KI-Projekte

KI-Projekte und KI-Teamführung

Ich entwickle KI-basierte Lösungen und Systemintegrationen, und mein Ziel ist es heute, in diesem Feld als Projektleiter / Teamkapitän zu arbeiten. KI ist für mich kein Schaustück, sondern ein Werkzeug, das innerhalb von Geschäftsprozessen messbaren Nutzen liefert.

Für wen dies gedacht ist

Dies richtet sich an Führungsteams, die KI ins Unternehmen bringen wollen, aber Klarheit darüber brauchen, wo sie anfangen, wen sie einstellen und wie sie die Risiken steuern sollen – sowie an Organisationen, die für ein bereits laufendes KI-Programm einen Projektleiter oder Teamkapitän suchen. Das Ziel ist nicht, zu sagen „Wir haben KI“, sondern die Arbeit messbar zu verbessern.

Was ich tue

Entwurf und Aufbau von KI-Agent-Prozessen
LLM RAG: wissensbasierte Anwendungen, die aus Unternehmensdokumenten antworten
LLM-Fine-Tuning-Arbeiten
Integration von KI in bestehende Web-, Mobil- und Backend-Systeme
KI-Governance: Risiko, Verantwortlichkeit und Datenkontrollen, geprägt durch meine Ausbildung zum ISO/IEC 42001:2023 Lead Auditor

Kompetenzfelder, in denen ich arbeite: KI-Agent-Prozess, LLM-RAG-Prozess, LLM-Fine-Tuning; auf der Infrastrukturseite Node.js, MongoDB, Redis und Firebase.

Wie ich die Arbeit in diesem Bereich steuere

Was KI-Projekte am häufigsten verlieren, ist ein klares Ziel: Das Modell funktioniert, beantwortet aber keine geschäftliche Frage. Deshalb halte ich zuerst fest, welche Entscheidung oder welcher Prozess sich verbessern soll, und gehe dann mit einem kleinen Pilotprojekt voran.

Schritte

Ziel und Anwendungsfall: welche geschäftliche Frage, für wen, mit welchen Daten – und was ausdrücklich nicht zum Umfang gehört.
Prüfung von Daten und Zugriffen: Die zu verwendenden Dokumente, das Risiko bei personenbezogenen Daten sowie Berechtigungs- und Aufbewahrungsregeln werden in den ersten Wochen geklärt.
Pilot: Ein KI-Agent oder RAG-Ablauf mit kleinem Umfang wird aufgebaut und an realen Beispielen bewertet.
Messen und entscheiden: Das Team und die Entscheider prüfen, ob der Pilot funktioniert; die Entscheidung, auszuweiten, zu stoppen oder die Richtung zu ändern, wird schriftlich festgehalten.
Rollout und Übergabe: Auslieferung mit Integration in bestehende Systeme, Nutzungsanleitung und Wartungsplan.

Ergebnisse

Dokument zu Umfang und Abnahmekriterien
Register zu Daten, Zugriffen und Risiken
Zusammenfassung der Pilotergebnisse und Erweiterungsvorschlag
Funktionierende Integration, technische Dokumentation und eine Übergabe-Session

Methoden und Werkzeuge

Ich teile die Arbeit in kurze Sprints und zeige am Ende jedes Sprints ein funktionierendes Ergebnis. Risiken werden mit Verantwortlichem und Gegenmaßnahme erfasst. In Anlehnung an die Struktur von ISO/IEC 42001 werden Zweck, Verantwortliche, Datenquelle und Überwachungsansatz eines KI-Systems vorab festgelegt. Dieser Rahmen ist meine Arbeitsmethode, keine Unternehmenszertifizierung.

Häufige Risiken und wie ich damit umgehe

Unklares Ziel: Erfolgskriterien und Ausschlüsse werden vor Beginn des Piloten schriftlich festgelegt.
Datenschutz und Berechtigungen: Welche Daten das Modell erreichen und wer worauf zugreifen darf, wird in der ersten Phase geklärt.
Umfangsausweitung: Jede neue Anforderung geht mit ihren Auswirkungen auf Zeitplan und Budget zur Freigabe.
Zu früher Einsatz bei echten Nutzern: Der Pilot läuft mit einer begrenzten Nutzergruppe, und die Ergebnisse werden vor einer Ausweitung geprüft.

Abnahmekriterien

Das Erfolgskriterium des Piloten ist als geschäftlich relevante Kennzahl formuliert, nicht als „sieht gut aus“.
Die Quelldokumente hinter den Antworten des Modells sind nachvollziehbar; die Grundlage einer Antwort kann gezeigt werden.
Datenzugriff und Regeln zu personenbezogenen Daten sind dokumentiert.
Das Team verfügt über das nötige Wissen, um das System ohne mich zu betreiben und zu aktualisieren.

Was ich Sie vor dem Start fragen werde

Welche geschäftliche Frage oder welchen Prozess möchten Sie verbessern?
Wo liegen die Daten, und wer hat Zugriff darauf?
Wer gehört zum aktuellen Team; welche Rollen müssen wir aufbauen?
Wie messen wir den Erfolg, und von wessen Entscheidung hängt er ab?

Kommunikationsrhythmus

Ich nutze eine kurze wöchentliche Statusnotiz, eine Demo am Ende jedes Sprints und schriftliche Protokolle für kritische Entscheidungen. Mit Teams in verschiedenen Zeitzonen reduziere ich Meetings und setze auf schriftliche, dokumentierte Kommunikation.

Warum das für die Führung von KI-Teams wichtig ist

Eine häufige Herausforderung an der Spitze eines KI-Teams ist es, das Tempo der Forschung mit dem Tempo der Produktauslieferung in Einklang zu bringen. Mein Engineering-Hintergrund hilft mir, die Schätzungen des Teams zu hinterfragen; mein Management-Blick hilft mir, diese Schätzungen mit Zeitplan, Budget und Risiko zu verknüpfen. Deshalb sind Remote-Rollen auf Ebene Head of AI, AI Program Director oder CTO die Positionen, die ich suche.

Häufig gestellte Fragen

Wie entscheiden Sie zwischen Prompting, RAG und Fine-Tuning?

Ich prüfe zuerst, ob sich das Ziel mit RAG oder Prompt-Design erreichen lässt; Fine-Tuning schlage ich nur vor, wenn das nicht ausreicht, und zwar mit einer Begründung zu Daten und Kosten.

Ist diese Seite eine Behauptung einer KI-Zertifizierung?

Nein. Der Lehrgang zum ISO/IEC 42001:2023 Lead Auditor ist eine persönliche Weiterbildung; diese Seite beschreibt, wie ich mit dieser Perspektive arbeite.

Für den Einstieg: Beschreiben Sie Ihr Ziel in zwei oder drei Sätzen über Kontakt oder per WhatsApp (+90 531 679 10 14). Meine Gesamtmethode finden Sie unter Projektmanagement, meinen Arbeitsrhythmus unter Meine Arbeitsweise und weitere Bereiche unter Leistungen. Ich arbeite remote, auch über Zeitzonen hinweg – siehe FAQ.