Daten, KI und Transformation
in unternehmerischer Verantwortung.
Über 16 Jahre Erfahrung zwischen Strategie, Architektur und Betrieb — vom Aufbau belastbarer Datenplattformen bis zur Führung von Daten- und KI-Funktionen auf C-Level.
Daten- & KI-Führung
Daten- und KI-Funktionen von Grund auf aufgebaut und skaliert
KI-Strategien operationalisiert — vom Zielbild zum Produktivbetrieb
KI-Governance nach EU AI Act im laufenden Betrieb etabliert
Datenorganisationen auf C-Level verantwortet
Organisationsdesign für Daten & KI
Teams aufgebaut und strukturiert
Microteaming-Framework für schlanke, wirksame Einheiten
Rollen und Entscheidungsrechte definiert
Von der Roadmap in die Umsetzung
Datenkultur diagnostiziert und entwickelt
KI-Roadmaps in operative Maßnahmen überführt
Prozesse integriert und Wandel begleitet
Womit ich gebaut habe
KI-Architekturdesign
End-to-End-Konzeption: Datenpipeline, Modell-Hosting, Anwendungsschicht. Entscheidungen zu Build vs. Buy, Cloud vs. On-Premise, Open Source vs. proprietär — gemeinsam mit IT, Fachbereich und Geschäftsführung.
Aus der Praxis: End-to-End-Architektur für eine fallabschließende Dokumentenverarbeitung — vom Eingang bis zur geschlossenen Akte.
Retrieval-Augmented Generation (RAG)
LLM-basierte Wissenssysteme auf Unternehmensdaten — Verträge, technische Dokumentation, regulatorische Vorgaben. Mit Quellenverweis, Aktualität und nachvollziehbaren Antworten.
Aus der Praxis: RAG-System für eine Compliance-Abteilung — Antworten auf interne Richtlinien in Sekunden, mit Quellenangabe.
Datenanreicherung durch KI
LLM-basierte Anreicherung lückenhafter Stammdaten — Klassifikation, Kategorisierung, Ergänzung fehlender Felder. Aus halben Datensätzen werden auswertbare.
Aus der Praxis: Anreicherung von 200.000 Bestandsdatensätzen — automatisierte Klassifikation entlang fachlicher Kriterien, mit Stichproben-Validierung.
Datenqualität durch KI
Anomalie-Erkennung, Dublettenabgleich und Plausibilitätsprüfung mit LLMs und ML — auf Stamm- und Bewegungsdaten. Datenqualität wird von der Sonderaktion zur Routine.
Aus der Praxis: KI-gestützte Dublettenprüfung im CRM — aus manueller Sichtung werden vorgeschlagene Merges mit Begründung.
Churn Prediction (klassisches ML)
Gradient Boosting und logistische Regression statt Black Box. Feature-Engineering, das der Fachbereich versteht — und der Vertrieb operativ einsetzt. Kein KI-Hype, sondern wöchentliche Routine.
Aus der Praxis: Churn-Modell auf 15.000 Bestandskunden — wöchentliche Risiko-Listen für Account Manager.
Engagement-Scoring & Lead-Priorisierung
Aktivitätsdaten — Logins, Feature-Nutzung, Support-Tickets — verdichtet zu einem operativen Score. Klare Schwellwerte triggern Pflege-, Cross-Sell- oder Rettungs-Maßnahmen. Täglich aktualisiert, direkt im CRM.
Aus der Praxis: Engagement-Score gekoppelt an Salesforce — integriert in Customer-Success-Workflows.
Wie ich diese Themen einordne
Wer regelmäßig lesen will, worüber ich hier schreibe: In „Techne & Polis" ordne ich jeden Donnerstag ein, was sich in der Technologie bewegt und was daraus für Arbeit, Öffentlichkeit und Institutionen folgt. Kostenlos und jederzeit abbestellbar.
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