Field Notes — AI & Automation Mini-Cases

Fünf Mini-Cases aus AI- und Automatisierungs-Projekten, die ich in Produktion gebracht habe. Jeder ist nach demselben Muster aufgebaut:

  • Der Case. Welches Problem, wer hatte es, warum der offensichtliche Fix nicht funktioniert hat.
  • Die Zahlen. Echte Metriken — Akkuranz, Latenz, Kosten, Zeitersparnis.
  • Was funktioniert hat. Die Entscheidungen, die den Produktionseinsatz überlebt haben.
  • Was nicht funktioniert hat. Die Versuche, die gescheitert sind — meist der wertvollere Teil.
  • Die Architektur. Ein Diagramm, mit dem Sie einen Engineer briefen können.
  • Next-Step-Checkliste. Wie Sie das gleiche Projekt am Montag starten würden.

Wer sich über das Exit-Intent-Popup eingetragen hat, bekommt alle zwei Wochen einen davon ins Postfach. Oder einfach hier lesen.

Mini-Cases ins Postfach — einer alle zwei Wochen

Wer abonniert, bekommt:

  • Case #1 sofort als Welcome-E-Mail (PII-Redactor)
  • Cases #2–#5 alle zwei Wochen, dieselbe Form: Zahlen / funktioniert / failed / Architektur / Checkliste
  • Double-Opt-in, jederzeit abbestellbar, keine weiteren Marketing-Mails

Double-Opt-in. Verarbeitet via Beehiiv. Datenschutz.

Die Kontextschicht für Ihre KI-Agenten

Ihre Agenten antworten aus dem, was die Suche gerade findet, und oft ist das der Stand vom letzten Quartal. Ich baue die Kontextschicht, aus der sie antworten und handeln: einen temporalen Wissensgraphen, der jeden Fakt mit Quelle und Gültigkeitszeitraum hält, mit den Rechten der jeweiligen Person liest und nichts ohne Freigabe einer Person schreibt. Auf Ihrem eigenen Tenant, nach Stunden abgerechnet, Schritt für Schritt.

Knowledge-Graph-Beratung → Production Audit