Von Techniker zu Techniker.
Sparring für CTOs, Tech-Leads und technisch interessierte Entscheider.
30 Minuten unverbindlich kennenlernenWarum diese Seite
Neben dem klassischen Weg über Vermittler und Personaldienstleister biete ich euch hier den direkten Kanal an. Ihr müsst nicht warten, bis ihr Budget für ein ganzes Projekt habt. Wir können uns auch tageweise treffen, per Video-Call sprechen, einen Vortrag machen, gemeinsam ein Whiteboard vollkritzeln.
Setzt euch einfach mit mir in Verbindung. Wir unterhalten uns dreißig Minuten unverbindlich. Und dann sehen wir, was entstehen möchte und darf.
Was mich beschäftigt
Drei aktuelle Beiträge aus dem Blog.
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Lokale KI, Teil 2: Schnell genug, und wo die Grenze wirklich liegt
Teil 1 zeigte: ein kleines Modell trifft das große. Teil 2 beantwortet die offene Frage nach dem Tempo auf einer 450-Euro-GPU und zeigt, wo kleine lokale Modelle leise falsch werden.
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Föderiertes Akteursnetzwerk: Was im Code steht und wohin es zeigt
Sechs Jahre von Linked Open Actors zu ChangingGraph: was heute im Code läuft, welche Vision dahintersteht, und wo der Übergang verläuft.
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Lokale KI: Kleines Modell trifft großes Cloud-Modell
Auf vierzehn Mails trifft ein 12B-Modell so gut wie das 70B, auch lokal in 4-Bit auf der CPU. Was die Messung zeigt und was sie nicht beweist.
Wofür ich stehe
Vier Positionen, die meine Arbeit prägen. Wenn ihr bei einer davon widersprecht, lohnt sich ein Gespräch sowieso.
KI ersetzt kein Sparring mit einem Senior.
Wer lange an einem Problem sitzt, denkt zwangsläufig die gleichen Pfade. Im Austausch zünden andere Synapsen. Eine fremde Perspektive, eine unbequeme Frage, und der Kopf verlässt seine Spur. KI kann dabei Sparringpartner sein, ersetzt aber niemanden, der seit 1999 IT-Projekte in großen IT-Abteilungen begleitet hat.
Spannend wird es, wenn zwei Architekten gemeinsam mit der KI am Whiteboard stehen. Ganz so weit sind wir noch nicht.
Linked Data ist keine Nische.
Die Mainstream-KI-Blase basiert auf Markdown und Vektoren. Ich bin überzeugt, dass wir die Technologien des Semantic Web (Linked Data, RDF) vom Dachboden holen und unsere Daten so aufbereiten sollten, dass Maschinen sie interpretieren können. Reine Verarbeitung durch neuronale Netze scheint mir keine langfristige Strategie. Ohne maschineninterpretierbare Daten bekommen wir Halluzinationen nicht in den Griff, und die Qualität von Agenten-Ergebnissen lässt sich nicht ernsthaft steigern. Wie weit das im konkreten Fall trägt, ist offene Forschung. Auch meine.
Big Tech ist nicht alternativlos.
Für Automation interner Prozesse oder Klassifikation eigener Daten (Emails, Umsätze, Rechnungen) reicht oft ein lokales Modell auf eigener Hardware. Wenn lokal nicht passt, gibt es EU-gehostete Anbieter, die Souveränität ohne Eigenbetrieb liefern. Beides oft günstiger und ohne dass Daten zu US-Konzernen fließen.
Make-or-buy: Preis ist nicht die einzige Frage.
Klar, der Preis spielt kurzfristig eine relevante Rolle. Mindestens genauso wichtig sind die Fragen dahinter: Wo liegen die Daten? Bietet die Kauflösung Schnittstellen für Im- und Export, und sind die geeignet? Passen sich die Tools an eure Daten und Prozesse an, oder umgekehrt? Könnt ihr Daten verlustfrei mitnehmen, oder seid ihr für immer an den Anbieter gekoppelt? Werden eure Daten und Metadaten für KI-Trainings verwendet? Gibt es Alternativen, vielleicht sogar Open Source? Wer das nicht klärt, kauft sich womöglich Abhängigkeit, nicht ein Produkt.
Erfahrung
Meine Erfahrung deckt den ganzen Lebenszyklus ab, von Anforderungsanalyse über Prozesse, Architektur, Implementierung bis zu Deployment, Go-live und Betrieb. Ich stelle unangenehme Fragen und teile, was ich gesehen habe. Daraus entsteht ein stabileres Bild davon, was zu tun ist und welche nächsten Schritte sinnvoll sind.
Forschungslinie
Linked Data, RDF, Föderation. Mehrere Jahre eigene Arbeit.
Seit 2020 arbeite ich an der Frage, wie sich Daten zwischen Akteuren so austauschen lassen, dass nicht jeder Anbieter sein eigenes Vokabular durchdrückt. Erste Station war Linked Open Actors, in Kooperation mit der fairkom-Genossenschaft. RDF als Datenmodell, ActivityPub als Transportschicht. Parallel ein Jahr bei Fraunhofer IESE auf der Microservice-Plattform Smarte.Land.Regionen, dort unter anderem ein asynchrones Task-Management auf ActivityPub-Basis.
Aktueller Schwerpunkt ist kogn-memory: ein MCP-Server für semantisches Agent-Gedächtnis auf RDF-Basis. Was Markdown-Memory heute schon leistet, wo es kippt, und was ein Graph anders kann. Ein laufender Werkstattbericht steht im Tech-Blog.
Die parallele Arbeit an ChangingGraph (Spring Boot, DDD, Hexagonale Architektur) pausiert derzeit, der Fokus liegt auf der Memory-Linie. Code ist closed, Konzept und Werkstattberichte sind offen.
Formate
Zwei Formate, klar getrennt. Beide direkt buchbar, kein Vermittler dazwischen.
Sparring
- Online (Video-Call), z. B. für Fragen zu Architektur, Prozessen, Strategien. Termine meist kurzfristig möglich.
- Vor Ort (Tag oder mehrere) für Whiteboard, Vortrag, Workshop mit dem Team, Review eines Konzepts.
Pauschale je Format, vor Ort zuzüglich Reisekosten. Im Vorfeld klären wir gemeinsam, was wir erreichen wollen.
AnfragenMitbauen
Längere Einsätze, klassisches Tech-Mandat. Ich komme als Architekt und Entwickler ins Team, baue mit.
Tagessatz, direkt mit euch verhandelt. Kein Vermittler-Aufschlag, dafür auch keine Vermittler-Vorauswahl. Ihr entscheidet selbst, ob ich passe.
AnfragenIch freue mich, Euch kennenzulernen.
Dreißig Minuten Video-Call, unverbindlich. Ihr beschreibt, was euch gerade beschäftigt. Ich sage ehrlich, ob ich der richtige Gesprächspartner bin oder ob ihr woanders besser aufgehoben seid.
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