Der ewige POC.
Ein Data Scientist hat ein Modell gebaut, das im Jupyter Notebook funktioniert. Aber niemand weiß, wie es in die bestehende IT-Landschaft integriert wird.
Leistungen / 01 · Lead
AI & SaaS Execution
Sie haben eine AI-Initiative gestartet. Vielleicht einen Proof of Concept. Vielleicht sogar ein Budget. Aber kein produktives System. Kein messbarer Business Impact. Keine klare Roadmap, wie aus dem Experiment ein Produkt wird.
Das ist kein Technologieproblem. Das ist ein Führungsproblem. AI-Initiativen scheitern im Mittelstand nicht an fehlenden Algorithmen – sie scheitern an fehlender operativer Führung.
16Wochen von der Idee zum produktiven AI-System
3Phasen: Assessment, MVP, Skalierung
12Monate vom leeren Repository zur produktiven SaaS-Plattform
4Technologiefelder operativ beherrscht
Das Problem: AI-Initiativen, die in der Schublade landen
Technologie ohne Produktvision.
GPT-4 wurde evaluiert, ein Vektor-Datenbank-Setup getestet – aber welches Kundenproblem wird gelöst?
Kein Team, das liefern kann.
Die IT-Abteilung hat keine ML-Erfahrung. Der externe Dienstleister liefert Modelle, aber keine Produkte.
Geschäftsführung verliert das Vertrauen.
Nach sechs Monaten und sechsstelligem Investment ist kein greifbares Ergebnis sichtbar.
Die Lösung: Operative AI-Produktführung
Als Interim AI Product Leader übernehme ich die Brücke zwischen Business, Technologie und Team. Ich bringe die Erfahrung mit, AI-Produkte von der Idee bis zur Produktion zu führen.
Use-Case-Assessment
Welche AI-Anwendungsfälle haben echten Business Impact? Bewertung nach ROI, technischer Machbarkeit und strategischer Relevanz.
Technische Architektur
Von der Modellauswahl über die Infrastruktur bis zur Deployment-Strategie. OpenAI API, AWS, Kubernetes, CI/CD Pipelines.
Produktentwicklung
Agile Delivery mit klaren Sprint-Zielen und messbaren Outcomes.
Team-Steuerung
Ob internes Team, externe Partner oder Nearshore-Entwickler – koordinierte Zusammenarbeit.
Stakeholder-Management
Verständliche Updates, realistische Timelines, klare Entscheidungsvorlagen.
Fallbeispiel: AI-Recruiting-Plattform
- Ausgangslage
- HR-Tech-Startup mit Vision für AI-basierte Recruiting-Plattform. Kein Entwicklungsteam, keine technische Infrastruktur.
- Mein Beitrag
- Aufbau der gesamten technischen Produktorganisation, Definition der Produktstrategie, Auswahl und Setup des Tech Stacks (AWS, Kubernetes, CI/CD), Integration von AI-Komponenten (NLP für CV-Parsing, Matching-Algorithmen), Aufbau eines Nearshore-Teams.
- Ergebnis
- Innerhalb von 12 Monaten vom leeren Repository zur produktiven SaaS-Plattform mit zahlenden Kunden.
Der Prozess: Von der Idee zum produktiven AI-System
- 01
Phase 1: Assessment & Strategie
Woche 1–3Use-Case-Bewertung, Daten-Audit, Technologie-Assessment, AI-Produkt-Roadmap.
- 02
Phase 2: MVP & Erste Integration
Woche 4–10Setup der AI-Infrastruktur, Entwicklung des ersten AI-Features, Integration und Testing.
- ↳
Phase 3: Skalierung & Übergabe
Woche 11–16Performance-Optimierung, Dokumentation, Wissenstransfer an internes Team.
Technologien, die ich operativ beherrsche
- AI/ML
- OpenAI API (GPT-4, Embeddings), NLP-Modelle, Vektor-Datenbanken, ML-Pipelines
- Cloud & Infrastruktur
- AWS (ECS, Lambda, SageMaker, S3, RDS), Kubernetes, Docker
- Backend
- Python, Node.js, REST APIs, Microservice-Architekturen
- DevOps
- CI/CD (GitHub Actions, Jenkins), Infrastructure as Code, Monitoring
Weitere Leistungen
- Interim Product Leadership – Gesamte Produktorganisation aufbauen oder stabilisieren.
- Nearshore Leadership & Team-Aufbau – Internationale Teams für AI-Entwicklung.