Leistung · Wolff Applied AI
Vom validierten Use Case zum lauffähigen KI-Wissensbot mit Quellen, Guardrails und Kennzeichnung — als ehrlicher Proof of Value.
Der MVP führt Ihren bereits validierten Use Case in 4–8 Wochen zur ersten echten Umsetzung mit Software-Ergebnis. Wir schärfen Scope und messbare Erfolgskriterien, binden einen definierten Dokumentenbestand an (in der Regel über eine RAG-Pipeline) und bauen einen lauffähigen Agent-, Chat- oder Wissensbot mit Guardrails, belastbaren Quellenangaben und KI-Kennzeichnung (orientiert an Art. 50 EU-KI-VO). Anschließend testen wir mit echten Nutzerfragen und liefern einen ehrlichen Test- und Qualitätsbericht sowie eine Empfehlung zur Produktivsetzung. Bewusst als Proof of Value angelegt — funktionsfähig und aussagekräftig, aber noch nicht der fertige Produktivbetrieb.
KI-Initiativen scheitern selten an der Idee, sondern am Übergang vom Piloten in die Produktion — 42 % der Unternehmen brechen laut S&P Global (2025) die Mehrheit ihrer KI-Initiativen vor der Produktivsetzung ab, und Marktbeobachter erwarten, dass ein erheblicher Teil der GenAI-Piloten bis Ende 2026 wieder abgebrochen wird. Meist wird ohne echten, getesteten Prototyp über Machbarkeit und Nutzen spekuliert. Wissensintensive Organisationen verlieren zugleich viel Zeit mit der Suche in verstreuten Dokumenten; generische Chatbots ohne Anbindung an den eigenen Bestand liefern keine belastbaren, quellengestützten Antworten. Frei eingesetzte Chatbots erzeugen ohne Guardrails und Quellennachweis ein reales Halluzinationsrisiko. Mit den gestaffelten Transparenzpflichten der EU-KI-VO (Art. 50, ab 02.08.2026 vorgesehen) brauchen Auskunftssysteme zudem von Anfang an eine Kennzeichnung.
4 Phasen, 3 Gates — Sie entscheiden an jedem Übergang.
Im Kickoff mit Fachbereich und IT schärfen wir Zielbild, Nutzergruppen und typische Fragen und grenzen den MVP-Umfang ab. Wir definieren messbare Erfolgs-/Abnahmekriterien, legen Dokumentenbestand und Zielumgebung fest und treffen die Architektur-Entscheidung (RAG als Default, ggf. API-Integration).
Wir sichten und bereiten den definierten Dokumentenbestand auf (Formate, Struktur, Zugriffsrechte) und bauen die Pipeline aus Chunking, Embeddings, Vektorindex und Retrieval-Logik. Eine erste Retrieval-Qualitätsprüfung an Beispielfragen justiert die Parameter nach.
Wir bauen den lauffähigen Bot an der RAG-Pipeline mit einer Quellenangabe je Antwort. Guardrails begrenzen den Scope, liefern einen Fallback („keine belegte Antwort") statt Halluzination und bieten Basisschutz gegen Prompt-Injection; eine KI-Kennzeichnung und Transparenzhinweise (orientiert an Art. 50 EU-KI-VO) machen die KI-Interaktion sichtbar.
Wir testen strukturiert mit echten Nutzerfragen gegen die Erfolgskriterien und erfassen Treffer, Lücken und Fehlertypen. Der ehrliche Test- und Qualitätsbericht (inkl. Grenzen und Halluzinationsrisiken), die Datenschutz-/EU-KI-VO-Einordnung sowie Empfehlung und Aufwandsschätzung zur Produktivsetzung werden übergeben.
Geschärfter MVP-Scope mit Nutzergruppen, Fragenkatalog, Architektur-Entscheidung und messbaren Abnahmekriterien als gemeinsame Bewertungsgrundlage.
Funktionsfähiger Agent / Chat- / Wissensbot, der Fragen quellengestützt auf Basis des definierten Dokumentenbestands beantwortet — als Proof of Value, nicht als Produktivsystem.
Aufbereiteter Dokumentenbestand und nachvollziehbare Pipeline (Chunking, Embeddings, Vektorindex, Retrieval) mit dokumentierten Parametern und Annahmen.
Umgesetzte Guardrails, Quellenangaben je Antwort und KI-Kennzeichnung/Transparenzhinweise — orientiert an Art. 50 EU-KI-VO, keine Rechtsberatung.
Ehrliche Auswertung des Tests mit echten Nutzerfragen: Antwortqualität an den Erfolgskriterien, Stärken, Grenzen, typische Fehler und Halluzinationsrisiken mit Beispielen.
Strukturierte technisch-organisatorische Einordnung (Datenflüsse, Datenarten, Hosting/Anbieter, Transparenz-/Kennzeichnungspflichten) als Orientierung — ausdrücklich keine Rechtsberatung.
Klare Go/No-Go-Empfehlung mit den nötigen Schritten, Risiken und einer groben Aufwands- und Kostenschätzung für den Weg in den produktiven Betrieb.
Das Basis-Paket steht für sich. Zusatzmodule docken sofort oder später an — Sie entscheiden, wie weit Sie gehen.
Wir binden über den definierten Bestand hinaus eine zweite Dokumenten- oder Wissensquelle an die RAG-Pipeline an, damit der MVP breiter abgestützte Antworten liefert. Erweitert den Datenumfang innerhalb des MVP-Rahmens; ein produktiver Vollausbau bleibt davon getrennt.
Eine weitere strukturierte Testrunde mit echten Nutzerfragen schärft die Antwortqualität und erhöht die Aussagekraft des Qualitätsberichts. Ergänzt die im Basispaket enthaltene Bewertung, ersetzt sie aber nicht.
Der kontrollierte Weg vom MVP in den Produktivbetrieb — mit Erfolgskriterien, Gates, Change-Management und Betriebsübergabe. Als eigener nächster Schritt über die KI-Pilotbegleitung (Angebot 10) abgebildet, nicht Teil des MVP.
Anrechnung: Eine vorausgegangene KI-Potenzialanalyse oder ein KI-Use-Case-Lab kann bei direkter Beauftragung anteilig angerechnet werden.
Hinweis: keine Rechtsberatung. Inhalte mit Rechtsbezug (z. B. EU-KI-VO, DSGVO, ISO/IEC 42001) sind fachliche Orientierung, keine juristische Beratung.
Sie erhalten vor jeder Beauftragung ein klares, individuelles Angebot. Gemäß § 19 UStG wird keine Umsatzsteuer berechnet; etwaige Nebenkosten (z. B. Modell-/Hosting-/API-Gebühren, Reisekosten) sind nicht enthalten.
Nächster Schritt
Klären wir im kostenfreien Erstgespräch, ob dieses Angebot zu Ihrer Situation passt — ehrlich und ohne Verkaufsdruck.Als Folgeschritt empfehlen wir danach KI-Pilotbegleitung.
Unverbindlich · online oder vor Ort · Antwort < 24 h
