Nach 90 Tagen steht ein MVP, der angefasst, getestet und weiterentwickelt werden kann:
App-/Web-Oberfläche, Backend, KI-Use-Case und klare Lernziele.
Das Ziel ist ein Produktmoment, den Nutzer verstehen:
öffnen, ausprobieren, Feedback geben.
01
Produkterlebnis
App, Web-App oder internes Tool mit dem zentralen Nutzerpfad.
02
Backend & Daten
Auth, Datenmodell, APIs, Rollen und Cloud-Setup passend zum Scope.
03
KI-Kernfunktion
Ein fokussierter KI-Use-Case: Assistant, RAG, Automation, Analyse oder Empfehlung.
04
Launch & Lernen
Deployment, Analytics, Feedbackpfade und Roadmap für Version 2.
05
Übergabe & Betrieb
Dokumentation, Architekturüberblick und optionaler Betrieb nach dem MVP.
Typische Bestandteile anzeigen
Lauffähige App oder Web-AppProduktives BackendDefinierter KI-Use-CaseAuth & RollenrechteAnalytics/Event TrackingCloud/App-Store DeploymentDokumentation & ArchitekturübersichtRoadmap für Version 2Optionaler Betrieb
Klingt nach Ihrem Projekt? Prüfen wir in 20 Minuten, ob ein 90-Tage-MVP passt.
Lebenszeichen gibt alleinlebenden Menschen ein einfaches tägliches Sicherheitsritual. Bleibt das Lebenszeichen aus, benachrichtigt die App automatisch hinterlegte Notfallkontakte.
Das Produkt verbindet Standortdaten, Notfallkontakte und Eskalationslogik - mit 20.000+ verbundenen Kontakten und 15.000+ Nutzer:innen in Europa.
Mealply macht gesunde, abwechslungsreiche Mahlzeiten planbar: Nutzer:innen wählen Zutaten, Ernährungsvorlieben und Kochzeit aus und erhalten passende KI-Rezeptvorschläge.
Die App kombiniert 10.000+ Rezeptideen, Favoriten, Wochenplanung und automatische Einkaufslisten. Chef Intelligence unterstützt dabei, Kochpläne schneller zu erstellen und den Einkauf strukturierter vorzubereiten.
Ikigami übersetzt eine persönliche Coaching-Methode in einen geführten App-Flow: Reflexion, Meditation, gespeicherte Erkenntnisse und ein KI-Mentor, der Nutzer:innen durch den Prozess begleitet.
Entwickelt für Dr. Miriam von Felbert, verbindet die App meditative Pausen, intuitive Bedienung und KI-gestützte Orientierung zu einem ruhigen, persönlichen Produktmoment.
InTown machte lokale Angebote abstimmbar: Nutzer:innen nominieren Deals, Restaurants erhalten Sichtbarkeit, die Community entscheidet.
Das Projekt wurde von der Sparkasse Bielefeld und Google gefördert und später akquiriert. Die Plattform verband 150+ Restaurants mit einer aktiven lokalen Community und erreichte 15.000 Nutzer.
MVP-Projekte starten ab 8.000 € - der konkrete Rahmen hängt von Plattformen, Integrationen
und Betriebsanforderungen ab. Durch KI-gestützte Entwicklung deutlich effizienter als
klassische Agenturprojekte.
Über uns
Schnell. Fokussiert.Made in Germany. Bereit für Europa.
Wir sind ein kleines, fokussiertes Produktteam aus Deutschland.
Unser Vorteil ist nicht Größe, sondern Geschwindigkeit, technische Tiefe
und die Fähigkeit, Scope konsequent zu schützen.
🇩🇪 Made in Germany🇪🇺 EU-readyDSGVO / Data Privacy
50
+
Erfolgreich umgesetzte MVPs
35
%
Bis zu 35% geringerer Projektaufwand in Kundenvergleichen
500k
+
Erreichte Nutzer und Kontakte
* Kosten- und Reichweitenangaben basieren auf dokumentierten Kundenvergleichen sowie aggregierten Produkt- und Projektdaten. Reichweite kann je nach Projekt Nutzer:innen, Kontakte oder erreichte Personen umfassen.
AI-App-Stack
Ein Stack, der schnell startetund sauber skaliert.
Wir wählen Technologie nach Produktziel, Datenlage, Datenschutz und Betrieb -
nicht nach Hype.
Drei typische Architekturen zeigen, wie aus Tools ein belastbares Produkt-Setup wird.
Mobile KI-App
Consumer- oder B2B-App mit KI-Funktion.
Für Produkte, die schnell auf iOS, Android und Web testbar sein müssen.
FlutterFirebaseCloud FunctionsAnalyticsOpenAI / Gemini / Vertex AI
Interner RAG-Assistent
Wissenssuche und Assistent für interne Daten.
Für Teams, die Dokumente, Prozesse oder Expertenwissen sicher nutzbar machen wollen.
Flutter für iOS, Android und Web aus einer Codebase
Web-Dashboards je nach Projekt mit modernen Web-Frameworks
App Store / Play Store Deployment
Backend & Cloud
Firebase für schnelle MVP-Backends, Auth, Daten, Notifications, Analytics und Crash Reporting
Google Cloud für Cloud Run, Cloud Functions, Secret Manager, Cloud Storage und Vertex AI
PostgreSQL, Cloud SQL oder Supabase je nach Datenmodell
KI, Agents & RAG
LangChain und LangGraph für Workflows, Tools und zustandsbehaftete Agentenlogik
OpenAI, Gemini/Vertex AI oder Anthropic je nach Use Case
RAG mit pgvector, Pinecone, Qdrant, Weaviate oder Vertex AI Vector Search
Qualität, Monitoring & Betrieb
LangSmith oder vergleichbare Tracing-/Eval-Tools, wenn passend
Prompt-Versionierung, Evaluation Sets und Kosten-/Latenz-Monitoring
Firebase Crashlytics, Sentry, Cloud Logging und CI/CD mit GitHub Actions
Security & Datenschutz
DSGVO-orientierte Datenflüsse und EU-Hosting-Optionen, wo sinnvoll
Secret Management, Rollen- und Rechtekonzepte, Audit Logs und Backup-/Restore-Konzept je nach Projekt
Consent- und Tracking-Prüfung vor dem Launch
KI sicher in Produktion bringen
KI, diekontrollierbar bleibt.
Ein guter Prompt ist kein Produkt. Wir planen Datenflüsse, Berechtigungen,
Validierung, Monitoring und Fallbacks von Anfang an mit.
DatenflüsseGuardrailsObservabilityBetrieb
Klare Datenflüsse
Datenquellen, Speicherorte und Berechtigungen werden sichtbar, bevor KI produktiv arbeitet.
Datenflussdiagramm
Rollen- und Tool-Berechtigungen
Speicher- und Löschlogik
Geprüfte Antworten
Antworten werden strukturiert, geprüft und bei kritischen Fällen gegen Beispiele getestet.
Output-Schema und Validierung
Eval-Set für kritische Antworten
Guardrails und Confidence Checks
Messbarer Betrieb
Betrieb bleibt nachvollziehbar: Kosten, Latenz, Fehler und Eskalationen werden messbar.
Traces, Logs, Latenz und Kosten
Fallbacks und Rate Limits
Human Review bei kritischen Workflows
FAQ
Fragen, die vor einemKI-MVP wichtig sind.
Übergabe und Nutzungsrechte werden vor Projektstart klar geregelt. Ziel ist, dass Sie nach dem MVP nicht von uns abhängig sind.
Sie erhalten eine Launch- und Weiterentwicklungs-Roadmap. Auf Wunsch übernehmen wir Betrieb, Monitoring und weitere Produktentwicklung.
Der Sprint zielt auf einen nutzbaren MVP mit Kernfunktion, Backend, Deployment und Lernzielen - nicht nur auf einen Klickdummy.
Das hängt vom Use Case ab. Wir wählen Anbieter wie OpenAI, Gemini/Vertex AI oder Anthropic nach Qualität, Datenschutz, Kosten und Latenz.
Durch gute Datenbasis, Retrieval, strukturierte Outputs, Validierung, Guardrails, Monitoring und Human Review bei kritischen Workflows.
Ja, sofern Schnittstellen verfügbar sind - etwa CRM, CMS, Datenbanken, Auth-Systeme, Payment, E-Mail, Kalender oder interne APIs.
Je nach Architektur und Anbieterwahl kann Hosting in der EU berücksichtigt werden. Datenflüsse und Hosting-Anforderungen klären wir im Discovery-Prozess.
MVP-Projekte starten ab 8.000 €, abhängig von Plattformen, Integrationen und KI-Komplexität. Der günstigste Einstieg ist ein Discovery Sprint ab 2.500 €. Den realistischen Rahmen für Ihr Projekt klären wir im kostenlosen Fit-Check.
Bereit für den nächsten Schritt?
Wir prüfen Scope, Risiken, Stack und ob ein 90-Tage-MVP realistisch ist.
Sie brauchen noch keinen fertigen Scope. Stark wird der Fit-Check, wenn Bedarf,
Budgetrahmen und eine verantwortliche Ansprechperson greifbar sind - dann können wir schnell
zwischen Discovery Sprint, MVP und sinnvoller Vorbereitung unterscheiden.
Guter Fit
Anfragen, wenn ein echtes Problem geklärt oder gebaut werden soll.
Es gibt ein konkretes Nutzer-, Kunden- oder Prozessproblem; der genaue MVP-Schnitt darf noch offen sein.
Ein Discovery Sprint ab 2.500 € passt als Klärungsschritt oder ein MVP ab 8.000 € ist als Build-Rahmen grundsätzlich realistisch.
Eine Person mit Budget-, Produkt- oder Fachverantwortung kann Prioritäten, Datenzugang und Feedback einordnen.
Ein erster nutzbarer Stand oder eine belastbare Entscheidungsgrundlage soll idealerweise innerhalb der nächsten 6 Monate entstehen.
Sie suchen einen kleinen, belastbaren Scope mit messbarem Nutzen - nicht nur eine Ideensammlung.
Erst intern schärfen
Besser vorbereiten, wenn noch die Grundlage fehlt.
aktuell nur allgemeine KI- oder App-Ideen gesammelt werden, ohne Zielnutzer, Problem oder internen Owner.
weder ein Discovery Sprint ab 2.500 € noch ein MVP ab 8.000 € grundsätzlich budgetierbar oder prüfbar ist.
noch niemand intern Bedarf, Budget, Datenzugang oder fachliches Feedback verantworten kann.
Start, Entscheidung oder Feedback erst nach langen Abstimmungen möglich sind und kurzfristig kein nächster Schritt ansteht.
ein produktionsreifes Enterprise-System erwartet wird, bevor Datenlage, Risiken und Fachfeedback geklärt sind.
Wenn die Punkte zum guten Fit größtenteils passen, senden Sie die Anfrage. Auch ein grober Scope reicht: Wir ordnen ein, ob der Discovery Sprint ab 2.500 €, ein MVP ab 8.000 € oder ein kurzer interner Vorbereitungsschritt der sinnvollste Einstieg ist.
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auszuwerten. Nicht notwendiges Tracking laden wir erst nach Ihrer aktiven Zustimmung.
Details finden Sie in unserer Datenschutzerklärung.
