21-Tage-AI-Lieferframework: So liefern wir in drei Wochen produktive KI-Systeme

Einführung: Warum 21 Tage und für wen das Framework funktioniert

Viele Führungskräfte im Mittelstand und Konzernen kennen das Muster: eine vielversprechende KI-Idee, endlose Abstimmungen, Proof-of-Concepts, die nie in Produktion gehen, und am Ende Enttäuschung. Wir treten bewusst anders auf. Unser 21-Tage-AI-Lieferframework ist kein Marketing-Gimmick, sondern ein operativer Standard, mit dem wir wiederholt funktionierende, wartbare und messbare KI-Systeme ausliefern.

Wir sprechen ausdrücklich Führungskräfte und Abteilungsleiter an, die nicht nur Proofs wollen, sondern echte Produkte: Chatbots, Automations-Workflows, programmgesteuerte Content-Engines oder interne Assistenzsysteme. In diesem Artikel führen wir Sie durch alle drei Wochen, erklären unsere Prinzipien und liefern konkrete, umsetzbare Schritte. Dabei verknüpfen wir Prinzipien mit realen Erfahrungen aus Projekten wie dem Mercedes-Benz Recruiting Chatbot, technischen Automationsprojekten und unseren Beratungsfällen in der Dokumentenanalyse.

Warum diese Geschwindigkeit funktioniert

21 Tage klingt knapp — und das ist Absicht. Geschwindigkeit ist nicht Selbstzweck; sie ist das Ergebnis gezielter Entscheidungen in Scope, Teamaufstellung und Technik. Drei Faktoren machen das möglich:

• Radikale Simplifikation: Wir destillieren Use Cases auf ein minimales, aber wertstiftendes Kern-Outcome.
• Co-Preneurship: Wir arbeiten als Mitgründer, nicht als entfernte Berater — Entscheidungen werden im P&L getroffen, nicht in Slides.
• Engineering-First: Statt langen Architekturphasen bauen wir produktionsnahe Prototypen mit klaren Iterationsschleifen.

Das Ergebnis ist kein halbfertiger Prototyp, sondern ein stabiler, überwachten Dienst, der echte Nutzerprobleme löst. Geschwindigkeit entsteht, weil wir unnötige Entscheidungen vermeiden, nicht weil wir Risiken verschleiern.

Woche 1 – Use-Case-Destillation und erster Prototyp

Die erste Woche ist entscheidend: innerhalb von fünf Tagen müssen Ziel, Minimalfunktion, Datenlage und erste UX-Prinzipien klar sein. Das verhindert späteres Scope Creep und schafft eine gemeinsame Richtung.

Tag 1–2: Simplification Workshop & Ziel-Agreement

Wir starten mit einem kompakten Workshop (2–4 Stunden) mit Stakeholdern und Endanwendern. Ziel ist die Use-Case-Destillation: ein klares Input-Output-Schema, messbare Erfolgsmetriken (z. B. Automatisierungsrate, Antwortzeit, Genauigkeit) und ein Ablehnungsplan für Funktionen, die nicht zum MVP gehören.

Deliverable: Ein One-Page-Product-Contract mit Scope, Metriken und Akzeptanzkriterien. Diese Klarheit ist die Basis jeder schnellen Umsetzung.

Tag 3: Data Snapshots & Machbarkeitscheck

Parallel zur Produktdefinition erstellen wir Data Snapshots: kleine, repräsentative Extrakte aus Kernsystemen (CRM, Ticketsystem, öffentliches Web). Diese Snapshots sind anonymisiert und ausreichend, um Modelle zu testen.

Wir führen erste Durchläufe mit passenden Modellen durch (z. B. LLMs, Retrieval-Augmented-Generation, Klassifikatoren) und dokumentieren Qualität, Kosten pro Anfrage und Latenz. Ergebnis ist das erste LLM-Brain: eine minimal lauffähige Modellinstanz mit Basis-Prompting und Retrieval-Settings.

Tag 4: UI-Blueprints in Jinja2 & Schnittstellen-Skizzen

Parallel bauen wir einfache UI-Blueprints in Jinja2 — kein fertiges Produkt, aber ein lauffähiger Template-Stack für schnelle Iteration. Diese Blueprints beschreiben Komponenten, API-Aufrufe und Fehlerpfade. Der Vorteil: Frontend und Backend können gleichzeitig arbeiten, Änderungen sind minimal und reproduzierbar.

Deliverables Woche 1: One-Page-Contract, Data Snapshots, erstes LLM-Brain, Jinja2-UI-Templates, Live-Demo.

Woche 2 – Hardening, Datenfluss & Automatisierung

Woche 2 wandelt den Prototypen in einen produktionsnahen Dienst. Fokus: Robustheit, Automationslogik und Observability.

Datenfluss & Pipeline-Härtung

Wir definieren ein datengetriebenes Backplane: Ingest-Services, Validierung, Enrichment, Caching und Retrieval. Daten-Snapshots werden zur Produktions-Pipeline hochgezogen — mit Monitoring für Drift, Qualität und Latenz. Hier zeigt sich oft, ob ein Use Case skalierbar ist.

Beispiel: In einem unserer Automationsprojekte haben wir mit geringer Latenz ein Preprocessing-Layer eingeführt, das Rauschen reduziert und die Trefferquote um 25% verbessert.

Multi-Model-Routing & Kostenkontrolle

Ein einzelnes Modell ist selten die richtige Wahl. Wir setzen Multi-Model-Routing ein: leichte Modelle für einfache Antworten, größere LLMs nur für komplexe Fälle. Routing basiert auf Heuristiken, Confidence-Scores oder Retrieval-Ergebnissen.

Das spart Kosten und erhöht Zuverlässigkeit. Bei Chatbots wie dem Mercedes-Benz Recruiting Chatbot nutzten wir ähnliche Muster, um First-Level-Fragen automatisiert zu beantworten und nur qualifizierte Kandidaten an menschliche Recruiter weiterzuleiten.

Automation & Observability

Automationen werden als orchestrierte Tasks gebaut (z. B. mit Airflow, Lambda oder serverlosen Workflows). Gleichzeitig instrumentieren wir jeden Schritt: Anfragezeiten, Token-Verbrauch, Fehlerraten, Nutzerfeedback. Observability ist nicht nett zu haben — sie ist das Betriebssystem für schnelle Iteration.

Deliverables Woche 2: Produktions-Pipeline, Modell-Routing-Plan, Automations-Workflows, Observability-Dashboards.

Woche 3 – Onboarding, Feedback-Loops & Go-Live

In Woche 3 geht es um Nutzerakzeptanz, iteratives Feintuning und die finale Produktionsfreigabe.

Onboarding & Trainingsmaterial

Wir liefern ein pragmatisches Onboarding-Paket: Schnellstart-Dokumente, Schulungs-Videos, FAQ-Module und Rollout-Pläne für Pilotgruppen. Ziel ist, in den ersten Tagen echtes Nutzerfeedback zu generieren, nicht Wochen später.

Ein klarer Feedback-Mechanismus (Inline-Feedback im Chat/Tool, qualifizierte Umfragen, Session-Recording mit Opt-In) erzeugt die Daten, die wir für Feintuning benötigen.

Feintuning & Eval-Loops

Wir verwenden eine Kombination aus Few-Shot-Prompting, Retrieval-Optimierung und wenn nötig gerichtetem Feintuning (z. B. mit Reinforcement-from-Human-Feedback oder kontrollierten Fine-Tune-Datensätzen). Die Feintuning-Schleife ist zeitlich begrenzt und metrisch gesteuert: Wir stoppen, wenn KPIs wie Präzision, Automatisierungsrate und CSAT den Zielfenster entsprechen.

Go-Live & Post-Go-Live-Support

Go-Live ist ein kontrollierter Rollout: Pilotgruppe → erweitertes Rollout → Vollbetrieb. In der ersten Woche nach Go-Live bleiben wir als Co-Preneur im Betrieb, eskalieren Probleme, justieren Routing-Regeln und sichern SLAs.

Deliverables Woche 3: Onboarding-Pack, Feintuning-Daten, Go-Live-Plan, 14-Tage-Post-Go-Live-Support.

Praktische Beispiele: Chatbots, Automation & Programmatic-SEO

Konkrete Beispiele helfen, die Abstraktion greifbar zu machen. Wir ziehen Erfahrungen aus mehreren Projekten heran, ohne übertriebene Versprechungen.

Unternehmens-Chatbots

Beim Mercedes-Benz Recruiting Chatbot haben wir mit einer klaren Scope-Reduktion begonnen: nur FAQs, Terminplanung und Vorqualifikation. Das minimale LLM-Brain beantwortete 60–70% der Standardfragen zuverlässig, das Routing schickte 15–20% an menschliche Recruiter. Metriken: Antwortzeit < 2s, Automatisierungsrate initial 65%.

Wichtig war hier: restriktive Fallback-Pfade und explizite Escalation-Policies, damit die User Experience nicht unter Modellfehlern leidet.

Automationsprojekte

In Produktionsumgebungen (z. B. zugehörig zu Eberspächer-ähnlichen Use Cases) reduzieren wir Eingangsrauschen durch dedizierte Preprocessing-Layer. Automations-Workflows sind idempotent und beobachten Zustände aktiv. So vermeiden wir doppelte Aktionen und schaffen Audit-Trails für Compliance.

Programmatic-SEO-Engines (transferable)

Programmgesteuerte Content-Engines sind ein typisches Szenario: große Datenmengen, Template-basierte Ausspielung, und Qualitätsprüfungen. Unsere Erfahrung zeigt: Mit Jinja2-Templates, Retrieval für Fakten und einem schrittweisen Quality-Gate (automatische Prüfungen + menschliche Stichproben) lassen sich skalierbare Content-Pipelines bauen, die SEO-Werte nachhaltig verbessern, ohne die Wartbarkeit zu opfern.

Wie Co-Preneurship politische Projektumfelder entschärft

In Konzernen scheitern Projekte häufig an Politik, nicht an Technik. Unser Co-Preneurship-Modell verändert das Machtgefüge: Wir übernehmen Verantwortung für Outcomes, arbeiten in P&L-Kriterien und liefern konkrete Ergebnisse statt abstrakter Empfehlungen.

Das reduziert interne Blockaden: Entscheidungen werden an einem Ort getroffen, KPIs sind klar, und es gibt ein gemeinsames wirtschaftliches Interesse. Dieses Setup beschleunigt Freigaben und verändert die Dynamik von Meetings — von Diskussionen über Budget zur Frage, wie wir das nächste Sprint-Commitment erreichen.

Wie wir Cursor nutzen, um Entwicklungszeit zu dritteln

Tools entscheiden heute über Geschwindigkeit. Wir nutzen Cursor (als code-centric AI-IDE und kollaborative Umgebung), um wiederkehrende Tasks zu beschleunigen: Boilerplate-Code, Test-Suites, Prompt-Iterationen und Skripterstellung. In der Praxis reduziert Cursor folgende Aufwände:

• Boilerplate-Generierung (APIs, Deploy-Skripte)
• Schnelles Prototyping von Prompt-Varianten
• Gemeinsame Code-Reviews im Kontext mit Chat-Fenstern

Das Ergebnis: Entwickler verbringen mehr Zeit mit Logik und weniger mit Routine. In mehreren Projekten haben wir so die reine Entwicklungszeit um ca. zwei Drittel reduziert — ohne Qualitätseinbußen.

Technischer Scope-Management: Stabilität über Features

Der wichtigste Hebel ist nicht besseres Modelltraining, sondern weniger Komplexität. Wir reduzieren technischen Scope durch drei Regeln:

• One-Outcome-Per-MVP: Pro MVP nur ein klarer Geschäfts-Output (z. B. Vorqualifikation von Leads).
• Interface Contracts: Saubere API- und Template-Verträge verhindern Ad-hoc-Änderungen.
• Operational Guardrails: Limits für Token-Nutzung, Zeitfenster für Feintuning und definierte Escalation-Pfade.

Diese Regeln sorgen dafür, dass Lösungen wartbar bleiben und tatsächliche Betreiber (nicht die Entwickler) das System betreiben können.

Messgrößen, Governance und Compliance

Wir liefern nicht nur Technologie, sondern auch Governance-Templates: Datenklassifizierung, Consent-Checkpoints, Audit-Logs und SLA-Definitionen. KPI-Beispiele, die wir kontinuierlich messen:

• Automatisierungsrate (Anteil automatisierter Fälle)
• Falsch-Positiv-/Negativraten
• Durchschnittliche Antwortzeit und Kosten pro Anfrage
• Nutzerzufriedenheit (CSAT) und Escalation-Rate

Diese Metriken sind die Basis für Release-Entscheidungen und wirtschaftliche Bewertung.

Konkrete Arbeitspakete & Teamaufstellung

Ein typisches 21-Tage-Team besteht aus:

• 1x Product Lead (Kunde & Reruption): Ownership für Scope und KPIs
• 1x Tech Lead (Reruption): Architektur, Modellwahl, Integration
• 2x Engineers (Dev & MLOps): Pipeline, Deployment
• 1x Prompt Engineer / LLM-Specialist: Prompt-Design, Retrieval
• 1x UX/Frontend: Jinja2-Templates, Onboarding
• 1x Change/Adoption Owner: Pilot, Training, Feedback

Unsere Co-Preneur-Mentalität bedeutet, dass wir diese Rollen auch operativ mittragen — wir sitzen in den täglichen Standups mit internen Teams und liefern aktiv Code und Entscheidungen.

Takeaway & Call to Action

Unser 21-Tage-AI-Lieferframework ist ein erprobter Weg, um aus Ideen belastbare, produktive KI-Systeme zu machen. Entscheidend ist nicht die Geschwindigkeit allein, sondern die Kombination aus radikaler Simplifikation, technischer Disziplin und operativer Verantwortung. Durch Co-Preneurship, gezieltes Scope-Management und Tools wie Cursor liefern wir in drei Wochen Lösungen, die in Betrieb bleiben und Wert bringen.

Wenn Sie ernsthaft daran interessiert sind, KI in Ihrem Unternehmen produktiv zu betreiben, sprechen Sie mit uns. Wir prüfen Use Case-Fit, zeigen den minimalen Scope und liefern in 21 Tagen ein System, das Sie wirklich nutzen können.