AI Design Sprint

Von der KI-Idee zum funktionierenden Prototyp – in nur zwei Wochen.

Du weißt, dass Künstliche Intelligenz dein Unternehmen voranbringen kann. Aber zwischen „KI hat Potenzial" und „Wir haben einen konkreten Use Case" liegt oft eine frustrierende Lücke. Ideen gibt es viele, doch welche davon ist technisch machbar, wirtschaftlich sinnvoll und ethisch vertretbar? Ohne einen strukturierten Prozess bleiben KI-Initiativen in endlosen Evaluierungsschleifen stecken. Ressourcen fließen in Konzeptpapiere statt in echte Ergebnisse. Und am Ende steht die Frage: Wo fangen wir eigentlich an?

Dauer
14 - 16 Tage
Format
Sprint
Zielgruppe
CDO, GF, IT-Leitung

Lösungsansatz

In zwei Wochen hältst du nicht nur den richtigen KI-Use Case in der Hand, sondern einen funktionierenden Prototyp. Der AI Design Sprint nach dem 33A-Modell ist ein strukturierter, kollaborativer Prozess, der strategisches Denken, technische Validierung, ethische Reflexion und schnelles Prototyping in einem kompakten Format vereint. Mit bewährten Werkzeugen wie den AI Cards, Canvas-Vorlagen und einem klar systematisierten Ablauf bringen wir dein Team von der ersten Idee bis zum greifbaren Ergebnis. Praxisnah, verantwortungsvoll und ohne Umwege.

Nutzen

  • Geschwindigkeit statt Stillstand durch einen klar strukturierten Prozess, der dich in Tagen statt Monaten vom Potenzial zum Prototyp führt
  • Entscheidungssicherheit durch validierte Use Cases, die strategisch, technisch und wirtschaftlich geprüft sind
  • Greifbare Ergebnisse durch einen funktionierenden Proof of Concept, der intern überzeugt und die Basis für Skalierung schafft
  • Verantwortungsvoller KI-Einsatz durch integrierte Ethik-Checks und transparente Bewertungskriterien

Vorgehensweise

  1. Phase 1: AI Opportunity Mapping (1 Tag): Gemeinsam identifizieren wir die relevanten KI-Potenziale in deinem Unternehmen, mithilfe von AI Cards, deinen Business-Zielen und Value Streams. Das Ergebnis: eine klare Landkarte der Möglichkeiten.
  2. Phase 2: Concept Development (1 Tag): Die vielversprechendsten Ideen werden zu konkreten Use Cases ausgearbeitet, mit dem AI Use Case Canvas, einer Impact/Maturity-Matrix und einem integrierten Ethik-Check.
  3. Phase 3: Tech Check & Assessment (2 Tage): Wir prüfen Datenverfügbarkeit, technische Machbarkeit, passende Modell-Ansätze und Wirtschaftlichkeit. Am Ende steht ein klarer Umsetzungspfad für den priorisierten Use Case.
  4. Phase 4: Rapid Prototyping (7 Tage): Dein priorisierter Use Case wird real, als klickbares Mockup oder technischer Proof of Concept. Der Fokus liegt auf User Experience, Datenintegration und logischer Modellstruktur. Optional mit Generative AI, NLP oder Automatisierungs-Komponenten.

Ergebnisse

  • Opportunity Map mit einer dokumentierten Übersicht aller relevanten KI-Potenziale deines Unternehmens
  • Ausgearbeitete Use-Case-Konzepte inklusive Canvas, Impact/Maturity-Matrix und Ethik-Bewertung
  • Technisches Assessment mit klarer Bewertung von Datenverfügbarkeit, Machbarkeit und Wirtschaftlichkeit
  • Funktionierender Proof of Concept oder klickbarer Mockup des priorisierten Use Cases
  • Handlungsempfehlungen und Umsetzungspfad für die nächsten Schritte nach dem Sprint
  • Gemeinsames Verständnis im Team für Chancen, Grenzen und Verantwortlichkeiten beim Einsatz von KI

Sprich mit unseren Experten!

Lass uns gemeinsam herausfinden, wo die größten Potenziale liegen und welche Maßnahmen für Dich den größten Mehrwert schaffen.

Tim Schüning
Director Digital Business Consulting
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Frequently Asked Questions

Du hast Fragen? Wir haben die Antworten.

Was ist das 33A-Modell und warum nutzt ihr es?

Das 33A-Modell ist ein methodischer Rahmen für die strukturierte Entwicklung von KI-Use Cases, inspiriert vom Google Design Sprint. Es kombiniert strategische Identifikation, konzeptionelle Ausarbeitung, technische Validierung und schnelles Prototyping in einem kompakten Ablauf. Die begleitenden AI Cards machen komplexe KI-Konzepte greifbar und fördern kreative Ideenfindung im Team.

Brauchen wir bereits KI-Erfahrung oder Daten, um teilzunehmen?

Nein. Der AI Design Sprint funktioniert auch ohne vorhandene KI-Expertise oder aufbereitete Datenbestände. Wichtig ist die Bereitschaft deiner Stakeholder, sich aktiv einzubringen. Die Datenverfügbarkeit wird im Sprint selbst bewertet und fließt direkt in die Priorisierung der Use Cases ein.

Wie unterscheidet sich der AI Design Sprint von einem klassischen Innovationsworkshop?

Der entscheidende Unterschied: Am Ende steht kein Foliensatz, sondern ein funktionierender Prototyp. Der Sprint verbindet strategische Ideenfindung direkt mit technischer Validierung und Umsetzung in einem durchgängigen Prozess statt in isolierten Phasen.

Welche Rollen und Personen sollten am Sprint teilnehmen?

Idealerweise ein cross-funktionales Team aus Fachbereich, IT und Management. Für Phase 1 und 2 sind Fachexperten und Entscheider gefragt. In Phase 3 und 4 übernehmen technische Experten die Führung, während Business Consultants Wirtschaftlichkeit und Projektplanung begleiten.

Was passiert nach dem Sprint?

Du erhältst einen klaren Umsetzungspfad mit konkreten Handlungsempfehlungen. Typische Anschlussoptionen sind die Weiterentwicklung des Prototyps zum MVP, die Skalierung auf weitere Use Cases oder der Aufbau interner KI-Kompetenz. Wir begleiten dich gerne auch über den Sprint hinaus.