01 · Das ProblemWarum die meisten KI-Projekte nie in Produktion kommen.
KI-Budgets sind bewilligt, Pilotprojekte laufen — und trotzdem landet kaum etwas im produktiven Betrieb. Der Grund ist selten die Technik. Es sind die falschen Use Cases, für die niemand die Wirtschaftlichkeit gerechnet hat, und ein Graben zwischen den Beteiligten: Die Fachabteilung kennt die Prozesse, aber nicht das Machbare. Die IT kennt das Machbare, aber nicht den größten Hebel. Man redet aneinander vorbei — und produziert einen POC-Friedhof aus beeindruckenden Demos ohne Geschäftswirkung.
Genau hier setzt der AI Design Sprint an: Er bringt beide Seiten an einen Tisch, übersetzt KI in die Sprache Ihres Geschäfts und trennt in wenigen Wochen die wertvollen Anwendungsfälle von den teuren Ablenkungen.
02 · Die MethodeWas der AI Design Sprint ist — und was ihn wirksam macht.
Der AI Design Sprint ist ein strukturiertes Workshop-Format von zwei bis vier Wochen, in dem Fachabteilung und IT gemeinsam KI-Anwendungsfälle identifizieren, konkrete Lösungskonzepte entwickeln und deren Machbarkeit prüfen. Der erste, wertschöpfende Teil braucht kein technisches Vorwissen — Ihre Fachleute gestalten die Lösung selbst mit, statt sie nur zu bestellen.
Drei Prinzipien machen den Unterschied: Wirkung vor Innovation — wir priorisieren den messbaren Hebel, nicht das technisch Spektakuläre. Gemeinsame Sprache — Business und IT bewerten dieselben Konzepte und committen sich gemeinsam. Und schnelle Iterationen statt großem Wurf — am Ende steht ein getestetes Konzept mit technischer Beschreibung, ein standardisierter Tech-Check und eine KI-Projektroadmap.
Methodisch verbinden wir den AI Design Sprint™ mit dem Google AI Adoption Framework — bewährte Frameworks für ein strukturiertes, umfassendes Ergebnis. Wir haben damit bereits mehr als hundert Unternehmen bei der Umsetzung von KI-Projekten begleitet.
So identifizieren und priorisieren Sie Ihre KI-Use-Cases, prüfen die Machbarkeit und erhalten eine belastbare KI-Roadmap — statt in offenen KI-Workshops ohne Ergebnis zu versanden.
03 · KartierungKartierung der KI-Chancen: erst den größten Hebel finden.
Im Opportunity Mapping kartiert das Team — mit Leadership und Fachabteilung — systematisch, wo KI im Unternehmen den meisten Wert schafft. Unsere KI-Karten geben dabei einen strukturierten Überblick über KI-Fähigkeiten und übersetzen sie in konkrete Anwendungsfälle Ihres Alltags. So entsteht in zwei Halbtagen eine priorisierte Landkarte statt einer beliebigen Ideenliste.
Das Ergebnis: Die Leadership legt die wertvollsten KI-Chancen im Unternehmen fest — die Grundlage für alles Weitere. Wie aus einer solchen Priorisierung ein produktives KI-Projekt wird, zeigt etwa unsere Standortanalyse mit nioSPOT.
04 · Framing & KonzeptFraming und Konzeptentwicklung: aus der Chance wird ein Plan.
Im Framing (ein Halbtag) schneiden wir den priorisierten Use Case scharf zu: Welcher Prozess, welche Daten, welche Nutzer, welches Zielbild? In der Konzeptentwicklung (zwei Halbtage) findet das Team automatisierbare Prozessschritte und entwickelt gemeinsam ein KI-Lösungskonzept — bei Prozessautomatisierung ebenso wie bei neuen Produkten und Services.
So kartieren wir den realen Ablauf statt Idealannahmen — hier am Beispiel eines Kundenservice-Prozesses mit über 400 E-Mails pro Tag. Das Ergebnis ist ein getestetes und bewertetes KI-Lösungskonzept mit technischer Beschreibung.
05 · Tech Check & PrototypTech Check und Prototyp: die Brücke zur IT.
Jetzt kommt die technische Expertise ins Spiel. Im Tech Check (zwei Tage) prüfen wir die technische Machbarkeit — Datenqualität, Schnittstellen, Modellgüte, Architektur-Fit — und liefern einen standardisierten Tech-Check samt KI-Projektroadmap. So bekommt die IT keine Wunschliste, sondern ein belastbar bewertetes, umsetzbares Konzept.
Konkret analysieren wir Datenquellen, Datenqualität und eingesetzte IT-Technologien, wählen geeignete KI-Modelle aus und geben eine erste Abschätzung der Prognosegüte — samt KI-Roadmap für die weitere Umsetzung.
Im anschließenden Rapid Prototyping entsteht ein lauffähiger Prototyp — von der Datenexploration bis zur Benutzeroberfläche. Er baut auf unserer skalierbaren Architektur nioBRAIN auf (Kubernetes auf Google Cloud, Azure oder AWS, modulare LLM-Architektur, Vektor-DB für RAG) — damit der Schritt vom Prototyp in den Betrieb keine Neuentwicklung wird. Wir legen bewusst Wert auf eine erste Integration in Ihre Oberfläche, damit der Nutzen messbar und nicht nur behauptet ist.
06 · Business CaseIm Kern jedes Sprints: der Business Case.
Das unterscheidet den niologic-Sprint von reinem Ideation-Theater: Im Kern jedes Sprints bewerten wir die Wirtschaftlichkeit des Use Cases in einem Business Case, bevor investiert wird — kein Rollout ohne belastbaren Business Case. Nutzen, Kosten und Risiko stehen als Entscheidungsgrundlage bereit, nicht als Bauchgefühl.
Damit das gelingt, stellen wir für jeden AI Design Sprint ein Team aus Finance, Fachabteilung und IT zusammen. Diese cross-funktionale Aufstellung sorgt für pragmatische, praxisorientierte Use Cases — wirtschaftlich gerechnet, fachlich verankert und technisch machbar.
Technische Machbarkeit, Kosten und ein technisches Lösungskonzept stehen zur Entscheidung über Pilotprojekt und Roadmap bereit — abgestimmt mit den Entscheidern und getragen von den Fachspezialisten.
07 · Für beide SeitenWas Fachabteilung und IT konkret davon haben.
Für die Fachabteilung: Sie gestalten KI-Lösungen für Ihre eigenen Prozesse aktiv mit — ohne technisches Vorwissen, in Ihrer Sprache. Statt auf ein IT-Projekt zu warten, übernehmen Sie Ownership für den Anwendungsfall mit dem größten Nutzen für Ihr Team.
Für die IT: Schluss mit POC-Friedhöfen. Sie erhalten fachlich validierte, wirtschaftlich bewertete und architektonisch geprüfte Konzepte samt Roadmap — und entscheiden auf einer belastbaren Grundlage, was in den Betrieb geht. Weniger Reibung, klarer Scope, machbare Lösungen.
Und weil das Format Ihre eigenen Leute befähigt, es zu tragen, ist es skalierbar: von einem Anwendungsfall in einer Abteilung bis zum organisationsweiten Rollout — mit einer wachsenden internen Community aus Praktikern.
AI Design Sprint — Format & Ergebnis
Dauer: 2–4 Wochen · zum Festpreis.
Team: Finance, Fachabteilung & IT.
Kein technisches Vorwissen bis zur Konzeptentwicklung.
Voraussetzung: klares Problem, relevante Daten, interdisziplinäres Team (Fachbereich, IT, Geschäftsführung).
Ergebnis: bewerteter Business Case, getestetes KI-Lösungskonzept, standardisierter Tech-Check & KI-Projektroadmap — als Grundlage für Pilot und Prototyp.
08 · AblaufDer Ablauf in Wochen.
Vom Start bis zur Entscheidungsvorlage vergehen typischerweise vier bis fünf Wochen:
- Woche 1 — Vorbereitung: Daten- und Unterlagenanforderung, Verständnis von Produkt bzw. Geschäfts- oder Produktionsprozess.
- Woche 2 — Workshops: Kartierung, Framing und Konzeptentwicklung mit Fachabteilung und Management.
- Woche 3 — Nachbereitung: Ausarbeitung des KI-Lösungskonzepts und der technischen Beschreibung.
- Woche 4 — Tech Check: technische Machbarkeitsprüfung und KI-Projektroadmap.
- Woche 5 — Übergabe: Besprechung der KI-Roadmap und Entscheidung über Pilot und Prototyp.
- Ab dem 2. Quartal: Rapid Prototyping, Pilotprojekt und Produktivierung.
Für kritische Systemumstellungen bieten wir optional eine Shopfloor-Simulation an — je nach Systemgröße lassen sich schon nach zehn bis fünfzehn Tagen verlässliche Aussagen treffen und detailliert planen.
09 · In der Praxis10 % Produktionspotenzial — ein AI Design Sprint bei STEP-G.
ST Extruded Products Germany (STEP-G), ein führender Hersteller von Aluminiumstrangpressprofilen für die Automobilindustrie, wollte das volle Potenzial neuer CNC-Maschinen, Messsensoren und des MES-Systems ausschöpfen. Gemeinsam mit dem Chief Strategy Officer und der Geschäftsführung führten wir mehrere Workshops zu Produktions- und Optimierungsprozessen durch — parallel prüfte ein Technologie-Assessment die IT-Infrastruktur auf ihre KI-Eignung.
Mit den Methoden des AI Design Sprints beleuchteten wir die Ideen zur Steigerung von Qualität und Verfügbarkeit (OEE) auf ihre Wirtschaftlichkeit, leiteten Erfolgsmetriken ab und evaluierten geeignete KI-Modelle an einem Prototyp. Das Verbesserungspotenzial wurde finanziell beziffert und — samt Einführungs- und Betriebskosten des IT-Streams — als Business Case gerechnet.
— Kundenreferenz: Vilib Sterk, Chief Strategy Officer / Supply Chain, STEP-G GmbH.
10 · Fazit & FAQEin Sprint, der Entscheidungen möglich macht.
Der AI Design Sprint verwandelt diffuse KI-Ambitionen in wenigen Wochen in eine belastbare Entscheidungsvorlage: die wertvollsten Anwendungsfälle, ein bewertetes Lösungskonzept, geprüfte Machbarkeit und ein gerechneter Business Case — getragen von Fachabteilung und IT gleichermaßen. Starten Sie mit einem kostenlosen Erstgespräch.
Was ist der AI Design Sprint?
Der AI Design Sprint ist ein strukturiertes Workshop-Format von zwei bis vier Wochen, in dem Fachabteilung und IT gemeinsam KI-Anwendungsfälle identifizieren, konkrete Lösungskonzepte entwickeln und deren Machbarkeit prüfen. Im Kern wird die Wirtschaftlichkeit in einem Business Case bewertet — Ergebnis sind ein bewertetes KI-Lösungskonzept, ein standardisierter Tech-Check und eine KI-Projektroadmap.
Braucht mein Team technisches Vorwissen?
Nein. Kartierung, Framing und Konzeptentwicklung brauchen kein technisches Vorwissen — die Fachabteilung gestaltet die Lösung aktiv mit. Erst Tech Check und Prototyp erfordern technische Expertise, die niologic übernimmt.
Wie lange dauert ein AI Design Sprint und was kostet er?
Der AI Design Sprint dauert zwei bis vier Wochen und wird zum Festpreis angeboten. Der Aufwand pro Phase reicht von zwei Halbtagen (Kartierung) über einen Halbtag (Framing) und zwei Halbtage (Konzeptentwicklung) bis zu zwei Tagen Tech Check.
Was ist das Ergebnis?
Am Ende stehen ein getestetes und bewertetes KI-Lösungskonzept mit technischer Beschreibung, ein standardisierter Tech-Check mit KI-Projektroadmap und ein gerechneter Business Case — die Grundlage für die Entscheidung über Pilotprojekt und Rollout. Auf Wunsch folgt ein Rapid-Prototyping-Prototyp von der Datenexploration bis zur Benutzeroberfläche.
Warum ist der Business Case so zentral?
Weil kein Rollout ohne belastbaren Business Case erfolgen sollte. Im Kern jedes Sprints bewerten wir die Wirtschaftlichkeit des Use Cases, bevor investiert wird — mit einem cross-funktionalen Team aus Finance, Fachabteilung und IT, das pragmatische und praxisorientierte Use Cases sicherstellt.
Ein Beispiel: In vielen Unternehmen scheitern Pilotprojekte an gewachsenen Organisationsstrukturen und fehlender Datenqualität. Der AI Design Sprint deckt genau diese Komplikationen auf und bezieht sie in die Aufwände des Business Cases ein. So lösen wir reale Probleme, die trotz aller Herausforderungen einen monetären Mehrwert für das Unternehmen schaffen — und erreichen, dass alle Beteiligten bereit sind, auch einen steinigen Weg zu gehen.
Ist der Ansatz skalierbar?
Ja. Das Format funktioniert von einem Anwendungsfall in einer Abteilung bis zum organisationsweiten Rollout — weil es Ihre eigenen Leute befähigt, es zu tragen, und so eine wachsende interne Community aus Praktikern entsteht.
- [1]niologic · AI Design Sprint™ — Inhalt und Umfang zur Erarbeitung komplexer KI-Lösungen in Prozessautomatisierung und Produkteinsatz.
- [2]AI Design Sprint® — Methodik für Prozessautomatisierung, Produkte & Services (33A).
