KI-gestützte Daten- & Beratungsplattformen

Positionierung

Von Data Engineering zu KI-gestützter Beratung

• Zwei sich ergänzende Systeme auf einer gemeinsamen, wiederverwendbaren Plattform.
• AI Platform — autonome Wissens- & Intelligence-Plattform, live auf AWS.
• AI Consulting Accelerator — KI-gestützter BA/RE/PM-Workflow, live als private Instanz.
• Roter Faden: jede Ausgabe ist gegroundet, mit Quellen zitiert — nie erfunden.
• Prinzip: KI assistiert, der Mensch entscheidet.

Projekt 1 · AI Platform

Autonome Wissens- & Intelligence-Plattform

• Cloud-native auf AWS (eu-central-1) — 6 Phasen abgeschlossen, 5 davon live in der Cloud.
• Sammelt, klassifiziert und indexiert Signale aus Tech, Wettbewerb & Regulatorik.
• Eine geteilte Infrastruktur für alle Apps: Ingestion, Index, Retrieval, Agents, Scheduling.
• 18 deployte Agents (Collector → Analyzer → Reporter → Indexer → Notifier).
• Betriebskosten bekannt & überwacht: ~USD 96/Monat (Aug. 2026), Fixkosten dominieren.

AI Platform · Live

Was produktiv läuft

• Public RAG Demo — semantische Suche + gegroundete, zitierte Antworten.
• Technology · Regulatory · Competitor · Token Price Radar — terminierte Lambda-Pipelines.
• Knowledge Platform — Agent Center, AI-Chat, Skills Hub, Reports-Dashboard.
• Content-Pipeline — LinkedIn-Entwürfe zur menschlichen Freigabe.
• Reports werden nach jedem Lauf automatisch in den Vektorstore indexiert.

AI Platform · Enterprise

Corporate LLM — enterprise-ready

• Eigener, isolierter Stack: separate verschlüsselte RDS, eigene IAM-Rolle.
• Cognito-Authentifizierung + RBAC + API-Gateway-JWT-Authorizer.
• Audit-Logging pro Nutzeraktion; GDPR Art. 17 Löschung auf Anfrage.
• Compliance-first — Selbsteinschätzung vor der Umsetzung (kein Audit):
• NIST AI RMF ~70% · GDPR/DSG ~75% · AWS Well-Architected ~85%.
• Datenbank nur bei Bedarf: in ~6 Min. aus verschlüsseltem Snapshot wiederhergestellt.

Projekt 2 · Consulting Accelerator

KI-gestützter Beratungs-Workflow

• Gegroundet in Frameworks: IREB, BABOK, BPMN, PMBOK, Scrum, EU AI Act, NIST.
• Workflow über drei Ebenen: Discovery → Analysis → Delivery.
• Macht aus unstrukturiertem Kundeninput strukturierte, zitierte Entwürfe.
• Live als private Single-Admin-Instanz (Cognito, keine öffentliche Registrierung).
• Sprach-Lock DE/EN; jede Ausgabe: „KI-Entwurf, menschliche Prüfung erforderlich."

Consulting · Fähigkeiten

Von der Frage zur strukturierten Analyse

• Framework-Q&A (RAG) mit Quellen-Zitaten.
• 17 benannte, versionierte Skills — per Name aufgerufen, nicht per Ähnlichkeit.
• Darunter: AI Readiness, AI Governance (EU AI Act), Compliance-Reife, Value Articulation.
• Requirements (BR/FR/NFR), INVEST-User-Stories, Qualitäts-Flags gegen IREB.
• Engagements: mehrere Discovery-Runden → Synthese → Export als Markdown / Word / PDF.

Consulting · Der Senior-Edge

Mustererkennung & Organizational Memory

• Erst verstehen, dann lösen: vertiefende Fragen über mehrere Discovery-Runden.
• Pattern Library — erkennt 0–2 ähnelnde Projekt-Archetypen „zu validieren", bewusst spät.
• Organizational Memory — verbindet vorhandenes internes Wissen (Skills, Projekte, Radar)
• als zitierte Referenzen; verbindet Wissen, erfindet es nie.
• Qualitäts-Eval: 24 Testfälle (DE/EN) — Sprache, Disclaimer, Zitate, opt. LLM-Judge.

Gemeinsames Fundament

Eine wiederverwendbare KI-Plattform

• Geteiltes `aiplatform`-Paket: Loaders, Chunker, Embedder, Vektorstore, LLM-Abstraktion.
• Ein pgvector-Store, nach `app_name` getrennt — Cross-Source-Index ohne neue Infrastruktur.
• Kein Vendor-Lock-in: LLM-Provider tauschbar (OpenAI / Anthropic).
• Serverless (Lambda + API Gateway), SHA-256-Dedup — nur Geändertes wird neu eingebettet.
• Zweisprachig (DE/EN), gegroundet, zitiert, auditierbar.

Prinzipien

Worauf Verlass ist

• Gegroundet & zitiert — keine erfundenen Fakten, keine erfundenen Quellen.
• KI assistiert, der Mensch entscheidet — Entwürfe, keine fertigen Deliverables.
• Vertraulichkeit: sensible Daten in isolierter, verschlüsselter DB — vor echten
• Kundendaten wird auch der Accelerator auf eine eigene DB umgestellt.
• Kostenkontrolle: Budget-Alarme, LLM-Kosten hart gedeckelt, Ressourcen nur bei Bedarf.

Was das für Sie bedeutet

Vom Konzept zum messbaren Nutzen

• Schnellere Discovery & Strukturierung — zitierte Entwürfe statt leerem Blatt.
• Wiederverwendbares Wissen: frühere Projekte & Marktsignale als zitierte Referenzen.
• Enterprise-Fundament: Auth, RBAC, Audit, Compliance bereits demonstriert.
• Belegt, nicht behauptet — live auf AWS und end-to-end vorführbar.
• Lassen Sie uns über Ihren Use Case sprechen → bridging-data.com