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AI Phase
Zeitplan

Phase für Phase, mit ehrlichen Zeitangaben: Blueprint in 24 Stunden, Proof of Concept in 4–8 Wochen, Produktionssystem in 3–6 Monaten – und was Projekte in der Praxis wirklich verzögert.

Projektplan erhalten
Kurz gesagt

Ein KI-Projekt braucht 2026 mit AI Phase 24 Stunden bis zum Projekt-Blueprint, 4–8 Wochen bis zum lauffähigen Prototyp auf echten Daten und 3–6 Monate bis zum Produktionssystem – danach beginnt der laufende Betrieb. Eine priorisierte Roadmap für komplexe Landschaften steht typischerweise in 2–4 Wochen. Der schnellste Start: der kostenlose 24h-Fast-Track.

Stand: Juli 2026

Welche Phasen durchläuft ein KI-Projekt?

Vier Phasen vom ersten Plan bis zum laufenden Betrieb. Die Zeitangaben sind die veröffentlichten typischen Projektdauern von AI Phase – jedes Projekt beginnt mit einem Blueprint, nicht mit einem Vertrag.

01 · 24 Stunden

Blueprint & Machbarkeit

Mit dem Fast-Track von AI Phase steht innerhalb von 24 Stunden ein konkreter Blueprint: Scope-Skizze, ehrliche Machbarkeitseinschätzung, ein passendes Lösungsmuster aus echten Projekten und nächste Schritte. Möglich machen das ein reines Senior-Team und eine Pattern-Bibliothek aus Referenzprojekten. Die ehrliche Grenze: Komplexe Landschaften mit vielen Systemen brauchen ein längeres Assessment.

  • Scope-Skizze und Machbarkeitseinschätzung
  • Lösungsmuster aus echten Referenzprojekten
  • Nächste Schritte – kostenlos und unverbindlich

Für komplexe Landschaften: Potenzialanalyse in 2–4 Wochen

02 · 4–8 Wochen

Prototyp & Proof of Concept

Ein klar abgegrenzter Proof of Concept auf Ihren echten Daten steht typischerweise in 4–8 Wochen. In diese Zeit passt: ein Use-Case, echte Daten, messbare Erfolgskriterien. Nicht hinein passt: Produktionsreife – ein PoC beweist Machbarkeit, nicht Betriebsfähigkeit.

  • Lauffähiger Prototyp auf echten Daten
  • Messbare Erfolgskriterien statt Demo-Effekte
  • Go/No-Go-Entscheidung mit Zahlen

KI-Prototyping im Detail (4–8 Wochen)

03 · 3–6 Monate

Produktionsausbau

Vom Piloten zur Produktion dauert es typischerweise weitere 1–4 Monate; ein Implementierungsprojekt läuft insgesamt 3–6 Monate. Die langen Pole sind Integration, Berechtigungen und Evaluation – nicht das Modell. Dass der Weg gelingt, zeigen produktive Systeme wie die Ticket-Automatisierung für die netcos GmbH und die 3D-Computer-Vision-Qualitätssicherung für die B.B.W. Group.

  • Integration in M365, SAP oder Ticketsysteme
  • Berechtigungen, DSGVO- und EU-AI-Act-Anforderungen
  • Evaluation und Abnahme im echten Prozess

So läuft KI-Implementierung (3–6 Monate)

04 · Laufend

Betrieb & Optimierung

KI bleibt nicht von allein gut: Nach dem Go-live beginnen Monitoring, Datenaktualität, Performance-Tuning und neue Features. Planen Sie den Betrieb von Anfang an mit ein – ein KI-Projekt ist mit dem Go-live nicht fertig, sondern produktiv.

  • Monitoring und Datenaktualität
  • Performance-Tuning und neue Features

Wartung & Optimierung im Detail

Wie lange dauert welcher KI-Projekttyp?

Typische veröffentlichte Projektdauern von AI Phase, Stand 2026. Erste nutzbare Ergebnisse kommen deutlich vor dem Projektende.

Fast-Track-BlueprintTypische Dauer:24 StundenErstes nutzbares Ergebnis:Scope, Machbarkeit & Plan in 24 h
KI-WorkshopTypische Dauer:½–2 TageErstes nutzbares Ergebnis:Priorisierte Use-Case-Liste am selben Tag
Potenzialanalyse & RoadmapTypische Dauer:2–4 WochenErstes nutzbares Ergebnis:Priorisierte Roadmap mit MVP-Empfehlung
Prototyp / Proof of ConceptTypische Dauer:4–8 WochenErstes nutzbares Ergebnis:Lauffähige Demo auf echten Daten
Produktionssystem (RAG, Agenten, CV)Typische Dauer:3–6 MonateErstes nutzbares Ergebnis:System im Pilotbetrieb vor dem Go-live
Studentenprojekt (TUM/LMU)Typische Dauer:3–6 MonateErstes nutzbares Ergebnis:Betreute Zwischenstände über die Laufzeit
Betrieb & WartungTypische Dauer:LaufendErstes nutzbares Ergebnis:Monitoring ab Go-live

Zur Einordnung: Klassische Beratungswege rechnen in den 2026-Marktübersichten mit 3–12 Monaten bis zur Produktion. Tagessätze und der strukturelle Vergleich stehen unter KI-Beratung vs. klassische Beratung.

Was die einzelnen Projekttypen kosten: Was kostet KI? · Welche Ergebnisse produktive Systeme liefern: KI-Ergebnisse in Zahlen · Referenzen mit echten Metriken: Projekte

Was macht KI-Projekte schneller – oder langsamer?

Die unbequeme Wahrheit aus der Praxis: Das größte Terminrisiko sind selten Modelle oder Technik, sondern die eigenen Freigabeschleifen des Kunden. Fünf Faktoren entscheiden den Zeitplan.

Vorlaufzeit beim Datenzugang

Bis Zugänge zu SharePoint, SAP oder Ticketsystemen freigeschaltet sind, vergehen oft Wochen – Zeit, in der das Projekt steht. Der Datenzugang ist häufiger der Engpass als die Datenqualität selbst.

Fix: Zugänge und Datenverantwortliche in Woche 1 klären.

Entscheidungslatenz

Jede offene Entscheidung, die zwei Wochen auf das nächste Steering-Meeting wartet, verschiebt den Go-live um zwei Wochen. Die eigenen Freigabeschleifen des Kunden sind das häufigste Terminrisiko, das wir sehen.

Fix: Ein fester wöchentlicher Entscheidungstermin.

Kein verantwortlicher Owner

Ohne einen Product Owner mit Mandat wird jede Priorität in jedem Meeting neu verhandelt – und der Zeitplan gleich mit. Ein Projekt ohne Owner ist ein Projekt ohne Termin.

Fix: Ein Owner mit Entscheidungsmandat, benannt am ersten Tag.

Compliance-Umfang

DSGVO, EU AI Act, Betriebsrat und IT-Sicherheit sind planbar – wenn sie früh am Tisch sitzen. Nachträglich eingebundene Prüfungen kosten Monate, früh eingebundene Wochen.

Fix: IT-Sicherheit und Datenschutz ab dem Blueprint einbinden.

Zahl der Integrationen

Jedes zusätzlich angebundene System bringt eigene Schnittstellen, Berechtigungen und Testzyklen mit. Der Prototyp mit einem System ist schnell – der Rollout auf fünf ist ein eigenes Projekt.

Fix: Mit einem System pilotieren, dann schrittweise anbinden.

Häufige Fragen zur KI-Projektdauer

Einen Projekt-Blueprint liefert der Fast-Track von AI Phase innerhalb von 24 Stunden, einen lauffähigen Proof of Concept auf echten Daten gibt es typischerweise in 4–8 Wochen.

In 24 Stunden wissen Sie, wie lange Ihr Projekt dauert

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