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.
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.
- 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)
- 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
- 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
- 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
- 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
Bei komplexeren Use Cases kann der Sprint in mehreren Iterationen fortgeführt werden –
z. B. zur Modelloptimierung, Integration weiterer Datenquellen oder Automatisierung der Ergebnisse.
✅ 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

Richard Diks ist Unternehmer und AI Revenue Architect. Er unterstützt Technologieunternehmen dabei, Innovation systematisch in Wachstum zu übersetzen. Mit über 20 Jahren Erfahrung im Aufbau von Go-to-Market-Modellen, im Vertrieb komplexer Technologien und in der Skalierung neuer Geschäftsmodelle hilft er Organisationen, ihre Revenue-Systeme neu zu strukturieren, Umsatzrisiken sichtbar zu machen und skalierbare Revenue Architectures aufzubauen. Sein Fokus liegt darauf, Marketing, Vertrieb und Innovation so zu operationalisieren, dass aus technologischen Möglichkeiten messbarer Umsatz entsteht.
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