KI-Machbarkeitsstudie
KI-Machbarkeitsstudie: Bevor Sie €50.000+ in KI investieren, sollten Sie €5.000 in die Antwort investieren: Funktioniert es? Eine KI-Machbarkeitsstudie prüft die technische Realisierbarkeit, Datenqualität, regulatorische Anforderungen und den erwarteten ROI Ihres KI-Vorhabens -- in 2-3 Wochen, mit einer klaren Go/No-Go-Empfehlung.
Was ist eine KI-Machbarkeitsstudie?
Eine KI-Machbarkeitsstudie (Feasibility Study) bewertet systematisch, ob ein geplantes KI-Projekt technisch umsetzbar, wirtschaftlich sinnvoll und regulatorisch zulässig ist. Laut McKinsey scheitern 85% aller KI-Initiativen -- die häufigsten Gründe: unzureichende Datenqualität, unrealistische Erwartungen und fehlende Compliance-Prüfung. Eine KI-Machbarkeitsstudie verhindert genau diese Fehler. Die KI-Machbarkeitsstudie umfasst fünf Dimensionen: technische Machbarkeit (sind die nötigen Daten vorhanden, gibt es passende Modelle?), wirtschaftliche Tragfähigkeit (übersteigt der Nutzen die Kosten?), regulatorische Zulässigkeit (DSGVO, EU AI Act, branchenspezifische Vorgaben), organisatorische Bereitschaft (hat Ihr Team die Skills für Adoption?) und Risikobewertung (was passiert im Worst Case?). Context Studios liefert jede KI-Machbarkeitsstudie in 2-3 Wochen zum Festpreis ab €5.000, inklusive eines funktionierenden Mini-Prototyps.
- Dauer
- 2–3 Wochen
- Investition
- Ab €5.000 (Festpreis)
- Lieferergebnis
- Studienbericht + Mini-Prototyp + Go/No-Go-Empfehlung
- Dimensionen
- Technik, Wirtschaftlichkeit, Regulierung, Organisation, Risiko
- Datenanalyse
- Qualitätsprüfung Ihrer vorhandenen Daten
- Nächster Schritt
- PoC (bei Go) oder alternative Empfehlung (bei No-Go)
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Die 5 Dimensionen unserer Machbarkeitsstudie
Systematische Analyse auf allen relevanten Ebenen
Technische Machbarkeit
Die KI-Machbarkeitsstudie prüft: Existieren passende KI-Modelle für Ihren Use Case? Sind Ihre Daten in ausreichender Menge und Qualität vorhanden? Welche Architektur ist optimal? Wir evaluieren konkret statt theoretisch -- mit einem Mini-Prototyp auf Ihren Daten.
Wirtschaftliche Tragfähigkeit
Jede KI-Machbarkeitsstudie enthält eine ROI-Kalkulation mit konkreten Zahlen: Entwicklungskosten, laufende Betriebskosten, erwartete Einsparungen oder Umsatzsteigerung, Amortisationszeitraum. Keine optimistischen Schätzungen, sondern belastbare Kalkulationen.
Regulatorische Zulässigkeit
DSGVO-Prüfung, EU AI Act-Risikoklassifizierung, branchenspezifische Regulierungen (MDR, etc.). Wir identifizieren regulatorische Hürden frühzeitig — bevor sie in der Entwicklung teuer werden.
Organisatorische Bereitschaft
Unsere KI-Machbarkeitsstudie prüft: Hat Ihr Team die Skills für KI-Adoption? Gibt es interne Champions? Wie ist die Veränderungsbereitschaft? Diese oft unterschätzte Dimension entscheidet über den langfristigen Erfolg mehr als die Technologie.
Risikobewertung
Systematische Bewertung technischer, wirtschaftlicher und regulatorischer Risiken. Jedes Risiko erhält eine Eintrittswahrscheinlichkeit, Impact-Bewertung und konkrete Mitigationsstrategie.
Go/No-Go-Empfehlung mit Roadmap
Am Ende der KI-Machbarkeitsstudie stehen keine vagen Aussagen, sondern eine klare Empfehlung: Go (mit konkreter Roadmap und Budget), Go mit Einschränkungen (und was zuerst getan werden muss) oder No-Go (mit Begründung und alternativen Ansätzen).
Häufige Fragen zur KI-Machbarkeitsstudie
Sichern Sie Ihre KI-Investition ab
€5.000 für Gewissheit -- bevor Sie €50.000+ investieren. Unsere KI-Machbarkeitsstudie gibt Ihnen eine fundierte Entscheidungsgrundlage in 2-3 Wochen.
Werkzeuge für die Machbarkeitsbewertung
Modell-Evaluierung
Datenanalyse
Prototyping
Compliance-Prüfung
Machbarkeitsstudien nach Branche
Finanzdienstleister
Die KI-Machbarkeitsstudie für Finanzdienstleister umfasst BaFin-Zulässigkeit, regulatorische Vorab-Bewertung und Risikoklassifizierung nach EU AI Act -- bevor Sie entwickeln.
Gesundheitswesen
Klinische Datenqualität bewerten, MDR-Anforderungen prüfen und Ethik-Implikationen dokumentieren — bevor die erste Zeile Code geschrieben wird. Besonders kritisch bei patientenbezogenen KI-Anwendungen.
Produktion & Industrie
Unsere KI-Machbarkeitsstudie für Produktion & Industrie evaluiert Sensordaten-Qualität, prüft Echtzeit-Anforderungen und berechnet den ROI anhand konkreter Produktions-KPIs. Oft zeigt sich erst in der Studie, dass eine einfachere Lösung ausreicht.
Handel & E-Commerce
Produktdaten-Qualität analysieren, Personalisierungspotenzial beziffern und A/B-Testing-Strategie definieren. Hier ist der ROI oft am schnellsten nachweisbar — ein gutes Argument für die Investition.
Öffentlicher Sektor
Im öffentlichen Sektor sind KI-Machbarkeitsstudien oft Voraussetzung für die Budgetfreigabe. Wir liefern BSI-Grundschutz-konforme Bewertung, Datenschutz-Folgenabschätzung (DSFA) und Prüfung der EVB-IT-Konformität.
Energie & Versorgung
Bewertung von Sensordaten aus SCADA-Systemen, Echtzeit-Anforderungsanalyse und Kritis-Compliance-Prüfung. Machbarkeitsstudien für kritische Infrastruktur erfordern besondere Sorgfalt.
Projektbeispiele
Typische KI-Projekte, die wir umsetzen
KI-gestützter Support-Agent
Nach erfolgreicher KI-Machbarkeitsstudie: Entwicklung eines KI-Agenten, der natürlichsprachliche Kundenanfragen versteht, auf interne Wissensdatenbanken zugreift und automatisiert Antworten liefert -- rund um die Uhr.
RAG-basiertes Dokumentensystem
KI-Machbarkeitsstudie und anschließender Aufbau eines intelligenten Wissenssystems mit RAG-Architektur. Das System durchsucht große Dokumentenbestände und liefert quellenbasierte Antworten in Sekunden.
Workflow-Automatisierung mit KI-Agenten
Implementierung autonomer KI-Agenten zur Automatisierung wiederkehrender Geschäftsprozesse — von der Datenextraktion bis zur Berichterstellung.
KI-Machbarkeitsstudie — Beratung aus Berlin
Telefon
Ablauf der Machbarkeitsstudie
Briefing und Scope-Definition
Tag 1–2Halbtägiger Workshop (per Video-Call oder remote): Wir verstehen Ihr Geschäftsproblem, definieren den Untersuchungsrahmen und identifizieren die relevanten Datenquellen und Stakeholder.
Daten- und Infrastrukturanalyse
Tag 3–7Wir analysieren Ihre vorhandenen Daten auf Qualität, Vollständigkeit und Nutzbarkeit. Parallel prüfen wir die IT-Infrastruktur und identifizieren Integrationspunkte und -hürden.
Mini-Prototyp und Modellauswahl
Tag 5–10Ein kompakter Prototyp testet die zentrale Hypothese mit Ihren echten Daten. Wir evaluieren 2–3 Modellkandidaten und messen Performance, Kosten und Latenz konkret.
Ergebnisbericht und Empfehlung
Tag 10–15Präsentation der Ergebnisse vor Ihrem Team: technische Bewertung, ROI-Kalkulation, Regulierungsprüfung, Risikoanalyse und eine klare Go/No-Go-Empfehlung mit Roadmap für das nächste Schritt.