KI-Entwicklungsprozess

KI Entwicklungsprozess

Der KI-Entwicklungsprozess folgt einem strukturierten Ablauf von der Analyse bis zum Deployment. In sechs klar definierten Phasen führen wir Sie sicher durch Konzeption, Prototyping, Entwicklung und Deployment. Jede Phase hat messbare Ergebnisse und transparente Meilensteine.

6 Phasen, klare MeilensteineAgil mit festen DeliverablesSprint-Reviews alle 2 WochenVom PoC zum Produkt in 4–12 Wochen
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Wie läuft ein KI-Entwicklungsprozess ab?

Der KI-Entwicklungsprozess unterscheidet sich fundamental von klassischer Softwareentwicklung. Während traditionelle Projekte mit festen Anforderungen starten, erfordert KI-Entwicklung einen iterativen Ansatz: Daten müssen exploriert, Modelle evaluiert und Hypothesen validiert werden, bevor die eigentliche Produktentwicklung beginnt. Ein strukturierter Prozess reduziert das Risiko gescheiterter KI-Projekte erheblich — laut McKinsey scheitern 85% der KI-Initiativen, die ohne klaren Prozess starten. Context Studios setzt auf einen sechsphasigen Ansatz, der agile Softwareentwicklung (Scrum) mit ML-spezifischen Praktiken wie Experiment-Tracking, Datenvalidierung und Modell-Evaluierung verbindet. Jede Phase endet mit einem messbaren Deliverable und einer Go/No-Go-Entscheidung — so behalten Sie die volle Kontrolle über Ihr Projekt und vermeiden kostspielige Fehlentwicklungen.

Methodik
Agile + ML-Ops, zweiwöchige Sprints
Phasen
Discovery → PoC → Entwicklung → Testing → Deployment → Betrieb
Transparenz
Sprint-Reviews, Projekt-Board, Git-Zugang
Kommunikation
Slack, wöchentliche Demos, monatliche Steering-Meetings
Qualitätssicherung
Automatisierte Tests, Code-Reviews, Modell-Evaluierung
Dokumentation
Architektur-Docs, API-Docs, Runbooks, Übergabe-Workshop

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KI-Entwicklungsprozess: Was unseren Entwicklungsprozess auszeichnet

KI-Entwicklungsprozess — Sechs Prinzipien für erfolgreiche KI-Projekte

KI-Entwicklungsprozess: Hypothesis-Driven Development

Jedes KI-Projekt startet mit einer überprüfbaren Hypothese: 'KI kann Aufgabe X um Y% verbessern.' Diese Hypothese wird im PoC validiert, bevor wir in die kostspielige Produktentwicklung investieren.

KI-Entwicklungsprozess: Iterative Verfeinerung statt Big-Bang

KI-Modelle werden nicht in einem Schuss perfekt. Unser Prozess sieht bewusste Iterationsschleifen vor: Trainieren, Evaluieren, Verbessern. Jede Iteration bringt messbare Fortschritte bei Genauigkeit und Zuverlässigkeit.

KI-Entwicklungsprozess: Datenqualität vor Modellkomplexität

Ein simples Modell mit exzellenten Daten schlägt ein komplexes Modell mit schlechten Daten. Unser Prozess widmet der Datenanalyse und -aufbereitung bewusst die nötige Zeit — sie macht 60–80% des Projekterfolgs aus.

KI-Entwicklungsprozess: Transparenz in jeder Phase

Sie haben jederzeit Einblick in den Projektstand: Zugang zum Projekt-Board, Git-Repository und Staging-Umgebung. Keine Blackbox-Entwicklung — Sie sehen und testen Fortschritte in Echtzeit.

KI-Entwicklungsprozess: Go/No-Go nach jeder Phase

Jede Phase endet mit einer bewussten Entscheidung: Weitermachen, Kurs korrigieren oder stoppen. Diese Gates verhindern, dass Sie tief in die Entwicklung investieren, bevor die Machbarkeit bewiesen ist.

KI-Entwicklungsprozess: MLOps von Anfang an

Experiment-Tracking, Modellversionierung, automatisierte Evaluierungspipelines und Monitoring sind keine Afterthoughts, sondern Teil des Prozesses von Tag eins. So gelingt der Übergang von Experiment zu Produktion reibungslos.

Häufige Fragen zum KI-Entwicklungsprozess

KI-Entwicklungsprozess: Ein MVP ist in 6–12 Wochen realisierbar (inkl. Discovery und Deployment). Komplexere Projekte dauern 3–6 Monate. Enterprise-Transformationen mit mehreren Phasen können 6–12 Monate in Anspruch nehmen.

KI-Entwicklungsprozess: Lassen Sie uns Ihren KI-Prozess starten

KI-Entwicklungsprozess — In einem kostenlosen Erstgespräch zeigen wir Ihnen, wie unser Prozess für Ihr konkretes Projekt aussehen würde — mit Phasenplanung, Zeitrahmen und Budgetindikation.

hello@contextstudios.ai

KI-Entwicklungsprozess: Tools und Technologien im Prozess

AI & ML

Anthropic Claude Opus 4.6 & Sonnet 4.6OpenAI GPT-5.2 / GPT-5.3-Codex / o3-proGoogle Gemini 3.1 Pro & Gemini 3 FlashOpen-Source LLMs (Llama 4, Qwen 3, DeepSeek v3.2, Mistral)LangChain & LlamaIndexRAG & Vector DBs (Pinecone, Weaviate)MCP (Model Context Protocol)Hugging Face TransformersComputer Vision (YOLO, SAM 2)ElevenLabs (Voice AI)Google Veo 3.1 (Video AI)

Web & Mobile

Next.js 16 & React 19TypeScriptReact Native & ExpoTailwind CSS v4Shadcn/uiVercel Edge Runtime

Backend & Daten

Node.js & Hono (Edge)PythonPostgreSQL & SupabaseConvex (Real-Time DB)RedistRPC & GraphQLOpenAPI 3.1

DevOps & Infrastruktur

Vercel & AWSDocker & KubernetesCI/CD-Pipelines (GitHub Actions)OpenTelemetry & GrafanaLangfuse (LLM Monitoring)

KI-Entwicklungsprozess: Branchenspezifische Prozessanpassungen

Finanzdienstleister

KI-Entwicklungsprozess für Finanzdienstleister: Erweiterte Compliance-Phase für regulatorische Anforderungen, zusätzliche Audit-Dokumentation, Multi-Stage-Review-Prozesse und formale Abnahmetests nach bankspezifischen Standards.

Gesundheitswesen

KI-Entwicklungsprozess für Gesundheitswesen: Klinische Validierungsphase mit definierten Gütekriterien, MDR-Dokumentation, Datenschutz-Folgenabschätzung und formale Ethik-Reviews bei patientenbezogenen KI-Anwendungen.

Produktion & Industrie

KI-Entwicklungsprozess für Produktion & Industrie: Hardware-Integrationsphase für IoT-Sensoren und Produktionssysteme, Pilotbetrieb auf einer Produktionslinie vor flächendeckendem Rollout, 24/7-Verfügbarkeitstests.

E-Commerce

KI-Entwicklungsprozess für E-Commerce: A/B-Testing-Phase mit statistischer Signifikanz, schrittweiser Traffic-Rollout (Canary Deployment), Integration in bestehende Analytics-Systeme und Conversion-Tracking.

Öffentlicher Sektor

KI-Entwicklungsprozess für Öffentlicher Sektor: Vergaberechtskonforme Dokumentation, EVB-IT-Vertragsgestaltung, barrierefreie Benutzeroberflächen und erweiterte Datenschutzprüfung nach BSI-Grundschutz.

SaaS & Technologie

KI-Entwicklungsprozess für SaaS & Technologie: Feature-Flag-basierter Rollout, Multi-Tenant-Architektur von Anfang an, API-First-Design und automatisierte Regressionstest-Suites für kontinuierliche Deployment-Zyklen.

KI-Entwicklungsprozess: Projektbeispiele

KI-Entwicklungsprozess — Typische KI-Projekte, die wir umsetzen

Kundenservice

KI-Entwicklungsprozess: KI-gestützter Support-Agent

Entwicklung eines KI-Agenten, der natürlichsprachliche Kundenanfragen versteht, auf interne Wissensdatenbanken zugreift und automatisiert Antworten liefert — rund um die Uhr.

Automatisierte ErstantwortMehrsprachig24/7 verfügbar
Wissensmanagement

KI-Entwicklungsprozess: RAG-basiertes Dokumentensystem

Aufbau eines intelligenten Wissenssystems mit RAG-Architektur. Das System durchsucht große Dokumentenbestände und liefert quellenbasierte Antworten in Sekunden.

Quellenbasierte AntwortenSchnelle SucheSkalierbar
Prozessautomatisierung

KI-Entwicklungsprozess: Workflow-Automatisierung mit KI-Agenten

Implementierung autonomer KI-Agenten zur Automatisierung wiederkehrender Geschäftsprozesse — von der Datenextraktion bis zur Berichterstellung.

End-to-End automatisiertFehlerreduktionZeitersparnis

KI-Entwicklungsprozess — Beratung aus Berlin

KI-Entwicklungsprozess: Unser 6-Phasen-Entwicklungsprozess

1

KI-Entwicklungsprozess Beratungsgespräch

Tag 1

Kostenloses Erstgespräch per Video-Call. Wir verstehen Ihr Business, identifizieren KI-Potenziale und geben eine erste Einschätzung zu Machbarkeit und Zeitplan.

2

KI-Entwicklungsprozess Angebot & Planung

Tag 2–3

Detaillierte Feature-Aufschlüsselung, Festpreis-Angebot, technischer Architekturplan und Wochen-Meilensteine.

3

KI-Entwicklungsprozess KI-beschleunigte Entwicklung

Wochen 1–4

Agile Entwicklung mit wöchentlichen Demos. Funktionierendes MVP in 4 Wochen mit produktionsreifem Code und automatisierten Tests.

4

KI-Entwicklungsprozess Launch & Support

Woche 4+

Produktions-Deployment mit vollständiger Dokumentation. Inklusive 2 Wochen Priority-Support nach Go-Live.

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