— KI & Beratung
KI und Beratung
Neben der Lehrtätigkeit arbeite ich seit über zwanzig Jahren als Netzwerkarchitekt und seit 2024 fokussiert auf generative KI-Systeme. Wenn Sie ein konkretes Arbeitsproblem mit modernen Agenten lösen möchten, sprechen Sie mich an.
— Wo sich KI lohnt
Wo sich KI lohnt
In Deutschland steigt der KI-Einsatz schnell; fehlendes Know-how und Datenschutz bremsen die Tiefe. Global zahlen sich Agenten aus, wo Arbeit wiederholbar, dokumentenbasiert und freigabefähig ist — Cursor, MCP und RAG mit Verify-Schleifen, nicht Chat-Demos.
— Was ich anbiete
MCP-Server und Agenten
Produktionsreife MCP-Server (Model Context Protocol), die Ihre internen APIs, Datenbanken und Tools für LLM-Agenten sicher zugänglich machen — mit klaren Grenzen, Logging und Verifikation.
Agentische Workflows mit Cursor
Strukturierte Agenten-Pipelines nach dem Muster Plan → Execute → Verify → Iterate. Domänenspezifische Cursor-Rules, Skills und Anti-Halluzinations-Checks für reale Engineering-Aufgaben.
Feintuning von Transformer-Modellen
QLoRA-Feintuning von 7B-Modellen (StarCoder2, Qwen2.5) auf eigenen Daten mit PyTorch, TRL und PEFT auf GPU-Hardware — wenn RAG allein nicht reicht.
RAG- und Graph-basierte Systeme
Retrieval-Augmented-Generation-Pipelines mit LlamaIndex und Vektor-Datenbanken; Graph-Module für strukturierte Analyse über Domänendokumente und Konfigurationsquellen.
— So hilft das im Arbeitsalltag
So hilft das im Arbeitsalltag
Posteingang und Antwortentwürfe
Stunden in der Mailbox, inkonsistenter Ton, wiederkehrende Thread-Muster.
Ein Agent entwirft Antworten in Ihrer Stimme zur Freigabe — schneller, ohne selbst zu senden.
Kalender und Terminanfragen
Einladungsstau, manuelles Abwägen von Regeln und Prioritäten.
Regelbasierte Triage: Vorschläge zum Annehmen oder Ablehnen, Kalender bleibt übersichtlich.
Wiederkehrende Portal-Klicks
Schulungsportale, Formulare und interne UIs kosten Minuten pro Durchlauf.
Browser-Agenten erledigen die Klickpfade; Sie prüfen nur Ausnahmen.
Eingescannte Dokumente
Verträge und Abrechnungen als Bild-PDF — nicht durchsuchbar, mühsam zu extrahieren.
OCR plus strukturierte Extraktion: durchsuchbare Texte und weniger Abtippen.
Engineering mit Cursor-Agenten
Generische KI halluziniert APIs und bricht Produktivsysteme.
Rules, Skills und Verify-Schleifen: wiederholbare Agentenarbeit mit messbaren Checks.
Interne APIs über MCP
Wissen steckt in CLIs und GUIs; nur Spezialisten kommen weiter.
Ein MCP-Server über Ihre APIs: Fragen in natürlicher Sprache, Aktionen mit Verifikation.
RFQ-Compliance mit RAG und Agenten
Hunderte Compliance-Fragen in Excel; Belege in PDFs und Folien verstreut; manuelle Bewertung kostet Tage.
RAG über Produktdokumente plus MCP-Tools und lokales LLM: evidenzbasierte Urteile mit Audit-Trail; Super-Agent-Eval ersetzt Copy-Paste. Unterstützt menschliche Compliance-Autoren, Tausende schwierige Fragen schnell zu beantworten und Antworten in vielen unterschiedlichen Datenquellen zu verankern.
Internes Wissen per Frage und Antwort
Jahrelange Expertise steckt in Laufwerken und Mail-Threads; Neue stellen jede Woche dieselben Fragen.
RAG über interne Dokumente mit Quellenangaben; Spezialisten prüfen nur die schwierigen Grenzfälle.
Codebasis-Migration mit Agenten
Große Migrationen bleiben in der Planung stecken; manuelle Umschreibungen kosten Monate.
Cursor-Rules und Verify-Schleifen beschleunigen Migrationen; Menschen behalten die Freigabe.
Entwürfe für Sicherheitsfragebögen
Sicherheitsfragebögen von Kunden wiederholen Policy-Text über Dutzende Portale jedes Quartal.
Erste Entwürfe auf Basis der Policy-Dokumente; Menschen geben frei, bevor etwas gesendet wird.
— Beispielstudie: Fragebogen unter Termindruck
Beispielstudie: Fragebogen unter Termindruck
Problem
Ein Bid-Team muss Hunderte technische Fragen in Excel beantworten. Belege liegen in PDFs und Folien. Manuelles Suchen und Abschreiben kostet Tage und liefert uneinheitliche Formulierungen.
Vorgehen
Wir bauen eine RAG-Schicht über die Produktdokumente, MCP-Tools für Suche und Extraktion, und einen Super-Agent-Eval-Lauf — wahlweise mit lokalem LLM. Jede Antwort bleibt freigabepflichtig und führt Quellen im Audit-Trail.
Ergebnis
Compliance-Autoren erhalten begründete Entwürfe in Stunden, nicht in Tagen. Menschen entscheiden weiter über Risiko und Formulierung; die KI übernimmt Recherche und erste Struktur.
— Werkzeuge & Stack
Werkzeuge & Stack
Python · FastMCP · LlamaIndex · PyTorch · TRL/PEFT/QLoRA · Hugging Face · Cursor (Agent Mode) · MCP Protocol · Git/GitHub · SSH · Conda.
— Wie ich arbeite
Wie ich arbeite
Klein anfangen, früh verifizieren, oft zurückrollen. Keine Hype-Demos — ich baue Systeme, die in Produktion laufen und Code, Tests und Dokumentation hinterlassen.
— FAQ
Häufige Fragen
Was ist ein MCP-Server und wann brauche ich einen?
Arbeiten Sie auch remote oder nur in Bayern?
Welche Erfahrung haben Sie konkret im Bereich generative KI?
Was kostet eine KI-Beratung oder ein Pilot?
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Beschreiben Sie kurz das Vorhaben im Kontaktformular. Ich melde mich mit einer Einschätzung.