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Artificial Intelligence Experten

aus über 15.000 Lebensläufen, schnell vermittelt mit der Kraft der KI

Beauftragen Sie Experten, die Machine-Learning-Modelle entwickeln, generative KI-Anwendungen erstellen und intelligente Automatisierung in Geschäftssysteme integrieren. FRATCH verbindet Sie durch schnelles, präzises KI-Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.

Lerne FRATCH Experten kennen, die kürzlich Artificial Intelligence eingesetzt haben

Verifizierter Experte

Matthias K.

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IT-Projektmanagement | IT-Security & Governance | ISO 27001 / DORA / BaFin | Stakeholdermanagement | Workshop-Moderation |

Schwindegg
Matthias K.

Letzte Position:

Business Owner bei AKM

Verwaltung von mehreren MFA-Methoden zur zentralen Authentifizierung innerhalb eines Konzerns. Schnittstelle zwischen verschiedenen Stakeholdern wie Support, Finanzbuchhaltung, Entwicklern und Security Abteilungen. Bewertung von Compliance Anforderungen wie KRITIS. Budget Controlling und Überwachung der KPIs sowie der SLAs. Unterstützung bei internen und externen Audits zum Thema MFA sowie bei der Anbindung an neue Systeme. Prüfung der Betriebsdokumentation. Teilnahme bei Steering Komitees und Leitung von Service Review Meetings sowie Entscheidungsgremien.

Tools/Frameworks: FIDO, Yubikey, Veridium, BSI Grundschutz, NIST

Verifizierter Experte

Marco S.

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IT-Interim Manager | Interim-CIO | Transformationsleiter | IT-Projektleiter & Programmmanager | Digitalbeirat

Grünwald
Marco S.

Letzte Position:

IT-Interim Manager & Digitalisierungsberater bei paarprojekt GmbH

  • Projektmanagement und Beratungsdienstleistung mit dem Schwerpunkt IT-Interim-Management: Digitalisierung der Unternehmenssteuerung einschließlich Prozessen und Anwendungen
  • Bewertung der gesamten IT-Infrastruktur einschließlich Anwendungen, Hauptprozessen und Verträgen einschließlich Kostenoptimierung
  • Evaluierung und Einführung von Lösungen zur Förderung der Digitalisierung im Unternehmen in den Bereichen: Immobilienverwaltung, CRM, Rechnungsprüfungs- und Freigabeprozesse, Smart Metering, DMS, Zeiterfassung
  • Digitalisierung von Aktenordnern und Einführung von SharePoint und Microsoft Teams als zentrale Dokumenten- und Kommunikationsplattform
  • Konzeption und Durchführung von KI-Workshops einschließlich Einführung von KI-Tools zur Steigerung von Effizienz und Transparenz in den wichtigsten Unternehmensprozessen
  • Erstellung von Schulungsunterlagen und Durchführung von Anwenderschulungen zu neu eingeführten digitalen Prozessen und Lösungen
Verifizierter Experte

William N.

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Senior/Lead Business Analyst & KI-Workflow-Berater | Requirements Engineering | BI | Workflow-Automatisierung | Claude Code

Berlin
William N.

Letzte Position:

Power-BI-Lösungsarchitekt/-Engineer & KI-Berater bei AVERDUNG GmbH

  • Neugestaltung der BI-Infrastruktur des Unternehmens: Ablösung einer fragmentierten Landschaft aus manuell gepflegten Excel-Lösungen und CSV-Importen durch eine zentralisierte Power-BI-Umgebung mit einem einheitlichen Datenmodell als unternehmensweiter Single Source of Truth
  • Konsolidierung zuvor isolierter Reporting-Logiken in einem zentralen semantischen Modell – Eliminierung redundanter Dateien, manueller Datenübergaben und widersprüchlicher Kennzahlen zwischen den Fachbereichen
  • Forecasting & Planung: Konzeption und Umsetzung einer unternehmensweiten Liquiditätsplanung in Power BI – von der fachlichen Logik bis zum vollautomatisierten, datenquellengetriebenen Planungsmodell als Ersatz für den bisherigen manuellen Excel-Prozess; ermöglicht rollierende Forecasts und laufend aktuelle Cashflow-Transparenz für die Geschäftsführung
  • Optimierung bestehender Power-BI-Dashboards hinsichtlich Performance, Struktur und analytischem Mehrwert mittels AI-nativem Ansatz
  • Analyse und Verbesserung des Datenmodells inkl. Datenqualitätsanalysen, Datenbereinigung und konsistenter Modellierung über Star Schema, DAX und Power Query
  • Incident- & Anomalieanalyse: Identifikation, Untersuchung und Erklärung von Datenanomalien inkl. Root-Cause-Analyse und konkreten Handlungsempfehlungen
  • KI-Lösungsarchitektur: Anbindung von Business Central und Power BI an LangDock via MCP (Model Context Protocol) für KI-gestützte Datennutzung
  • Aufbau eines historischen Datenlayers als Basis für Trend- und Zeitreihenanalysen
  • KI-gestützte Automatisierung: Konzeption und Entwicklung von KI-Skills, -Agenten, -Loops und -Prozessen zur automatisierten Analyse und Interpretation von Reports
  • Automatisierter Reporting-Workflow: Einrichtung eines geplanten, automatisierten E-Mail-Versands KI-generierter Analysen und Empfehlungen an Stakeholder
  • Erhebung und Dokumentation fachlicher Anforderungen sowie Abstimmung mit Fachbereichen und IT im Rahmen von Requirements Engineering / Product-Owner-Tätigkeiten
  • Herunterbrechen der Gesamtanforderungen in klar definierte Arbeitspakete und Tasks
  • Definition, Priorisierung und Steuerung von Meilensteinen über den gesamten Projektlebenszyklus

Tools: POWER BI, M365, Copilot Studio, MIRO, Microsoft Business Central, Microsoft Fabric, Claude AI, ChatGPT, LangDock, MS VS Code

Verifizierter Experte

Paul K.

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Programmmanager – Multi-Projekt-Betriebsstabilisierung (Operational Excellence)

Berlin
Paul K.

Letzte Position:

Programmmanager – Multi-Projekt-Betriebsstabilisierung (Operational Excellence) bei ITDZ - IT Dienstleistungszentrum Berlin

  • Übergeordnete Leitung mehrerer strategischer Betriebsprojekte mit Schwerpunkten in Workplace Services, SLA Framework, Berechtigungsmanagement, Zertifikatsmanagement, E-Learning, Backup & Recovery, Test Management und Capacity Management sowie der Einführung von System Monitoring und Machbarkeitsstudien bezüglich eines 24x7 Betriebs, teils inklusive der Implementierung in ServiceNow
  • Erstellung verschiedener ServiceNow Betriebskonzepte in Bezug auf Schulungen, Berechtigungen und Notfallmanagement im Rahmen einer neuen Cloud-Hosting Initiative für die ServiceNow Plattform
  • Vorstandsberichte und Leitung der Lenkungsausschüsse im Rahmen unternehmensstrategischer Zielsetzung sowie Etablierung neuer Balanced Scorecards für die KPI-Bemessung der optimierungsgetriebenen Projektergebnisse
Verifizierter Experte

Florian S.

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AI Product Owner / AI Product Manager

München
Florian S.

Letzte Position:

AI Product Manager / Product Owner bei AI Product

  • Generative KI-Produkte für Unternehmenskunden, von der Strategie über die Spezifikation bis zur Produktion end-to-end verantwortet.
  • Zentrale Strategie, lokale Konfiguration: mandantenfähiger KI-Assistent für die betriebliche Altersversorgung (bAV), als interaktiver Avatar mit Text- und Sprachpfad umgesetzt. Drei Mandanten laufen auf einer Codebasis, jeweils mit eigenem Gesprächsleitfaden, während Wissensbasis, Schutzmechanismen und Eskalationspfade zentral bleiben
  • Versionierte, KI-fähige Wissensbasis, die in einen mandantenunabhängigen Sprachkontext und mandantenspezifische Text-Prompts eingebunden wird — die Konfigurationsebene, die lokale Anpassungen ermöglicht, ohne das Produkt aufzuspalten
  • Konversationsdesign: Antwortgrenzen, Umfang und Umgang mit themenfremden Fragen, Regeln gegen Halluzinationen, Eskalation und Übergabe von Leads an menschliche Berater
  • Fünf Eval-Suites als Qualitätstor vor jeder Änderung an Prompt oder Modell (Anti-Halluzination, Fehlermuster des LLM-as-a-judge, Konsistenz über mehrere Gesprächsrunden, Sprach-KPIs, Aktionsvokabular mit Konfusionsmatrix); ein Nutzertest mit 10 Testern (Hamburg, 07/2026) führte zur Überarbeitung von Alpha zu Beta
  • Externe Entwickler, Compliance und Kunden-Stakeholder koordiniert; DSGVO-konformer EU-Stack, IDD-konform, Klassifizierung nach EU AI Act dokumentiert
  • Zweite Produktlinie: White-Label-Social-Media-Generator für die Beratung chilli mind (CH/DE) — eine Codebasis, kundenindividuelles Branding und Konfiguration
  • Ergebnisse: mehr als 239 Deployments und ein Pilot mit Unternehmenskunden · mehr als 108 Deployments für das White-Label-Produkt · wiederverwendbares Muster für mandantenfähige KI-Produkte in einem regulierten Umfeld
Verifizierter Experte

Jörg K.

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Interim-PM-, PMO- und Strategieumsetzungsexperte

Erlangen
Jörg K.

Letzte Position:

Interim-Projektmanager bei Rubix Holding Deutschland GmbH

  • Rubix ist Europas größter Anbieter von Industrieteilen und Instandhaltungslösungen (ca. 3 bn € Umsatz, im Besitz einer Private-Equity-Gesellschaft). Ich berichtete an den COO der DACH-Tochtergesellschaft und leitete ein umfangreiches Restrukturierungsprojekt.
  • Projekt-Governance: Aufbau robuster Governance-Strukturen (Projektauftrag, Governance-Plan, Kommunikationsstrukturen), um Transparenz und die Abstimmung mit der Führungsebene sicherzustellen.
  • Restrukturierung der Logistik: Zusammenlegung mehrerer Distributionszentren zu zwei zentralen Standorten mit Optimierung von Kosteneffizienz und Servicequalität.
  • Teamführung: Leitung eines Kernteams von 9 Personen sowie Steuerung von Planung und Umsetzung in einem dynamischen, schnelllebigen Umfeld.
  • Projektplanung: Entwicklung und Validierung eines umfassenden Projektplans sowie Übersetzung übergeordneter Meilensteine in umsetzbare Arbeitspakete.
  • Risikomanagement: Einführung eines Risikoregisters und einer Ursachenanalyse zur proaktiven Reduzierung von Projektrisiken.
  • Reporting auf C-Level: Präsentation des Projektstatus und von Empfehlungen vor dem Steering Committee (CEO und Geschäftsführung).
  • Stakeholder-Management: Steuerung der Abstimmung und Einbindung verschiedener Stakeholder im Private-Equity-Umfeld.
  • Budgetüberwachung: Verwaltung eines Projektbudgets von über 3 Millionen €.
  • Eine wirksame Projekt-Governance und klare Kommunikation sind entscheidend für die Abstimmung mit Stakeholdern und eine erfolgreiche Transformation.
Verifizierter Experte

Ole H.

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Manager Post Merger Integration, KI- & IT-Transformation

Leipzig
Ole H.

Letzte Position:

Senior IT-Projektleiter bei Rail-Flow GmbH

Der Auftraggeber betreibt eine SaaS-Plattform für das Management von Schienenverkehrs- und Intermodaltransporten (Rail-Flow Transport Management Plattform).

Für zwei seiner Kunden sucht dieser eine 3-monatige Vertretung der Projektleitung. Beide Kunden bieten Schienen- und Intermodalverkehre an. Der Fortschritt in der Umsetzung ist unterschiedlich: einer der Kunden ist bereits live und möchte seine Erweiterungen der Phase 2 umgesetzt haben; der andere Kunde ist in der MVP-Umsetzung und steigt in eine intensive Testphase ein.

Im Rahmen des Mandates wird die Projektleitung übernommen inkl. Steuerung des internen Entwicklerteams (Offshore Turkei).

  • Übernahme der kompletten Projektleitung von 2 Kundenprojekten inkl. der Rollen Product Owner und Co-Scrum Master
  • Steuerung der agilen Umsetzungsteams bestehend aus Business Analysten, Implementation Consultants, Entwickler (Offshore) und QA-Mitarbeitenden
  • Einhaltung und Weiterentwicklung der Projekt-Governance
  • Planung und Rollout-Management: Erstellung und Pflege von Projekt- und Rollout-Plänen sowie Abstimmung der Rollenverteilung mit dem Management des Auftraggebers
  • Anforderungs- und Änderungsmanagement: Verwaltung von vertraglichen Anforderungen, Bugs und Changes
  • Kunden- und Projektkommunikation: Organisation und Moderation von Statusmeetings und Lenkungsausschüssen
  • Identifikation von Projektrisiken, Einleitung von Gegenmaßnahmen und Eskalation
  • Sicherstellung einer korrekten und fristgerechten Rechnungsstellung für Projektleistungen mit Finance

Methoden: Zeitplanung (vorwärts und rückwärts basiert) inkl. Meilensteinplanung, Strukturierte Interviews, Multi-Projektmanagement (in Englisch)

Tools / Technologien: Jira, Confluence / Atlas, Claude (Skills, Artifakte), MS Outlook

Verifizierter Experte

Wolfgang H.

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Interim Manager

Schortens
Wolfgang H.

Letzte Position:

Interim Supply Chain / SAP S/4HANA Transformation Manager bei Solventum / globaler Logistikdienstleister

Stabilisierung eines kritischen Logistik-Outsourcing-Setups im Umfeld einer SAP S/4HANA-Transformation. Schwerpunkt war die operative Wiederherstellung einer belastbaren Faktenbasis zwischen Auftraggeber, Logistikdienstleister, internationalen Zulieferwerken und SAP-/IT-Organisation.

  • Koordination zwischen Auftraggeber, globalem Logistikdienstleister, internationalen Zulieferwerken, SAP-/IT-Teams, Quality Management und operativem Shopfloor.
  • Steuerung, Überwachung und operative Korrektur von Inbound Deliveries; Einbindung von Outbound-Delivery-Prozessen.
  • Analyse von Schnittstellen-, Buchungs-, Batch- und Stammdatenfehlern zwischen SAP S/4HANA, Logistikdienstleister, Zulieferwerken und internen Fachbereichen.
  • Deutliche Reduktion kritischer Bestandsdifferenzen zwischen Auftraggeber und Logistikdienstleister.
  • Verbesserung der operativen Steuerungsfähigkeit im Logistikumfeld und Schaffung einer gemeinsamen Faktenbasis.
  • Reduktion wiederkehrender Fehlerbilder in den Bereichen Inbound Deliveries, Bestände, Schnittstellen, Batch-/Buchungslogik und Dienstleisterprozesse.
Verifizierter Experte

Felix B.

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Programm-, Portfolio- & Transformationsmanagement

Essen
Felix B.

Letzte Position:

Digitalberater und Lösungsmanager bei Vorwerk SE & Co. KG

  • Einführung eines neuen digitalen Produkts auf dem chinesischen Markt im Rahmen einer globalen Wachstumsstrategie.

  • Verbindungspunkt und koordinierende Schnittstelle zwischen zentralem Produktmanagement, lokalen chinesischen Teams und internationalen Stakeholdern.

  • Steuerung des gesamten Programmmanagements zur Koordination komplexer Digitalprojekte.

  • Erfolgreiche Markteinführung eines digitalen Produkts in China (inkl. erfolgreicher Zertifizierung für den chinesischen Markt).

  • Ausbalancierung lokaler Anforderungen mit den globalen Prioritäten unter Berücksichtigung steuerlicher und regulatorischer Rahmenbedingungen.

  • Einführung eines neuen Way of Working zur Verbesserung der standortübergreifenden Zusammenarbeit und Steuerung.

  • Entwicklung und Umsetzung einer Skalierungsstrategie für das digitale Geschäftsmodell in China.

  • Einsatz von Jira, Confluence, Miro, Scrum, Agile Arbeit, SAFe.

  • Projektsprache: Englisch.

Verifizierter Experte

Volker W.

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Senior Manager für Qualität und Prozesse

Altdorf
Volker W.

Letzte Position:

Analyst – Plattformoptimierung bei TradingView ProRealtime

Programmierung eigener Indikatoren mit ProBuilder (für ProRealTime Plattform)

6 Monate RCP - Rabe Academy (Grundlagen - Handelskonto - TWS interactive Brokers) Focus: Kursverlauf ETH - Aktie NVIDIA (NASDAQ und CBOE)

  • 500 Stunden gesamt (TradingView & ProRealTime) davon ca 1.500 Stunden Tickdaten Analyse per ProRealTime

Systematische Marktanalyse, Entwicklung eigener Indikatoren, Mustererkennung.

Verifizierter Experte

Hannah K.

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Beraterin KI-Einführung, Organisationsentwicklung und Prozesse

Menden
Hannah K.

Letzte Position:

Dozentin für KI-Grundlagenkompetenzen in der digitalen Arbeitswelt bei grandedu

  • Dozentin in AZAV-zertifizierten, jeweils einmonatigen Weiterbildungen zu KI-Grundlagen und Anwendungspraxis, mehrere Durchläufe seit Februar 2026
  • Konzeption und Durchführung aller Module für Teilnehmende aus unterschiedlichen Berufsfeldern
  • Vermittlung von Funktionsweise, Einsatzfeldern und Grenzen generativer KI sowie von Prompting- und Bewertungspraxis
  • Sämtliche Unterrichtsmaterialien und Übungsformate vollständig selbst erstellt
  • Lernbegleitung der Teilnehmenden über den gesamten Kurszeitraum
Verifizierter Experte

Michael H.

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Interimsmanager / Projektmanager / Agile Coach

Schönau am Königssee
Michael H.

Letzte Position:

Interim Manager (Chief Digital Officer) bei Führendes deutsches Unternehmen im technischen Großhandel

  • Agile Transformation – Einführung agiler Prinzipien und Umwandlung traditioneller IT-Abteilungen in Scrum- und Kanban-Teams

  • IT-Betriebsmodell – Neugestaltung der IT-Organisation und Einführung moderner Umsetzungsstrukturen und Rollen

  • Flight Levels – Einführung von Flight Levels zur Abstimmung von Strategie, Koordination und operativer Umsetzung

  • Führung & Coaching – Einstellung von Agile Coaches sowie Coaching von Scrum Mastern und IT-Führungskräften

  • ERP-Betrieb – Tätigkeit als Interim Product Owner für die bestehende ERP-Landschaft und Sicherstellung der Geschäftskontinuität

  • ERP-Transformation – Unterstützung bei der Migration von Microsoft Dynamics NAV zu Microsoft Dynamics 365 Business Central als Projektmanager

  • Operativer Kern (ERP) – Aufbau dedizierter Teams für ERP-Support, Feature-Entwicklung und ERP-Migration

  • Modern Workplace – Initiierung des Übergangs zu einer cloudbasierten Arbeitsplatzumgebung auf Basis von Microsoft 365

  • ConnectHub – Aufbau eines dedizierten Teams zur Förderung von Integrations- und Vernetzungsinitiativen

  • Lagerbetrieb – Aufbau eines funktionsübergreifenden Teams zur Unterstützung von Logistik- und Lagerfunktionen

  • Wartung & Betrieb (M&O) – Einführung eines dedizierten Teams mit Fokus auf stabilen Betrieb und kontinuierliche Verbesserung

  • KI-Initiativen – Identifizierung und Förderung praxisnaher Anwendungsfälle für künstliche Intelligenz in der gesamten IT-Abteilung

  • Als Interim Chief Digital Officer (CDO) für einen führenden Industrieanbieter mit starkem E-Commerce-Fokus, der häufig als „Amazon für Industriegüter“ bezeichnet wird, war ich für die Leitung der digitalen und organisatorischen Transformation verantwortlich und berichtete direkt an die Geschäftsführung.

  • Einführung agiler Prinzipien und Arbeitsweisen im gesamten Unternehmen sowie Umwandlung der traditionell strukturierten IT-Abteilung in funktionsübergreifende Scrum- und Kanban-Teams mit Fokus auf Transparenz, Zusammenarbeit und Kundennutzen.

  • Neugestaltung der gesamten IT-Organisation durch Einführung eines modernen Betriebsmodells, neuer Rollen wie Product Owner, Scrum Master und Solution Architect sowie Stärkung der Organisation durch strategische Einstellungen und gezielte Kompetenzentwicklung.

  • Einstellung und Einarbeitung von Agile Coaches zur Beschleunigung der Transformation sowie persönliche Führung und Betreuung von Scrum Mastern und IT-Führungskräften zur Förderung von Servant Leadership, Selbstorganisation und einer Kultur der kontinuierlichen Verbesserung.

  • Einführung von Flight-Level-Praktiken nach Klaus Leopold zur Abstimmung strategischer Ziele, funktionsübergreifender Koordination und operativer Umsetzung im gesamten Unternehmen.

  • Einführung eines Ticketsystems zur Steigerung der Transparenz und Ermöglichung datenbasierter Entscheidungen, flussbasierter Arbeitssteuerung und größerer Verantwortungsübernahme auf allen Ebenen.

  • Aufbau und Unterstützung mehrerer funktionsübergreifender Teams, darunter der Bereich Operativer Kern (ERP) mit eigenen Streams für Support, Feature-Entwicklung und ERP-Migration sowie Teams für Lagerbetrieb, Wartung & Betrieb (M&O), Modern Workplace und ConnectHub.

  • Tätigkeit als Interim Product Owner für den Betrieb und die Weiterentwicklung der bestehenden ERP-Landschaft sowie Unterstützung der Migration von Microsoft Dynamics NAV zu Microsoft Dynamics 365 Business Central als Projektmanager.

  • Zusammenarbeit mit dem ausgewählten Implementierungspartner bei der Konzeption und dem Aufbau der Projektorganisation und des Zielbetriebsmodells für die ERP-Transformation sowie Einführung agiler Umsetzungsstrukturen und Arbeitsweisen.

  • Abstimmung zwischen Fachbereichen, IT und dem externen Dienstleister sowie maßgebliche Beteiligung an der Verhandlung des vertraglichen Rahmens und des Umsetzungsmodells, um eine nachhaltige Grundlage für das Transformationsprogramm zu schaffen.

  • Initiierung der strategischen Modernisierung der Arbeitsplatzumgebung durch Einführung von Microsoft-365-Cloud-Funktionen und Schaffung der Grundlage für bessere Zusammenarbeit, Skalierbarkeit und zukünftige digitale Services.

  • Start von KI-Initiativen zur Identifizierung praxisnaher Geschäftsanwendungsfälle und Förderung der verantwortungsvollen Einführung künstlicher Intelligenz in der gesamten IT-Abteilung.

  • Förderung von Selbstorganisation und Befähigung der Teams, Verantwortung für Entscheidungen, Umsetzung und kontinuierliche Verbesserung zu übernehmen.

Projektsprache: Deutsch

Verifizierter Experte

Qamar H.

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Freiberufler

Runkel
Qamar H.

Letzte Position:

Freelance Consultant Data Analytics & AI Portfolio bei TIC Company

  • Unterstützung einer Data-, Analytics- und KI-Initiative in einem regulierten Enterprise-Umfeld durch Strukturierung, Bewertung und Priorisierung mehrerer datengetriebener Use Cases nach Business Impact, Machbarkeit, Skalierbarkeit, Datenreife und Governance-Anforderungen.
  • Übersetzung komplexer Business- und Analytics-Anforderungen in klare Produkt-, Daten- und Umsetzungslogiken sowie Aufbereitung entscheidungsfähiger Unterlagen, Zielbilder und Roadmap-Inputs für Stakeholder- und Management-Abstimmungen.
Verifizierter Experte

Vadim R.

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Senior Product Owner & IT-Projektmanager | Mobiles Banking · PSD2 · KI-Produktentwicklung | 19M+ Nutzer:innen | Frankfurt ·

Frankfurt am Main
Vadim R.

Letzte Position:

Independent AI Product Lab – Agentic Product Owner / Product Builder | R&D

  • Hands-on-Entwicklung KI-nativer Produktprototypen mit spezialisierten KI-Agenten für Research, Requirements, fachliche Logik, UX-/Flow-Konzeption, Testfallgenerierung und Qualitätsprüfung.
  • Strukturierter Einsatz und Orchestrierung von KI-Agenten über klar definierte Rollen, Inputs/Outputs und Übergabepunkte; Zerlegung komplexer Produktaufgaben in überprüfbare Arbeitspakete und iterative Prototyping-Zyklen.
  • Aufbau von Human-in-the-loop Quality Gates zur Validierung KI-generierter Ergebnisse hinsichtlich fachlicher Korrektheit, Konsistenz, Vollständigkeit und Umsetzbarkeit; gezielte Rework-Schleifen bei Abweichungen.
  • Entwicklung eines regulatorischen GenAI-/Rules-Prototyps für CRD VI mit strukturiertem Entscheidungsflow, Web-UI, regelbasierter Validierung und automatisierten Testfällen; Iteration der fachlichen Logik bis zum pilotfähigen POC.
  • Konzeption eines AI-to-Action-Banking-Prototyps: AI-Intent → Consent → Bank-/Produktlogik → Conversion inklusive Admin Console; Übersetzung der Produktidee in MVP-Scope, Rollenmodell, User Flows und klickbare Prototypen.

Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer

Statistiken von Experten, die Artificial Intelligence einsetzen

Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.

Berufserfahrung

18 Jahre

Artificial Intelligence Experten verfügen im Durchschnitt über 18 Jahre Berufserfahrung.

Positionsdauer

3,1 Jahre

Artificial Intelligence Experten bleiben im Durchschnitt 3,1 Jahre in einer Position.

Positionen pro Freelancer

10

Artificial Intelligence Experten haben im Laufe ihrer Karriere durchschnittlich 10 Positionen abgeschlossen.

Häufigste Fachbereiche

Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Projektmanagement

Artificial Intelligence Experten haben den Großteil ihrer praktischen Projekterfahrung in den Bereichen Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung und Projektmanagement gesammelt.

Häufigste Branchen

Informationstechnologie (IT), Professionelle Dienstleistungen, Fertigung

Artificial Intelligence Experten sind in den Branchen Informationstechnologie (IT), Professionelle Dienstleistungen und Fertigung am stärksten gefragt.

Fokus der Zertifizierungen

Informationstechnologie (IT), Projektmanagement, Produktentwicklung

Artificial Intelligence Experten erwerben ihre Zertifizierungen am häufigsten in den Bereichen Informationstechnologie (IT), Projektmanagement und Produktentwicklung.

Bachelor-Abschluss oder höher

93%

93% der Artificial Intelligence Experten haben mindestens einen Bachelor-Abschluss.

Master-Abschluss oder höher

63%

63% der Artificial Intelligence Experten haben mindestens einen Master-Abschluss.

Doktortitel

10%

10% der Artificial Intelligence Experten haben einen Doktortitel (PhD).

Zertifizierungen pro Freelancer

3

Artificial Intelligence Experten besitzen im Durchschnitt 3 berufliche Zertifizierungen.

Häufigste Sprachen

Deutsch, Englisch, Französisch

Artificial Intelligence Experten sprechen am häufigsten Deutsch, Englisch und Französisch.

Sprechen zwei oder mehr Sprachen

97%

97% der Artificial Intelligence Experten sprechen zwei oder mehr Sprachen.

Basierend auf unserem Profilpool, Stand 26 Sep 2026.

Tagessatzverteilung

0% 25% 50% 75% 100%
6 % der Artificial Intelligence Experten verlangen weniger als 400 € pro Tag.
34 % der Artificial Intelligence Experten verlangen zwischen 400 € und 800 € pro Tag.
43 % der Artificial Intelligence Experten verlangen zwischen 800 € und 1200 € pro Tag.
13 % der Artificial Intelligence Experten verlangen zwischen 1200 € und 1600 € pro Tag.
4 % der Artificial Intelligence Experten verlangen 1600 € oder mehr pro Tag.
<€400 €400-​800 €800-​1200 €1200-​1600 €1600+

Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Technologie verteilen, basierend auf aktuellen Verträgen auf unserer Plattform. Jeder Balken deckt eine Tagessatzspanne ab – seine Höhe zeigt, welcher Anteil der Experten innerhalb dieser Spanne abrechnet.

Durchschnittssätze von Experten, die Artificial Intelligence einsetzen

Die Tagessätze basieren auf aktuellen Verträgen und enthalten keinen FRATCH-Aufschlag.

1000
750
500
250
Stundensatzvergleich-Diagramm
Ø Tagessatz 838 €

Der durchschnittliche Tagessatz ist der Mittelwert aller Tagessätze aus aktuellen Verträgen vergleichbarer Freelancer auf unserer Plattform.

1000
750
500
250
Stundensatzvergleich-Diagramm
Median-Tagessatz 800 €

Der Median-Tagessatz ist der mittlere Wert aller Tagessätze – die Hälfte der vergleichbaren Freelancer verlangt weniger, die andere Hälfte mehr. Anders als der Durchschnitt wird er von Ausreißern kaum beeinflusst.

Berechnet auf Basis der Tagessätze unserer Freelancer, Stand 26 Sep 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.

Branchenfokus der Artificial Intelligence Experten

Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.

  • Informationstechnologie (IT) (81%)
  • Professionelle Dienstleistungen (51%)
  • Fertigung (38%)
  • Bank- und Finanzwesen (38%)
  • Automotive (35%)
  • Einzelhandel (33%)
  • Bildung (32%)
  • Gesundheitswesen (28%)

Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.

Über die Technologie

Was es abdeckt

Artificial Intelligence ermöglicht Software, Aufgaben auszuführen, die normalerweise menschliches Urteilsvermögen erfordern, etwa Sprache zu verstehen, Bilder zu erkennen, Ergebnisse vorherzusagen und Inhalte zu erstellen. Dazu gehören Machine Learning, Deep Learning, Natural Language Processing, Computer Vision, Empfehlungssysteme und generative KI. Unternehmen nutzen sie, um komplexe Daten in Entscheidungen, Aktionen und reaktionsfähigere digitale Produkte umzuwandeln.

Was es entwickelt

KI-Spezialisten entwickeln Lösungen, die aus Daten lernen und echte Geschäftsprozesse unterstützen. Typische Ergebnisse sind:

  • Prognosemodelle für Nachfrage, Risiken, Wartung und Kundenverhalten
  • Tools für natürliche Sprache zur Suche, Klassifizierung, für Assistenten und zur Dokumentenverarbeitung
  • Computer Vision für Inspektion, Erkennung und Bildanalyse
  • Generative-KI-Anwendungen mit Foundation Models, Retrieval und Prompt-Workflows
  • Empfehlungs- und Personalisierungssysteme für digitale Produkte

Ökosystem und Tools

Die Arbeit umfasst Python, SQL und Notebooks sowie Frameworks wie PyTorch, TensorFlow und scikit-learn. Spezialisten nutzen möglicherweise Cloud-KI-Dienste, Vektordatenbanken, Modell-Registries, Orchestrierungstools und APIs von Anbietern wie OpenAI, Google Cloud, Microsoft Azure und AWS. Eine zuverlässige Umsetzung erfordert außerdem Datenpipelines, Experiment-Tracking, Evaluierung, Bereitstellung und Monitoring.

Wann Expertise wichtig ist

Unternehmen holen freiberufliche KI-Experten hinzu, wenn interne Teams einen Anwendungsfall validieren, Daten aufbereiten oder einen Prototyp in die Produktion überführen müssen. Sie benötigen möglicherweise Unterstützung dabei, Modelle mit bestehenden Anwendungen zu verbinden, zwischen gehosteten und offenen Modellen zu wählen, Infrastrukturkosten zu kontrollieren oder eine wiederholbare Evaluierung einzurichten. Expertise ist besonders hilfreich, wenn Qualität, Datenschutz, Nachvollziehbarkeit und betriebliche Zuverlässigkeit Geschäftsentscheidungen beeinflussen.

Gute professionelle Praxis

Starke Spezialisten beginnen mit der Entscheidung, die das System unterstützen soll, und nicht mit der Wahl eines Modells. Sie prüfen die Datenqualität, definieren geeignete Evaluierungsmethoden und machen Unsicherheiten für Stakeholder sichtbar. Sie verstehen die Grenzen von Trainingsdaten, testen auf Verzerrungen und Fehlermuster, schützen sensible Informationen und dokumentieren, wie sich ein Modell nach der Bereitstellung verhält. Sie können technische Abwägungen für Produkt-, Rechts- und Betriebsteams klar erklären.

Umsetzung und Zusammenarbeit

Eine erfolgreiche Zusammenarbeit bringt meist mehr hervor als ein trainiertes Modell. Dazu können eine Datenstrategie, eine funktionierende Pipeline, eine getestete API, Modelldokumentation, ein Monitoring-Plan und die Übergabe an das interne Team gehören. Freelancer sollten sich bei der Zusammenarbeit aus der Ferne oder vor Ort wohlfühlen, mit bestehenden Engineering- und Datenteams arbeiten und ihre Kommunikation an die Branche des Unternehmens anpassen können. Der richtige Spezialist verbindet Experimente mit disziplinierter Umsetzung und messbaren Geschäftsergebnissen.

Veröffentlicht am:
FRATCH GPT

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Häufig gestellte Fragen

Fragen zu Artificial Intelligence? Hier findest du die passenden Antworten.

Artificial Intelligence wird für Prognosen, Betrugserkennung, Dokumentenverarbeitung, Kundensupport, Suche, Empfehlungen, Qualitätsprüfung und Workflow-Automatisierung eingesetzt. Die richtige Anwendung hängt von den verfügbaren Daten, der erforderlichen Entscheidung und den Fehlerkosten ab.

Artificial Intelligence-Systeme können Muster aus Daten ableiten, statt sich ausschließlich auf vorab geschriebene Regeln zu stützen. Herkömmliche Software bleibt wertvoll, wenn die Logik stabil und transparent ist, während KI bei unsicheren Eingaben wie Sprache, Bildern und sich veränderndem Kundenverhalten hilfreich ist.

Artificial Intelligence ist das übergeordnete Feld, während Machine Learning einer seiner wichtigsten Ansätze ist. Machine Learning lernt Muster aus Beispielen, während KI auch Regeln, Suche, Planung, Sprachmodelle und andere Methoden umfassen kann.

KI-Arbeit erfordert häufig Data Engineering, Python, SQL, Cloud-Infrastruktur, Softwareintegration und Model Operations. Starke Spezialisten verstehen möglicherweise auch Produktentwicklung, Informationssicherheit, Nutzerforschung, Statistik und den verantwortungsvollen Umgang mit Daten.

Artificial Intelligence-Projekte benötigen genügend Expertise, um einen glaubwürdigen Anwendungsfall zu definieren, die Daten zu bewerten und einen geeigneten Umsetzungsweg zu wählen. Ein Proof of Concept kann einen fokussierten Spezialisten erfordern, während Produktionssysteme meist umfassendere Erfahrung mit Bereitstellung, Monitoring, Sicherheit und Integration benötigen.

Artificial Intelligence-Arbeit eignet sich oft für die Remote-Zusammenarbeit, da Daten, Code, Experimente und Cloud-Umgebungen sicher geteilt werden können. Vor-Ort-Arbeit kann dennoch hilfreich sein, wenn Spezialisten auf geschützte Systeme zugreifen, physische Abläufe beobachten oder Workshops mit Fachteams durchführen müssen.

Artificial Intelligence-Spezialisten sollten ihre Annahmen, Datenanforderungen, Evaluierungsmethode und erwarteten Fehlermuster erklären können. Fragen Sie nach relevanten Umsetzungsbeispielen und nicht nur nach Modellwissen. Beurteilen Sie außerdem, ob sie technische Ergebnisse mit Geschäftsentscheidungen und betrieblicher Verantwortung verbinden können.

Generative AI eignet sich für Anwendungen, die Text, Bilder, Audio oder Code erstellen oder umwandeln, insbesondere wenn ein Foundation Model mit vertrauenswürdigen Unternehmensinformationen angereichert werden kann. Sie erfordert dennoch eine sorgfältige Evaluierung, Zugriffskontrollen, Kostenmanagement und menschliche Prüfung, wenn ungenaue Ergebnisse ein Risiko darstellen.

Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern, die Artificial Intelligence in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 105 €, was einem Tagessatz von etwa 838 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.

Von den Freelancern, die Artificial Intelligence in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 93% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 63% mindestens einen Master-Abschluss und 10% einen Doktortitel.

Freelancer, die Artificial Intelligence in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 18 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 3,1 Jahre.

Die häufigsten Sprachen unter Freelancern, die Artificial Intelligence in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (98%), Englisch (97%) und Französisch (21%).

Die häufigsten Industrien unter Freelancern, die Artificial Intelligence in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (81%), Professionelle Dienstleistungen (51%) und Fertigung (38%).

Die häufigsten Bereiche unter Freelancern, die Artificial Intelligence in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (82%), Produktentwicklung (74%) und Projektmanagement (65%).

Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Artificial Intelligence eingesetzt haben

Unsere Freelancer und Interim-Experten sind in ganz Deutschland zuhause — verfügbar vor Ort in Berlin, Hamburg, München und allen wichtigen Wirtschaftszentren oder komplett remote. Wähle eine Stadt und entdecke passende Spezialisten, lokale Markteinblicke und aktuelle Verfügbarkeiten.

In Österreich unterstützen unsere Freelancer und Interim-Experten Unternehmen von Wien bis Graz — vor Ort, wo dein Projekt sie braucht, oder komplett remote. Wähle eine Stadt und entdecke passende Spezialisten, lokale Markteinblicke und aktuelle Verfügbarkeiten.

Wien Graz

In der ganzen Schweiz sind unsere Spezialisten in Zürich, Genf, Basel und Bern aktiv — vor Ort oder komplett remote. Wähle eine Stadt und entdecke passende Spezialisten, lokale Markteinblicke und aktuelle Verfügbarkeiten.

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