Neun Jahre KI dort, wo Fehler teuer sind.

Ich habe auf vier der fünf Ebenen von KI gearbeitet – der Compute-Ebene, auf der die Hardwarearchitektur für den Betrieb der Modelle festgelegt wird; der Infrastrukturebene in Cloud oder Edge, die den Rahmen aus Leistung und Energieverbrauch absteckt; der Modellebene; und der Anwendungsebene, auf der KI-Systeme für einen konkreten Anwendungsfall entstehen. Die fünfte ist Energie – die einzige, auf der ich nicht unmittelbar gearbeitet habe.

Am meisten interessiert mich derzeit Physical AI: Modelle, die in der Welt handeln, statt nur Text zu erzeugen. In dem Maß, in dem die Modelle selbst zur Massenware werden, verlagert sich die Schwierigkeit auf alles darum herum – das Rechenbudget auf dem Gerät, die Latenz und den Sicherheitsnachweis für eine Maschine, die sich bewegt. Genau dem habe ich meine Laufbahn gewidmet, im Fahrzeug und im Silizium.

Bei AUMOVIO, vormals Continental, habe ich den ersten internen KI-Governance-Prozess des Unternehmens mitverfasst, ausgerichtet an ISO/PAS 8800 und der EU-KI-Verordnung. Entscheidend war nicht das Dokument selbst – sondern dass Entwicklungsteams ihm in laufenden Kundenprojekten tatsächlich gefolgt sind. Im selben Zeitraum habe ich eine patentierte KI-Sicherheitsarchitektur bis in die Kommerzialisierungsphase geführt, die KI- und Computer-Vision-SoC-Strategie für Plattformen des automatisierten Fahrens verantwortet und mit einem globalen Team daran gearbeitet, Modelle wirtschaftlich auf Hardwareplattformen wie NVIDIA und Qualcomm zu betreiben. Vor AUMOVIO habe ich sechs Jahre bei Continental die Technologie-Roadmap für KI-Beschleunigung im Fahrzeug verantwortet, und davor eine Werkstudentenstelle bei Philips Healthcare, wo ich Modelle für die MRT- und CT-Diagnostik trainiert habe.

Meinen MBA an der Frankfurt School of Finance and Management habe ich berufsbegleitend gemacht. Er versetzt mich in die Lage, meine technischen Fähigkeiten zu nutzen, um geschäftlichen Wert zu schaffen und zu bewerten. Was KI meist am Weg in die Produktion hindert, ist nicht technischer Natur – sondern dass niemand die technische Lage in etwas übersetzt hat, mit dem eine Geschäftsführung, eine Aufsichtsbehörde oder eine Rechtsabteilung arbeiten kann. Heute arbeite ich mit Institutionen, die ihren Weg durch die KI-Transformation suchen. Meist heißt das, gemeinsam etwas Konkretes zu bauen. Manchmal heißt es, zu zeigen, was möglich wäre, und die Kosten und Folgen offenzulegen – damit sie klar beurteilen können, ob es sich für ihren Business-Case lohnt.