Einstiegspaket · Einmaliges Projekt

    In Tagen zum funktionierenden Prototyp

    Kein Konzept. Kein Mockup. Wir bauen mit dir in Co-Creation einen klickbaren MVP – mit echten oder geeigneten Ersatzdaten – der im Tagesgeschäft testbar ist. Validiert am realen Prozess, mit Live-Feedback deines Teams.

    Co-Creation mit deinem Team
    Validiert am echten Prozess
    SLM-First für Datensouveränität

    Für wen ist das?

    ⚡

    Schneller Beweis gesucht

    Ihr wollt einen Use Case schnell beweisen – ohne monatelange Projekte und interne Überzeugungsarbeit auf dem Papier.

    🤝

    Transparenz & Befähigung

    Du willst nicht nur ein Ergebnis – du willst verstehen, wie es funktioniert. Dein Team ist vom ersten Tag an dabei.

    🎯

    Nach der Potenzialanalyse

    Ihr wisst bereits, was ihr bauen wollt – jetzt soll es konkret werden. Der Sprint ist der logische nächste Schritt.

    Erst selbst ausprobieren? Im KI-Bootcamp bauen Sie in zwei Tagen einen ersten Prototyp.

    Zum KI-Bootcamp

    Wie wir vorgehen

    1

    Zielbild & Datencheck

    Lightning-Call / Kickoff

    Problem, Zielbild, Erfolgskriterien, Datenlage – wir klären alles, bevor wir anfangen. Dann prüfen wir gemeinsam Datenquellen und entscheiden: echt, anonymisiert oder synthetisch.

    Ergebnis: präziser Scope, Sprint-Backlog, Architektur-Skizze.

    2

    Build & Test

    Iterative Umsetzung

    Remote-Umsetzung in EU/DE-Cloud. Iterative Reviews nach eurem Takt – täglich oder 1–2x pro Woche. Live-Feedback fließt unmittelbar ein.

    Bei hohen Datenschutzanforderungen: SLM on-premises/edge – kein Cloud-Zwang.

    3

    Übergabe & Entscheidung

    Was als nächstes kommt

    Übergabe von Code (auf Wunsch), technischer Doku, Lastenheft und Business-Case-Validierung. Dann entscheidet ihr: produktiv stellen, ausbauen oder erst mal beobachten.

    Keine Vendor-Lock-ins. Keine Pflicht zur Fortsetzung.

    Was du am Ende hast

    Konkrete Ergebnisse, die du direkt weiterverwenden kannst.

    Funktionierender Prototyp

    Klickbar, testbar, mit echten oder geeigneten Ersatzdaten. Kein Mockup – etwas, das ihr eurem Team und eurer Führung zeigen könnt.

    Technische Dokumentation & Lastenheft

    Architektur, Integrationspfade, nächste Schritte – so aufbereitet, dass eure IT oder weitere Dienstleister direkt anknüpfen können.

    Business-Case-Validierung

    ROI-Korridor auf Basis von Messwerten und Annahmen. Keine Phantasiezahlen – realistische Orientierung für die Entscheidung, ob und wie es weitergeht.

    Ein Team, das es versteht

    Co-Creation bedeutet: dein Team hat vom ersten Tag an mitgebaut. Ihr müsst nicht fragen, wie es funktioniert – ihr wisst es.

    Wie das in der Praxis aussieht

    Ein Logistikunternehmen aus Oberbayern wollte den manuellen Abgleich von Lieferscheinen gegen Bestellungen automatisieren – ein täglicher Prozess mit hohem Fehlerrisiko. Nach einem Kickoff-Call und vier Entwicklungstagen stand ein funktionierender Prototyp, der Dokumente per OCR einliest, Abweichungen markiert und zur Freigabe weiterleitet. Die Fehlerquote im Testbetrieb: nahezu null.

    Logistikunternehmen, Oberbayern · ~200 Mitarbeitende

    Was danach passiert

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    Toolentwicklung

    Der Prototyp überzeugt und soll produktionsreif werden? In der Toolentwicklung bauen wir daraus ein robustes, wartbares KI-Tool – bereit für den Echtbetrieb.

    Mehr zur Toolentwicklung
    🤝

    KI-Partnerschaft

    Der Sprint hat bewiesen, dass wir zusammenpassen – und es gibt mehr zu bauen? Die Partnerschaft ist das Modell für kontinuierliche KI-Wertschöpfung mit uns als Teil eures Teams.

    Mehr zur Partnerschaft

    Häufige Fragen

    Ideal für Teams, die einen konkreten Use Case schnell beweisen wollen, ohne monatelange Projekte. Auch für Entscheider, die Transparenz suchen: du definierst Anforderungen live mit uns und verstehst Tool & Architektur vom ersten Tag an.

    Nein, Greenfield ist möglich. Wenn ihr bereits wisst, was ihr bauen wollt, starten wir direkt. Eine vorherige Potenzialanalyse erleichtert den Einstieg, weil der Use Case dann schon bewertet und priorisiert ist. Minimal brauchen wir Zugang zu relevanten Daten (anonymisiert möglich) und 3–5 Personen mit Domänenwissen und Entscheidungskompetenz.

    Small Language Models sind präziser, kostengünstiger und können on-premises betrieben werden. Bei domänenspezifischen Aufgaben, etwa Qualitätsberichte oder Normdokumentation, erreichen finegetunte SLMs oft bessere Ergebnisse als generische Large Language Models, bei voller Datenkontrolle.

    DSGVO-Konformität ist eingebaut: Datenminimierung, Verschlüsselung, transparente Dokumentation. Standardmäßig läuft der Prototyp in der EU/DE-Cloud. Wir arbeiten je nach Kritikalität mit echten, anonymisierten oder synthetischen Daten. Bei hohen Datenschutzanforderungen setzen wir SLMs on-premises ein, kein Cloud-Zwang.

    Nach dem Kickoff entwickeln wir remote in iterativen Zyklen. Reviews nach eurem Takt, täglich oder 1–2x pro Woche. Live-Feedback fließt unmittelbar ein, sodass dein Team kontinuierlich Einfluss nimmt und das Tool von Anfang an versteht.

    Ihr entscheidet: Entweder entwickelt ihr intern weiter (wir liefern vollständige Dokumentation) oder wir begleiten den Ausbau zur produktionsreifen Lösung. Code-Übergabe auf Wunsch, projektspezifischer Code kann an euch übergehen. Keine Vendor-Lock-ins.

    Bereit für den Sprint?

    Ein Gespräch reicht, um zu wissen, ob dein Use Case sprint-ready ist. Kostenlos, direkt mit uns – ohne Verpflichtung.