AI-Idee, aber kein klarer Weg zur Umsetzung
Es gibt ein sinnvolles Problem, aber noch keinen belastbaren Scope, keine Architektur und keine Einschätzung zu Aufwand, Qualität oder Kosten.
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AI, die nicht als Demo endet.
Ich unterstütze Unternehmen dabei, AI-Ideen in interne Tools, LLM-gestützte Automatisierungen und zuverlässige Systeme zu übersetzen – von Konzeption bis Integration und Betrieb.
Kommen dir diese Probleme bekannt vor?
Viele interne Daten, aber schlechte Durchsuchbarkeit
Dokumente, Tickets, Produktdaten oder Wissensdatenbanken sind vorhanden, aber im Alltag schwer nutzbar. Hier kann ein interner Knowledge Assistant oder ein RAG-System helfen.
AI-Applikation im Betrieb, aber wenig Kontrolle
Performance, Fehlerraten, Antwortqualität und Kosten sind schwer sichtbar. Ohne MLOps, Observability und Evaluation wird Betrieb schnell unübersichtlich.
Demo funktioniert, aber der nächste Schritt fehlt
Der Prototyp zeigt Potenzial, bleibt aber bei Datenqualität, Integration, Datenschutz, Fehlerfällen oder Deployment stecken.
Von der Datenbasis bis zum Live-System.
Für mich ist AI Engineering immer auch Data Science: ein ganzheitlicher Blick auf Daten, Prozesse, Produktlogik und Betrieb.
Das oberste Gebot ist die Qualität und Verfügbarkeit der Daten. Erst wenn diese Grundlage stimmt, lohnt sich die Entscheidung für Modelle, Automationen oder produktive AI-Features.
Der Einsatz von KI muss nicht zwangsläufig teuer sein. Aus großen Industrieprojekten bringe ich Methoden mit, um Systeme schneller, effizienter und kontrollierbarer zu bauen.
Worauf es wirklich ankommt.
Datenqualität zuerst
Datenqualität, Verfügbarkeit und klare Datenflüsse entscheiden früh, ob ein AI- oder Data-Science-Projekt zuverlässig funktionieren kann.
Use Case vor Technologie
Nicht jedes Problem braucht ein Large Language Model. Manchmal ist ein klassisches Machine-Learning-Verfahren die robustere, schnellere oder günstigere Lösung.
Effizienz statt Modell-Maximalismus
Mit Erfahrung aus großen Industrieprojekten wähle ich Methoden und Technologien, die KI schneller, effizienter und kontrollierbarer machen.
Kontrolle im Live-Betrieb
Observability, Guardrails, Kostenkontrolle, zentrale Modellsteuerung und Fehlerpfade gehören für mich nicht ans Ende, sondern in die Architektur.
Was ich konkret umsetze.
AI Features & Integrationen
AI-Funktionen für bestehende Webapps, interne Tools und Produkt-Workflows.
Interne Assistenten
Chatbots, RAG-Systeme und Dokumentenverarbeitung für Teams mit konkretem Prozessbezug.
Automatisierung & Tooling
Automationen für Recherche, Vorqualifikation, Reporting, Klassifikation und operative Abläufe.
Produktive AI Systeme
Live-Systeme mit MLOps, Monitoring, Guardrails, Kostenkontrolle und sauberem Betriebsmodell.
Zwei Beispiele aus der Praxis.
Typische Projekte.
Prozessautomatisierungen, die Recherche, Vorqualifikation, Reporting, Klassifikation oder operative Routinen in interne Tools übersetzen.
LLM-Features für bestehende Applikationen: Summaries, Textklassifikation, Assistants, Feedback-Clustering oder semantische Produktsuche.
Interne Knowledge Assistants und Dokumenten-Q&A mit RAG, semantischer Suche, Quellenbezug und klarer Datengrundlage.
Daten- und Use-Case-Klärung vor größeren AI-Investitionen: Machbarkeit, Architektur, Risiken, MVP-Scope und Aufwand.
Zuverlässige AI-Systeme mit Evaluation, Logging, Kostenkontrolle, Guardrails und klaren Betriebsgrenzen.
Antworten auf deine Fragen.
Lass uns über dein AI-Projekt sprechen.
Du bekommst eine ehrliche Einschätzung zu Use Case, Datenlage, Machbarkeit, Aufwand und dem nächsten sinnvollen Schritt.