Wo AI sich wirklich auszahlt
Ich habe jahrelang Strategie und Analytik für Konzerne gebaut — McKinsey, Private Equity, Versicherung, Automotive, Travel. Dann hat AI die Ökonomie verändert: Was früher ein großes Team und ein großes Budget brauchte, braucht heute einen klaren Use Case, eine API und jemanden, der es auch bauen kann.
Aber das meiste scheitert — MIT beziffert die Fehlschlagquote von GenAI-Projekten auf rund 95%*, fast immer der falsche Use Case oder kein ehrlicher ROI. Mein Job ist das Gegenteil: den Hype rausnehmen, finden wo AI in deinem Geschäft wirklich zahlt, den Return belegen und dann die funktionierende Software selbst bauen — kein weiteres Foliendeck.
Beweis? Das Portfolio hat live-klickbare Tools, die ich gebaut habe — einen FP&A-Revenue-Forecaster, eine Dokument-Extraktions-Engine, einen Private-Equity-Market-Scan — dazu meine eigenen AI-Produkte mit echten Nutzern. Nimm nicht mein Wort dafür; klick eines an.
Was ich mache
Eine Person über den ganzen Bogen — von Prozessanalyse bis Produktion. So arbeite ich →
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01
AI- & Data-Strategie
Wo AI wirklich zahlt, in einen umsetzbaren Plan gebracht. Die Ex-McKinsey-Linse — Business Case, Prioritäten, Risiko — bevor eine Zeile Code geschrieben wird.
- AI-Audit & Reifegrad
- Priorisierte Opportunity-Roadmap
- AI-Beratung auf Führungsebene
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02
AI Opportunity Audit
Ein schneller Reifegrad-Check und eine priorisierte Opportunity-Map — fixer Scope, ehrliches Urteil. Der kostenlose 30-Minuten-Einstieg.
- Prozess- & Daten-Review
- Priorisierte Opportunity-Map
- Klare nächste Schritte
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03
Data & FP&A Analytics
Forecasting, Driver- und Revenue-Analyse, belastbare Finanzplanung — vom Data-Engineering bis zum Modell.
- Revenue- & Driver-Forecasting
- Planungs- & Szenario-Modelle
- Data-Engineering bis Modell
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04
AI Build & Automation
Ich berate nicht nur. LLM-Workflows, Dokument- und Daten-Extraktion, Custom-Tools — designed, gebaut und deployed.
- LLM-Workflows & Agents
- Dokument- & Daten-Extraktion
- Custom-Tools, in Produktion
Du musst nicht
- Monate auf ein Strategie-Deck warten, während nichts ausgeliefert wird
- Fünf Spezialisten zusammenstückeln, die sich gegenseitig die Schuld geben
- Für Beratung zahlen und dann jemanden suchen, der es baut
- Auf einen Use Case wetten, den niemand als profitabel belegt hat
Stattdessen
- Ein ehrlicher Read im kostenlosen 30-Minuten-Audit, ein funktionierender Prototype in Tagen
- Eine Person über den ganzen Bogen — von Prozess bis Produktion, kein Hand-off
- Wer den Use Case wählt, baut und shippt ihn auch
- Nur bauen, was der ROI-Case wirklich rechtfertigt
Was ich gebaut habe
Keine Folien — funktionierende Software zum Anklicken. Ein paar hier; der Rest ist im Portfolio.
- Live-Demo
FP&A Revenue Forecast
Revenue-Forecasting und Szenario-Planung (AutoARIMA).
- Live-Demo
PE Market Scan
Mini-Commercial-Due-Diligence: Public Comps, Bewertung, Voice-of-Customer.
- Live-Demo
Doc → Insight
Rechnungs-Extraktion mit Anomalie-Regeln und OCR.
- Live-Demo
Customer Churn Radar
Churn-Prediction mit SHAP-Erklärungen.
* MIT NANDA — The GenAI Divide: State of AI in Business (2025). ~95% der Enterprise-GenAI-Pilots ohne messbaren P&L-Impact. Quelle ↗