So läuft ein KI-Prototyping, das schnell Wirkung zeigt

Ein strukturierter 5-Phasen-Ansatz, der in wenigen Wochen messbare Ergebnisse liefert – von der ersten Idee bis zur produktionsreifen Lösung.

Schnelle Wirkung

Messbare Ergebnisse

Sichere Umsetzung

Der 5-Phasen-Ablauf

0 — Impact-Workshop

½ Tag

Gemeinsames Verständnis & Erfolgskriterien

Schlüssel-Aktivitäten

Stakeholder-Interviews
"Problem-Statement" & Wirkungsmetriken festlegen (z. B. -30 % Bearbeitungszeit, +15 % Umsatz-Lift)

Sichtbare Ergebnisse

Messbarer "North Star", der alle Folgeschritte lenkt

1 — Daten- & Machbarkeits-Check

3–5 Tage

Prüfen, ob Daten, Rechte, Technik vorhanden sind

Schlüssel-Aktivitäten

Dateninventur & Datenschutz-Review
Low-code Playground (Notebooks, Prompt-Tests)

Sichtbare Ergebnisse

Kurze Feasibility-Demo ("funktioniert überhaupt")

2 — Rapid Prototype

1–2 Sprints à 1 Woche

Funktionsfähiger Vertikal-Schnitt

Schlüssel-Aktivitäten

Kleinstmöglichen Use-Case wählen
Modell oder Agent bauen (Open-Source, API, RAG, Fine-Tuning)
UI-Mock-up oder Chat-Interface

Sichtbare Ergebnisse

Klickbares Produktstück, zeigt Ende-zu-Ende-Nutzwert

3 — Pilot & Erfolgsmessung

1–2 Wochen

Wirkung im Alltag beweisen

Schlüssel-Aktivitäten

Roll-out bei ≤ 25 Nutzer*innen oder einer Maschine/Linie
Live-Dashboards für die vorher definierten KPIs

Sichtbare Ergebnisse

Erste harten Zahlen (Ticket-Deflection, Downtime-Reduktion …)

4 — Iteration & Skalierung

2–3 Sprints

Reife, Governance, Roll-out

Schlüssel-Aktivitäten

Feedback-loops (Prompt-Tuning, Feature-Engineering)
MLOps-Pipelines, Monitoring, Bias-Tests
Roll-out auf weitere Teams / Systeme

Sichtbare Ergebnisse

Stabile, skalierbare Lösung, vorbereitet für Go-Live

Warum der Ansatz wirkt

Fokus auf Impact statt Technik

Jede Phase startet mit der Frage: "Wie bemerken Nutzer*innen den Unterschied morgen?"

Minimaler, aber realer Scope

Ein eng gefasster Use-Case (z. B. nur Vertriebs-E-Mails, nur eine Maschinenklasse) liefert in Wochen harte Belege, statt sich monatelang zu verzetteln.

Interdisziplinäre Crew

Domain-Expertinnen, Data/ML-Engineers, Prompt-Designerinnen, UX-Research und Governance arbeiten in einem Raum. So landen keine Features im Niemandsland.

Sichere Sandbox

Modelle laufen zunächst isoliert (On-Prem, Private Cloud). Erst nach bestandenen Compliance-Checks kommen echte Produktionsdaten dazu.

MLOps ab Sprint 1

Versionierung, automatisierte Tests und CI/CD sorgen dafür, dass Prototyp-Code ohne Neuschreiben in Produktion kann.

Schnell sichtbare Ergebnisse – Beispiele

Use-Case	Metrik	Typisches Ergebnis nach 4–6 Wochen
Wissens-Chatbot	Ticket-Deflection-Rate	-50 % Routineanfragen
Predictive Maintenance	Ungeplante Stillstände	-30 %
Marketing-Creative-Generator	Klickrate	× 3–14

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