Beratung und eigene Entwicklung

Methoden, Werkzeuge und offene Projekte.

Meine Arbeit umfasst gemeinsam entwickelte Methoden, Werkzeuge für Daten und KI sowie offene Lehr- und Forschungsprojekte. FireScore bringt die Sicht der Mitarbeitenden in Veränderungsvorhaben ein. Die weiteren Projekte machen ausgewählte Methoden und technische Ansätze zugänglich. Jede Beschreibung benennt den Zweck und die Grenzen des jeweiligen Ansatzes.

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Framework

Gemeinsam mit Silke Rengstorf entwickelt

FireScore

Bei einem KI-Vorhaben geht es auch darum, welche Arbeit Menschen behalten möchten und wo sie Entlastung suchen. FireScore habe ich gemeinsam mit Silke Rengstorf entwickelt, um diese Sicht in die Planung einzubeziehen. Das Framework betrachtet einzelne Tätigkeiten anhand von Fulfillment, Identity, Resistance und Energy. Es fragt nach dem Wert eigenverantwortlicher Ausführung, beruflicher Identität, Widerstand gegen Automatisierung sowie Antrieb und Kraftaufwand.

Eine anonyme Erhebung liefert eine Grundlage für Gespräche mit Führung, Mitarbeitenden und ihren Vertretungen. Die Ergebnisse unterstützen die Klärung künftiger Aufgaben, von Vorbehalten und notwendiger Unterstützung. Sie beruhen auf den Einschätzungen der Befragten und sind keine Prognose für den Erfolg einer Technologieeinführung.

FireScore und Vorgehen ↗

Arbeitsanleitung

Beratung und Entscheidungen

Kupermann Decision Partner

Ein englischsprachiger Agent Skill für Berater und Entscheider. Er verbindet Problemklärung, Kriterien, Optionen, gezielte Untersuchung und Gegenprüfung zu einem an die Aufgabe angepassten Ablauf. Ziele, Wertungen und die Entscheidung bleiben bei der verantwortlichen Person.

Pólyas Problemlösemethoden und vier Forschungsarbeiten bilden den methodischen Hintergrund. Das Repository enthält Vorlagen, einen fiktiven Beispielfall, Grafiken und dokumentierte Entwicklungsprüfungen. Eine Überlegenheit des Skills oder ein Erhalt menschlicher Denkfähigkeit ist damit nicht nachgewiesen.

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Werkzeug

Kontext für KI-Assistenten

Throughline

Ein herstellerneutraler Speicher für den Kontext von KI-Assistenten. Der Ansatz soll Informationen unabhängig vom einzelnen Assistenten verfügbar halten und dem Nutzer die Kontrolle über die Ablage geben.

Die technische Grundlage ist PostgreSQL mit pgvector. Das offene Projekt dokumentiert Installation und Entwicklungsstand. Welche Integrationen und Modelle zu einer konkreten Umgebung passen, muss dort geprüft werden.

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Werkzeug

Auskünfte über strukturierte Daten

Souprise

Souprise untersucht eine begrenzte Aufgabenteilung zwischen Programmcode und Sprachmodell. Zahlen stammen aus strukturierten Datensätzen, Berechnungen übernimmt der Code. Das Sprachmodell unterstützt die Formulierung der Antwort.

Die veröffentlichten Tests verwenden synthetische Daten und vorgegebene Fragen. Die berichteten Ergebnisse gelten für diese Bedingungen und begründen keine allgemeine Korrektheitsgarantie. Für andere Daten, Berechtigungen und Fragestellungen sind eigene Prüfungen erforderlich.

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Forschung

Abstrakte Simulation

vibrasim

Ein exploratives Projekt außerhalb meiner beruflichen Fachdomänen. In einer abstrakten Simulation werden lokale Regeln und Voraussetzungen für Gedächtnisverhalten untersucht. Physikalisch klingende Begriffe im Modell sind Bezeichnungen für abstrakte Knoten und keine Beschreibung realer Teilchenphysik.

Der dokumentierte Lauf vom 31. Mai 2026 umfasste zwanzig vorab festgelegte Experimente mit Kontrollen und hielt ein negatives Ergebnis fest. Das Interesse liegt auch im Vorgehen: Kriterien vorab festlegen, Alternativerklärungen prüfen und ein Ergebnis verwerfen können. Die zugehörige Ablaufsteuerung ist im separaten Repository single-mac-autopilot dokumentiert.

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Lehrprojekt

Transformer und Training

Deutsches LLM

Ein Transformer von Grund auf mit deutschsprachigem Lehrmaterial. Sechs Tutorials erläutern Attention, Feed-Forward-Layer, Tokenisierung, Trainingsschleife und Datensammlung. Ein kleiner Dataset-Builder und ein Trainingsskript ergänzen die Anleitung.

Das Projekt dient dem Verständnis der Komponenten und ihres Zusammenspiels. Es ist kein Leistungsversprechen für ein Sprachmodell im Unternehmenseinsatz.

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Werkzeug

Modellvergleich und Fairness

EquiML

Ein Kommandozeilen-Werkzeug, das fairlearn, SHAP und scikit-learn in einem Ablauf verbindet. Es unterstützt das Laden von Daten, die Untersuchung von Unterschieden zwischen Gruppen und den Vergleich von Modellen. Ergebnisse werden als HTML-Report und strukturierte Metriken ausgegeben.

Die Wahl geeigneter Gruppen, Kennzahlen und Randbedingungen bleibt eine fachliche Entscheidung. Ein Report kann diese Abwägung sichtbar machen, aber keine allgemeine Fairness oder rechtliche Konformität bescheinigen.

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Den Bezug zur eigenen Aufgabe klären.

Für einen Unternehmenseinsatz zählen die konkrete Datenbasis, die organisatorischen Bedingungen und überprüfbare Anforderungen. Diese Klärung gehört an den Anfang.

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