EU AI Act Experten in München

Carve-out und Post-Merger-Integration zweier Automotive-Engineering-Unternehmen unter Accursia Capital, 6 Standorte in Deutschland und Spanien, 250+ Mitarbeitende nach dem Carve-out. Berichtslinie direkt an den Investor, IT-Gesamtverantwortung für beide Gesellschaften.

• ERP-Konsolidierung auf eine Instanz (Ablösung SAP-Legacy)
• TISAX-Zertifizierung
• M365-, Identity- und Rechenzentrums-Migration
• Ablösung der End-of-Life-Infrastruktur
• Wöchentliches Investor-Reporting

Ergebnisse:

• Kritisches Infrastrukturrisiko beseitigt, Backup und Plattform stabilisiert
• Eine IT-Organisation für beide Gesellschaften aufgebaut
• Investor-Reporting wöchentlich etabliert

AI-Telefonassistent-Plattform

Claude Code, Google AI Studio, Python, LLM / Voice-AI, PostgreSQL

• Konzeption und Hands-on-Entwicklung einer KI-gestützten Telefonassistenten-Plattform (Voice-AI / LLM) – von der Idee über die Architektur bis zum MVP/Produkt.
• Aufbau agentischer Workflows und vollständiger Automatisierungen mit Claude Code und Google AI Studio.
• Darüber hinaus KI-gestützte Delivery in Kundenmandaten: Claude Code für Governance-Dokumentation, Anforderungsentwürfe und Automationen.

PMO- & Projektorganisations-Blueprint für Restrukturierung

Erneuerbare Energien / Solar Equipment

Technologien / Methoden: PMO-Setup, KPI-Tracking, Projektorganisation, Jira, Confluence

• Maßnahmen zur verbesserten Management-Steuerung während ei...

• Beratung entlang zweier integrierter Felder: Commercial Strategy (Pricing, Vertriebssteuerung, Marketing-Strategie, Markterschließung, Margensteuerung) und Operational Efficiency (Prozessautomatisierung, KI-Integration, Workflow-Design, Last-Mile-Automation).
• Entwicklung kundenindividueller SaaS-Lösungen, explizit abgestimmt auf die konkreten Anforderungen und Prozesse des jeweiligen Unternehmens.
• Durchführung von KI-Schulungen und Change-Management-Workshops für Geschäftsführer und Fachbereiche, einschließlich KI-Kompetenzschulungen mit Teilnahmebescheinigung nach Art. 4 EU AI Act.

• Entwicklung einer modellbasierten KI, in der natürliche Sprache als formale Beziehungen interpretiert wird.
• Begriffe der natürlichen Sprache werden nicht als starr betrachtet, sondern als flexibel. Sie können in einem Kontext ausgehandelt werden, sodass sich die Bedeutung durch iterative Spezifizierung ergibt.
• Entwicklung verschiedenster Modelllösungen.
• Unterstützt durch natürliche Sprache und Datenannotation.
• Von Anforderungen bis zu Code und anderen Lösungen.

GenAI – Chat- & Voicebot

Einrichtung einer GenAI-Lösung mit Wissensdatenbank sowie Chat- und Voicebots.

• Definition von Anwendungsfällen und Chat-/Voicebot-Funktionalitäten
• Projekt-Setup für Cloud, Wissensdatenbank, LLMs und RAG
• AI-Schutzmechanismen, IAM-Konzept
• Governance, Risiko & Compliance (GRC)

Ergebnis:

Einrichtung einer Enterprise-GenAI-Lösung mit Wissensdatenbank, Chat-/Voicebots, IAM und Governance.

• Governed Multi-Agent Orchestration für regulierte, EU-ansässige Unternehmen – self-hostable, EU-AI-Act- und DSGVO-konform („by design“), BYOM (eigene Modelle/GPU).
• Zwei-Gate-Governance: Agenten-Deliberation + verpflichtende menschliche Freigabe, vollständiger signierter Audit-Trail; Graduated-Autonomy-Modell („intern → autonom pro Skill“).
• Verifizierter Wissensgraph („Company Brain“) mit Quellenbeleg pro Antwort; eigenes Orchestrierungs-Framework (Virtual Team Framework).
• Branchenlösungen für Financial Services: Compliance-Monitoring, Rechnungs- und Vertragsprüfung; Hands-on-Entwicklung mit LLMs (u.a. Anthropic/Claude), agentischen Workflows, RAG.
• Aufbau der governance-orientierten Multi-Agenten-Plattform TeamIntel (siehe KI-Referenzprojekte).

Durchführung einer unabhängigen technischen Bewertung einer KI-gestützten Softwareplattform, wobei KI-Risikoaudit, Cybersicherheitsanalyse und Prüfung der Softwarearchitektur kombiniert wurden. Prüfung von Anwendungskomponenten, APIs, Datenflüssen, LLM-Integrationen, Retrieval-Augmented Generation, Multi-Agenten-Orchestrierung, Authentifizierung, Mandantentrennung, Abhängigkeitsschwachstellen, KI-Governance und Kontrollen des Modelllebenszyklus. Erstellung eines technischen Auditberichts mit strukturiertem Risikoregister, Quellcodebelegen, regulatorischen Referenzen, Korrekturmaßnahmen, Inventar der KI-Systeme, Risikoklassifizierung, Maßnahmenplan und Key Risk Indicators.

Technologien: TypeScript, JavaScript, React, Next.js, Node.js, REST APIs, MongoDB, Redis, AWS serverless services, OAuth 2.0 / OpenID Connect, LLM APIs, RAG, vector search, multi-agent orchestration, Model Context Protocol, C4 architecture modelling, threat modelling, NIST AI RMF, ISO/IEC 42001, ISO/IEC 23894, OWASP guidance, MITRE ATLAS

• Leite KI-Bereitschafts- und Prozessanalysen in den Bereichen HR und Finanzen, identifiziere Automatisierungsmöglichkeiten, entwickle ROI-Business-Cases und überführe die Ergebnisse in priorisierte Empfehlungen für die Entscheidungsfindung auf Führungsebene.
• Habe das interne KI-Betriebssystem von CloudMcFly in einer selbst gehosteten n8n-Umgebung aufgebaut – mit einer digitalen Belegschaft von 22 Agenten in sieben Geschäftsbereichen und einer geschätzten Lieferkapazität, die drei bis fünf Personen entspricht. Ein separater Workflow zur Dokumentenklassifizierung hat die manuelle Weiterleitung von HR-Tickets um 60 % reduziert.
• Übersetze die Anforderungen des EU AI Act in praktische Governance-Roadmaps und führe Workshops zum „AI Driving License“ durch, um das Verständnis der Führungskräfte für die Einführung von KI und ihre Governance-Verantwortung zu stärken.

EINFÜHRUNG KI-BETRIEBSSYSTEM & AUFBAU DIGITALER INFRASTRUKTUR

Technologie / Start-up – München, 3 Mitarbeiter

Ziel:

Auswahl und Einführung eines KI-Betriebssystems, Aufbau einer strukturierten Wissensdatenbank sowie Entwicklung von KI-Agenten und Skills zur Effizienzsteigerung des gesamten Unternehmens

• Anforderungsanalyse und Evaluierung geeigneter KI-Betriebssysteme anhand der spezifischen Unternehmensbedürfnisse
• Konzeption und Aufbau einer zentralen Wissensdatenbank als Grundlage für KI-gestützte Prozesse
• Entwicklung und Konfiguration von KI-Agenten und Skills für wiederkehrende Geschäftsprozesse
• Prompt Engineering für präzise, kontextbezogene Ausgaben der KI-Agenten
• Persönliches Coaching der Gründer und Mitarbeiter zur selbständigen und effektiven KI-Nutzung
• Gesamtprojektsteuerung inkl. Planung, Priorisierung und Fortschrittskontrolle
• Dokumentation der eingesetzten Lösungen und Erstellung von Nutzungskonzepten für nachhaltigen Betrieb

Tools: Langdock, SharePoint, Prompt Engineering, KI-Agenten, KI-Skills

• Strategische Beratung und Umsetzung KI-gestützter Automatisierungslösungen für Service-Prozesse (E-Mail-Dialog, Dokumenten-Handling, Bewertungsbearbeitung, Sprachagenten)
• Technische Orchestrierung über n8n (Workflow-Automatisierung), Claude und ChatGPT (LLMs) sowie individuelle API-Integrationen in bestehende Enterprise-Tools
• Messbare Kundenergebnisse: Antwortzeit-Reduktion von Stunden auf Minuten, 8h/Woche weniger Rechnungsbearbeitung, 75% weniger Routine-Anrufe
• Einordnung regulatorischer Rahmenbedingungen (DSGVO, Compliance) im Rahmen der Kundenberatung
• Technische Product Ownership (Backlog, Roadmap, Priorisierung)
• Formales Vertragsvehikel für Freelance-Mandate, u.a. 1&1 Telecommunications
• Aufbau & Skalierung von Enterprise-KI-Plattformen

• Agiler Aufbau einer multimodalen Analyseplattform für Trainingsmaterial (Video, Audio, Dokumente) nach Scrum
• Extraktion kontextrelevanter Inhalte basierend auf Nutzerprofilen & Kompetenzdimensionen
• Personalisierte Ausspielung von Lerninhalten zur Steigerung der Vertriebsperformance
• Enge Abstimmung mit Sales-Teams & Stakeholdern zur Validierung der Features
• Einsatz von Gemini, Whisper, Python & JavaScript, Deployment auf AWS, Perl für Skripte zum Datenimport
• Integration in bestehende Tools & CRM-Systeme zur reibungslosen Einführung
• Genutzte Technologien: Python, OpenAI, Datenbanktechnologien wie PostgreSQL, CI/CD für AirFlow-DAGs, FastAPI

• Whitepaper, Fallstudien, Landingpages, Fachartikel und Pressemitteilungen für B2B-Kunden aus dem IT- und Cybersecurity-Bereich, darunter TrendAI, SoftwareOne, All for One, SVA, Axians, NetApp, Indevis, Aconso

Themenschwerpunkte: Cybersecurity, AI, Cloud Computing, Digitalisierung, Big Data Analytics, Virtualisierung, Datenmanagement, IoT, New Work, Data Center Modernisierung, SAP S/4HANA-Migration

• Themen: Business Analyse, Datenschutz, Datenmanagement, Stakeholder Management, Konzeption
• Das vorliegende Projekt konzentriert sich auf die Entwicklung und Umsetzung eines strategischen Ansatzes für das Datenlöschen in SAP-Systemen. Ziel ist es, die relevanten Daten und Strukturen bei der Systemübernahme zu identifizieren, um sowohl den Datenschutz als auch die IT-Systemeffizienz zu gewährleisten. Gleichzeitig sollen Downtimedauern minimiert und regulatorische Anforderungen erfüllt werden.
• Entwicklung eines umfassenden Ansatzes zur Datenlöschung in SAP-Systemen unter Berücksichtigung datenschutzrechtlicher und geschäftlicher Anforderungen.
• Sicherstellung einer effizienten und strukturierten Datenüberführung in das neue System.
• Optimierung der Systemeffizienz und Reduktion von Downtimes während der Migration.
• Erstellung fachlicher und technischer Konzepte, um eine rechtskonforme und nachhaltige Datenverwaltung sicherzustellen.
• Themenvorbereitung: Detaillierte Untersuchung des Themenfelds „Datenlöschen", um die Grundlage für eine strukturierte Datenmigration zu schaffen.
• Definition der Projektstruktur: Festlegung von Rollen, Schnittstellen und der organisatorischen Projektstruktur.
• Regulatorische Anforderungen: Analyse von datenschutzrechtlichen Vorgaben und geschäftlichen Anforderungen, um die Löschkriterien zu definieren.
• Vorgehensweise: Entwicklung möglicher Szenarien und Vorgehensweisen für die Datenbereinigung und -löschung.
• Löschkonzepte: Erstellung von fachlichen und technischen Löschkonzepten, die die Implementierung strukturieren und klare Vorgaben liefern.
• Festlegung der Löschkriterien: Definition, welche Daten und Strukturen gelöscht oder übertragen werden.
• Verantwortlichkeiten: Klärung der Verantwortlichkeiten innerhalb des Projektteams sowie bei beteiligten Stakeholdern.
• Analyse laufender Aktivitäten: Identifikation und Erhebung bereits laufender Aktivitäten im Themenfeld „Datenlöschen".
• Aufwands-, Kosten- und Zeitplanung: Erstellung von Schätzungen für Ressourcen, Zeitaufwand und Budget.
• Umsetzungsinitiativen: Entwicklung und Umsetzung konkreter Maßnahmen, um die definierten Löschstrategien umzusetzen.
• IT-Systemeffizienz: Analyse der vorhandenen IT-Infrastruktur, um Optimierungspotenziale für die Löschung und Überführung von Daten zu identifizieren.
• Technologietrends: Bewertung neuer Technologien und Tools, die den Prozess der Datenbereinigung unterstützen können.
• Kosten-Nutzen-Analyse: Bewertung der finanziellen Auswirkungen der Datenbereinigung und der Einführung neuer Lösungsansätze.
• Risikomanagement: Identifikation potenzieller Risiken während der Umsetzung und Entwicklung geeigneter Maßnahmen zur Minimierung.
• Dieses Projekt legt die Grundlage für eine nachhaltige und rechtskonforme Datenüberführung in ein neues SAP-System. Mit einem klar definierten Ansatz zur Datenlöschung werden Datenschutzanforderungen erfüllt, Downtimes reduziert und die Effizienz des neuen Systems gesteigert. Die Ergebnisse und Handlungsempfehlungen werden Unternehmen dabei unterstützen, eine zukunftssichere Datenstrategie zu entwickeln, die gleichzeitig den gesetzlichen und geschäftlichen Anforderungen entspricht.