Wofür steht die Arbeit von Josef Pauderer?
Für individuelle KI-Automatisierung, die reale Arbeitsabläufe berücksichtigt. Fachliche Anforderungen, technische Umsetzung und menschliche Verantwortung werden gemeinsam betrachtet. KI darf vorbereiten, strukturieren und Werkzeuge nutzen, aber nicht unbemerkt über klar definierte Grenzen hinaus handeln.
Josef Pauderer im Profil
Ich entwickle kontrollierbare KI-Automatisierungen für reale B2B-Prozesse – mit Fokus auf Dokumente, E-Mails, Daten, Freigaben und nachvollziehbare Arbeitsabläufe.
Vom technischen Bild zum technischen Prozess
Der Weg führt von 3D, Grafik und technischer Visualisierung über den technischen B2B-Vertrieb zur Entwicklung von KI-Anwendungen. Dadurch liegt der Fokus auf Datenblättern, Spezifikationen, Dokumenten, Produktinformationen, Kundenanfragen und wiederkehrenden internen Abläufen – nicht nur auf allgemeinen Marketingtexten.
Arbeitsprinzipien
Reale Aufgabe zuerst
Ein Projekt beginnt mit dem heutigen Ablauf, nicht mit der Auswahl eines Modells.
Kleinster nutzbarer Prototyp
Ein begrenzter Workflow liefert schneller überprüfbare Erkenntnisse als ein umfassendes Konzept ohne Testdaten.
Human-in-the-Loop
Freigaben und Eskalationen werden als Teil der Architektur geplant.
Fehler sichtbar machen
Grenzfälle, Fehlversuche und technische Schulden werden dokumentiert statt durch Erfolgssprache verdeckt.
Daten minimieren
Ein Agent erhält nur die Informationen und Werkzeuge, die für seine Aufgabe benötigt werden.
Versionen testen
Änderungen werden mit reproduzierbaren Smoke- und Integrationstests abgesichert.
Ausbildung und Zertifizierung abgeschlossen
Die Ausbildung „Certified AI Agent Builder“ des AITI AI Training Institute LTD ist erfolgreich abgeschlossen. Das AITI-Zertifikat sowie das Zertifikat über die Qualifikation „AI Agent Builder with TÜV Rheinland Certified Qualification“ liegen vor.
Geprüfte Qualifikation
AI Agent Builder with TÜV Rheinland Certified Qualification
- Level
- Advanced
- Gültig bis
- 03.08.2029
- Prüfzeichen-ID
- 0217466674
Prüfung und Qualifikationsniveau
Die Prüfung umfasste eine Hausarbeit mit mündlicher Prüfung sowie eine schriftliche Prüfung.
- Funktionsweise großer Sprachmodelle (LLMs) und generativer KI.
- Konzeption, Aufbau und Orchestrierung von Einzelagenten und Agentennetzwerken.
- Prompt Engineering sowie Integration über APIs, Webhooks, GraphQL und MCP.
- Datenlebenszyklus in Agentensystemen einschließlich Datenanreicherung und Agent Memory.
- Human-in-the-Loop, Interventionspunkte und Eskalationsprozesse.
- Agentische Workflows mit Debugging, Monitoring und Fehleranalyse.
- Self-Hosting, Cloud-/SaaS-Szenarien und mandantenfähige Architekturen.
- Bewertung von Aufwand, Kosten und Nutzen anhand von ROI, KPI und TCO.
- Regulatorische, datenschutzbezogene und ethische Rahmenbedingungen, darunter DSGVO und EU AI Act.
- Qualitätssicherung und Sicherheit in Agentensystemen, darunter Prompt Injection und Monitoring.
Der Abschluss weist insbesondere die eigenständige Konzeption und Umsetzung von Agentenlösungen, die technische Integration und Orchestrierung mehrerer Agenten, die Gestaltung kontrollierter Human-Agent-Interaktionen sowie die realistische Bewertung und Dokumentation produktiver Agentenprojekte aus.
Veröffentlichte Projekte
PictureFix untersucht KI-gestützte Bildrestaurierung und Qualitätskontrolle. Der Stickkatalog verarbeitet große lokale Dateibestände. Die AITI Lern-App strukturiert umfangreiche Lernressourcen. pauderer.de dokumentiert die KI-gestützte Entwicklung, Härtung und den Betrieb einer eigenen Website.
Zusammenarbeit
Geeignet sind Projekte, bei denen ein wiederkehrender B2B-Prozess konkret beschrieben werden kann und ein fachlicher Ansprechpartner für Regeln und Ausnahmen verfügbar ist. Vor einer Umsetzung werden Datenschutz, Datenzugang und die Verantwortung für Freigaben geklärt.