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Wie lange dauert KI-Entwicklung? Typischerweise braucht eine Machbarkeitsstudie 2–3 Wochen, ein Proof of Concept 2–4 Wochen, ein MVP 4–8 Wochen und ein Enterprise-System 3–6 Monate. Den Ausschlag geben Datenlage, Integrationen, Regulierung und Entscheidungswege. Hier sehen Sie, wie wir realistische Zeitpläne planen und wo Projekte Zeit verlieren.
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Stand:
Ein KI-Entwicklungszeitplan legt fest, in welchen Phasen, mit welchen Meilensteinen und in welcher Zeit ein KI-Vorhaben von der Idee bis zum Betrieb umgesetzt wird. Er berücksichtigt Datenbereitstellung, Integrationen, Compliance-Prüfungen und Entscheidungswege, denn diese Faktoren bestimmen die Dauer oft stärker als die eigentliche Entwicklung.
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Was KI-Projekte beschleunigt — und was sie bremst
Sind Ihre Daten strukturiert, sauber und zugänglich? Die Aufbereitung kann eine Woche oder zwei Monate dauern. Projekte mit gut vorbereiteten Daten starten deutlich schneller. Wir empfehlen, den Datenzugang parallel zur Vertragsphase zu klären.
Jede Systemintegration, etwa SAP, CRM oder E-Mail, verlängert den Zeitplan typischerweise um ein bis drei Wochen. Ein KI-System, das eigenständig arbeitet, ist schneller fertig als eines, das fünf bestehende Systeme anbinden muss.
Regulatorische Vorgaben wie MDR oder BSI-Grundschutz verlängern Projekte typischerweise um jeweils mehrere Wochen für Dokumentation, Audits und Prüfzyklen. In regulierten Branchen planen wir diese Zeit von Anfang an ein.
Je mehr Entscheidungsträger involviert sind, desto länger dauern Abstimmungen. Ein Startup mit einem Entscheider bewegt sich deutlich schneller als ein Konzern mit Steering Committee, Datenschutzbeauftragtem und Betriebsrat.
Klar definierte Use Cases ermöglichen präzise Zeitpläne. Unklare Anforderungen führen zu Discovery-Phasen, Scope-Änderungen und Neupriorisierungen. Eine gute Vorbereitung spart Wochen in der Entwicklung.
Ein Chatbot, der die meisten Standardfragen korrekt beantwortet, ist deutlich schneller umgesetzt als einer, der auch seltene Sonderfälle nahezu fehlerfrei lösen soll. Jede weitere Stufe an Genauigkeit erfordert überproportional mehr Daten, Tests und Feinabstimmung.
Im E-Commerce ist ein MVP typischerweise in ca. 4–6 Wochen möglich. Klar definierte Metriken wie Conversion und Umsatz, vorhandene Produktdaten und geringe regulatorische Hürden ermöglichen schnelle Entwicklungszyklen und einen frühen Nachweis des Nutzens.
SaaS & Software: MVP typischerweise in ca. 6–8 Wochen. API-First-Integration in bestehende Produkte, Feature-Flag-basierter Rollout und A/B-Testing erfordern etwas mehr Setup, beschleunigen aber die folgende Optimierung.
Mittelstand und Industrie: typischerweise 8–14 Wochen inklusive SAP- oder ERP-Integration. Die Anbindung an gewachsene IT-Landschaften und die Einbindung der Fachabteilungen brauchen mehr Zeit als eine Neuentwicklung auf der grünen Wiese.
Finanzdienstleister: typischerweise 12–20 Wochen. Regulatorische Dokumentation, Audit-Vorbereitung und mehrstufige Freigabeprozesse verlängern den Zeitplan gegenüber unregulierten Branchen deutlich.
Gesundheitswesen: typischerweise 16–24 Wochen bei MDR-relevanten Anwendungen. Klinische Validierung, Datenschutz-Folgenabschätzung und formale Abnahmeprozesse erfordern hier die längsten Zeitpläne.
Startups: PoC typischerweise in ca. 2–3 Wochen, MVP in ca. 4–6 Wochen. Weniger Stakeholder, klare Entscheidungswege, höhere Risikobereitschaft und der Fokus auf Markteintritt statt Perfektion machen Startups oft besonders schnell.
Beispiele, die wir umsetzen können — mit realistischen Zeitrahmen
Ein möglicher Ablauf von Kick-off bis Go-Live in ca. 5 Wochen: Woche 1 Discovery, Woche 2–3 Backend + KI-Integration, Woche 4 Frontend + Testing, Woche 5 Deployment + Monitoring. Voraussetzung: gut aufbereitete Daten und ein Entscheider.
Die technische Entwicklung kann hier in ca. 8 Wochen stehen; Compliance-Dokumentation, Datenschutz-Folgenabschätzung und internes Audit brauchen typischerweise weitere Wochen. Deshalb planen wir die Compliance-Zeit von Anfang an ein.
Wir können eine semantische Suche in ein bestehendes SaaS-Produkt integrieren. Die größte Zeitherausforderung: Migration der bestehenden Suchdaten in ein Vektordatenbank-Format und Regressionstests gegen die alte Suche.
Kostenloses Erstgespräch per Video-Call. Wir verstehen Ihr Business, identifizieren KI-Potenziale und geben eine erste Einschätzung zu Machbarkeit und Zeitplan.
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Tag 2–3Agile Entwicklung mit wöchentlichen Demos. Ziel: ein funktionierendes MVP in ca. 4 Wochen, mit produktionsreifem Code und automatisierten Tests.
Wochen 1–4Produktions-Deployment mit vollständiger Dokumentation.
Woche 4+In einem kostenlosen 30-minütigen Erstgespräch skizzieren wir einen realistischen Zeitplan für Ihr Vorhaben – mit Phasen, Meilensteinen und klaren Abhängigkeiten.
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