Ziel klären
Welcher Prozess kostet zu viel Zeit? Welche Funktion fehlt im Produkt? Wir definieren den konkreten Anwendungsfall und den erwarteten Nutzen.
Arbeitsweise
Schnell starten und früh an Betrieb denken
Klare Schritte, damit KI-Projekte nicht in Konzepten stecken bleiben. Von der Zielklärung bis zur produktionsreifen Integration.
Analyse
Ich schaue mir bestehende Systeme, Datenquellen, Schnittstellen und Rollen an. Hier entscheide ich, ob KI der richtige Hebel ist – oder ob eine einfachere Lösung reicht.
Pilot bauen
Ein abgegrenzter Scope, ein funktionierender Prototyp, erste echte Ergebnisse. Kein Konzeptpapier, sondern lauffähiger Code mit echten Daten.
Integration
Der Pilot wird in bestehende Software, Workflows und Teams eingebettet. Rollen, Fehlerbehandlung, Logging und Monitoring kommen in dieser Phase dazu.
Optimieren
Auf Basis echter Nutzung: Prompt-Qualität verbessern, Kosten senken, Guardrails verschärfen, neue Anwendungsfälle prüfen.
Leitlinien
Worauf ich in Projekten achte
KI ist ein Werkzeug, kein Selbstzweck. Ich setze sie dort ein, wo sie messbar besser ist als die Alternative – und sage, wenn eine einfachere Lösung reicht.
Schnell starten, aber früh an Betrieb denken. Ein Pilot ohne Fehlerbehandlung und Monitoring ist nur eine Demo.
Bestehende Systeme respektieren. Die meisten Unternehmen brauchen drei gezielte Erweiterungen, keine neue Plattform.
Datenflüsse, Rollen und Guardrails gehören von Tag 1 in den Scope – nicht als nachträglicher Audit.