Ihre Kunden fragen nach KI.
Ich baue sie.
Technischer Umsetzungspartner für Agenturen: KI-Features, Agentensysteme und Automatisierung im Kundenauftrag. Ohne eigenes KI-Team, ohne eigenen Endkundenvertrieb in Ihrem Markt.
Sie haben den Kundenzugang, das Konzept und die Marke. Was zwischen der Kundenidee und einer belastbaren Umsetzung fehlt, ist oft nur die technische Übersetzung. Genau die übernehme ich – als Entwickler im Hintergrund, unter Ihrem Namen.
Zusammenarbeit auf einen Blick
- → Sie bleiben Vertragspartner und Absender
- → Kein eigener Endkundenvertrieb in Ihrem Markt
- → Machbarkeit geklärt, bevor Sie ein Angebot abgeben
- → Direkter Kontakt zum Entwickler, kein Account Manager
Was ich für Agenturen übernehme
Vier Bereiche, alle auf der Umsetzungsseite – Konzept, Design und Kundenbeziehung bleiben bei Ihnen.
KI-Features in Kundenprojekte einbauen
Sie liefern Design, Konzept und Kundenbeziehung, ich baue die KI-Funktion dahinter – eingebettet in Ihren Stack, nicht als fremde Insel daneben. Sie bleiben Vertragspartner und Absender.
Agenten- und Automatisierungssysteme
Mehrstufige Abläufe, die eigenständig laufen: Dokumente auswerten, Eingänge strukturieren, Recherchen durchführen. Mit klaren Rollen, Datengrenzen und einer Freigabestelle für den Menschen.
Technische Übersetzung im Kundengespräch
Auf Wunsch sitze ich im Termin dabei und übersetze zwischen Kundenwunsch und technischer Machbarkeit – als Ihr Spezialist, nicht als konkurrierender Anbieter.
Machbarkeitsprüfung vor dem Angebot
Bevor Sie etwas zusagen, klären wir, ob es trägt: Datenlage, Schnittstellen, Betriebsaufwand, realistischer Rahmen. Das erspart Festpreise auf Annahmen, die später nicht halten.
Vier typische Situationen im Agenturalltag
Was sich konkret ändert, wenn die Umsetzung abgedeckt ist.
| Situation | Ohne Umsetzungspartner | Mit |
|---|---|---|
| Kunde fragt nach „irgendwas mit KI“ | Angebot auf Verdacht, Umfang unklar | Machbarkeit vorab geklärt, Angebot auf belastbarer Grundlage |
| Eigenes KI-Team aufbauen | Einstellung, Einarbeitung, Auslastungsrisiko | Kapazität projektbezogen, ohne Fixkosten im Team |
| Umsetzung an eine KI-Agentur geben | Agentur hat eigenen Kundenzugang und eigene Marke | Ich habe keinen eigenen Endkundenvertrieb in Ihrem Markt |
| Prototyp wird produktiv | Demo läuft, Betrieb und Fehlerfälle offen | Architektur, Freigabepunkte und Betrieb von Anfang an mitgedacht |
Wann ein Agent, wann ein Workflow, wann gar keine KI
Einen Agenten-Prototyp zu bauen ist inzwischen einfach. Ein System zu bauen, dem man im produktiven Einsatz Verantwortung übertragen kann, ist die eigentliche Arbeit. Diese fünf Fälle entscheiden bei mir, ob überhaupt und in welcher Form gebaut wird.
| Ausgangslage | Empfehlung | Begründung |
|---|---|---|
| Regeln sind vollständig deterministisch | Kein Agent, kein LLM | Ein if-else oder ein klassischer Workflow ist billiger, schneller und vorhersagbar. LLM heißt hier nur zusätzliche Fehlerquelle und laufende Kosten. |
| Ablauf ist fest, nur der Inhalt variiert | Workflow mit LLM-Schritt | Ein Modell an genau einer Stelle in einer sonst festen Kette – etwa Klassifizierung oder Textentwurf. Deutlich robuster als ein frei planender Agent. |
| Schrittfolge hängt vom Zwischenergebnis ab | Agent mit Werkzeugen | Erst hier lohnt echte Agentenarchitektur: Der Ablauf lässt sich vorab nicht festschreiben, weil der nächste Schritt vom vorherigen Ergebnis abhängt. |
| Datenbasis ist lückenhaft oder unsauber | Erst Daten, dann KI | Kein Modell repariert eine schlechte Datenlage. Wer hier startet, baut ein System, das überzeugend klingt und falsch liegt. |
| Niemand ist für den Betrieb zuständig | Noch nicht bauen | Ein produktives KI-System braucht jemanden, der Fehlerfälle ansieht und nachjustiert. Ohne diese Rolle wird aus dem Piloten Altlast. |
Zwei der fünf Zeilen führen dazu, dass ich vom Bauen abrate. Das ist kein Understatement, sondern der Grund, warum die verbleibenden Projekte tragen.
Von der Kundenanfrage zum ausgelieferten Feature
Vier Schritte, wobei der erste oft der wichtigste ist.
Sie schildern den Fall, den der Kunde gestellt hat. Ich sage Ihnen, ob er technisch trägt, wo die Risiken liegen und ob KI überhaupt die richtige Antwort ist. Ergebnis ist eine Einschätzung, mit der Sie ins Kundengespräch gehen können.
Bevor Sie ein Angebot abgeben, klären wir Datenlage, Schnittstellen und Betriebsaufwand. So entsteht ein Festpreis auf Grundlagen statt auf Annahmen – das schützt Ihre Marge, wenn das Projekt in die Umsetzung geht.
Ich setze die KI-Funktion in Ihrem Stack um, in überschaubaren testbaren Schritten. Sie bekommen Zwischenstände, die Sie dem Kunden zeigen können, statt einer Blackbox mit Liefertermin.
Entweder übernimmt Ihr Team das System mit Dokumentation, oder ich bleibe für Betrieb und Ausbau dahinter. Beides geht – wichtig ist nur, dass die Zuständigkeit vorher geklärt ist und nicht nach dem Go-live.
Systeme, die im Echtbetrieb stehen
Als technischer Teamleiter eines siebenköpfigen Teams habe ich zwei Jahre lang ein KI-Assistenzsystem für dokumentenbasierte Wissensarbeit verantwortet, inklusive Architekturverantwortung – Multi-LLM-Architektur ohne Vendor-Lock-in, On-Premises-Betrieb, Antworten mit Quellenverweis, umgesetzt in Java und Spring Boot als Microservice-Landschaft auf Kubernetes. Das System wurde bis in die Landesverwaltung Mecklenburg-Vorpommern ausgerollt.
Für einen Personalvermittler in Norddeutschland mit Schwerpunkt Digital Health läuft ein Agent direkt in Microsoft Teams: Lebenslauf im Chat hochladen, Matching-Lauf, Ergebnisliste als Excel-Datei in SharePoint. Der fachlich interessante Teil war nicht das Modell, sondern die Ableitung der Suchbegriffe aus dem Lebenslauf statt aus einer Freitexteingabe – die Trefferqualität stieg dadurch von durchschnittlich 1,7 auf 7 von 7 Punkten bei den besten Treffern.
Für einen Archivdienstleister in Mecklenburg-Vorpommern habe ich über zwei Jahre ein Lagerverwaltungssystem gebaut und betreut: vierstufige Lagerhierarchie, Bestandsführung bis auf die Ebene des einzelnen Vorgangs im Karton, ein Audit-Trail mit 21 protokollierten Ereignistypen und fünf automatisch gesetzte Geschäftsdokumente inklusive gesetzlicher Aufbewahrungsfristen und dokumentierter Kundenfreigabe vor jeder Vernichtung. Das ist Prozesssoftware ohne jeden KI-Anteil – und der Grund, warum ich einschätzen kann, wann KI die falsche Antwort ist.
Zum Stack: im Backend Java mit Spring Boot, Python mit FastAPI und Django sowie Node.js, im Frontend TypeScript mit React, Next.js und Vue. Als Datenbasis PostgreSQL, für semantische Suche pgvector. Für Abläufe n8n und Temporal je nach Anforderung, für Agenten MCP und A2A als Protokollschicht, Anbindungen an Microsoft 365 über Microsoft Graph. Die Infrastruktur dafür betreibe ich selbst, von Docker und Kubernetes über GitLab CI/CD bis zum Monitoring mit Grafana – was auch heißt, dass ich Betriebsaufwand realistisch einschätze und nicht erst beim Go-live darüber nachdenke.
Dazu kommt eine eigene Plattform zur Content-Produktion mit mehrstufiger Pipeline und automatisiertem Faktencheck sowie ein täglich produktives Multi-Agenten-System als laufende Praxisgrundlage. Mein Hintergrund in der Informatik mit Schwerpunkt maschinelles Lernen (Universität Rostock) hilft, neue Entwicklungen technisch belastbar einzuordnen statt sie nachzuerzählen.
Wann Sie mich nicht brauchen
- — Sie haben bereits ein KI-Team. Dann brauchen Sie Kapazität, nicht Spezialisierung. Da bin ich der teurere Weg zum selben Ergebnis.
- — Sie brauchen ein Logo für die Pitch-Folie. Ich stehe nicht als Partnerlogo zur Verfügung, wenn dahinter kein Projekt steht.
- — Der Ablauf ist vollständig regelbasiert. Dann ist ein klassischer Workflow billiger, schneller und zuverlässiger. Ich sage Ihnen das im Erstgespräch, auch wenn es mich das Projekt kostet.
- — Niemand beim Kunden ist für den Betrieb zuständig. Ein produktives KI-System braucht eine Person, die Fehlerfälle ansieht. Fehlt die, wird der Pilot zur Altlast – und die fällt am Ende auf Sie zurück, nicht auf mich.
- — Sie suchen vollautonome Agenten ohne menschliche Kontrolle. Die verspreche ich nicht. In jedem System, das ich baue, gibt es eine Stelle, an der ein Mensch freigibt.
Fragen aus Agenturgesprächen
Treten Sie gegenüber unseren Kunden in Erscheinung?
Nur wenn Sie es wollen. Standard ist, dass Sie Vertragspartner und Absender bleiben und ich im Hintergrund arbeite. Wenn es im Termin hilft, komme ich als Ihr technischer Spezialist dazu – nicht als eigener Anbieter. Ich habe keinen eigenen Endkundenvertrieb in Ihrem Markt, das ist Teil der Geschäftsgrundlage.
Wie unterscheidet sich das von einer KI-Agentur als Subunternehmer?
Eine KI-Agentur verkauft parallel an dieselben Kundentypen wie Sie. Ich bin Einzelentwickler und arbeite auf der Umsetzungsseite, nicht auf der Vertriebsseite. Dazu kommt der praktische Unterschied: Sie sprechen direkt mit der Person, die das System baut, statt mit einem Account Manager.
Können Sie beurteilen, ob eine Kundenanfrage überhaupt sinnvoll ist?
Das ist meist der wertvollste Teil der Zusammenarbeit. Ein erheblicher Teil der Anfragen, die als KI-Projekt formuliert werden, löst sich besser mit einem klassischen Workflow oder scheitert an der Datenlage. Das früh zu erkennen schützt Ihre Marge und Ihre Kundenbeziehung mehr als jedes zugesagte Feature.
Arbeiten Sie mit unserem bestehenden Stack?
Ja, das ist der Normalfall. Ziel ist, KI in vorhandene Software und Abläufe einzubetten, statt daneben etwas Neues zu stellen. Welche Modelle und Dienste dabei zum Einsatz kommen, entscheide ich pro Aufgabe und nicht nach Anbieterbindung.
Was passiert mit den Daten unserer Kunden?
Das klären wir projektbezogen, bevor gebaut wird: welche Daten das System sieht, wo sie verarbeitet werden, was gespeichert wird und was nicht. Wo es die Anforderung verlangt, arbeite ich mit selbst gehosteten Modellen oder EU-basierten Diensten bis hin zum vollständigen Betrieb in Ihrer eigenen Infrastruktur. Die konkrete Auftragsverarbeitung gehört in den jeweiligen Projektvertrag.
Wie fangen wir an?
Mit einem kostenlosen Erstgespräch von etwa 30 Minuten, in dem wir einen konkreten Fall durchgehen: Was fragt der Kunde, welche Daten liegen vor, wo liegt das Risiko. Daraus ergibt sich, ob und wie eine Zusammenarbeit Sinn ergibt. Eine ausgearbeitete Analyse Ihres Kundenprojekts ist nicht Teil des Erstgesprächs.
Bringen Sie einen konkreten Fall mit
Ein kostenloses Erstgespräch von etwa 30 Minuten reicht, um einzuordnen, ob eine Kundenanfrage trägt – und ob wir zusammenpassen. Am besten anhand einer Anfrage, die gerade auf Ihrem Tisch liegt.
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