KI-Automatisierungs-Berater Frankfurt | LLM- & Agenten-Integration

Warum KI-Automatisierung jetzt?

Large Language Models sind vom Novum zur Produktionsreife gereift. Die meisten Organisationen haben mit ChatGPT oder Copilot experimentiert, doch der echte Mehrwert entsteht, wenn LLMs in reale Geschäftsprozesse integriert werden — hinter der Firewall, auf den eigenen Daten, mit Audit-Trails, die Compliance-Teams akzeptieren können.

Ich unterstütze Teams dabei, über die Chatbot-Demo hinauszugehen hin zu produktionsreifen KI-Integrationen, die Datenresidenz respektieren, messbare Automatisierung liefern und zuverlässig im Betrieb laufen.

Was ich liefere

Agentische Workflow-Automatisierung

LLM-gesteuerte Automatisierungen, die fragile Skripte und manuelle Review-Schritte ablösen. Agenten-Designs, die wissen, wann sie handeln, wann sie nachfragen und wann sie eskalieren. Integration in bestehende Ticketing-, Freigabe- und Orchestrierungssysteme.

RAG- & Wissensdatenbank-Systeme

Retrieval-Augmented-Generation-Pipelines, die auf Ihrer internen Dokumentation, Ihren Runbooks und Ihrer Ticket-Historie basieren. Antworten mit Quellenangabe. Ingestion-Pipelines, die die Wissensbasis aktuell halten.

Selbstgehostete & EU-regionale LLM-Deployments

LLM-Infrastruktur auf Ihrer eigenen Hardware (Ollama, vLLM) oder in DSGVO-konformen Cloud-Regionen. Keine Daten verlassen Ihre Grenze. Geeignet für Banken, Gesundheitswesen und regulierte Sektoren, in denen das Senden von Prompts an US-basierte APIs keine Option ist.

Prompt Engineering & Agenten-Design

Prompts als versionierte Artefakte, nicht als im Code vergrabene Strings. Systematische Evaluations-Frameworks, damit Modell-Upgrades nicht unbemerkt Verhalten regressieren lassen. Agenten-Architekturen mit dem Model Context Protocol (MCP) für saubere Tool-Grenzen.

Integration in bestehende DevOps-Pipelines

KI-gestütztes Code-Review, automatisierte Incident-Zusammenfassungen, Runbook-Generierung aus Logs. LLMs aufgerufen aus CI/CD, Ansible-Playbooks und bestehendem Python-Tooling — nicht als separater Stack, sondern als zusätzliche Fähigkeit neben der Automatisierung, die Sie bereits haben.

Typische Anwendungsfälle

• Interne Wissens-Assistenten auf Basis der Unternehmensdokumentation
• Automatisierte Ticket-Triage und -Weiterleitung
• Incident-Zusammenfassung und Post-Mortem-Erstellung
• Code-Review-Assistenten in GitLab oder GitHub
• Dokumenten-Extraktion und strukturierte Datengenerierung aus unstrukturierten Quellen
• Runbook-Ausführungs-Copiloten mit Human-in-the-Loop-Freigabe

Compliance & Datenresidenz

Ich entwerfe KI-Integrationen mit DSGVO- und Enterprise-Datenschutzanforderungen als Ausgangspunkt, nicht als nachträglichen Gedanken. Das bedeutet selbstgehostete Deployments, wenn die Datenlage es erfordert, klare Audit-Logs für jede Modell-Invokation und explizite Opt-outs für jede Telemetrie. In regulierten Sektoren ist das oft der Unterschied zwischen „wir haben LLMs evaluiert" und „wir haben sie tatsächlich ausgerollt".