Der Zeitrahmen hat sich verändert

Ein MVP brauchte früher 8 bis 16 Wochen und ein Team von vier Personen. Ein erfahrener Entwickler, der mit Cursor oder Claude arbeitet, schafft mit aktuellen KI-Coding-Tools in einer Woche das, wofür früher ein Monat nötig war – bei Design, Backend, Frontend und Deployment gleichermaßen. Wir liefern dein MVP deshalb in unter vier Wochen, Design eingeschlossen.

Deine eigentliche Herausforderung dabei ist nicht die Entwicklungszeit, sondern die Qualität der Entscheidungen davor: den richtigen Umfang festzulegen, deine Validierungshypothese präzise zu formulieren und architektonische Weichen so zu stellen, dass du sie beim späteren Skalieren nicht wieder umbauen musst. Ein falsch definierter Umfang bleibt falsch definiert, auch wenn er schnell umgesetzt wird. Der richtige Umfang, in drei Wochen realisiert und bei deinen Nutzern im Einsatz, ist dagegen die Grundlage für deine nächste Finanzierungsrunde.

Deine Validierungshypothese steht an erster Stelle

Der Umfang deines MVP ist bei uns eine einzige Frage: Welches Nutzerverhalten, messbar innerhalb der ersten 30 Betriebstage, bestätigt oder widerlegt deine zentrale Geschäftsannahme? Wir beantworten diese Frage gemeinsam mit dir, bevor eine Zeile Code entsteht. Funktionen, die deine Hypothese stützen, bleiben im Umfang. Alle anderen stellen wir zurück, weil das der einzige Weg ist, ein MVP zu entwickeln, das deine Hypothese beantwortet.

Technologie passend zu deiner Phase

Wir setzen auf bewährte Managed Services und auf Standard-Authentifizierung, damit sich unser Aufwand auf die Entscheidungen konzentriert, die für dein Produkt zählen. Dein Datenmodell muss von Anfang an stimmen: Es ist die einzige Entscheidung, deren Korrektur später teuer wird. Wir wählen den Stack passend zu der Hypothese, die du testen willst, und legen einen dokumentierten Migrationspfad an, falls deine Nutzung später mehr verlangt.

Produktionsreifer Code vom ersten Tag an

Ein bis zwei erfahrene Entwickler übernehmen deine Entwicklung und setzen KI-Coding-Tools durchgängig als Standard-Arbeitsweise ein. Code-Reviews, Testgenerierung, Dokumentation und Deployment-Automatisierung laufen dabei KI-unterstützt. Das Ergebnis ist produktionsreifer Code, in den ein zweiter Entwickler vom ersten Tag an einsteigen kann.

Von Tag eins an instrumentiert

Ausgelieferter Code bei echten Nutzern reicht allein nicht. Dein Produkt braucht vom ersten Deployment an Event-Tracking, Nutzer-Session-Daten und die Verhaltenssignale, die zu deiner Validierungshypothese passen. Eine nachträglich hinzugefügte Analyse verpasst die frühen Daten, die am wichtigsten sind. Am Ende deines MVP-Projekts steht bei uns deshalb vor allem ein Datensatz: Nutzerverhalten, das die Frage beantwortet, die dein MVP stellen sollte.

Belegt in vier Branchen

GoVibe: Premium-Mietwagenplattform auf Hawaii, komplette Plattform in 3 Monaten geliefert, Buchungen um 290 % (2022) und 375 % (2024) gewachsen, umgesetzt noch vor dem heutigen Stand der KI-Coding-Tools.

MyVESTIO: App als persönlicher Stilassistent, Cross-Plattform-Entwicklung auf Firebase mit Stil-Quiz und virtueller Garderobe, termingerecht in 6 Wochen geliefert. „Wir haben genau das geliefert, was wir uns vorgestellt haben – schnell, fehlerfrei und punktgenau", Bastian Arend, Managing Director.

Anbieter für Qualifikationsprüfung (SaaS/HRTech): MVP für iOS und Android in 6 Monaten, Team von 3 auf 35 Personen erweitert, über 100.000 Nutzer im ersten Jahr, fortlaufende Weiterentwicklung anhand von Nutzerdaten nach dem Start.

Sudanesisches Fintech-Startup: erste NFC-gestützte Offline-Digital-Wallet des Landes, vom Proof of Concept zum vollständigen MVP in 5 Monaten, umgesetzt mit einem Senior-Entwickler und einer technischen Leitung mit 10 % Zeitanteil, bei durchgehend laufendem Betrieb.