Eine einzelne Aufgabe zu automatisieren bewegt selten etwas. Ich baue den Workflow um das System herum neu, und am Ende trägt es Ihr Team. Jedes Mandat beginnt mit einer Prozesslandkarte, nicht mit einem Tool.
Kein 18-Monats-Programm. Kein Rip-and-Replace. Gebaut auf dem Stack, den Sie schon haben.
30-Minuten-Erstgespräch buchenDen Workflow end-to-end mit den Menschen kartieren, die ihn tatsächlich machen. Nicht das Organigramm. Nicht das BPMN-Diagramm. Den realen Pfad. Wo Entscheidungen fallen, wo Daten fliessen, wo Zeit verloren geht.
Automatisierungskandidaten nach Impact und Machbarkeit bewerten, nicht nach Neuartigkeit. Das erste Deployment soll das Programm bezahlen -- und es ist meist nicht der spannendste Workflow.
Vor jedem Agenten den Kontext aufbauen: Wissensgraph, Retrieval, Tool-Zugriff, Identität, Audit. KI erbt die Qualität der Kontextschicht darunter. Wer das überspringt, liefert vorhersehbar gescheiterte Piloten.
In den kartierten Workflow ausliefern. Observability, Evals, Fallbacks, Governance. Keine freistehenden Copilot-Apps, die niemand zweimal öffnet.
Die 30/60/90 Tage nach Go-Live entscheiden, ob das System bleibt. Eval-Regressionen, Review der Entscheidungs-Logs, Capability-Übergabe, bis Ihr Team es ohne mich betreibt.
Die erste produktive klinische LLM-Plattform der Schweiz, live in Schweizer Spitälern, ausgeliefert in unter 90 Tagen.
Schweizer Legal-AI produktiv seit 2021, inklusive Anonymisierung von Gerichtsdokumenten für die Justiz.
Was ich produktiv ausgeliefert habe. Andere Klassen sind möglich; hier kann ich Fit und Risiko aber schnell beurteilen.
Mehrschritt-Agenten mit dem ganzen System um das Modell herum: eng geschnittene Tools, Cross-Model-Verifikation, Memory, Guardrails, Trajektorien-Evals. Sie handeln in Ihren Systems of Record und geben bei Unsicherheit an einen Menschen zurück.
Retrieval für Dokumente, Verträge und Policies mit Zitations-Grounding, Governance und Audit. Systeme, die Anwälte, Auditoren und Analysten täglich tatsächlich nutzen.
Inbound und Outbound mit Übergabe an Menschen, Gesprächsbewertung und Compliance-Aufzeichnung.
On-Prem- oder VPC-Inferenz für Open-Weight-Modelle, Custom-Finetuning, Modell-Routing und Audit-Observability. Für Workflows, in denen Daten das Haus nicht verlassen dürfen.
Gesundheitswesen, Recht, Finanzen und öffentliche Hand: Eval-Gates, Audit-Trails und Provenienz sind in die Architektur eingebaut, nicht aufgesetzt.
Feature-Design, Eval-Suiten, Telemetrie und schrittweiser Rollout in einem Produkt, das Ihre Nutzer bereits haben. Kein separater KI-Tab, den niemand öffnet.
Agenten zu bauen, die den zweiten Tag überstehen, ist eine eigene Disziplin: Tools, Verifikation, Memory, Guardrails, Observability. Das Modell mietet man, das System darum herum baut man. Zum Feldführer: Harness Engineering.
Alles oben gilt auch hier: RAG, Agenten, Voice, der Rest. Dort, wo die Regulierung es verlangt (DSG, DSGVO, EU AI Act, Schweizer Berufsgeheimnis, öffentliche Beschaffung), liefere ich die souveräne und private KI-Variante: Custom-Finetuning dort, wo Off-the-shelf-Modelle die Daten nicht sehen dürfen, On-Prem- oder VPC-Inferenz, Audit-fähige Provenienz ab Tag eins. Strategie und Umsetzung kommen aus derselben Hand. Die Referenzen unten sind Systeme, die ich ausgeliefert habe.
Produktiv im EinsatzFinetuning kleiner NER- und Sprachmodelle auf Ihre sensiblen Entitäten, Ihre Terminologie, Ihre Randfälle. Produktive Genauigkeit dort, wo generische APIs die Domäne nicht treffen -- und die Daten nie sehen. Referenz: 97%+ Genauigkeit bei der PII-Erkennung in Schweizer klinischem Text, keine Datenpersistenz (DocIQ Shield + KISIM AI).
Open-Weight-Modelle in Ihrem Rechenzentrum, in Ihrer Private Cloud oder in einer air-gapped Infrastruktur. GPU-Sizing für die reale Last. Modell-Routing über Kosten-, Latenz- und Qualitätsstufen. Keine Outbound-Calls an Anbieter-APIs, ausser Sie wählen es explizit.
Jeder Modell-Output ist rückverfolgbar auf Inputs, Modell-Identifier, Prompt-Version, Retrieval-Quellen und Zeitstempel. Aufsichtsfähige Spuren für Gesundheitswesen, Recht, Finanzen und öffentliche Hand. Ab Tag eins eingebaut, nicht aufgesetzt.
Kontinuierliche Regressionssuiten, Gates für Qualität, Safety, Latenz und Kosten, Drift-Detection, Observability über proprietäre wie über fine-tuned Modellpfade. Vertrauen, um auszuliefern -- und Vertrauen, um weiter auszuliefern.
KI-Systeme scheitern im Betrieb, nicht in der Demo. Gebaut für den Dienstagnachmittag, nicht für die Verwaltungsratssitzung.
Die Strategie-Session ist der Einstieg, vollständig anrechenbar auf jedes Folgemandat. Festpreis bei Audit und System-Build, Retainer beim Fractional Lead.
Eine fokussierte halb- bis ganztägige Arbeitssitzung, vor Ort oder remote. Eine konkrete Frage -- Anbieterauswahl, Build-vs-Buy, Architektur-Review, „ist das der richtige KI-Use-Case“. Schriftliche Notizen und eine klare Empfehlung für den nächsten Schritt am Ende des Tages. Honorar ist innerhalb von 90 Tagen vollständig auf einen Folgeauftrag anrechenbar.
2-3 Wochen. Workflows end-to-end kartieren, Automatisierungskandidaten nach Impact und Machbarkeit bewerten, 3-5 priorisierte Initiativen mit ROI-Schätzungen und 90-Tage-Plan vorschlagen.
Produktive Auslieferung einer der Systemklassen (agentische Systeme, Kontextschichten, Voice, Wissensplattformen, private + On-Prem-KI). Von den Anforderungen bis zum Go-Live, mit Übergabe an Betrieb und Governance. Konkret quotiert nach dem Audit, nicht davor.
1-2 Tage/Woche. Programm-Governance, Anbieterauswahl, praktische Architektur-Reviews, interner Capability-Aufbau. Für Organisationen, die noch keinen Vollzeit-KI-Lead anstellen wollen, die Strategie aber nicht auslagern.
Wo Mandate scheitern, lässt es sich auf das Fehlen eines dieser sechs Punkte zurückführen. Sie sind keine Politur, sie sind die Architektur.
Kein Mandat startet ohne benannten Sponsor mit Budget und Entscheidungsbefugnis. KI-Projekte ohne Sponsorship werden zum Demo-Theater.
Jedes System trägt ab Tag eins eine Eval-Suite. Kein produktives Deployment ohne messbare Erfolgskriterien, die das System nachweislich erfüllt hat.
Jeder KI-Output ist rückführbar auf Inputs, Modell, Prompt und Version. Audit-fähig per Default, auch in nicht regulierten Umgebungen.
Automatisierungstiefe an die Konsequenz angepasst. Umkehrbare Entscheidungen vollautomatisch. Folgenschwere Entscheidungen mit Review-Gates by design.
Das Mandat endet, wenn das interne Team den Betrieb trägt. Ich hinterlasse Dokumentation, Runbooks und Capability -- keine Abhängigkeit.
Die Architektur erhält die Möglichkeit, Modelle, Retrieval-Engines oder Tooling zu tauschen. Lock-in ist manchmal der richtige Trade-off -- aber immer eine bewusste Entscheidung.
Ein Gespräch, um zu klären, ob ein Prozess-Audit, ein System-Build oder ein Fractional-KI-Lead passt.