GenAI Adoption in Unternehmen, Changemanagement, Projektleitung

Herausforderung des Kunden: Bisher werden alle für die Buchhaltung relevanten Vorgänge (Zahlungen) über Salesforce gesteuert. Aufgrund des starken Wachstums in den letzten Jahren, ist diese Form der "Buchhaltung" für die neuen Reporting Anforderungen der Kapitalgeber nicht mehr ausreichend. In diesem Zuge wurde SAP Business by Design eingeführt, um den Buchhaltungsprozess EDV gestützt durchzuführen. Die Einführung der neuen SAP Lösung lief zum Start des Workshops bereits ca. 6 Monate. Dabei ist aufgefallen, dass die Umstellung der Prozesse von Salesforce auf SAP nicht ohne weiteres funktioniert. Ziel des Workshops: - Aufnahme der Anforderungen an den SOLL Prozess - Definition der Schnittstellenarchitektur - Arbeitspakete für weiteres Vorgehen definieren

Im Projektzeitraum haben wir das Entwicklerteam für die SAP Cloud Integration für die Salesforce -> SAP Integration gestellt. Im Gesamtprojekt gab es mehrere Unterprojekte für Sales-, sowie Service Cloud Einführungen. Außerdem gab es ein weiteres, von der Salesforce Einführung unabhängiges, Projekt im Bereich SAP Commerce. Schwerpunkt der Entwicklung lag auf den für die Salesforce Einführung benötigten Schnittstellen. Dabei haben wir eng mit den SAP und Salesforce Entwicklern zusammengearbeitet. Unser Verantwortungsbereich reichte von der Aufnahme der Anforderungen, über die Konzeption der Schnittstelle bis zur Implementierung auf der Cloud Integration. Meine Rolle im Projekt: Als Teamlead des Entwicklerteams mit einer Vollzeit- und einer Teilzeitressource, habe ich die Organisation und Koordination der Entwicklungsressourcen gesteuert. Neben der Planung der Umsetzung, fiel auch die Aufnahme neuer Anforderungen in meinen Verantwortungsbereich. Die Anforderungen wurden anschließend entweder von mir selbst oder gemeinsam mit den Entwicklern in ein Umsetzungskonzept überführt und über Jiratickets in Arbeitspakete gegossen.

Ziel des Projektes: Das Hauptziel dieses Projekts besteht darin, die Einführung von SAP SuccessFactors in 42 Ländern weltweit zu ermöglichen. Dies erfolgt in mehreren Wellen, wobei Wave0 mit dem Pilotland Polen bereits erfolgreich am 1. August live gegangen ist. Aktuell befinden wir uns in der Wave1, die die Entwicklung für 5 lateinamerikanische Länder umfasst. Meine Rolle im Projekt: Seit April bekleide ich die Position des Integration Architects und habe nach 3 Monaten zusätzlich die Teilprojektleitung für den gesamten IT-Stream übernommen. In meiner Rolle als Integration Architect erhebe ich die Anforderungen für die benötigten Schnittstellen zu anderen Systemen, wobei der Fokus auf dem Verständnis der erforderlichen Business-Prozesse liegt. Als Teilprojektleiter für den IT-Stream koordiniere ich alle Aktivitäten im IT-Bereich, einschließlich der Entwicklung aller erforderlichen Schnittstellen für SuccessFactors. Herausforderungen im Projekt: Das Projekt umfasst eine komplexe globale Einführung in 42 Ländern, wobei jede Welle individuelle Anforderungen und Herausforderungen mit sich bringt. Eine besondere Herausforderung stellte die Anbindung an lokale Payroll-Systeme dar, die aufgrund der verschiedenen lokalen Vorschriften und Systemstrukturen eine erhöhte Komplexität mit sich brachte. Innovativer Ansatz - Globale Payroll API: Um die Umsetzungszeiten zu beschleunigen und einen globalen Rollout zu ermöglichen, haben wir den initialen Ansatz, lokale Payroll-Integrationen als end2end Schnittstellen zu konzipieren, zu Gunsten der Standardisierung verworfen. Stattdessen setzen wir jetzt auf eine innovative Lösung mit einer globalen Payroll API. Diese Entscheidung erfolgte trotz der geringeren Flexibilität, da wir einen marktorientierten Produktgedanken verfolgen und bewusst nicht jede individuelle Anforderung umsetzen werden. Herausforderung - Anforderungsmanagement und Visualisierung: Ein weiteres zentrales Problem, das sich im Verlauf des Projekts herauskristallisiert hat, ist das Anforderungsmanagement. Aufgrund der Vielzahl an Stakeholdern mit unterschiedlichem kulturellen Hintergrund war es notwendig, das Anforderungsmanagement nachträglich stärker zu betonen. Wir haben verstärkt mit Visualisierungen gearbeitet, um sicherzustellen, dass die Anforderungen klar verstanden werden und die Kommunikation mit den verschiedenen Stakeholdern effektiv verläuft. Diese Anpassung hat dazu beigetragen, Missverständnisse zu minimieren und die Akzeptanz der Lösungen zu verbessern. Der Fokus auf visueller Kommunikation wird weiterhin beibehalten, um eine reibungslose Zusammenarbeit in diesem multikulturellen Kontext sicherzustellen.

In diesem Workshop wurde ein System entwickelt, das MediaWiki mit einer lokalen LLM (Large Language Model) und Microsoft Teams integriert. Ziel war es, eine Middleware bereitzustellen, die es ermöglicht, über Microsoft Teams Anfragen an MediaWiki zu stellen und diese Anfragen durch eine lokale LLM verarbeiten zu lassen. Diese Lösung ermöglicht es Nutzern, direkt in Teams auf Wissensdatenbanken zuzugreifen und von den Vorteilen einer lokalen LLM zu profitieren, um präzisere und kontextsensitive Antworten zu erhalten. Eine zentrale Herausforderung bestand in der Bereitstellung einer Middleware, die HTTPS-fähig ist, um die Kommunikation zwischen Microsoft Teams und der lokalen LLM zu sichern. Die Middleware wurde so konfiguriert, dass sie nahtlos mit MediaWiki interagiert und Anfragen durch die lokale LLM verarbeitet. Die Integration mit Microsoft Teams wurde durch die Verwendung von Microsoft Copilot, die Erstellung von Themen und die Implementierung von Flows realisiert. Ein weiteres Thema war die lokale Hardware und die damit verbundene Auswahl eines passenden LLMs. Dadurch das wir keine GPU zur Verfügung hatten, mussten wir nach einem trade of zwischen Antwortqualität und Antwortzeit in Zusammenhang mit den Verfügbaren Mitteln und des Use Cases finden. In meiner Rolle habe ich den Workshop konzipiert und durchgeführt, einschließlich der Aufsetzung der lokalen LLM, der Entwicklung und Bereitstellung der Middleware, die den Zugang zu MediaWiki ermöglicht, und der Integration des Frontends in Microsoft Teams. Zusätzlich war ich für die Implementierung der HTTPS-Verschlüsselung verantwortlich, um eine sichere Kommunikation zu gewährleisten.

Ziel des Projektes ist die Globale SuccessFactors (SF) Einführung (42 Länder). In diesem Rahmen müssen neben dem Aufbau und der Konfiguration des SF-Systems auch die Schnittstellen zu anderen Cloud Lösungen und OnPrem Systemen hergestellt werden. Ich wurde im laufenden Einführungsprojekt als zusätzlicher Integration Lead ins Projekt geholt. Mit dem Ziel die Konzeption und Umsetzung der Schnittstellen zu beschleunigen. Der Schwerpunkt liegt dabei auf den Integrationen zwischen SF und IAM (IAM-Lösung: OneIdentity) - zum Austausch von User Informationen, SF und dem IAS - für die Authentifizierung in den SAP Cloud Lösungen und der Kostenstellenintegration - Austausch von Kostenstellen zwischen SF und SAP HCM. Meine Rolle besteht aus der Erstellung und Evaluierung der benötigten Schnittstellenkonzepte und aus der Koordination und Kontrolle des Implementierungspartners, sowie des Managements aller beteiligten Parteien und Stakeholdern. Da das Projekt bereits gestartet ist. Bestehen die ersten Konzepte bereits. Deswegen besteht der Konzeptionsteil primär aus der Evaluation und des Feintunings der Konzepte. Einzelne Themen wie Kundenspezifische Anpassungen an der Kostenstellenintegration werden durch mich konzipiert. Der Koordinations- und Organisationspart bezieht sich auf die Kommunikation und Umsetzung dieser Konzepte. Dabei trage ich die Verantwortung für die drei genannten Schnittstellen und koordiniere deren Umsetzung.

Ziel des Projektes ist die Migration der bestehenden Neo BTP Umgebung auf Cloud Foundry. Dabei liegt der Schwerpunkt auf der Migration der UI5 Apps aus dem Portal Service auf SAP Build Work Zone Standard Edition. Neben der technischen Migration der bestehenden Strukturen. Soll auch das User- und Identitymanagement in der Cloud automatisiert und damit optimiert werden. Dafür soll SSO über den IAS als Proxy zum Azure realisiert werden. Die Autorisierung wird per Provisionierung über den IPS und das zentrale SAP IDM gesteuert. Damit das SAP IDM die zentrale Userverwaltungsstelle bleibt. Nachdem ich bereits im Anforderungsworkshop zur Cloud Foundry Migration beteiligt war, habe ich die Projektleitung übernommen und gleichzeitig die technische Migration verantwortet. D.h. ich habe das Feinkonzept für die Migration erstellt und die Subaccount Struktur erstellt inkl. Einrichtung der Services. Die technische Migration der UI5 Apps habe ich zwischen den einzelnen Entwicklerteams organisiert und koordiniert. Insgesamt waren es 5 Apps aus dem HR-Bereich, 1 App aus dem Materialmanagement, 2 Qualitätsmanagement Apps und 8 Apps zum Warenmanagement. Das Thema User- und Identitymanagement habe ich in der Projektleitungsrolle koordiniert. Die Anbindung des SAP IDM mittels IPS wurde in einem Prove of Concept, in Zusammenarbeit mit einem auf SAP IDM spezialisierten Freiberufler, durchgeführt. Anschließend haben wir die Ergebnisse in ein Konzept überführt und für die gesamte BTP ausgerollt.

3 Tägige Schulung zu den Themen BTP Grundlagen und SAP Integration Suite Themen: 1. BTP Grundlagen - Überblick SAP Cloud Strategie - Administration eines Global Accounts (Subaccounts anlegen, User und Rollen pflegen, Services hinzufügen) - Entitlements - Anbindung an On-Premise Systeme über Cloud Connector - Cloud Identity Services (IAS/IPS) Szenarien - Vorstellung Work Zone Standard Edition 2. Integration Suite - Überblick Funktionen - Entwicklung eines ersten IFlows - IFlow Entwicklung am Northwind Beispiel (vollständiges Beispielszenario in dem Daten vom Test, OData Service "Northwind" der SAP, abgerufen und gefiltert werden) - erweiterte Konzepte und Adapter (Auswahl an CI Elementen und Adaptern) - Monitoring und Alerting von IFlows - Verwaltung Security Materials - Access Policies - Exkurs API Management - Exkurs Integration Advisor

Herausforderung des Kunden: Projektgetrieben wurden bisher separat voneinander zwei IAS und IPS Tanents aus erstellt. Beide Tanents wurden aus den Cloud Services (SuccesFactors und SAP Comissions) heraus erstellt. Hintergrund war die Notwendigkeit für die Nutzung der Analytics Funktionen innerhalb der Cloud Lösungen. Gleichzeitig fehlte gerade im Basisbereich - der die Tanents zukünftig administrieren soll - das Know How zu den neuen Identity Services in der Cloud. Ziel des Workshops: - Know How Aufbau im Bereich IAS/IPS bzw. Cloud Identity Management - zukunftssichere Einführung und Einbindung von IAS und IPS - Anbindung an OnPrem IDM System Vorgehen: Zur Klärung der zu berücksichtigen Anforderungen wurde in einem vorgelagerten Termin die aktuelle Cloud Infrastruktur (BTP + Cloud Services), sowie die aktuelle OnPrem Benutzerverwaltung inkl. Useranlage über SuccessFactors erläutert. Zum Know How Aufbau wurde eine 2 stündige Know How Session in den Workshop integriert auf deren Grundlage wir gemeinsam ein SOLL Konzept für die zukünftige IAS/IPS Architektur inkl. Azure als IDP erstellt haben.

Im Rahmen dieses Projekts war ich verantwortlich für die Durchführung eines standardisierten KI-Potenzialanalyse Workshops in der Einkaufsabteilung (P2P Tribe). Ziel des Workshops war es, die drei wichtigsten KI-Potenziale im Bereich Einkauf zu identifizieren, ein Lösungskonzept für deren Umsetzung zu erarbeiten und eine Roadmap zur Implementierung zu erstellen. Als Moderator und fachlicher Experte leitete ich den gesamten Workshop und stellte sicher, dass alle relevanten Pain Points und Herausforderungen der bestehenden Prozesse detailliert analysiert wurden. Gemeinsam mit den Teilnehmenden erarbeiteten wir innovative Lösungsideen zur Nutzung von Künstlicher Intelligenz, die anschließend konkretisiert, bewertet und in eine priorisierte Umsetzungsroadmap überführt wurden. Durch meine methodische Führung konnte der Workshop eine klare und umsetzbare Strategie für die KI-gestützte Optimierung der Einkaufsprozesse liefern. Zudem sorgte ich für eine strukturierte Dokumentation der Ergebnisse und stellte sicher, dass die identifizierten Maßnahmen in die unternehmensweite Digitalisierungsstrategie integriert werden konnten.

Im Auftrag des Transformation Office bei JAB Anstoetz habe ich die Entwicklung eines strategischen Frameworks für den Einsatz von KI und Generative AI Initiativen verantwortet. Ziel war es, den aktuellen Reifegrad des Unternehmens im Umgang mit KI zu analysieren, ein gemeinsames Zielbild zu schaffen und konkrete Schritte zur Umsetzung von GenAI Potenzialen zu definieren. Ich übernahm die Gesamtleitung des Projekts einschließlich der strukturierten Planung und Durchführung eines mehrteiligen Workshops mit relevanten Stakeholdern. Im Rahmen dieses Formats habe ich die inhaltliche und methodische Steuerung übernommen, den Kick-off moderiert und die Teilnehmer durch den Analyse- und Entwicklungsprozess geführt. Der Fokus lag darauf, eine realistische Selbsteinschätzung des KI Reifegrads zu ermöglichen und strategische Geschäftspotenziale mit passenden GenAI Anwendungsfällen zu verknüpfen. Auf Basis dieser Erkenntnisse habe ich ein Reifegradmodell für KI und GenAI entworfen und weiterentwickelt, das als Grundlage für die strategische Standortbestimmung dient. Parallel dazu wurde ein Priorisierungsmodell entwickelt, das anhand von Kriterien wie Business Impact, technischer Machbarkeit und Risiko eine nachvollziehbare Bewertung und Gewichtung möglicher GenAI Initiativen erlaubt. Im weiteren Verlauf definierte ich gemeinsam mit dem Transformation Office die notwendigen Rollen, Verantwortlichkeiten und Kommunikationsstrukturen, um die organisatorische Verankerung von GenAI im Unternehmen sicherzustellen. Dazu gehörte auch die Einrichtung eines Governance Rahmens mit klaren Zuständigkeiten etwa für AI Product Owner, Data Engineers und ethikbezogene Rollen sowie die Etablierung von Reporting und Feedbackmechanismen für eine kontinuierliche Steuerung. Zur langfristigen Planung und Steuerung der Initiativen wurde eine Roadmap erarbeitet, die auf messbaren KPIs basiert und sowohl strategische als auch operative Dimensionen berücksichtigt. Die frühzeitige Identifikation potenzieller Risiken sowie die Diskussion kritischer Erfolgsfaktoren bildeten dabei die Grundlage für einen umsetzbaren und tragfähigen Implementierungsplan. Durch meine Rolle als Projektleiter konnte ein anschlussfähiges auf das Unternehmen zugeschnittenes Framework entstehen, das eine fundierte Grundlage für die weitere KI Strategie von JAB Anstoetz bietet.

Im Rahmen dieses Projekts habe ich beim Kunden den grundlegenden Impuls für die KI-Transformation gesetzt. Ziel war es, die zentralen Geschäftsbereiche – Supply Chain, Vertrieb, Marketing sowie FI/CO – für den souveränen und praktischen Einsatz von KI und GenAI vorzubereiten und gleichzeitig die Basis für eine strukturierte Einführung zu schaffen. Zur Aktivierung der Bereiche habe ich zunächst in jedem Team ein KI-Aufbruchsevent durchgeführt. Diese Events richteten sich gezielt an Bereiche, die sich noch am Anfang der KI-Reise befinden. Mein Fokus lag darauf, die Teilnehmenden für die Möglichkeiten von KI zu begeistern, gleichzeitig jedoch ein realistisches Verständnis für Chancen und Risiken zu etablieren. Dabei habe ich Erwartungen aktiv gemanagt, Hype von realistischen, heute bereits wertschöpfenden Use Cases getrennt und so ein gemeinsames, tragfähiges Mindset geschaffen. Die Aufbruchsevents fungierten als klarer Startschuss für die KI-Adaption und sorgten für ein einheitliches Verständnis innerhalb der Teams. Im nächsten Schritt habe ich in jedem Bereich eine KI-Potenzialanalyse im Workshop-Format durchgeführt. Dabei wurden gemeinsam die größten Herausforderungen identifiziert, die sich besonders gut für GenAI-Lösungen eignen. Für jede Idee haben wir Business Value und technische Umsetzbarkeit strukturiert gegenübergestellt, um eine fundierte Priorisierung vorzunehmen. Anschließend habe ich die Top-Use-Cases ausgearbeitet und in einer Roadmap zusammengeführt, die als Zeitplan und strategischer Leitfaden für die KI-Einführung dient. Als Gesamtverantwortlicher für das gesamte Programm habe ich alle Events konzipiert, gesteuert und persönlich durchgeführt. Durch dieses Vorgehen konnte der Kunde Teams aufbauen, die sicher im Umgang mit GenAI sind, eigene Use-Cases identifizieren können und eine klare, umsetzbare Roadmap für die nächsten Schritte der KI-Adaption erhalten haben – mit Fokus auf pragmatische und schnell realisierbare „Low Hanging Fruits“.

Im Rahmen eines Transformationsprogramms bei einem mittelständischen Unternehmen habe ich eine umfassende Enablement-Strategie zur Einführung von KI und GenAI entwickelt und umgesetzt. Gemeinsam mit der deutschen Niederlassung habe ich rund 50 Mitarbeitende in vier sogenannten Aufbruchsevents begleitet, die den offiziellen Startschuss für die unternehmensweite KI-Transformation bildeten. Die zentrale Zielsetzung bestand darin, die Mitarbeitenden für den Einsatz von KI zu begeistern, ein realistisches Verständnis von Chancen und Risiken aufzubauen und den Teilnehmenden die Sicherheit zu geben, souverän mit neuen Technologien zu arbeiten. In den Events habe ich bewusst zwischen Hype und heute direkt nutzbaren Anwendungsfällen differenziert und die Teilnehmenden befähigt, erste eigene Ideen für wertstiftende Use Cases zu entwickeln. Als fachliche Grundlage diente Microsoft Copilot. Dafür habe ich ein Rollout-Konzept erarbeitet, das sowohl Copilot Chat als auch die Lizenzarchitektur berücksichtigt und auf einem KI-Key-User- bzw. Champion-Konzept basiert. Dieses Konzept stellte sicher, dass Wissen nachhaltig im Unternehmen verankert wird, Verantwortlichkeiten klar definiert sind und die Adoption strukturiert vorangetrieben wird. Auf Basis der durchgeführten Events und des erarbeiteten Enablement-Frameworks sind die Mitarbeitenden heute in der Lage, eigene KI-Assistenten für ihren Arbeitsalltag zu entwickeln und produktiv einzusetzen. Damit wurde ein wichtiger Meilenstein für die digitale Weiterentwicklung des Unternehmens gelegt.

Als ich in dieses Projekt eingestiegen bin, hatte der Kunde ein anspruchsvolles Jahr mit intensiven rechtlichen Abstimmungen rund um den EU AI Act hinter sich. Insbesondere die Klärung der Governance-Strukturen hatte zu Verzögerungen geführt. Eine erste KI-Richtlinie war zwar vorhanden, schränkte jedoch die Nutzung von GenAI-Tools mit Unternehmensdaten so stark ein, dass die Belegschaft weder produktiv mit KI arbeiten noch konkrete Use Cases umsetzen konnte. Die Stimmung im Team war entsprechend angespannt, da weder ein zentrales Tool noch ein technologischer Stack für die Entwicklung und Umsetzung von KI-Anwendungen bereitstanden. Die Entscheidung für einen eigenen, kosteneffizienten Unternehmens-Chatbot auf Basis von Azure AI Services und OpenWebUI war bereits getroffen. Meine Aufgabe bestand darin, gemeinsam mit den Stakeholdern die offenen rechtlichen Fragen zu klären, die Governance-Unsicherheiten zu beseitigen und den Chatbot erfolgreich zum Go-Live zu führen. Durch strukturierte Workshops, klare Entscheidungsdokumentationen und enge Abstimmungen mit den Rechts- und Compliance-Einheiten konnten wir das Projekt stabilisieren und die Freigabe für die produktive Nutzung erreichen. Im Anschluss startete die Weiterentwicklung der übergeordneten KI-Strategie mit dem Fokus auf Enablement und nachhaltige Verankerung in der Organisation. Hierfür habe ich ein AI-Champions-Konzept entwickelt, das Rollen, Verantwortlichkeiten sowie ein Trainingsmodell für die Qualifikation der Mitarbeitenden definiert. Parallel begleite ich die Erweiterung der KI-Richtlinie, insbesondere die Definition zusätzlicher Datenklassen, um einen sicheren und gleichzeitig praxisnahen Einsatz von KI im Unternehmenskontext zu ermöglichen. Dadurch wird eine langfristige Grundlage geschaffen, auf der Use Cases identifiziert, priorisiert und technisch umgesetzt werden können.

Das Ziel des Projekts bestand darin, durch ein speziell konzipiertes Event die Adaption von Künstlicher Intelligenz (KI) in den Arbeitsabläufen des Kunden zu fördern und die Innovationskultur innerhalb des Teams zu stärken. Im Fokus standen sowohl die Sensibilisierung der Mitarbeiter für die Potenziale von KI als auch die Motivation zur praktischen Anwendung. Zusätzlich wurde angestrebt, das Team auf einen einheitlichen Wissensstand zu bringen, um eine gemeinsame Kommunikationsbasis zu schaffen. Ablauf des Events: Keynote: Überblick über aktuelle Trends und Entwicklungen im Bereich Künstlicher Intelligenz sowie eine Prognose zukünftiger Möglichkeiten. KI-Masterclasses: Die Inhalte wurden auf die spezifischen fachlichen Herausforderungen der Teilnehmer zugeschnitten. Themen waren unter anderem Prompt Engineering und die Nutzung von KI-Agenten. Hands-On-Sessions: Praktische Übungen zur Bedienung konkreter KI-Tools. Meine Aufgaben umfassten die Vorbereitung und Durchführung der Keynote sowie zweier spezifischer Masterclasses: LLM-Grundlagen und Prompt Engineering: Die Teilnehmer erhielten ein fundiertes Verständnis der Funktionsweise, Möglichkeiten und Limitationen von großen Sprachmodellen (LLMs). Mittels aufeinander aufbauender praktischer Übungen wurde das Konzept des Prompt Engineerings vermittelt, um die Grundlagen für die effektive Nutzung der Technologie zu legen. Copilot-Grundlagen: Da der Kunde bereits Microsoft Copilot implementiert hatte, fokussierte sich diese Session auf die optimale Nutzung von Copilot im Arbeitsalltag. Konkrete Tipps und Tricks wurden vorgestellt, um die Anwendung effizienter zu gestalten. Grundlagen von Machine Learning (ML): Diese Masterclass vermittelte ein grundlegendes Verständnis der Konzepte und Funktionsweise von Machine Learning. Die Teilnehmer lernten die Unterschiede zwischen überwachten, unüberwachten und verstärkenden Lernansätzen kennen. Zudem wurden Anwendungsbeispiele aus der Praxis vorgestellt, um die Relevanz und Potenziale von ML greifbar zu machen. Das Event wurde erfolgreich durchgeführt und erhielt durchweg positives Feedback der Teilnehmer. Zitat: "Durch das Event sprechen wir jetzt alle die gleiche Sprache, wenn es um den Einsatz von KI geht."

Im Rahmen dieses Projekts habe ich die Einführung eines EnterpriseGPTs im Azure Stack für einen Kunden geleitet. Ziel war die Bereitstellung eines zentralen, unternehmensweit nutzbaren Large Language Models (LLM), das als intelligente Assistenzlösung für verschiedene Geschäftsbereiche dient. Ein wesentlicher Bestandteil war die Anbindung an zentrale Wissensquellen des Unternehmens, darunter SharePoint, OneDrive und das Intranet, um eine kontextsensitive und unternehmensspezifische KI-gestützte Informationsverarbeitung zu ermöglichen. Meine Verantwortung umfasste die vollständige Konzeption der Lösung, die Auswahl der passenden Azure-Services sowie die Steuerung eines internationalen Entwicklerteams. Ich koordinierte die Anforderungsanalyse mit den Fachbereichen, entwickelte das Architekturdesign und übernahm die technische Projektsteuerung. Eine zentrale Herausforderung bestand in der Optimierung des Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Szenarios, um sicherzustellen, dass das EnterpriseGPT präzise Antworten auf Basis unterschiedlichster Unternehmensdokumente liefert. Besonderes Augenmerk lag auf der effizienten Verarbeitung von PDF-Dateien, Bildern und Tabellen, um strukturierte und unstrukturierte Daten optimal für das KI-Modell zugänglich zu machen. Dafür wurden verschiedene Techniken wie OCR (Optical Character Recognition), Embeddings-basierte Suche und vektorbasierte Datenbankindizierung eingesetzt. Durch meine Rolle als Projektleiter sorgte ich für eine enge Abstimmung zwischen den Stakeholdern, das Risikomanagement sowie die Qualitätssicherung der entwickelten Lösung. Nach erfolgreicher Implementierung wurde eine umfassende Schulung für die Endanwender durchgeführt, um die optimale Nutzung der KI-gestützten Lösung sicherzustellen.

Im Rahmen dieses Projekts habe ich die Durchführung eines KI-Potenzialworkshops für den IT-Service im Bereich Access Request Management geleitet. Als Hauptverantwortlicher und Moderator war es meine Aufgabe, die Workshop-Teilnehmer durch eine strukturierte Analyse der bestehenden Herausforderungen zu führen und gemeinsam Lösungsideen zu entwickeln. Der Workshop begann mit einer Bestandsaufnahme der aktuellen Pain Points im Access Request Management. Dabei wurde deutlich, dass die bestehenden Prozesse für Nutzer oft unübersichtlich und zeitaufwendig sind, insbesondere aufgrund komplexer Stammdatenanforderungen und fehlender Unterstützung bei spezifischen Anfragen. Auf Basis dieser Erkenntnisse habe ich ein Umsetzungskonzept entwickelt, das sich auf den Einsatz von Generative AI (GenAI) zur Optimierung des Prozesses konzentriert. Als zentrales Ergebnis des Workshops wurde der Bedarf eines 1st-Level-Chatbots identifiziert, der den User durch den komplexen Access Request Prozess führt. Der Chatbot soll Stammdaten automatisch ausfüllen, den Nutzer gezielt durch den Antragsprozess leiten und Hilfestellung bei komplexen Fragen geben.

Für einen Kunden aus der Baubranche wurde ein neues Product Information Management (PIM)-System eingeführt, in das sämtliche Produktetiketten mit ihren technischen Spezifikationen, Sicherheitshinweisen und länderspezifischen Angaben migriert werden mussten. Zusätzlich mussten rund 130 Logos und Bilder korrekt erkannt und in das System überführt werden, um sicherzustellen, dass sie beim späteren Druck fehlerfrei dargestellt werden. Da eine manuelle Übertragung der Inhalte äußerst zeitaufwendig gewesen wäre, wurde ein automatisiertes Skript entwickelt. Dieses nutzt ChatGPT zur Extraktion der Texte aus PDF-Dateien und bereitet die Daten anschließend im gewünschten Zielformat für den Upload ins PIM-System auf. Die Lösung konnte die Logos mit einer 100%igen Genauigkeit identifizieren und die Texte – abgesehen von unstrukturierten Feldern – vollständig und korrekt aufbereiten. Durch die Automatisierung konnte der Kunde eine erhebliche Zeitersparnis und eine fehlerfreie Migration sicherstellen.

Im Rahmen des Transformation Office unterstütze ich den Kunden bei der unternehmensweiten Einführung und Skalierung von Künstlicher Intelligenz (KI). Meine zentrale Aufgabe ist es, externe Expertise einzubringen und Best Practices aus anderen Unternehmen zu teilen, um die KI-Adaption strategisch und operativ zu beschleunigen. Das Transformation Office (TFO) dient als zentrale Steuerungseinheit für die KI-Transformation und übernimmt mehrere essenzielle Aufgaben: Bereitstellung zentraler Tools zur Unterstützung der KI-Initiativen, darunter Plattformen für Machine Learning, Datenmanagement und Automatisierung. Interne Kommunikation und Change Management, um Mitarbeitende auf die Veränderungen vorzubereiten und eine nachhaltige Adaption sicherzustellen. Evaluation und Priorisierung von Use Cases aus den Fachbereichen basierend auf Business Value, Machbarkeit und strategischer Relevanz. Sicherstellung von Governance & Compliance, inklusive Richtlinien für ethische KI-Nutzung, Datenschutz und regulatorische Anforderungen. Enablement und Training der Fachbereiche, um Wissen zu KI-Technologien und deren Anwendungsmöglichkeiten zu vermitteln. Koordination mit IT und Fachbereichen, um eine effektive Integration von KI-Lösungen in bestehende Prozesse zu gewährleisten. Erfolgsmessung und kontinuierliche Optimierung, durch KPI-gestützte Evaluation der umgesetzten Maßnahmen. Durch meine Arbeit trage ich dazu bei, dass das Unternehmen seine KI-Strategie erfolgreich umsetzt, Innovationen gezielt fördert und langfristig von den technologischen Möglichkeiten profitiert.

in Verkaufssituationen gezielt benötigte Informationen bereitstellt. Eine zentrale Herausforderung bestand in der Vielzahl heterogener Datenquellen und der immensen Produktpalette mit mehreren zehntausend Artikeln. Ziel war es, spezifische Produkte anhand individueller Kundenspezifikationen effizient zu identifizieren. Bisher war das Wissen über relevante Informationsquellen stark personenabhängig, sodass Vertriebsmitarbeiter eigenständig wissen mussten, wo welche Informationen zu finden sind. Dies führte zu Ineffizienzen und potenziellen Informationslücken im Verkaufsprozess. Durch die Implementierung eines Retrieval-Augmented Generation (RAG)-basierten Chatbots auf Basis von Microsoft Copilot konnten alle relevanten Datenquellen zentralisiert, durchsucht und kontextbezogen aufbereitet werden. Dies ermöglichte es, dass Vertriebsmitarbeiter durch gezielte Anfragen schnell und präzise Antworten erhielten. Die intelligente Verknüpfung strukturierter und unstrukturierter Daten führte zu einer signifikanten Effizienzsteigerung und einer verbesserten Verkaufsperformance.

In diesem Projekt habe ich als Projektleiter die Implementierung eines EnterpriseGPT verantwortet, das auf interne Unternehmensdatenquellen zugreifen kann. Ziel war es, eine KI-gestützte Assistenzlösung bereitzustellen, die auf Basis natürlicher Sprachverarbeitung Unternehmenswissen effizient nutzbar macht. Die Herausforderung bestand insbesondere in der Anbindung und Verwaltung des Zugriffs auf verschiedene Datenquellen wie SharePoint, Microsoft Teams, Jira und Confluence. Ein zentraler Aspekt war die Sicherstellung, dass das GPT-Modell nur auf die Informationen zugreifen konnte, für die der jeweilige Nutzer Berechtigungen besitzt. Dazu wurde eine granulare Rechteverwaltung implementiert, die sich an den bestehenden Zugriffskonzepten orientierte. Ein wesentlicher Teil des Projekts war die Entwicklung einer Middleware, die Anfragen an die verschiedenen Datenquellen weiterleitete und dabei sowohl Authentifizierung als auch Autorisierung sicherstellte. Zudem wurde ein Logging- und Monitoring-System integriert, um die Nutzung der KI transparent und nachvollziehbar zu gestalten. Durch die Kombination von API-basierten Zugriffen und rollenbasierten Sicherheitsmechanismen konnten wir eine sichere und effiziente Lösung bereitstellen.

Zur Entlastung des internen IT Supports sollte der Access Request Prozess durch einen digitalen Ansatz automatisiert werden. Im Rahmen eines Proof of Concept wurde ein Konzept erarbeitet, das vorsieht, Benutzeranfragen mithilfe eines KI basierten Chatbots aufzunehmen, zu klassifizieren und automatisiert ein JIRA Ticket zu erstellen. Ziel war es, einen skalierbaren und nutzerfreundlichen Prozess zu schaffen, der die IT operativ entlastet und zugleich eine hohe Datenqualität sicherstellt. Ich übernahm die Projektleitung und war verantwortlich für die Steuerung aller Aktivitäten rund um Planung, Konzeption und Abstimmung der technischen Umsetzung. Im Zentrum stand die Entwicklung eines generativen Chatbots, der Anwender strukturiert durch den Antragsprozess führt. Die dafür notwendigen Informationen wie Benutzerrolle, Organisationseinheit oder Zielsysteme wurden dialoggestützt abgefragt. Als Datenbasis diente das JIRA Create Issue Formular, dessen Inhalte dynamisch in den Chatbot-Prozess eingebunden wurden. Die technische Umsetzung erfolgte durch die Integration von n8n Workflows, über die der Prozess automatisiert angestoßen und gesteuert wurde. Nach Abschluss des Gesprächs übermittelte ein automatisierter Ablauf alle validierten Eingaben über die JIRA REST API an das zentrale Ticketsystem. Für die natürliche Spracheingabe wurde eine generative KI Komponente angebunden, die kontextsensitives Nachfragen und intelligente Klassifikation ermöglichte. Die gesamte Lösung wurde in einer containerisierten Testumgebung simuliert. Dabei wurden verschiedene Szenarien durchgespielt, etwa unvollständige oder fehlerhafte Anfragen, um die Stabilität des Prozesses unter realitätsnahen Bedingungen zu prüfen. Durch gezielte Simulationen konnten systematische Schwachstellen identifiziert und gezielt adressiert werden. Im Ergebnis entstand ein funktionaler und anschlussfähiger Prototyp, der nicht nur als technische Machbarkeitsstudie diente, sondern auch als Grundlage für die weitere Skalierung des automatisierten Access Managements. Meine Aufgabe bestand darin, die Anforderungen zu konsolidieren, die Lösungsarchitektur mitzugestalten und die Umsetzung inhaltlich sowie organisatorisch zu begleiten.