23.02.2026 aktualisiert
verifiziert
Premiumkunde
100 % verfügbarKI‑Berater & GenAI‑Architekt – KI‑Governance, LLM/RAG‑Integration und Automatisierung
Gundersweiler, Deutschland
Weltweit
Diplom InformatikÜber mich
Diplom‑Informatiker (KI) mit 25+ Jahren Erfahrung. Ich mache GenAI in KMU produktiv: Use‑Cases priorisieren, Standards/Governance etablieren, LLM/RAG in M365, DMS und ERP integrieren, Rollout steuern. Ergebnis: weniger Aufwand, verlaessliche Qualitaet, auch bei sensiblen Daten.
Skills
Strategischer KI‑Berater und Softwarearchitekt mit Fokus auf GenAI/LLM. Ich unterstuetze KMU dabei, KI nicht nur zu testen, sondern sicher zu integrieren und in den produktiven Betrieb zu skalieren – mit klarer Governance, wiederholbaren Standards und messbaren Ergebnissen.
Beratung & Vorgehensmodell- KI‑Strategie & Zielbild: Zielarchitektur, Leitplanken, KPI‑Set, Roadmap, Build/Buy/Partner
- Use‑Case Discovery & Priorisierung: Workshops, Prozessanalyse, Bewertung nach Nutzen, Machbarkeit, Risiko, Change‑Aufwand; Ergebnis: belastbares Portfolio inkl. Sequenzierung (Pilot -> Skalierung)
- Programm-/Projektsteuerung: Stakeholder‑Alignment, Umsetzungsplanung, Lieferfaehigkeit, Uebergabe in Betrieb
- KI‑Governance: Rollen, Berechtigungen, Freigaben, Dokumentation, Auditierbarkeit
- Datenschutz & Vertraulichkeit: Leitlinien fuer Daten in Prompts, sichere Datenzugaenge, Logging/Tracing
- Qualitaetssicherung: Human‑in‑the‑loop, Tests/Evaluation, Monitoring, Feedback‑Loop zur kontinuierlichen Verbesserung
- GenAI Engineering: Prompt Engineering, Guardrails, Output‑Formate, Tool‑/Function‑Calling Konzepte
- RAG & Wissenssysteme: Embeddings, Vektorsuche, Quellen-/Zitationskonzepte, Content‑Aufbereitung, Aktualisierungsprozesse
- Systemintegration: Anbindung an M365/Teams/Outlook, DMS, ERP/CRM, Ticketing; API‑Design, Datenfluesse, Berechtigungsmodelle
- Betriebsreife: Observability, Skalierung, Fehlerbehandlung, Kostenkontrolle, Betriebsmodell
- Dokumentenprozesse: Klassifikation, Extraktion, Zusammenfassung, Routing/Ablage
- Kommunikation: E‑Mail‑/Rueckfragen‑Entlastung, Standardantworten, Briefing/Response‑Drafts
- Service/Operations: Ticket‑Triage, Wissensassistenz, Workflow‑Trigger und Aufgabenautomatisierung
- LLM/GenAI (ChatGPT/Copilot‑Konzepte), RAG, Vektorsuche/Vektordatenbanken
- Cloud/Plattform (Azure/AWS), Container/Kubernetes, CI/CD (architektur- und betriebsrelevant)
- Python (Prototyping/Integration), strukturierte & unstrukturierte Daten
Weniger Verwaltungsaufwand, schnellere Durchlaufzeiten, konsistente Qualitaet und nachvollziehbare KI‑Nutzung – auch bei sensiblen Kunden‑ und Finanzdaten.
Sprachen
DeutschMutterspracheEnglischverhandlungssicher
Projekthistorie
Der Kunde nutzt eine fortschrittliche AI-Unterstützung zur Recherche von Steuer- und Rechtsinformationen, basierend auf eigenem Content. Das System ermöglicht sowohl einfache Rechercheaufgaben als auch fortschrittliche Analysen und die Generierung von Formulierungsvorschlägen.
Nutzerschaft: Seit 2025 für Kunden nutzbar.
Komplexität: Speziell angepasst zur Handhabung langer und komplexer Rechtsdokumente.
Datenextraktion: Einsatz von AI zur Extraktion spezifischer Anfragen aus komplexen Rechtsdokumenten sowie strukturierten Datenquellen, wie Schadensersatztabelle.
Die AI-gestützte Plattform ermöglicht den Beta Juris-Nutzern effizientere Recherchen durch automatisierte Prozesse und detaillierte Informationsaufbereitung, was besonders in der Recht- und Steuerberatung von unschätzbarem Wert ist.
OpenAI, LLM, NLP, RAG, Python, Vector Datenbanken
Nutzerschaft: Seit 2025 für Kunden nutzbar.
Komplexität: Speziell angepasst zur Handhabung langer und komplexer Rechtsdokumente.
Datenextraktion: Einsatz von AI zur Extraktion spezifischer Anfragen aus komplexen Rechtsdokumenten sowie strukturierten Datenquellen, wie Schadensersatztabelle.
Die AI-gestützte Plattform ermöglicht den Beta Juris-Nutzern effizientere Recherchen durch automatisierte Prozesse und detaillierte Informationsaufbereitung, was besonders in der Recht- und Steuerberatung von unschätzbarem Wert ist.
OpenAI, LLM, NLP, RAG, Python, Vector Datenbanken
Ein innovativen AI-gestützten Chatbot für einen führenden Anbieter von Steuerberatungsdiensten, um Endkunden spezifische Steuerinformationen für verschiedene Benutzergruppen wie Einkommensteuerpflichtige, Rentner, Vermieter und Selbständige zur Verfügung zu stellen. Dieser Chatbot ermöglicht es Nutzern, spezifische Anfragen bezüglich ihrer Steuersituation zu stellen und automatisiert Antworten auf der Grundlage eines aktuellen und umfassenden Bestandes an Steuerdaten zu erhalten.
Vorgehen
Proof of Concept (POC): In der ersten Phase wurde der Chatbot einem Test mit etwa 100 ausgesuchten Kunden unterzogen, die als "Friendly Customers" bezeichnet werden. Diese Phase diente dazu, die Funktionalität und Nutzerfreundlichkeit des Chatbots zu bewerten und wichtige Erkenntnisse für die weitere Entwicklung zu sammeln. Am Ende dieser Phase wurde eine ausführliche Befragung durchgeführt, um Feedback zu sammeln und die Kundenzufriedenheit zu messen.
Öffentlicher Test: Die zweite Phase des Projekts bestand aus einem öffentlichen Test, bei dem der Chatbot einer breiteren Nutzerbasis zugänglich gemacht wurde. Diese Phase ist aktuell noch im Gange und ermöglicht es, den Chatbot unter realen Bedingungen zu testen und weitere Daten zur Optimierung zu sammeln.
Besonderheiten:
Datenmanagement und Aktualisierung: Die Inhalte des Chatbots werden regelmäßig aktualisiert, um die neuesten Änderungen und Informationen im Steuerrecht abzudecken. Dies stellt sicher, dass die Nutzer stets die aktuellen und relevantesten Informationen erhalten.
Auswertung und Support: Regelmäßige Auswertungen der Nutzeraktivitäten und der eingegangenen Supportanfragen helfen, die Leistung des Chatbots kontinuierlich zu verbessern. Diese Daten geben Aufschluss darüber, wie die Endnutzer mit dem System interagieren, welche Fragen häufig gestellt werden und wie effektiv der Chatbot bei der Beantwortung dieser Fragen ist.
OpenAI, LLM, NLP, RAG, Python, Azure, Vector Datenbanken
Vorgehen
Proof of Concept (POC): In der ersten Phase wurde der Chatbot einem Test mit etwa 100 ausgesuchten Kunden unterzogen, die als "Friendly Customers" bezeichnet werden. Diese Phase diente dazu, die Funktionalität und Nutzerfreundlichkeit des Chatbots zu bewerten und wichtige Erkenntnisse für die weitere Entwicklung zu sammeln. Am Ende dieser Phase wurde eine ausführliche Befragung durchgeführt, um Feedback zu sammeln und die Kundenzufriedenheit zu messen.
Öffentlicher Test: Die zweite Phase des Projekts bestand aus einem öffentlichen Test, bei dem der Chatbot einer breiteren Nutzerbasis zugänglich gemacht wurde. Diese Phase ist aktuell noch im Gange und ermöglicht es, den Chatbot unter realen Bedingungen zu testen und weitere Daten zur Optimierung zu sammeln.
Besonderheiten:
Datenmanagement und Aktualisierung: Die Inhalte des Chatbots werden regelmäßig aktualisiert, um die neuesten Änderungen und Informationen im Steuerrecht abzudecken. Dies stellt sicher, dass die Nutzer stets die aktuellen und relevantesten Informationen erhalten.
Auswertung und Support: Regelmäßige Auswertungen der Nutzeraktivitäten und der eingegangenen Supportanfragen helfen, die Leistung des Chatbots kontinuierlich zu verbessern. Diese Daten geben Aufschluss darüber, wie die Endnutzer mit dem System interagieren, welche Fragen häufig gestellt werden und wie effektiv der Chatbot bei der Beantwortung dieser Fragen ist.
OpenAI, LLM, NLP, RAG, Python, Azure, Vector Datenbanken
- Workshops: AI Use Case Erarbeitung, Schulung der internen Anwender und Entwickler
- Architektur und Design einer Azure Assistentenplattform
- Projektleitung der internen Entwicklungsteams
Erstellung eines BluGenAI-Anwendungeneprints, um GenAI-Anwendungen zu entwickeln sowie die Validierung dieses Blueprints mit Proof of Concept (PoC) Implementierungen passender Use Cases.