AI in digitalen Projekten: Was wir aus jedem MVP lernen

Noch vor Kurzem war AI das heisse Thema in Strategie-Meetings und niemand wusste so recht, was damit anzufangen.

Heute? AI ist nicht nur da – sie verändert, wie wir digitale Projekte angehen. Sie verändert, wie wir digitale Produkte bauen – von der Planung bis zum Go-Live.

PoCs sind zurück – und wichtiger denn je

Warst du dabei, als Desktop- durch Web-Applikationen abgelöst wurden? Dann hast du wahrscheinlich miterlebt, wie oft wir beweisen mussten, dass es überhaupt funktioniert: Dass eine Web-App genauso performant, sicher und zuverlässig sein kann wie ihre Desktop-Variante. Heute stellt das niemand mehr in Frage – es ist einfach Standard. Mit AI stehen wir wieder an diesem Punkt: Wir müssen erst zeigen, dass sie nicht nur theoretisch, sondern auch praktisch funktioniert.

PoCs sind essenziell. Testen. Experimentieren. Validieren. Kann das Modell die Qualität liefern, die wir brauchen? Skaliert es? Wie beeinflusst es UX und Business-Prozesse? Die Antworten gibt’s nur, wenn wir es bauen und testen.

Testing wird zur Königsdisziplin

Klassische Software ist vorhersehbar: Input rein, Output raus, fertig. Und trotzdem gehören Bugs auch da zur Tagesordnung und werden in modernen Softwareentwicklungsprozessen durch technische und methodische Massnahmen in Schach gehalten.

AI-gestützte Systeme? Ganz anders. Sie arbeiten mit Wahrscheinlichkeiten, lernen, verändern sich.

Das bedeutet:
❌ Fehler sind nicht mehr binär – sie sind graduell.
❌ Performance kann schwanken.
❌ Was gestern funktionierte, kann heute scheitern. Trotz gleichem Input.
❌ Bias, Schwankungen, unerwartete Ergebnisse – sie gehören dazu.

Unternehmen, die AI-Projekte umsetzen, brauchen eine neue Testing-Kultur. Klassische Herangehensweisen reichen nicht mehr. Stattdessen rücken Monitoring, Feedback-Loops und kontinuierliches Finetuning in den Vordergrund.

Warum das für digitale Strategien entscheidend ist

Für Digital Strategists, CTOs und Innovation Leaders stellt sich nicht die Frage, ob AI relevant ist – sondern wie man sie sinnvoll in bestehende digitale Projekte integriert. Hier sind die drei wichtigsten Learnings aus unseren bisherigen AI-Projekten:

1. Experimentierfreude ist Pflicht. Wer von Anfang an die „finale Lösung“ sucht, scheitert. Stattdessen: Kleine Prototypen, iterativ testen, lernen.
2. UX entscheidet. AI ist kein reines Tech-Thema. Wenn User*innen ihr nicht vertrauen oder die Interaktion unverständlich ist, bringt die beste AI nichts.
3. Denke langfristig. AI-Modelle sind keine fixen Systeme – sie müssen gepflegt, getunt und auf die Feedbacks der User angepasst werden, um das Maximum rauszuholen.

AI verändert nicht nur Software – sie verändert, wie wir digitale Projekte denken. Unternehmen, die das verstehen und sich anpassen, haben langfristig die Nase vorn.

Ob AI beim Schreiben dieses Artikels geholfen hat? Klar. Und du? Lebst du noch im 2023? 😉