KI & LLM Spezialist · Frankfurt
KI-Automatisierung für Unternehmen in Frankfurt
Ich entwickle KI-Lösungen, die echte Geschäftsprozesse übernehmen: GPT- und LLM-Integrationen, RAG-Systeme, Voice-AI-Agenten und automatisierte Abläufe. Als AI Automation Manager bei einem Frankfurter Unternehmen habe ich den Automatisierungsgrad der Candidate Operations auf rund 90 Prozent gehoben. Dieselbe Praxis bringe ich in Ihr Projekt, DSGVO-konform und mit sauberen Guardrails.
LLM-Lösungen mit Substanz
GPT-Integrationen mit OpenAI, Azure und Anthropic Claude, die Dokumente verstehen, Daten anreichern und Antworten liefern (RAG, LangChain).
Voice-AI am Telefon
Sprachagenten auf Basis von Twilio und WebRTC mit Speech-to-Text und Text-to-Speech, zum Beispiel für Support- und Bewerberkommunikation.
DSGVO & Guardrails
PII-Schutz, Rollen- und Rechtekonzepte, Audit-Logging und Evaluation, damit KI-Lösungen auch in sensiblen Prozessen tragfähig sind.
Auslöser
Eine Anfrage kommt an
Aus einem Formular, einem Anruf oder einem System, das eine Entscheidung braucht.
Schritt
Kontext aus Ihren Inhalten
RAG und LangChain holen die Passagen, auf die sich die Antwort stützen soll.
Schritt
Modell und Prüfung
OpenAI, Azure OpenAI oder Claude erzeugen die Ausgabe, Guardrails prüfen sie.
Ziel
Ergebnis im System
Antwort, CRM-Eintrag oder Ticket, n8n als Rückgrat dahinter.
Läuft durchgehend mit: PII- und DSGVO-Schutz, RBAC, Audit-Logging und Evaluation gegen einen festen Testsatz. Dazu KPI- und ROI-Tracking, damit der Nutzen messbar bleibt.
Leistungen im Überblick
- GPT- und LLM-Integrationen (OpenAI, Azure OpenAI, Anthropic Claude)
- RAG-Systeme und LangChain-Pipelines für firmeneigenes Wissen
- Voice-AI-Agenten mit Twilio/WebRTC, Speech-to-Text und Text-to-Speech
- Prozessautomatisierung mit n8n und Zapier als Rückgrat der KI-Workflows
- Prompt Engineering, Evaluation und Qualitätssicherung von LLM-Ausgaben
- LLM-Guardrails: PII/DSGVO, RBAC, Audit-Logging
- KPI- und ROI-Tracking, damit der Nutzen messbar bleibt
So läuft ein Projekt ab
- 01
Use-Case-Analyse
Wir identifizieren die Prozesse, in denen KI wirklich Zeit oder Kosten spart, und priorisieren nach Aufwand und Nutzen.
- 02
Prototyp
Ein funktionierender Prototyp mit Ihren echten Daten zeigt schnell, was die Lösung leistet, bevor Sie groß investieren.
- 03
Produktivbetrieb
Ausbau zum stabilen System mit Guardrails, Monitoring und Evaluation, integriert in Ihre bestehenden Tools.
- 04
Messen & Skalieren
KPI-Tracking zeigt den Effekt in Zahlen. Danach skalieren wir auf weitere Prozesse, nach Absprache und Bedarf.
Stundensatz
90 bis 135 € nach Absprache und je nach Projektumfang
90 bis 135 € pro Stunde, nach Absprache und je nach Projektumfang. Für klar umrissene Workflows und Integrationen sind auch Festpreise möglich. Orientierung: Der Median für IT-Freelancer liegt laut Freelancer-Kompass 2026 bei 95 € pro Stunde.
Ergebnis aus der Praxis
~90%
Automatisierungsgrad Candidate Operations
Mit GPT- und LLM-Lösungen (OpenAI, Azure, RAG, LangChain) habe ich die Candidate Operations eines Frankfurter Personaldienstleisters auf rund 90 Prozent Automatisierungsgrad gebracht, inklusive Voice-AI für die Bewerberkommunikation.
Zur Case Study Recruiting-AutomatisierungHäufige Fragen
- Was kostet KI-Automatisierung?
- Mein Stundensatz liegt bei 90 bis 135 € nach Absprache und je nach Projektumfang. Ein Prototyp für einen klar umrissenen Use Case ist oft überschaubar; den konkreten Rahmen besprechen wir in einem kostenlosen Erstgespräch.
- Ist der Einsatz von GPT und Co. DSGVO-konform möglich?
- Ja, mit der richtigen Architektur: Azure OpenAI mit EU-Verarbeitung, PII-Filterung vor dem Modellaufruf, Rollen- und Rechtekonzepte und Audit-Logging. Ich habe solche Guardrails in produktiven Systemen etabliert.
- Was ist ein RAG-System und wann brauche ich es?
- RAG (Retrieval-Augmented Generation) verbindet ein Sprachmodell mit Ihrem eigenen Wissen, etwa Dokumenten oder Datenbanken. Das Modell antwortet dann auf Basis Ihrer Inhalte statt aus dem Allgemeinwissen. Sinnvoll ist das überall dort, wo Antworten firmenspezifisch und belegbar sein müssen.
- Arbeiten Sie nur mit Unternehmen in Frankfurt?
- Nein. Frankfurt und das Rhein-Main-Gebiet sind mein Standort, vor Ort bin ich dort schnell verfügbar. Remote betreue ich Projekte in ganz Deutschland und international.
- Wie schnell sehe ich erste Ergebnisse?
- Mit einem fokussierten Prototyp meist innerhalb weniger Wochen. Ich arbeite iterativ: erst ein Use Case produktiv, dann skalieren.
- Welche Modelle und Anbieter setzen Sie ein?
- OpenAI, Azure OpenAI und Anthropic Claude, je nach Anforderung an Datenschutz, Kosten und Qualität. Die Auswahl treffen wir gemeinsam anhand Ihres Use Cases, nach Absprache auch mit anderen Anbietern.
Wo soll KI bei Ihnen wirklich Arbeit abnehmen?
Schreiben Sie mir den Anwendungsfall, nicht die Technik. Wenn KI sich dafür nicht rechnet, sage ich das, bevor wir anfangen.
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