Discovery vor Delivery
Zuerst Wert, Machbarkeit und Annahmen validieren. Erst dann Zuverlässigkeit, Sicherheit, Integration und Betrieb industrialisieren.
KI Implementierung
KI-Implementierung von der validierten Idee bis zum laufenden System.
Der Implementation Sprint baut eine klar begrenzte erste Version, testet sie mit realistischen Fällen und dokumentiert Betrieb, Grenzen und Verantwortlichkeiten.
Die eigentliche Aufgabe
Discovery und Delivery als unterschiedliche Betriebsmodi behandeln — und die Lösung nur so komplex machen, wie Wert und Risiko es rechtfertigen.
Augmentation vor Autonomie
Human-in-the-loop kann wirtschaftlicher sein als der teure Versuch, seltene Fälle sofort vollständig zu automatisieren.
Strategisch mitmonitoren
Neben technischen Metriken werden Nutzung, laufende Kosten und der tatsächliche Businesswert regelmäßig geprüft.
Was Sie erhalten
AI Implementation Sprint
Eine einfache, bereits verstandene AI-Lösung in einem klar begrenzten Sprint bauen, testen, übergeben und starten.
Working Solution
Beispielsweise ein einfacher Q&A-Assistant, eine Wissenslösung oder ein klar definierter Workflow mit AI-Schritten.
Knowledge & Instructions
Wissensbasis, Prompts, Regeln und Systemgrenzen so strukturieren, dass Qualität nachvollziehbar verbessert werden kann.
Lightweight Evaluation
Relevante Testfälle, erwartete Fehler, menschliche Freigaben und erste Qualitätskriterien festlegen.
Handover & Launch Notes
Verantwortlichkeiten, bekannte Grenzen, Nutzungshinweise und nächste Ausbauschritte sauber dokumentieren.
Case Studies
Messbare Entlastung im laufenden Betrieb.
B2B-Veranstalter · Produktivsystem
> 1.000 StundenEingesparte First-Level-Supportzeit bei mehr als 12.000 Chats und 50.000 beantworteten Nachrichten über 16 Veranstaltungen.
Nutzen Sie den AI Implementation Sprint, wenn
- Problem, Nutzer und gewünschtes Ergebnis sind bereits klar
- Die erste Version lässt sich bewusst klein und vollständig schneiden
- Ein Assistant, Chatbot oder Workflow benötigt keine große Plattform
- Ein verantwortlicher Owner und reale Testnutzer stehen zur Verfügung
Danach haben Sie
- Funktionierende erste Version für den definierten Anwendungsfall
- Begrenzter Scope, der vollständig getestet werden kann
- Einfache, wartbare Lösung ohne unnötige Plattform
- Reale Testergebnisse und klare Übergabe an den Owner
Unsere Methodik
Bewährte Frameworks für verlässliche AI-Systeme im Betrieb.
Discovery vs. Delivery
Trennt das Validieren von Wert und Machbarkeit vom verlässlichen Produktionsaufbau.
80% Fallacy
Macht die seltenen Fälle sichtbar, die Aufwand und Betriebsrisiko bestimmen.
Five Scaling Goals
Prüft Skalierung entlang von Qualität, Kosten, Geschwindigkeit, Reichweite und Kontrolle.
S-O-T Monitoring
Verbindet Systemqualität, operative Nutzung und strategischen Wert im Betrieb.
Value Threshold + Cost Cap
Definiert Mindestwert und maximale Kosten als klare Stop- oder Ausbaukriterien.
Augmentation before Automation
Sichert frühen Nutzen durch menschliche Kontrolle, bevor Autonomie erweitert wird.
Häufige Fragen
Kurz geklärt.
Welche Lösungen sind geeignet?
Einfache, klar begrenzte Assistants, Wissenslösungen und Workflows. Komplexe Plattformentwicklung oder große Integrationsprogramme werden an Partner übergeben.
Ist Custom Code notwendig?
Die Entscheidung folgt Anforderungen an Qualität, Volumen, Integration, Wartbarkeit und Kosten. Je nach Kontext kann ein kontrollierter No-Code-Workflow oder eine eigene Implementierung sinnvoll sein.
Was passiert nach dem Launch?
Sie erhalten eine klare Übergabe. Für von uns gebaute kleine Systeme kann optional ein Managed AI System vereinbart werden.
Anfrage
Bauen Sie die kleinste Version, die vollständig lernen kann.
Schicken Sie Zielnutzer, gewünschten Workflow, vorhandene Datenquellen und die wichtigste Erfolgsmetrik. Wir sagen Ihnen, ob die Lösung begrenzt genug ist.