Seminar ADVANEO Proof X – Rapid Prototyping Workshop

Eine Daten-, KI- oder Data-Space-Idee wird von der Problemklärung bis zu einem testbaren Prototyp- und Validierungsplan entwickelt.

Der Workshop arbeitet mit Hypothesen, Nutzerabläufen, Prototypstufen, priorisiertem Backlog, Testdesign, Messgrößen und einer belastbaren Go-, Pivot- oder Stop-Entscheidung.

Lernziele

• Teilnehmende können Problemraum, Nutzer und kritischste Annahmen präzisieren.
• Teilnehmende können messbare Wert-, Nutzungs- und Machbarkeitshypothesen formulieren.
• Teilnehmende können einen aussagekräftigen Mindestprototyp abgrenzen.
• Teilnehmende können Backlog, Architekturleitplanken und Testdaten planen.
• Teilnehmende können Nutzertests und Validierungsmetriken entwerfen.
• Teilnehmende können einen entscheidungsfähigen Business Case vorbereiten.

Inhaltsübersicht

1. Kapitel 1: Problemraum, Nutzer und Hypothesen klären
2. Kapitel 2: Use Cases strukturiert auswählen und zuschneiden
3. Kapitel 3: Prototyp, Backlog und technische Leitplanken entwickeln
4. Kapitel 4: Nutzertests und iterative Validierung durchführen
5. Kapitel 5: Validierten Business Case und Skalierungsentscheidung vorbereiten
6. Kapitel 6: Projektauftrag, Roadmap und Steuerung aufsetzen
7. Praxisfall
8. Zielgruppe
9. Voraussetzungen

Kapitel 1: Problemraum, Nutzer und Hypothesen klären

Rapid Prototyping beginnt mit einem klaren Problem und überprüfbaren Hypothesen statt mit einer langen Funktionsliste.

1. Schritt 1: Zielgruppe, Arbeitsablauf, Schmerzpunkte und heutige Behelfslösungen erfassen.
2. Schritt 2: Wert-, Nutzungs-, Machbarkeits- und Geschäftsmodellhypothesen formulieren.
3. Schritt 3: Kritischste Unsicherheiten und Annahmen priorisieren.
4. Schritt 4: Messbare Lernziele und Abbruchkriterien für den Prototyp festlegen.
5. Schritt 5: Mindestumfang für einen aussagekräftigen Test abgrenzen.

Praxisaufgabe: Eine Produktidee wird in ein Hypothesen- und Lernzielboard überführt.

Kapitel 2: Use Cases strukturiert auswählen und zuschneiden

Ein tragfähiger Use Case beginnt nicht mit Technologie, sondern mit einem klaren Problem, beteiligten Rollen, benötigten Daten und messbarem Nutzen.

1. Schritt 1: Ausgangsproblem, betroffene Prozesse und heutige Einschränkungen präzisieren.
2. Schritt 2: Entscheidungen und Handlungen benennen, die durch zusätzliche Daten verbessert werden sollen.
3. Schritt 3: Datenquellen, Datenhalter, Schutzbedarf und Aktualitätsanforderungen aufnehmen.
4. Schritt 4: Nutzenhypothese, Mindestumfang und Abgrenzung des ersten Anwendungsfalls festlegen.
5. Schritt 5: Use Cases nach Wertbeitrag, Machbarkeit, Risiko und Lernpotenzial priorisieren.

Praxisaufgabe: Aus mehreren Ideen wird mit einer Bewertungsmatrix ein belastbarer Start-Use-Case ausgewählt.

Kapitel 3: Prototyp, Backlog und technische Leitplanken entwickeln

Ein Prototyp soll die wichtigsten Unsicherheiten prüfen, nicht bereits das vollständige Zielsystem nachbilden.

1. Schritt 1: Kernablauf und kritische Interaktionen als Storyboard darstellen.
2. Schritt 2: Muss-, Soll- und Später-Funktionen priorisieren.
3. Schritt 3: Passende Prototypstufe von Klickmodell bis funktionsfähigem Datenservice auswählen.
4. Schritt 4: Architektur, Daten, Schnittstellen, Sicherheit und Testdaten minimal festlegen.
5. Schritt 5: Kurze Iterationen mit klaren Abnahmekriterien in einem Backlog planen.

Praxisaufgabe: Aus einem Use Case wird ein priorisiertes Prototyp-Backlog mit Architekturleitplanken erstellt.

Kapitel 4: Nutzertests und iterative Validierung durchführen

Validierung liefert belastbare Erkenntnisse zu Nutzen, Bedienbarkeit, Machbarkeit und Akzeptanz.

1. Schritt 1: Testpersonen, Aufgaben, Kontext und Erfolgskriterien auswählen.
2. Schritt 2: Beobachtung, Interview, Nutzungsdaten und fachliche Messwerte kombinieren.
3. Schritt 3: Ergebnisse nach Evidenz, Wirkung und Unsicherheit auswerten.
4. Schritt 4: Hypothesen bestätigen, verwerfen oder präzisieren.
5. Schritt 5: Nächste Iteration oder Stop-Entscheidung nachvollziehbar begründen.

Praxisaufgabe: Ein Nutzertest wird geplant, moderiert und in konkrete Produktentscheidungen übersetzt.

Kapitel 5: Validierten Business Case und Skalierungsentscheidung vorbereiten

Nach dem Prototyp werden Marktbedarf, Nutzen, Technik, Betrieb und Wirtschaftlichkeit zu einer Investitionsentscheidung verdichtet.

1. Schritt 1: Validierte und offene Hypothesen mit ihrer Evidenz zusammenführen.
2. Schritt 2: Zielbild, Funktionsumfang, Architektur und Betriebsmodell für die nächste Stufe skizzieren.
3. Schritt 3: Kosten, Nutzen, Risiken, Zeit und Ressourcen in Szenarien bewerten.
4. Schritt 4: Produkt-, Daten-, Partner- und Compliance-Abhängigkeiten transparent machen.
5. Schritt 5: Entscheidung für Ausbau, weitere Validierung, Partnerschaft oder Beendigung vorbereiten.

Praxisaufgabe: Ein Prototyp-Ergebnis wird in eine belastbare Go-, Pivot- oder Stop-Vorlage überführt.

Kapitel 6: Projektauftrag, Roadmap und Steuerung aufsetzen

Data-Space-Projekte verbinden Technik, Daten, Partner, Governance und Veränderung. Der Projektauftrag muss diese Abhängigkeiten ausdrücklich abbilden.

1. Schritt 1: Ziele, Nicht-Ziele, Nutzen, Scope und Erfolgskriterien im Projektauftrag festlegen.
2. Schritt 2: Arbeitspakete für Use Case, Daten, Plattform, Governance, Partner und Betrieb strukturieren.
3. Schritt 3: Meilensteine, Abhängigkeiten, Risiken und Entscheidungszeitpunkte planen.
4. Schritt 4: Projektgremien, Berichtswesen und Eskalationswege definieren.
5. Schritt 5: Roadmap vom Discovery- und Pilotstadium bis zur Skalierung erstellen.

Praxisaufgabe: Ein vollständiger Projektsteckbrief mit Roadmap und Meilensteinlogik wird ausgearbeitet.

Praxisfall

Eine eigene oder vorgegebene Produktidee wird in Hypothesen, Prototypumfang, Backlog, Testplan und Investitionsentscheidung überführt.

1. Ausgangslage, Beteiligte, Daten und Entscheidungen strukturiert erfassen.
2. Lösungsbausteine, Rollen, Kontrollen und Abhängigkeiten zu einem konsistenten Vorgehen verbinden.
3. Ergebnis anhand fachlicher, technischer, wirtschaftlicher und organisatorischer Kriterien prüfen.
4. Offene Punkte, Risiken und nächste Umsetzungsschritte priorisiert dokumentieren.

Zielgruppe

• Produktmanagement
• Innovation
• Data Product Owner
• Fachbereichsleitung
• UX und Service Design
• Data Science
• Projektleitung

Voraussetzungen

• konkrete Idee oder Problemstellung
• Teilnahme entscheidungsrelevanter Fach- und Technikrollen empfohlen