Die neue Geschwindigkeit: Wie AI-Projekte in Wochen statt Monaten live gehen

Warum Zeit der entscheidende Faktor in AI-Projekten ist

Wer heute 6 Monate für ein AI-Projekt braucht, hat verloren — nicht wegen der Konkurrenz, sondern wegen der Lernkurve.

In den letzten 18 Monaten habe ich mehr funktionierende Produkte gebaut, als in den 10 Jahren davor: PostFlow, eatsnaplaf.com, History-Simulator, Elternhub-Tools, Firmen-Chatbots.

Die größte Erkenntnis: Geschwindigkeit = Lernzyklen × radikale Vereinfachung × pragmatische Architektur.

Während andere Teams noch über Use Cases diskutieren, haben wir bereits funktionierende Prototypen. Während andere auf die perfekte Architektur warten, lernen wir aus echten Nutzerdaten. Das ist der Unterschied zwischen Erfolg und Stillstand.

Warum AI-Projekte traditionell so langsam sind (und warum das alles unnötig ist)

Konkrete Hindernisse, die ich in Corporates immer wieder sehe:

• Endloses "Use Case Scoping" — 6 Wochen Diskussion, 0 Zeilen Code
• 40-seitige PowerPoints — die niemand liest, aber alle abnicken
• 5 Stakeholder, die "nur schnell Feedback geben wollen" — und dann 3 Wochen warten lassen
• Technisch komplexe Setups — RAG, Vektorsuche, Datenteams, bevor überhaupt klar ist, ob das Problem existiert
• Unrealistische Security-Bedenken — "Wir brauchen erst die KI-Governance-Richtlinie" (die es noch nicht gibt)

Wir starten stattdessen mit:

• Eine einfache Python-App
• Hetzner Server (€5/Monat)
• Coolify Deployment (kostenlos, Open Source)
• Postgres + MinIO (wenn nötig)
• Frontend SSR in Jinja2 (kein React-Overhead)

80% der AI-Projekte scheitern nicht an der Technologie, sondern an Over-Engineering vor dem ersten Test.

Die meisten Teams verbringen mehr Zeit mit der Planung als mit dem Lernen. Das ist der Kardinalfehler.

Die Reruption-Methode: 3-Wochen-AI-Projekte

Woche 1 – Verstehen, Vereinfachen, Prototype

In der ersten Woche geht es um Geschwindigkeit, nicht Perfektion:

• 1 Workshop, kein 100-Seiten-Scope — wir sprechen direkt mit den Nutzern
• Direkte Übersetzung der Anforderungen in ein Mini-Functional-Spec (1 Page, nicht 50)
• Erstes funktionsfähiges UI in Python/Jinja2 — keine Mockups, echtes Feedback
• LLM-"Brain" schnell erzeugt durch Domain-Capture statt RAG — zuverlässiger, schneller, günstiger
• Modellwahl: immer best available (GPT-4, Claude, je nach Anforderung)

Beispiel aus meiner Praxis:

• PostFlow Scheduling V1 → war in 3 Tagen funktionsfähig
• Custom B2B Chatbot für Immobilienunternehmen → in 5 Tagen adaptiert, Domain-knowledge hyper-robust

Der Unterschied: Wir fragen nicht "Was könnte alles passieren?", sondern "Was müssen wir jetzt wissen, um zu starten?"

Woche 2 – Hardening, Use-Case Ausdehnung, Erste echte Daten

Jetzt wird es ernst — aber immer noch schnell:

• Nutzer authentifizieren — Auth0 oder einfache Sessions
• Limits & Stripe Credits — Monetarisierung von Tag 1
• Logging & Monitoring — wissen, was passiert
• Prompt-Optimierungen & Entscheidungslogik — aus echten Daten lernen
• Erste Automationen — Webhooks, Ingestion, Batch-Jobs

Meine Erfahrung:

• Bei PostFlow: KI-Analyse von LinkedIn-Profilen → mehrere Iterationen, aber alles innerhalb von 10 Tagen
• Bei History Simulator: tägliche Content-Massenproduktion → innerhalb einer Woche automatisierbar

In Woche 2 sehen wir die ersten echten Nutzer. Das ist der Moment, in dem wir lernen, nicht spekulieren.

Woche 3 – Onboarding + Rollout + Feedback-Schleifen

Die letzte Woche ist für die Realität:

• Erstes echtes Nutzer-Feedback — nicht aus Interviews, sondern aus Verhalten
• Kleine Analytics — Umami + Hotjar, keine Enterprise-Lösung
• Bugs fixen — schnell, pragmatisch
• Performance verbessern — wo es wirklich weh tut
• Übergabe ans Team oder Betrieb für uns selbst

Unser Pattern: "Wir shippen lieber 100 kleine Iterationen als einen perfekten Big Bang."

Nach 3 Wochen haben wir ein funktionierendes Produkt, echte Nutzer und echte Daten. Das ist mehr als die meisten Teams nach 6 Monaten haben.

Die technischen Prinzipien, die uns schnell machen

A) Einfache Tech-Stacks schlagen alles

Komplexität ist der Feind der Geschwindigkeit:

• Python SSR (Jinja2) → schnell, lesbar, keine React-Hölle
• One Repo, one deployment → keine Microservice-Architektur für 3 Nutzer
• Coolify Auto-build + Preview Environments → Deployment in Minuten
• Hetzner → kein Vendor-Lock, volle Kontrolle, €5 statt €500

Wir verwenden nicht die neueste Technologie — wir verwenden die einfachste, die funktioniert.

B) Keine RAG-Nutzung — Domain Capture statt Vektorsuche

Das ist unser USP:

• RAG ist langsam — Vektorsuche braucht Zeit
• RAG ist instabil — Halluzinationen durch falsche Dokumente
• RAG ist teuer — Embeddings, Vektordatenbanken, Infrastruktur

Domain Capture liefert zuverlässigere Antworten:

• Wir codieren das Wissen direkt in Prompts
• Weniger Moving Parts → weniger Fehler
• Schneller shippen → mehr lernen

Für die meisten Use Cases braucht man keine Vektorsuche — man braucht gutes Prompt-Engineering.

C) Programmatic Everything

Skalierung durch Code, nicht durch Manpower:

• Wiederverwendbare Templates — einmal gebaut, tausendfach genutzt
• High-speed generation für SEO — 1.000 Seiten/Tag sind kein Problem
• Datenbanken + CSV/JSON Inputs → sofort skalierbar

Wenn etwas zweimal gemacht werden muss, wird es automatisiert.

D) AI-IDE-Workflow

Wir nutzen KI nicht nur im Produkt, sondern auch im Development:

• Cursor als "zweiter Entwickler" — Code-Generierung auf Knopfdruck
• LLM-guided coding → 3–5× schneller als traditionell
• Automatisches Generieren von 1.000 Seiten/Tag — kein Copy-Paste
• Verbesserte Diff-Erklärung → schneller fixbar

KI beschleunigt nicht nur unsere Produkte — sie beschleunigt auch unsere Entwicklung.

Real-World Beispiele aus unseren Projekten (konkrete Zeitangaben)

PostFlow

• Erste funktionierende Version: 10 Tage
• GPT Scheduling-System: 72h
• LinkedIn-Analyse-Modul: weekend project
• Multi-Language Prompt Engine: 1 Tag

PostFlow zeigt, wie schnell man ein komplettes B2B-Produkt bauen kann, wenn man auf Perfektion verzichtet und auf Lernen setzt.

Eatsnaplaf (Foto-Food-Analyzer)

• MVP: 4 Tage
• TikTok-Testvideos: nächste Woche
• KI-Food-Classifier: <48h

Von der Idee zum funktionierenden Produkt in weniger als einer Woche. Das ist die neue Geschwindigkeit.

History Simulator

• Generativer Content-Stack: 1 Woche
• 3D-Scene Prompts & Templates: 3 Tage
• 1.000+ Seiten Index schon in der ersten Woche

Skalierung durch Automatisierung, nicht durch Manpower.

Unternehmens-Chatbots

• B2B-Immobilien: 5 Tage
• Healthcare-Infobot: 8 Tage
• Recruiting-Bot: 6 Tage

Jeder Chatbot ist anders — aber die Methode bleibt gleich: schnell starten, schnell lernen, schnell iterieren.

Der kulturelle Faktor: Co-Preneurship

Wir arbeiten, als wäre es unser Produkt. Keine klassischen Berater. Freche, pragmatische, unternehmerische Energie. Entscheidungen in Stunden, nicht in Steering Committees.

Das ist der Unterschied zwischen Beratung und Co-Preneurship:

• Berater liefern PowerPoints
• Co-Preneurs liefern funktionierende Produkte

Wir haben Skin in the Game. Wenn das Projekt scheitert, scheitern wir mit. Das macht den Unterschied.

Warum die schnelle Methode bessere Ergebnisse produziert

Drei Gründe, warum Geschwindigkeit besser ist:

1. Mehr Lernzyklen → bessere Produkte: Ohne frühe User wäre das LinkedIn-Scheduling bei PostFlow nie so schnell gereift. Erst Nutzer, dann Features, niemals umgekehrt.
2. Besseres Alignment zwischen Business + Tech: Wenn Tech und Business in derselben Woche dasselbe sehen, entstehen bessere Lösungen. Keine Übersetzungsfehler zwischen Abteilungen.
3. Klarere Priorisierung: Fokus auf das, was Reichweite, Umsatz oder Effizienz bringt. Alles andere wird gestrichen.

Langsame Projekte sammeln Features. Schnelle Projekte sammeln Nutzer.

Fazit: AI-Projekte scheitern nicht an KI – sondern an Langsamkeit

Die Teams, die 2025 gewinnen, sind nicht die mit den besten Ideen, sondern die, die die meisten Iterationen überleben.

Geschwindigkeit ist kein Nice-to-Have — sie ist der entscheidende Wettbewerbsvorteil. Wer heute noch 6 Monate für ein AI-Projekt braucht, wird morgen nicht mehr mitspielen.

Die Frage ist nicht "Können wir das perfekt machen?" Die Frage ist "Können wir das nächste Woche testen?"

Wenn die Antwort "Ja" ist, hast du gewonnen.