Ich helfe kleinen und mittleren Unternehmen in München und weltweit dabei, herauszufinden, zu validieren und zu planen, wo Künstliche Intelligenz wirklich einen Unterschied macht – bevor in groß angelegte Projekte investiert wird.
Mit einem Hintergrund als Machine-Learning-Ingenieur und praktischer Erfahrung in LLMs, Automatisierung und Optimierung schlage ich die Brücke zwischen technischen Möglichkeiten und geschäftlichem Nutzen.
Ob Sie KI-Potenziale entdecken, einen Proof of Concept testen oder eine Roadmap für die Einführung entwickeln möchten – mein Fokus bleibt derselbe: schnelle Validierung, messbarer Mehrwert und umsetzbare nächste Schritte.
Die meisten kleinen und mittleren Unternehmen wissen, dass KI ihre Effizienz steigern kann – sind sich aber unsicher, wo sie anfangen sollen oder was tatsächlich funktioniert.
Der KI-Markt entwickelt sich rasant, und es ist leicht, Zeit mit glänzenden Tools oder teuren Pilotprojekten zu verschwenden, die am Ende keinen echten Mehrwert schaffen.
Der AI Opportunity Sprint ist ein strukturiertes, zeitlich begrenztes Format, das Ihnen hilft, schnell Klarheit zu gewinnen. In nur 2–4 Wochen identifizieren, priorisieren und validieren wir Ihre wertvollsten KI-Potenziale – und kombinieren dabei strategische Analyse mit technischer Umsetzungskompetenz.
Am Ende verfügen Sie über Klarheit, einen validierten Proof of Concept und eine umsetzbare Roadmap, um erfolgreiche Ansätze gezielt zu skalieren.
1. Discovery & Prozessanalyse
Wir beginnen mit einem detaillierten Blick auf Ihre Geschäftsabläufe – Workflows, wiederkehrende Aufgaben, Pain Points und Datenquellen.
Durch kurze Interviews und Prozess-Mapping decken wir auf, wo Automatisierung, Vorhersage oder intelligente Datenverarbeitung Zeit sparen oder Kosten senken können.
2. Identifikation & Bewertung von Chancen
Im nächsten Schritt übersetzen wir diese Erkenntnisse in konkrete KI-Anwendungsfälle.
Jede Idee wird anhand von Impact, Machbarkeit und ROI-Potenzial bewertet.
So sehen Sie klar, welche Initiativen sich für Tests lohnen – und welche Sie besser überspringen.
3. Proof of Concept (PoC) Validierung
Für die am besten bewertete Idee entwickle ich einen leichten, funktionalen Prototyp – mit Ihren realen (oder synthetischen) Daten.
Das Ziel: schnell und greifbar zeigen, ob die Idee messbaren geschäftlichen Nutzen bringt.
Das kann z. B. die Automatisierung von Dokumentenverarbeitung, Bedarfsprognosen oder ein interner KI-Assistent zur Entscheidungsunterstützung sein.
4. Ergebnisse, Roadmap & Empfehlungen
Am Ende des Sprints erhalten Sie einen klaren, umsetzbaren Bericht:
– Eine priorisierte Liste validierter KI-Chancen
– Erkenntnisse aus dem Proof of Concept (Leistung, Nutzen, nächste Schritte)
– Eine Roadmap, wie sich die Lösung skalieren oder in bestehende Systeme integrieren lässt
– AI Opportunity Report – priorisierte Liste der vielversprechendsten Ideen mit hohem ROI, zugeschnitten auf Ihre Prozesse und Daten
– Validierter Proof of Concept – ein funktionierender Prototyp, der den Nutzen innerhalb weniger Wochen demonstriert
– Strategische Roadmap – klare nächste Schritte für Skalierung, Integration oder Weiterentwicklung
– Executive Debrief – verständliche Präsentation der Ergebnisse, Erkenntnisse und Empfehlungen in klarer Geschäftssprache
Der AI Opportunity Sprint ist auf Tempo, Klarheit und Wirkung ausgelegt – nicht auf endlose Analyse.
Sie erhalten das Beste aus zwei Welten:
– die strategische Perspektive eines Beraters, der Geschäftsprozesse versteht,
– und die technische Tiefe eines Ingenieurs, der echte Lösungen schnell prototypen kann.
Anstatt auf lange, unsichere Projekte zu setzen, können Sie Wert schnell testen und beweisen – mit minimalem Risiko und messbaren Ergebnissen.
– KMU, die KI zum ersten Mal erkunden
– Unternehmen mit verstreuten Automatisierungsideen, aber ohne klare Prioritäten
– Teams, die den Nutzen von KI belegen möchten, bevor sie groß investieren
– Führungskräfte, die technische Innovation mit greifbarem ROI verbinden wollen
Nach einem Sprint haben Unternehmen in der Regel:
– 5–10 vielversprechende KI-Anwendungsfälle mit ROI-Priorisierung identifiziert
– einen davon über einen Proof of Concept validiert
– eine klare, umsetzbare Roadmap für die Einführung entwickelt
– internes Vertrauen und Alignment für die nächsten Schritte geschaffen
Jeder Sprint dauert 2–4 Wochen, abhängig von Umfang und Datenverfügbarkeit.
Die Zusammenarbeit erfolgt vollständig remote, auf Wunsch auch mit Workshops vor Ort in München.
Alle Meetings sind kurz, zielgerichtet und respektieren die Zeit Ihres Teams – damit das Projekt kontinuierlich voranschreitet.
→ Ergebnis: Nach dem Sprint wissen Sie genau, wo KI Ihrem Unternehmen helfen kann, was funktioniert – und wie Sie gezielt weitermachen können. Mit Beweisen statt Vermutungen.
Sobald Ihre vielversprechendsten KI-Potenziale identifiziert und validiert sind, geht es darum, daraus funktionierende und skalierbare Lösungen zu machen.
Genau hier setzt meine AI Roadmap & Implementierungsbegleitung an.
Viele Unternehmen scheitern daran, erfolgreiche Prototypen in den produktiven Einsatz zu überführen.
Projekte geraten ins Stocken, weil technische Anforderungen unklar sind, Anbieter zu viel versprechen oder interne Teams nicht über das nötige KI-Know-how verfügen, um die Integration sicher zu steuern.
Ich helfe Ihnen, diese Stolperfallen zu vermeiden – und begleite Sie vom Konzept bis zum Produktivbetrieb mit einer klaren, praxisorientierten Roadmap und gezielter Unterstützung.
1. Entwicklung einer strategischen Roadmap
Gemeinsam übersetzen wir Ihre validierten Ideen in eine umsetzbare KI-Roadmap – mit klar definiertem Umfang, Prioritäten, technischen Optionen, Datenanforderungen und ROI-Schätzungen.
Diese Roadmap gibt Ihrem Team Klarheit darüber, was gebaut, was eingekauft und in welcher Reihenfolge umgesetzt werden sollte.
2. Auswahl von Anbietern & Technologien
Ob SaaS-Tools, Cloud-Services oder individuelle Lösungen – ich berate Sie unabhängig und objektiv auf Basis Ihrer Ziele und Rahmenbedingungen.
Sie erhalten transparente Vergleiche und Empfehlungen, keine Verkaufsgespräche – damit Sie Entscheidungen mit Sicherheit treffen können.
3. Technisches Design & Projektaufsicht
Ich unterstütze Ihre internen oder externen Entwicklungsteams bei der Architekturplanung, der Definition von Erfolgsmetriken und der Sicherstellung, dass Datenhandling, Integration und Skalierbarkeit von Anfang an korrekt umgesetzt werden.
Je nach Kapazität Ihres Teams kann meine Rolle von strategischem Berater bis hin zum hands-on technischen Lead reichen.
4. Implementierungsunterstützung & Qualitätssicherung
Während der Umsetzung bleibe ich aktiv eingebunden, um sicherzustellen, dass das Projekt auf Kurs bleibt – in Bezug auf Ziele, Zeitplan und Budget.
Ich überprüfe Zwischenergebnisse, validiere Resultate und helfe Ihrem Team, technische Hürden schnell zu überwinden.
– AI Roadmap-Dokument – ein klarer, schrittweiser Plan für Umsetzung und Skalierung
– Anbieter- & Tool-Empfehlungen – unabhängige Beratung zur optimalen Technologieauswahl
– Projektbegleitung & Qualitätssicherung – technische und strategische Unterstützung während der Implementierung
– Messbare Resultate – definierte KPIs und Erfolgskennzahlen für nachweisbare Ergebnisse
Der Übergang vom Prototyp zur Produktivlösung ist die häufigste Stolperfalle bei KI-Projekten – nicht weil die Idee schlecht war, sondern weil die Umsetzung zu unklar oder zu komplex war.
Mit meinem Hintergrund in Machine Learning Engineering und Business Consulting schließe ich die Lücke zwischen Technikteams und Management und sorge dafür, dass Ihre KI-Initiativen halten, was sie versprechen.
Sie behalten die Kontrolle, vermeiden unnötige Kosten und bringen Ihre validierten Ideen mit Sicherheit in die Praxis.
– Unternehmen, die bereits einen AI Opportunity Sprint oder Proof of Concept abgeschlossen haben
– Teams, die KI-Lösungen in die Produktion skalieren möchten
– Unternehmen, die fachkundige Unterstützung bei Anbieter- oder Toolauswahl benötigen
– Organisationen, die unabhängige, objektive technische Begleitung wünschen
→ Ergebnis: Sie bringen Ihre KI-Projekte vom Proof of Concept in den produktiven Einsatz – strategisch, sicher und ohne Reibungsverluste.
Nicht jedes Unternehmen benötigt (oder kann sich leisten) einen fest angestellten Senior-AI-Engineer.
Doch viele Teams stehen dennoch vor kritischen KI-Herausforderungen – von der Bewertung externer Anbieterangebote über die Verbesserung bestehender Modelle bis hin zur Steuerung laufender Projekte in die richtige Richtung.
Hier setzt mein Service Fractional AI Expertise an:
Ich unterstütze Ihr Team teilzeitbasiert oder bei Bedarf, um strategische Beratung auf hohem Niveau und praktische technische Unterstützung bereitzustellen – genau dann, wenn Sie Expertise brauchen, und ohne die Kosten oder den Aufwand einer Vollzeitanstellung.
1. Flexible Zusammenarbeit
Sie bestimmen das gewünschte Engagement – von wenigen Stunden pro Woche für Reviews und Strategiegespräche bis hin zu tiefergehender, kontinuierlicher Projektunterstützung.
Ich integriere mich nahtlos in Ihre Abläufe: nehme an Stand-ups teil, berate Entwickler oder unterstütze Ihre Geschäftsleitung bei wichtigen KI-Entscheidungen.
2. Strategische Begleitung
Ich helfe Ihnen, Erfolgskennzahlen zu definieren, die Ausrichtung Ihrer KI-Projekte kritisch zu bewerten und zu erkennen, wo Optimierungen oder Vereinfachungen den größten Mehrwert schaffen.
Dazu gehört häufig auch das Prüfen von externen Anbieterangeboten oder das strategische Alignment Ihrer KI-Initiativen mit den Unternehmenszielen.
3. Technische Beratung & Review
Ich agiere als Senior Technical Sparring Partner – prüfe Datenpipelines, Modellarchitekturen, Evaluierungsmethoden oder Deployment-Pläne.
Mein Ziel: Ihrem Team helfen, schneller voranzukommen und typische Fehler zu vermeiden, die KI-Projekte verzögern oder gefährden.
4. Hands-on Beiträge
Wenn nötig, steige ich direkt ein – optimiere Modelle, verbessere Workflows oder integriere KI-APIs in Ihre bestehende Systemlandschaft.
Sie erzielen sofortige, greifbare Fortschritte, ohne den Aufwand für Rekrutierung oder lange Einarbeitungszeiten.
– Strategische Ausrichtung – klare, realistische Leitlinien für Ihre laufenden KI-Initiativen
– Experten-Review von Code & Modellen – stellen Sie sicher, dass Ihre Lösungen effizient, zuverlässig und skalierbar sind
– Kollaborative Unterstützung – nahtlose Integration in Ihr Team und Ihre Prozesse
– Messbare Ergebnisse – kurzfristiger technischer Fortschritt kombiniert mit langfristigem Kompetenzaufbau
Viele KI-Projekte scheitern nicht am Einsatz oder Willen der Teams – sondern daran, dass die richtige Expertise zum richtigen Zeitpunkt fehlt.
Mit Fractional AI Support erhalten Sie Zugriff auf einen erfahrenen AI/ML-Ingenieur und Berater, der Ihrem Team hilft, den Kurs zu halten, bessere technische Entscheidungen zu treffen und Ergebnisse schneller zu liefern – ohne die Kosten und Risiken einer Vollzeitanstellung.
Dieses Modell eignet sich besonders für KMU und Start-ups, die mit KI experimentieren, frühe Prototypen skalieren oder externe KI-Dienstleister steuern.
– Unternehmen mit laufenden KI- oder Datenprojekten
– Teams mit Entwicklern, aber ohne erfahrene AI/ML-Führung
– Start-ups, die interimistische oder partielle KI-Expertise benötigen
– Unternehmen, die eine unabhängige Expertenbewertung externer Lösungen oder Anbieter wünschen
– Review und Optimierung bestehender ML- oder LLM-Implementierungen
– Unterstützung interner Teams in kritischen Projektphasen
– Bewertung von KI-Tool-Optionen und Integrationsstrategien
– Technische Leitung während Übergangs- oder Skalierungsphasen
→ Ergebnis: Sie erhalten fortlaufende, hochqualifizierte KI-Expertise – flexibel, praxisnah und perfekt auf Ihre Bedürfnisse abgestimmt.
Künstliche Intelligenz (KI) ist längst nicht mehr nur großen Tech-Unternehmen vorbehalten.
Kleine und mittelständische Unternehmen (KMU) in Deutschland, Europa und weltweit können heute von erschwinglichen KI-Lösungen profitieren, um Zeit zu sparen, Kosten zu senken und neue Geschäftschancen zu erschließen.
Von der Automatisierung von Dokumentenprozessen und verbesserter Kundenkommunikation bis hin zu Bedarfsprognosen und Energieoptimierung – KI lässt sich heute in alltägliche Geschäftsabläufe integrieren und liefert messbare Ergebnisse.
KI kann Informationen aus großen Mengen von Texten, Bildern oder sogar Videos lesen, extrahieren und verarbeiten – und so manuelle Arbeit reduzieren und Fehler vermeiden.
Beispiele:
– Automatische Extraktion wichtiger Informationen aus Rechnungen, Verträgen, Steuerformularen oder E-Mails
– Umwandlung gescannter PDFs oder Bilder in strukturierte, durchsuchbare Daten
– Zusammenfassung langer Compliance-Dokumente oder Übersetzung juristischer Texte in verständliche Sprache für Entscheidungsträger
– Erkennung fehlender Klauseln oder risikobehafteter Begriffe in Verträgen und Vereinbarungen
– Übersetzung beliebiger Dokumente in andere Sprachen
KI-gestützte Assistenten können den Kundenservice verbessern und gleichzeitig Mitarbeiterressourcen entlasten.
Beispiele:
– Entwicklung eines individuellen KI-Chatbots für Ihre Website, der Kundenfragen rund um die Uhr beantwortet
– Automatische Erstellung und Versendung personalisierter Antworten auf Kundenanfragen
– Sentiment-Analyse von Kundenfeedback aus Umfragen oder Social Media
– Erstellung zielgerichteter Marketingtexte, Anzeigen und Newsletter
KI automatisiert wiederkehrende Aufgaben und unterstützt Mitarbeiter in ihrer täglichen Arbeit.
Beispiele:
– Automatische Erstellung von Verträgen, Berichten oder Präsentationen
– Generierung professioneller Website-Texte oder Produktbeschreibungen in Sekunden
– Nutzung von Sprach-zu-Text-Funktionen für Meetingnotizen oder Erstellung von Präsentationen aus internen Dokumenten
– Schulung von Mitarbeitenden im effektiven Einsatz von Tools wie ChatGPT, um Zeit bei Recherche, Reporting oder Dokumentation zu sparen
Durch die Analyse historischer und aktueller Daten liefert KI Vorhersagen und Empfehlungen
Beispiele:
– Bedarfsprognosen zur Reduzierung von Lagerkosten und Optimierung der Lieferkettenplanung
– Vorhersage saisonaler Trends für eine bessere Ressourcen- und Personalplanung
– Optimierung des Energieverbrauchs und der Strombeschaffung zur Kostensenkung
– Vorschläge optimaler Maschineneinstellungen zur Erhöhung der Ausbeute und Reduzierung von Ausschuss
KI macht Unternehmenswissen zugänglich und nutzbar – auch über unstrukturierte Dokumente hinweg.
Beispiele:
– Volltextsuche über tausende interne Dokumente, Bilder und Videos
– Aufbau eines KI-basierten Wissensassistenten, der Mitarbeiterfragen anhand interner Richtlinien, Handbücher oder technischer Dokumentationen beantwortet
– Automatische Klassifizierung eingehender E-Mails, Tickets oder Dokumente in die richtigen Kategorien
KI überbrückt unterschiedliche Datenformate und kann synthetische Daten erzeugen, wenn reale Daten begrenzt sind.
Beispiele:
– Umwandlung von Sprache oder Video in Text zur weiteren Analyse
– Generierung realistischer synthetischer Zeitreihen zur Simulation von Geschäftsszenarien
– Erstellung synthetischer Energieverbrauchsprofile zur Simulation von PV-/Batterieauslegung vor einer Investition
– Erzeugung synthetischer Kundendaten für Marketing- oder Produkttests
KI erkennt Fehler, Abweichungen oder Risiken früher und zuverlässiger als manuelle Prüfungen.
Beispiele:
– Einsatz von Computer-Vision-Modellen zur Erkennung von Defekten in Produktionslinien
– Automatische Klassifizierung von Qualitätsprüfungsbildern oder Sensordaten
– Überwachung von Betriebsprozessen und Auslösen von Warnungen bei auffälligen Mustern oder Wartungsbedarf
KI unterstützt fundierte Finanzentscheidungen und eröffnet neue Chancen in Märkten.
Beispiele:
– Analyse von Unternehmenskennzahlen zur Identifizierung neuer Geschäftsfelder
– Einsatz von KI zur Liquiditätsplanung und Risikoanalyse
– Nutzung prädiktiver Modelle zur Bewertung von Aktien- oder Rohstoffdaten für Investitionsentscheidungen
– Automatisierte Erstellung von Berichten für Steuern oder Compliance
KI ist längst nicht mehr nur etwas für Großkonzerne.
Mit den heutigen Technologien können auch kleine und mittelständische Unternehmen Aufgaben automatisieren, tiefere Einblicke gewinnen und ihre Rentabilität steigern – ohne hohe Anfangsinvestitionen.
