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Feasibility Study für KI

KI-Machbarkeitsstudie

Eine KI-Machbarkeitsstudie klärt vor dem Projektstart, ob Ihr Vorhaben technisch umsetzbar, wirtschaftlich sinnvoll und regulatorisch zulässig ist. Context Studios, ein KI-natives Entwicklungsstudio aus Berlin, prüft dafür Ihre Daten, testet einen Mini-Prototyp und liefert typischerweise nach 2–3 Wochen eine klare Go/No-Go-Empfehlung mit Roadmap.

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Meteorologischer Messmast mit Instrumenten und grün patiniertem Kupfer-Anemometer neben einem Betonhäuschen unter bedecktem Himmel – Sinnbild für eine MachbarkeitsprüfungKI-generiertes Bild
Klare Go/No-Go-EmpfehlungMini-Prototyp auf Ihren DatenDSGVO & EU AI Act geprüftDirekt mit dem Gründer
  1. Workshop
  2. Setup
  3. Sprint
  4. Build & Begleitung

Festpreis nach Scoping · Angebot in 48 h

Stand:

(01)

Was ist eine KI-Machbarkeitsstudie?

KI-Beratungsleistung

Eine KI-Machbarkeitsstudie (Feasibility Study) bewertet systematisch, ob ein geplantes KI-Projekt technisch umsetzbar, wirtschaftlich tragfähig und regulatorisch zulässig ist. Sie prüft fünf Dimensionen – Technik und Daten, Wirtschaftlichkeit, Regulierung, organisatorische Bereitschaft und Risiken – und endet mit einer begründeten Go/No-Go-Empfehlung.

Dauer
Typischerweise 2–3 Wochen
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)

KI-PoC EntwicklungKI-EntwicklungsprozessKI-BeratungKI-Entwicklung KostenKI-Entwicklung Zeitplan

(02)

Was prüft die Studie im Detail?

Systematische Analyse auf allen relevanten Ebenen

(01)

Technische Machbarkeit

Die Studie 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.

(02)

Wirtschaftliche Tragfähigkeit

Jede Studie enthält eine ROI-Kalkulation mit konkreten Zahlen: Entwicklungskosten, laufende Betriebskosten, erwartete Einsparungen oder Umsatzsteigerung, Amortisationszeitraum. Keine optimistischen Schätzungen, sondern belastbare Kalkulationen.

(03)

Regulatorische Zulässigkeit

DSGVO-Prüfung, Risikoklassifizierung nach EU AI Act und branchenspezifische Regulierung wie die MDR. Wir identifizieren regulatorische Hürden frühzeitig – bevor sie in der Entwicklung teuer werden.

(04)

Organisatorische Bereitschaft

Wir prüfen: 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.

(05)

Risikobewertung

Systematische Bewertung technischer, wirtschaftlicher und regulatorischer Risiken. Jedes Risiko erhält eine Eintrittswahrscheinlichkeit, Impact-Bewertung und konkrete Mitigationsstrategie.

(06)

Go/No-Go-Empfehlung mit Roadmap

Am Ende der Studie 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 Machbarkeitsstudie

(01)Was kostet eine Machbarkeitsstudie?
Der Aufwand richtet sich nach Umfang des Vorhabens, Datenlage und regulatorischer Tiefe. Im Vergleich zum späteren Projektbudget ist die Studie eine günstige Absicherung gegen Fehlinvestitionen. Wir kalkulieren projektbezogen: Festpreis nach Scoping, Angebot in 48 Stunden. Wer zunächst nur Ideen priorisieren möchte, startet mit einem Workshop, etwa Light Discovery für 1.500 €.
(02)Wie lange dauert eine Machbarkeitsstudie?
Typischerweise zwei bis drei Wochen. Einfachere Bewertungen mit klarer Datenlage können nach rund zehn Arbeitstagen abgeschlossen sein. Komplexe regulatorische Prüfungen, etwa bei medizinischen Anwendungen, dauern in der Regel bis zu vier Wochen. Den genauen Zeitrahmen legen wir im Scoping fest, abhängig davon, wie schnell Datenzugang und Ansprechpartner verfügbar sind.
(03)Was erhalte ich als Ergebnis?
Sie erhalten einen ausführlichen Bericht mit technischer Bewertung, Datenqualitätsanalyse, ROI-Kalkulation, Regulierungsprüfung und Risikoanalyse. Dazu kommen eine klare Go/No-Go-Empfehlung, eine konkrete Roadmap für den nächsten Schritt und ein funktionierender Mini-Prototyp auf Ihren Daten. Die Ergebnisse stellen wir Ihrem Team vor und beantworten offene Fragen direkt im Termin.
(04)Brauche ich eine Machbarkeitsstudie vor jedem KI-Projekt?
Nicht immer. Für kleine, klar umrissene Vorhaben kann ein Proof of Concept die Studie ersetzen, weil er die technische Kernfrage direkt beantwortet. Bei größeren Budgets, sensiblen Daten oder regulatorischen Fragen empfehlen wir die Studie vorab. Sie verhindert, dass Sie in ein Projekt investieren, das an Daten, Recht oder Akzeptanz im Team scheitert.
(05)Was passiert bei einem No-Go-Ergebnis?
Ein No-Go ist ein wertvolles Ergebnis, denn es spart Ihnen ein teures Fehlprojekt. Wir liefern dann immer eine Alternative: manchmal eine einfachere regelbasierte Lösung, manchmal einen Plan, welche Datenvoraussetzungen zuerst geschaffen werden müssen. Häufig zeigt sich auch, dass ein kleinerer Anwendungsfall sofort umsetzbar ist und den Weg für das eigentliche Vorhaben bereitet.
(06)Kann ich die Studie nutzen, um intern Budget zu sichern?
Ja, das ist einer der häufigsten Anwendungsfälle. Die Studie mit ROI-Kalkulation, Risikoanalyse und lauffähigem Prototyp liefert Geschäftsführung und Budgetverantwortlichen eine belastbare Entscheidungsgrundlage. Statt abstrakter Folien zeigen Sie, was mit Ihren eigenen Daten funktioniert, was es kostet und welcher Nutzen realistisch zu erwarten ist.
(07)Muss ich für die Studie Daten bereitstellen?
Idealerweise ja, denn Zugang zu repräsentativen Daten ermöglicht einen aussagekräftigen Prototyp. Wir arbeiten dabei datensparsam, in gesicherten Umgebungen und auf Wunsch mit pseudonymisierten Auszügen. Ist kein Datenzugang möglich, nutzen wir synthetische Daten und bewerten die Machbarkeit anhand von Struktur- und Stichprobenanalysen; die Aussagekraft ist dann etwas geringer.
(08)Was unterscheidet eine Machbarkeitsstudie von einem PoC?
Die Machbarkeitsstudie ist breiter angelegt: Sie prüft neben der Technik auch Wirtschaftlichkeit, Regulierung, Organisation und Risiken. Ein Proof of Concept konzentriert sich dagegen auf die rein technische Frage, ob ein bestimmter Ansatz mit Ihren Daten funktioniert. Oft folgt der PoC direkt auf eine positive Studie und baut auf deren Prototyp auf.
(03)

Werkzeuge für die Machbarkeitsbewertung

(01)

Modell-Evaluierung

ClaudeGPTGeminiOpen-Source (Llama/Mistral)Custom Benchmarks
(02)

Datenanalyse

Python (Pandas)Great ExpectationsDVCSQL-ProfilingEmbedding-Analyse
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Prototyping

LangGraphStreamlitJupyterFastAPIVercel Previews
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Compliance-Prüfung

EU AI Act Risk MatrixDSGVO-ChecklisteDPIA-FrameworkBranchen-Compliance-MapsAudit-Templates
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Machbarkeitsstudien nach Branche

Finanzdienstleister

Die 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

Für Produktion & Industrie evaluieren wir Sensordaten-Qualität, prüfen Echtzeit-Anforderungen und berechnen 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 bewerten entlang des BSI-IT-Grundschutzes, unterstützen die Datenschutz-Folgenabschätzung (DSFA) und prüfen vergaberechtliche Anforderungen wie EVB-IT.

Energie & Versorgung

Bewertung von Sensordaten aus SCADA-Systemen, Analyse der Echtzeit-Anforderungen und Prüfung der KRITIS-Vorgaben. Machbarkeitsstudien für kritische Infrastruktur erfordern besondere Sorgfalt.

(05)

Projektbeispiele

Beispiele, die wir umsetzen können

Kundenservice

KI-gestützter Support-Agent

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

Automatisierte Erstantwort · Mehrsprachig · 24/7 verfügbar
Wissensmanagement

RAG-basiertes Dokumentensystem

Ein intelligentes Wissenssystem mit RAG-Architektur, dessen Machbarkeit vorab geprüft wird: Das System durchsucht große Dokumentenbestände und liefert quellenbasierte Antworten in Sekunden.

Quellenbasierte Antworten · Schnelle Suche · Skalierbar
Prozessautomatisierung

Workflow-Automatisierung mit KI-Agenten

Autonome KI-Agenten, die wiederkehrende Geschäftsprozesse automatisieren — von der Datenextraktion bis zur Berichterstellung.

End-to-End automatisiert · Fehlerreduktion · Zeitersparnis
(06)

Machbarkeitsstudie — Beratung aus Berlin

Gründer KI-nativ seit
2024
E-Mail
info [at] contextstudios [punkt] ai
(07)

Wie läuft die Machbarkeitsstudie ab?

  1. (01)

    Briefing und Scope-Definition

    Nach einem kostenlosen 30-minütigen Erstgespräch folgt ein halbtägiger Workshop per Video-Call: Wir verstehen Ihr Geschäftsproblem, definieren den Untersuchungsrahmen und identifizieren relevante Datenquellen und Stakeholder.

    Tag 1–2
  2. (02)

    Daten- und Infrastrukturanalyse

    Wir analysieren Ihre vorhandenen Daten auf Qualität, Vollständigkeit und Nutzbarkeit. Parallel prüfen wir die IT-Infrastruktur und identifizieren Integrationspunkte und -hürden.

    Tag 3–7
  3. (03)

    Mini-Prototyp und Modellauswahl

    Ein kompakter Prototyp testet die zentrale Hypothese mit Ihren echten Daten. Wir evaluieren 2–3 Modellkandidaten und messen Performance, Kosten und Latenz konkret.

    Tag 5–10
  4. (04)

    Ergebnisbericht und Empfehlung

    Präsentation der Ergebnisse vor Ihrem Team: technische Bewertung, ROI-Kalkulation, Regulierungsprüfung, Risikoanalyse und eine klare Go/No-Go-Empfehlung mit Roadmap für den nächsten Schritt.

    Tag 10–15

Sichern Sie Ihre KI-Investition ab

Unsere Studie gibt Ihnen typischerweise nach 2–3 Wochen eine fundierte Entscheidungsgrundlage. Besprechen Sie Ihr Vorhaben in einem 30-minütigen Gespräch direkt mit dem Gründer.