Drei Systeme in Produktion, eine Methode im täglichen Industrieeinsatz.
Autonome LLM-Pipelines, ein selbst gehosteter Agenten-Stack und eine Wissensdatenbank mit Antwortzeit unter einer Sekunde - alle heute im Betrieb, alle mit Zahlen belegt. Hier steht, was das Problem war, was ich gebaut habe und was es heute leistet.
48 Sekunden, drei der Systeme unten - echte Terminal-Aufnahmen, keine Mockups
Aktuelle Rolle - Schritt für Schritt
Was ich bei Kyocera mache, in der Reihenfolge, in der ich es tue.
Kyocera Automotive and Industrial Solutions, Dietzenbach: 05-09/2026 Werkstudent, seit 10/2026 in Vollzeit als KI-Ingenieur - Digitale Transformation. Der größere Teil ist interne Beratung, danach kommt das Bauen; die Arbeit läuft in vier Schritten.
01Erfassen
Interviews und Workshops mit den Menschen, die die Arbeit machen - Qualität, Kundenservice, Vertrieb, Änderungsmanagement - festgehalten als Prozesslandkarten.
02Finden
Ein Problemregister aus dem, was die Beteiligten berichtet haben, bereinigt und mit Quellen priorisiert, damit die Geschäftsführung sieht, was zuerst drankommt.
03Lösen
Funktionierende Werkzeuge auf Microsoft 365 statt Folien: ein Copilot-Agent, der Antworten im Kundenservice entwirft und nie selbst versendet, ein Office Script, das Änderungen in wöchentlichen Auftragsdateien markiert, und Power-Automate-Flows.
04Prüfen
KI-Werkzeuge und Plattformen geprüft nach EU-Hosting, EU AI Act, DSGVO und Kosten, die KI-Nutzungsrichtlinie durchgesehen und Entscheidungsunterlagen für das Management vorbereitet.
Die Forschungsseite derselben Frage ist meine Masterarbeit am KIT, eingereicht 09/2026: ein multikriterielles Entscheidungsmodell für die KI-Einführung in der Fertigung. Die vier Schritte beschreibe ich ausführlicher auf der Methodenseite.
ProblemMarkt- und Nachrichtenfeeds von Hand zu lesen skaliert nicht und läuft nicht um drei Uhr nachts.
GebautEine autonome Pipeline, die Markt- und Nachrichtendaten einliest, die LLM-Analyse ausführt und Signale planmäßig auf Telegram veröffentlicht - ohne einen einzigen manuellen Schritt. Die Modellschicht ist anbieterneutral - Anthropic, OpenAI, DeepInfra oder ein lokales Ollama-Modell - und ein Shadow-Evaluation-Gate lässt ein günstigeres Modell erst zu, wenn es die Referenz auf Live-Daten erreicht.
deepsignal
docker ps - alle Dienste laufen sauber auf dem Server
~95%geringere Modellkosten nach dem Shadow-Eval-Gate
gehärtet durch Backtesting + ein adversariales Review mit 54 Agenten / selbst gehostet in Docker / seit Monaten im Betrieb
ProblemEin einzelner Assistent kann nicht in allem Experte sein, und ein Cloud-Assistent läuft weder auf Ihrer Hardware noch zu Ihren Bedingungen.
GebautEin selbst gehosteter Assistent, der rund um die Uhr läuft und über einen Meta-Orchestrator eine Bibliothek von Spezialagenten koordiniert - mit eigenen MCP-Servern, Sprache in beide Richtungen und direktem Zugriff auf E-Mail und Kalender.
„warum lädt der Graph auf meinem Handy nicht?“
berezka-site-optimizer - owns berezka.me end to end
ein Orchestrator, 12 Bereichsleiter, 200+ Spezialagenten - Maus über einen Knoten zeigt seinen Namen, ein echtes weitergeleitetes Beispiel ist in Bronze nachgezeichnet
PythonClaude APIMCPWhisperDocker
🔎Im Betrieb
Hybride RAG-Wissensdatenbank
ProblemEine Wissensbasis mit 4.500 Notizen nützt nur, wenn die richtige Antwort in einer Sekunde zurückkommt - nicht beim Durchscrollen von Dateien.
GebautEin hybrides Retrieval-System - dichte Embeddings (bge-m3), Volltextsuche (FTS5) und ein Reranker -, stündlich neu indexiert und von einem dauerhaft laufenden Dienst bereitgestellt.
rag
live: RAG-Anfrage in unter einer Sekunde beantwortet
Der Obsidian-Wissensspeicher hinter dem hybriden RAG-System oben - jeder Punkt ist eine Notiz, jede Linie eine Verbindung zwischen zweien. Titel absichtlich ausgeblendet; es geht um die Struktur. Gezeigt werden die obersten 700 Knoten.
4.540 Notizen13.024 Verbindungen7.964 Dateien für die Suche indexiertstündlich neu indexiert
Der Graph wurde nicht geladen - vermutlich ein Netzwerkaussetzer.
Sprechen wir
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