Proof of Concept

Definition

Ein Proof of Concept, kurz PoC, auf Deutsch Machbarkeitsnachweis, ist ein kleiner Versuch, mit dem man prüft, ob eine Idee grundsätzlich funktioniert. Er beantwortet eine klar umrissene Frage, zum Beispiel: «Kann eine KI unsere Eingangsrechnungen zuverlässig vorsortieren?»

Ein PoC ist bewusst einfach gehalten. Er wird mit wenigen Beispielen, in kurzer Zeit und ohne vollständige Einbindung in die bestehenden Systeme durchgeführt.

Einfach erklärt

Bevor Sie eine Küche für teures Geld umbauen, probieren Sie vielleicht ein neues Gerät zuerst für eine Woche aus. Sie sehen, ob es in Ihren Alltag passt, ohne sich festzulegen. Ein PoC ist diese Probewoche für ein Digital- oder KI-Vorhaben.

Er soll vor allem Annahmen überprüfen: Sind unsere Daten gut genug? Versteht die KI unsere Fachsprache? Ist der Aufwand für die Kontrolle durch Menschen vertretbar? Mehr zum Vorgehen in KI-Pilotprojekt planen.

Beispiel

Ein Beispiel: Eine Immobilienverwaltung in Olten möchte Mieteranfragen mit KI vorsortieren. Im PoC werden 50 anonymisierte Anfragen durch die KI geordnet und mit der Einteilung einer erfahrenen Mitarbeiterin verglichen. Vorher wurde festgelegt, was als «gut genug» gilt. Das Ergebnis zeigt, dass einfache Anfragen gut eingeordnet werden, Sonderfälle aber nicht. Die Verwaltung entscheidet, einen Pilot nur für Standardfälle zu starten.

Nicht verwechseln

Ein PoC ist kein fertiges Produkt und auch kein Pilot im Betrieb. Wer einen PoC wie eine fertige Lösung behandelt, riskiert Enttäuschungen: Was mit sauberen Beispieldaten klappt, funktioniert im Alltag nicht immer. Prüfen Sie deshalb realistisch mit Testdaten, und legen Sie vorher Erfolgs- und Abbruchkriterien fest. Datenschutz gilt auch im Versuch: Verwenden Sie anonymisierte oder erfundene Daten, solange nicht geklärt ist, was erlaubt ist.

So hilft Ihnen Alpasana

Wenn Sie einen KI-Versuch sauber planen möchten, unterstützt Sie die KI-Beratung und digitale Transformation von Alpasana. Beschrieben sind das Analysieren von KI-Potenzialen, das Priorisieren von Vorhaben und die Integration von KI-Agenten mit Anwendungsfall, Pilot, Einsatzregeln und Skalierung. Projekte werden individuell offeriert.