Spezifizieren und Umsetzung sichern
Operationalisierung
professionelle
Technologie-Trainings absolviert
Erfahrung in agiler Entwicklung
und agilem Management
zertifiziert für agile Methoden: Professional Scrum Master 1
Operationalisierung zielt auf die Details ab und darauf die Umsetzung zu sichert, indem Vorgaben spezifiziert werden und Referenzarchitekturen und generelle Strategien auf Ihre spezielle Situation angepasst werden.
- Klare Ziele festlegen
- KPIs definieren
- Klare Ziel-Architekturen entwickeln
- Strategien entwickeln, die auch funktionieren
- Unterstützung bei der Lastenheft-Erstellung
- Unterstützung während der Umsetzung
Klare Strategien
Michael Axtmann
Leiter Elektrotechnik
SAACKE
Der Wille ist da, doch der Weg zur KI-Lösung bleibt unklar? Sorge vor Fehlentscheidungen kostet wertvolle Motivation?
Konzeptionierung innovativer KI-Lösungen – vom Use Case zur klaren Blaupause
Sie haben bereits eine Idee, was sie machen wollen. Aber was sind die Optionen für die Umsetzung? Bevor aus Ideen und Daten Prototypen, Produkte und Systeme werden können, braucht es einen klaren Plan. Gemeinsam konzipieren wir Ihre Machine-Learning-Initiativen präzise: Welche Funktionen sollen erfüllt werden? Welche Daten, Modelle und Algorithmen sind nötig? Wie wird in bestehende Systeme integriert? So verwandelt man eine vage Vision in einen handfesten und umsetzbaren Bauplan mit Fahrplan – fundiert, praxisnah und realistisch.
Inhalte:
- Anforderungen & Ziele klären: Wir erfassen, was die Lösung aus Sicht der Nutzer und des Unternehmens leisten soll. Dazu gehören Erfolgskriterien, KPIs, User Stories und Akzeptanzkriterien.
- Funktionen & Schnittstellen festlegen: Welche Aufgaben erfüllt die Lösung nach außen? Welche Daten fließen hinein und heraus? Welche Nutzeroberflächen, Schnittstellen und Evaluationsmethoden braucht es?
- Daten & Modelle planen: Welche Daten stehen zur Verfügung, welche zusätzlichen Daten werden benötigt? Welche Modellierungen und Algorithmen sind geeignet? Wie fließen Daten durch die Lösung?
- Systemeinbettung & Architektur: Wie wird die Lösung in bestehende Systeme integriert? Welche Infrastruktur und Architektur ist nötig, damit alles reibungslos zusammenspielt?
- Betrieb & Qualität sichern: Wie wird die Lösung getestet, überwacht und im laufenden Betrieb gepflegt? Welche Strategien stellen sicher, dass sie zuverlässig und aktuell bleibt?
- Rollout & Integrierung: Wie kommt die Lösung in die Organisation, wird installiert und eingeführt? Welche Prozesse und Verantwortlichkeiten begleiten den Übergang in die Praxis?
- Wirtschaft & Verantwortung: Wir beleuchten Kosten, Nutzen, Risiken und fragen welche rechtlichen Aspekte wie Datenschutz und Compliance beachtet werden müssen, damit die Initiative von Anfang an auf einem soliden Fundament steht.
Nutzen:
- Sicherheit und Klarheit statt endloser Diskussionen und Unsicherheit
- Umsetzbarer Bauplan und Fahrplan für die Umsetzung
- Frühe Transparenz über Hürden – bevor Kosten und Frust entstehen
- Stabile Grundlage, auf der Prototyping und Implementierung Fahrt aufnehmen können
Ergänzt sich optimal mit:
Dr. rer. nat. Martin Helm
Wissenschaftlicher Projektleiter
Universitätsmedizin Göttingen
Ansätze jenseits des Standards
Sie entwickeln KI noch manuell? Ihre Infrastruktur profitiert nicht von KI?
Architekturen und automatisierende Infrastruktur
Der stärkste Rennwagen bringt wenig in der Garage – er braucht die Rennstrecke.
Genauso braucht KI eine Umgebung, in der sie zuverlässig, reproduzierbar und effizient läuft.
Im Gegensatz zu herkömmlicher Software geht es bei KI nicht nur um die Entwicklung und Betrieb von Code (DevOps), sondern auch um das Management von Daten und Modellen (MLOps). Ziel ist hier nicht die Produktentwicklung selbst - ob intern oder für den Verkauf - sondern die Konzeption von Architekturen und Infrastruktur, die Betrieb, Skalierung und kontinuierliche Verbesserung ermöglichen.
Ich entwerfe skalierbare Big-Data- und ML-Architekturen, automatisierte Pipelines für Training, Testing und Deployment sowie MLOps-Konzepte. So wird sichergestellt, dass Ihre ML-Produkte stabil laufen, Modelle reproduzierbar trainiert werden können und Algorithmen nahtlos in bestehende Systeme integriert werden.
Die Wirkung kann in beide Richtungen verlaufen:
- Automatisierende Infrastruktur für KI-Entwicklung (MLOps) unterstützt den effizienten Betrieb von Modellen.
- Automatisierende Infrastruktur unter Nutzung von KI nutzt ML, um bestehende Systeme effektiver und effizienter zu machen.
Inhalte:
- Entwurf von skalierbaren Big-Data- und ML-Architekturen
- Konzeption automatisierter Trainings-, Test- und Deployment-Pipelines (MLOps)
- Integration von Algorithmen in produktive Systeme (Design & Schnittstellen)
- Automatisierung von Experimenten, Feature Engineering und Modellretraining
- Definition von Infrastruktur-Standards, Softwarearchitekturen und Best Practices
- Operationalisierungsempfehlungen für DevOps / ML-Engineering
- Monitoring- und Observability-Konzepte für ML-Produkte
Ergänzt sich optimal mit:
Reale Case Study
Big Data Science Architektur
Big Data ohne Analyse ist kaum mehr als totes Gewicht. Aber wie analysiert man sie? Die Kombination von Data Science und Big Data addiert ihre Komplexitäten nicht einfach – sie multiplizieren sich. Sie zusammenzuführen lohnt sich jedoch: Auch der Nutzen vervielfacht sich.
Unsicherheit bei der Auswahl der richtigen KI-Technologien?
Tool- und Plattformberatung – neutral, technisch-strategisch
Der Markt für KI- und Data-Science-Tools wächst rasant: Cloud-Services, Open-Source-Bibliotheken, spezialisierte Plattformen, Automatisierungstools. Doch welche Lösung ist für Ihre Anforderungen wirklich geeignet? Falsche Entscheidungen kosten nicht nur Budget, sondern auch wertvolle Zeit und Motivation.
Ich unterstütze Sie bei der Auswahl und Konzeption Ihrer Tool- und Plattformlandschaft – neutral, ohne Verkaufsinteressen, mit dem Blick für das technisch Machbare und das organisatorisch Sinnvolle. Gemeinsam prüfen wir Optionen, vergleichen Alternativen und definieren eine klare Entscheidungsgrundlage. So schaffen Sie Sicherheit, Effizienz und Zukunftsfähigkeit in Ihrer KI-Infrastruktur.
Inhalte:
- Analyse Ihrer Anforderungen und Rahmenbedingungen (Use Cases, Daten, Integration)
- Übersicht und Vergleich relevanter Tools und Plattformen (Cloud, Open Source, Vendor-Lösungen)
- Bewertung nach Kriterien wie Skalierbarkeit, Kosten, Integration, Flexibilität, Zukunftssicherheit
- Make-or-Buy-Abwägungen auf Komponentenebene
- Architektur- und Kombinationsszenarien (z. B. Hybrid-Ansätze)
- Empfehlungen für Pilotierung und Einführung
- Neutraler „Reality Check“ bei Marketing-Versprechen von Anbietern
Nutzen / Outcomes
- Klare Entscheidungsgrundlage für Technologie- und Plattformauswahl
- Neutraler, unabhängiger Blick ohne Verkaufsinteressen
- Vermeidung teurer Fehlentscheidungen und unnötiger Komplexität
- Effiziente, zukunftssichere Tool-Landschaft für KI und Data Science
- Transparente Kriterien, die auch intern kommunizierbar sind
Ergänzt sich optimal mit
- Business Case Bewertung
- Konzeptionierung innovativer KI-Lösungen
- Architekturen und automatisierende Infrastruktur
- Projektbegleitung
Abgrenzung / Hinweis: Keine tiefgehenden Finanz- oder Lizenzgutachten. Fokus liegt auf technisch-strategischer Auswahl und Architekturberatung, nicht auf juristischen Vertragsprüfungen.
Durchgeführte Technologie-Analysen (Auszug)
Reale Case Study
Analyse-Stillstand → Entscheidung in Tagen
Ausgangslage:
Eine Technologie-Analyse ging bereits über ein halbes Jahr, unter Supervision eines erfahrenen Ingenieurs. Die Ergebnisse waren aber dennoch verwirrend und man kam zu keiner Entscheidung. Ich nahm mich des Themas an.
Ergebnis:
Innerhalb von wenigen Tagen sichtete ich die Technologien und visualisierte sie so, dass eine Entscheidung getroffen werden konnte. Zeitnah wurde mit der Entwicklung eines Prototypen begonnen.
Gewinn:
- Monate an Analysezeit auf wenige Tage reduziert
- Klare, verständliche Visualisierung der Optionen
- Schnelle Entscheidungsfindung statt endloser Diskussionen
- Sofortige Anschlussfähigkeit: Start eines Prototypen ohne weitere Verzögerung
Bleibt ihre "Transformation" ein Konzept in der Schublade?
Projektbegleitung – Künstliche Intelligenz aber echte Wirkung
KI-Software ist entwickelt oder eingekauft. Doch ohne klare Integration, angepasste Prozesse und die Akzeptanz im Team nutzt die Lösung in der Schublade nichts. Hier setzt die Projektbegleitung an: Ich helfe Ihnen, Technologie, Organisation, Prozesse und Menschen so zusammenzuführen, dass echte Wirkung entsteht.
Bei der Projektbegleitung steht ein konkretes Vorhaben im Vordergrund: Eine Eigenentwicklung wurde umgesetzt oder ein bestehendes Produkt eingekauft. Sie wollen Ihr Unternehmen oder Ihre Abteilung optimieren oder transformieren. Ich begleite Ihr Team mit meinen Skills als KI-Experte, KI-Architekt und KI-Stratege Ihr Projekt seine Wirkung auch entfaltet.
Typische Projektschritte:
- Einführung durch technische und organisatorische Integration: Ein Produkt oder eine Eigenentwicklung allein reicht nicht – entscheidend ist die Integration. Dazu gehören Einbettung in bestehende IT-Landschaften, Schnittstellen-Design, Datenarchitekturen und Sicherheitsaspekte. Ebenso wichtig: Die Technologie muss so eingeführt werden, dass die vorgesehenen Nutzer:innen sie tatsächlich einsetzen können.
- Prozessgestaltung und Anpassung: Neue Lösungen entfalten ihren Wert nur, wenn Geschäftsprozesse angepasst werden. Das bedeutet: Verantwortlichkeiten klären, Rollen definieren und Abläufe operationalisieren – ohne unnötige Komplexität zu erzeugen.
- Adoption durch Mitarbeitende: Software im Download-Ordner bringt keinen Mehrwert. Entscheidend ist, dass Mitarbeitende die Lösung verstehen, anwenden und in ihren Alltag integrieren. Ich unterstütze beim Abbau von Barrieren, schaffe Vertrauen und fördere Akzeptanz durch Kommunikation, Training und Vorbilder im Unternehmen.
So funktioniert es
- Regelmäßige Sparring-Termine (z. B. wöchentlich oder monatlich) mit Projektbeteiligten.
- Beratung zu Strategie, Architektur, Projektorganisation und methodischen Herausforderungen.
- Keine klassische Projektleitung: Stattdessen Fokus auf fachliche Exzellenz, praxisnahe Guidelines und gemeinsames Verständnis – für nachhaltige Umsetzung.
Ziele der Projektbegleitung
- Projekte werden effizient, fundiert und nachhaltig umgesetzt.
- Risiken werden reduziert, Entscheidungen fundiert.
- Teams werden gestärkt, ohne dass Rollen oder Verantwortlichkeiten verschoben werden.
- Technologie, Prozesse und Menschen bilden eine funktionierende Einheit.
Ergänzt sich optimal mit:
Umgesetzte Use Cases
Ihr Umsatz leidet, denn Sie sprechen Ihre Kunden gleich und gleichzeitig an?
Kundensegmentierung zur Umsatzsteigerung durch branchenspezifisches Marketing
Ihre Maschinen verschleißen und Wartung wäre billiger als Reparatur?
Anomalieerkennung für prädiktive Instandhaltung und Qualitätssicherung in kontinuierlicher Produktion
Die Fehlermeldungen Ihres Maschinenparks sind überwältigend?
Erkennung wiederkehrender Teilsequenzen in industriellen Nachrichtenströmen
Ihre Datenqualität ist mangelhaft?
Aufbau einer Pipeline zur Datenqualitätsverbesserung
Es ist unklar, wie Ihre KI-Modelle zu ihren Ergebnissen kommen?
Erklärbarkeit komplexer Modelle für Fachabteilungen und Management
Sie sind überflutet von Dokumenten, doch das Wesentliche bleibt verborgen?
Informations-Extraktion der wichtigen Inhalte aus Texten
Ihre KI-Entwicklungsprozesse sind chaotisch?
MLOps-Architektur, die auf Ihre Bedürfnisse zugeschnitten ist
Betrügerische Cyber-Angriffe kosten Sie Geld?
Betrugserkennungssystem das selbst dazu lernt
