Von der Idee zum KI-Prototyp in 4 Wochen

Von der Idee zum KI-Prototyp in 4 Wochen: Ein strukturierter Prozessleitfaden

Die meisten KI-Projekte scheitern nicht an der Technologie. Sie scheitern, weil Unternehmen monatelang analysieren, evaluieren und Anforderungen dokumentieren, bevor eine Zeile Code geschrieben wird. Sechs Monate später existiert ein 80-seitiges Konzeptdokument, aber kein funktionierender Prototyp.

Dabei ist der schnellste Weg zur Erkenntnis ein funktionsfähiges System. Ein Prototyp, der echte Daten verarbeitet, echte Entscheidungen trifft und echte Schwachstellen offenlegt. Kein Proof-of-Concept auf PowerPoint-Folien, sondern ein testbares Minimum Viable Product (MVP).

Dieser Artikel zeigt den konkreten Weg: Wie Sie in vier Wochen von einer KI-Idee zu einem funktionsfähigen Prototyp gelangen. Woche für Woche, mit klaren Zielen, Aktivitäten und Ergebnissen. Der Prozess basiert auf unserer Arbeit mit deutschen Mittelstandsunternehmen, die KI-Agenten für reale Geschäftsprozesse einsetzen wollen.

Warum Prototyping der entscheidende erste Schritt ist

Viele Unternehmen stehen vor der gleichen Herausforderung: Die Geschäftsführung will KI einsetzen, die IT-Abteilung soll liefern, aber niemand weiß, wo man anfangen soll. Die klassische Reaktion ist ein umfangreiches Anforderungsprojekt. Das Ergebnis: Monate der Analyse, steigende Kosten und kein greifbares Ergebnis.

Ein Prototyp dreht diese Dynamik um. Statt monatelang zu planen, bauen Sie in vier Wochen ein funktionsfähiges System und lernen dabei mehr als in jedem Workshop. Drei Argumente sprechen für diesen Ansatz:

• Schnelles Feedback: Nach vier Wochen haben Stakeholder ein greifbares Ergebnis, das sie testen und bewerten können. Keine abstrakten Architektur-Diagramme, sondern ein System, das arbeitet.
• Begrenztes Risiko: Vier Wochen Entwicklung bedeuten überschaubare Kosten. Wenn der Prototyp zeigt, dass der Use Case nicht tragfähig ist, haben Sie früh gelernt und wenig investiert.
• Fokussierte Entscheidungen: Ein knapper Zeitrahmen zwingt zu Priorisierung. Statt alles auf einmal zu bauen, konzentrieren Sie sich auf den Kern des Problems.

Das Ergebnis nach vier Wochen ist kein produktionsreifes System. Es ist ein funktionsfähiger Prototyp, der drei Fragen beantwortet: Ist der Use Case technisch machbar? Welche Datenqualität wird benötigt? Und wie reagieren die Nutzer auf die KI-gestützte Lösung?

Übersicht: Der 4-Wochen-Zeitplan

Bevor wir in die Details einsteigen, hier die Gesamtübersicht:

Woche 1: Discovery und Scoping

Ziel

Am Ende der ersten Woche steht fest, ob der gewählte Use Case für einen KI-Prototyp geeignet ist. Sie haben ein klares Bild der Ausgangslage: vorhandene Daten, bestehende Prozesse, technische Rahmenbedingungen und erwartete Ergebnisse.

Aktivitäten

Tag 1-2: Stakeholder-Interviews und Prozessanalyse

Der wichtigste Schritt kommt zuerst: Verstehen, was das eigentliche Problem ist. Nicht was die Fachabteilung als Lösung vorschlägt, sondern welches Geschäftsproblem gelöst werden soll.

In strukturierten Interviews mit Prozessverantwortlichen, IT-Leitung und Fachbereich erarbeiten wir:

• Ist-Prozess: Wie läuft der aktuelle Prozess ab? Wo entstehen Engpässe, Fehler, manuelle Aufwände?
• Erfolgskriterien: Woran messen wir den Prototyp-Erfolg? Bearbeitungszeit? Fehlerrate? Durchsatz?
• Scope-Definition: Was gehört in den Prototyp, was nicht? Die 80/20-Regel ist hier entscheidend.
• Stakeholder-Erwartungen: Was erwarten die verschiedenen Beteiligten? Wo gibt es Bedenken?

Unsere Erfahrung zeigt: Die größte Gefahr in dieser Phase ist ein zu breiter Scope. Ein Prototyp, der einen Prozess exzellent automatisiert, ist wertvoller als einer, der zehn Prozesse mittelmäßig abdeckt.

Tag 3-4: Daten-Audit

Kein KI-Agent funktioniert ohne Daten. Bevor wir einen Prototyp bauen, führen wir ein systematisches Daten-Audit durch:

• Datenverfügbarkeit: Welche Daten existieren? In welchem Format? Wo sind sie gespeichert?
• Datenqualität: Sind die Daten vollständig, konsistent und aktuell? Welche Bereinigung ist nötig?
• Datenvolumen: Reichen die vorhandenen Daten für sinnvolle Ergebnisse?
• Datenschutz: Welche Daten dürfen verarbeitet werden? Sind personenbezogene Daten betroffen?

Typische Datenquellen für KI-Prototypen im Unternehmensumfeld:

Tag 5: Use-Case-Definition und Projektplan

Auf Basis der Interviews und des Daten-Audits bewerten wir den Use Case anhand einer Machbarkeitsmatrix:

• Technische Machbarkeit: Kann ein KI-Agent dieses Problem lösen? Welches Architektur-Pattern passt? Wenn Sie mehr über Architektur-Patterns erfahren wollen, lesen Sie unseren Artikel zu KI-Agenten im Unternehmen.
• Datenverfügbarkeit: Sind ausreichend Daten in nutzbarer Qualität vorhanden?
• Business Value: Rechtfertigt der erwartete Nutzen den Aufwand?
• Umsetzbarkeit in 4 Wochen: Ist der Scope realistisch für den Zeitrahmen?

Deliverables Woche 1

• Dokumentierter Ist-Prozess mit identifizierten Automatisierungspunkten
• Daten-Audit-Bericht (Verfügbarkeit, Qualität, Lücken)
• Validierter Use Case mit messbaren Erfolgskriterien
• Sprint-Plan für Wochen 2-4

Schlüsselentscheidungen

• Welcher Use Case wird prototypisch umgesetzt?
• Welche Datenquellen werden angebunden?
• Welche Erfolgskriterien gelten für den Prototyp?

Woche 2: Daten und Architektur

Ziel

Am Ende der zweiten Woche steht eine funktionsfähige Datenpipeline, die Eingabedaten verarbeitet und in einem Format bereitstellt, das der KI-Agent konsumieren kann. Die Entwicklungsumgebung ist eingerichtet, die Architekturentscheidungen sind getroffen.

Aktivitäten

Tag 1-2: Architekturentscheidungen und Infrastruktur-Setup

Die Architekturentscheidung wird oft unterschätzt. Für einen Prototyp gilt: So einfach wie möglich, so sicher wie nötig.

• Cloud vs. On-Premise: Für Prototypen empfehlen wir Cloud-Umgebungen (AWS, Azure, GCP). Schnellere Iteration, kein Hardware-Setup. Bei DSGVO-sensiblen Daten: EU-Region, verschlüsselte Speicherung.
• LLM-Auswahl: Welches Sprachmodell passt zum Use Case? GPT-4o für Reasoning-intensive Aufgaben, Claude für lange Kontexte und Dokumente, Open-Source-Modelle (Llama, Mistral) für On-Premise-Anforderungen.
• Agent-Architektur: Single-Agent mit Tool-Chain für einfache Workflows, Multi-Agent-Orchestrierung für komplexe Prozesse. Mehr zu Agentic Workflows finden Sie in unserem separaten Artikel.
• Entwicklungsumgebung: Standardisiertes Setup mit versionierter Konfiguration, damit das Team effizient zusammenarbeiten kann.

Die Entscheidung zwischen Cloud und On-Premise ist eine strategische Frage, die wir in unserem Artikel Build vs. Buy: Individuelle Software vs. Standardlösungen vertiefen.

Tag 3-4: Datenpipeline und Embedding-Strategie

Die Datenpipeline ist das Rückgrat jedes KI-Agenten. Sie transformiert Rohdaten in verwertbare Eingaben:

1. Datenextraktion: Daten aus Quellsystemen extrahieren (API-Calls, DB-Queries, Datei-Import)
2. Bereinigung: Duplikate entfernen, Formate normalisieren, fehlende Werte behandeln
3. Transformation: Daten in das Zielformat bringen (JSON, Embeddings, strukturierte Prompts)
4. Speicherung: Verarbeitete Daten in einer Datenbank oder einem Vector Store ablegen

Für dokumentenbasierte Use Cases kommt ein entscheidender Schritt hinzu: die Embedding-Strategie. Dokumente werden in Abschnitte zerlegt (Chunking), vektorisiert und in einer Vektordatenbank (z.B. Pinecone, Weaviate, pgvector) gespeichert, um semantische Suche zu ermöglichen. Die Wahl der Chunk-Größe, der Overlap-Strategie und des Embedding-Modells hat direkten Einfluss auf die Qualität der späteren Agent-Ergebnisse.

Tag 5: Erste Integrationen und Validierung

Am Ende der Woche verbinden wir die Pipeline mit den Quellsystemen. Ein erster End-to-End-Test zeigt: Kommen die Daten an? Ist die Qualität ausreichend? Liefert die semantische Suche relevante Ergebnisse?

Deliverables Woche 2

• Eingerichtete Entwicklungsumgebung (Cloud/lokal)
• Funktionsfähige Datenpipeline (Extraktion, Transformation, Speicherung)
• Konfigurierte Vektordatenbank mit Embedding-Pipeline
• Erste Integration mit mindestens einem Quellsystem
• Dokumentierte API-Schnittstellen und Architekturentscheidungen

Schlüsselentscheidungen

• Welches LLM wird eingesetzt?
• Cloud oder On-Premise?
• Welche Embedding-Strategie (Chunk-Größe, Overlap, Modell)?
• Welche Vektordatenbank?

Woche 3: Agent-Entwicklung und Integration

Ziel

Am Ende der dritten Woche existiert ein funktionsfähiger KI-Agent, der die definierten Aufgaben ausführen kann. Der Agent hat Zugriff auf die in Woche 2 aufgebaute Datenpipeline, nutzt definierte Tools und liefert erste Ergebnisse.

Aktivitäten

Tag 1-2: Kernlogik und Prompt-Engineering

Das Herzstück des Agenten ist die Kernlogik: Wie nimmt er Aufgaben entgegen, wie plant er die Bearbeitung, wie liefert er Ergebnisse?

• System-Prompt: Das Fundament. Er definiert Rolle, Fähigkeiten, Einschränkungen und Ausgabeformat des Agenten. Ein gut geschriebener System-Prompt ersetzt hunderte Zeilen Code.
• Reasoning-Loop: Der Agent arbeitet iterativ: Aufgabe verstehen, Plan erstellen, Tool aufrufen, Ergebnis bewerten, nächsten Schritt planen. Dieser Loop muss robust sein gegen unerwartete Eingaben.
• Error Handling: Was passiert, wenn ein Tool-Aufruf fehlschlägt? Wenn die Daten unvollständig sind? Wenn der Agent sich in einer Schleife verfängt? Definierte Fallback-Strategien verhindern unkontrolliertes Verhalten.

Prompt-Engineering ist dabei keine Kunst, sondern eine Engineering-Disziplin. Systematisches Testen verschiedener Prompt-Varianten mit realen Daten liefert bessere Ergebnisse als intuitive Formulierungen.

Tag 3-4: Tool-Integration und initiales Testing

Ein Agent ohne Tools ist ein Chatbot. Die Tools machen den Unterschied:

• Datenbank-Abfragen: Der Agent kann Daten aus der Pipeline abrufen, filtern und aggregieren.
• API-Aufrufe: Integration mit externen Diensten (ERP, CRM, E-Mail, Kalender).
• Dateisystem-Operationen: Dokumente lesen, erstellen und ablegen.
• Berechnungen: Komplexe Kalkulationen, die das LLM allein nicht zuverlässig durchführt.

Der entscheidende Punkt: Jedes Tool braucht eine klare Beschreibung, definierte Ein- und Ausgabeparameter und Fehlerbehandlung. Der Agent muss verstehen, wann welches Tool zum Einsatz kommt. Wir setzen hier auf Agentic Workflows, die eigenständige Entscheidungsketten ermöglichen.

Parallel zur Tool-Integration beginnt das initiale Testing: Einzelne Funktionen werden isoliert getestet, bevor der gesamte Workflow zusammengeführt wird.

Tag 5: Integration und erster Durchlauf

Am Freitag der dritten Woche läuft der Agent zum ersten Mal mit echten Daten durch den gesamten Workflow. Dieser Moment ist entscheidend: Hier zeigt sich, ob die Architektur trägt und wo Schwachstellen liegen.

Deliverables Woche 3

• Funktionsfähiger KI-Agent mit definiertem System-Prompt
• Integrierte Tools (mindestens 3-5 Tool-Funktionen)
• Erster End-to-End-Durchlauf mit echten Daten
• Dokumentierte Prompt-Templates und Tool-Beschreibungen
• Initiale Test-Suite mit automatisierten Basistests

Schlüsselentscheidungen

• Welche Tools erhält der Agent?
• Wie wird der Reasoning-Loop strukturiert?
• Welche Fallback-Strategien gelten bei Fehlern?

Woche 4: Testing, Verfeinerung und Handoff

Ziel

Am Ende der vierten Woche präsentieren Sie den Stakeholdern einen testbaren Prototyp mit dokumentierten Ergebnissen, einem Evaluationsbericht und einer klaren Empfehlung für den weiteren Weg.

Aktivitäten

Tag 1-2: Evaluations-Framework und systematisches Testing

Prototypen müssen getestet werden wie Produktionssysteme, nur schneller. Unser Evaluations-Framework umfasst:

• Funktionale Tests: Liefert der Agent die richtigen Ergebnisse? Verarbeitet er Edge Cases korrekt? Was passiert bei fehlerhaften Eingaben?
• Performance-Tests: Wie lange dauert eine Bearbeitung? Skaliert das System bei höherer Last?
• Accuracy-Tests: Wie hoch ist die Trefferquote? Wo macht der Agent Fehler? Sind die Fehler systematisch oder zufällig?

Ein einfaches Evaluations-Framework, das sich in der Praxis bewährt hat:

Tag 3: Verfeinerung und Edge Cases

Basierend auf den Testergebnissen optimieren wir gezielt:

• Prompt-Anpassungen: Die häufigste Stellschraube. Kleine Änderungen im System-Prompt können die Accuracy signifikant verbessern.
• Tool-Verbesserungen: Bessere Fehlerbehandlung, klarere Rückgabewerte, zusätzliche Validierung.
• Edge-Case-Handling: Systematische Identifikation und Behandlung von Grenzfällen, die im regulären Testing nicht aufgefallen sind.
• Guard Rails: Zusätzliche Sicherheitsmechanismen, die verhindern, dass der Agent unerwünschte Aktionen ausführt.

Tag 4: Dokumentation und Demo-Vorbereitung

Eine gute Demo zeigt nicht nur, was funktioniert. Sie zeigt auch, was noch nicht funktioniert und warum. Transparenz schafft Vertrauen.

Die Dokumentation umfasst:

• Architektur-Dokumentation: System-Übersicht, Datenflüsse, Abhängigkeiten
• Betriebsanleitung: Wie wird der Prototyp gestartet, konfiguriert, getestet?
• Evaluationsbericht: Quantitative Ergebnisse, identifizierte Limitationen, Empfehlungen
• Produktions-Roadmap: Konkrete Schritte und Aufwandsschätzung für den Weg zur Produktion

Die Demo selbst umfasst:

• Live-Demonstration: Der Agent bearbeitet eine reale Aufgabe in Echtzeit.
• Ergebnis-Präsentation: Quantitative Metriken (Accuracy, Geschwindigkeit, Fehlerrate).
• Limitationen: Ehrliche Darstellung der aktuellen Grenzen.
• Roadmap: Konkrete nächste Schritte für den Weg zur Produktion.

Tag 5: Stakeholder-Präsentation und Handoff

Die Stakeholder-Präsentation beantwortet die drei Kernfragen:

1. Ist der Use Case technisch machbar? Der Prototyp zeigt es.
2. Welche Investition ist für die Produktion nötig? Basierend auf den Erfahrungen der vier Wochen liefern wir eine fundierte Schätzung.
3. Was ist die empfohlene Architektur? Vom Prototyp zur Produktion: Welche Komponenten müssen skalierbar werden? Welche Sicherheitsmaßnahmen fehlen noch?

Deliverables Woche 4

• Testbarer Prototyp mit dokumentierten Ergebnissen
• Evaluationsbericht (Accuracy, Performance, Limitationen)
• Vollständige Dokumentation (Architektur, Betrieb, API)
• Stakeholder-Präsentation mit Live-Demo
• Produktions-Roadmap mit Aufwandsschätzung

Schlüsselentscheidungen

• Go/No-Go für die Produktion
• Priorisierung der nächsten Ausbaustufen
• Architekturentscheidungen für die Skalierung

Was zeichnet einen guten KI-Prototyp aus?

Bevor Sie den Prototyp als erfolgreich bewerten, prüfen Sie diese Kriterien:

• Klarer Scope: Der Prototyp löst ein definiertes, abgegrenztes Problem
• Echte Daten: Der Agent arbeitet mit realen Unternehmensdaten, nicht mit synthetischen Testdaten
• Messbare Ergebnisse: Quantitative Metriken (Accuracy, Geschwindigkeit, Fehlerrate) sind dokumentiert
• Reproduzierbare Ergebnisse: Der Agent liefert bei gleicher Eingabe konsistente Ausgaben
• Definierte Grenzen: Limitationen sind ehrlich dokumentiert und kommuniziert
• Fehlerbehandlung: Der Agent reagiert graceful auf unerwartete Eingaben und Fehler
• Dokumentation: Architektur, Konfiguration und Betrieb sind dokumentiert
• Produktionspfad: Eine realistische Roadmap für den Weg zur Produktion existiert
• Stakeholder-Buy-In: Die Entscheider haben den Prototyp gesehen und verstanden

Was nach dem Prototyp kommt: Der Weg zur Produktion

Ein erfolgreicher Prototyp ist der Anfang, nicht das Ende. Der Weg von einem funktionierenden Prototyp zu einem produktionsreifen System umfasst typischerweise drei Phasen, die wir bei IJONIS als strukturierte Methodik in jedem Projekt anwenden:

Phase 1: Hardening (4-6 Wochen)

• Umfassende Fehlerbehandlung und Edge-Case-Abdeckung
• Sicherheits-Audit und DSGVO-Compliance-Prüfung
• Monitoring und Alerting einrichten
• CI/CD-Pipeline aufbauen

Phase 2: Integration (4-8 Wochen)

• Anbindung an alle relevanten Quellsysteme
• Berechtigungskonzept und Rollenmodell
• Human-in-the-Loop-Workflows für kritische Entscheidungen
• Schulung der Fachabteilung

Phase 3: Skalierung (Fortlaufend)

• Performance-Optimierung für Produktionslast
• Erweiterung um zusätzliche Use Cases
• Feedback-Loop für kontinuierliche Verbesserung
• Kosten-Monitoring und Optimierung der LLM-Nutzung

Welche Fehler sollte man bei der KI-Prototyp-Entwicklung vermeiden?

Aus unserer Erfahrung mit KI-Projekten im deutschen Mittelstand kennen wir die häufigsten Fallstricke:

Zu breiter Scope

Der größte Fehler: Alles auf einmal lösen wollen. Ein Prototyp, der einen einzelnen Prozess exzellent automatisiert, ist wertvoller als einer, der zehn Prozesse mittelmäßig abdeckt.

Datenqualität ignorieren

"Garbage In, Garbage Out" gilt für KI-Systeme dreifach. Ein LLM kann schlechte Daten nicht magisch reparieren. Investieren Sie Zeit in die Datenbereinigung, bevor Sie den Agenten bauen.

Prompt-Engineering unterschätzen

Viele Teams schreiben einen System-Prompt, testen ihn mit drei Beispielen und erklären ihn für fertig. Gutes Prompt-Engineering erfordert systematisches Testen mit Dutzenden von Varianten und realen Daten.

Evaluation vernachlässigen

Ohne klare Metriken wissen Sie nicht, ob der Prototyp funktioniert. Definieren Sie Erfolgskriterien vor der Entwicklung, nicht danach.

Zu früh skalieren

Ein Prototyp muss nicht hochverfügbar, lastverteilt und multi-tenant-fähig sein. Fokussieren Sie sich auf die Funktionalität. Skalierung kommt in der Produktionsphase.

Häufige Fragen zur KI-Prototyp-Entwicklung

Was kostet die Entwicklung eines KI-Prototyps?

Die Kosten variieren je nach Komplexität und Datenqualität. Für einen 4-Wochen-Prototyp mit dediziertem Team sollten Sie mit 15.000-40.000 EUR rechnen. Darin enthalten: Discovery, Entwicklung, Testing und Dokumentation. Cloud-Kosten und LLM-API-Nutzung kommen separat hinzu, liegen aber im Prototyp-Stadium typischerweise unter 500 EUR.

Welche Use Cases eignen sich für einen KI-Prototyp?

Besonders geeignet sind Prozesse mit hohem manuellem Aufwand, unstrukturierten Daten und klaren Erfolgskriterien. Beispiele: Dokumentenklassifizierung, E-Mail-Routing, Datenextraktion aus PDFs, Angebotsverarbeitung, Wissensmanagement. Weniger geeignet: Use Cases mit extrem hohen Accuracy-Anforderungen (>99,9%) oder fehlender Datenbasis.

Welches Team brauche ich für den Prototyp?

Nicht zwingend. Moderne Agent-Frameworks wie LangChain oder CrewAI ermöglichen es erfahrenen Softwareentwicklern, KI-Agenten zu bauen, ohne tiefes ML-Know-how. Ein Partner mit KI-Erfahrung kann die Lücke schließen. Wir bei IJONIS arbeiten als verlängerter Arm Ihres Teams und bringen die spezialisierte Expertise mit.

Wie stelle ich sicher, dass der Prototyp DSGVO-konform ist?

Drei Maßnahmen sind essenziell: (1) Datenverarbeitung in der EU (EU-Cloud-Region oder On-Premise), (2) Auftragsverarbeitungsvertrag mit dem LLM-Anbieter, (3) keine personenbezogenen Daten in Prompts, die an externe APIs gesendet werden. Für den Prototyp empfehlen wir zudem anonymisierte Testdaten. Mehr zu Sicherheitskonzepten finden Sie in unserem Artikel über KI-Agenten im Unternehmen.

Wann kann ein Prototyp in weniger als 4 Wochen fertig werden?

Ja, wenn drei Bedingungen erfüllt sind: (1) Der Use Case ist klar definiert, (2) saubere Daten sind sofort verfügbar, (3) keine komplexen Integrationen mit Legacy-Systemen nötig. Einfache Agenten (z.B. Dokumentenklassifizierung mit einer Datenquelle) können in 2 Wochen prototypisch umgesetzt werden.

Fazit: Der Prototyp als strategische Investition

Ein KI-Prototyp ist keine technische Spielerei. Er ist die schnellste und risikoärmste Methode, um zu validieren, ob KI in Ihrem Unternehmen echten Wert schafft. In vier Wochen erhalten Sie nicht nur ein funktionierendes System, sondern fundierte Antworten auf die entscheidenden Fragen: Ist es machbar? Was kostet die Produktion? Und wie sieht die Architektur aus?

Der Prototyp verwandelt Annahmen in Fakten. Er gibt Ihrem Team die Sicherheit, die richtigen Investitionsentscheidungen zu treffen. Und er zeigt Ihren Stakeholdern, was KI konkret leisten kann, statt abstrakt darüber zu diskutieren.

Bereit, Ihren KI-Prototyp zu starten? Vereinbaren Sie ein unverbindliches Erstgespräch und wir identifizieren gemeinsam den besten Use Case für Ihren ersten Prototyp. Von der Idee zum funktionierenden System in 4 Wochen.

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