Wann passt das?
Wenn ein Prozess, ein internes Werkzeug oder ein KI-Anwendungsfall nicht nur erklärt, sondern praktisch geprüft oder umgesetzt werden soll.
Leistung
Nutzbare KI-Software statt isolierter Demos.
Prototypen sind dann wertvoll, wenn sie echte Arbeit berühren: mit Schnittstellen, Daten, Nutzerfeedback, Messpunkten und klarer Grenze zwischen Test und Betrieb.
Was entsteht?
Ein schlanker, kontrollierter Prototyp mit Nutzersicht, technischer Architektur, Integrationsannahmen und messbarer Wirkung.
Vorbedingung
Unklare Use Cases sollten vorher im Review oder Workshop geschärft werden. Umsetzung ohne Entscheidungsgrundlage produziert nur Aktivität.
Mögliche Umsetzungen
Technik mit Prozessbezug.
Wissensassistenten
RAG-gestützte Recherche und Antwortsysteme für interne Dokumente, Regeln oder Fachwissen.
Agenten und Workflows
Mehrschrittige Unterstützung für wiederkehrende Aufgaben mit klarer menschlicher Kontrolle.
Schnittstellen
Anbindung bestehender Software, damit KI nicht neben dem Prozess, sondern im Arbeitsablauf wirkt.
Interne Tools
Kleine Anwendungen, die Teams in Prüfung, Recherche, Dokumentation oder Entscheidung unterstützen.
Prinzip
Ein Prototyp muss beweisen, nicht beeindrucken.
Entscheidend sind Wirkungsnachweis, Fehlerbild, Integrationsaufwand und Akzeptanz. Erst danach lohnt sich Skalierung.