Vom Anwendungsfall zum messbaren KI-Prototyp
Für eine klar abgegrenzte Aufgabenstellung entwickeln wir einen funktionalen Proof of Concept und prüfen an vorab definierten Zielen, ob sich die weitere Investition lohnt. In der Regel innerhalb von vier Wochen nach Workshop und Scoping, ohne Eingriff in produktive Systeme.
Erst beweisen, was funktioniert. Dann gezielt investieren.
Einfache Demos zeigen, was mit KI theoretisch möglich ist. Ein Proof of Concept zeigt, ob ein konkreter Anwendungsfall der Prüfung an echten Daten standhält, im Arbeitsalltag angenommen wird und einen relevanten geschäftlichen Nutzen erzeugt.
Die Unsicherheit steckt meist in der Datenlage, in der Qualität der vorhandenen Dokumente und in der Frage, ob die Ergebnisse verlässlich genug sind, um sich im Tagesgeschäft darauf zu stützen. Genau diese Punkte klärt ein Proof of Concept, bevor ein Integrationsprojekt startet.
Was ein Proof of Concept liefert
Ein abgestimmtes Testkonzept
Problem, Zielprozess, Datenquellen, Erfolgskriterien und die Grenzen des PoC werden gemeinsam festgelegt.
Einen funktionalen KI-Prototyp
Die Kernfunktion wird als bedienbare eigenständige Lösung umgesetzt, zunächst ohne direkte Integration in ERP, CRM oder andere Produktivsysteme.
Einen Test mit realen Fällen
Der Prototyp wird mit abgestimmten Dokumenten, Beispielen oder Datenausschnitten aus dem Unternehmen geprüft.
Eine klare Entscheidungsvorlage
Am Ende stehen die gemessenen Ergebnisse, die Rückmeldungen der Nutzer:innen und eine Empfehlung für Integration, Anpassung, Ausbau oder bewusstes Beenden.
Der Erfolg wird an vorab definierten Zielen gemessen.
Die Erfolgskriterien entstehen gemeinsam im Workshop. Je nach Anwendungsfall prüfen wir beispielsweise:
- Bearbeitungs- oder Suchzeit
- Durchsatz und manuellen Aufwand
- Fehler- oder Nacharbeitsquote
- Erfolgs- oder Abschlussquote
- Akzeptanz bei den Nutzer:innen
- wirtschaftlichen Effekt und möglichen ROI
Wo die Datenlage es erlaubt, übersetzen wir die Ergebnisse in einen nachvollziehbaren Business Case.
Ein geeigneter Anwendungsfall erfüllt vier Merkmale.
- Ein konkretes Problem. Der Anwendungsfall lässt sich in einem Satz beschreiben, samt der Personen, die ihn heute manuell lösen.
- Ein messbares Ziel. Es gibt eine Kennzahl, die sich vorher und nachher vergleichen lässt.
- Verfügbare Testfälle. Dokumente, Beispiele oder Datenausschnitte liegen vor und dürfen für den Test verwendet werden.
- Eine fachlich verantwortliche Person. Jemand aus dem Fachbereich entscheidet, ob ein Ergebnis gut genug ist.
Fehlt eines dieser Merkmale, empfehlen wir zuerst eine Klärung der Ausgangslage. Ein Prototyp ohne messbares Ziel produziert Diskussionen statt Entscheidungen.
So entsteht ein KI Proof of Concept
Ergebnis: Ein getesteter Prototyp, messbare Resultate, Rückmeldungen der Nutzer:innen und eine klare Handlungsempfehlung.
Ein überschaubarer Einstieg statt eines IT-Großprojekts
- Keine direkte Systemintegration. Produktive Kernsysteme werden während des PoC nicht verändert.
- Begrenzter Umfang. Entwickelt wird nur die Kernfunktion, die für den Nachweis erforderlich ist.
- Gezielte Einbindung der IT. Daten, Sicherheit und spätere Anschlussfähigkeit werden abgestimmt, ohne bereits ein Integrationsprojekt zu starten.
- Menschliche Kontrolle. Kritische Entscheidungen bleiben über definierte Freigaben beim Menschen.
- Datenschutz von Beginn an. Datenquellen, Zugriffsrechte und Verarbeitungsräume werden transparent festgelegt, die Anforderungen aus DSGVO und EU AI Act fließen in die Konzeption ein.
Die mögliche spätere Integration in ERP, CRM, MES oder andere Systeme denken wir bereits mit. Die konkrete Architekturentscheidung fällt jedoch erst auf Basis der gewonnenen Erkenntnisse, damit sie nicht auf Annahmen beruht.
Der Prototyp entsteht dabei auf demselben Technologie-Stack, den wir auch produktiv einsetzen. Was sich bewährt, muss für die Integration deshalb nicht von Grund auf neu gebaut werden.
Die Entscheidung fällt auf Basis von Ergebnissen.
Nach der gemeinsamen Auswertung gibt es vier mögliche Wege:
- Integrieren. Die validierte Funktion wird an bestehende Systeme und Prozesse angebunden.
- Erweitern. Weitere Datenquellen, Nutzergruppen oder Funktionen kommen dazu.
- Anpassen. Der Ansatz wird auf Basis der Testergebnisse gezielt verändert.
- Stoppen. Entsteht der erwartete Nutzen nicht, endet das Vorhaben vor einer kostspieligen Integration.
Auch der vierte Weg ist ein Ergebnis. Er kostet vier Wochen statt eines Integrationsprojekts.
Führt der PoC weiter, begleiten wir die Lösung von der Integration über User Experience und Softwareentwicklung bis zum langfristigen Betrieb.
Der nächste Schritt ist ein Erstgespräch.
Im Erstgespräch prüfen wir gemeinsam, ob ein Anwendungsfall die vier Merkmale erfüllt und ob ein Proof of Concept tatsächlich der richtige nächste Schritt ist. 45 Minuten, kein Vorbereitungsaufwand.
Häufige Fragen
Welche Daten werden benötigt?
Das hängt vom Anwendungsfall ab. Im Workshop klären wir, welche Dokumente, Beispiele oder Datenausschnitte für einen aussagekräftigen Test erforderlich sind.
Wie stark wird unsere IT belastet?
Eine umfangreiche Integration ist in der ersten Phase nicht notwendig. Bei Fragen zu Daten, Sicherheit und späterer Anschlussfähigkeit beziehen wir die zuständigen Personen gezielt ein.
Was kostet ein PoC?
Der Aufwand hängt von Anwendungsfall, Datenlage und Funktionsumfang ab. Nach der ersten Klärung erhalten Sie ein transparent abgegrenztes Angebot.
Was passiert, wenn der Ansatz nicht funktioniert?
Dann liefert der PoC frühzeitig Klarheit, bevor eine aufwendige Integration begonnen wurde. Grenzen und sinnvolle Alternativen werden nachvollziehbar dokumentiert.
Ist Ihr Anwendungsfall ein guter Kandidat für einen PoC?
Im Erstgespräch klären wir den möglichen geschäftlichen Hebel, die Eignung für einen Prototyp und den sinnvollsten nächsten Schritt.
Lassen Sie uns mit dem konkreten Problem beginnen und prüfen, ob daraus eine funktionierende und wirtschaftlich sinnvolle KI-Lösung werden kann.