AI Discovery & Architecture Sprint

Die richtigen Use Cases zuerst

Nicht jeder Prozess braucht einen Agenten, und nicht jeder AI-Use-Case ist mit den vorhandenen Daten und Systemen sinnvoll umsetzbar. Im Discovery & Architecture Sprint werden die relevanten Anwendungsfälle, ihre Abhängigkeiten und ihr erwartbarer Nutzen gemeinsam mit Fach- und Entscheidungsteams geordnet. Das schafft eine nachvollziehbare Priorisierung, bevor größere Investitionen in die Umsetzung beginnen.

Machbarkeit, Risiko und Zielarchitektur

Für die priorisierten Use Cases werden Datenverfügbarkeit, Integrationspunkte, technische Machbarkeit sowie Anforderungen an Sicherheit, Datenschutz und Betrieb geprüft. Daraus entsteht eine Zielarchitektur, die zeigt, welche Datenflüsse, Modelle, Retrieval-Komponenten und Schnittstellen benötigt werden und wo Risiken früh adressiert werden müssen.

Eine Roadmap, mit der Teams handeln können

Das Ergebnis ist keine allgemeine Technologie-Empfehlung, sondern eine umsetzbare Roadmap mit klaren nächsten Schritten. Diese Arbeitsweise stützt sich auf meine Erfahrung mit RAG- und Agentensystemen für Silver Investment Partners, COMAN Software GmbH und leezy.ai, von der ersten Architekturentscheidung bis zur produktiven Implementierung.