— KI & Beratung

Beratung für künstliche Intelligenz in München – Basis bei Ingolstadt

Ich entwickle datenschutzbewusste Lösungen für Unternehmen in München und Bayern. Meine Basis liegt bei Ingolstadt; für Beratung, Workshops und Umsetzung komme ich zu Ihnen nach München oder arbeite remote. Vereinbaren Sie ein erstes Gespräch für Ihr Vorhaben.

— Drei Angebote für Ihr Vorhaben

Privater Modellserver

Betreiben Sie Modelle auf Ihrer eigenen Infrastruktur oder an einem von Ihnen kontrollierten Standort. Ich plane Bereitstellung, Zugriffsgrenzen, Messung und einen sicheren Betriebsweg.

Datenkuratierung und Feintuning kleiner Modelle

Ich prüfe und kuratiere Ihre Daten, trenne Training und Evaluation und passe kleine offene Modelle nachvollziehbar an, wenn dieser Schritt einen messbaren Vorteil bietet.

Vertikale Integration

Ich verbinde Modelle mit Ihren Dokumenten, Werkzeugen und Arbeitsabläufen. Menschliche Freigaben, belastbare Prüfungen und klare Rückfallwege gehören von Anfang an dazu.

Bereitstellung eines privaten Modellservers → Datenkuratierung und Feintuning → Vertikale Integration künstlicher Intelligenz → Netzwerk Day-0 Konfiguration →

— 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.

— So hilft das im Arbeitsalltag

So hilft das im Arbeitsalltag

Netzwerk Day-0 / gestufte Konfiguration

Template-Rebuilds und komplexe CLI-Arbeit verbrennen Junior-Änderungsfenster über Herstellergrenzen hinweg.

Festpreis-Katalog mit KI-Konsolenarbeit und menschlichem Gate — Listenpreis Phase 1 Cisco IOS XR und IOS XE.

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.

Von Telemetrie zur nächsten Aktion

Betriebliche Signale verteilen sich über Dashboards, Kommandozeilen-Werkzeuge und Spezialistenteams.

Agenten sammeln Belege, erklären wahrscheinliche Ursachen und schlagen verifizierte nächste Schritte vor; die Freigabe bleibt bei den Ingenieuren.

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, sensible Daten schützen, früh verifizieren und oft zurückrollen. Ich baue Systeme, die Code, Tests, Dokumentation und einen wiederholbaren Weg für den nächsten Ingenieur hinterlassen.

— Labor

Geplant — später

Ein kleines Modell an der seriellen Konsole eines Cisco-Routers

Das ist Netzwerkbetrieb, keine Chat-Demo: Ein kleines Modell tippt Befehle des Cisco Internetwork Operating System auf der seriellen Konsole eines Routers. Erstinbetriebnahme und Live-Diagnose sehen auf diesem Bildschirm ähnlich aus — das Gerät zeigt weiter eine privilegierte Eingabeaufforderung. Es sind zwei verschiedene Aufträge. Nach der Konfiguration muss das Modell halten. Nach einem Fehler muss es weiter anzeigen, pingen und einen Bericht schreiben. Ein Modell-Adapter mit 1,5 Milliarden Parametern und niedrigem Rang konnte beide Stopp-Regeln nicht halten. Die nächste Form ist ein Beiwagen: Sie benennen den Auftrag und fügen jedes Mal die Adressen dieses Standorts ein; der passende Spezialist tippt auf der Konsole. Die beiden Modell-Adapter existieren bereits. Die Anbindung an einen lebenden Router ist für eine spätere Sitzung geparkt.

Datenkuratierung und Feintuning → Beratung anfragen →

— FAQ

Häufige Fragen

Was ist ein MCP-Server und wann brauche ich einen?

MCP (Model Context Protocol) ist ein offener Standard, der LLM-Agenten — Cursor, Claude und eigene Assistenten — erlaubt, sicher mit externen Systemen zu sprechen: Datenbanken, APIs, eigene Software. Wenn Kollegen mit Cursor arbeiten und auf interne Infrastruktur zugreifen müssen, ist ein eigener MCP-Server meist die richtige Architektur.

Arbeiten Sie auch remote oder nur in Bayern?

KI-Projekte arbeite ich überwiegend remote — das ist Standard in der Branche. Workshops und längere Engagements vor Ort gerne in Ingolstadt, München, Augsburg und Bayern. Nach Absprache auch deutschlandweit.

Welche Erfahrung haben Sie konkret mit generativer künstlicher Intelligenz?

Seit 2024 hauptberuflich. Produktionsreife Model-Context-Protocol-Server über Orchestrierungs- und Planungsschnittstellen, retrieval-gestützte Compliance-Assistenten, lokale Modellevaluation und Feintuning sowie verifizierte Cursor-Workflows. Davor mehr als zwanzig Jahre als Netzwerkarchitekt.

Was kostet eine KI-Beratung oder ein Pilot?

Stunden- und Tagessätze nach Vereinbarung — abhängig von Umfang, Komplexität und Reisebedarf. Erste Bestandsaufnahme (typisch ein halber Tag) kann oft pauschal abgerechnet werden. Schreiben Sie kurz, was Sie vorhaben, und ich antworte mit einer Einschätzung.

Wann ist Feintuning nicht die erste Wahl?

Wenn aktuelle Informationen, interne Dokumente oder wenige klare Regeln genügen, sind gute Anweisungen und dokumentengestützte Suche meist günstiger und schneller. Feintuning ist erst sinnvoll, wenn Tests einen wiederkehrenden Qualitätsabstand zeigen und ausreichend kuratierte Trainingsdaten vorhanden sind.

Erstgespräch für München anfragen

Beschreiben Sie kurz Ihr Vorhaben. Ich melde mich mit einer ersten Einschätzung und kläre mit Ihnen, ob ein Termin vor Ort in München oder remote sinnvoller ist.

Beratung anfragen →