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BRANCHE // BILDUNG

# EdTech, das Denken prüft, nicht Auswendiglernen. In sechs Wochen auf Produktion gebaut.

PromptID ist eine KI-native Assessment-Plattform für Arbeitgeber und Universitäten. Sie prüft Lernende, indem sie ihren Gedankengang analysiert, angetrieben von einem proprietären Algorithmus. Wir haben sie in sechs Wochen von null auf Produktion gebracht, bereit für Piloten und die Investoren-Demo, unter komprimiertem Marktdruck.

1 Fallstudien

3 Fragen beantwortet

3 passende Leistungen

Ausgeliefert

> “KI hat die Take-Home-Aufgabe kaputtgemacht. Die interessante Frage ist, wie Assessment aussieht, wenn das Kopieren einer Antwort nichts kostet.”

Kurz gesagt

Eine KI-native Assessment-Plattform, die den Gedankengang prüft, statt Auswendiglernen zu belohnen. Von null auf Produktion in sechs Wochen.

// 01

## Was wir in dieser Branche bauen

[PromptID](/de/case-studies/promptid/) ist der Beleg auf dieser Seite: eine KI-native EdTech-Plattform, die den Gedankengang prüft, statt Auswendiglernen zu belohnen. Von null auf Produktion in sechs Wochen als fokussiertes [MVP](/de/services/mvp-development/), mit einem proprietären Assessment-Algorithmus im Kern und sowohl Pilotkunden als auch Investoren, die auf das Ergebnis warteten.

Das Timing zählt. Bildung wird gerade um die Tatsache herum neu gebaut, dass KI jede Standardantwort sofort produzieren kann. Assessment-, Feedback- und Tutoring-Produkte müssen alle davon ausgehen, dass der Student ein [LLM](/de/glossary/llm/) im nächsten Tab offen hat, was ernsthafte [KI-Integration](/de/services/artificial-intelligence/) zum Kern des Produkts macht und nicht zu einem Feature. Das verändert das Produktdesign an der Wurzel: was du misst, was du loggst, und wie du Institutionen gegenüber Integrität beweist.

EdTech verkauft außerdem an zwei der langsamsten, vertrauenssensibelsten Käufer überhaupt: Universitäten und HR-Abteilungen. Das Produkt muss in einem Procurement-Meeting glaubwürdig sein, beim Datenschutz verteidigbar, und einfach genug, dass eine Lehrperson es ohne Schulungstag adoptiert.

### KI-natives EdTech-MVP

Die PromptID-Form: ein fokussiertes Assessment- oder Lernprodukt, proprietäre Logik im Kern, in Wochen auf Produktion ausgeliefert, weil Piloten und Investoren nicht warten.

### KI-Features für bestehende Plattformen

Feedback-Generierung, Assessment-Unterstützung, Tutoring-Flows in eine Live-Lernplattform eingebaut, mit Evaluations-Pipelines, damit Qualität gemessen wird statt angenommen.

### Fractional CTO für EdTech-Gründer

Viele EdTech-Gründer kommen aus der Lehre, nicht aus dem Engineering. Wir tragen die Technik- und Produktentscheidungen, bis das Team es kann.

### Fractional CPO für EdTech nach PMF

Sobald ein EdTech-Produkt über Pilotprojekte hinweg Traction hat, wird die Priorisierung reaktiv. Ein Fractional CPO sequenziert die Roadmap und fährt eine Discovery-Kadenz mit Pädagogen, nur nach PMF, und nur wenn der Gründer bereit ist, die Produktentscheidung abzugeben.

// 02

## Was diese Branche schwierig macht

### KI hat klassisches Assessment wertlos gemacht

Jede Aufgabe mit Standardantwort ist heute einen Prompt entfernt. Produkte, die Prozess und Argumentation verifizieren, so wie PromptID den Gedankengang analysiert, sind die Antwort, die hält.

### Institutionen kaufen langsam und prüfen tief

Universitäten und Arbeitgeber fragen nach Datenschutz, Barrierefreiheit und Integrität, bevor sie nach Features fragen. Diese Antworten müssen eingebaut sein, nicht ins Sales-Deck geschrieben.

### Studierendendaten sind Hochrisiko-Daten

Lerndaten und Prüfungsergebnisse sind per se sensibel und betreffen oft Minderjährige. DSGVO-Disziplin ist die Eintrittskarte, kein Differenzierungsmerkmal.

Regulatorische Realität

Der EU AI Act stuft KI für Assessment in der Bildung und für die Bewertung von Bewerbern explizit als hochriskant ein, was Dokumentations-, Aufsichts- und Logging-Pflichten mitbringt. Wenn du Assessment-KI für den EU-Markt baust, [budgetiere das vom ersten Tag an](/de/blog/eu-ai-act-compliance-cost-startup/). Es ist Engineering-Arbeit, genauso wie Rechtsarbeit.

// 03

## Ausgelieferte Arbeit in dieser Branche

Eine ausgelieferte EdTech-Plattform, schnell gebaut und für Prüfung gebaut.

### [PromptID](/de/case-studies/promptid/)
- **Status:** Live
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- **Summary:** AI-native Assessment-Plattform, von 0 auf Produktion in 6 Wochen unter komprimiertem Marktdruck.
- **Stack:** NestJS, NextJS, LangChain

Das sind ausgewählte Projekte, nicht unser gesamtes Portfolio. Seit 2018 haben wir 75+ Produkte ausgeliefert.

// 04

## Passende Leistungen & Lektüre

- [LEISTUNG KI-Integration](/de/services/artificial-intelligence/)
- [LEISTUNG MVP-Entwicklung](/de/services/mvp-development/)
- [LEISTUNG Web-App-Entwicklung](/de/services/web-apps/)
- [ARTIKEL Was EU-AI-Act-Compliance ein Startup wirklich kostet](/de/blog/eu-ai-act-compliance-cost-startup/)
- [ARTIKEL DSGVO und EU AI Act im Stacking für DACH-SaaS](/de/blog/gdpr-ai-act-stacking-dach-saas/)
- [GUIDE Wie wählt man eine Softwareagentur aus?](/de/software-development-guide/how-to-choose-a-software-agency/)

// 05

## Häufige Fragen

### Eine Case Study. Reicht das, um das eine Branchenseite zu nennen?

Es ist eine echte Plattform, in sechs Wochen auf Produktion ausgeliefert, mit proprietärer Assessment-Engine. Wir zeigen dir lieber eine wahre Sache als fünf vage. Wenn dein EdTech-Build weit von dieser Form entfernt ist, sagen wir es dir im Call.

### Könnt ihr KI-Tutoring oder Feedback-Features bauen?

Ja. Der harte Teil ist nicht das Generieren von Feedback, sondern dessen Evaluation: zu wissen, wann das Modell falsch liegt, bevor ein Student danach handelt. Wir bauen den Evaluations-Layer parallel zum Feature.

### Gilt der EU AI Act für unser Lernprodukt?

Wenn es Lernende bewertet oder Bildungsergebnisse beeinflusst, gut möglich, dass als hochriskant. Das ist eine Architektur- und Dokumentationsfrage, für die wir engineeren können. Die rechtliche Einstufung selbst gehört zu deiner Rechtsberatung.

Zuletzt geprüft: 2026-06-11 von [Kevin Riedl](/de/team/kevin-riedl/) [wiki ↗](https://www.wikidata.org/wiki/Q139796365)

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