Case Study: Trusted AI Platform
Von der Vision zur marktfähigen Lösung in nur 5 Monaten
Eine kurze Einführung
Diese Case Study zeigt, wie ein Finanz-Software-Dienstleister durch gezielten Organisationswandel und technische Innovation eine neue Geschäftschance erschlossen hat. Innerhalb weniger Monate entwickelte sich aus dem Frust eines Product Owners über zu langsame Produktentwicklung eine marktfähige Plattform für vertrauenswürdige Künstliche Intelligenz im Finanzsektor.
Die Kernherausforderung: Trotz hervorragender Markteinblicke und konkreter Kundenanfragen dauerte die Entwicklung neuer Angebote zu lange. Innovative Ideen versandeten im Tagesgeschäft.
Die Lösung: Aufbau eines spezialisierten Teams mit echter Ende-zu-Ende-Verantwortung, unterstützt durch externe Architektur-Expertise. Das Ergebnis: Von der ersten Idee bis zum funktionsfähigen Prototyp in nur 5 Monaten.
Der Erfolg: Zwei Software-Partner gewonnen, mehrere potenzielle Kunden im Angebotsprozess, und eine klare Roadmap für die Markteinführung einer Plattform, die KI-Anwendungen sicher und regelkonform für Banken betreibbar macht.
Was Sie im Folgenden erfahren:
Wie organisatorische Hindernisse die Innovation blockierten und welche Teamstruktur den Durchbruch ermöglichte. Sie erfahren, wie aus einer technischen Vision eine echte Geschäftschance wurde und welche konkreten Schritte zum Erfolg führten. Darüber hinaus zeigen wir auf, warum diese Herangehensweise auch für Ihr Unternehmen relevant ist.
Das Problem:
Wenn gute Ideen im Tagesgeschäft untergehen
Die Ausgangssituation
"Ich habe großartige Ideen und Impulse aus dem Markt. Ich weiß genau, womit wir viel Geld verdienen könnten. Aber leider gehen meine Anforderungen im Tagesgeschäft unter und die Entwicklung von neuen Angeboten dauert viel zu lange."
Diese Worte eines Product Owners bei einem etablierten Finanz-Software-Dienstleister beschreiben ein weit verbreitetes Problem: Trotz klarer Marktchancen und konkreter Kundenanfragen scheitert die Umsetzung innovativer Produkte an organisatorischen Hürden.
Die typischen Hindernisse
Ressourcenkonflikt: Die besten Experten waren im Tagesgeschäft gebunden und für neue Projekte nicht verfügbar.
Priorisierungsdilemma: Kundenanfragen und Wartungsarbeiten hatten stets Vorrang vor Innovationsprojekten.
Wissenssilos: Das notwendige Know-how für komplexe neue Technologien wie KI war nicht konzentriert verfügbar.
Langwierige Entscheidungswege: Neue Produktideen mussten durch mehrere Hierarchieebenen und Gremien.
Die Lösung:
Ein neuer Anfang für Produktinnovation
Schritt 1: Organisationsstruktur neu denken
Statt zu versuchen, Innovation in bestehende Strukturen zu pressen, wurde ein völlig neues Team aufgebaut:
Dediziertes Produktteam: Wenige, aber hochqualifizierte Experten aus der ganzen Firma, die sich weitgehend von ihren Tagesgeschäft-Aufgaben befreien konnten.
Ende-zu-Ende-Verantwortung: Das Team übernahm die komplette Produktentwicklung von der Konzeption bis zum Betrieb.
Externe Expertise: Ergänzung durch einen Lösungsarchitekten von ComStack für spezielles Architektur-Know-how.
Schritt 2: Die richtige Marktchance identifizieren
Parallel entwickelte sich eine konkrete Geschäftschance: Ein KI-Software-Anbieter suchte einen Partner für den sicheren Betrieb seiner Software - besonders für Kunden mit höchsten Sicherheitsanforderungen wie Banken.
Die Marktlücke:
Während US-amerikanische Hyperscaler den KI-Markt dominieren, benötigen deutsche und europäische Finanzinstitute Lösungen, die in europäischen Rechenzentren betrieben werden, durch Mitarbeiter in Europa administriert werden, höchste Compliance-Anforderungen erfüllen und vollständige Datenhoheit gewährleisten.
Schritt 3: Von der Vision zum Konzept
Aus den Marktanforderungen entwickelte sich die Vision der "Trusted AI Platform":
Souveränität: Betrieb in europäischen Rechenzentren durch europäische Teams
Sicherheit: State-of-the-Art Security-Standards und kontinuierliches Monitoring
Compliance: Vollständige Einhaltung von EU AI Act, DSGVO und branchenspezifischen Vorgaben
Skalierbarkeit: Flexible Architektur für verschiedene KI-Anwendungsfälle
Die Umsetzung:
Vom Konzept zum funktionsfähigen Prototyp
Der Katalysator: Interesse eines weiteren Partners
Bei der ersten Präsentation der Plattform-Idee auf einer Marketingveranstaltung zeigte ein weiterer Software-Hersteller sofortiges Interesse an einer Partnerschaft. Dies beschleunigte die Entwicklung erheblich.
Sprint-orientierte Entwicklung
Woche 1-2: Konzeptverfeinerung - Zusammenarbeit mit dem neuen Partner, Detaillierung der technischen Anforderungen und Definition der Architektur-Prinzipien.
Woche 3-4: Infrastruktur-Aufbau - Implementierung in der Open Telekom Cloud, Aufbau der Grundplattform und Integration der Sicherheits-Komponenten.
Woche 5-6: Prototyp-Finalisierung - Integration der Partner-Software, erste Funktions-Tests und Vorbereitung für Kunden-Demonstrationen.
Team-Erweiterung für Business-Entwicklung
Parallel zum technischen Aufbau wurde das Team strategisch erweitert:
Compliance-Experte: Für regulatorische Anforderungen
Business Development: Für Markterschließung
Datenschutz-Spezialist: Für DSGVO-Konformität
Security-Experte: Für Sicherheitsarchitektur
Der Business Case:
Anti Financial Crime als Einstiegsmarkt
Warum gerade Banken?
Der Finanzsektor bietet ideale Voraussetzungen für eine Trusted AI Platform:
der deutschen Finanzunternehmen haben bereits KI im Einsatz
haben genug Ressourcen für den Einsatz verfügbar
sehen Hürden durch die KI-Regulierungen
Höchste Compliance-Anforderungen: Banken benötigen nachweislich konforme Lösungen
Konkrete Schmerzpunkte: Während 84% auf KI zur Effizienzsteigerung und 80% zur Kostensenkung setzen, fehlen oft die notwendigen Ressourcen
Regulatorischer Druck: Mehr als die Hälfte der Unternehmen sieht Hürden durch die KI-Regulierungen
Wirtschaftlicher Nutzen: Klare Effizienz- und Kostenziele treiben die Nachfrage
Der Anti Financial Crime Use Case
Als konkreter Einstiegsmarkt wurde die Bekämpfung von Finanzkriminalität identifiziert:
Transaktionsmonitoring: KI-basierte Erkennung verdächtiger Zahlungsmuster in Echtzeit
Know Your Customer (KYC): Automatisierte Prüfung politisch exponierter Personen
Compliance-Reporting: Generierung regulatorischer Dokumentation mit Explainable AI
Betrugsbekämpfung: Erkennung von Kreditkarten- und Online-Banking-Betrug
Sanktionsprüfung: Screening gegen internationale Sanktions- und PEP-Listen
Die Erfolgsfaktoren:
Was den Durchbruch ermöglichte
1. Organisatorische Innovation
Fokussiertes Team: Wenige Experten mit echter Entscheidungsbefugnis statt großer, träger Strukturen
Ende-zu-Ende-Verantwortung: Keine Übergaben zwischen verschiedenen Abteilungen
Externe Expertise: Gezielter Einsatz von Spezialisten für fehlende Kompetenzen
2. Marktorientierte Entwicklung
Echte Kundenbedürfnisse: Lösung für reale Schmerzpunkte statt technologie-getriebener Entwicklung
Partner-Ökosystem: Frühzeitige Einbindung von Software-Partnern und deren Kunden
Regulatorischer Fokus: Compliance als Wettbewerbsvorteil statt als Hindernis
3. Agile Umsetzung
Sprint-orientiert: Schnelle Iterationen statt langwieriger Planungsphasen
Prototyp-first: Funktionsfähige Lösung vor perfekter Dokumentation
Kontinuierliches Learning: Anpassung basierend auf Partner- und Kunden-Feedback
4. Technische Exzellenz
Moderne Architektur: Cloud-native, skalierbar und sicher
Standards-konform: Einhaltung aller relevanten Compliance-Vorgaben von Beginn an
Partner-Integration: Offene Plattform für verschiedene KI-Anbieter
Die Ergebnisse:
Messbare Erfolge in kurzer Zeit
Geschäftliche Erfolge
Zwei strategische Partnerschaften: Beide Software-Partner bringen bereits potenzielle Kunden mit
Konkrete Verkaufschancen: Mehrere Banken befinden sich im Angebotsprozess
Alleinstellungsmerkmal: Vollständig compliance-konforme KI-Plattform für Banken in Europa
Skalierbare Lösung: Plattform-Ansatz ermöglicht schnelle Erweiterung um weitere Use Cases
Technische Erfolge
Funktionsfähiger Prototyp: Vollständige Demo-Umgebung in nur 6 Wochen
Proof of Concept: Technische Machbarkeit in der Open Telekom Cloud nachgewiesen
Architektur-Exzellenz: Skalierbare, sichere und konforme Plattform-Architektur
Klare Roadmap: Detaillierter Plan für die Weiterentwicklung zum Produktivsystem
Organisatorische Erfolge
Handlungsfähiger Product Owner: Von Frustration zu klarer Umsetzungskraft
Transfer von Expertise: ComStack arbeitet transparent im Kundenteam und gibt Wissen an Team-Mitglieder weiter
Neue Arbeitsweise: Bewährtes Agile-Vorgehen als Blaupause für weitere Innovationen
Verhinderte Rückfälle: Kontinuierliche Beratung verhindert Rückfall in alte Muster
Der ComStack-Beitrag:
Enabling statt Outsourcing
Organisationsentwicklung
Team-Design: Gemeinsame Entwicklung der optimalen Organisationsstruktur
Change-Begleitung: Unterstützung beim Übergang zu neuen Arbeitsweisen
Capacity Building: Aufbau interner Kompetenzen statt dauerhafter Abhängigkeit
Technische Expertise
Lösungsarchitektur: Design einer skalierbaren, zukunftsfähigen Plattform
Rapid Prototyping: Schnelle Umsetzung vom Konzept zum funktionsfähigen System
Best Practices: Transfer bewährter Methoden und Standards
Strategische Beratung
Marktanalyse: Identifikation der optimalen Zielgruppen und Use Cases
Partner-Akquise: Unterstützung bei der Gewinnung strategischer Partner
Business Case Entwicklung: Aufbau einer soliden Geschäftsgrundlage
Lessons Learned:
Was wir daraus lernen konnten
1. Innovation braucht Freiraum
Dedicated Teams schlagen Matrix-Organisation: Fokussierte Teams mit echter Ende-zu-Ende-Verantwortung sind deutlich effektiver als Ressourcen-Sharing über Abteilungsgrenzen hinweg.
Weniger ist mehr: Ein kleines Team hochqualifizierter Experten kann mehr erreichen als große, hierarchische Strukturen.
2. Externe Expertise gezielt einsetzen
Temporäre Verstärkung: Externe Spezialisten für fehlende Kompetenzen statt Vollzeit-Einstellungen
Wissenstransfer: Externes Know-how nachhaltig ins interne Team transferieren
Coaching statt Consulting: Befähigung der internen Teams statt dauerhafte Abhängigkeit
3. Compliance als Wettbewerbsvorteil
Regulierung als Marktchance: Strenge Auflagen schaffen Differenzierungsmöglichkeiten
Security by Design: Sicherheits- und Compliance-Anforderungen von Beginn an mitdenken
Transparenz schafft Vertrauen: Offene Dokumentation und Auditierbarkeit als Verkaufsargument
4. Partnerschaften strategisch nutzen
Win-Win schaffen: Echten Mehrwert für alle Beteiligten entwickeln
Ökosystem denken: Plattform-Ansätze ermöglichen skalierbare Partnerschaften
Früh vernetzen: Partner bereits in der Entwicklungsphase einbinden
Fazit:
Warum dieser Ansatz funktioniert
Diese Case Study zeigt, dass erfolgreiche Produktinnovation in etablierten Unternehmen möglich ist - wenn die richtigen organisatorischen und technischen Voraussetzungen geschaffen werden.
Die Erfolgsfaktoren im Überblick:
Fokussierte Teams mit echter Entscheidungsbefugnis, gezielte externe Expertise statt Vollzeit-Rekrutierung, marktorientierte Entwicklung basierend auf echten Kundenbedürfnissen, Compliance und Sicherheit als Wettbewerbsvorteile, agile, sprint-orientierte Umsetzung und strategische Partnerschaften von Beginn an.
Der nachhaltige Nutzen:
Über den konkreten Erfolg der Trusted AI Platform hinaus hat das Unternehmen eine neue Fähigkeit entwickelt: Innovation systematisch und wiederholbar zu realisieren. Die etablierten Strukturen und Arbeitsweisen können nun als Blaupause für weitere Produktinnovationen dienen.
Facts & Figures
Projekt-Timeline
Gesamtdauer: 5 Monate von Idee zu marktfähiger Lösung
Prototyp-Entwicklung: 6 Wochen
Team-Aufbau: 2 Wochen
Partner-Akquise: Während Entwicklung parallel
Team-Struktur
Kern-Team: 4 dedizierte Experten
Externe Architektur: ComStack Lösungsarchitekt
Spezialisierung: Compliance, Datenschutz, Security, Business Development
Arbeitsweise: Ende-zu-Ende-Verantwortung, agile Sprints
Marktdaten (Finanzsektor)
73% haben bereits KI im Einsatz
37% haben ausreichend Ressourcen verfügbar
56% sehen Hürden durch KI-Regulierungen
84% setzen KI für Effizienzsteigerung ein
80% nutzen KI zur Kostensenkung
Technische Basis
Cloud-Provider: Open Telekom Cloud (europäisch)
Architektur: Cloud-native, skalierbar
Compliance: EU AI Act, DSGVO, Branchen-Standards
Use Cases: Anti Financial Crime, KYC, Transaction Monitoring
Geschäftsergebnisse
2 strategische Software-Partnerschaften
Mehrere Banken im Angebotsprozess
1 funktionsfähiger Prototyp
100% compliance-konforme Plattform
Erfolgsfaktoren
Organisation: Fokussierte Teams mit echter Entscheidungsbefugnis
Markt: Lösung für echte Kundenbedürfnisse
Technologie: Compliance und Sicherheit als Wettbewerbsvorteil
Partnerschaften: Frühzeitige Einbindung des Ökosystems
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