Premium Designer Academy

You’re a talented designer pouring your creativity into every project, but your income isn’t reflecting your true value. Late nights juggling multiple clients, struggling to set the right prices, and feeling lost in a sea of competition can be incredibly frustrating.

It Doesn’t Have to Be This Way.

Imagine transforming your design business into a thriving, profitable venture where you attract high-paying clients effortlessly. No more burnout, no more undervaluing your skills. Just a clear, actionable path to scaling your income to $10k-$20k/month and beyond. You deserve to be recognized and rewarded for your talent.

Introducing The Premium Designer Academy

In just 12 weeks, The Premium Designer Academy will guide you through a transformative journey designed to elevate your design business:

→ Clarify Your Niche: Discover the specific market that needs your unique skills and where you can truly stand out.
→ Create High-Ticket Offers: Develop irresistible packages that reflect the true value of your work, making it easier to attract premium clients.
→ Master Premium Outreach: Learn proven strategies to consistently connect with and secure high-value clients who are ready to invest in your services.
→ Automate Lead Generation: Streamline your processes to maximize efficiency and ensure a steady flow of quality leads without the constant hustle.

Why Choose PDA?

→ Personalized 1:1 Coaching: Get tailored guidance that addresses your unique challenges and goals.
→ Templates and Resources: Access tools that make implementing strategies straightforward and effective.
→ Supportive Community: Join a network of like-minded designers who are on the same path to growth and success.

Don’t let another day go by feeling stuck and undervalued. It’s time to take control and build the fulfilling design career you’ve always dreamed of. Join The Premium Designer Academy and start your journey to business success.

Connect with me to learn more or book a free clarity call.

Founder

Huw Davies Consulting

I'm the Founder of Six Figure Designer, helping Solopreneur graphic and web designers to achieve their business goals without stress. 

With my guidance, I have helped many clients grow their yearly revenue by 40%. I offer personalised coaching and mentoring to help you get seen and get organised so you can build a profitable business that makes you happy and fulfilled.

Online Business Coach, Brand Strategist & Mentor for Graphic Designers

adplist.org

Giving back to the graphic design community through mentoring.

Mentor, Visual Communication Design

New Co. Brand Design

Helping entrepreneurs grow their business online. 

Branding | Shopify | Email

Book a FREE 30-minute Strategy Session.

Working as a freelance senior graphic designer - short-term and long-term contracts - with various well-known brands in Melbourne.

- 7-Eleven Australia (6-month contract, in-house designer, brand and packaging specialist)
- Glanbia Performance Nutrition (3-month contract, in-house designer, brand and content specialist)
- Stanley Tools (3-month, freelance, brand and marketing specialist)
- Moose Toys (4-month, freelance, brand and packaging specialist)
- Officeworks (4-month, freelance, brand and marketing specialist)
- many others...

Freelance Senior Graphic Designer

BNI Yarra

A referral networking group of business professionals. 
We meet every Wednesday from 6:45-8:30 am via ZOOM. Visit today!

*all members of the BNI Yarra chapter contribute their time and energy on a voluntary basis. We all work together to build and grow our networks, leading to more referrals and closed business for our businesses.

President (volunteer role)

Feast-or-famine months wear down good designers. 
I teach a simple LinkedIn system that helps freelance creatives — graphic, product, web, UX, motion, and brand — land their first (or next) $5K client in 60 days. 

Most do it working just a few extra hours a week.

I spent two decades inside agencies watching studios charge five times my freelance rate. The fix wasn’t more effort. It was packaging the value — not the hours.

After years of testing, I boiled everything down to four moves:

1. Position yourself as a specialist clients remember — not a spare pair of hands
2. Turn your LinkedIn into a client-facing offer page that pre-sells you
3. Post short insights and start low-pressure, value-first conversations
4. Guide those into a simple sales call — and close at $5K+ without discounting


This system works across every design discipline:

- Riley jumped from $70/hr to a $10.5K brand strategy project in 7 days
- Amanda doubled her rate and booked a $5K branding gig in 60 days
- Taskia flipped an $850 website into a $7.5K retainer

Who it’s for:
Designers who’ve done at least one paid project and now want consistent premium work — without cold pitching or race-to-the-bottom job boards

What to do next:
Send me a DM with “First 5K” and I’ll reply with a short case study and the link to apply for the next 60-Day Sprint cohort.

Huw Davies
Premium Designer Academy
40+ designers served · $500K+ in client wins

#DesignBusiness #LinkedInForDesigners #PremiumClients #FreelanceDesign #UXDesign #BrandStrategy #MotionDesign

Huw Davies

3 weird ways designers actually get clients on LinkedIn 

(that no one talks about)...

All things I've seen work with my clients:

1. Comment on your ideal client's posts BEFORE you DM them
Stop commenting on other designers' work and start commenting on startup founders, CTOs, and marketing directors.

Why? When you DM them 3 days later, they recognise your name. You've "warmed them up" by showing up in their world first.

It's the difference between a cold DM and a familiar face.

2. Post the "unsexy" business stuff, not just pretty pictures
Everyone posts portfolio pieces. Zero context. Zero results. Just "here's another one for the folio."

Instead, post about:
• How your rebrand helped a client close their Series A
• The 3 mistakes most startups make with their website
• Why most SaaS companies fail at brand consistency during growth

Decision-makers don't care about your kerning, they care if you understand their business problems.

3. Send 5 DMs every single day even when you're booked
Most designers only reach out when they're desperate, then they panic, then they send shit messages.

Designers making $10k+ monthly? They're in DMs every day. Building relationships.  Starting conversations. Staying top-of-mind.

Your pipeline today = your income in 60 days.

These aren't "sexy" tactics.

No one's going to teach you this in a $2,000 LinkedIn course. But they work.

Because they're not about gaming the algorithm. They're about building real relationships with decision-makers.

—
Want the exact system for turning LinkedIn into a client acquisition machine?
Comment "SPRINT" and I'll send you the details 👊

DESIGNERS & CREATIVE PROS: Booked out but underpaid? Build $5k+ offers, attract better clients, and systemise your business on LinkedIn | See if you’re a fit 👇

Designers: your income isn’t inconsistent because your work is bad.   

It’s inconsistent because your lead flow is bad.  The reality is:  

You post a project → get a couple inquiries → disappear into client work   
Project ends → pipeline is empty → panic   
You say yes to the next random, underpriced job “just to pay rent”  

This is feast-and-famine, and it has nothing to do with talent.  

What I’m seeing on LinkedIn right now (and what I’ve been testing in my own business) is this:  

LinkedIn has gone from a social graph (“my network sees my posts”) to a content graph (“whoever posts what performs best gets the reach”).  

And what performs best?  

Not portfolios.
Not “here’s my latest logo, thoughts?”  

It’s lead magnets + how-to content.  

In my own testing, the stuff that actually turns into booked calls looks like:  

1. Positioning the profile correctly      
• Headline: “I help [specific niche] get [specific outcome] with [your service]”    
• Banner and About section point to one clear offer      
• No random links that distract from booking a call    

2. One simple lead magnet      
• Example: “LinkedIn Client System for Freelance Designers: how to get 3–5 leads/week without Upwork or job boards”      
• Worth at least $100 to your ideal client (this is what I’m seeing work best)      
• Posted weekly with a “comment [WORD]” CTA    

3. A basic DM habit      
• 10–20 messages/day to people who view your profile or engage with your posts
• Casual opener: “Hey, saw you’re also a [role] – what’s your current plan for getting clients from LinkedIn?” 

When designers actually run a version of this for 30–60 days, they go from:  

“I hope a referral shows up” to “I know roughly how many leads I’ll get this week”  

The game is not finding the one perfect post. 

The game is building a simple system that spits out leads every day so you never have to panic at the end of a project again.  

Over the last few months I’ve been using a version of this system myself, and I’m now turning it into a concrete checklist and training specifically for freelance designers and creative service pros.  

I’ve just finished the first version:  

Feast-to-Flow: the 30-minute-a-day LinkedIn client checklist for designers.  

Inside you’ll find:  
- The exact profile layout I’m using   
- 5 plug-and-play post templates for designers   
- The DM scripts that consistently get replies   
- A one-page tracking sheet so you actually see progress  

I’ll be rolling this into my paid coaching offer, but right now I’m giving the checklist away free while I’m finalising the training.  

If you’re a freelance designer or creative service pro and you want early access,  

Comment CHECKLIST and I’ll send it to you.

Last year, I spoke to a designer who was ready to quit freelancing.

She’d made just $1.2K that month.

Was refreshing job boards daily.
No replies. No traction. Just… noise. You know how it goes…

She told me:

“I don’t want to go back in-house. But I honestly don’t know how to make this work.”

We stripped everything back.
Simplified her offer.
Cleaned up her positioning.
Set a weekly system for connecting with leads.

Week 3 — booked her first $4.5K retainer.
Week 6 — added another $5K project.

She messaged:

“I feel like I finally know what I’m doing.”

That’s what the Sprint is for.

If you’re a creative stuck in that freelance no-man’s-land,
→ this is the system I wish I had when I started.

DM me “sprint” and I’ll send the details.

PROCISE GmbH

Advisory Board / procise

YPF SA

Board Of Advisors

ProServ - Premier ServiceNow Partner

CEO ProServ

TESM LTD

CEO EMEA

PROCISE

Owner

Strategy Consulting, Business Process Improvement, Technology Consulting

Deutsche Bank

Senior Consultant

Data & AI Leader | Scaling Data-Driven Capabilities | Data Engineering Expert

With over a decade of experience in Data Science, Machine Learning, and Data Engineering, I specialize in architecting and implementing robust data capabilities at scale. My expertise lies in helping organizations realize their data-driven ambitions through strategic and technical leadership.

As an advocate for continuous learning in the data community, I regularly share insights on MLOps, Data Engineering, and Machine Learning. My goal is to empower fellow practitioners by distilling complex concepts into accessible, actionable knowledge.
Key focus areas:

- Data Strategy & Transformation
- MLOps & Data Engineering
- Scalable Data Architectures
- Self-Service Analytics Platforms
- Data-Driven Culture Development

I'm always eager to connect with like-minded professionals and discuss innovative approaches to data-centric challenges.

Bjorn Beyersdorff

🔍 The First Documented AI-Orchestrated Cyber Espionage Campaign – and What It Means for Organisations

In September 2025, investigators uncovered a cyber campaign that marks a turning point: for the first time, an attacker executed the majority of a complex espionage operation through an AI-agent architecture, operating with minimal human input.

The attackers manipulated a generative AI model by disguising their prompts as legitimate “penetration testing,” enabling the system to run reconnaissance, exploitation, credential harvesting, lateral movement and data exfiltration across more than 30 global organisations spanning tech, finance and industry.

The key insight:
Agentic AI is no longer a tool used only by companies – adversaries are now using it to scale and accelerate attacks at machine speed.

What does this mean for organisations?

1️⃣ New Threat Models
“Machine-speed attacks” are now a reality. Every AI deployment must include a risk assessment that explicitly covers agentic misuse scenarios.

2️⃣ Governance Becomes Non-Negotiable
Audit logs, role-based permissions, tool-access gateways and structured red-teaming must be core components of modern AI architectures.

3️⃣ Continuous Monitoring
Any agent capable of autonomous action needs operational monitoring – similar to automated systems in finance, production or supply chain.

4️⃣ Secure-by-Design
Companies building AI agents should embed safety, controls and transparency from day one, not as an afterthought.

This incident makes one thing very clear:
AI agents can create tremendous efficiency – but only if governance, security and oversight scale with them.

Geschäftsführer & AI-Experte bei Procise | Lean Six Sigma & KI-Strategien | Prozessoptimierung & Digitale Transformation

Das sind mit Abstand die besten Lean Six Sigma Kurse …  mit Community im Hintergrund deutlich wirksamer!

Die Zukunft der Lean Six Sigma Ausbildung ist da: Flexibel, Effizient, Praxisnah.

Lean Six Sigma Zertifizierung im vollen Berufsalltag? Das geht – wenn man das Lernen neu denkt. 💡

In der heutigen schnelllebigen Geschäftswelt, geprägt von Digitalisierung und KI, ist Operational Excellence entscheidender denn je. Doch traditionelle Weiterbildungsformate stoßen an ihre Grenzen: Sie sind oft zu zeitaufwendig, zu unflexibel und der Praxistransfer bleibt eine Herausforderung.
Ich freue ich mich außerordentlich, Ihnen heute das PROCISE Excellence System vorzustellen – unsere Antwort auf die Anforderungen moderner Weiterbildung.
Wir haben die Lean Six Sigma Ausbildung von Grund auf neu strukturiert, um sie nahtlos in Ihren Alltag zu integrieren und maximalen Impact zu garantieren.
Was macht unser System einzigartig?
🔹 Micro-Learning Design: Wir haben komplexe Inhalte in wirkungsvolle Lern-Nuggets von nur 5-8 Minuten zerlegt. Maximale Flexibilität für Ihren Terminkalender. 🔹 Integrierter Pfad: Ein klarer, strukturierter Weg vom White Belt bis zum Master Black Belt – mit lebenslangem Zugang. 🔹 Der Excellence Hub: Das Herzstück unseres Systems. Hier garantieren wir den Praxistransfer durch wöchentliche Live-Coachings, Experten-Support für Ihre Projekte und eine starke Community.
Wir sind überzeugt: Nur wer die Theorie erfolgreich in die Praxis umsetzt, schafft echten Mehrwert.
🎬 In unserem neuen Video geben wir Ihnen einen kompakten Überblick über das gesamte System und zeigen, wie Sie Ihre Karriere damit effizient beschleunigen können:

Starten Sie jetzt Ihre Reise zu operativer Exzellenz und testen Sie den Procise Excellence Hub einen Monat gratis! [Link zur Landingpage/Website]
Wie integrieren Sie Weiterbildung in Ihren Alltag? Ich bin gespannt auf Ihre Erfahrungen in den Kommentaren!

Die Kurse finden Sie übrigens hier : https://lnkd.in/e7PBDMHr

Seit über 12 Jahren beschäftige ich mich intensiv mit KI. Dabei beobachte ich leider immer wieder dasselbe: Projekte werden implementiert, ohne dass ein ausreichender Use Case oder ein überzeugender Business Case dahintersteht. Das Pferd wird von hinten aufgezäumt.

Deshalb teile ich in den kommenden Wochen einfache, aber wirkungsvolle KI-Anwendungsfälle aus verschiedenen Bereichen, die tatsächlich Mehrwert liefern.

Wir starten diese Woche mit den Top 5 KI Use Cases im HR-Bereich.

Die Priorisierung erfolgte mithilfe der WSJF-Matrix (Weighted Shortest Job First). 

Unsere Ergebnisse sind klar:

1. Interview-Scheduling (WSJF: 8.00)
2. Dokumenterstellung (Zeugnisse etc.) (WSJF: 6.20)
3. HR Service Desk (Chatbot) (z.B. Onboarding) (WSJF: 6.00)
4. Stimmungsanalyse (WSJF: 5.33)
5. CV-Pre-Screening (WSJF: 3.25)

Den Top-Use-Case "Interview-Scheduling" beleuchte ich heute in einem separaten Artikel genauer.

Welchen dieser 5 Use Cases wäre für Euch interressant?

Bei Bedarf bitte einen kurzen Kommentar mit dem entsprechenden Use-Case

600 Stunden Zeitgewinn im Recruiting – Ein Lean-KI Business Case. 📉

Wie viel "Muda" (Verschwendung) steckt in Ihrer Terminplanung? In meiner neuesten Analyse zeige ich, wie wir manuelle Koordination im HR durch KI-gestütztes Scheduling ersetzen und den Prozess stabilisieren.
Die Hard Facts des Use Cases:
Effizienz: Reduktion des Aufwands um 30 Min. pro Interview.
Kapazität: Freisetzung von ~600 Arbeitsstunden/Jahr (bei 1.200 Interviews).
Qualität: Senkung der "Time-to-Interview" auf unter 24h.
Wir folgen dabei dem Prinzip: Optimize before you Automate. Erst den Prozess glätten, dann digitalisieren.

👇 Die detaillierte Lean-Six-Sigma Analyse und den ROI gibt es hier im Artikel.

Im Kern des Lean Managements steht die Maximierung des Kundennutzens bei gleichzeitiger Minimierung von Verschwendung. Übertragen auf Human Resources 

Open article: Lean-KI Use Case Serie (Teil 1: HR "Automatisiertes Interview-Scheduling") by Bjorn Beyersdorff • 4 min read

Lean-KI Use Case Serie (Teil 1: HR "Automatisiertes Interview-Scheduling")

What top CEOs know about process optimization (that most companies overlook ...

• Symptoms are loud, root causes are quiet—hunt the quiet ones.
• If a step adds no value, they erase it, not prettify it.
• Bottlenecks? They frame them as leadership gaps, not machine glitches.
• Speed beats polish; momentum exposes flaws faster than meetings ever will.
• Data accuracy is their oxygen—no clean data, no credible decision.
• Every process has an owner, or it has chaos.
• AI is their microscope: predict, prevent, improve—on repeat.

Think of it this way:

Patching a process is like repainting rust.
Pulling the rust out is where the ROI lives.

At Procise, I blend Lean Six Sigma with AI daily—mapping causes, flagging variables, letting algorithms do in hours what workshops do in weeks. The result? Faster cycles, lower costs, and breathing room for real innovation.

Ready to manage bottlenecks the way CEOs do?

Follow me for weekly, straight-to-the-point playbooks on AI-powered process excellence.

No alternative text description for this image

New KPI for Agentic Systems: Autonomy Reliability

How do you really measure if an AI agent is ready to run on its own?

Here’s a metric we’ve found incredibly useful across automation and agentic AI projects:

Autonomy Reliability (%) = (Auto-Runs without human input & without incidents ÷ Total Auto-Runs) × 100

Why it matters:

It quantifies trust in your agent’s autonomy.
It enables structured go/no-go decisions for scaling.
It integrates cleanly into DMAIC (Control) and AI Business Cases.

Implementation Tip:
Track this weekly by capability.
→ Green ≥ 95 % Yellow 90–95 % Red < 90 %
Add columns for Interventions, Incidents, and MTTR to catch weak spots early.

Outcome:
You’ll know which agents can operate safely without supervision — and which still need a human-in-the-loop.

How are you currently measuring autonomy or reliability in your AI systems?

Sicherheitsprüfung | LinkedIn

JSESSIONID

li_at

Turn promises into performance.

Many companies proudly advertise fast response times or high service levels — but behind the scenes, their processes can’t keep up.

If your team promises to resolve 95% of requests within 60 minutes, yet your control loops (detect → decide → act) take almost as long, you’re setting yourself up for missed targets and frustrated customers.

Real reliability starts when leaders design systems that spot issues early, empower quick decisions, and enable action within minutes — not hours.

The result? Predictable performance, stronger customer trust, and fewer late-night escalations.

Leadership isn’t just about setting SLAs — it’s about engineering the organization to keep them.

How fast can your company’s promises actually respond?

Eine kurze Bitte an euch, liebe Community:

Meine Tochter führt derzeit im Rahmen ihres Studiums der Wirtschaftspsychologie eine kurze, etwa fünfminütige Umfrage zum Thema Home-Office durch. Wenn ihr sie unterstützen möchtet, würde ich mich sehr freuen – jede Teilnahme hilft ihr enorm bei ihrem Projekt.

Vielen Dank für eure Unterstützung! 🙏

Open article: 0% ausgefüllt by soscisurvey.de

Spannender Ansatz, wie man Datenschutz und aussagekräftige Analytics elegant verbinden kann. 💡
Gerade für Unternehmen, die viele Nutzer- oder IoT-Daten verarbeiten, ist Pseudonymisierung ein echter Gamechanger – weniger Risiko, gleiche Insights.

👉 Lohnt sich zu lesen, wenn du wissen willst, wie moderne Datenarchitekturen Privacy & Performance unter einen Hut bringen.

👉 Founder & CEO, Procise | Driving AI & Six Sigma Transformation | Process Optimization & Project Leadership

Datenschutzfreundliche Analytics – ohne Datenverlust

Viele Analytics-Systeme arbeiten heute noch mit echten Nutzer-IDs oder Gerätekennungen. Das ist bequem – aber riskant.
Ein Leak genügt, und schon sind Personen identifizierbar.

Die Lösung heißt Tag-Telemetry mit Pseudonymisierung.

So funktioniert’s:

Beim Erfassen eines Events (z. B. Klick, Sensorwert, Login) wird die Roh-ID nicht gespeichert.
Stattdessen erzeugt ein „Tokenization-Service“ eine temporäre Pseudonym-ID – etwa pid_9f3a….
Diese ID wird regelmäßig rotiert (z. B. wöchentlich), sodass dieselbe Person in unterschiedlichen Zeiträumen eine neue Kennung bekommt.

Das Beste:
➡️ Funnels, Retention-Analysen oder A/B-Tests bleiben möglich.
➡️ Persönliche Daten bleiben im „Vault“ – isoliert, verschlüsselt, und nur mit 4-Augen-Freigabe rückverfolgbar.
➡️ Selbst bei einem Leak ist kein Rückschluss auf reale Personen möglich.

Ein echter Gewinn: mehr Datenschutz, weniger Risiko – gleiche analytische Power.

Wie gehst du mit Pseudonymisierung oder anonymisierten Telemetriedaten um?
Hast du in deinem Unternehmen schon vergleichbare Lösungen im Einsatz?

Interesse an der Referenzarchitektur (inkl. n8n/Kafka‑Topics, Schema‑Avro, Key‑Rotation‑Policy und Audit‑Log‑Vorlage) – dann meldet euch ;)

CTQ → KPI → Signal: Turning Noise into Action in the Supply Chain

Every supply chain team measures a lot.
But few link what they measure to what truly matters for customers.

That’s where the CTQ → KPI → Signal chain comes in:

1️⃣ CTQ (Critical to Quality): What’s critical for your customers’ experience.
→ Example: On-shelf availability, freshness, zero late deliveries.

2️⃣ KPI: Metrics that translate those CTQs into measurable performance.
→ Fill Rate, Stockout %, Days of Inventory, OTIF.

3️⃣ Signal: Real-time data that moves those KPIs.
→ POS transactions, IoT shelf sensors, promo calendars, temperature drifts.

When you connect these three levels, forecasting and quality management stop being reactive.
They become self-correcting systems.

💡 Example:
A retailer linked POS + promo signals to safety-stock policies.
Result: 20 % fewer stockouts and 15 % lower working capital — without touching lead times.

Takeaway:
If your supply chain dashboards aren’t organized by CTQ → KPI → Signal, you’re leaving early-warning value on the table.

Ask yourself:

Do our metrics still reflect what’s critical for our customers — or just what’s easy to measure?

Ein cooles Beispiel dafür, wie gut gemachte Supply-Chain-Optimierung einen echten Unternehmenswert schafft. Besonders spannend: die klare Zuordnung von Einsparzielen zu konkreten Hebeln – damit wird Transformation messbar und steuerbar. 🚀

Keurig Dr Pepper will seine Kaffeesparte abspalten – und dabei rund 200 Mio. US-Dollar Einsparungen in der Supply Chain erzielen.
Das Ziel: eine robustere, effizientere Wertschöpfungskette vom Einkauf über die Produktion bis zur Distribution.

Was dabei spannend ist:

50 % der Gesamteinsparungen kommen allein aus der Supply Chain.
Die Hebel sind klar messbar: bessere Beschaffung, Standortkonsolidierung, optimierte Logistik.
Der Zeithorizont von drei Jahren erlaubt sauberes Monitoring – ein Musterbeispiel für datengetriebenes Management.

Für alle, die sich mit Prozess- und Effizienzthemen beschäftigen, zeigt dieser Fall, wie strategische Transformation und Lean Thinking in der Praxis aussehen.

💡 Frage an dich:
Wo liegen in deiner Organisation vergleichbare Einsparpotenziale – und sind sie bereits messbar definiert?

Small Experiments, Big Change: How to Make Transformation Stick

Body:
Most transformation programs fail because they try to change everything at once.
A better way? Think in experiments, not programs.

Instead of a 12-month roadmap, run short “change sprints” lasting 2–4 weeks:

Define one clear problem.
Form a simple hypothesis: “If we do X, we’ll improve Y by Z%.”
Test it with one team.
Measure before and after.
Decide: scale it, adjust it, or stop it.

These small, measurable steps reduce resistance, build confidence, and create visible progress. Over time, they lead to genuine, lasting change.

Warum Daten in Echtzeit so wichtig sind – und was eine „Signal-Latenz-SLA“ damit zu tun hat

In vielen Unternehmen fließen heute bereits unzählige Datenströme aus Sensoren, IoT-Geräten oder Kassensystemen. Doch oft kommen diese Informationen zu spät an – Entscheidungen basieren dann auf der Vergangenheit statt auf der Gegenwart.

Hier hilft ein einfaches Prinzip: Eine klare Zeitvorgabe für Datenflüsse, auch „Signal-Latenz-SLA“ genannt.
Beispiel:

95 % aller Sensordaten sollen innerhalb von 60 Minuten verarbeitet sein.

Warum das wichtig ist:

Schnellere Reaktion: Systeme und Teams können auf aktuelle Veränderungen reagieren.
Verlässliche Kennzahlen: KPIs wie Verfügbarkeit oder Lieferpünktlichkeit spiegeln die Realität wider.
Stabilere Prozesse: Wenn Daten pünktlich kommen, greifen auch automatische Steuerungen zuverlässig.

Man kann sich das vorstellen wie beim Autofahren: Wenn dein Navi dir sagt, wo der Stau vor einer Stunde war, hilft dir das nicht weiter. Erst mit aktuellen Signalen steuerst du wirklich vorausschauend.

💡 Fazit: Wer KI oder IoT nutzt, sollte nicht nur über Datenqualität reden – sondern auch über Datenzeit.

💡 Was ändert sich jetzt für KI in Europa – Meilensteine 25/26

Am 1. August 2024 trat der EU AI Act in Kraft – das erste umfassende Gesetz der Welt zur Regulierung von Künstlicher Intelligenz. 🏛️
Damit startet ein klarer Zeitplan:

Februar 2025: Verbot „unzulässiger“ KI-Anwendungen (z. B. manipulative Systeme).
August 2025: Regeln für große KI-Modelle („General Purpose AI“) treten in Kraft.
August 2026: Hauptpflichten für sogenannte Hochrisiko-KI-Systeme gelten.
August 2027: Letzte Übergangsfristen enden.

Parallel dazu erscheinen neue Leitlinien, etwa der ISPE GAMP AI-Guide und das Reflection Paper der EMA für den Arzneimittelbereich.
Beide zeigen: KI wird künftig nicht nur technisch, sondern auch regulatorisch zum Qualitäts- und Vertrauensfaktor.

🚀 Für Unternehmen bedeutet das:
Jetzt ist der Moment, um Governance, Datenqualität und KI-Validierung aufzubauen – bevor Audits und Aufsichtsbehörden es verlangen.

Europa gestaltet damit aktiv, wie verantwortungsvolle KI aussehen soll – ein entscheidender Schritt zwischen Innovation und Sicherheit.

DMAIC × KI: Wie man Prozesse und künstliche Intelligenz sinnvoll verbindet

Viele Unternehmen wollen „KI einsetzen“ – aber wissen oft nicht, wo sie anfangen sollen.
Der Schlüssel liegt in einem klaren Vorgehensmodell. Und genau hier hilft DMAIC – ein klassischer Lean-Six-Sigma-Rahmen – kombiniert mit moderner KI.


1. Define – Das Problem richtig verstehen
Bevor man Daten analysiert oder Modelle trainiert, muss klar sein:
Was ist das eigentliche Ziel? Wo steckt der größte Nutzen?
Hier hilft KI, indem sie Dokumente, E-Mails oder Prozessbeschreibungen automatisch durchsucht und die wichtigsten Themen, Risiken oder Zielkonflikte zusammenfasst.


2. Measure – Daten erfassen und prüfen
„Garbage in, garbage out“ gilt auch für KI.
Deshalb: erst messen, dann handeln.
KI-Assistenten können Datenquellen prüfen, Dubletten finden und Lücken erkennen – etwa in Lieferketten oder Qualitätsdaten.
So entstehen saubere, belastbare Messpunkte.


3. Analyze – Muster und Ursachen finden
Hier beginnt die Magie: KI erkennt Zusammenhänge, die Menschen oft übersehen.
Zum Beispiel:

Warum treten Lieferverzögerungen immer bei bestimmten Wetterbedingungen auf?
Welche Kombination von Parametern führt zu Qualitätsproblemen?

Mithilfe von KI-gestützten Analysen lassen sich solche Ursachen objektiv und schnell identifizieren.


4. Improve – Lösungen testen und simulieren
Anstatt direkt ins Risiko zu gehen, kann man mit KI Simulationen durchspielen:
Wie wirkt sich eine neue Bestellregel auf Lagerkosten aus?
Wie verändert sich die Durchlaufzeit, wenn man Lieferanten anders priorisiert?
KI-Modelle machen diese „Was-wäre-wenn-Szenarien“ greifbar – und liefern datenbasierte Entscheidungshilfen.


5. Control – Stabilität sichern
Auch nach der Verbesserung bleibt KI im Spiel:
Automatische Kontrollmechanismen erkennen, wenn Prozesse wieder aus der Spur geraten.
Ob durch Daten-Drift, Ausreißer oder Systemfehler – die KI meldet frühzeitig Abweichungen und hilft, den Kurs zu halten.


Drei einfache Beispiele aus der Praxis:

1. Bestandsmanagement: KI erkennt Anomalien in Lagerbeständen und schlägt neue Bestellmengen vor.
2. Lieferanten-Risikoanalyse: Verträge und E-Mails werden automatisch bewertet, um Risiken früh zu erkennen.
3. Transport-Optimierung: KI prognostiziert Lieferzeiten (ETA) und warnt bei drohenden Verspätungen.


Fazit
DMAIC liefert die Struktur.
KI liefert die Geschwindigkeit und Tiefe in der Analyse.
Gemeinsam entsteht ein klarer, wiederholbarer Weg – vom Problem bis zur stabilen Lösung.

AI-Kosten 2026: Wer keine Preisreserve plant, riskiert seine ROI-Story.

LLM-Preise, Kontextlängen und Token-Modelle ändern sich rasant. Die Folge: unerwartete OPEX-Spitzen.
Mein Rat für 2026-Budgets:
👉 Plane +10 – 20 % OPEX-Reserve für AI-APIs und Modelle ein.
👉 Überwache monatlich drei FinOps-Kennzahlen:

CPP (Cost per Prompt)
CPV (Cost per Value)
WUC (Waste-Usage Quote)

So bleibt dein ROI auch dann stabil, wenn Preise oder Nutzung explodieren.
Nenn es ruhig: Preisresiliente Produktivität.

Wie gehst du aktuell mit LLM-Kostenvolatilität in deinen Projekten um?

Geschäftsführer, Dipl. Ing., Lean Six Sigma Master Black Belt, SCRUM Master, SAFe SCRUM Master, Nachhaltigkeitsmanager (TÜV)

Große Transformationsprogramme haben häufig eine lange Planungs- und Konzeptionsphase. Gleichzeitig warten die Fachbereiche auf eine schnelle Hilfe um Kosten zu sparen, die Durchlaufzeit zu reduzieren oder mit dem Veränderungsdruck aus verschiedenen Richtungen umzugehen. 

Ein Mehrgenerationenplan (MGP) hat sich hier als nützlich erwiesen. Was ist das Ziel für die nächsten 6 bis 12 Monate, für das nächste Jahr oder darüber hinaus. Gleichzeitig kann mit KVP Workshops der Organisation kurzfristig geholfen werden. Bei General Electric hieß dies „die Blutung stoppen“. Und danach mit End2End Prozessoptimierungen und Lean Six Sigma Methoden die Prozesse auf das gewünschte Niveau heben. 

Ich sehe in unseren aktuellen Transformationen dass Unternehmen die Wichtigkeit von Prozessmanagement erkannt haben. Ohne Prozesse keine brauchbaren Daten und ohne brauchbare Daten wird es mit KI und der Digitalisierung sehr schwierig 🙂 Was ist Eure Erfahrung?

Apple uses Google's AI for a new generation of Siri

Siri is about to get a serious upgrade — powered by Google’s Gemini AI model, boasting over 1.2 trillion parameters.
According to Bloomberg, Apple is preparing a $1 billion-per-year deal to bring the new Siri experience to iPhones by 2026.

This isn’t a merger between Apple and Google — it’s more like a temporary alliance.
Gemini provides the power, Apple keeps the control.
A classic Yoda move: wise, strategic — and a bit mysterious.

Even the biggest players now turn to external AI “forces” when speed and scalability matter.
The lesson? In the new AI era, success isn’t about building everything yourself — it’s about forming the right alliances.

Wenn sogar die Bundesbank KI einsetzt…

Bundesbank-Präsident Joachim Nagel nutzt eine eigene KI-Anwendung, um den Tonfall seiner Reden zu prüfen – also ob sie „hawkish“ oder „dovish“ klingen.
Warum? Schon kleine Nuancen in der Sprache können Märkte bewegen. Die KI hilft, unbeabsichtigte Signale zu vermeiden.

Spannend daran:

Die Bundesbank hat ein Modell namens MILA (Monetary-Intelligent Language Agent) entwickelt, das Reden Satz für Satz auf Tonalität und Kontext analysiert.
Nagel betont, dass die Reden weiterhin von Menschen geschrieben werden – die KI dient als Kontrollinstanz.
Er sieht auch Potenzial in der Bankenaufsicht und Risikoprüfung – also weit über Kommunikation hinaus.

Ein schönes Beispiel für „Human + AI“:
Menschen entscheiden, KI prüft, unterstützt und macht Entscheidungen robuster.

👉 Was meinst du:
Sollten Führungskräfte in Politik und Wirtschaft KI-Tools einsetzen, um ihre Kommunikation zu reflektieren?

Wollt Ihr etwas mehr über MILA wissen? Dann hinterlasst eine Nachricht :)

Figma × ServiceNow: From Design to Enterprise App in Minutes

A quiet revolution happened on November 6, 2025 — ServiceNow and Figma announced a partnership that could reshape how enterprise applications are built.

For the first time, a Figma design can directly generate a functional, secure ServiceNow app.
No more manual recreation of layouts or data models. No hand-off friction between design and development.


What’s new

The integration connects Figma’s Model Context Protocol (MCP) Server with ServiceNow’s Build Agent.
That means the agent doesn’t just “see” your design — it understands components, layout logic, and hierarchy.

A designer provides a Figma link.
The Build Agent interprets it, creates the UI, maps data structures, and produces an app that complies with ServiceNow’s governance, security, and audit frameworks.


Why it matters

Speed: Early pilots report an 80 % reduction in initial app-build time.
Governance: Generated apps inherit ServiceNow’s security and version control model.
Alignment: Design and development teams finally operate from the same source of truth.
Accessibility: Citizen developers can now move from idea to working prototype without leaving enterprise compliance boundaries.


Strategic implications

For enterprises running complex process architectures, this is more than convenience — it’s a structural shift in the design-to-deployment pipeline.

It enables:

Rapid iteration of internal tools and workflows
Continuous feedback between design and process teams
Seamless governance integration across departments

In short: design becomes the new interface for enterprise automation.

My take:
Agentic workflows like this will define the next era of enterprise productivity — where intelligent intermediaries connect creativity with compliance, and ideas flow directly into execution.

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