Schluss mit KI-PPTs. Dein Team entwickelt sein erstes KI-Tool selbst.
Der AI Design Sprint ist ein strukturierter 5-Phasen-Prozess , der dein Team von „Wir sollten etwas mit KI machen" zu einem validierten Konzept und laufendem Prototyp bringt – gebaut von deinem eigenen Team, ohne externe Entwickler, ohne Programmierkenntnisse.
Fünf Phasen. Ein klares Ergebnis.
Jede Phase hat ein definiertes Deliverable. Kein Vorgehen ins Blaue. Es gibt 3 Einstiegsmöglichkeiten.
01. Einstieg: Opportunity Mapping
0,5 – 1 Tag · Geschäftsführung & leitende Entscheider
Mit AI-Karten, die KI-Fähigkeiten in Geschäftssprache übersetzen, prüfen Geschäftsführung und leitende Entscheider, welche Unternehmensbereiche für KI in Frage kommen. Kein technisches Vorwissen nötig. Nur der Blick auf das eigene Geschäft.
Ergebnis
Fokusbereich identifiziert — ein Unternehmensbereich, der für den Sprint priorisiert wird
02. Einstieg: Framing Workshop
1 Tag · das zuständige Fachteam
Das Team, das in dem gewählten Bereich arbeitet, analysiert seine eigenen Arbeitsabläufe, Schritt für Schritt, ehrlich und konkret. Die Abläufe werden priorisiert. Danach ordnen wir KI-Kategorien zu: Welche Art von KI kann an welchem Punkt sinnvoll eingesetzt werden? Der am höchsten bewertete Workflow geht direkt in Schritt 3.
Ergebnis
Priorisierter Workflow mit KI-Kategorien als Grundlage für das Konzept
03. Einstieg: Concept Development
2 Tage · Fachteam
Wir gehen den priorisierten Workflow Schritt für Schritt durch: Wo setzt KI an? Was ist der genaue Input, was der Output pro Schritt? Was macht „die KI" genau und wo muss ein Mensch eingreifen? Das Konzept ist keine Übersicht, es ist die vollständige Spezifikation, die den Bau des POC erst möglich macht.
Ergebnis
KI-Konzeptdokument, Input & Output je Workflow-Schritt, vollständig spezifiziert
04. TechCheck
0,5 Tage · Facilitator + 1 Teammitglied + IT
Ich spreche zusammen mit einem Teammitglied und deiner IT-Abteilung. Hierbei klären wir: Wie kommen wir an die benötigten Daten als eigenständige Datei, ohne API-Anbindung, ohne Useraccounts? Für den internen POC arbeiten wir mit idealisierten Daten. Kein DSGVO-Prozess, keine Sicherheitsarchitektur. Das kommt später. Hier geht es nur darum, ob die Daten grundsätzlich vorhanden und verarbeitbar sind.
Ergebnis
Datenlage geklärt! Format und Übergabeweg für den POC stehen fest.
05. Proof of Concept - AI Vibe Coded
2 Tage · Facilitator & Fachteam
Dein Team baut den Prototypen selbst mit Codex oder Claude Code und sieht dabei direkt, wie präzise KI-Anforderungen formuliert sein müssen. Anforderungen müssen klar definiert sein. Das ist eine der wichtigsten Erkenntnisse des Sprints. Dadurch trainieren wir das Team im täglichen Einsatz, im eigenen Workflow, mit eigenen Daten.
Ergebnis
Laufender Prototyp mit echtem Workflow und handfestem KI-Know-how im Team.
AI finds and organizes information
AI gains insights from big data and understands the past and present
AI performs simple tasks
AI makes decisions and recommendations
AI sees
AI reads
AI chats and talks
AI hears and understands speech
AI senses the environment
AI creates
AI optimizes and processes
AI forecasts
AI controls machines and robots
Other technologies
AI finds and organizes information
AI gains insights from big data and understands the past and present
AI performs simple tasks
AI makes decisions and recommendations
AI sees
AI reads
AI chats and talks
AI hears and understands speech
AI senses the environment
AI creates
AI optimizes and processes
AI forecasts
AI controls machines and robots
Other technologies
83 %
der deutschen Unternehmen sehen KI als Chance
– – –
Bitkom Research 2025
36 %
nutzen KI bereits aktiv. Vor zwei Jahren waren es 9 %
– – –
Bitkom Research 2025
bis 85 %
der KI-Projekte scheitern mangels Struktur und Strategie
– – –
kipreneur.de /
Computer Weekly 2024
Die meisten Mittelstandsunternehmen stehen vor denselben Herausforderungen, wenn es um den KI-Einstieg geht.
Kommt dir das bekannt vor?
-
„Wir haben externe Berater bezahlt und nichts in der Hand."
Beauftragung, Präsentation, fertig. Kein funktionierendes Ergebnis. -
„Unsere IT sagt, der Use Case ist nicht umsetzbar."
Ohne strukturierte Machbarkeitsprüfung bleibt vieles im Ungefähren. -
„KI ist für Konzerne, das können wir uns nicht leisten."
Dieser Gedanke kostet Wettbewerbsvorteile. Der AI Design Sprint ist speziell für mittelständische Teams ohne KI-Vorerfahrung entwickelt. -
„Wir wissen nicht, wo wir anfangen sollen."
Viele Ideen, keine Priorisierung. Am Ende passiert gar nichts. -
„Projekte dauern bei uns immer Jahre."
Ohne klaren Rahmen verzögert sich jede Initiative, bis sie einschläft.
85 % der KI-Projekte scheitern, aber selten an der Technologie.
Sie scheitern, weil das falsche Problem gelöst wird, Nutzer nicht einbezogen werden und Annahmen über Daten ungeprüft bleiben. Der AI Design Sprint ist gebaut, um genau diese drei Fehler zu vermeiden in 5 Tagen, bevor ein Euro in Entwicklung fließt.
– – –
kipreneur.de / Computer Weekly DE, 2024
Was ist der AI Design Sprint?
Der AI Design Sprint ist der schnellste und risikoärmste Weg vom KI-Gedanken zum validierten Prototyp.
In 5 Phasen geht dein Team von der Idee zum laufenden Prototyp, ohne externe Entwickler, ohne Programmierkenntnisse. Wer den Prototyp selbst entwickelt, versteht ihn. Und wer ihn versteht, kann ihn intern vertreten.
Kostenlosen Discovery Call buchen
Die meisten Workshops enden mit einer Präsentation. Dieser endet mit laufendem Code.
Dein Team nutzt KI-Coding-Tools wie Claude Code, um den Prototypen selbst zu bauen – ohne Programmierkenntnisse, ohne externe Agentur. Das verändert die Dynamik in deinem Unternehmen fundamental:
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Stakeholder sehen echte Ergebnisse
Eine Demo überzeugt in 10 Minuten, wofür eine Präsentation Monate Überzeugungsarbeit braucht. Budgetfreigaben fallen schneller. -
Dein Team wird intern zum Champion
Wer etwas selbst baut, glaubt daran und trägt es weiter. Das Wissen bleibt im Unternehmen – und nicht beim Consultant, der nach dem Projekt geht. -
KI-Kompetenz als bleibender Wert
Dein Team lernt, KI-Tools produktiv einzusetzen. Das ist kein Nebeneffekt des Sprints – das ist ein eigenständiger Geschäftswert.
Was du am Ende in der Hand hast
Ein konkretes, sofort einsetzbares Ergebnis. Nicht Präsentationen ohne Substanz oder ein Konzept für die Schublade.
Gesamtdauer: ~7 Werktage.
Von der ersten Idee bis zum funktionierenden Prototypen. In wenigen Wochen statt in Monaten.
Priorisierte Use-Case-Liste
Mindestens 4–8 identifizierte KI-Anwendungsfälle, bewertet nach Potenzial, Aufwand und strategischer Relevanz.
Technisch geprüftes Konzept
Jeder Use Case wurde mit deiner IT auf Datenverfügbarkeit geprüft, mögliche Systemintegration und Sicherheit wurden besprochen.
Funktionierender KI-Prototyp
Entwickelt vom Team, für das Team, mit modernen KI-Tools. Kein externer Entwickler, keine Abhängigkeit. Das Ergebnis gehört dir. Das Wissen bleibt in der Firma.
Praxisnahe KI-Kompetenz
Dein Team hat gelernt, KI-Tools anzuwenden, und kann das Wissen direkt im Tagesgeschäft einsetzen, neue Use Cases durchspielen und weiterentwickeln.
Implementierungsfahrplan
Ein konkreter Fahrplan mit nächsten Schritten, damit der Sprint nicht im Prototypen endet, sondern echte Wirkung entfaltet.
Für wen ist der AI Design Sprint gemacht?
Der Sprint ist ein Allrounder, entwickelt für genau eine Art von Unternehmen.
- Mittelständisches Unternehmen mit 50–5.000 Mitarbeitern
- Du willst KI einsetzen, weißt aber noch nicht wo
- Deine interne IT ist schon ausgelastet und braucht nicht noch ein Projekt
- Du suchst einen strukturierten, risikoarmen KI-Einstieg
- Du willst keine dauerhafte Abhängigkeit von externen Beratern
Ist das teuer?
Sieh selbst …
Quellen: Bitkom, Microsoft, HR Report; Beratungskosten gemäß Branchenrichtwerten DE 2024/25
| Kriterium | Externe Beratung | KI-Entwickler einstellen | KI-Software kaufen | AI Design Sprint |
|---|---|---|---|---|
| Dauer bis erste Erkenntnis | 3–12 Monate | 6-18 Monate | Sofort, muss konfiguriert werden | 2–5 Tage |
| Kosten zur Validierung | 50K€–500K€+ | 80K€–120K/Jahr | Lizenz + Konfigurationskosten | 25-35k€ |
| Ergebnis | Powerpoint | Abhängig vom Kandidaten | Mit Abstrichen | PoC mit laufendem Code, Implementierungsplan |
| Technisches Vorwissen nötig | Nein | Hoch (Kandidaten bewerten) | Mittel | Nein |
| Risiko, das Falsche zu bauen | Hoch | Hoch | Mittel | Gering, schnelle Iteration möglich |
| Wissen bleibt im Unternehmen | Nein | Abhängig vom Mitarbeiter | Schnell, aber generisch | Bleibt zu 100 % |
FAQ: Deine Fragen beantwortet
Für welche Unternehmensgröße ist der Sprint geeignet?
Der Sprint ist optimal für Mittelstandsunternehmen mit 50 bis 5000 Mitarbeitern. Wichtiger als die Größe ist, dass du unvoreingenommen an die Sache herangehst und etwas verändern willst.
Brauchen wir technisches Vorwissen?
Nein. Das Sprint-Team muss kein Programmier-Vorwissen mitbringen. Wir arbeiten mit modernen KI-Tools, die auch ohne Coding-Kenntnisse bedienbar sind. Wichtig ist Offenheit für Neues und die Bereitschaft, aktiv mitzumachen. Für den TechCheck und die Datenbereitstellung benötigen wir jedoch eine technische Kontaktperson in deinem Unternehmen.
Wie unterscheidet sich das von klassischer Unternehmensberatung?
Klassische Beratung liefert am Ende eine Präsentation. Der AI Design Sprint liefert einen funktionierenden Prototypen, gebaut von deinem eigenen Team. Das schafft echte Kompetenz im Haus, echte Ergebnisse. Keine Abhängigkeit von einer Beratungsfirma.
Was passiert, wenn ein Use Case technisch nicht machbar ist?
Genau deshalb gibt es den TechCheck in Phase 4, direkt vor der Entwicklung. Wenn ein Use Case nicht machbar ist, wechseln wir auf den nächstbesten aus der priorisierten Long List. So verlierst du keine Zeit mit Projekten, die sowieso scheitern würden.
Arbeiten wir remote oder vor Ort?
Wir empfehlen für die Schritte 1–3 und 5 eine Präsenzveranstaltung, da die Gruppenarbeit dort von persönlichem Kontakt profitiert. Phase 4 (TechCheck) kann remote durchgeführt werden.
Was passiert nach dem Sprint?
Am Ende des Sprints hast du einen lauffähigen Prototypen und einen Implementierungsfahrplan. Du entscheidest, was als nächstes passiert. Viele Teams fahren direkt mit einem weiteren Use Case fort, während wir helfen, externe Dienstleister zu finden, die die produktionsreife Umsetzung des ersten Use Case übernehmen. Die eigene IT ist ja häufig schon ausgelastet.
