AI Innovation Sprint: In fünf Tagen zum funktionierenden Prototyp

Von der Idee zum MVP – Innovation, die funktioniert

Wer Innovation will, muss ins Handeln kommen

Strategien bleiben Theorie, wenn sie nicht erlebbar werden.

Der AI Innovation Sprint ist das Format, in dem aus Ideen funktionierende Lösungen entstehen – schnell, fokussiert und praxisnah.

In nur fünf Tagen entwickeln Sie mit Ihrem Team einen funktionierenden MVP (Minimal Viable Product) auf Basis eines konkreten Use Cases aus dem Varianz Workshop.

Dabei verbinden wir Business-Verständnis mit technischer Umsetzungskompetenz – und zeigen, wie Künstliche Intelligenz innerhalb kürzester Zeit messbaren Mehrwert schaffen kann.

Ob Prozessautomatisierung, Datenanalyse oder intelligente Entscheidungsunterstützung – im Sprint erleben Sie, wie aus Varianz Innovation wird.

Das Ziel: ein funktionierender Prototyp, der das Potenzial Ihrer Idee beweist – und die Basis für ein skalierbares AI Projekt legt.

Agenda

WARUM DIESES TRAINING EIN WENDEPUNKT IST

Der AI Innovation Sprint ist ein intensives, praxisorientiertes 5-Tage-Training, in dem aus einem konkreten Use Case ein funktionierender MVP (Minimal Viable Product) entsteht.

Teilnehmende lernen, wie sie Künstliche Intelligenz gezielt auf reale Geschäftsprozesse anwenden, ein Prototyp-Modell entwickeln und den Grundstein für ein späteres AI Projekt legen.

Das Training verbindet Lernen, Anwenden und Erleben – methodisch fundiert, technisch umsetzbar, ergebnisorientiert.

Agenda – 5 Tage AI Innovation Sprint (Training)

Tag 1 – Orientierung & Zieldefinition

- Einführung in den Sprint-Prozess und die gemeinsame Zielsetzung
- Vorstellung des ausgewählten Use Cases aus dem Varianz Workshop
- Analyse des Prozesskontextes: Datenquellen, Nutzer, Herausforderungen
- Definition des Zielbilds: Was soll der MVP leisten?
- Bildung interdisziplinärer Teams (Business, Data, Tech, Design)

Tag 2 – Analyse & Lösungsdesign

- Mapping des Use Cases entlang des AI Innovation Frameworks
- Identifikation der relevanten Daten und Entscheidungslogiken
- Entwicklung erster Lösungsansätze und Modellideen
- Einführung in AI-Methoden, Modelltypen und Tools (Hands-on Sessions)
- Auswahl des Ansatzes, der als MVP umgesetzt wird

Tag 3 – Entwicklung des MVP / Prototyps

- Aufbau der technischen Basis (Datenintegration, API, Modellstruktur)
- Implementierung des MVP mit unterstützender Begleitung durch Experten
- Iteratives Testen und Anpassen
- Zwischenpräsentation und Feedback-Runde
- Optional: Integration externer Daten oder Automatisierungsschritte

Tag 4 – Validierung & Iteration

- Überprüfung der Ergebnisse: Funktionalität, Datenqualität, Relevanz
- Nutzerfeedback und Business-Bewertung
- Verfeinerung des MVP auf Basis der Erkenntnisse
- Dokumentation der Architektur, Datenflüsse und Logiken
- Vorbereitung auf die Projektdefinition

Tag 5 – Ergebnispräsentation & Projektdefinition

- Präsentation der MVPs / Prototypen im Team und im Plenum
- Diskussion der Erkenntnisse, Learnings und Erfolgsfaktoren
- Bewertung des Business-Potenzials: Aufwand, Nutzen, Skalierbarkeit
- Definition des nächsten Schritts:

+ Option A: Feinschliff & Erweiterung (zweite Sprint-Iteration)
+ Option B:
Überführung in ein AI Projekt

- Abschlussreflexion: Vom Prototyp zur nachhaltigen Umsetzung

Optional: Erweiterte Sprint-Iteration (bei Bedarf)

Bei komplexeren Use Cases kann der Sprint in mehreren Iterationen fortgeführt werden –

z. B. zur Modelloptimierung, Integration weiterer Datenquellen oder Automatisierung der Ergebnisse.

Ergebnisse des Trainings:

✅ Funktionierender MVP / Prototyp eines konkreten KI-Use Cases
✅ Verständlicher Prozess von Idee → Daten → Modell → Ergebnis
✅ Interdisziplinäres Know-how zwischen Business und Technik
✅ Grundlage für ein anschließendes AI Projekt mit klarer Roadmap

Trainer

Richard Diks

Richard Diks ist AI Architekt und Executive Advisor für Agentic Leadership und Agentic Transformation. Als Ingenieur der Informationstechnik und Executive MBA der Universität St. Gallen verbindet er technologische Tiefe mit über 20 Jahren Erfahrung in Geschäftsmodellen, Vermarktung sowie Software-Entwicklung und -Architektur. Er unterstützt Führungskräfte dabei, KI-Agenten als Co-Leader zu nutzen und Organisationen von klassischen Strukturen hin zu agentischen, intelligent orchestrierten Systemen zu transformieren.

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