What we do
KI-Substanz
When it comes to deciding for AI, our extensive experience can help scope and build solutions that work. We are vendor-independent and not committed to building, we're committed to creating governable AI solutions that create business value.
Infrastruktur
Steuern und Automatisieren
Steuerung & Automatisierung
KI kann dabei helfen Gebäude und Anlagen zu automatisieren und damit besser zu steuern und zu managen.
Vorbeugende Wartung
Mit Hilfe von KI kann man technische Probleme frühzeitig erkennen, beheben und Ausfälle vermeiden.
IT Operations Management
Das Management und der Betrieb von IT-Umgebungen mit hohen Anforderungen wird mit KI leichter.
Kundeninteraktionen
verbessern
KI-basierte Chatbots
Chatbots helfen und erklären rund um die Uhr und generieren so Mehrwert für Kunden und sparen Geld.
Call Center mit KI
Natürliche Spracherkennung und -generierung kann im Call Center helfen, schnell die richtigen Lösungen zu finden.
Kunden-service
KI kann dabei helfen, Kundeninteraktionen ganz oder teilweise zu automatisieren und kostengünstig zu verbessern.
Wissens- und Datenmanagement
Wissens-management
KI kann dabei helfen, Wissen für Kunden und Mitarbeiter verfügbar und nutzbar zu machen.
Data Lakes/ Warehouses
Noch nie war es einfacher, systemübergreifend Daten für Ihr Unternehmen verfügbar zu machen.
Dokumenten-verarbeitung
Die automatische und exakte Verarbeitung eingehender Dokumente verbessert Geschäftsprozesse.
Referenzprojekte
RAG-driven Legal Chatbot
Ein kleines bis mittelgroßes Sprachmodell zur Beantwortung von Deutschen Rechtsfragen basierend auf einer starken RAG-pipeline.
mehr...Generative AI Audit Framework
Entwicklung von strukturierten Audit-Verfahren für generative KI, mit Methodenentwicklung für Level 1 und Level 2 GenAI-Audits.
mehr...International Process Digitalization in Facility Management
Transformation and standardization of international facility management processes through the introduction of scalable structures.
mehr...ERP/CRM Product Development & Process Digitalization
Development and implementation of a modular ERP/CRM system to digitalize central business processes.
mehr...Intelligenter Datenabruf-Agent
Ein produktionsreifes KI-Abfragesystem, das mithilfe von LLMs und semantischer Suche fragmentierte Daten in zuverlässiges, durchsuchbares Wissen umwandelt.
mehr...Visuelle Suchempfehlungen
E-Commerce-Plugin, das die Suche nach visuell ähnlichen Produkten ermöglicht und Kunden dabei hilft, mehrere Artikel zu finden und zu vergleichen, die in Farbe und Stil miteinander verwandt sind.
mehr...Visuelles Assistenzsystem für Senioren
App für visuelle Unterstützung: Ermöglicht visuelle Unterstützung für Senioren, indem sie mithilfe von Computer Vision und Deep Learning bei der Positionsbestimmung hilft.
mehr...Digital Platform Adoption in Complementary Therapy
Leading market readiness for a patient outcome measurement platform in a highly regulated, change averse healthcare niche, combining custome
CertGrep Suite — AI-assisted development under governance
Post-quantum-aware X.509 analysis toolkit, built with AI pair-programming and AI-driven SAST/DAST security scans. EU AI Act compliant.
mehr...Curiosity Lab — making LLM behavior visible
SaaS-Projektplattform: Das Ziel war es, die Dialogqualität mithilfe eines KI-Modells zu bewerten, um rechtzeitige Interventionen und Kundenbetreuung zu gewährleisten.
mehr...Web-Print — a tool packaged as a Claude agent skill
A page-capture utility as a Claude Code skill and plugin, to fix poorly printing web pages due to HTML/CSS gaps.
mehr...Keyfactor EJBCA — AI-assisted code contributions, merged by the vendor
Code developed with AI assistance for the open-source EJBCA K8S cert-manager issuer, submitted to the vendor and accepted.
mehr...AI & Robotics Use Cases – MIT Sloan / CSAIL
Finanzdienstleistungen: Strategie und Business Cases entwickeln, um Automatisierung und KI in die IT-Betriebsumgebung einzuführen.
mehr...RAG-Based Enterprise Knowledge Assistant
Designed RAG-based AI assistants that turn fragmented documents and expert knowledge into accessible, context-aware enterprise knowledge.
mehr...Global Test Center of Excellence & AI-Assisted Testing
Established a global Test Center of Excellence and introduced AI-assisted testing, including AI-generated software test cases.
mehr...Elektrischer Schaltermonitor
Öffentliche Verkehrsmittel: Einsatz KI-gesteuerter Bildverarbeitung, um altmodische elektrische Relais zu überwachen und auch potenzielle Ausfälle für die vorausschauende Wartung zu bewerten.
mehr...Wasserkraftwerk Operations
Wasserkraftwerke: Erstellung einer Steuerungs- und Überwachungslösung für alle Anlagenoperationen, einschließlich vorausschauender Wartung und Eindringlingsüberwachung.
mehr...Kundeninteraktionsanalyse
SaaS-Projektplattform: Das Ziel war es, die Dialogqualität mithilfe eines KI-Modells zu bewerten, um rechtzeitige Interventionen und Kundenbetreuung zu gewährleisten.
mehr...Bewegungsempfindliche Wearables
Tragbare Geräte auf Textilbasis mit integrierten Mikrocontrollern und Sensoren zur Erfassung von Bewegung, Herzschlag, Körpertemperatur und Schweiß.
mehr...IT-Betriebsautomatisierung
Finanzdienstleistungen: Strategie und Business Cases entwickeln, um Automatisierung und KI in die IT-Betriebsumgebung einzuführen.
mehr...Ein KI-gestützter RAG-Chatbot, der für rechtliche und administrative Arbeitsabläufe entwickelt wurde. Das System wurde konzipiert, um Sachbearbeiter bei der Navigation durch komplexe Vorschriften zu unterstützen – derzeit mit Schwerpunkt auf dem deutschen Sozialrecht – und bietet schnellen, kontextbezogenen Zugriff auf relevante Rechtsinformationen sowie Unterstützung bei der Entscheidungsfindung im Zusammenhang mit Anträgen und der Fallbearbeitung. Die modulare Architektur ermöglicht eine nahtlose Erweiterung auf weitere Rechtsbereiche und regulatorische Rahmenbedingungen.
Entwicklung eines mehrdimensionalen „Blackbox“-Chatbot-Audit-Rahmenwerks zur Bewertung der Benutzererfahrung und des geschäftlichen Nutzens von Chatbots im Kundenservice. Die Audit-Methodik kombiniert strukturierte Use-Case-Tests mit qualitativen und quantitativen Bewertungsdimensionen, darunter Antwortqualität, Reaktionsgeschwindigkeit, Dialogqualität und Bewertung der Benutzeroberfläche.
Das Framework umfasst zudem Halluzinationstests und die Analyse von Randfällen, um die Robustheit und die Praxistauglichkeit zu bewerten. Das Projekt umfasste umfangreiche Markt- und Nutzerfrustrationsstudien, die Entwicklung von Methodiken, eine Pilotimplementierung sowie iterative Test- und Nachprüfungsphasen. Das daraus resultierende Audit-Rahmenwerk dient dazu, die Leistung von Chatbots zu bewerten, Optimierungspotenziale zu identifizieren sowie die Wahrscheinlichkeit der Nutzerbindung und die allgemeinen geschäftlichen Auswirkungen zu beurteilen.
Supported the transformation and standardization of international facility management processes by designing scalable end-to-end process and service structures.
The project included gathering and harmonizing requirements across multiple country organizations, translating business needs into digital process and system solutions, and coordinating international rollouts including SIT, UAT, training, and change management.
Consistent process modeling and documentation using BPMN 2.0 and SAP Signavio helped establish sustainable governance, transparency, and operational efficiency.
SAP Signavio, BPMN 2.0, ERP Systems, Digital Workflow Platforms, Interface Integration, SIT/UAT, Requirements Management
- Bildverarbeitung
- Automatisierung
- Infrastructure Management
- Mensch-Maschine-Interaktion
Led the development and implementation of a modular ERP/CRM system to digitalize central business processes.
The project included end-to-end product ownership, requirements analysis, prioritization, and scaling of the system, including mobile solutions and extensions.
Responsibilities also covered the management of cross-functional development teams, the establishment of testing, quality, and operations processes, and the introduction of ITIL-based change and incident structures. Governance, KPI, PMO, and documentation standards were developed to support sustainable product and project management, while product strategy and stakeholder alignment were managed at leadership level.
ERP/CRM Systems, Mobile Solutions, Agile Product Development, Requirements Management, UAT, ITIL, Change & Incident Management, KPI/PMO Structures, Stakeholder Management
- Bildverarbeitung
- Automatisierung
- Infrastructure Management
- Data Warehouse
- Mensch-Maschine-Interaktion
Entwicklung eines serienreifen Abruf-Agenten zur Abfrage großer, fragmentierter und undokumentierter Unternehmensdatenbestände unter Verwendung großer Sprachmodelle und semantischer Suche. Die Lösung wandelte verstreute Altdaten in strukturiertes, durchsuchbares Wissen um und ermöglichte es den Nutzern, relevante Informationen innerhalb von Sekunden abzurufen, anstatt Hunderte von Dokumenten manuell durchsuchen zu müssen.
Das Projekt kombinierte die „Retrieval-Augmented Generation“ (RAG), die Vektorsuche und moderne LLM-Technologien, um eine zuverlässige, kontextbezogene Informationsgewinnung zu ermöglichen. Das System basiert auf einer modularen Architektur und unterstützt Skalierbarkeit, Wartbarkeit und zukünftige Erweiterungen, während es gleichzeitig eine robuste Suchqualität über heterogene Datenquellen hinweg gewährleistet.
AI Engineer
Python • LangChain • OpenAI • Qdrant • Semantic Search • RAG • Streamlit
Bei VisualSearch lag der Schwerpunkt auf der Entwicklung und Bereitstellung von E-Commerce-Plugins zur Verbesserung der Empfehlungsfunktionen in Online-Shops. Die Plugins wurden erfolgreich im Shop eingeführt und von den Kunden positiv angenommen, was ihren praktischen Nutzen für die Verbesserung des E-Commerce-Erlebnisses unter Beweis stellte. Zu den wichtigsten Elementen gehörten:
- die Berechnung visueller Einbettungen anhand des Erscheinungsbilds von E-Commerce-Produkten
- der Aufbau und die Pflege eines Suchindexes unter Verwendung dieser Einbettungen
- die Bereitstellung einer cloudbasierten API für Shopware- und Prestashop-Plugins
Peter fungierte bei diesem Projekt als Projektleiter und leitender Datenwissenschaftler und nutzte dabei AWS-Dienste, Python sowie Deep-Learning-Frameworks wie Keras. Im Rahmen des Projekts wurden cloudbasierte Lösungen unter Verwendung von CloudFormation, Lambda und Gateway für eine skalierbare und effiziente Bereitstellung integriert, wobei SQL und DynamoDB für die Datenverwaltung zum Einsatz kamen.
Für das Austrian Institute of Technology (im Rahmen des nationalen Forschungsprojekts LARAH) wurde ein Prototyp eines Assistenzsystems zur visuellen Ortung in Innenräumen für Menschen mit Behinderung und ältere Menschen entwickelt. Durch den Einsatz von Computer Vision und Deep Learning wurden innovative Algorithmen zur Positionsbestimmung implementiert. Das Projekt führte zu einem funktionsfähigen Prototyp, der zwei Android-Anwendungen zur Echtzeit-Ortung umfasst. Zu den wichtigsten Elementen gehörten:
- Visuelle Personenerkennung mithilfe von Deep-Learning-Modellen
- Visuelle Rekonstruktion und Lokalisierung von Innenräumen mithilfe von „Structure-from-Motion“- und Machine-Learning-Algorithmen
Peter fungierte bei diesem Projekt als Projektleiter und leitender Datenwissenschaftler. Das Projekt wurde in Python unter Verwendung von Deep-Learning-Modellen wie TensorFlow, einer eigens entwickelten „Structure-from-Motion“-Software sowie einer maßgeschneiderten Software zur Kamerakalibrierung umgesetzt. Darüber hinaus wurden im Rahmen des Projekts zwei Android-Apps angepasst und gemeinsam in das Robot Operating System auf der mobilen Plattform integriert.
This is a post-quantum-aware X.509 analysis toolkit, built with AI pair-programming and used as
the working laboratory for a governance regime around AI-written code: per-release SAST
and DAST with a written reason for anything left unfixed, an EU AI Act scoping
assessment of the product, and a documented risk review of the AI vendor it depends on.
https://gitlab.com/umi-ch/cert-grep
https://gitlab.com/umi-ch/cert-grep/-/tree/main/insights
- AI Transformation
- Automatisierung
- Infrastructure Management
- Mensch-Maschine-Interaktion
This is a desktop client for Claude and other popular LLM frontier models. It provides a simple system prompt but also predefined (and customizable) per-turn "curiosity riders" (injection) as separate controls, alongside a running cost meter. Built so a client can watch what prompt design actually changes — in the answer, and on the bill — instead of being told.
https://github.com/John-D-B/Curiosity-Lab-for-Claude
- KI-Strategie
- Bildverarbeitung
- - Anpassung des Sprachstils zur Verbesserung der zukünftigen Vermittlung von Freiberuflern an Kunden
A page-capture utility distributed both as a command-line tool and as a Claude Code skill and plugin, with strict invocation rules so that an agent knows when not to run it. Shipped with a published security assessment and disclosed residual risk.
https://github.com/John-D-B/web-print
- AI Transformation
- Governance
- Infrastructure Management
- Mensch-Maschine-Interaktion
Code developed with AI assistance, submitted to Keyfactor's open-source EJBCA cert-manager issuer and merged by its own maintainers in March 2026. An external check on whether AI-assisted work survives review by people with no stake in the method. AI pair-programming saved substantial amounts of time and know-how onboarding in order to fix this relatively simple problem.
https://github.com/John-D-B/ejbca-cert-manager-issuer
https://github.com/John-D-B/ejbca-ce
As part of the MIT Sloan School of Management and MIT CSAIL Executive Program “Artificial Intelligence: Implications for Business Strategy”, Gerold developed and evaluated AI and robotics use cases for a global facilities management company.
The work focused on translating emerging AI capabilities into concrete enterprise applications: identifying suitable business and operational processes, assessing potential value and feasibility, and considering the organizational implications of introducing AI, automation and robotics at enterprise scale.
Rather than starting with technology in search of a problem, the approach focused on where AI and robotics could address real operational challenges and create measurable business value. The project laid the foundation for Gerold’s continuing focus on bridging AI strategy, business requirements and practical implementation.
AI Strategy & Use Case Development, AI opportunity assessment, business value analysis, Robotics & Automation
Gerold designed and developed concepts and prototypes for RAG-based AI assistants that make fragmented organizational knowledge accessible through natural-language interaction.
The solutions combine internal documents, structured information and expert knowledge with Large Language Models, semantic search and retrieval-augmented generation. The focus is not only on the underlying technology, but on creating a reliable end-to-end solution: from identifying and structuring relevant knowledge sources to retrieval architecture, user experience, access concepts and governance.
The work demonstrates how Generative AI can transform static document repositories into practical knowledge systems that support employees in finding information faster, preserving expert knowledge and making better-informed decisions.
AI Strategy & Solution Design, Generative AI, LLMs, RAG, Prompt Design, Knowledge Management
Gerold established and led a global Test Center of Excellence for a global corporation, creating a scalable quality engineering framework across projects, teams and delivery environments.
The initiative covered test strategy, governance, KPIs, test automation, regression testing, Shift Left and Continuous Testing, as well as the integration of quality engineering into agile and DevOps delivery models.
As part of the further evolution of the testing approach, Gerold introduced AI-assisted testing and explored the practical use of Generative AI for creating software test cases. This connected established enterprise quality engineering with emerging AI capabilities and provided a concrete application of Generative AI within the software delivery lifecycle.
The project demonstrates his ability to introduce new technologies within the governance, processes and operating model required for enterprise-scale adoption.
Global Test Lead, Generative AI, AI-assisted testing, test case generation, Test Automation, DevOps, CI/CD, SAFe, Continuous Testing, Quality Governance
Für ein öffentliches Verkehrsnetz bestand das Ziel darin, die Überwachung der veralteten Schaltanlagen zu optimieren. Diese bereits jahrzehntealten Anlagen, die sich oft in sehr abgelegenen Gebieten befinden, sind störanfällig, und eine Fehlerverfolgung war bisher nicht möglich. Das Ziel war es, eine Echtzeit-Überwachung zu ermöglichen und drohende Ausfälle anhand von Veränderungen im Schaltverhalten zu erkennen. Die Schlüsselelemente waren:
- - Entwicklung einer spezifischen Hardware-Konfiguration mit maßgeschneiderten Gehäusen (3D-gedruckt) zur Montage anstelle der üblichen Schalttafelabdeckungen
- - Kamerasteuerung und Erzeugung des Startbildes auf dem Raspberry Pi, integriert in das Gehäuse
- - Erste Überprüfung der Schalteranordnung und Beschriftungen
- - Erfassung von Umschaltvorgängen und Registrierung neuer Positionen
- - Erkennung unregelmäßiger Schaltmuster (Verzögerungen, sonstige Unregelmäßigkeiten) zur Vorhersage bevorstehender Ausfälle im Rahmen der vorausschauenden Instandhaltung
- - Aktualisierung der zentralen Datenbank und der Cloud-Lösung mit dem aktuellen Stand und den beobachteten Schaltmustern
Die Lösung wurde mit Python auf Raspberry-Pi-Geräten implementiert; die Backbone- und Cloud-Verarbeitung erfolgte mithilfe eines LAMP-Stacks unter Verwendung von PyTorch, TensorFlow und OpenCV.
Entwicklung einer integrierten Überwachungs- und Kontrolllösung für kleine Wasserkraftwerke in abgelegenen Gebieten. Die Lösung umfasste alle erforderlichen Funktionen:
- - Echtzeit-Überwachung und -Protokollierung von Vorgängen
- - Fehlererkennung und automatisierte Logik
- zur vorausschauenden Instandhaltung zur Früherkennung von Ausfällen
- - Kameragestützte Erkennung von unbefugtem Betreten und Unregelmäßigkeiten
Die Lösung bestand aus einem Hybridansatz unter Verwendung von Siemens-SPSen in Kombination mit kleinen Edge-Computing-Elementen (Raspberry Pi und Arduino). Die gesamte primäre Logik (insbesondere Abschaltung und Lastanpassung) erfolgte lokal, während wichtige Entscheidungen und Aggregationen online auf der Grundlage regelmäßiger Datenübertragungen an eine cloudbasierte Management- und Betriebssuite ausgeführt wurden.
Für eine SaaS-Lösung im Bereich Projektmanagement, bei der Kunden mit Freiberuflern zusammengebracht wurden, wurde eine maßgeschneiderte KI-Lösung entwickelt, um die Nutzererfahrung für alle Beteiligten zu verbessern. Zu den wichtigsten Zielen gehörte die Einrichtung eines Frühwarnsystems, das dem Kundenservice im Falle von Problemen ein rechtzeitiges Eingreifen ermöglicht:
- - Erkennung ungewöhnlicher Muster (Verzögerungen, die auf Untätigkeit hindeuten, intensive Wortwechsel)
- - Kennzeichnung von sprachlichen Verstößen auf beiden Seiten (Verwendung unangemessener Sprache, Aggression)
- - Abgleich der Endbewertungen mit der Beurteilung der Sprachfluss- und Dialogqualität zur Förderung einer ehrlicheren Bewertungskultur
- - Anpassung des Sprachstils zur Verbesserung der zukünftigen Vermittlung von Freiberuflern an Kunden
Die Lösung wurde mit Python auf einem LAMP-Stack unter Verwendung selbst entwickelter Machine-Learning-Bibliotheken implementiert.
Auf Arduino basierend, mit Edge-ML-Funktionalität und regelmäßiger Verbindung über BLE zum verbundenen Smartphone. Algorithmen für maschinelles Lernen in der Cloud erkennen verschiedene Gesundheitszustände und senden Benachrichtigungen an das Smartphone oder die Web-App. Die gesamte Elektronik ist in ein Armband aus Baumwollstoff integriert.
Ziel dieses Projekts war es, Ansätze zur Integration von Automatisierungsverfahren und künstlicher Intelligenz zu ermitteln, um eine hochkomplexe IT-Umgebung – mit Systemen, die von älteren Mainframes über lokale Serverfarmen bis hin zu Cloud-Diensten reichen – stabiler und zuverlässiger zu dokumentieren und zu verwalten. Angestrebt wurde eine erhebliche Vereinfachung der Pflege aktueller System- und Statusübersichten sowie des vorausschauenden Fehlermanagements.