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Leitfaden zum KI-Proof-of-Concept (PoC) zur Risikominderung mit Beispielen

Mai 12, 2025 12 Min

Stellen Sie sich vor: Sie investieren wochenlang (und mit großem Budget) in eine KI-Initiative, nur um auf halbem Weg festzustellen, dass Ihre Daten unbrauchbar, Ihre Modellvorhersagen unzuverlässig oder Ihre Lösung nicht reibungslos in bestehende Arbeitsabläufe integriert ist. Schmerzhaft, teuer und absolut frustrierend.

Nun stellen Sie sich das Ganze einmal anders vor: mit einem präzisen KI-Proof-of-Concept. Anstatt sich auf Ihr Bauchgefühl zu verlassen, unterziehen Sie jede Idee im Vorfeld einem Stresstest, decken Risiken auf und vermeiden spätere, finanzintensive Überraschungen. Ein PoC ist Ihr Sicherheitsnetz und beweist, ob Ihr KI-Projekt wirklich reif für die Praxis ist.

In diesem Leitfaden erkläre ich Ihnen genau, was ein KI-PoCs ist, warum er für das Risikomanagement entscheidend ist und wie er im Vergleich zu Prototypen oder MVPs abschneidet. Sie lernen den Schritt-für-Schritt-Ansatz kennen, den wir bei Innowise verwenden, sehen KI-PoC-Beispiele, und verstehen häufige Fallstricke. Los geht‘s!

“Führen Sie einen PoC durch, um die schwierigen Punkte frühzeitig zu erkennen. Datenlücken und Integrationshürden können selbst die stärksten Modelle zum Stolpern bringen und sind in einem kleinen Pilotprojekt deutlich günstiger zu beheben als nach einem vollständigen Rollout. Überspringen Sie diesen Kontrollpunkt, und das Projekt mag auf dem Papier zwar gut aussehen, gerät aber beim Versuch der Skalierung ins Stocken.”

Philip Tikhanovich

Leiter der Big-Data-Abteilung

Was ist ein Proof of Concept (PoC) in der KI?

Ein Proof of Concept im Bereich KI ist ein kleines, fokussiertes Projekt, das testet, ob eine KI-Lösung ein bestimmtes Geschäftsproblem löst. Ob Sie einen klassischen ML-Workflow validieren oder einen PoC für KI zur Text- oder Bildgenerierung testen, die Idee ist dieselbe: Testen Sie zuerst das Wesentliche. Sind die Daten nutzbar? Halten die Algorithmen stand? Lässt sich der Proof of Concept in Ihre bestehenden Systeme integrieren, ohne diese zu sprengen?

Ich nenne einen PoC gerne Ihr Frühwarnsystem. Wenn die Grundlagen stimmen, ist alles klar. Wenn nicht, sollten Sie umschwenken, bevor Sie Ihr Budget verpulvern.

Nehmen wir folgendes Beispiel: Unser Team arbeitete mit einem Hersteller zusammen, der durch zufällige Geräteausfälle stark beeinträchtigt war. Der Hersteller verfügte über riesige Mengen an Sensordaten, wusste aber nicht, wie er diese effektiv nutzen sollte. Deshalb starteten wir einen PoC.

Es stellte sich heraus, dass fast die Hälfte der Daten falsch gekennzeichnet war – ein sofortiges Problem für jedes KI-Modell. Nachdem wir das Problem gelöst hatten, testeten wir einige Algorithmen (Random Forest, XGBoost) und integrierten die beste Option in die Wartungssoftware des Herstellers. Das Ergebnis war eine Reduzierung der Ausfallzeiten um 30 % – ein Beleg dafür, dass das Konzept funktionierte. Da war klar: Es war Zeit für eine Skalierung.

PoC vs. Prototyp vs. MVP: eine kurze Momentaufnahme

Bevor wir uns mit den Details der Entwicklung eines KI-PoCs, befassen, klären wir eine Frage, die mir immer wieder gestellt wird: Was ist der Unterschied zwischen einem PoC, einem Prototyp und einem MVP?

Die Leute schmeißen mit diesen Begriffen um sich, als wären sie austauschbar – das sind sie aber nicht. Wer sie verwechselt, riskiert, das Falsche aus dem falschen Grund zu entwickeln. Hier ist also eine kurze, schnörkellose Übersicht, um den Überblick zu bewahren.

	PoC	Prototyp	MVP
Hauptziel	Machbarkeit nachweisen	Ein grobes Erscheinungsbild zeigen	Starten Sie etwas Reales, das Benutzer ausprobieren können
Schlüsselfrage	Funktioniert das überhaupt mit unseren Daten/Systemen?	Werden Kunden das Design verstehen und annehmen?	Ist das gut genug, um es zu versenden und zu verfeinern?
Was es testet	Kerntechnologie + Datenmachbarkeit	UX Flow, Layout, Nutzerreaktionen	Praxistauglichkeit + frühe Produkt-Markt-Passung
Output	Funktionaler Codeausschnitt oder grundlegende Integration	Interaktives Modell oder Low-Fidelity-App, die Benutzerflüsse simuliert	Funktionierende Softwareanwendung mit Kernfunktionen für Erstbenutzer
Verfeinerungsgrad	Gering – muss nur beweisen, dass das Konzept funktioniert	Mittel – sieht anständig aus, könnte teilweise ein Modell sein	Hoch genug zum Starten, aber erwarten Sie keine ausgefallenen Funktionen
Für wen ist es gemacht?	Entwickler, Datenwissenschaftler, CTOs	Designer, Produktleiter, Stakeholder	Echte Benutzer, Early Adopters, Geschäftsteams
Zeit/Aufwand	Kürzester, geringster Aufwand	Mittlere Dauer und Aufwand	Längere Dauer und höherer Aufwand
Risikolevel	Geringster (auf eine bestimmte technische Hürde fokussiert)	Mittel (Risiko von Usability-Problemen oder mangelnder Zustimmung der Stakeholder)	Höher (Risiko einer Marktablehnung oder technischer Skalierbarkeitsprobleme)
Nächster Schritt	Wenn es funktioniert, erstellen Sie einen Prototyp oder Pilot	Basierend auf Feedback verfeinern, zum MVP übergehen	Fügen Sie Funktionen hinzu, skalieren Sie und gehen Sie zur vollständigen Einführung über

Die Notwendigkeit eines KI-Proof-of-Concept

Wer sich direkt in die KI-Entwicklung stürzt, ohne vorher alles zu testen, sprengt garantiert sein Budget. Ein KI-PoCs ist die risikoarme Methode, um herauszufinden, ob Ihre KI-Idee tatsächlich funktioniert, bevor Sie viel Zeit und Geld investieren.

Meiner Erfahrung nach gibt es bestimmte Szenarien, in denen ein KI-PoC unverzichtbar ist. Wenn Ihnen einer dieser Punkte bekannt vorkommt, ist es Zeit, die Bremse zu treten und einen PoC durchzuführen:

Risiken erkennen und minimieren

Selbst die coolste KI-Idee kann bei der praktischen Umsetzung auf Hindernisse stoßen. Daten können unübersichtlich sein, Modelle können leistungsschwach sein und die Integration in Ihre bestehenden Systeme kann schwieriger sein als gedacht.

Stellen Sie sich beispielsweise ein KI-Tool vor, das Qualitätsprobleme in einer Produktionslinie erkennen soll. Auf den ersten Blick klingt es einfach, doch die Defekte können sehr unterschiedlich sein – von subtilen Farbunterschieden bis hin zu mikroskopisch kleinen Rissen. Ein PoC zeigt schnell, ob Ihre Kameras genügend Details erfassen, Ihre Beschriftungen korrekt sind und sich das Modell gut an Licht- oder Materialänderungen anpasst.

Das Überspringen des PoC könnte Monate kosten und Ihr Budget für ein System sprengen, das im Einsatz einfach nicht funktioniert. Das frühzeitige Erkennen und Minimieren dieser Risiken ist entscheidend, um Zeit und Geld zu sparen und zukünftigen Ärger zu vermeiden.

Zeit- und Kosten sparen

Einen PoC zu umgehen, klingt meist schneller – bis es nicht mehr der Fall ist. Ohne einen solchen stoßen Teams oft mitten in der Entwicklung auf unerwartete Probleme. Und diese später zu beheben? Viel teurer, als sie frühzeitig zu erkennen.

Angenommen, Sie entwickeln einen KI-Chatbot für Kundenfragen. Klingt einfach. Doch Ihr PoC zeigt etwas Unvorhergesehenes: Kunden verwenden jede Menge Slang, machen Sprachfehler und verwenden eigenartige Formulierungen. Das ist ein deutlicher Hinweis darauf, dass Sie zusätzliche NLP-Optimierung benötigen. Und es ist besser, das herauszufinden, bevor Sie live gehen und Ihr Budget mittendrin sprengen.

Vertrauen und Zustimmung der Stakeholder gewinnen

CEOs, Investoren und alle, die das Geld in der Hand haben, vertrauen einem KI-Projekt nicht nur, weil es cool klingt. Sie wollen etwas Konkretes, auf das sie sich verlassen können. Hier wird ein PoC zu Ihrem besten Freund. Reale Kennzahlen wie Fehlerreduzierung oder Prozessbeschleunigung sind jedem Hochglanz-Pitch-Deck um Längen überlegen.

Stellen Sie sich einen mittelgroßen e-Commerce-Shop vor, der KI-basierte Produktempfehlungen testet. Ein kurzer PoC könnte einen Anstieg des durchschnittlichen Warenkorbwerts der Testnutzer um 15 % zeigen. Solche harten Daten sprechen Bände und tragen mehr zur Kundengewinnung bei als ein Dutzend Strategiefolien.

Prozessverständnis verbessern

KI agiert nicht im luftleeren Raum. Sie beeinflusst Arbeitsabläufe, Teams und sogar die Entscheidungsfindung. Ein PoC zeigt Ihnen, wie Menschen tatsächlich mit neuer Technologie interagieren und zeigt die notwendigen Änderungen für eine reibungslose Einführung auf.

Beispiel: Sie implementieren KI zur Optimierung von Lieferrouten. Während des PoC stellen Sie fest, dass Lagermitarbeiter bestimmte KI-generierte Routen überschreiben, weil die Fahrer bestimmte Stadtteile in- und auswendig kennen. Das ist eine wichtige Erkenntnis, die Sie bei einer vollständigen Implementierung nie gewinnen würden.

Bewertung der technischen und betrieblichen Machbarkeit

Ihr Modell mag in einer kleinen Sandbox glänzen, aber kann es Echtzeit-Datenfeeds, Tausende von Abfragen pro Sekunde und regulatorische Hürden bewältigen? Ein PoC fordert Ihr System gerade genug, um Engpässe zu erkennen, lange bevor sie Sie in der Produktion überraschen.

Stellen Sie sich vor, Sie führen eine Echtzeit-Betrugserkennung für Online-Transaktionen ein. Ein PoC könnte aufdecken, dass Ihre Datenpipeline Probleme mit der Aktualisierung des Modells in nahezu Echtzeit hat oder dass grenzüberschreitende Käufe eine Reihe von Fehlalarmen auslösen. Das frühzeitige Erkennen dieser Fallstricke macht den Unterschied zwischen einer robusten KI-Lösung und einer, die genau dann zusammenbricht, wenn sie am dringendsten benötigt wird.

Reduzieren Sie das Risiko und prüfen Sie, ob Ihre KI-Idee stichhaltig ist.

Szenarien, in denen ein KI-PoC zum Overkill wird

So sehr ich mich für KI-PoCs einsetze, behaupte ich nicht, dass sie immer ein Muss sind. Es gibt Fälle, in denen die Erstellung eines Proof-of-Concepts wie der Bau eines Gerüsts für den Glühbirnenwechsel ist – überdimensioniert und Zeitverschwendung.

In diesen Fällen ist es besser, den PoC zu überspringen und direkt zur Tat zu schreiten oder zu überdenken, ob KI überhaupt das richtige Werkzeug ist.

Das Problem ist zu simpel

Nicht jedes Problem erfordert maschinelles Lernen. Wenn eine einfache Regel oder ein Skript die Aufgabe erledigt, macht KI die Dinge nur langsamer, komplexer und schwieriger zu warten.

Angenommen, Sie möchten eine Warnung senden, wenn der Lagerbestand unter einen bestimmten Wert fällt. Das ist ein klares Argument für ein regelbasiertes Setup – kein neuronales Netzwerk erforderlich.

Der Sinn von KI besteht darin, Probleme zu lösen, die mit herkömmlicher Logik nicht gelöst werden können. Sofern es keine echte Herausforderung zu bewältigen gibt, kann KI eher ablenken als eine Lösung bieten. Und wenn Sie sie nur nutzen, um ein Häkchen zu setzen, ist das ein klares Zeichen, Ihren Ansatz zu überdenken.

Vortrainierte KI-Modelle existieren bereits

Es gibt unzählige vortrainierte KI-Dienste – Bilderkennung, Spracherkennung, Übersetzung und vieles mehr. Oft ist es günstiger und schneller, diese bewährten Tools zu übernehmen, als eigene von Grund auf neu zu entwickeln.

Wenn Sie beispielsweise ein OCR-Tool zum Scannen von Belegen benötigen und eine Drittanbieterlösung die Genauigkeit bereits erreicht, warum sollten Sie dann wochenlang an einem individuellen Prototyp arbeiten? Ich denke, wenn es bereits eine bewährte Option auf dem Markt gibt, macht es keinen Sinn, das Rad neu zu erfinden. Sparen Sie Ihre Energie lieber für Herausforderungen, die wirklich eine individuelle Lösung erfordern.

Der Business Case ist unklar

Manchmal sind Teams von KI begeistert, bevor sie das eigentliche Problem, das sie lösen wollen, definiert haben. Wenn kein klarer Mehrwert erkennbar ist, kann ein KI-PoC schnell zu einem enormen Zeit- und Budgetfresser werden.

Stellen Sie sich vor, Ihr Team möchte einen KI-Chatbot entwickeln, nur weil alle anderen es tun. Wenn Sie nicht darlegen können, wie dies die Kosten senkt oder das Kundenerlebnis verbessert, beweist ein PoC lediglich, dass Sie einen Chatbot entwickeln können. An diesem Punkt ist es sinnvoller, zunächst eine schnelle Machbarkeitsprüfung durchzuführen und die tatsächlichen Ziele zu definieren.

Budget- und Zeitbeschränkungen

Manchmal fehlt einfach die Zeit für einen umfassenden PoC-Zyklus. Vielleicht benötigen Sie einen KI-Chatbot für eine saisonale Marketingoffensive und haben höchstens zwei Monate Zeit. Bis ein PoC abgeschlossen ist, ist die Saison bereits vorbei.

In solchen Situationen ist es sinnvoller, einen schlanken Prototypen zu entwickeln, sofortiges Feedback einzuholen und ihn im Handumdrehen zu verfeinern. Natürlich ist ein ausführlicher PoC ideal für große oder komplexe Projekte, aber wenn Sie unter Zeitdruck stehen, kann ein agiler Test- und Iterationsansatz die beste Lösung sein.

KI hat sich in der Industrie bereits bewährt

Wenn Sie an einer KI-Lösung arbeiten, die sich in Ihrer Branche bereits bewährt hat, kann ein PoC die Arbeit nur verlangsamen. Es besteht kein Grund, etwas, von dem jeder weiß, dass es funktioniert, erneut zu validieren.

Stellen Sie sich beispielsweise die KI-gestützte Spam-Erkennung für eine E-Mail-Plattform vor. Es gibt reichlich Daten, die Muster sind gut verstanden, und handelsübliche Modelle leisten gute Arbeit. Sofern Sie sich nicht mit wirklich ungewöhnlichen Aufgaben befassen, wie dem Erkennen versteckter Links oder der Analyse eingebetteter Bilder, wird Ihnen ein PoC keine Erkenntnisse liefern, die Sie nicht bereits kennen.

Häufige Fallstricke bei KI-Projekten ohne PoC

Jeder möchte Rohdaten in Erkenntnisse umwandeln, Entscheidungen automatisieren und die Konkurrenz überflügeln. Ich verstehe das. Aber den Proof-of-Concepts zu vernachlässigen, um schneller voranzukommen, geht meist nach hinten los und kostet auf lange Sicht deutlich mehr.

In diesem Abschnitt erkläre ich Ihnen einige häufige Fallstricke, die ich beim Überspringen des PoC beobachtet habe, und erkläre, warum dieser kleine Schritt frühzeitig über Erfolg oder Misserfolg Ihres KI-Projekts entscheiden kann.

Daten: Die oft fehlende Grundlage

Meiner Erfahrung nach ist ein KI-Modell nur so stark wie die zugrunde liegenden Daten. Dennoch starten viele PoCs mit zu kleinen, ungenauen oder kaum relevanten Datensätzen, was die Kosten in die Höhe treibt und die Zeitpläne in die Länge zieht.

Selbst „gute“ Daten können scheitern, wenn sie nicht die realen Bedingungen widerspiegeln. Beispielsweise mag die Verwendung generischer Videoclips anstelle von realen Fabriküberwachungsaufnahmen im Labor zwar große Erfolge erzielen, in der realen Produktion jedoch scheitern. Kurz gesagt: Wenn Ihre Daten nicht qualitativ hochwertig und repräsentativ für Ihre Umgebung sind, werden sich alle Versprechen Ihres PoC nicht in operativen Erfolg umsetzen lassen.

Unrealistische Zeitpläne und übermäßig ehrgeizige Ziele

Oft herrscht die falsche Vorstellung, dass ein PoC lediglich ein Test oder Prototyp ist und deshalb alles schnell erledigt sein sollte. Doch in Wirklichkeit kann die Erwartung, in kürzester Zeit ein leistungsstarkes KI-Modell zu entwickeln, eine große Falle sein. Im Gegensatz zur traditionellen Softwareentwicklung erfordert KI-Arbeit mehrere iterative Schritte – Datenerfassung, Datenbereinigung, Modelltraining und umfassende Validierung. Das Überstürzen dieser Prozesse führt in der Regel zu einem Modell, das für reale Anwendungen nicht robust genug ist.

Hinzu kommt, dass sich hinter einem scheinbar einfachen Prototyp auf dem Papier oft eine große technische Komplexität verbirgt. Beschleunigte Zeitpläne liefern zwar einen oberflächlichen Beweis, aber ohne die nötige Sorgfalt, um daraus ein produktionsreifes System zu entwickeln, bleiben am Ende ungelöste Herausforderungen bei der Integration und langfristigen Wartung.

Undefinierte Erfolgsmetriken und Erwartungen

Ohne klare, messbare Ziele lässt sich nur schwer beurteilen, ob Ihr PoC wirklich funktioniert oder nur in einer Demo gut aussieht. Ich empfehle, Kennzahlen wie Präzision, Trefferquote, Fehlerquote oder ROI-Grenzwerte im Vorfeld zu definieren, um die Leistung direkt mit dem Geschäftswert zu verknüpfen.

Wenn sich Ingenieure und Stakeholder nicht darüber einig sind, was Erfolg bedeutet, besteht die Gefahr, dass Sie etwas entwickeln, das zwar den Spezifikationen entspricht, aber operativ nicht den Erwartungen entspricht. Sorgen Sie dafür, dass KPIs, operative Auswirkungen und die Erwartungen der Entscheidungsträger vom ersten Tag an synchron sind, um ein Modell zu vermeiden, das auf dem Papier glänzt, in der Produktion jedoch floppt.

Missverständnisse im KI-Entwicklungsprozess

Einer der häufigsten Fehler, die ich sehe, ist, einen KI-PoCs wie einen schnellen Programmiersprint zu behandeln. Doch bei KI geht es nicht darum, einfach Code zu schreiben und Feierabend zu machen. Man hat es mit unübersichtlichen Daten, Modelloptimierungen und der Validierung in der Praxis zu tun.

Stellen Sie sich vor, Ihr Team hätte drei Wochen Zeit, um zu beweisen, dass ein KI-Modell Geräteausfälle vorhersagen kann. Auf dem Papier mag das machbar erscheinen. Doch wenn Sie tiefer graben, stoßen Sie auf Datenlücken, stellen fest, dass Funktionen überarbeitet werden müssen, und entdecken, dass Sie selbst für grundlegende Genauigkeit mehrere Optimierungsrunden benötigen. Wenn Sie das alles überstürzen, erhalten Sie eine Demo, die zwar für den kleinen Geldbeutel gut aussieht, in der Produktion aber versagt.

Selbst einfache KI-Aufgaben bergen oft mehr Komplexität als erwartet. Sie können sich schnell zu Monaten ausdehnen, in denen Sie Randfälle bearbeiten, Datenpipelines verfeinern und die Integration vorbereiten müssen. Ist Ihr Zeitplan zu eng oder Ihr Umfang zu groß, zeigt Ihnen der PoC nicht, ob Ihre KI funktioniert. Sie erfahren nur, an wie vielen Ecken und Kanten Sie sparen mussten, um die Frist einzuhalten.

Herausforderungen bei Integration und Skalierbarkeit

Ein PoC läuft in einer kontrollierten Umgebung möglicherweise einwandfrei, doch sobald er in reale Systeme mit Echtzeitdaten und tatsächlichen Nutzern integriert wird, wird alles schwieriger.

Beispiel: Sie haben einen PoC zur Erkennung von Geräteausfällen in einer einzelnen Fabrik. Im Labor funktioniert er einwandfrei. Doch sobald Sie ihn an mehreren Standorten ausrollen, stellen Sie fest, dass jeder Standort andere Sensoren verwendet, unterschiedliche Datenformate verwendet oder auf individuelle Hardware-Konfigurationen angewiesen ist. Plötzlich stolpert Ihr PoC über Probleme, die er in Tests nie hatte.

Genau das ist Integration. Nun kommt die Skalierung hinzu: Ihr PoC hat im Test 10.000 Datensätze verarbeitet, aber im realen Betrieb werden täglich Millionen Datensätze verarbeitet. Ohne solide Datenpipelines, ein modulares Design und Cloud-Kompatibilität kann Ihr vielversprechender PoC ins Stocken geraten.

Mit anderen Worten: Wenn Sie Integration und Skalierbarkeit nicht vom ersten Tag an im Blick haben, verzögern Sie nur den Moment, in dem sich diese Probleme zu einer echten Krise entwickeln.

Ressourcen- und Kompetenzlücken

KI ist nichts, was ein einzelner Full-Stack-Entwickler einfach so am Wochenende entwickeln kann. Sie brauchen Datenwissenschaftler, ML-Ingenieure und Fachexperten, die alle am selben Strang ziehen.

Nehmen wir an, Sie übergeben ein NLP-Projekt einem großartigen Java-Team, das keinerlei Erfahrung mit dem Trainieren oder Optimieren von Modellen hat. Was erwartet Sie? Verzögerte Sprints, ein Berg an technischen Schulden und eine Demo, die nie den gewohnten Rahmen verlässt.

Wenn die richtigen Fähigkeiten nicht vom ersten Tag an vorhanden sind oder zumindest nicht sofort einspringen können, müssen Sie mit Hindernissen, Nacharbeit und einem PoC rechnen, der schnell im Sande verläuft.

Risikomanagement und Einhaltung gesetzlicher Vorschriften

Ein Proof of Concept mag zwar wenig risikoreich erscheinen, aber Sicherheit, Compliance und realistische Erwartungen sind dennoch wichtig. Verwenden Sie in einem KI-PoCs echte Benutzerdaten, ohne diese zu anonymisieren, könnten Sie bereits vor dem Start gegen Datenschutzgesetze verstoßen.

Zu hohe Versprechungen sind ebenso riskant. Präsentieren Sie den PoC als nahezu produktionsreif. Wenn das Modell unter dem Druck der Praxis ins Wanken gerät, zerstören Sie das Vertrauen der Stakeholder. Das Überspringen von Compliance-Prüfungen oder das Aufblähen von Ergebnissen mag zwar die Dinge beschleunigen, aber die negativen Folgen – rechtliche Probleme, Reputationsschäden, verzögerte Rollouts – sind weitaus kostspieliger.

Behandeln Sie sensible Daten korrekt, begründen Sie Ihre Behauptungen und protokollieren Sie die Risiken vom ersten Tag an. So vermeiden Sie spätere unangenehme Überraschungen.

So entwickeln Sie mit Innowise einen effektiven KI-PoC

Gerade noch hat man eine schicke Demo – vielleicht sagt sie etwas voraus, vielleicht automatisiert sie ein paar Klicks – und schon sind alle völlig durchgedreht. Ein paar Wochen später ist das Modell unzuverlässig, die Ergebnisse sind völlig durcheinander, und der vielversprechende PoC verstaubt in einem vergessenen Slack-Thread.

Das kennt man nur zu gut. Bei Innowise gehen wir die Dinge anders an. Unser Team behandelt jeden KI-PoCs vom ersten Tag an wie ein echtes Produkt – kein Spielzeug, kein Wegwerf-Experiment. Echte Ziele. Echte Validierungsschleifen. Echte Strategien für die Zeit nach dem Demo-Hype.

So sieht unser tatsächlicher PoS-Entwicklungsprozess aus.

Schritt 1: Problem und Ziele definieren

Die erste Frage, die wir jedem Kunden stellen, lautet: „Welches Problem wollen wir eigentlich lösen?“ Wir setzen nicht auf KI um der KI willen. Vielleicht möchten Sie 30 % Ihres Support-Aufwands automatisieren. Vielleicht möchten Sie Produktionsfehler erkennen, bevor sie Ihr Budget sprengen. So oder so: Wenn Sie kein klares Ziel vorgeben können, werfen Sie einfach Technologie in die Luft und hoffen, dass etwas hängen bleibt.

Und hier ist der nächste Punkt: Holen Sie alle frühzeitig an einen Tisch. Nicht nur die IT. Wir sprechen von Geschäftsleitern, Betriebsteams, Supportmitarbeitern, Datenexperten – allen, die täglich mit den Problemen zu kämpfen haben. Ich habe schon erlebt, wie brillante Modelle ungenutzt blieben, weil die Leute, die sie wirklich brauchten, nicht informiert waren. Seien Sie nicht dieses Projekt.

Schritt 2: Datenverfügbarkeit und -qualität bewerten

Qualitäts-KI basiert immer auf Datenqualität. Sind Ihre Daten verstreut, veraltet oder voller Lücken, kann kein ausgefallenes Modell sie retten. Wir beginnen mit einer genauen Analyse Ihrer vorhandenen Daten – Transaktionsprotokolle, Nutzerverhalten, Sensordaten – und bereinigen diese mit Tools wie Pandas oder NumPy.

Wenn Ihre Daten unvollständig sind, suchen wir nach Möglichkeiten, die Lücken zu schließen. Manchmal bedeutet das, synthetische Datensätze mit Tools wie DataSynthesizer oder Synthpop zu generieren, insbesondere bei sensiblen Informationen oder seltenen Ereignissen.

Wir haben beispielsweise einmal mit einem globalen Transportunternehmen zusammengearbeitet, das auf Terabytes an Trackingdaten saß. Auf dem Papier sah alles hervorragend aus, bis unser Team sich damit auseinandersetzte. Über 30 % der Datensätze fehlten Zeitstempel, und einige Sensorwerte waren aufgrund von Kalibrierungsproblemen völlig falsch. Hätten wir direkt mit der Modellierung begonnen, wäre der PoC aus den falschen Gründen gescheitert. Stattdessen haben wir die Daten bereinigt, die Lücken gefüllt und dann mit der Modellierung begonnen.

Die Lektion? Bauen Sie Ihre KI nicht auf Treibsand. Sorgen Sie zuerst für eine solide Datengrundlage.

Schritt 3: Die richtigen Tools und Technologien auswählen

Unser Ziel ist es, das richtige Tool für Ihre innovativen Proof-of-Concept-Projekteauszuwählen. Wenn ein einfaches Scikit-Learn-Modell die Aufgabe schneller und günstiger erledigt, ist das unsere Entscheidung. Wir haben bereits robuste Bilderkennungssysteme mit YOLO oder Detectron2 entwickelt, unsere Experten haben Kunden aber auch schon zu klassischem ML beraten, wenn es die Geschäftsziele ohne zusätzlichen Aufwand erreicht.

Bei der Infrastruktur hängt alles davon ab, was am besten zu Ihrem Setup passt. Unser Team könnte Amazon SageMaker, die KI-Plattform von Google Cloud oder Azure Machine Learning einsetzen. Und wenn Sie massiv skalieren müssen, sind Docker und Kubernetes unsere erste Wahl.

Schritt 4: Basismodell entwickeln

Nichts ruiniert einen PoC schneller als Over-Engineering. Ich habe Teams monatelang an der Entwicklung eines aufgeblähten, perfekten Modells arbeiten sehen, nur um dann festzustellen, dass es das falsche Problem löst oder gar nicht benötigt wird.

Deshalb arbeitet unser Team von Anfang an mit minimalem Aufwand. Kein Schnickschnack, keine riesige Infrastruktur. Nur das Basismodell, das eine Frage beantwortet: Funktioniert diese Idee wirklich? Normalerweise befindet sich diese erste Version in einem Jupyter Notebook oder Google Colab. Schnell einzurichten, einfach zu experimentieren und perfekt, um ohne großen Aufwand erste Ergebnisse zu erzielen. Wenn wir für eine schnelle Demo unter Zeitdruck stehen, greifen wir zu einem Low-Code-Tool wie Azure ML Studio. Manchmal ist das der cleverste Weg, Entscheidungsträgern einen funktionierenden PoC vorzustellen, ohne unzählige Entwicklungsstunden zu verschwenden.

Ich habe ganze PoCs so gebaut: winzig, simpel, hochkonzentriert. Und wenn dieses Basismodell die Genauigkeit um 15 % steigert oder 20 % der manuellen Aufgaben überflüssig macht, ist das unser Startschuss für die Skalierung. Der Rest kann später kommen.

Schritt 5: Iterieren & Validieren

Sobald das Basismodell vielversprechend aussieht, prüft unser Team es auf Herz und Nieren. Trainieren, testen, optimieren, wiederholen – so lange, bis wir entweder stabile Ergebnisse sehen oder an unsere Grenzen stoßen. Hier kommen Maßnahmen wie Kreuzvalidierung und Hyperparameter-Tuning ins Spiel (GridSearchCV, Keras Tuner, Optuna).

Und wenn es um die Validierung geht, schauen wir nicht einfach nur hin und hoffen auf das Beste. Unsere Experten analysieren detailliert Metriken, die uns tatsächlich zeigen, wie gut (oder schlecht) das Modell funktioniert – Konfusionsmatrizen und ROC-Kurven für die Klassifizierung, MSE und R-Quadrat für die Regression.

Außerdem protokollieren wir alles in MLflow: jedes Experiment, jeden Parameter und jede Version. Wenn also jemand fragt, warum Version 17 besser abgeschnitten hat als Version 20, können wir genau feststellen, was sich geändert hat.

Schritt 6: Planung von Integration und Skalierbarkeit

Vom ersten Tag an denken wir darüber nach, wie Ihr KI-Modell in der Praxis funktionieren wird. Vielleicht muss es Daten an Ihr CRM senden, Informationen aus Ihrem ERP abrufen oder Aktionen in Ihrer bestehenden Plattform auslösen. Was auch immer der Fall ist, unser Team plant frühzeitig.

Für die Integration entwickeln unsere Spezialisten in der Regel eine RESTful API (Flask oder FastAPI), damit andere Systeme problemlos mit dem Modell verbunden werden können. Anschließend packen wir alles in Docker, um Stabilität und eine einfache Bereitstellung überall zu gewährleisten.

Für Skalierbarkeit nutzen wir Kubernetes, um alles automatisch zu verwalten und zu skalieren. Kafka organisiert Echtzeit-Datenpipelines. Und falls Ihr Datenverkehr unvorhersehbar ist (z. B. Weihnachtsangebote oder Produkteinführungen), verwenden wir serverlose Tools wie AWS Lambda oder Google Cloud Functions, damit Ihr System plötzliche Spitzen problemlos bewältigen kann.

Schritt 7: Prozessdokumentation und Kommunikation mit Stakeholdern

KI-Projekte scheitern schnell, wenn nur das Entwicklungsteam weiß, was vor sich geht. Deshalb stellt unser Team sicher, dass alle – Geschäftsleiter, Betriebsteams und Nicht-Techniker – den Ablauf nachvollziehen können. Der Code befindet sich zwar auf GitHub, aber wir pflegen auch leicht verständliche Briefings in Confluence oder Markdown. Kein Fachjargon, kein Rätselraten.

Und wir verschwinden nicht in einer Programmierhöhle. Unsere Experten teilen Zwischenergebnisse, kurze Demos, Slack-Updates und kurze Check-ins, damit jeder den Fortschritt sieht und sich frühzeitig einbringt..

Schritt 8: Evaluieren, lernen und die nächsten Schritte planen

Letztendlich kommt es auf die Ergebnisse an. Unser Team stellt die Kennzahlen in Dashboards oder Berichten dar und hebt hervor, was gut lief und wo noch Verbesserungsbedarf besteht.

Bei einem Erfolg besprechen wir die nächsten Schritte – vielleicht die Durchführung eines Pilotprojekts oder einer vollständigen Produktionseinführung. Läuft der PoC nicht optimal, finden unsere Experten die Ursache. Manchmal bedeutet das, Datenpipelines zu optimieren, Algorithmen auszutauschen oder unseren Ansatz zu überdenken. Und manchmal stellen wir fest, dass die Idee einfach nicht umsetzbar ist – und das ist völlig in Ordnung. Schnelles Scheitern mit tatsächlichen Erkenntnissen ist besser, als Monate in einer Sackgasse zu verschwenden.

Testen Sie Ihre KI-Vision auf Herz und Nieren, ohne Ihr Budget zu sprengen.

Warum Sie bei AI PoC mit Innowise zusammenarbeiten sollten

Ein KI-PoCs bietet Ihnen eine schnelle und risikoarme Möglichkeit, die Funktionalität Ihrer Idee zu testen, bevor Sie sich voll und ganz darauf einlassen. Um jedoch echten Mehrwert zu erzielen, benötigen Sie einen Partner, der sich bestens auskennt. Und genau hier kommen wir ins Spiel. Das bietet Ihnen Innowise:

Umfassende Expertise

Von komplexen Datensätzen bis hin zu fundierten Erkenntnissen – unsere Dateningenieure, ML-Experten und Fachexperten kümmern sich um die gesamte Pipeline. Keine Lücken, kein Rätselraten.

Nachgewiesene Erfolgsbilanz

Mit über 1.300 Projekten in den Bereichen Gesundheitswesen, Finanzen und Fertigung wissen wir, wie wir KI-Ideen in Ergebnisse umsetzen, die etwas bewegen.

Risikosicher & Auditfähig

Wir schützen Ihre Daten und prüfen vom ersten Tag an alle Compliance-Kriterien – DSGVO, HIPAA, PCI DSS, PSD2 – das gesamte Alphabet. So übersteht der PoC mühelos alle Auditoren, ohne sich mit bürokratischen Hürden herumzuschlagen.

Transparente Kommunikation

Unsere Spezialisten legen präzise KPIs fest und sorgen für eine offene Kommunikation – so weiß jeder genau, wo der PoC steht und was als Nächstes kommt.

Zukunftssichere Lösungen

Unsere Experten integrieren Skalierbarkeit in jeden Build. Sobald Ihr PoC die Tests besteht, geht er direkt in die Produktion und lässt sich mit Ihren wachsenden Zielen flexibel weiterentwickeln.

Praxisorientiert

Unser Team arbeitet nicht mit bereinigten Datensätzen oder unrealistischen Szenarien. Wir gehen auf unübersichtliche Eingaben, schwierige Randfälle und die spezifischen Einschränkungen ein, mit denen Ihr Unternehmen tatsächlich konfrontiert ist.

Beweisen Sie, dass es funktioniert, bevor Sie sich voll und ganz auf die KI-Entwicklung einlassen.

Bauen Sie nicht blind: Validieren Sie zuerst

Meiner Erfahrung nach kann Ihnen ein solider KI-PoC – sei es ein klassisches Vorhersagemodell, eine Computer-Vision-Pipeline oder sogar ein generativer KI-PoC – im weiteren Verlauf viel Zeit, Geld und Stress ersparen. Er gibt Ihnen einen klaren Überblick darüber, was tatsächlich funktioniert, wo die Lücken liegen und ob Ihre Idee auch außerhalb einer Testumgebung Bestand hat. Sie möchten schließlich nicht erst feststellen, dass Ihr Modell unter Druck zusammenbricht, nachdem Sie bereits erhebliche Ressourcen investiert haben.

Bevor Sie sich also in die vollständige Entwicklung stürzen, empfehle ich Ihnen, einen kleinen, fokussierten PoC mit realen Geschäftsdaten durchzuführen. So werden aus Vermutungen handfeste Beweise und Sie können Ihr Risiko entweder verdoppeln oder ganz aufgeben – ohne Reue.

Maksim Hodar

Leiter der Abteilung Digitale Transformation, CIO

Mit über 8 Jahren Erfahrung in der digitalen Transformation verwandelt Maksim komplexe technische Herausforderungen in greifbare Geschäftserfolge. Er hat eine echte Leidenschaft dafür, IT-Strategien mit großen Zielen in Einklang zu bringen, um eine problemlose digitale Einführung und eine erstklassige operative Leistung zu gewährleisten.

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Februar 14, 2025

Blog

Aufschlüsselung der Entwicklungskosten für iOS-Apps im Jahr 2025

Finden Sie heraus, wie sich die Kosten für eine iOS-App auswirken, von den Kernfunktionen und dem Design bis hin zu den Tests und der Arbeit nach der Markteinführung.

Eugene Shapovalov

Februar 7, 2025