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Portfolio · Produkt

AI Reality Check 42

Ein halber Workshop-Tag, dann prüfen wir Ihre zwei besten KI-Ideen an echten Daten. Ergebnis: Machbarkeitsurteil, Datencheck und ein Festpreis für den Prototyp. Bei Beauftragung voll angerechnet.

Was es kostet.

Festpreis netto

4.800 € 3.642 € Festpreis · 1 Woche

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Was drin ist.

Umfang · Ablauf · Enthalten

Umfang

  • Ein halber Workshop-Tag remote: Wir sichten Ihre Prozesse und wählen die zwei KI-Ideen mit dem größten Hebel.
  • Machbarkeitsprüfung an Ihren echten Daten — nicht am Whiteboard: Wir hängen ein Modell an eine Stichprobe und messen, was herauskommt.
  • Datencheck: Reichen Qualität und Menge? Was fehlt für den Produktivbetrieb?
  • 32 Stunden Beratung auf Lead-Niveau zu 113,81 € statt 150 € die Stunde.

Ablauf

  • Tag 1: Workshop. Tag 2–4: Prüfung an Ihren Daten. Tag 5: Ergebnistermin mit Empfehlung und Festpreis.

Enthalten

  • Ergebnispapier mit Machbarkeitsurteil je Idee
  • Prototyp-Festpreis für die beste Idee
  • Volle Anrechnung bei Beauftragung

Nicht enthalten

  • Produktivsystem oder fertige Integration
  • Modell-/API-Kosten über die Prüfung hinaus
  • Datenbereinigung im Bestand

Die Regeln der Linie

  • Vollzahlung vorab — kein 50/50 wie in der Preismatrix. Der Nachlass bezahlt sich daraus.
  • Besetzung durch uns — keine Rollenanforderung, keine vorzeitige Freistellung, kein Turbo.
  • Start binnen 42 Tagen — Wir starten binnen 42 Tagen nach Kauf. Verschieben Sie selbst, gilt einmaliges Verschieben um bis zu 42 Tage.

Zwölf Schwerpunkte.

Vorne Einkauf, hinten Technik

  1. 3 Kunde
  2. 5 Produkt
  3. 6 Abläufe
  4. 3 Vertrieb
  5. 3 Mitarbeiter
  6. 3 Service
  1. 10 KI-Anteil
  2. 1 Echtzeit
  3. 3 Schnittstellen
  4. 7 Datenmenge
  5. 1 Mobil
  6. 6 Cloud

Technik: KI-Anteil 10 · Echtzeit 1 · Schnittstellen 3 · Datenmenge 7 · Mobil 1 · Cloud 6

Ein niedriger Wert heißt: hier liegt der Schwerpunkt nicht. Er heißt nicht „schlecht“. Sicherheit, Wartbarkeit, Verfügbarkeit, Übergabe und Termintreue stehen auf keiner dieser Skalen — die sind bei jedem unserer Vorhaben gleich. Deshalb ist das Gerüst bei jedem Siegel dasselbe.

Der Plan dazu.

Vorab gerechnet
Festpreis netto
3.642 €
AI Reality Check 42 1 Woche

So haben wir Sie verstanden

Halbtägiger Workshop zur Auswahl zweier KI-Ideen, anschließende Machbarkeitsprüfung an echten Daten mit Datencheck und Festpreisangebot für einen Prototyp.

Was der Prototyp enthält

Kein Software-Prototyp, sondern Machbarkeitsurteil, Datencheck und Festpreisangebot für die spätere Umsetzung.

Aufwands-Meter — 100 heißt maximaler Aufwand und maximaler Preis, keine Note.

Reine Analyse- und Beratungsleistung ohne lauffähige Anwendung

Komponenten

  • Workshop (halber Tag)
  • Datencheck & Datenaufbereitung
  • Machbarkeitsprüfung 2 KI-Ideen (Proof of Concept)
  • Auswertung, Machbarkeitsurteil & Festpreisangebot

Annahmen hinter dem Preis

  • Interessent stellt Beispieldaten in strukturierter Form bereit
  • Workshop findet remote per Videokonferenz statt
  • Es werden genau zwei KI-Ideen geprüft, kein Ausbau während der Prüfung

Was wir zu Beginn klären

  • Welche Datenquellen und Datenmengen stehen für den Check zur Verfügung?

Der Fahrplan — was in welcher Woche fertig ist

  1. Woche 1 Kickoff Abstimmung, Zugänge, Feinschnitt des Umfangs
  2. Woche 1 Workshop (halber Tag) 0,5 PT
  3. Woche 1 Datencheck & Datenaufbereitung 1 PT
  4. Woche 1 Machbarkeitsprüfung 2 KI-Ideen (Proof of Concept) 2 PT
  5. Woche 1 Auswertung, Machbarkeitsurteil & Festpreisangebot 0,5 PT
  6. Woche 1 Abnahme Übergabe, vollständig vorab bezahlt

Lastenheft und Pflichtenheft

Ziel Nach AI Reality Check 42 wissen Sie, welche Ihrer zwei besten KI-Ideen an Ihren echten Daten trägt und was ihr Prototyp zum Festpreis kostet.

Lösungsweg Wir wählen mit Ihnen die zwei Ideen aus, hängen ein Modell an eine Stichprobe Ihrer Daten und messen, was herauskommt, statt es am Whiteboard zu schätzen.

  1. Was gefordert istAus Ihren Prozessen müssen in einem halben Workshop-Tag die zwei KI-Ideen mit dem größten Hebel ausgewählt werden.
    Wie wir es umsetzenTag 1: halber Workshop-Tag remote, Sichtung der Prozesse und Auswahl der zwei Ideen
  2. Was gefordert istBeide Ideen müssen an einer Stichprobe Ihrer echten Daten auf Machbarkeit geprüft werden.
    Wie wir es umsetzenTag 2–4: Anbindung eines KI-Modells an eine Stichprobe Ihrer Daten und Messung der Ergebnisse je Idee
  3. Was gefordert istQualität und Menge der Daten müssen geprüft und die für den Produktivbetrieb fehlenden Daten benannt werden.
    Wie wir es umsetzenDatencheck je Idee: Vollständigkeit, Qualität und Menge, dazu die Liste der fehlenden Daten
  4. Was gefordert istFür die beste Idee muss ein Festpreis für den Prototyp genannt werden.
    Wie wir es umsetzenTag 5: Ergebnispapier mit Machbarkeitsurteil je Idee und dem Prototyp-Festpreis für die beste

Rahmenbedingungen

  • Start binnen 42 Tagen nach Kauf, Vollzahlung vorab
  • Ausschließlich remote
  • 32 Stunden Beratung auf Lead-Niveau, Besetzung durch uns
  • Bei Beauftragung des Prototyps voll angerechnet

Nicht im Umfang

  • Kein Produktivsystem und keine fertige Integration
  • Keine Modell- oder API-Kosten über die Prüfung hinaus
  • Keine Datenbereinigung im Bestand

Woran Sie die Abnahme messen

  • Das Ergebnispapier enthält ein Machbarkeitsurteil für jede der zwei Ideen
  • Jedes Urteil beruht auf einer Messung an Ihren echten Daten
  • Der Datencheck benennt, was für den Produktivbetrieb fehlt
  • Für die beste Idee liegt ein Prototyp-Festpreis vor

Meilensteine

  • Woche 1: Workshop (halber Tag)
  • Woche 1: Datencheck & Datenaufbereitung
  • Woche 1: Machbarkeitsprüfung 2 KI-Ideen (Proof of Concept)
  • Woche 1: Auswertung, Machbarkeitsurteil & Festpreisangebot
  • Woche 1: Abnahme

Technologien, die wir einsetzen

  • Microsoft.Extensions.AI
  • .NET 10 LTS
  • SQL Server 2025
  • Anthropic Claude & Azure OpenAI / OpenAI
  • Vektor-Suche & RAG
  • ML.NET & ONNX Runtime
  • KI-AnbindungDas Modell, das an der Stichprobe Ihrer Daten gemessen wird
  • .NET 10Laufzeit für die Messung an der Stichprobe
  • SQL ServerAblage der Stichprobe und der Messergebnisse
  • Anthropic Claude & Azure OpenAI / OpenAIDas Sprachmodell, an dem beide Ideen an Ihren echten Daten gemessen werden
  • Vektor-Suche & RAGPrüfung, ob Ihre Dokumente eine belastbare Wissensbasis hergeben
  • ML.NET & ONNX RuntimePrüfung, wo statt eines Sprachmodells ein gelerntes Modell trägt