure ist Ihre Q1-Priorität — die obere rechte Hälfte mit hoher Reg-Exposure wird strukturierter Build. Diese Matrix ist das zentrale Artefakt jedes AI Readiness Audits.

PRIORITÄTS-WEDGE Q1Feasibility →EBIT-Impact →Bubble-Größe = Reg-Exposure (EU AI Act / IEC 62304 / MDR)Angebots-Co-PilotMaschinenbauTMS-E-Mail-BrückeLogistikKonstrukteurs-RAGMaschinenbauVision-AI QualitätssicherungFertigungIEC 62304 Doku-GeneratorMedTechQMS-Abweichungs-TriageMedTechTicket-Triage Service-LinieIT-ServicesPredictive Maintenance RevenueMaschinenbau

Achse 1

Feasibility

Wie weit ist die technische Implementation vom heutigen System-Status entfernt? Datenlage, Schnittstellen, Trainings-Aufwand.

Achse 2

EBIT-Impact

Wie viel EBIT verschiebt der Use-Case bei realistischer Adoption? Engineering-Kapazität, Vertriebs-Hebel, After-Sales-Revenue.

Achse 3

Reg-Exposure

Wie stark greift Regulatorik? EU AI Act Art. 6/9, IEC 62304, MDR-Anhang-II — und wie viel davon wird Architektur-Voraussetzung statt nachträglicher Aufwand?

Sie erhalten Ihre eigene Matrix — mit 10–20 priorisierten Use-Cases aus Ihrer Daten- und Prozesslandschaft — als zentrales Artefakt des AI Readiness Audits.

AI Readiness Audit · 5 Werktage Festpreis

Engagement Model

Eine Engagement-Reise mit vier Eintrittspunkten.

Senior-led, Festpreis pro Phase, klare Übergaben. Sie entscheiden nach jeder Phase, ob die nächste startet — keine Jahresverträge, keine Lock-ins.

Lead-Architect

Baybora Gülec — direkt im Engagement, kein Junior-Layer.

Übergabe-Disziplin

Maximal zwei Hand-offs pro Engagement. Senior bleibt accountable.

Festpreis-Brief

In fünf Werktagen nach Erstgespräch. Scope, Investment, Übergabe-Bedingungen schriftlich.

Einstieg

AI Readiness Audit

5 Werktage · Festpreis · FESTPREIS · 5 WERKTAGE

Festpreis pro Phase. Sie entscheiden nach jeder Phase neu.

Assessment + Use-Case-Backlog

Strukturiertes Assessment Ihres AI-Reifegrads über 6 Dimensionen — mit priorisiertem Use-Case-Backlog und EU AI Act Exposure-Analyse. Department-Head-tauglich, freihändige Freigabe.

  • 25–40 Seiten PDF + 90-Min Readout-Call
  • AI-Reifegrad-Assessment (6 Dimensionen)
  • 10–20 priorisierte Use Cases (Feasibility × Impact)
  • EU AI Act Exposure-Analyse + Risk Register
Audit anfragen

Strategy Sprint

4 Wochen · FESTPREIS PRO PHASE

Festpreis pro Phase. Sie entscheiden nach jeder Phase neu.

Roadmap + ROI-Case

Wir analysieren Ihre Prozesse, identifizieren die 3 stärksten AI-Hebel und liefern einen Business-Case mit CFO-Standard. Inklusive Förder-Pfad-Check.

  • Hebel-Analyse mit EBIT-Wirkung
  • 3 priorisierte Use-Cases
  • Business-Case mit ROI-Modell
  • Förder-Pfad-Empfehlung
Strategy Sprint anfragen
Empfohlen

AI-Build

8–16 Wochen · FESTPREIS PRO PHASE

Festpreis pro Phase. Sie entscheiden nach jeder Phase neu.

Erster produktiver AI-Mitarbeiter

Wir bauen Ihr erstes produktives AI-System in Ihrer Infrastruktur, mit Ihrer IT. Festpreis, klare Übergaben, Sie entscheiden nach jeder Phase neu.

  • 1 produktives AI-System live
  • Integration in bestehende IT
  • Team-Schulung inklusive
  • Dokumentation + Übergabe
Build-Scope abstimmen

Skalierung

12+ Monate Retainer · MONATL. RETAINER · 3-MONATS-MIN

Festpreis pro Phase. Sie entscheiden nach jeder Phase neu.

AI als Plattform-Capability

Mehrere AI-Mitarbeiter, kontinuierliche Weiterentwicklung, AI-Center-of-Excellence-Aufbau. Für Unternehmen die AI zur Plattform-Capability machen wollen.

  • Multi-Use-Case-Roadmap
  • AI-CoE-Aufbau intern
  • Senior-Architect-Retainer
  • Quarterly Strategy-Reviews
Retainer besprechen

Jedes Engagement startet mit einem 30-Minuten-Erstgespräch — direkt mit dem Lead-Architect. Festpreis-Brief in fünf Werktagen.

Förderung, die Sie selbst nutzen: Forschungszulage (FZulG) & ZIM — den förderfähigen Entwicklungsanteil setzen wir sauber auf.

Betriebsmodell

Der Rahmen, der Ihre AI-Mitarbeiter trägt.

Strategie-Berater liefern Folien. Code-Boutiquen liefern Repos. Wir bauen die Schicht dazwischen — die Org-Architektur, die aus einem Pilot einen nachhaltigen AI-Mitarbeiter macht.

Rollen & Verantwortung

Wer steuert KI nach Go-Live? Wer fixt Drift, wer überwacht Halluzinationen, wer trainiert nach? Wir definieren die Stellen — und besetzen sie aus Ihrem Team.

KI-Governance

Daten-Schicht, Compliance, Eskalations-Pfade. EU-AI-Act-konform, DSGVO-belastbar, ISO-tauglich.

Prozess-Redesign

Welche Prozesse werden umgebaut? Welche bleiben? Wo sitzt der Agent, wo der Mensch? Mit Ihren Prozess-Ownern zusammen, nicht über sie hinweg.

Change-Management

AI-Mitarbeiter ohne Adoption ist Code im Repo. Wir trainieren Ihr Team, kommunizieren in der Org und verankern den Wandel kulturell.

„Ohne Betriebsmodell bleibt jede AI-Implementierung Pilot.“

Wo bei Ihnen ansetzen?

Pilot-Szenario — illustrativ

Tag 1 bis Tag 90 — wie ein KI-Pilot bei uns abläuft.

Typisches Profil — illustrativ, nicht aus einem konkreten Mandat: Maschinenbauer, rund 80 Mitarbeitende, Baden-Württemberg. So sieht ein KI-Pilot bei uns Schritt für Schritt aus. Wir sind in der Pre-Launch-Phase — reale Customer-Namen und ROI-Cases veröffentlichen wir erst nach Abschluss. Keine Marketing-Vorwegnahme.

  1. Tag 1

    Kein KI-Use-Case dokumentiert. Datenlage ungeklärt.

  2. Tag 14

    Förderfähigen Entwicklungsanteil identifiziert — FZulG-/ZIM-Pfad geprüft, den das Unternehmen selbst nutzt.

  3. Tag 45

    Drei Pilots identifiziert: Bestell-Klassifikation, Maschinendaten-Anomalie-Detection, Service-Knowledge-Base.

  4. Tag 90

    Erster Pilot live. Förderfähiger Entwicklungsanteil sauber dokumentiert. ROI-Schätzung: 18 Monate.

Engineering War Room — anonyme Engineering-Skizzen an der Wand, einzelner Lichtkegel von oben, als Sinnbild der dokumentierten Pilot-Arbeit

Status & Transparenz

Wir sind ehrlich: Das oben ist ein illustratives Szenario, kein abgeschlossenes Mandat — wir bauen Azena gerade auf. Reale Customer-Namen, Originalstimmen und ROI-Cases folgen nach den ersten Abschlüssen — keine fabrizierten Testimonials, keine Vorwegnahme.

Wenn Sie einer unserer ersten Cases sein wollen: wir wählen aktuell drei Pre-Launch-Mandate aus, die wir mit voller Senior-Aufmerksamkeit begleiten.

* Illustratives Pilot-Szenario, kein konkretes Mandat. Reale Cases mit Namen veröffentlichen wir nach Abschluss. Individuelle Ergebnisse können abweichen.

Eigene Story starten →

Kostenfrei, 30 Min, ehrliche Einschätzung.

Am Ende bei Ihnen im Haus

1 dokumentierter KI-Use-Case

PDF + Code-Repo, sofort einsatzbereit

1 trainiertes Team

8–12 MA · 12 Phasen Hands-on im Betrieb

1 Förder-Setup

FZulG oder ZIM — wir setzen den förderfähigen Anteil sauber auf

Marktdaten · die Engagements rahmen

Vier Zahlen, die jeden Mittelstands-CFO 2026 angehen.

Vier externe Zahlen, die jedes AI-Engagement 2026 strukturieren.

50%

BMWK go-digital — Förderquote

Bis 50 % BMWK-Förderung auf KI-Beratung & Implementation für KMU bis 100 MA. Wir fokussieren bewusst auf Förderpfade, die Sie selbst nutzen (FZulG, ZIM) — ohne Akkreditierungs- oder Zulassungsvorbehalt.

Quelle: BMWK go-digital Richtlinie 2024+

Aug 2026

EU AI Act — Hochrisiko-Pflichten

Ab August 2026 gelten Konformitätspflichten für Hochrisiko-KI in MedTech, HR und kritischer Infrastruktur. IEC 62304 / MDR-Anhang-II / Article 9 sind ab dann nicht mehr Empfehlung, sondern Compliance.

Quelle: Verordnung (EU) 2024/1689

35%

F&E-Steuergutschrift (FZulG)

35 % steuerliche Forschungszulage auf förderfähige F&E-Personalkosten, bis 2028 verlängert. Stapelbar mit go-digital und ZIM — wir prüfen die Kombinatorik im Erstgespräch.

Quelle: Forschungszulagengesetz §3 (2024-Novelle)

73%

Mittelstand-CIO-Studie

Branchen-Umfragen verorten den KI-Backlog im DACH-Mittelstand in der Größenordnung von rund drei Vierteln der CIOs, während erst eine Minderheit einen produktiven Use-Case im Einsatz hat. Lücke = Markt.

Quelle: Bitkom Research / IDG Mittelstand Insights 2025

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