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Köllerwirth

ERST GEBAUT · DANN GEFÜHRT · JETZT ORCHESTRIERT

Leon Köllerwirth

Enterprise AI Transformation Architect

Ich helfe Unternehmen zu erkennen, wo autonome KI messbaren geschäftlichen Wert erzeugt – bevor sie in zufällige Piloten, Tools oder Automatisierungen investieren.

Für Geschäftsführung, CIOs, CTOs, Produkt- und Transformationsteams: von der ersten Opportunity bis zu Roadmap, Governance und skalierbarer Umsetzung.

AI Potenziale identifizierenMeine Denkweise lesen

Erste Opportunity einordnen

Operative ReibungEntscheidungsaufwandWiederkehrende Koordination
GEBAUTSysteme, Software, PlattformenGEFÜHRTTeams, Bereiche, BudgetsORCHESTRIERTPlattformen, Governance, Agenten
Termin mit Leon vereinbarenExecutive Gespräch zu AI Opportunity und Transformation — Live-Kalender
  • 20+ Jahre Enterprise IT
  • Produkt · Architektur · Führung
  • Opportunity → Pilot → Roadmap

Wie ein Dirigent baue ich nicht jedes System selbst – ich sorge dafür, dass das Ganze trägt.

01

Unternehmen kaufen keine KI

Sie kaufen die geschäftlichen Ergebnisse, die KI erzeugen kann, wenn zuerst das richtige operative Problem erkannt wird.

KI zählt nur dort, wo sie Kosten senkt, Entscheidungen beschleunigt, operative Reibung reduziert oder Umsetzung stärkt.

  • geringere Koordinationskosten
  • schnellere Führungsentscheidungen
  • weniger manuelle Nacharbeit
  • stärkere operative Hebelwirkung
  • geringeres Transformationsrisiko
  • klarere Pilot-Prioritäten
02

Der versteckte Kostenblock ist kein fehlendes Tool

KI-Initiativen scheitern, wenn sie mit Technologie starten, bevor die Geschäftsarchitektur verstanden ist.

Manuelle Koordination

Arbeit läuft durch Meetings, Übergaben und wiederholte Klärungen, weil das Betriebsmodell keinen klaren Entscheidungsweg vorgibt.

Entscheidungslatenz

Geschäftsführung wartet auf Analysen, Teams warten auf Freigaben und Kunden warten auf Antworten. Der Kostenblock wird oft erst sichtbar, wenn er sich summiert.

Fragmentiertes Wissen

Kritisches Wissen liegt in Menschen, Dokumenten, Tools und Ausnahmen. KI kann erst helfen, wenn diese Wissensrealität verstanden ist.

Tool-getriebene Piloten

Zufällige KI-Experimente erzeugen Aktivität ohne Wertfall, Governance-Pfad oder belastbaren Weg in den Betrieb.

Business, Architektur und Adoption zusammenführen

Enterprise AI wird nur wirksam, wenn Geschäftsproblem, technische Machbarkeit und organisatorische Akzeptanz zusammen gedacht werden. Ich verbinde diese Ebenen, damit aus KI-Potenzial ein belastbarer Transformationspfad entsteht.

Das Pult

01

Business Value

Autonome KI zählt nur dort, wo sie Kosten, Reibung, Risiko oder Entscheidungsdruck messbar verändert.

02

Governance

Autonomie braucht Grenzen: Daten, Rollen, Eskalation, Evidenz und menschliche Verantwortung.

03

Execution

Roadmaps, Piloten und Plattformen müssen in Betrieb, Einkauf und Führung standhalten.

Stationen & Mandate

Daimler Mobility
SMA Solar
Tönnies
Saturious
Gehring Partner

Auswahl aus Festanstellungen und Mandaten der letzten 20 Jahre.

03

Was Leon leistet

Ich verbinde Business, Architektur, Produkt, Menschen und Umsetzung, damit aus KI-Potenzialen belastbare Transformationsentscheidungen werden.

Hochwertige AI Opportunities identifizieren

Ich übersetze Geschäftsziele, Prozessreibung und operative Risiken in priorisierte KI-Potenziale, die Entscheider verstehen und Teams bewerten können.

Piloten entwerfen, die skalieren können

Die Arbeit verbindet Pilot-Scope, Architekturleitplanken, Governance und Adoptionsrealität, bevor Teams in die Umsetzung gehen.

04

Executive AI Opportunity Assessment

Beschreiben Sie operative Reibung, fügen Sie Ihre Website ein oder laden Sie Kontext hoch — und erhalten Sie eine erste Einschätzung, wo autonome KI messbaren Wert schaffen könnte.

  • eine erste Opportunity Map für autonome KI
  • eine Diagnose der relevanten Prozessreibung
  • eine Einschätzung von Wertpotenzial, Risiko und nächstem Pilot
AI Opportunity Assessment startenGespräch vereinbaren
05

Methode

Ein ruhiger Weg von operativer Reibung zu einer Führungsentscheidung darüber, wo KI existieren sollte.

Diagnose

Geschäftsproblem, versteckte Kosten und operative Reibung verstehen, bevor KI Teil der Diskussion wird.

Ich analysiere Entscheidungswege, Koordinationslast, Datenrealität, Wissensabhängigkeiten, Risiken und Umsetzbarkeit.

  • Bottleneck- und Reibungsdiagnose
  • Geschäftskontext und Stakeholder-Realität
  • Risiko-, Daten- und Governance-Grenzen

Priorisieren

Attraktive KI-Ideen von Opportunities trennen, die messbaren geschäftlichen Wert erzeugen können.

Ich übersetze operative Realität in eine priorisierte Opportunity-Sicht mit Wertpotenzial, Unsicherheit und Entscheidungskriterien.

  • AI Opportunity Map
  • Wertpotenzial und Sicherheit der Annahmen
  • Entscheidungsrahmen für Führung

Pilot

Einen engen Pilot definieren, der Wert, Risiko und Adoption prüft, ohne zum unkontrollierten Experiment zu werden.

Ich forme Scope, Verantwortlichkeiten, Architekturleitplanken, Erfolgskriterien und den ersten Umsetzungspfad.

  • Pilot-Scope und Erfolgskriterien
  • Architektur- und Governance-Leitplanken
  • Umsetzungsplan für Produkt- und Technologieteams

Skalieren

Vom validierten Pilot zu einem Betriebsmodell für wiederholbare Enterprise-AI-Transformation.

Ich unterstütze Priorisierung, Governance, Adoption und Roadmap-Entscheidungen, damit KI nicht beim ersten Demo stehen bleibt.

  • Roadmap und Portfolio-Rhythmus
  • Operating Model für Adoption
  • Executive Sparring zu Wert, Risiko und Umsetzung
06

Ausgewählte Enterprise-Erfahrung

Glaubwürdigkeit aus Enterprise Software, Automotive, Energie, Cybersecurity, Produktführung, Architektur, Operations und Psychologie – ausgewählt, nicht als CV.

Daimler Mobility

Enterprise Architecture · Head Cyber Security / ISO

~€1,2 Mio.

geschätzte vermiedene Schäden – Ransomware-Vorfall (Zürich), als Incident-Lead eingedämmt

  • BaFin-reguliertes Finanzinstitut, 15+ europäische Märkte
  • Reporting an Vorstandsebene · Budget bis €5 Mio. · fachlich bis 100 FTE
  • Self-Service-Security-Portal über 15 Märkte (>1.200 User)

SMA Solar

Chief Product Owner (Interim) · Embedded-Software Energie

3 Produkte

als interimistischer Chief Product Owner über mehrere Teams an den Markt gebracht – rund 30 neue Features

  • Embedded-Software-Plattform für Wechselrichter/Energiemanagement (kritische Infrastruktur)
  • Product Backlog, Roadmap und Releases über mehrere Produktteams verantwortet
  • SAFe und Domain-Teams etabliert; zentrale Architektur-Plattform (ArCo) mitgestaltet

Tönnies Group

Head of Engineering · Greenfield-IT

0 → 7

Werke konzernweit von null aufgebaut

  • OEE +18 % durch IoT-Instrumentierung der Linien
  • Time-to-Market −20 % durch Near-/Offshore-Dev-Zentrum
  • fTrace mitentwickelt – heute Branchenstandard
fTrace ansehen

Saturious

Cloud- & Security-Architektur (Mandat)

rund −20 %

OPEX gesenkt – durch FinOps- und Lizenzmodell

  • IIoT-Security-Blueprint für Cloud-Native Deployments
  • Gesamt-Cloud-Strategie und Skalierungsmodell konzipiert

Eigene, gerundete Kennzahlen aus realen Mandaten – als Größenordnung, nicht als testierte Zahlen. Herleitung und Kontext erläutere ich gern im Gespräch.

07

Aktuelle Projekte

Hier wird meine Vision sichtbar – nicht behauptet, sondern gebaut: KI-gestütztes Denken, das skaliert und kohärent bleibt. Eine Plattform live im Einsatz, eine in Entwicklung – dieselbe agentische Methode dahinter.

StudyWithMe

In Entwicklung · laufend

Curriculum-geführter KI-Studiencoach für Universitäten

Die Referenz-Implementierung genau der Prinzipien, die ich verkaufe – Souveränität, Isolation, Evidenz und Audit-Trail – zuerst am eigenen Produktivsystem bewiesen.

Problem

Studierende – gerade in der Medizin – ertrinken in fragmentierten Curricula; Querbezüge zwischen Fächern bleiben unsichtbar, und aktuelle Forschung ist von der eigentlichen Lernstrecke abgekoppelt.

Gebaut

Ein Schwarm zusammenarbeitender Agenten verwaltet das Wissen rund um das Studium über viele Knoten hinweg: Er koppelt den Studienplan einer Universität dynamisch an die geführte Lernstrecke jedes Studierenden, bindet aktuelle Forschung ein und erzeugt mehrere didaktische Reasoning-Pfade – Medizin als Pilot. Darunter läuft bereits eine souveräne, auditierbare Wissens-Pipeline (siehe unten) – schrittweise in Richtung eines medizinischen Reasoning-Systems.

Wert für einen Auftraggeber

Eine Universität koppelt ihren Studienplan lebendig an die individuelle Lernstrecke und verbindet Studium mit Forschung – erklärbar, evidenzbasiert und mit nachvollziehbaren Reasoning-Pfaden statt eines bloßen Wissensspeichers –, aufgebaut nach denselben Prinzipien von Souveränität und Auditierbarkeit wie regulierte KI.

Die agentische Wissens-Pipeline (läuft bereits)

  1. 01Gap-DetectionDeterministischer Scan: was fehlt, wird aus den Dateien abgeleitet – nie aus einem Snapshot.
  2. 02Lokale Übersetzungaya-expanse:8b über Ollama, Temperatur 0, SQLite-Checkpoint. 0 € pro Aufruf, nichts verlässt das Gerät.
  3. 03Citation-GateJedes kyrillische Token muss verbatim überleben – sonst wird die Übersetzung verworfen.
  4. 04Idempotenter ApplyChirurgischer JSON-Patch mit JSON.parse-Guard – die Datei wird nie ungültig geschrieben, was Datenkorruption bei Systemabstürzen verhindert.
  5. 05EskalationNur harte Fälle gehen an ein gehostetes Modell (Haiku) – und durch dasselbe Gate.
  6. 06Lint-Gates + LedgerMaschinelle Gates und ein append-only Ledger pro Welle; Commit erst, wenn alles grün ist.

Lokal & deterministisch zuerst · gehostetes Modell nur für harte Fälle · Commit erst, wenn alle Gates grün sind.

Prinzip → Beleg

Souveränität

Übersetzung läuft lokal (aya-expanse:8b über Ollama, on-device). Bulgarische Inhalte verlassen die Maschine nicht – 0 € Inferenz statt Cloud-Tokens.

Isolation

API, App und Daten getrennt (Docker); der API-Container kann das Content-Verzeichnis bewusst nicht lesen. Secrets werden per gitleaks in der CI geprüft.

Evidenz

Jeder KI-Aufruf wird geloggt (Modell, Tokens, Latenz). Wissensgraph-Kanten tragen Quelle, Confidence und Soft-Delete – KI-Kanten gelten als low-trust.

Audit-Trail

KI-Funktionen sind einzeln schaltbar, standardmäßig aus; jede Admin-Aktion und jeder Tier-Wechsel landet unveränderlich (DB-Trigger) im Audit-Log.

Eigenes Vorhaben in Entwicklung – keine fertige Kundenreferenz. Architektur und Zahlen am eigenen Produktivsystem belegt.

Architektur-Notiz (PDF)
Startseiten-Vorschau von razbiram.com

razbiram.com

Live · im Einsatz

Sprach- & Lernplattform für Studierende

Eine moderne Sprach- und Lernplattform für Studierende – von mir entwickelt und live im Netz. Gebaut mit derselben agentischen Methode wie meine regulierte KI-Arbeit: ein Multi-Agenten-Workflow aus parallelen Streams, Loops und Skills.

Gebaut mit

  • Multi-Agenten
  • Parallele Streams
  • Loops
  • Skills
Live ansehen
08

Denkweise

Künftige Artikel machen die Denkweise sichtbar: wie KI-Potenziale bewertet werden, bevor Tools, Anbieter oder Piloten die Diskussion dominieren.

Business-Architektur

AI Transformation beginnt vor der Umsetzung

Die erste Frage ist nicht, welches Modell genutzt wird. Die Frage ist, wo Autonomie Umsetzung so verändert, dass sich das Risiko lohnt.

Operative Reibung

Die versteckten Kosten manueller Entscheidungen

Koordinationsaufwand, Wartezeit und fragmentiertes Wissen sind oft die stärksten Signale für KI-Potenzial.

Pilotstrategie

Warum KI-Piloten nicht skalieren

Piloten scheitern, wenn sie Technologie beweisen, aber nicht Verantwortung, Governance, Adoption und messbaren Geschäftswert.

Vollständige Artikel und Case Studies sind bewusst für eine spätere Phase vorgesehen.

09

Executive Assessment anfragen

Für AI Opportunity Assessments, strategische Beratung oder Enterprise-Transformationen: Klären wir, wo autonome KI in Ihrem Unternehmen messbaren Wert schaffen kann.

Anrufen · +49 152 3367 2982

Standort

Bielefeld (DE)

Sprachen

DE · EN (C2) · IT · ES · BG
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