Ich führe IT-Organisationen, entwickle Teams und Strukturen weiter und bringe komplexe Veränderungen in die Umsetzung.
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In 25 Jahren IT habe ich unterschiedliche Unternehmen, Technologien und Phasen der Veränderung erlebt.
Scrollen Sie durch die Laufbahn. Die Details zu jeder Station folgen darunter.
Neben dem laufenden Betrieb stehen mehrere größere Veränderungen gleichzeitig an. Die Transformation läuft. Einige Grundlagen sind geschaffen, andere im Aufbau, deshalb mache ich daraus keine abgeschlossene Erfolgsgeschichte.
Selbstständiger IT-Strategieberater für Mittelstand und Geschäftsführungen mit 16 Beratungskunden. 10/2025 bis 01/2026 als Vollzeit-Interim-Mandat, seitdem nebenberuflich und ausschließlich beratend. Die Festanstellung hat immer Vorrang.
Das Unternehmen wuchs stark. Die IT musste mitwachsen und gleichzeitig professioneller und belastbarer werden, nicht alles gleichzeitig, sondern in einer Reihenfolge, die für die verfügbaren Kapazitäten funktioniert.
Im OEM- und Energieumfeld reichten einzelne technische Sicherheitsmaßnahmen nicht aus. Prozesse, Zuständigkeiten, Technik und belastbare Nachweise mussten zusammenpassen.
ISO 27001, ISO 27005 und TISAX: Erfahrung aus Einführung und Zertifizierung auf Unternehmensebene, keine persönlichen Zertifikate.
„Wenn alles Priorität hat, hat am Ende nichts Priorität."
Nach vielen Jahren in unterschiedlichen IT-Organisationen gibt es Dinge, die sich für mich bewährt haben.
Bevor ich Strukturen ändere, möchte ich verstehen, warum sie so entstanden sind. Wo liegen die tatsächlichen Probleme? Was kostet Zeit oder Geld? Wo fehlen Entscheidungen? Welche Abhängigkeiten gibt es? Und was funktioniert vielleicht besser, als es auf den ersten Blick aussieht? Erst danach entscheide ich, was verändert werden sollte.
In einer IT gibt es fast immer mehr sinnvolle Themen als verfügbare Zeit und Menschen. Deshalb gehört für mich zur Führung auch die Entscheidung, was wir bewusst nicht oder noch nicht machen. Wenn alles Priorität hat, hat am Ende nichts Priorität.
Wenn jemand ein Thema übernimmt, muss er im vereinbarten Rahmen auch entscheiden können. Ich möchte nicht wegen jeder fachlichen Entscheidung gefragt werden. Dafür gibt es Spezialisten und Verantwortliche im Team. Meine Aufgabe ist es, Orientierung zu geben, Entscheidungen auf der richtigen Ebene möglich zu machen und einzugreifen, wenn Prioritäten, Risiken oder Abhängigkeiten es erfordern.
Große Veränderungen brauchen Zeit. Trotzdem muss zwischendurch erkennbar sein, ob man auf dem richtigen Weg ist. Ich teile größere Themen deshalb lieber in nachvollziehbare Schritte auf, statt jahrelang auf einen perfekten Zielzustand hinzuarbeiten.
Ich erwarte von meinen Mitarbeitenden, dass sie ihre Themen selbstständig führen. Im Gegenzug müssen sie Entscheidungen treffen können, ohne jeden Schritt absichern zu müssen.
Dafür braucht es Klarheit. Wer entscheidet was? Wo liegen Grenzen? Wann braucht es eine Eskalation? Und wann hält sich die Führungskraft bewusst heraus?
Ich muss nicht der beste Spezialist im Team sein. Meine Aufgabe ist es, die richtigen Menschen zusammenzubringen, Orientierung zu geben, Hindernisse aus dem Weg zu räumen und Entscheidungen zu treffen, wenn sie auf meiner Ebene notwendig sind.
Fachliche Kompetenz soll dort wirken, wo sie vorhanden ist. Für das Ergebnis stehe am Ende trotzdem ich ein.
Meine Rolle ist heute Führung. Meine technische Erfahrung ist trotzdem ein wichtiger Teil davon.
Ich muss Systeme nicht selbst administrieren und Anwendungen nicht selbst entwickeln. Wenn es notwendig ist, kann ich aber tief genug einsteigen, um technische Entscheidungen zu hinterfragen, mit Spezialisten auf Augenhöhe zu diskutieren und Architektur, Risiken und Abhängigkeiten selbst zu beurteilen.
Das hilft mir auch im Umgang mit Herstellern und Dienstleistern. Ich bin nicht darauf angewiesen, technische Aussagen einfach zu übernehmen. Ich kann nachfragen, Zusammenhänge verstehen und mir selbst ein Bild machen.
Bei neuen Technologien gehe ich manchmal noch einen Schritt weiter. Bei KI habe ich genau das getan.
Über KI zu sprechen ist inzwischen einfach. Fast jedes Produkt hat plötzlich KI und zu fast jedem Problem gibt es eine beeindruckende Demo.
KI spart bei wissensintensiver Arbeit viel Zeit, wenn sie in einen sauberen Prozess eingebettet ist.
Ein guter Textgenerator allein reicht dafür nicht. Wissensbasis, Versionierung, Rechte, Qualitätssicherung und Freigaben entscheiden, ob daraus ein belastbarer Unternehmensprozess wird.
Weniger Zeit für Vorarbeit. Mehr Zeit für den Inhalt.
Keine gemessenen Betriebswerte.
Richtlinien, Prozessbeschreibungen und andere Unternehmensdokumente brauchen Zeit. Nicht nur für den Inhalt. Auch Struktur, Qualität, Versionierung und Freigaben müssen stimmen.
Die Anwendung unterstützt den Weg vom ersten Entwurf über Prüfung und Überarbeitung bis zur Freigabe. KI übernimmt dabei vor allem Vorarbeiten. Die fachliche Bewertung und Freigabe bleibt beim Menschen.
Problem und Anwendungsfall strukturiert, Lösungsarchitektur entwickelt und die Umsetzung bis zur produktiven Nutzung verantwortet.
KI kann bei wissensintensiver Arbeit viel Zeit sparen, wenn sie in einen sauberen Prozess eingebettet wird.
Ein guter Textgenerator allein reicht dafür nicht. Wissensbasis, Versionierung, Rechte, Qualitätssicherung und Freigaben entscheiden darüber, ob aus KI-Unterstützung ein belastbarer Unternehmensprozess wird.
Möglicher Effekt auf Basis definierter Annahmen, keine gemessenen Betriebswerte.
Ergebnisse müssen nachvollziehbar bleiben. Fundstellen, Konfidenz und menschliche Bewertung sind mindestens so wichtig wie das Sprachmodell selbst.
KI gehört in die Vorbereitung, nicht in die fachliche oder rechtliche Entscheidung.
Informationen finden, bevor sie zum Problem werden.
Keine gemessenen Betriebswerte.
Verträge enthalten Kosten, Leistungen, Fristen, Verpflichtungen und Risiken. Das Problem ist selten, dass diese Informationen nicht existieren. Sie stehen nur an unterschiedlichen Stellen und werden häufig erst gesucht, wenn sie gebraucht werden.
Contract Intelligence strukturiert diese Informationen nach dem Upload und macht sie auswertbar. Wichtig war mir dabei die Nachvollziehbarkeit. Ergebnisse werden nicht einfach ausgegeben, sondern mit Fundstellen und einer Einschätzung der Sicherheit verbunden.
Dazu kommen Vertragsakte, Fristen, Bewertungen sowie Audit- und Entscheidungsprotokolle.
Eine gute Zusammenfassung ist noch kein Vertragsmanagement.
Interessant wird KI dort, wo aus unstrukturierten Dokumenten verlässliche Informationen für bestehende Prozesse entstehen. Dafür müssen Ergebnisse nachvollziehbar bleiben. Fundstellen, Konfidenz, Fristenlogik und menschliche Bewertung sind deshalb mindestens so wichtig wie das Sprachmodell selbst.
Möglicher Effekt auf Basis definierter Annahmen, keine gemessenen Betriebswerte.
Risiken erkennen, bevor ein Text veröffentlicht wird.
Keine gemessenen Betriebswerte.
Regulatorische Anforderungen an Unternehmenskommunikation nehmen zu. Ein Beispiel sind Aussagen zu Nachhaltigkeit und Green Claims.
EmpScanner prüft Texte und Dokumente, erkennt relevante Aussagen und ordnet sie einem Regelwerk zu. Auffälligkeiten und Fundstellen werden sichtbar, bevor ein Text veröffentlicht wird.
Die Anwendung ersetzt keine rechtliche Prüfung. Sie unterstützt die Vorprüfung und schafft eine bessere Grundlage für die verantwortlichen Fachbereiche.
Die regulatorische Anforderung in einen konkreten Anwendungsfall übersetzt, Lösung und Ablauf konzipiert und bis zu einer nutzbaren Anwendung gebracht.
KI kann Prüfprozesse erheblich unterstützen. Sie sollte aber nicht mit der fachlichen oder rechtlichen Entscheidung verwechselt werden.
Der sinnvolle Einsatz liegt hier in der Vorbereitung: relevante Stellen finden, Risiken sichtbar machen und Informationen strukturiert für die anschließende Bewertung bereitstellen.
Möglicher Effekt auf Basis definierter Annahmen, keine gemessenen Betriebswerte.
Die Frage lautet nicht immer Cloud oder lokale KI. Entscheidend ist, welche Daten verarbeitet werden und welches Modell dafür geeignet ist.
Die Architektur sollte diese Entscheidung ermöglichen, statt sie vorwegzunehmen.
KI nutzen und trotzdem wissen, wo die Daten bleiben.
Der Bewerbungsmanager ist aus einem eigenen Bedarf entstanden. Stellen analysieren, Unternehmen verstehen, das eigene Profil abgleichen, Unterlagen vorbereiten, Gespräche üben und anschließend den Überblick behalten.
Ich wollte diese Schritte nicht über viele einzelne Werkzeuge verteilen. Daraus ist ein System entstanden, das den Prozess zusammenführt und KI dort einsetzt, wo sie tatsächlich hilft.
Besonders wichtig war mir dabei die Kontrolle über die Daten. Jeder KI-Lauf wird protokolliert. Der überwiegende Teil der Verarbeitung kann lokal auf eigener Infrastruktur stattfinden.
Anforderung, Architektur, Datenmodell, KI-Anbindung und technische Umsetzung stammen von mir.
Die Frage lautet nicht immer Cloud oder lokale KI.
Entscheidend ist, welche Daten verarbeitet werden, welche Fähigkeiten benötigt werden und welches Modell dafür geeignet ist. Lokale Modelle können dort interessant sein, wo Datenschutz, Kosten oder Kontrolle wichtiger sind als maximale Modellleistung. Andere Aufgaben können einen Cloud-Dienst rechtfertigen.
Die Architektur sollte diese Entscheidung ermöglichen, statt sie vorwegzunehmen.
Je selbstständiger KI arbeitet, desto wichtiger werden Kontrolle, Nachvollziehbarkeit und klare Freigaben.
Nicht jeder Schritt gehört an KI. Sprache verstehen ja, freie Zeiten berechnen besser deterministisch, und gebucht wird erst nach Freigabe.
Wenn KI selbst arbeitet, möchte ich wissen, was sie getan hat.
Bei agentischen Prozessen reicht mir das fertige Ergebnis nicht. Ich möchte nachvollziehen können, welcher Agent welche Aufgabe übernommen hat, was verändert wurde, welche Prüfungen gelaufen sind und was nicht funktioniert hat. Daraus ist Agentenwerk entstanden. Ein Auftrag wird in Arbeitspakete zerlegt und an Agenten übergeben. Änderungen durchlaufen definierte Review- und Testschritte. Erfolgreiche, fehlgeschlagene und abgelehnte Schritte bleiben nachvollziehbar.
Konzept, Architektur und technische Umsetzung stammen von mir. Die Plattform läuft auf eigener Infrastruktur.
Je selbstständiger KI arbeitet, desto wichtiger werden Kontrolle, Nachvollziehbarkeit und klare Freigaben. Agentic AI ist deshalb für mich nicht nur eine Frage leistungsfähiger Modelle. Unternehmen brauchen auch Regeln dafür, was ein Agent selbst entscheiden darf, was dokumentiert werden muss und wann ein Mensch eingreifen muss. Genau diese Fragen teste ich mit der Plattform praktisch.
Weniger Aufwand für etwas, das eigentlich einfach sein sollte.
Keine gemessenen Betriebswerte.
Termine zu koordinieren ist technisch kein besonders spektakuläres Problem. Im Alltag kostet es trotzdem erstaunlich viel Zeit, besonders bei mehreren Einzelgesprächen oder Terminserien. Der Assistent versteht einen Auftrag in normaler Sprache, ermittelt Beteiligte, prüft Verfügbarkeiten und schlägt geeignete Termine vor.
Nicht jeder Schritt eines KI-Prozesses sollte auch von KI ausgeführt werden. Sprache verstehen und einen Auftrag interpretieren ist eine sinnvolle Aufgabe für ein Modell. Kalenderdaten prüfen und freie Zeiten berechnen funktioniert dagegen zuverlässiger mit deterministischer Logik. Und bevor ein System Termine einträgt oder Einladungen verschickt, braucht es eine klare Freigabe. Für mich ist genau diese Trennung ein wichtiger Teil guter KI-Architektur.
Möglicher Effekt auf Basis definierter Annahmen, keine gemessenen Betriebswerte.
Ein Proof of Concept zeigt, ob eine Idee grundsätzlich funktioniert.
Ob ein Ansatz trägt, sieht man erst, wenn Anforderungen sich ändern, Fehler auftreten und Tests fehlschlagen. Deshalb nutze ich eine echte Anwendung als laufenden Praxistest.
Eine echte Anwendung statt einer Demo.
Ein Entwicklungsprozess zeigt seine Schwächen nicht in einer Präsentation, sondern bei echten Anforderungen und laufenden Änderungen. Genau dafür nutze ich den Fitnesstracker.
Die Anwendung verbindet Ernährung, Training, Zielwerte und Tagebuch. Für mich ist dabei vor allem interessant, wie zuverlässig Agentenwerk Änderungen umsetzt, Tests durchläuft und mit neuen Anforderungen umgeht.
Ein Proof of Concept zeigt, ob eine Idee grundsätzlich funktioniert.
Ob ein Ansatz wirklich trägt, sieht man erst, wenn Anforderungen geändert werden, Fehler auftreten, Tests fehlschlagen und das System trotzdem weiterentwickelt werden muss. Genau deshalb nutze ich eine echte Anwendung als laufenden Praxistest.
Zu den Unternehmensanwendungen zeige ich nur Business Case, Funktionsumfang, meine Rolle und die Technologie auf abstrakter Ebene, keine internen Betriebsinformationen.
25 Jahre IT bedeuten, dass ich schon einige Technologien, Trends und große Versprechen kommen und gehen gesehen habe.
Das macht Erfahrung wertvoll. Sie ersetzt für mich aber nicht die Bereitschaft, weiterzulernen.
Ich muss nicht jedem Trend folgen. Ich möchte aber verstehen, was dahintersteckt, bevor ich mir eine Meinung bilde.
Bei KI bedeutet das aktuell auch, Dinge selbst auszuprobieren und eigene Systeme zu betreiben.
Das verändert meine Rolle als Führungskraft nicht. Es gibt mir die Möglichkeit, neue Technologien mit der Erfahrung aus Organisation, Betrieb und Führung zu verbinden. Genau diese Kombination finde ich spannend.
Ich suche eine langfristige Führungsaufgabe, in der ich eine IT-Organisation gemeinsam mit einem guten Team weiterentwickeln kann.
Eine Rolle mit Gestaltungsspielraum, klaren Entscheidungen und dem Anspruch, bestehende Strukturen nicht einfach nur zu verwalten.
Wenn Sie eine IT-Leitung, Head-of-IT- oder CIO-Position besetzen und mein Profil zu Ihrer Organisation passt, freue ich mich auf ein persönliches Gespräch.