Ich helfe kleinen und mittleren Unternehmen, die Routinearbeit in ihren Prozessen zu finden und durch zuverlässige Automatisierung und gezielt eingesetzte KI zu ersetzen. Umgesetzt von einem Data Scientist, ML Engineer und Spezialisten für KI-Automatisierung mit über zehn Jahren Erfahrung in echten Industrieabläufen.
Remote in ganz Europa, auf Deutsch, Englisch und Slowenisch
Beispiel-Workflow: Eine E-Mail kommt an, KI liest die Daten aus, sie werden geprüft, das CRM wird aktualisiert und ein Bericht versendet.
Kommt Ihnen das bekannt vor?
Wo die Stunden unbemerkt verschwinden
01
Copy-Paste zwischen Tools
Bestellungen, Rechnungen und Anfragen kommen per E-Mail oder PDF und werden von Hand ins ERP, CRM oder eine Tabelle übertragen.
02
Berichte, die den Freitag fressen
Jede Woche exportiert, bereinigt und formatiert jemand dieselben Zahlen, und der Bericht ist schon beim Versand veraltet.
03
Wissen, das im Postfach steckt
Die richtige Antwort gibt es irgendwo, aber ob man sie findet, hängt davon ab, wer heute im Büro ist.
04
KI-Piloten, die nie live gehen
Das Team hat ChatGPT und ein paar Demos ausprobiert, aber im eigentlichen Prozess läuft noch nichts zuverlässig.
Leistungen
Von der ersten Idee zum System, das von selbst läuft
Vier Formen der Zusammenarbeit, vom kurzen Audit bis zum laufenden Workflow. Jedes Projekt wird vorab mit einem klaren Ergebnis definiert.
01
Audit für Automatisierungs- und KI-Potenziale
Ein kurzer, strukturierter Blick auf Ihre Prozesse, um herauszufinden, wo sich Automatisierung und KI wirklich lohnen und wo nicht.
Interviews und Begleitung der Personen, die die Arbeit erledigen
Durchgängige Abbildung von 2–4 Kernprozessen
Zeit- und Kostenschätzung für jedes Automatisierungspotenzial
Priorisierte Roadmap mit Quick Wins und längerfristigen Vorhaben
Tool-Empfehlungen, die zu Ihren bestehenden Systemen passen
2–3 Wochen
02
Umsetzung von Workflow-Automatisierung
Ich konzipiere, baue und führe Automatisierungen ein, die Ihre Tools verbinden und wiederkehrende manuelle Schritte entfernen, vom Eingang bis zum Reporting.
Workflow-Design mit klaren Auslösern, Schritten und Fehlerbehandlung
Integrationen zwischen Ihren bestehenden Tools
Automatisierte Berichte, Warnungen und Benachrichtigungen
Tests mit echten Daten gemeinsam mit Ihrem Team
Dokumentation und Schulung bei der Übergabe
4–8 Wochen
03
KI-Assistenten & Dokumentenverarbeitung
Gezielt eingesetzte KI, die Dokumente liest, Antworten entwirft und Fragen aus Ihrem eigenen Wissen beantwortet, mit dem Menschen am Steuer.
Auswahl des Anwendungsfalls und Machbarkeitstest mit Ihren echten Daten
Pipelines zur Extraktion und Klassifizierung von Dokumenten
Interne Wissensassistenten auf Basis Ihrer eigenen Dokumente
Menschliche Prüfschritte und Qualitätsmonitoring
Datenschutzprüfung und Modellauswahl
4–10 Wochen
04
KI-Befähigung & verantwortungsvolle KI
Workshops, Leitlinien und Readiness-Checks, damit Ihr Team KI sicher und souverän nutzt, im Einklang mit DSGVO und EU AI Act.
Praxisnahe Team-Workshops, zugeschnitten auf Ihre Rollen und Tools
Eine praktikable KI-Nutzungsrichtlinie
DSGVO- und EU-AI-Act-Check für Ihre Anwendungsfälle
Beratung zur Wahl schlanker, effizienter Modelle (Sustainability Coding)
1–4 Wochen
Ablauf
So läuft ein Projekt ab
Kleine, messbare Schritte. Sie sehen früh etwas Funktionierendes und entscheiden, wie es weitergeht.
130 Min.
Erstgespräch
Wir sprechen über Ihre Prozesse und Engpässe. Sie gehen mit mindestens einer konkreten Idee aus dem Gespräch, ob wir zusammenarbeiten oder nicht.
21–2 Wochen
Analysieren & priorisieren
Ich bilde den Workflow durchgängig ab, schätze die Zeitersparnis je Schritt und wir einigen uns auf die erste Automatisierung mit dem besten Aufwand-Nutzen-Verhältnis.
32–8 Wochen
Bauen & testen
Ich entwickle in kurzen Iterationen mit Ihrem Team, teste mit echten Daten und baue menschliche Prüfpunkte ein, wo Fehler teuer wären.
4Laufend
Übergeben & verbessern
Dokumentation, Schulung und Monitoring, damit Ihr Team den Workflow selbst betreiben und anpassen kann. Optional mit weiterer Betreuung.
Beispiele
So sieht das in der Praxis aus
Häufige Automatisierungen für kleine und mittlere Unternehmen. Das sind typische Beispiele dafür, was möglich ist, keine einzelnen Kundenprojekte.
Fertigung · Großhandel
Auftragseingang von der E-Mail ins ERP
Ausgangslage
Kundenaufträge kommen als E-Mails und PDF-Anhänge in allen möglichen Formaten. Jemand tippt jeden einzelnen ins ERP ab.
Die Automatisierung
Eingehende Aufträge werden automatisch gelesen, KI erkennt Kunde, Artikel und Mengen, die Daten werden mit dem Produktkatalog abgeglichen und ein Auftragsentwurf im ERP angelegt. Unklare Fälle prüft ein Mensch.
Typisches ErgebnisAufträge sind noch am selben Tag im ERP, mit deutlich weniger Tippfehlern.
Buchhaltung · Dienstleistungen
Verarbeitung von Lieferantenrechnungen
Ausgangslage
Lieferantenrechnungen stapeln sich in einem gemeinsamen Postfach und werden vor jedem Zahlungslauf von Hand geprüft, kontiert und erfasst.
Die Automatisierung
Rechnungen werden automatisch gesammelt, die wichtigsten Felder ausgelesen und mit Bestellungen abgeglichen, dann zur Freigabe in die Buchhaltungssoftware übergeben. Abweichungen werden markiert, statt durchzurutschen.
Typisches ErgebnisSchnellerer Monatsabschluss und eine lückenlose Nachverfolgung jeder Rechnung.
Vertrieb · Betrieb
Wochenberichte ohne Handarbeit
Ausgangslage
Jeden Montag exportiert jemand Daten aus dem CRM und mehreren Tabellen, bereinigt sie und baut denselben Bericht von Hand.
Die Automatisierung
Die Daten werden automatisch zusammengeführt und in einem Live-Dashboard angezeigt, eine kurze Zusammenfassung der Änderungen geht per E-Mail oder Chat an das Team.
Typisches ErgebnisDer Bericht steht jeden Montagmorgen bereit, und niemand verbringt einen halben Tag damit.
Kundenservice
Kundenpostfach sortieren, Antworten von KI vorbereitet
Ausgangslage
Im Support-Postfach landen dringende Beschwerden, Routinefragen und Spam durcheinander. Wie schnell Kunden eine Antwort bekommen, hängt davon ab, wer gerade Zeit hat.
Die Automatisierung
Eingehende E-Mails werden nach Thema und Dringlichkeit sortiert und an die richtige Person weitergeleitet. Für Routinefragen entwirft KI eine Antwort auf Basis Ihrer eigenen Unterlagen; ein Mensch prüft sie und sendet ab.
Typisches ErgebnisSchnellere Erstantworten und einheitliche Auskünfte, jede Nachricht von einem Menschen freigegeben.
Über mich
Automatisierung aus Ingenieurssicht
Vor der KI war ich über zehn Jahre in Wirtschaftsingenieurwesen, Fertigung, Energie und Automotive tätig: in der Strategie, bei der Integration von Unternehmen nach Übernahmen, im Key Account Management im Wasserstoffbereich und in der Prozessoptimierung. Heute bin ich ausgebildeter Data Scientist, ML Engineer und Spezialist für KI-Automatisierung. Meine operative Erfahrung ist dabei mein entscheidender Vorteil: Ihre Prozesse bekommen nicht nur „KI“, sie funktionieren damit auch tatsächlich.
10+
Jahre in Fertigung, Energie & Automotive
3
Arbeitssprachen: Deutsch, Englisch, Slowenisch
EU
In der EU registriert, achtet auf DSGVO und EU AI Act
Ein chaotischer Prozess bleibt auch automatisiert chaotisch. Wir ordnen zuerst den Ablauf und wählen dann das einfachste Werkzeug, das die Aufgabe erfüllt.
Ehrlich, was KI nicht kann
Sprachmodelle sagen Text voraus; Ihr Geschäft kennen sie nicht. Ich setze sie dort ein, wo sie stark sind, und plane menschliche Kontrollen, wo Fehler zählen.
Alles gehört Ihnen
Workflows, Konten, Zugangsdaten und Dokumentation laufen auf Ihren Namen, nicht auf meinen. Kein Lock-in.
Datenschutz und Nachhaltigkeit als Standard
DSGVO-konformer Umgang mit Daten und das schlankste Modell, das die Aufgabe erfüllt. Weniger Datenbewegung, weniger Energie, geringere Betriebskosten.
FAQ
Häufige Fragen
Brauchen wir eigene Technikerinnen oder Techniker?
Nein. Ich baue Lösungen, die Ihr Team ohne Programmierkenntnisse bedienen kann. Wichtig ist eine Person, die den Prozess gut kennt und ein paar Stunden für Workshops und Tests einplant.
Mit welchen Tools arbeiten Sie?
Ich bin werkzeugunabhängig und wähle, was zu Ihren bestehenden Systemen und Ihrem Budget passt: No-Code-Plattformen für einfache Abläufe, eigenes Python, wo nötig, und das KI-Modell, das am besten zur Aufgabe und zu Ihren Datenregeln passt.
Was kostet ein Projekt?
Jede Phase wird nach dem Erstgespräch zum Festpreis angeboten, Sie kennen die Kosten also vor dem Start. Kleine Automatisierungen amortisieren sich durch die eingesparten Stunden oft innerhalb weniger Monate.
Sind unsere Daten sicher?
Datenschutz ist Teil des Designs, kein Nachgedanke. Wir legen gemeinsam fest, welche Daten Ihre Systeme verlassen dürfen, ich bevorzuge Hosting in der EU, und ich unterzeichne gerne eine Geheimhaltungsvereinbarung und einen Auftragsverarbeitungsvertrag.
Was passiert nach der Übergabe?
Sie erhalten Dokumentation, eine kurze Schulung und Monitoring, damit Sie merken, wenn etwas nicht läuft. Auf Wunsch betreue ich das System weiter und entwickle es mit Ihnen fort.
Haben Sie einen Prozess, der jede Woche Stunden kostet?
Erzählen Sie mir davon in einem kostenlosen 30-minütigen Gespräch. Sie gehen mit mindestens einer konkreten Idee, ob wir zusammenarbeiten oder nicht.