Praktisches KI Engineering

KI-Features, die zu Produkt, Team und Produktion passen

Ich helfe Teams, KI-Fähigkeiten in echter Software zu verstehen, zu integrieren und zu betreiben: Agent-Workflows, LLM-Workflows, Chatbots, Bildgenerierung, interne Automatisierung und Umsetzung, die Ihr Team warten kann.

Projektgespräch buchenFähigkeiten
LLM-Grundlagen und Anbieter-Einordnung
Agent-Workflows in bestehenden Systemen
Fullstack- und Plattformverantwortung
Operating Layer
Agentic Product Loop
Privater Produktkontext
intent
92%
Evaluierte Tool-Aktionen
actions
safe
Team-eigenes System
handover
ready
RAG
tools
eval
Modell-Orchestrierung
Produktionsbereit
LLM
reasoning + generation
RAG
private data retrieval
Tools
actions with guardrails
privacy
quality
handover
Wobei ich helfe

KI-Fähigkeit im Produkt, nicht daneben.

Agent-Systeme in bestehenden Projekten

Agent-Frameworks, Tool-Calling-Workflows und Automatisierungsschleifen dort ergänzen, wo sie Produkt- oder Geschäftsprozesse unterstützen.

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workflow
handover

LLM- und KI-Produktfeatures

Chatbots, RAG und Wissenssuche, Bildgenerierung, Klassifizierung, Extraktion und KI-gestützte Produktabläufe umsetzen.

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workflow
handover

Team Enablement

LLM-Grundlagen, Modell-Tradeoffs, Anbieterentscheidungen und Nutzungsmuster erklären, damit Teams mit weniger Rätselraten arbeiten.

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workflow
handover

Produktionsintegration

KI-Features mit APIs, Datenquellen, Berechtigungen, CI/CD, Observability, Security-Grenzen und Übergabedokumentation verbinden.

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workflow
handover
Von Idee zu Produktion

Ein Weg von unklarer KI-Idee zu wartbarer Software.

01

Use Case klären

Identifizieren, wo KI hilft, was deterministisch bleiben sollte und welche Risiken für Nutzer, Daten und Betrieb zählen.

02

Workflow prototypisieren

Eine schlanke Umsetzung rund um Modelle, Prompts, Tools, Datenquellen und UI/API-Grenzen bauen, damit das Team Annahmen testen kann.

03

Sauber integrieren

Vom Demo-Code zur Produktumsetzung mit Auth, Fehlerbehandlung, Evaluation, Deployment, Monitoring und Kostenkontrolle.

04

Team befähigen

Entscheidungen dokumentieren, den LLM-Stack erklären, Maintainer einarbeiten und die Umsetzung verständlich übergeben.

Typische Use Cases

KI dort, wo sie bestehende Arbeit verbessert, ohne Engineering-Disziplin zu ersetzen.

Interne Copilots für Betrieb, Support, Sales oder Knowledge Work

RAG und semantische Suche über Unternehmensdokumente, Produktdaten oder Support-Historie

Kundennahe Chatbots mit echten Backend-Systemen und Guardrails

KI-gestützte Geschäftsprozesse für Klassifizierung, Extraktion, Anreicherung und Routing

Bildgenerierung und Content-Workflows in Produkt- oder Marketing-Tools

Plattform- und DevOps-Automatisierung mit LLM-gestützter Diagnose und Runbook-Support

Wie ich es geerdet halte

Haben Sie eine KI-Idee, die Engineering-Urteil braucht?

KI ist Teil der Produktarchitektur, nicht eine magische Schicht daneben.

Datenschutz, Berechtigungen, Datenflüsse und Nachvollziehbarkeit werden früh mitgedacht.

Das Team versteht das System, statt einen undurchsichtigen Prototyp zu erben.

Standard ist Integration in bestehende APIs, Plattformen und Lieferpfade.

Praktische KI, sauber ausgeliefert

Haben Sie eine KI-Idee, die Engineering-Urteil braucht?

Bringen Sie Produktkontext, bestehendes System oder Team-Herausforderung mit. Ich helfe, daraus einen klaren Umsetzungspfad zu machen.

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