Projekte und Nachweise

Reale KI-Projekte: Architektur, Tests und Grenzen statt nur Demo-Effekt.

Die Projektübersicht zeigt, welche Aufgabe gelöst wird, welche Rolle KI übernimmt und welcher Stand tatsächlich erreicht ist. Veröffentlicht werden keine erfundenen Kundenergebnisse oder vertraulichen Geschäftsdaten.

Was belegen diese Projekte?

Sie zeigen praktische Erfahrung mit multimodaler KI, lokalen Datenbeständen, Wissenssystemen, serverseitigen KI-Anbindungen, Qualitätskontrolle und testgetriebener Weiterentwicklung. Jedes Projekt hat andere Grenzen und einen eigenen Betriebsstatus.

Testerbetrieb in Vorbereitung

PictureFix

KI-gestützte Bildrestaurierung mit Analyse, mehrstufiger Verarbeitung, Qualitätsprüfung und einer Kundenentscheidung nach nicht eindeutig lösbaren Fällen.

  • Multimodale Bildanalyse
  • Automatische und menschliche Kontrollpunkte
  • Bekannte Grenzen generativer Rekonstruktion
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Als lokale Anwendung umgesetzt

Stickkatalog

Lokale Desktop-Web-App für große Stickdatei-Bestände mit automatischen Vorschauen, Suche, Verschlagwortung und Simulation.

  • Bestände über 100.000 Dateien
  • Lokaler Betrieb ohne Cloud-Zwang
  • Batch-Verarbeitung und visuelle Suche
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Für Prüfungsvorbereitung eingesetzt

AITI Lern-App

Aus verteilten Kursressourcen entstand ein strukturiertes Lernsystem mit Lernkarten, Fragen und Quellenbezug.

  • Mehr als 600 Ausgangsressourcen
  • Mehr als 1.000 Lernkarten
  • 110 MC-Fragen im Projektbestand
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Eigene technische Einstufung

pauderer.de

Die Website selbst ist ein KI-gestütztes Entwicklungsprojekt mit Prozess-Scanner, Adminbereich, Providertransparenz, SMTP und automatisierten Tests.

  • Serverseitige KI-Anbindung
  • Rechtliche und technische Härtung
  • Iterative Fehleranalyse
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Wie die Fallstudien aufgebaut sind

Jede Seite beschreibt Ausgangsproblem, Ziel, Datenquellen, Rolle der KI, regelbasierte Logik, menschliche Kontrollpunkte, Testansatz, tatsächlichen Status und bekannte Grenzen. Messwerte werden nur genannt, wenn sie aus dem Projektbestand hervorgehen.

Nächster sinnvoller Schritt

Einen konkreten Ablauf statt eines abstrakten KI-Projekts prüfen.

Der Prozess-Scanner liefert eine erste Struktur. Für eine belastbare Umsetzung müssen Datenquellen, Regeln, Ausnahmen und Freigaben anschließend gemeinsam geprüft werden.

Prozess analysieren