Roman Mayr übernimmt GenAI- und Agentic-KI-Projekte, wenn Tempo gefordert ist und trotzdem Ordnung herrschen muss. Klare Use-Cases, saubere Datenwege, verbindliche Entscheide und nachvollziehbare Messgrössen sind dabei nicht „nice to have“, sondern Standard. Risiken wie Datenschutz, Halluzinationen, Kostenexplosion oder unklare Verantwortung werden früh sichtbar gemacht und sauber geführt. Roman Mayr arbeitet bewusst traditionsbewusst: bewährte Architekturprinzipien, klare Governance, belastbare Dokumentation und verlässliche Resultate. Ziel ist eine Lösung, die produktiv funktioniert – und ein Betrieb, der nicht mit offenen Baustellen bezahlt.
Wenn GenAI-Initiativen viele Ideen haben, aber keinen belastbaren Weg in die Produktion, braucht es Führung und Architektur. Roman Mayr übernimmt Verantwortung, schafft Klarheit und liefert eine umsetzbare End-to-End-Lösung – klassisch geführt, sauber dokumentiert, messbar wirksam.
Wenn GenAI „spannend“ ist, aber der Nutzen unklar bleibt, braucht es eine saubere Priorisierung. Roman Mayr klärt Ziele, Stakeholder, Datenlage und Risiken und baut daraus eine Roadmap, die Wirkung liefert.
Wenn Prototypen laufen, aber Architektur, Sicherheit und Integrationen fehlen, wird es in der Produktion teuer. Roman Mayr entwirft eine tragfähige Zielarchitektur und klärt Plattform, Schnittstellen, Datenzugriffe und Betriebsmodell.
Wenn „Proof of Concept“ zur Dauerlösung wird, fehlt der Produktionspfad. Roman Mayr führt die Umsetzung in klaren Stufen, baut Qualitätssicherung und Betrieb auf und bringt die Lösung sauber live.
Wenn Datenschutz, Informationssicherheit oder Auditfähigkeit ungeklärt sind, bleibt GenAI stehen. Roman Mayr sorgt für klare Regeln, Nachvollziehbarkeit und sichere Nutzung – ohne Aktionismus, aber mit Konsequenz.
Klare Antworten, wie man sie aus soliden Projekten kennt: Ablauf, Geschwindigkeit, Sicherheit, Betrieb. Wenn Sie konkrete Rahmenbedingungen (Scope, Daten, Integrationen) bereits kennen, geht es in der Regel sehr zügig.
Start nach Vereinbarung. Sofort Wirkung entsteht, wenn es ein klares Problem gibt: viele Ideen, aber kein sauberer Weg in die Produktion, unklare Datenlage, fehlende Security-Freigaben, oder Prototypen, die „laufen“, aber betrieblich nicht tragfähig sind.
Ein GenAI / Agentic KI Solutions Architect bringt Ordnung rein: klare Use-Cases, klare Abnahmen, stabiler Produktionspfad von PoC bis Betrieb.
Keine „KI-Showcases“, sondern Artefakte, die Go-live und Betrieb möglich machen:
Ziel ist immer eine saubere End-to-End-Lösung, die messbar wirkt und im Betrieb stabil bleibt.
Klassisch und effizient: kurze, strukturierte Workshops, klare Fragen, klare Entscheide. Keine Endlosschleifen.
Wer früh sauber entscheidet, spart später Wochen an Nacharbeit – insbesondere bei Security, Daten und Integrationen.
Priorisierung entlang von Nutzen, Risiko, Datenverfügbarkeit, Abhängigkeiten und Aufwand. Entscheidend ist ein minimaler, aber wirksamer Scope.
Ein MVP ist kein „kleines Projekt“, sondern ein fokussierter Schritt mit klarer Abnahme und sauberer Betriebsfähigkeit.
Änderungen sind normal. Entscheidend ist, dass sie gesteuert werden: Baseline, Change-Log, Impact, Entscheidung. Bei GenAI betrifft das oft Modelle, Prompts, Wissensbasis, Policies oder Tool-Integrationen.
Ohne Change-Disziplin zahlt man doppelt: einmal in der Umsetzung und nochmals in Stabilisierung und Betrieb.
Je nach Umfeld: klassisch, agil oder hybrid. Wichtig ist nicht das Label, sondern saubere Steuerung mit klaren Abnahmen und Reporting.
Über klare Schnittstellen und klare Verantwortung: fachliche Ziele, technische Machbarkeit, Betriebsvorgaben. Nichts wird „irgendwie“ gelöst.
Der Betrieb ist kein Nachgedanke. Wer ihn ignoriert, baut später teuer um.
Standard: Projektmandat auf Rechnung mit klarer Leistung, Abnahmen und transparenter Steuerung.
Alternative: Payroll / ANÜ über anerkannten Provider, wenn Compliance es verlangt.
CHF/EUR nach Vereinbarung. Reise- und Spesenregelung wird vorab sauber festgehalten.
Relevant sind bewährte Architekturprinzipien, klare Kommunikation und saubere Delivery. Dazu passen u. a. Cloud-, Security- und Architektur-Zertifizierungen sowie Erfahrung in GenAI/RAG/Agents, Integrationen, Evaluations und Testfällen, Guardrails, Monitoring/Observability und Datenschutz/Informationssicherheit.
Entscheidend ist: Lösungen müssen sicher, nachvollziehbar, betreibbar und produktionsreif sein.