AI Strategy & Data Readiness
Wir bereiten Daten-Infrastrukturen auf die KI-Ära vor. Von der Einhaltung des EU AI Acts bis hin zum Aufbau von First-Party-Datensätzen für Custom LLMs und Predictive Modeling.
- BigQuery
- Vertex AI
- dbt
- Claude API
- Snowflake Cortex
- OneTrust
Was wir bauen
Seit August 2026 ist der EU AI Act vollständig in Kraft. Wer KI-Systeme einsetzt, auch im Marketing, auch im Analytics-Bereich, braucht Use-Case-Dokumentation, Risikobewertung und in bestimmten Fällen Human-Oversight.
Aber AI Readiness ist mehr als Compliance. Es ist die Frage: Sind die vorhandenen Daten und Prozesse bereit für den nächsten Schritt? Saubere First-Party-Daten in strukturiertem Schema sind die Grundlage für jeden AI-Anwendungsfall der tatsächlich funktioniert, nicht nur ein DSGVO-Häkchen.
Die Konvergenz von Analytics und AI bis 2027: Predictive Audiences, AI-gestütztes Attribution Modeling, LLM-basierte Insight-Generierung sind keine Zukunftsthemen. Sie funktionieren heute, aber nur bei Unternehmen mit aufgeräumtem Analytics-Fundament.
Für wen?
Marketing-Teams mit AI-Tools
Setzen AI-gestützte Anzeigenoptimierung, GenAI-Content-Tools oder ähnliches ein. Wenn AI-Tools Kundendaten verarbeiten, gilt der EU AI Act.
Compliance-Verantwortliche
Müssen prüfen ob der AI-Einsatz im Unternehmen compliant ist, und haben keine internen Ressourcen um das fundiert einzuschätzen.
Analytics-Teams
Wollen das Fundament für AI-Anwendungen legen: First-Party-Data-Architektur, strukturierte Event-Daten, saubere Segmentierung.
CTOs / CDOs in DACH
Wissen dass AI kommt und wollen sicherstellen dass die Infrastruktur bereit ist, bevor der Druck von oben kommt.
Compliance-Kontext
Der EU AI Act, was jetzt gilt
Stand August 2026, vollständige Anwendung aller Artikel:
Verbotene AI-Praktiken (seit Februar 2025): Social Scoring, manipulative Subliminal-Techniques, Echtzeit-Biometrie in öffentlichen Räumen, nicht relevant für Marketing-Analytics, aber wichtig zu kennen.
Hochrisiko-KI-Systeme: Bestimmte HR-AI, Kredit-Scoring, biometrische Kategorisierung. Wer solche Systeme einsetzt braucht Pflichtdokumentation, Konformitätsbewertung und Registrierung in der EU-Datenbank.
General Purpose AI (GPAI) / Foundation Models: Große Sprachmodelle (GPT, Claude, Gemini) in internen Tools oder Produkten fallen unter GPAI-Regelungen.
Für die meisten Marketing-AI-Anwendungen: Transparenzpflichten, Use-Case-Dokumentation und intern definierte Human-Oversight-Prozesse. Kein Zulassungsverfahren, aber klare Anforderungen.
Die drei Säulen des Service
AI Use Case Mapping & Risikobewertung
Welche AI-Systeme setzen Sie ein, bewusst und unbewusst? Viele Unternehmen wissen nicht, wie viele AI-Komponenten bereits in ihrem Marketing-Tech-Stack stecken.
Was wir konkret machen:
- Inventar aller eingesetzten AI-Systeme inkl. „versteckter" wie Smart Bidding, Advantage+, HubSpot AI
- Risikobewertung nach EU AI Act für jeden Use Case
- Gap-Analyse Compliance vs. Ist-Zustand
- Priorisierter Maßnahmenplan
Tools: Custom Assessment Framework, EU AI Act Checklisten
First-Party Data Architektur für AI
AI-Modelle sind so gut wie die Daten auf denen sie laufen. Fragmentierte oder schlecht strukturierte Daten ergeben schlechte AI-Outputs, egal wie gut das Modell ist.
Was wir konkret machen:
- Audit der bestehenden Datenarchitektur auf AI-Readiness
- Event-Schema-Optimierung für ML-Inputs
- Consent-Architektur-Check. AI darf nur auf konsentierten Daten trainieren
- Empfehlung für Data Lake Setup wenn nicht vorhanden
Tools: BigQuery, Snowflake, dbt, OneTrust
AI Governance & Human Oversight
Wer entscheidet was? Wer überprüft AI-Outputs bevor sie in Entscheidungen einfließen? Das sind keine technischen Fragen, das sind Prozess- und Organisationsfragen.
Was wir konkret machen:
- AI-Policy-Dokument Use-Case-spezifisch nach DACH-Recht
- Human-Oversight-Prozess-Design für jeden Risiko-Level
- AI-Literacy-Workshop für Marketing- und Analytics-Team (halbtägig)
- Dokumentationsvorlage für EU AI Act Compliance
Tools: Custom Policy Templates, EU AI Act Compliance Framework
Deliverables
Joint engagement mit klarer Verantwortungs-Trennung. Datascale liefert Strategie und Compliance-Dokumentation, Saloid die technische Daten-Infrastruktur.
AI Use Case Assessment
- Inventar aller eingesetzten und geplanten AI-Systeme
- Risikobewertung nach EU AI Act (welches Level, welche Pflichten)
- Gap-Analyse: Was fehlt für Compliance?
- Priorisierter Maßnahmenplan
First-Party Data Readiness
- Audit der bestehenden Datenarchitektur auf AI-Readiness
- Event-Schema-Optimierung für ML-Inputs
- Consent-Architektur-Check
- Empfehlung für Data Lake Setup wenn nicht vorhanden
AI Governance
- AI-Policy-Dokument Use-Case-spezifisch nach DACH-Recht
- Human-Oversight-Prozess-Design
- AI-Literacy-Workshop für Marketing- und Analytics-Team
- Dokumentationsvorlage für EU AI Act Compliance
Tools & Stack
Compliance & Risikobewertung
- EU AI Act Risk Matrix (eigene Vorlage, DACH-rechtlich abgenommen)
- AI Use Case Inventory Template
- Gap-Analyse-Framework Compliance vs. Ist-Zustand
- Audits für Smart Bidding, Meta Advantage+, HubSpot AI
First-Party Data Architektur
- BigQuery (EU-Region europe-west3) oder Snowflake (EU)
- dbt für Schema-Modellierung und ML-Input-Pipelines
- OneTrust oder Usercentrics für Consent-konforme AI-Trainingsdaten
- Event-Schema-Optimierung für Predictive Modeling
AI Governance & Tooling
- AI-Policy-Templates Use-Case-spezifisch nach DACH-Recht
- Human-Oversight-Prozess-Designs nach Risiko-Level
- MLflow / Model Registry für Auditierbarkeit (mit Saloid)
- EU-konforme LLM-Provider: Anthropic Claude API (EU DPA), Mistral
Engagement-Tiefen
Drei Tiefen. Klare Scopes.
Kein Retainer ohne Bedarf.
Audit Sprint
Wir prüfen was falsch läuft. Report + priorisierter Handlungsplan.
zzgl. gesetzlicher MwSt. · Festpreis für klar begrenzten Scope
Eingeschlossen im Festpreis
- 1 Domain
- 1 Analytics Property
- 1 Tag Manager / Tracking Setup
- 1 CMP
- bis zu 5 Kern-Conversions
- 10 Arbeitstage
- PDF-Report + 90-Min Walkthrough
Lieferumfang
- Vollständige Analyse des bestehenden Setups
- Priorisierter Report mit konkreten Handlungsempfehlungen
- Walkthrough-Call mit dem Team (90 Min)
- Kein Folgevertrag, keine Retainer-Verpflichtung
Wann sinnvoll
Wenn das Setup läuft, aber die Zahlen intern angezweifelt werden. Oder wenn nach einer UA→GA4-Migration unklar ist, was davon belastbar geblieben ist.
Für E-Commerce, mehrere Domains oder App + Web: Audit Sprint Plus, 3.900 € netto Festpreis. Bonus: 50 % des Audit Sprint werden auf einen Build Sprint angerechnet, wenn innerhalb von 30 Tagen beauftragt.
Audit Sprint anfragenBuild Sprint
Neuaufbau oder Restrukturierung eines Tracking-Setups.
zzgl. gesetzlicher MwSt. · finaler Festpreis nach Scope-Definition
Typischer Scope
- 1 Domain (Multi-Domain auf Anfrage)
- 1 Analytics-Property (GA4 oder Piwik PRO)
- Server-Side Container (Stape oder eigene Cloud)
- 1 CMP mit Consent Mode V2
- bis zu 15 Events / Conversions
- 4–8 Wochen Umsetzung
- Blueprint, QA-Sign-off, Handover-Doku
Lieferumfang
- Measurement Blueprint für das Dev-Team
- GTM + Server-Side Setup inkl. CMP-Integration
- Vollständige QA gegen Blueprint mit Sign-off
- Handover-Dokumentation + 30 Tage Post-Launch Support
Wann sinnvoll
Wenn Analytics strukturell falsch aufgebaut ist und Reparieren im laufenden Betrieb mehr kostet als ein sauberer Neuaufbau.
Managed Evolution
Laufende Partnerschaft. Analytics als Produkt, nicht als Einmal-Projekt.
zzgl. gesetzlicher MwSt. · monatlich kündbar nach Mindestlaufzeit
Im Monatspreis enthalten
- bis zu 3 Domains in laufender Betreuung
- Wartung von GA4 + Server-Side Stack
- monatliche Roadmap + Sprint-Planung
- QA bei jedem Release-Deploy
- Slack-Kanal, < 4 h Response (Mo–Fr)
- monatlicher Report + Executive-Summary
- 3 Monate Mindestlaufzeit, dann monatlich
Lieferumfang
- Monatliche Entwicklung + Feature-Rollouts
- Laufende QA bei jedem Deploy
- Executive-Reports + Dashboard-Evolution
- Slack-Support mit garantierten Response-Zeiten
Wann sinnvoll
Wenn Analytics laufend mitwachsen muss. Neue Kampagnen, neue Produkte, neue Datenquellen, und der Aufbau eines internen Teams kommt nicht in Frage.
Alle Preise netto, zzgl. gesetzlicher MwSt. Für Unternehmen in Deutschland, Österreich und der Schweiz.
Full-Cycle Delivery. Wer macht was
Datascale verantwortet
- Marketing-AI-Use-Case-Inventar (Smart Bidding, Meta Advantage+, HubSpot AI)
- First-Party-Data-Architektur und Consent-Konformität
- EU AI Act Mapping für Marketing-Anwendungsfälle
- AI-Literacy-Workshop für Marketing- und Analytics-Teams
Saloid liefert
- Technisches AI-Governance-Framework (MLOps, Model Registry, Audit Trails)
- Risk Classification nach EU AI Act für technische Systeme
- Human-Oversight-Mechanismen in technischen Systemen
- Policy-Implementierung in Infrastruktur und Deployment-Prozessen
- EU AI Act Risk Matrix
- MLflow
- EU-konforme LLM-Provider
- Anthropic Claude API (EU DPA)
E-Commerce Enterprise. AI Act Compliance-Assessment für Google Ads AI-Features und interne Recommendation Engine. Gap-Analyse + Maßnahmenplan in 3 Wochen.
Saloid: AI Agents & Automation-
Gilt der EU AI Act für mein Unternehmen wenn wir nur Google Ads Smart Bidding nutzen?
Ja. Smart Bidding ist ein AI-System das Entscheidungen über Gebote trifft. Es fällt nach aktuellem Stand nicht in die Hochrisiko-Kategorie, aber Transparenzpflichten und interne Dokumentation sind trotzdem empfehlenswert. Wir klären im Assessment genau welche Use Cases welche Anforderungen auslösen.
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Was bedeutet Human Oversight im Marketing-Kontext?
Wenn ein AI-System eine Entscheidung trifft, zum Beispiel welches Segment welches Angebot sieht, muss ein Mensch diese Entscheidung überprüfen können und im Zweifelsfall korrigieren. Das muss kein aufwendiger Prozess sein: oft reicht eine dokumentierte Review-Routine.
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Was sind First-Party-Daten und warum sind sie für AI wichtig?
First-Party-Daten sind Daten, die direkt von eigenen Nutzern erhoben werden, mit Einwilligung, auf eigener Infrastruktur. Im Gegensatz zu Third-Party-Daten (Cookies von Drittanbietern) sind sie langfristig verfügbar, DSGVO-konform nutzbar und qualitativ verlässlicher. AI-Modelle, die auf First-Party-Daten trainieren, sind stabiler und liefern bessere Ergebnisse als solche, die auf aggregierten Drittdaten basieren.
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Wann ist der EU AI Act vollständig in Kraft?
Die Hauptanforderungen gelten seit August 2026. Der vollständige Roll-out mit allen delegierten Rechtsakten läuft bis August 2027. Unternehmen die jetzt handeln vermeiden Last-Minute-Compliance-Druck.
Nächster Schritt
EU AI Act seit Mai 2026: wo steht Ihr Setup?
Strategie-Gespräch zu Compliance, First-Party-Daten und Custom-LLM-Foundations. Full-Cycle Implementation gemeinsam mit Saloid.