Explainable AI Experten in Deutschland
aus über 15.000 Lebensläufen – mit der Kraft von KIBeauftragen Sie Experten, die Modellentscheidungen transparent machen, XAI-Ebenen für regulierte Produkte aufbauen und Ergebnisse für Prüfungen dokumentieren. Finden Sie schnell und präzise geprüfte, verfügbare Freelancer.
Lerne FRATCH Experten in Deutschland kennen, die kürzlich Explainable AI eingesetzt haben
Enrique Carrillo
Letzte Position:
Senior Analyst/Entwickler für KI & Automatisierung bei Heinz & DF
- Entwarf und implementierte umfassende Geschäftsprozesse und führte dabei funktionsübergreifende Teams, um die Kundenzufriedenheit zu steigern und Kosten zu senken
- Führte Schulungen durch und stellte durch End-to-End-Workflow-Entwicklung die Nutzenerzielung sicher
- Leistete einen Beitrag zur Initiative „Generate Insights from Hidden Knowledge“, indem ich KI-basierte Workflow-Automatisierungslösungen mit Large Language Models (LLMs) und Low-Code/No-Code-Plattformen entwickelte und einsetzte
- Entwickelte Multi-Agenten-Workflows mit OpenAI, LangChain, Haystack und n8n, um Dokumentenprüfung, Datenerfassung und Wissenszusammenfassung zu automatisieren
- Leitete die Orchestrierung von KI- und Automatisierungs-Frameworks, um medizinische und geschäftliche Prüfprozesse zu verbessern und Compliance, Erklärbarkeit und Transparenz zu gewährleisten
- Arbeitete funktionsübergreifend zusammen, um komplexe Geschäftsanforderungen in KI-gestützte Automatisierungsprototypen zu übersetzen, die den Compliance- und Datenschutzstandards des Unternehmens entsprechen
- Setzte Power Automate, UiPath, Nintex und ServiceNow ein, um schnelle, skalierbare und sichere Automatisierungslösungen in validierten Betriebsumgebungen bereitzustellen
- Nutzte Lean Six Sigma, Agile/SAFe und ITIL-Prinzipien, um KI-Entwicklungspipelines zu strukturieren und dadurch messbare Ergebnisse, Nachvollziehbarkeit und nachhaltige Governance sicherzustellen
- Koordinierte abteilungsübergreifende Zusammenarbeit, standardisierte Workflows zur Fehlerreduzierung und verbesserte Aufgabenverwaltung. Etablierte Governance-Rahmenwerke, um die Nachhaltigkeit der Automatisierungslösungen sicherzustellen
Fouad Omri
Letzte Position:
CTO bei Predapp GmbH
Predapp ist ein Sovereign-AI- und Infrastrukturunternehmen, das KI-Systeme baut, die Organisationen auf ihre Weise besitzen, kontrollieren und einsetzen können, mit voller Datensouveränität. Seit 2015 als CTO und Investor leite ich die Entwicklung der Sovereign AI Platform sowie eine Beratungspraxis für KI-Strategie für Unternehmen, Fractional-CTO-Einsätze und technische Due Diligence für VCs, PE und Family Offices.
- Die Sovereign AI Platform von Grund auf entwickelt und die technische Vision, das Infrastruktursdesign und die Engineering-Roadmap verantwortet; aktuell im Einsatz in einem europäischen Krankenhaus, bei einem Automobilkunden in Deutschland und bei zwei US-Startups, mit aktiven kommerziellen Gesprächen mit zwei führenden europäischen Hosting-Anbietern
- Dubai Health Authority (DHA / Nabidh): KI-Symptomprüfer und Triage-System für die nationale Initiative 'Doctor for Every Citizen' unter HH Sheikh Mohammed bin Rashid Al Maktoum entworfen und trainiert
- Emirates Airlines: KI-Agent für Bodenpersonal entworfen und ausgerollt, um Schulungen zu beschleunigen, die Bearbeitung von Problemen zu verbessern und die Kosten für die temporäre Belegschaft zu senken
- Erklärbares KI-Triage-System entwickelt und an der Universität Heidelberg und im Famagusta Hospital (Zypern) pilotiert; Wartezeiten für Patienten um bis zu 15 % reduziert (Validierung läuft)
- Produktionsplanungs-Engine für ein US-Industrial-AI-Startup gebaut: RL + Monte-Carlo-Tree-Search, wodurch die Planung von Stunden auf Sekunden verkürzt wurde
- Semantische Suchmaschinen mit RAG + Wissensgraphen entworfen und geleitet; Agentic-Text-to-SQL-Lösung für Citizen Data Scientists entwickelt
- Beratung zu KI-Strategie und Reifegradanalysen für Unternehmenskunden, einschließlich Architektur-Reviews, Reifegradbewertungen und Entwicklung von KI-Roadmaps
Andreas Anding
Letzte Position:
KI-Berater & Digital-Architekt bei TeamIntel
- Governed Multi-Agent-Orchestrierung für regulierte, in der EU ansässige Unternehmen – selbst hostbar, 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; praktische Entwicklung mit LLMs (u.a. Anthropic/Claude), agentischen Workflows, RAG.
- Aufbau der governance-orientierten Multi-Agenten-Plattform TeamIntel (siehe KI-Referenzprojekte).
Katharina Schmidt
Letzte Position:
Virtuelles Färben bei Fakultät Elektrotechnik und Informationstechnik, TU Dresden
- Technische und fachliche Leitung der Software- und ML-Entwicklung; weitgehend eigenständige Umsetzung der Programmierung und Koordination des Teams sowie externer Projektpartner
- Entwurf, Erstellung und Aufbereitung von Trainings- und Testdatensätzen aus experimentellen Bilddaten und Simulationen
- Auswahl, Implementierung, Training, Validierung und Test von neuronalen Netzen für bildbasierte Rekonstruktion und Transformation
- Systematische Bewertung, Vergleich und Optimierung verschiedener Modellarchitekturen (Convolutional Neural Networks, Generative Adversarial Networks, Autoencoder, Transformer)
- Konzeption und Implementierung von Explainable AI-Analysen zur Beurteilung der Modellinterpretierbarkeit und Robustheit (Analyse von Feature Maps, Augmentationsstudien, Guided Backpropagation)
- Vorstellung der entwickelten Methoden und Ergebnisse in Projektmeetings und auf internationalen Konferenzen
Muhammad Latif
Letzte Position:
KI-Produktintelligenz-SaaS-Plattform bei ProductLogik
- Produktvision, Roadmap und ein abonnementbasiertes Monetarisierungsmodell definiert.
- Multimodale KI-Orchestrierung (Gemini + GPT-Fallback) entwickelt, um Zuverlässigkeit und Kosteneffizienz sicherzustellen.
- Eine erklärbare Insight-Engine mit Confidence-Scoring und Erkennung von Agile-Antipatterns entworfen.
- Eine Full-Stack-Architektur (FastAPI, PostgreSQL, React) aufgebaut und bereitgestellt, mit sicherer Authentifizierung und Quotenverwaltung.
- Tech: Python, FastAPI, PostgreSQL, React, TypeScript, Stripe, Gemini API, OpenAI API.
Kurt Rosenberg
Letzte Position:
Lead Solution Architect (AI HealthTech) / Interim-CTO & Produkt-Mitinhaber bei Physio-Agil Frankfurt
- Allgemeine CTO-Verantwortlichkeiten (Architekturdesign, operative Einrichtung, externe Laufzeitanalyse des Produkts, Investorenbeteiligung, regulatorische Compliance)
- Aufsicht der Softwareentwicklung (tiefgehende Implementierungsarbeit) sowie Workflow-Design
- Produkt-Mitinhaberschaft
- Technik/Tools/Frameworks: proprietäre Software (Java, JavaScript), Kubernetes, Postgres, MinIO, Ollama (intern), mehrere xAI-APIs (extern), OpenTofu (Terraform), Keycloak, Kafka, Prometheus, ELK Stack, GitHub, GitHub Workflows, Argo CD, ISO 27001, BSI-ISM, EU AI Act
Alona Liuzniak
Letzte Position:
KI-Architektin
KI-gestützte Plattform für automatisierte UX-Validierung und Designer-Unterstützung
- Konzeption und technische Leitung einer unternehmensweiten KI-Lösung zur automatisierten UX-Überprüfung, die die Designqualität verbessert und manuelle Review-Prozesse in den Teams deutlich reduziert
- Entwicklung eines automatischen UX-Validierungstools als Figma-Plugin und Web-Anwendung, das auf Basis interner Richtlinien Testfälle generiert und aktuelle Designs zuverlässig auf Konsistenz und Standardkonformität prüft
- Umsetzung eines interaktiven Designer-Chats auf RAG-Basis, der Fragen zum aktuellen Design sowie zu den UX-Richtlinien des Unternehmens beantwortet sowie Konzeption der Deployment-Architektur auf Basis containerisierter Services
- Python, Azure OpenAI, PostgreSQL, REST API, Docker, OpenShift, Helm, CI/CD, Figma MCP, LLM, RAG, Prompt Engineering, GenAI, XAI, KI-Architektur, KI-Strategie
Marc Eichner
Letzte Position:
Gründer & KI-Berater bei Omniance
- Lokale KI- und agentische Systeme für Mittelstand und Konzerne von Use Case bis Produktion
- Co-Gründung mit Dr. Artur Hahn
- Erstmandat: KI-Use-Case-Workshop bei einem Konzern mit Rollout zum Ersatz von ca. 1.200 Kassensystemen zur Priorisierung von 15 KI-Use-Cases
- Entwicklung dreier technischer Bausteine: OmniExtract (Rechnung-Lieferschein-Matching), WING (Voice-to-CRM), OmniConnect (KI-Middleware + Chat)
- Konzeption einer 12-monatigen Lernarchitektur für ein KI-Beratungshaus
- Operativer Einsatz eines KI-getriebenen Wissensmanagements
Nima Nooshi
Letzte Position:
Mitbegründer & LLM-Ingenieur bei LLM Ventures
- Mitgegründet ein KI-Startup mit Fokus auf die Entwicklung produktionsreifer LLM-Anwendungen und Agentensysteme
- Entworfen und implementiert Multi-Agent-KI-Workflows für Finanz- und Handelsanwendungen
- Entwickelt LLM-basierte Copilot-Architekturen für Portfolioanalyse, Handelsverwaltung und personalisiertes Nutzercoaching
- Entwickelt On-Device- und Edge-Inferenzanwendungen, optimierte Modelle für geringe Latenz, Datenschutz und ressourcenbeschränkte Umgebungen
- Geleitet Architekturentscheidungen zur Modellauswahl, Orchestrierung, Zustandsverwaltung und Bereitstellung
Nurbüke Teker
Letzte Position:
Werkstudent – Softwareentwickler bei Rohde & Schwarz
- Entwicklung von Software-Tools im EICACS-Programm (LDACS-Projekt) zur Unterstützung sicherer Avionikkommunikation.
- Aufbau von Python-basierten Automatisierungs- und Überwachungsdiensten zur Validierung von KI-Komponenten gemäß Trustable-AI-Richtlinien.
- Konzeption von CI/CD- und Test-Pipelines, die die Reproduzierbarkeit und Zuverlässigkeit in allen Teams verbessern.
Gabin Nguegnang
Letzte Position:
Freiberuflicher Mathematikexperte für das Training von KI-Modellen bei Outlier AI and Mindrift AI
- KI-Modelle trainiert, um spezialisierte reale Probleme zu lösen
- Forschungsorientierte Prompts auf Basis der Angewandten Mathematik entworfen und Bewertungsraster entwickelt, die konsequent das Modellverständnis und die Ausgabequalität verbessern
- Leistung, Genauigkeit und Zuverlässigkeit fortschrittlicher KI-Modelle bewertet
- Eng mit bereichsübergreifenden Entwicklungsteams zusammengearbeitet, um sicherzustellen, dass KI-Modelle den Industriestandards entsprechen, und um umsetzbare Erkenntnisse bereitzustellen
Arun Sai Thunga
Letzte Position:
AI-Backend-Entwickler-Praktikant bei Calvergy UA
- Komplexe, KI-basierte Energiesystemmodelle in das Frontend-Framework integriert, was die Visualisierung von Erkenntnissen für mehr als 6 Schlüsselkunden ermöglichte und die Energienutzung maximierte.
- Energieeffizienz und Auslastung maximiert, indem der nahtlose Datenfluss zwischen KI-Modellen und der Benutzeroberfläche für schnelle, umsetzbare Berichte konzipiert wurde.
Kevin Baßler
Letzte Position:
Prokurist und KI-Leiter bei ValueData GmbH
- Leitung von KI-Initiativen für Life-Science-Lösungen, Integration fortschrittlicher KI-Modelle in Unternehmens-Workflows und Sicherstellung einer nahtlosen Bereitstellung.
- Entwerfen und Implementieren von Deep-Learning-Architekturen (PyTorch, Keras) für komplexe biomedizinische Herausforderungen, einschließlich Zellsegmentierung, multimodaler Omics-Analyse und Prognose von Punktwolken.
- Entwicklung und Bereitstellung robuster LLM-basierter Systeme, einschließlich RAG-Architekturen und agentischer Workflows mit LangGraph, um natürlichsprachige Interaktion mit komplexen medizinischen Daten zu ermöglichen.
- Führung funktionsübergreifender Initiativen zur Anwendung von Foundation Models und erklärbarer KI (xAI) in klinischen und evolutionären Algorithmen.
Adriana Van Boxtel
Letzte Position:
Vorstandsmitglied – Daten-Governance & Digitale Strategie bei IWCA Germany e.V.
- Mitgegründet das deutsche Kapitel der International Women's Coffee Alliance und zur Entwicklung der strategischen Vision sowie zur organisatorischen Strukturierung internationaler Entwicklungsinitiativen beigetragen
- Interne Arbeitsabläufe optimiert und Verwaltungsaufwand durch systematische Prozessanalyse und Dokumentation reduziert
- Governance-Rahmenwerke und Standards zur Daten-Governance entworfen und implementiert, um ESG-Konformität und Transparenzanforderungen für NGO-Aktivitäten zu unterstützen
- Umfassende Datenstrategie entwickelt, um Datenqualität, Transparenz und Reporting-Fähigkeiten im internationalen Stakeholder-Netzwerk zu verbessern
Hossein Gholamali
Letzte Position:
Entwicklungsingenieur bei HannahNisa Industries Co
- Entwickelte und wartete ein maßgeschneidertes Informationsmanagementsystem (IMS) für die Fertigungsindustrie, das über 12 Nutzer in den Modulen Finanzbuchhaltung, Cash- & Liquiditätsmanagement und Lagerverwaltung unterstützt.
- Implementierte innovative Datenintegrationslösungen, was durch die Konsolidierung der Filialdaten auf einem zentralen Server mit Weboberfläche eine Reduktion der Datenverarbeitungszeit um 25 % ergab.
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Explainable AI einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
12 Jahre
Positionsdauer
2,1 Jahre
Positionen pro Freelancer
8
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Forschung und Entwicklung (F&E), Produktentwicklung
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Gesundheitswesen, Bildung
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Projektmanagement
Bachelor-Abschluss oder höher
97%
Master-Abschluss oder höher
83%
Doktortitel
31%
Zertifizierungen pro Freelancer
3
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Spanisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
97%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in Deutschland verteilen, basierend auf aktuellen Verträgen auf unserer Plattform. Jeder Balken deckt eine Tagessatzspanne ab – seine Höhe zeigt, wie viele Freelancer innerhalb dieser Spanne abrechnen.
Durchschnittssätze von Experten in Deutschland, die Explainable AI einsetzen
Die Tagessätze basieren auf aktuellen Verträgen und enthalten keinen FRATCH-Aufschlag.
Der durchschnittliche Tagessatz ist der Mittelwert aller Tagessätze aus aktuellen Verträgen vergleichbarer Freelancer auf unserer Plattform.
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 30 Aug 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Über die Technologie
Was XAI macht
Explainable AI, oft XAI genannt, hilft Menschen zu verstehen, warum ein Modell eine bestimmte Entscheidung getroffen hat. Es wird für Modell-Erklärungen, Feature-Wichtigkeit, Entscheidungswege und prüfungsreife Dokumentation eingesetzt. Gute Arbeit in diesem Bereich verbindet technische Ergebnisse mit Geschäfts- und Compliance-Anforderungen.
Wo es passt
- Kredit- und Risikobewertungen
- Betrugs- und Anomalieprüfung
- Unterstützung für medizinische oder industrielle Modelle
- Interne Revision und Modell-Governance
Es steht neben Machine Learning, MLOps, Data Science und Produktanalyse. In Deutschland wünschen sich Unternehmen oft Erklärbarkeit für Teams, die klare Prüfwege brauchen, nicht nur genaue Vorhersagen.
Übliche Toolchains
Arbeiten rund um Explainable AI umfassen meist SHAP, LIME, Model Cards, Methoden zur Feature-Zuordnung und Monitoring-Tools. Spezialisten brauchen außerdem ein gutes Verständnis des zugrunde liegenden Modelltyps, denn eine brauchbare Erklärung hängt davon ab, wie das Modell trainiert und bereitgestellt wurde.
Wann Sie Hilfe holen sollten
Unternehmen suchen freiberufliche Expertise, wenn ein Modell bereits live ist und klarere Begründungen braucht, wenn ein regulierter Anwendungsfall mehr Dokumentation verlangt oder wenn Produktteams die Ergebnisse den Nutzern nicht erklären können. Die besten Spezialisten können mit Data-Teams, Rechtsprüfern und Fachexperten zusammenarbeiten, ohne die Lieferung auszubremsen.
Was starke Spezialisten tun
- Modellausgaben in klare Sprache übersetzen
- Die passende Erklärungsmethode für das Modell wählen
- Irreführende oder instabile Erklärungen erkennen
- Review, Audit und Freigaben durch Stakeholder unterstützen
Starke Profis kennen auch die Grenzen der Interpretierbarkeit. Sie drücken nicht jedem System dieselbe Methode auf; sie passen sich Baum-Modellen, neuronalen Netzen und hybriden Setups an.
Was Unternehmen erwarten sollten
Explainable-AI-Arbeit ist nicht nur eine visuelle Ebene über einem Modell. Sie sollte beantworten, wer die Erklärung braucht, welche Entscheidung sie unterstützt und wie das Ergebnis geprüft wird. Bei Remote-Arbeit in Deutschland zählt klare schriftliche Kommunikation genauso wie technisches Tiefenwissen.
Häufig gestellte Fragen
Die wichtigsten Details zu Explainable AI, aus den Fragen, die uns am häufigsten erreichen.
Explainable AI wird eingesetzt, um zu zeigen, warum ein Modell ein Ergebnis erzeugt hat, nicht nur, welches Ergebnis es war. Teams nutzen es für Kreditentscheidungen, Betrugswarnungen, medizinische Unterstützung, Qualitätsprüfungen und interne Modellprüfungen. Es hilft Business-Anwendern, Prüfern und Fachexperten, dem System zu vertrauen, ohne es als Black Box zu behandeln.
XAI ist breiter als nur ein einzelnes Diagramm oder ein Feature-Ranking. Es kann lokale Erklärungen, globales Verhalten, kontrafaktische Analysen, regelbasierte Zusammenfassungen und Modelldokumentation umfassen. Einfache Interpretation zeigt vielleicht ein Signal, während XAI versucht, den gesamten Entscheidungsprozess leichter prüfbar zu machen.
Ein starker Explainable AI Spezialist kennt meist SHAP, LIME, Permutation Importance, Partial-Dependence-Plots und kontrafaktische Erklärungen. Er sollte auch Model Cards, Monitoring und die Frage verstehen, wie sich die Erklärung je nach Modelltyp verändert. Das richtige Tool hängt davon ab, ob das Modell ein Baum, ein lineares System oder ein neuronales Netz ist.
Explainable AI Arbeit profitiert von solidem Machine-Learning-Wissen, Datenanalyse, MLOps und klarer Kommunikation mit Stakeholdern. In regulierten Umgebungen helfen außerdem Kenntnisse in Datenschutz, Risiko und Governance. Ein guter Freelancer kann zwischen technischer Prüfung und verständlicher Erklärung wechseln.
Explainable AI Aufgaben sind sehr unterschiedlich. Ein kleines Audit oder eine Erklärungsebene kann einen Spezialisten mit starker Praxiserfahrung brauchen, während ein größerer Produkt-Rollout jemanden erfordert, der Modelldesign, Dokumentation und Review-Workflows abstimmen kann. Entscheidend ist praktische Erfahrung mit genau der Modellfamilie und dem Anwendungsfall.
XAI Arbeit ist oft gut remote machbar, weil die meisten Aufgaben in Code, Dokumentation und Review-Sitzungen stattfinden. Vor-Ort-Zeit kann helfen, wenn Teams Workshops mit Rechts-, Produkt- oder Compliance-Stakeholdern brauchen. Bei Projekten in Deutschland kombinieren viele Unternehmen Remote-Umsetzung mit einigen fokussierten Meetings.
Ein starker Explainable AI Experte kann Abwägungen erklären, nicht nur Tools nennen. Achten Sie auf Beispiele, in denen er die Klarheit von Entscheidungen verbessert, Verwirrung bei Nutzern reduziert oder einem Team geholfen hat, ein Review zu bestehen, ohne das Modell zu schwächen. Er sollte auch wissen, wann eine Erklärung unzuverlässig oder irreführend ist.
Explainable AI ist der gebräuchlichste Begriff, aber Sie werden auch interpretable AI und transparent AI in ähnlichen Zusammenhängen sehen. Die genaue Bedeutung hängt vom Kontext ab: Manchmal ist ein vollständig verständliches Modell gemeint, und manchmal nachträgliche Erklärungen für ein komplexes Modell. Ein guter Freelancer sollte mit beiden Bedeutungen arbeiten können.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Deutschland, die Explainable AI in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 94 €, was einem Tagessatz von etwa 756 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Deutschland, die Explainable AI in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 97% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 83% mindestens einen Master-Abschluss und 31% einen Doktortitel.
Freelancer in Deutschland, die Explainable AI in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 12 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,1 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Deutschland, die Explainable AI in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (97%), Englisch (97%) und Spanisch (21%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Deutschland, die Explainable AI in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (69%), Gesundheitswesen (52%) und Bildung (48%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Deutschland, die Explainable AI in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (97%), Forschung und Entwicklung (F&E) (86%) und Produktentwicklung (79%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Explainable AI eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
