Wissenschaftler. Programmierer. Berater. In einer Person.
Der seltene Dreiklang, der aus KI-Projekten mehr macht als eine teure Präsentation.
Warum die meisten KI-Projekte scheitern – und wie ich das ändere
Ich habe festgestellt, dass die meisten KI-Projekte nicht an der Technologie scheitern – sondern daran, dass Berater und Entwickler verschiedene Sprachen sprechen. Der Berater entwirft Konzepte, die technisch nicht umsetzbar sind. Der Entwickler setzt um, ohne die Geschäftsziele zu kennen. Das Ergebnis: teure Projekte, die im Betrieb nicht funktionieren.
Ich schließe diese Lücke. Als Naturwissenschaftler, der programmiert und berät, kann ich in allen drei Dimensionen gleichzeitig denken – und bin damit eine Ausnahme in meiner Branche.
Von der analytischen Chemie in die KI-Praxis
Mein Weg begann in der analytischen Chemie und Statistik, wo ich gelernt habe, dass Datensauberkeit, Modellvalidierung und wissenschaftliche Methodik der Unterschied zwischen einer brauchbaren und einer wertlosen Analyse sind.
-
Pharma
Roboter-Analyse-Plattform und Laborautomatisierung bei einem mittelständischen Pharmaunternehmen mit über 2.000 Mitarbeitenden – unter Hochdruck im Rahmen eines SARS-CoV-2-Projekts. Brücke zwischen Labor- und IT-Abteilung, standardisierte Schnittstellen, wartbare Architektur.
-
Transport
Data Lake Self Service und Sensordatenanalyse für ein deutsches Fernverkehrsunternehmen im Bahnumfeld. Datenanbindung, Aufbereitung und Serving Layer sowie Analyse von Zugsensordaten zur präventiven Instandhaltungsplanung.
-
Analytische Chemie
Algorithmus-Entwicklung für einen Schweizer Weltmarktführer in der NIR-Spektroskopie. Generell anwendbare Modelle zur Automatisierung von Qualitätsprüfprozessen – geräteübergreifend einsetzbar.
-
Finance
Data Science und Analyse-GUI-Entwicklung im Finanzumfeld. Predictive Modelling für Ressourcenplanung, Entwicklung interaktiver Analyse-Oberflächen und datenbasierte Entscheidungsunterstützung – branchenspezifisch und statistisch fundiert.
-
EU-Forschung
Technology Lead in einem Horizon-2020-Projekt zur Entwicklung eines europäischen Data Spine. Koordination von 29 internationalen Partnerunternehmen, Applikationsentwicklung und Abstimmung über Länder- und Unternehmensgrenzen hinweg – eines der größten Projekte aus dem letzten Horizon-2020-Call.
-
Wissenschaft
Mitgestaltung der Studie „Berufe 4.0" – Datenvalidierung und -auswertung für über 1.000 Teilnehmende, mehrfach veröffentlicht und auf internationalen Konferenzen vorgestellt.
Drei Kompetenzen, eine Person
Das bedeutet für Sie: kürzere Wege, weniger Koordinationsaufwand und keine Übersetzungsfehler zwischen Strategie und Technik.
| Was viele bieten | Was ich zusätzlich mitbringe |
|---|---|
| KI-Beratung | Eigene Implementierung (Python, TensorFlow, Hugging Face) |
| Datenanalyse | Wissenschaftliche Methodenkompetenz (Validierung, Noise Analysis) |
| Automatisierung | Branchenpraxis in Pharma, Transport und Forschung |
| Strategieentwicklung | Direkte Umsetzungskompetenz ohne Subunternehmer |
Das spricht für eine Zusammenarbeit
-
Nachgewiesene Projekterfahrung in regulierten Industrien – Pharma, Transport, EU-Forschung. Keine Theorie, sondern reale Inbetriebnahmen und Abnahmen.
-
Wissenschaftliche Publikationspraxis – Studie „Berufe 4.0", Konferenzpräsentationen. Methodische Sorgfalt, die in die Beratungspraxis einfließt.
-
Zertifizierter Umgang mit DSGVO-relevanten Datenstrukturen – Compliance ist keine Randnotiz, sondern integraler Bestandteil jedes Projekts.
-
Über 10 Jahre Projekterfahrung von der Algorithmen-Entwicklung bis zur Inbetriebnahme – in Unternehmen von 50 bis über 100.000 Mitarbeitenden.
-
Standort Deutschland, Verträge nach deutschem Recht – Herzogenaurach, Bayern. Klare rechtliche Grundlage, keine Offshore-Überraschungen.