Agile AI Development: Kleine Zyklen, große Wirkung

"Wir brauchen noch 6 Monate, dann ist das perfekte Modell fertig."

Falsche Antwort.

In diesen 6 Monaten hat sich das Geschäft verändert, die Anforderungen haben sich verschoben, und die Chance für schnellen Impact ist verpasst.

Agile AI Development bedeutet: Lieber heute ein System mit 80% Genauigkeit in Produktion als morgen eines mit 85% in der Entwicklung.

Das Wasserfall-Problem

Traditionelle AI-Entwicklung folgt oft einem Wasserfall-Modell:

1. Anforderungen sammeln (3 Monate)
2. Daten vorbereiten (2 Monate)
3. Modell trainieren (4 Monate)
4. System integrieren (3 Monate)
5. Deployment (2 Monate)

14 Monate später: Ein System, das auf Anforderungen von vor über einem Jahr basiert.

Das Problem: Bis das System fertig ist, haben sich Geschäft, Daten und Anforderungen längst verändert.

Agile ist nicht nur für Software

Agile Methoden wurden für Software-Entwicklung erfunden. Aber sie passen perfekt zu AI-Projekten – vielleicht sogar besser.

Warum? Weil AI fundamental iterativ ist:

• Wir können Qualität nicht im Voraus garantieren
• Wir lernen durch Experimente, nicht durch Spezifikationen
• Feedback aus echten Einsätzen ist Gold wert
• Anforderungen ändern sich, wenn Menschen das System nutzen

Agile AI bedeutet:

Sprint 1-2: MVP mit echten Daten, auch wenn nur 70% Genauigkeit
Sprint 3-4: Feedback einholen, System verbessern
Sprint 5+: Iterativ optimieren basierend auf echten Nutzungsdaten

Kleine Zyklen, messbare Fortschritte

Bei Klartext AI arbeiten wir in 2-Wochen-Sprints:

Woche 1-2:

• Definiere klare, messbare Sprint-Ziele
• Implementiere Features
• Teste mit echten Daten
• Deploye ins Staging

Review & Retrospektive:

• Was haben wir gelernt?
• Was funktioniert gut?
• Was muss verbessert werden?

Nächster Sprint: Basierend auf Feedback und Messungen

Das Ergebnis: Kontinuierlicher, messbarer Fortschritt statt monatelangem Entwickeln im Dunkeln.

Early and Often: Deploy früh, deploy oft

Der größte Fehler in AI-Projekten: Zu lange warten, bis man deployed.

Unsere Philosophie: Deploy so früh wie möglich, auch wenn das System nicht perfekt ist.

Warum?

• Echtes Feedback schlägt theoretische Annahmen
• Frühe Adoption führt zu früherem ROI
• Schnelle Iteration basierend auf echten Problemen
• Reduziertes Risiko durch kleinere, häufigere Changes

Ein System mit 75% Genauigkeit, das heute produktiv ist, ist wertvoller als eines mit 90% Genauigkeit in 6 Monaten.

Feedback-Loops sind der Schlüssel

Agile ohne Feedback ist sinnlos. Deshalb bauen wir Feedback-Mechanismen von Anfang an ein:

• User Feedback: Direktes Feedback von Nutzern
• System Metrics: Automatische Performance-Messungen
• A/B Tests: Vergleiche verschiedener Ansätze
• Error Analysis: Systematische Fehleranalyse

Jedes Feedback fließt in den nächsten Sprint ein.

Das MVP (Minimum Viable Product)-Prinzip

Wir starten nie mit dem perfekten System. Wir starten mit dem MVP:

Minimum: Die kleinste Lösung, die echten Wert liefert
Viable: Produktionsbereit, nicht nur ein Prototyp
Product: Ein tatsächlich nutzbares System

Beispiel Compliance Assistant:

• MVP (Sprint 1-2): 20 häufigste Fragen, Basis-Retrieval, manuelle Review
• V2 (Sprint 3-4): 50 Fragen, Knowledge Graph, automatische Sourcing
• V3 (Sprint 5-6): 100+ Fragen, Multi-Modell-Ensemble, Advanced Evaluation

Jede Version bringt echten Mehrwert. Jede Version lernt aus Feedback.

Die unbequeme Wahrheit

Agile AI Development erfordert Mut:

• Mut, ein unvollkommenes System zu deployen
• Mut, Feedback anzunehmen
• Mut, Prioritäten zu ändern
• Mut, "Nein" zu Features zu sagen, die nicht kritisch sind

Aber dieser Mut wird belohnt: Mit Systemen, die schneller fertig sind, besser funktionieren und tatsächlich genutzt werden.

Bei Klartext AI setzen wir auf Geschwindigkeit ohne Qualitätsverlust. Auf Iteration statt Perfektion. Auf Feedback statt Annahmen.