KI Proof of Concept

KI-PoC-Entwicklung

KI-PoC-Entwicklung beantwortet eine Frage, bevor Sie großes Budget binden: Kann KI Ihr konkretes Geschäftsproblem mit Ihren echten Daten lösen? Context Studios, ein KI-natives Entwicklungsstudio aus Berlin, baut dafür einen fokussierten, vorführbaren Prototyp, misst die Ergebnisse und liefert eine fundierte Go/No-Go-Empfehlung. Ziel: Ergebnis in ca. 2–4 Wochen.

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Ziel: Ergebnis in ca. 2–4 WochenIhre echten Daten, messbare ErgebnisseFundierte Go/No-Go-Entscheidung

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Festpreis nach Scoping · Angebot in 48 h

Stand: 1. Oktober 2026

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Was ist ein KI Proof of Concept?

KI-Projektphase

Ein KI Proof of Concept (PoC) ist ein fokussierter, funktionsfähiger Prototyp, der die zentrale Hypothese eines KI-Vorhabens mit echten Daten prüft. Anders als eine Machbarkeitsstudie beantwortet er eine einzige Frage – kann KI genau dieses Problem gut genug lösen? – und liefert messbare Kennzahlen für die Entscheidung über die nächste Phase.

Dauer: Typischerweise 2–4 Wochen
Deliverable: Funktionierender Prototyp + Performance-Bericht
Daten: Echte Kundendaten oder repräsentative Samples
Ziel: Technische Machbarkeit + ROI-Validierung
Nächster Schritt: MVP-Entwicklung (bei Go) oder Pivot (bei No-Go)

MVP-Entwicklung KI-Machbarkeitsstudie KI-Prototyp-Entwicklung KI-Entwicklungsprozess KI-Entwicklung Kosten

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Was muss ein guter PoC liefern?

Sechs Qualitätskriterien für aussagekräftige Proof of Concepts

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Echte Daten, nicht Spielzeugdaten

Ein PoC mit Dummy-Daten beweist nichts. Wir arbeiten mit Ihren realen Daten — nur so zeigt sich, ob Datenqualität und Struktur für KI ausreichen.

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Messbare Performance-Metriken

Kein 'sieht gut aus', sondern quantifizierte Ergebnisse — Genauigkeit, Verarbeitungszeit, Automatisierungsrate, Fehlerquote. Diese Zahlen sind die Basis für Ihre Go/No-Go-Entscheidung.

(03)

Vorführbarer Prototyp

Kein Jupyter Notebook, das nur Entwickler verstehen. Unser PoC hat ein einfaches aber funktionales Interface, das Sie Stakeholdern, Investoren oder Ihrem Management live demonstrieren können.

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ROI-Prognose auf Datenbasis

Basierend auf den PoC-Ergebnissen kalkulieren wir den erwarteten ROI. Sie erhalten konkrete Zahlen statt Bauchgefühl — wie viel Zeit und Kosten die KI einspart.

(05)

Architektur für die Skalierung

Der PoC-Code ist kein Wegwerf-Code. Wir legen die Architektur so an, dass der Prototyp direkt in die MVP-Entwicklung übergehen kann — ohne Neustart.

(06)

Dokumentierter Ergebnisbericht

Sie erhalten einen vollständigen Bericht: technische Bewertung, Performance-Metriken, identifizierte Risiken, ROI-Prognose und eine konkrete Empfehlung mit Roadmap und Budget für die nächste Phase.

(03)

Wie läuft die PoC-Entwicklung ab?

(01)
Kick-off und Hypothesenformulierung
Nach einem kostenlosen 30-minütigen Erstgespräch definieren wir in einem kurzen Workshop die zentrale Hypothese: Was genau soll die KI können? Welche Daten stehen zur Verfügung? Welche Metriken messen den Erfolg?
Tag 1–2
(02)
Datenanalyse und Modellauswahl
Wir analysieren Ihre Daten auf Qualität und Eignung, vergleichen mehrere Modellkandidaten und wählen den passenden Ansatz: API-basiert (Claude, GPT), RAG-Architektur oder Fine-Tuning.
Tag 3–7
(03)
Prototyp-Entwicklung
Aufbau des funktionierenden Prototyps: KI-Backend, Datenanbindung und einfaches Frontend. Regelmäßige Zwischenstände geben Ihnen die Möglichkeit, früh Feedback zu geben und den Kurs zu korrigieren.
Tag 7–14
(04)
Evaluierung und Ergebnispräsentation
Systematische Evaluierung der Performance, Erstellung des Ergebnisberichts und Live-Präsentation vor Ihrem Team. Inklusive Go/No-Go-Empfehlung und Roadmap für die nächsten Schritte.
Tag 14–20

Häufige Fragen zur PoC-Entwicklung

(01)Was ist der Unterschied zwischen PoC und MVP?

Ein PoC prüft, ob eine KI-Lösung technisch funktioniert und den erhofften Nutzen bringt – mit einem schlanken Prototyp und echten Daten. Ein MVP ist dagegen ein produktionsreifes Produkt, das echte Nutzerinnen und Nutzer im Alltag verwenden. Der PoC ist also der erste Schritt: Seine Ergebnisse liefern die Grundlage für die Go/No-Go-Entscheidung und für einen belastbaren MVP-Plan.

(02)Was kostet ein KI-PoC?

Im Vergleich zu einem MVP-Budget ist ein Proof of Concept eine günstige Absicherung gegen Fehlinvestitionen. Die Kosten hängen von Fragestellung, Datenlage und benötigten Integrationen ab; laufende API-Kosten hängen von Modell und Volumen ab. Festpreis nach Scoping, Angebot in 48 Stunden. Wer die Idee zuerst schärfen möchte, startet mit einem Workshop zum Festpreis, etwa der Light Discovery für 1.500 €.

(03)Brauche ich eigene Daten für den PoC?

Idealerweise ja – erst echte Daten machen einen PoC aussagekräftig, weil sich nur so zeigt, ob Qualität, Menge und Struktur für KI ausreichen. Ist der Datenzugang noch nicht möglich, arbeiten wir mit anonymisierten Auszügen, synthetischen oder öffentlich verfügbaren Daten. Die Aussagekraft ist dann eingeschränkt, und wir weisen im Ergebnisbericht klar darauf hin.

(04)Kann ich den PoC-Code weiterverwenden?

Ja. Wir legen den PoC so an, dass er direkt in die MVP-Phase übergehen kann: klare API-Struktur, modularer Aufbau, versionierter Code und dokumentierte Prompts. Ein PoC bleibt dabei bewusst schlank – Themen wie Skalierung, Rechteverwaltung oder Monitoring kommen im MVP hinzu. Sie erhalten die ausschließlichen Nutzungsrechte am Code nach AGB Ziffer 5.

(05)Was passiert, wenn der PoC negativ ausfällt?

Auch ein negatives Ergebnis ist wertvoll, denn es verhindert eine teure Fehlinvestition. Wir analysieren, woran es lag – etwa Datenqualität, Aufgabenzuschnitt oder Modellgrenzen – und zeigen Alternativen: andere Daten, einen engeren Anwendungsfall, einen anderen technischen Ansatz oder bewusst kein KI-Projekt. Sie erhalten diese Bewertung schriftlich, damit Sie intern fundiert entscheiden können.

(06)Wie überzeuge ich mein Management mit dem PoC?

Der PoC liefert genau das, was Entscheiderinnen und Entscheider sehen wollen: einen lauffähigen Prototyp für eine Live-Demo, messbare Kennzahlen wie Genauigkeit oder Automatisierungsrate, eine datenbasierte ROI-Abschätzung und einen konkreten Fahrplan mit Aufwand für die nächste Phase. So ersetzen Sie Bauchgefühl durch Belege und machen die Investitionsentscheidung nachvollziehbar.

(07)Kann ein PoC remote durchgeführt werden?

Ja, die meisten PoCs laufen vollständig remote. Das Kick-off findet per Video statt, Zwischenstände teilen wir regelmäßig per Slack oder E-Mail, und die Ergebnispräsentation erfolgt per Screen-Sharing. Für sensible Daten richten wir den Zugriff in Ihrer Umgebung ein oder arbeiten mit anonymisierten Auszügen, sodass Ihre Daten Ihr Haus nicht verlassen müssen.

(08)Wie schnell kann der PoC starten?

Liegen Daten vor und ist die Aufgabe klar, können wir in der Regel kurzfristig starten, oft wenige Werktage nach der Beauftragung. Die häufigste Verzögerung entsteht, wenn der Datenzugang erst nach dem Kick-off geklärt wird. Deshalb stimmen wir Datenquellen, Ansprechpartner und Zugriffsrechte schon im 30-minütigen Erstgespräch und im Scoping ab.

Branchen

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Technologie-Stack für PoC-Entwicklung

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KI-Modelle (evaluiert)

ClaudeGPTGeminiLlamaMistral

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Rapid Prototyping

StreamlitGradioNext.jsFastAPIVercel Previews

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Datenverarbeitung

LangGraphUnstructured (Parsing)PandasEmbedding-APIs

(04)

Evaluierung

ragas (RAG-Eval)Custom BenchmarksConfusion MatrixA/B-TestsHuman Eval

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PoC-Anwendungsfälle nach Branche

Kundenservice

Kann die KI einen relevanten Anteil der Anfragen korrekt beantworten? Der PoC testet mit einer repräsentativen Stichprobe realer Kundenanfragen und misst die erreichbare Automatisierungsrate.

Dokumentenverarbeitung

Kann die KI relevante Daten aus Verträgen oder Rechnungen extrahieren? Der PoC vergleicht die Ergebnisse an echten Dokumenten mit der manuellen Verarbeitung.

Wissensmanagement

PoC für eine RAG-basierte Unternehmenssuche: Findet die KI die richtigen Antworten in Ihren internen Dokumenten? Getestet mit typischen Mitarbeiterfragen, bewertet nach Treffergenauigkeit und Quellzuordnung.

Produktempfehlungen

PoC für intelligente Empfehlungen: Kann die KI relevantere Produkte vorschlagen als der bisherige Algorithmus? Ein A/B-Vergleich mit Ihrem Sortiment zeigt, ob sich die Klickrate verbessert.

Qualitätskontrolle

Erkennt die KI Defekte zuverlässig? Ein PoC mit Bildern aus Ihrer Fertigung misst Precision und Recall im Vergleich zur manuellen Prüfung.

Compliance & Regulierung

PoC für automatisierte Compliance-Prüfung: Kann die KI regulatorische Auffälligkeiten in Dokumenten erkennen? Getestet an echten Beispielen und abgeglichen mit dem manuellen Compliance-Review.

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Projektbeispiele

Beispiele, die wir umsetzen können

Kundenservice

KI-gestützter Support-Agent

PoC eines Support-Agenten: Validierung, ob der KI-Agent natürlichsprachliche Kundenanfragen versteht und automatisiert korrekte Antworten liefert — mit messbaren Qualitätsmetriken.

Automatisierte Erstantwort · Mehrsprachig · 24/7 verfügbar

Wissensmanagement

RAG-basiertes Dokumentensystem

PoC für ein RAG-Dokumentensystem: Nachweis, dass das System große Dokumentenbestände durchsuchen und quellenbasierte Antworten in Sekunden liefern kann.

Quellenbasierte Antworten · Schnelle Suche · Skalierbar

Prozessautomatisierung

Workflow-Automatisierung mit KI-Agenten

PoC für autonome KI-Agenten, die wiederkehrende Geschäftsprozesse automatisieren – von der Datenextraktion bis zur Berichterstellung, mit messbarem Vergleich zum bisherigen Ablauf.

End-to-End automatisiert · Fehlerreduktion · Zeitersparnis

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