Das Entscheidende in deinen Daten steht zwischen den Zeilen. Ich entwickle KI-Systeme, die Erkenntnisse statt Kennzahlen liefern.
Sie erkennen Muster, decken Zusammenhänge auf und leiten Hebel ab. Damit du fundierte Entscheidungen triffst, ohne das Wesentliche zu übersehen.
Meine Methode
Viele Organisationen haben nicht zu wenige Informationen – sondern zu viele Stimmen, zu viele Details, zu viele einzelne Wahrheiten. Das Entscheidende steckt oft nicht in einer Kennzahl, sondern zwischen den Zeilen: in Wiederholungen, Widersprüchen, Auslassungen und kleinen Signalen.
Ich entwickle maßgeschneiderte KI-Systeme, die Text und Daten hinterfragen, verknüpfen und verdichten. So wird aus unübersichtlichem Material eine echte Entscheidungsgrundlage: zentrale Muster, wenige Hebel, klare nächste Schritte.
Mein Ansatz setzt auf ein präzises Zusammenspiel von drei Ebenen:
Datenverständnis, Systemdesign und Sprache.
Dieses System macht aus KI-Modellen wertvolle Werkzeuge für dein Unternehmen.
Meine Expertise im Detail
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Worum es geht
Ein KI-System kann Texte lesen – aber es kennt nicht eure Abläufe, Begriffe und Stolperstellen. Relevanz entsteht erst, wenn Kontext in klare Suchrichtungen übersetzt wird.Woran du es im Prozess merkst
Im Intake klären wir, welche Entscheidungen du wirklich treffen willst (und welche nicht).
Ich übersetze deinen Kontext in prüfbare Hypothesen und Suchmuster statt generischer Themen-Cluster.
Was daraus entsteht
ein gemeinsamer Problemrahmen (Scope)
konkrete Leitfragen/Hypothesen, nach denen die Analyse arbeitet
eine klare Trennung zwischen Signal und Rauschen (welche Quellen zählen wirklich)
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Worum es geht
Nicht „die KI antwortet“, sondern ein kontrollierter Ablauf: verdichten, prüfen, gegenprüfen. Das macht Ergebnisse belastbar – auch bei widersprüchlichen Stimmen.Woran du es im Prozess merkst
In der Analyse werden Muster entlang der Hypothesen verdichtet (nicht beliebig).
Im Review werden Ergebnisse auf Scheinkorrelationen, Gegenbeispiele und alternative Erklärungen geprüft.
Was daraus entsteht
nachvollziehbare Muster inkl. Beleglogik (warum wir das so sehen)
Priorisierung nach Wirkung, nicht nach Lautstärke einzelner Stimmen
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Worum es geht
Erkenntnisse sind nur wertvoll, wenn sie entscheidbar werden: klar, kompakt, mit Konsequenzen. Sprache steuert, ob aus Mustern wirklich Handlungsfähigkeit entsteht.Woran du es im Prozess merkst
Das Briefing übersetzt Komplexität in wenige Hebel, klare nächste Schritte und eine verständliche Logik.
Unsicherheit wird sichtbar gemacht, statt „wegformuliert“.
Was daraus entsteht
ein Briefing, das sich intern weitergeben lässt (ohne Erklärungsbedarf)
klare Hebel + empfohlene nächsten Schritte (30/60/90 Tage)
eindeutige Kennzeichnung: sicher / wahrscheinlich / Hypothese
Wie ich arbeite
Damit aus Rohtexten eine belastbare Entscheidungsgrundlage wird, folgt die Auswertung einem klaren Ablauf.
Meine KI-Systeme sind dabei nicht „Orakel“, sondern Werkzeug in einem strukturierten Prozess.
1) Intake: Kontext verstehen, Ziel klären
Wir starten mit einem kurzen Kick-off, in dem ich verstehe:
welche Entscheidungen du treffen willst (Priorisierung, Qualität, Kapazität …)
welche Datenquellen relevant sind (Feedback, Notizen, Tickets, Berichte, Mails …)
welche Begriffe, Rollen und Abläufe in deinem Unternehmen wichtig sind
Ergebnis: ein gemeinsames Zielbild und ein klarer Rahmen, was die Analyse leisten soll (und was nicht!).
2) Hypothesen: Suchmuster definieren, nicht „einfach drauf los“
Statt alles gleich zu „clustern“, formuliere ich prüfbare Hypothesen, z.B.:
Wo entstehen Übergabefehler?
Welche Verzögerungen wiederholen sich systematisch?
Welche Themen sind Symptome – welche Ursachen?
Wo gibt es Widersprüche zwischen Planung und Ausführung?
Ergebnis: ein Set aus Leitfragen und Suchmustern, nach denen die KI gezielt arbeitet.
3) Analyse: Muster finden, Zusammenhänge sichtbar machen
Die KI verdichtet die Texte entlang der Hypothesen:
Wiederholungen, Varianten, versteckte Gemeinsamkeiten
Ursache-Wirkung-Ketten (z.B. „Planänderung → fehlende Info → Stillstand → Nacharbeit“)
Cluster, die mehrere Symptome gleichzeitig erklären
Wichtig: Ergebnisse werden nicht als „Wahrheit“ ausgegeben, sondern als nachvollziehbare Befunde mit Bezug auf die Daten.
4) Review: Plausibilisieren, schärfen, blinde Flecken prüfen
Ich prüfe die Ergebnisse auf:
logische Brüche und Scheinkorrelationen
Überinterpretation („klingt gut, stimmt aber nicht“)
alternative Erklärungen (z.B. Kapazität vs. Kommunikation)
Ergebnis: die Muster werden geschärft, priorisiert und so formuliert, dass sie in der Realität überprüfbar sind.
5) Briefing: von Erkenntnissen zu Hebeln und nächsten Schritten
Du erhältst kein Sammelsurium, sondern eine Entscheidungsgrundlage:
die wichtigsten Muster (kompakt, klar benannt)
3–7 Hebel mit hoher Wirkung (inkl. Begründung)
konkrete nächste Schritte (30/60/90 Tage)
optional: Vorschlag für Kennzahlen/Indikatoren, um Wirkung sichtbar zu machen
Wie ich Unsicherheit markiere
Nicht jede Aussage ist gleich belastbar. Deshalb kennzeichne ich:
sichere Muster (häufig, konsistent, aus mehreren Perspektiven)
wahrscheinliche Muster (stark, aber mit wenigen Belegen)
Hypothesen (interessant, aber noch zu prüfen)
So weißt du, was du sofort entscheiden kannst – und was erst verifiziert werden sollte.
Wie ich mit Widersprüchen umgehe
Widersprüche sind oft der spannendste Teil. Ich behandle sie nicht als „Störung“, sondern als Signal:
Unterschiede nach Rollen (Büro vs. Baustelle, Leitung vs. Ausführung)
Unterschiede nach Kontext (Großprojekt vs. Kleinauftrag)
unterschiedliche Definitionen („fertig“, „freigegeben“, „dringend“)
Ergebnis: Statt Mittelwerten bekommst du Klarheit darüber, warum Wahrheiten auseinanderlaufen – und wo ein gemeinsamer Standard fehlt.
Was ich bewusst nicht mache
Damit die Ergebnisse verlässlich bleiben, gibt es klare Grenzen:
Keine automatischen Entscheidungen: Die KI liefert Argumente und Optionen, die Entscheidung bleibt bei dir!
Kein BI-/Controlling-Ersatz: Ich ersetze keine Datenpipelines oder Dashboards – ich ergänze sie um Text- und Kontextverständnis.
Keine Scheinpräzision: Wenn Datenlage dünn ist, wird das sichtbar gemacht – statt „sauber klingender“ Antworten zu erfinden.
Keine generischen Best Practices ohne Bezug: Hebel werden aus deinen Daten abgeleitet, nicht aus Folienwissen.
Ergebnis und Zusammenarbeit
Du kannst mit mir auf zwei Arten zusammenarbeiten:
Ich erstelle dir einen KI-Agenten: Ein eigener KI-Agent (Gem/CustomGPT), der neue Daten auswerten kann. Nach deinem Bedarf und in einem festen Output-Format.
Einmalige Auswertung: Ich übernehme die Analyse und liefere ein kompaktes Briefing mit Mustern, Hebeln, Prioritäten und nächsten Schritten.