Was ist ein AI Design Sprint? Der strukturierte Weg zu KI im Unternehmen

Was ist ein AI Design Sprint? Wahrscheinlich nicht das, was Du denkst.

Viele KI-Workshops starten mit Bildgenerierung im Ghibli-Stil, Action Figuren oder Veo3 Videos. Nette Spielereien. Beeindruckende Demos. Aber bringt das Deinen Maschinenpark weiter? Hilft das Deinem Vertrieb, bessere Angebote zu schreiben? Verbessert das die Qualitätskontrolle in Deiner Fertigung? Nein.

Der AI Design Sprint ist das Gegenteil dieser Show-Workshops. Er ist ein strukturierter, 4-tägiger Prozess, der Dein Team von einem vagen "Wir müssen was mit KI machen" zu einem funktionierenden Proof of Concept bringt. Nicht in 18 Monaten. In Wochen.

Warum der Mittelstand in Deutschland einen AI Design Sprint braucht

Die Situation ist in den meisten mittelständischen Unternehmen in Deutschland die gleiche. Das C-Level hat in der Tagesschau etwas über KI gesehen. Oder auf LinkedIn. Oder ein Wettbewerber hat angeblich KI im Einsatz. Dann kommt die Ansage: "Wir brauchen KI." Aber was dann passiert, ist meistens einer von zwei Wegen.

Weg 1: Spray-and-Pray. CoPilot-Lizenzen werden ausgerollt, ChatGPT Pro Subscriptions verteilt. Ohne Plan, ohne use case, ohne Schulung. Nach drei Monaten werden die Lizenzen wieder gekündigt, weil niemand einen echten Mehrwert gesehen hat. Oder, ehrlich erlebt, auf eine geteilte ChatGPT Pro Subscription zurückgefahren.

Weg 2: Die klassische Beratung. McKinsey oder Konsorten kommen, analysieren wochenlang, liefern 200 Slides mit Zukunftsvisionen. PowerPoint ist sehr geduldig. Am Ende weiß keiner so genau, was jetzt eigentlich zu tun ist. Das KI-Komitee trifft sich alle 12 Wochen, trinkt Kaffee, und die Mitarbeiter sind genervt. Zwischen der Strategie und dem ersten funktionierenden use case liegt eine riesige Lücke. Die Berater sind längst weg, wenn es ans Umsetzen geht.

Der AI Design Sprint ist eine dritte Möglichkeit. Statt Analyse-Paralyse oder blindem Aktivismus gibt er Dir und Deinem Team einen klaren Rahmen, um in kurzer Zeit zu konkreten, umsetzbaren Ergebnissen zu kommen.

Was unterscheidet den AI Design Sprint von einem klassischen Design Sprint?

Der klassische Design Sprint wurde von Jake Knapp bei Google entwickelt und von AJ&Smart weltweit populär gemacht. Ich habe 2024 die Design Sprint Update Class direkt bei Jake Knapp absolviert. Das Format ist erprobt und funktioniert hervorragend, wenn es um Produktentwicklung geht: ein neues Feature, eine App, ein Service.

Der AI Design Sprint baut auf diesen Prinzipien auf, ist aber grundlegend anders ausgerichtet. Er zielt nicht auf ein neues Produkt, sondern auf die Integration von KI in bestehende Geschäftsprozesse. Die Frage ist nicht "Was bauen wir?", sondern "Wo in unseren bestehenden Abläufen kann KI einen messbaren Unterschied machen?"

Das ist ein wichtiger Unterschied, denn im Mittelstand geht es selten um komplett neue digitale Produkte. Es geht um die Frage, wie KI die Arbeit erleichtern kann, die Deine Teams jeden Tag machen. Dokumentation, Qualitätskontrolle, Angebotserstellung, Kundenservice. Die Methodik kommt von 33A und ist speziell für diese Aufgabe entwickelt worden.

Was unterscheidet den AI Design Sprint von einem typischen KI-Workshop?

Ein typischer KI-Workshop liefert Dir Demos und Prompting-Tipps. Vielleicht spielen alle eine Stunde mit ChatGPT oder Midjourney. Am Ende sind alle begeistert, aber es gibt keinen konkreten Plan.

AI-Workshops sind anders als andere Workshops. Sie haben nichts mit einer Retro, einem Strategie-Meeting oder einem C-Level-Retreat zu tun. Im Mittelstand kommt dazu, dass das Niveau an KI-Erfahrung in jedem Team völlig unterschiedlich ist. Während der eine locker als Prompt Engineer durchgehen könnte, haben andere Probleme, Miro von PowerPoint zu unterscheiden.

Der AI Design Sprint berücksichtigt genau das. Er beginnt bei den Geschäftsproblemen, nicht bei der Technologie. Er arbeitet mit den Teams, die die Prozesse kennen, nicht mit externen Beratern, die den Betrieb nicht verstehen. Am Ende steht kein Strategiepapier, sondern ein funktionsfähiger PoC.

Die vier Workshops im AI Design Sprint

Workshop 1: Opportunity Mapping

Hier geht es nicht um "Wo setzen wir KI ein?", sondern um "Welche Probleme haben wir?". C-Level und Abteilungsleiter identifizieren echte Schmerzpunkte im Unternehmen. Was hat Dich oder Dein Team mehr als 90 Minuten verschwendete Lebenszeit gekostet in den letzten zwei Wochen? Was ist repetitiv? Was frustriert?

Aus dieser Session kommen typischerweise 10 bis 15 konkrete Schmerzpunkte. Davon priorisieren wir drei. Der Rest kommt ins Parking Lot für spätere Sprints. Die IT bekommt eine klare Liste mit Prioritäten und die Teams sehen, dass es endlich voran geht.

Workshop 2: Framing Session

Den wichtigsten Schmerzpunkt nehmen wir uns auf Abteilungsebene vor. Nicht den größten und ambitioniertesten, sondern den lösbarsten. Hier analysieren wir den konkreten Prozess: Welche Schritte gibt es? Wo entstehen Fehler, Verzögerungen, Frust? Was sind messbare Probleme, die messbar verbessert werden sollen?

Am Ende dieses Workshops steht ein klar definierter Prozess mit konkreten Zielen. Nicht "Wir wollen KI in der Fertigung einsetzen", sondern "KI soll Defekte beim Wareneingang erkennen und die Lieferung im Dashboard flaggen" oder "KI soll eingehende Kundenanfragen kategorisieren und dem richtigen Team zuweisen".

Workshop 3: AI Concept Development

Jetzt wird es technisch. Das Team entwickelt eigenständig die KI-Lösung. Was bekommt die KI als Input? Von welcher Datenquelle? Mit Hilfe welcher Schnittstelle? In welches Format soll der Output kommen? An wen wird das Ergebnis weitergereicht, an einen Menschen oder an ein anderes System?

Das ist der entscheidende Moment. Hier beerdige ich auch Ideen, die zu teuer, zu langwierig oder technisch nicht machbar sind. Klingt hart, spart aber eine Menge Geld, Nerven und unangenehme Meetings mit dem Board. Jede Idee muss drei Kriterien erfüllen: Sie muss ein echtes Problem lösen, den Nutzern keine zusätzliche Arbeit aufbürden, und ethisch vertretbar sein. Erst wenn das steht, geht es in den TechCheck.

Workshop 4: Prototyping

IT-Check gemacht, ersten Prototyp gebaut, mit echten Daten getestet. Der PoC muss zwingend self-contained und timeboxed sein. IT hat keine Zeit, Dir API-Zugänge einzurichten, und wir bauen hier einen PoC und keine production-ready Software. CSV, idealisierte Daten oder eine schnelle Datenbank reichen völlig aus.

Hier trennt sich Wunschdenken von Machbarkeit. Datenqualität? Oft katastrophal. Schnittstellen? Existieren teilweise nicht. Budget für Cloud Computing? Manchmal zu knapp. Aber genau diese Erkenntnis ist wertvoll. Nur wenn wir Ideen finden, die umsetzbar sind, bekommt Dein Team danach auch Budget, Entwickler und Zeit für den produktiven MVP.

Was Du nach dem AI Design Sprint mitnimmst

Nach 3-4 Tagen AI Design Sprint und einer anschließenden PoC-Phase hastDu drei konkrete Dinge:

1. Einen funktionierenden Prototyp, der beweist ob und wie KI in Deinem spezifischen Prozess Mehrwert schafft. Kein Strategiepapier. Ein anfassbares Ergebnis.

2. Ein Team, das die Methodik eigenständig anwenden kann. Kein Vendor Lock-in, kein endloses Consulting. Deine Leute können den nächsten use case selbst identifizieren, bewerten und als PoC planen. Learning by doing.

3. Eine priorisierte Liste weiterer use cases aus dem Opportunity Mapping. Die sind nicht verloren. Sie bilden die Roadmap für die nächsten Monate.

Warum ich das mache und warum so

Ich bin Verified Facilitator und ECS Trainer bei AJ&Smart. Mein Facilitation-Training habe ich beim Full Stack Facilitator Programm absolviert, die Design Sprint Methodik direkt bei Jake Knapp gelernt. Den AI Design Sprint führe ich auf Basis der 33A Methodik durch, mit strukturierten Workshopboards und einem erprobten Prozess.

In den letzten Monaten habe ich über 20 AI Workshops durchgeführt, von 8-Personen-Teams bis zu Sessions mit über 100 Teilnehmern auf Miro. Jede Session ist maßgeschneidert auf den Kunden. Es gibt keine Blaupausen-PowerPoints. Dein Business ist einzigartig und Checklisten abhaken kannst Du mit McKinsey machen.

Der AI Design Sprint in Deutschland richtet sich an mittelständische Unternehmen, die KI einsetzen wollen, aber nicht wissen wo sie anfangen sollen. An C-Level, die einen konkreten Plan statt einer Vision brauchen. An IT-Leiter, die eine priorisierte Liste statt eines weiteren Meetings wollen. An Teams, die genervt sind von leeren Versprechen und endlich etwas Greifbares sehen wollen.

3-4 Tage Workshop. Danach eine PoC-Phase. Danach eine Ergebnispräsentation zum Anfassen. Nicht monatelang planen. Machen.

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