So kann ich helfen
Ich helfe Entwicklungsorganisationen, KI bewusst in ihre Softwareentwicklung einzubauen – so, dass es auch einer Prüfung standhält. Hauptberuflich betreibe ich eine KI-Plattform für einen Betreiber kritischer Infrastruktur unter EU-Regulierung, wo eine ungeprüfte Änderung kein Fehler ist, sondern ein regulatorisches Ereignis. Diesen Maßstab bringe ich mit.
Governance für KI-Coding-Agenten
Ihre Entwickler schreiben schon heute Code mit KI. Das macht es bewusst: was die Werkzeuge anfassen dürfen, wer die Ergebnisse prüft und wie Sie es später belegen.
- Regeln, die im Repository leben, nicht in einer Präsentation
- Pipeline-Gates, die schlechte Änderungen automatisch stoppen
- Ein Review-Protokoll für das, was Maschinen nicht beurteilen können
- Nachvollziehbarkeit: welcher Code von KI stammt und wer ihn freigegeben hat
Vom Prototyp in den Betrieb
Die Demo funktioniert. Jetzt braucht sie echte Nutzer, echte Daten und jemanden in Rufbereitschaft. Genau hier bleiben die meisten GenAI-Projekte stecken.
- Architektur-Review und ein realistischer Weg zum Start
- Evaluation und Monitoring: Qualität wird gemessen, nicht gefühlt
- Kostenkontrolle, bevor die Rechnung es Ihnen zeigt
- Retrieval- und Agentensysteme, die auch unter Last halten
Bereit für den EU AI Act
Finden Sie heraus, welche Ihrer Systeme betroffen sind, was jedes davon von Ihnen verlangt und was fehlt – bevor ein Kunde oder Prüfer zuerst fragt.
- Risikoeinstufung pro System, mit Begründung
- Pflichten- und Lückenanalyse an Ihrer tatsächlichen Lage
- Transparenz und Dokumentation, die Sie wirklich pflegen können
- Praktische Kontrollen statt einer Richtlinie, die niemand befolgt
Mit einem kostenlosen Check
Lassen Sie den Automatisierungs-Check oder den Ausschreibungs-Scout über Ihr Unternehmen laufen. Die Ergebnisse stammen aus Ihren eigenen Daten – nützlich, ob wir je sprechen oder nicht.
Ein kurzes Gespräch
Schicken Sie mir das Ergebnis. Ich sage Ihnen, was ich zuerst angehen würde und was ich lassen würde – auch wenn die Antwort lautet, dass Sie niemanden brauchen.
Ein klar umrissenes Projekt
Fester Umfang mit einem Ergebnis, das Ihr Team behält: die Regeln, die Gates, das Review-Protokoll, laufend in Ihrer Pipeline.
Unsicher, wo Sie stehen?
Probieren Sie eines der Werkzeuge an Ihrem eigenen Unternehmen aus, oder schreiben Sie mir direkt.
Werkzeuge zum Ausprobieren
Kostenlos und ohne Anmeldung. Die ersten beiden arbeiten mit Ihren eigenen Daten; die übrigen sind vorerst auf Englisch.
Automatisierungs-Check
Fügen Sie eine Unternehmenswebsite oder eine Stellenanzeige ein. Agenten finden die Aufgaben, für die Menschen eingestellt werden, jeweils mit dem Satz, aus dem sie stammen, und sortieren sie: was eine feste Regel erledigen kann, was ein Modell für eine Person vorbereitet und was bei Menschen bleibt.
Unternehmen prüfen Live-DatenAusschreibungs-Scout
Fügen Sie Ihre Unternehmenswebsite ein. Agenten lesen sie, durchsuchen alle öffentlichen Ausschreibungen in Deutschland der letzten zwei Wochen und zeigen die passenden, mit Begründung, Frist und Link.
Ausschreibungen finden EnglischRepo Reality Check
Prüft ein öffentliches GitHub-Repository: wie viel Code ohne Review zusammengeführt wurde, welche Abhängigkeiten nicht festgeschrieben sind und welche Leitplanken fehlen.
Repository prüfen EnglischAI Coding Risk Audit
Acht einfache Fragen zeigen, wie stark Ihr Unternehmen von KI-geschriebenem Code betroffen ist, mit Bericht und einer ersten Richtlinie für Ihr Team.
Audit starten EnglischEU AI Act Risk Classifier
Vier Fragen ordnen ein KI-System in die richtige Risikostufe des EU AI Act ein und zeigen die Pflichten, die daraus folgen. Orientierung, keine Rechtsberatung.
System einstufenWas bereits läuft
Vier Systeme aus meiner Arbeit, im Betrieb oder live ausgestrahlt. Die ausführlichen Fallstudien sind auf Englisch.
KI-Interview
Ein KI-Interviewer, der in Echtzeit zuhört und spricht, live im deutschen Fernsehen ausgestrahlt.
Fallstudie lesen Zitiert oder lehnt abEnterprise-RAG-Chatbot
Hybride Suche mit Reranking; jede Antwort nennt eine Quelle oder lehnt ab; bewertet mit RAGAS und Langfuse.
Fallstudie lesen −40 % WERWhisper für Deutsch
LoRA-Feintuning auf rund 400 Stunden Fachaudio: etwa 40 % weniger Transkriptionsfehler.
Fallstudie lesen Modell pro AufgabeMulti-Agenten-Chatbot
Intent-Router, spezialisierte Agenten, das passende Modell für jede Aufgabe, Tracing und Kostengrenzen pro Agent.
Fallstudie lesen