KI-Produkt entwickeln
Von der Product Discovery über das MVP-Konzept bis zur technischen Roadmap für AI-SaaS, KI-Agenten und Plattformen.
Was ist der Unterschied zwischen einem KI-Projekt und einem KI-Produkt?
Ein KI-Projekt löst häufig eine individuelle interne Aufgabe. Ein KI-Produkt ist standardisierbar, wiederholbar verkaufbar, skalierbar und besitzt ein definiertes Erlösmodell. Die Entwicklung eines KI-Produkts erfordert daher eine andere Herangehensweise als ein internes Digitalisierungsprojekt.
Schritte der KI-Produktentwicklung
Product Discovery
Analyse von Markt, Zielgruppe, Wettbewerb und technischen Möglichkeiten. Identifikation des stärksten Nutzenversprechens.
Anforderungen und Use Cases
Definition der wichtigsten Anwendungsfälle, Nutzerflows und funktionalen Anforderungen für das KI-Produkt.
MVP-Konzept
Definition des Minimum Viable Product: Welche Funktionen sind für den ersten Markteintritt notwendig? Was kann später folgen?
KI-Modellstrategie
Entscheidung zwischen Open-Source-Modellen, kommerziellen KI-APIs und eigenem Modelltraining – abhängig von Anforderungen und Budget.
Make-or-Buy-Entscheidung
Analyse, welche Komponenten intern entwickelt, eingekauft oder als Managed Service bezogen werden sollten.
Technische Roadmap
Priorisierter Entwicklungsplan mit Meilensteinen, Ressourcen und Abhängigkeiten für die nächsten 6 bis 18 Monate.
Produkttypen
AI-SaaS-Plattform
Cloudbasierte Software-as-a-Service-Lösung mit KI-Funktionen, Abonnementmodell und skalierbarer Architektur für B2B-Kunden.
Mehr erfahren →KI-Agent
Autonomes KI-System, das Aufgaben selbstständig ausführt, mit externen Systemen interagiert und komplexe Workflows automatisiert.
Beratung anfragen →KI-Copilot
KI-gestützte Assistenzlösung, die Fachexperten bei ihrer Arbeit unterstützt und deren Produktivität steigert.
Beratung anfragen →