Ich habe KI von allen Seiten gesehen: als Entwickler, als Führungskraft, als Unternehmer.

Mein Weg

Ich bin Wirtschaftsingenieur mit einer Ausbildung in Softwareentwicklung, zwei Welten, die sich lange fremd waren und in der Künstlichen Intelligenz zusammenfinden. 2013 begann ich als Data Analytics Consultant im Data Warehouse der Deutschen Bank. 2015 gründete ich in Berlin DATANOMIQ, um Unternehmen dabei zu helfen, aus Daten Entscheidungen und Produkte zu machen.

Ab 2018 übernahm ich Interim-Mandate als Head of Business Intelligence, Head of Data und Chief Data & AI Officer, bei Mister Spex, Chal-Tec, KW Commerce, Merck, Munich Re, SellerX, KPMG und Gebauer & Griller. In diesen Rollen habe ich Datenteams aufgebaut, Plattformen migriert, Process Mining eingeführt und KI-Modelle in den Betrieb gebracht. Ich weiss, wie es sich anfühlt, wenn ein Modell im Notebook glänzt und in der Produktion scheitert, und was man dagegen tut.

Mit AUDAVIS bringe ich als Co-CEO Künstliche Intelligenz in die Wirtschaftsprüfung: Vollprüfung von Buchungsdaten statt Stichproben, Anomalieerkennung, Automatisierung der Prüfungsroutinen. 2024 folgte die DATANOMIQ AG in Luzern, wo ich heute lebe und arbeite.

Parallel dazu lehre ich seit Jahren an Hochschulen: Data Strategy an der HTW Berlin, Data Science und Big Data an der FHM Berlin, Deep Reinforcement Learning an der Digital Business University. Von 2016 bis 2019 war ich Gastgeber der Data Leader Days in Berlin, einer Konferenz für Datenverantwortliche aus Konzernen und Mittelstand.

Wie ich arbeite

• KI lässt sich verstehen. Wer die Mechanik kennt, trifft bessere Entscheidungen, als Führungskraft wie als Entwickler.
• Daten vor Modellen. Die meisten KI-Projekte scheitern nicht an der Intelligenz, sondern an der Datenbasis und an der Organisation.
• Klare Worte zu Grenzen. Ich sage, was nicht funktioniert. Das spart Geld und Enttäuschungen.
• Menschen bleiben verantwortlich. KI entscheidet nicht, sie bereitet vor. Verantwortung, Kompetenz und Regeln gehören in jedes Vorhaben.
• Unabhängigkeit. Keine Provisionen, kein Tool-Vertrieb. Empfehlungen entstehen aus Erfahrung, nicht aus Partnerverträgen.

Rollen heute

Technisch zu Hause in