Unabhängige Applied-AI-Beratung von David Scheler · Berlin
Ich unterstütze Produkt- und Engineering-Verantwortliche dabei, Daten, Menschen, Prozesse und Verantwortung miteinander zu verbinden – damit KI Reibung abbaut, den Informationsfluss verbessert und die Organisation stärkt, statt nur einzelne Aufgaben zu optimieren.
Über 10 Jahre Applied AIIn Produkt, Engineering und komplexer Delivery
Voice AI seit 2008Von ML-Forschung bis zu produktiven Systemen
Vom Prototypen zum Enterprise-ProgrammTechnische Umsetzung, Produkt-Leadership und komplexes Delivery
Eine Junglebrains-Designperspektive
KI-Systeme enthalten Annahmen über Daten, Abläufe, Rollen, Schnittstellen, Anreize und Ausnahmen. Je weiter ihr Einsatz wächst, desto stärker prägen diese Annahmen, wie eine Organisation wahrnimmt, entscheidet und handelt.
Das kann eine vernetzte Organisation stärken – oder bestehende Brüche verfestigen. Ein schneller ROI kann zeigen, dass eine einzelne Maßnahme nützlich ist, ohne etwas über die langfristige Entwicklung der Organisation auszusagen.
Junglebrains nutzt dies als Designperspektive: Wachsende KI-Systeme können zu immer vollständigeren Arbeitsmodellen dafür werden, wie eine Organisation wahrnimmt, entscheidet und handelt. Das ist eine Arbeitshypothese, kein etablierter Lehrsatz, nach dem jeder KI-Einsatz zu einem vollständigen digitalen Zwilling wird – und ein Grund, Betriebsmodelle, Datenbeziehungen, Verantwortung und Feedbackschleifen früh explizit zu machen.
Häufiges Fehlmuster
Die automatisierte Aufgabe verbessert sich, während Verzögerung und Überlastung zu anderen Menschen oder Prozessen wandern.
Dafür gestaltet Junglebrains
Den gesamten Ablauf abbilden und messen, ob Reibung das System tatsächlich verlässt.
Häufiges Fehlmuster
Der Durchsatz steigt, aber Monitoring, Ausnahmebehandlung und Nacharbeit absorbieren den scheinbaren Gewinn.
Dafür gestaltet Junglebrains
Verantwortung, Eskalationswege, Korrekturkapazität und Lernschleifen von Anfang an gestalten.
Häufiges Fehlmuster
Finanzielle KPIs verbessern sich, während Stakeholder-Bedürfnisse, Resilienz, Adoption oder interne Fähigkeiten erodieren.
Dafür gestaltet Junglebrains
Finanzielle Ergebnisse gemeinsam mit Arbeitslast, Latenz, Resilienz, Adoption und langfristiger Verantwortung bewerten.
So kann ich helfen
Junglebrains arbeitet mit Teams, die das Ergebnis selbst verantworten. Ich komme hinzu, wenn Produkt-, Technologie- und Organisationsentscheidungen nicht mehr voneinander zu trennen sind, und bringe die technische Tiefe ein, um kritische Annahmen zu testen, während die Delivery-Verantwortung beim internen Team bleibt.
01
Stakeholder, Informationsflüsse, Verzögerungen, Übergaben, Überlastung, widersprüchliche Anreize und die entscheidenden Erfolgssignale sichtbar machen.
Systembild · Entscheidungskriterien
02
Betriebsmodelle, Verantwortung, Entscheidungsrechte, Datenmodelle, Systemgrenzen, Schnittstellen und Make-or-buy-Entscheidungen klären.
Entscheidungsmemo · Daten- und Schnittstellenmodell
03
Den kleinsten sinnvollen Prototyp bauen oder spezifizieren, der eine wichtige Interaktion, Integration oder organisatorische Annahme prüft.
Prototyp · Machbarkeitsevidenz
04
Roadmap und Messgrößen definieren, die unmittelbaren Nutzen erfassen, ohne Korrekturaufwand, menschliche Belastung, verschobene Engpässe, Resilienz und langfristige Verantwortung auszublenden.
Messrahmen · Roadmap · Übergabe
Ausgewählte Beispiele
Die Beispiele konzentrieren sich auf meine Verantwortung und öffentlich nutzbare Belege; nicht freigegebene Kunden- und Implementierungsdetails bleiben vertraulich.
Conversational AI · Produktion
Konzeption, Entwicklung und Produktivsetzung eines Conversational-AI-Systems für ein deutsches Unternehmen in der Kundengewinnung. Es erreichte Interessenten, die telefonisch nicht verfügbar gewesen waren, und erzielte während des Produktiveinsatzes direkten Umsatz.
Produktdefinition · Conversation Design · Implementierung · Produktivsetzung
SoundHound AI · Automotive Voice AI
Bei SoundHound AI war ich während der MVP-Phase eines globalen Automotive-Voice-AI-Programms die primäre technische Schnittstelle vor Ort. Ich verband Engineering-Teams mit den OEM-Stakeholdern, dem Systemintegrator, UX und Technologiepartnern über Architektur, Anforderungen, Abhängigkeiten und Risiken hinweg.
Technische Programmschnittstelle · Architekturabwägungen · Partner-Alignment
Medical Voice AI · Produktführung
Mitgestaltung der Roadmap eines Voice-AI-SaaS-Produkts und Führung eines funktionsübergreifenden Produkt- und Engineering-Teams aus Product Operations, Design, Conversational AI, Machine Learning, Frontend und Plattformentwicklung.
Produktstrategie · Teamführung · Funktionsübergreifende Delivery
Meine frühere Arbeit bei Volkswagen Group umfasst produktive Speech- und NLU-Systeme, Patente und einen auf der CES 2016 gezeigten Multi-User-Voice-AI-Prototyp. Zu meinem Hintergrund gehören außerdem begutachtete ML-Forschung und Hochschullehre.
Natürlicher Fluss von Intelligenz
Automatisierung ist ein Eingriff in ein organisatorisches System, kein Selbstzweck. Die Arbeit bleibt nah bei den Menschen, die dieses System verantworten, und hinterlässt mehr Klarheit und Fähigkeit im Team.
Technische Machbarkeit wird gemeinsam mit Stakeholder-Bedürfnissen, Informationsfluss, Adoption, Verantwortung und Korrekturkosten betrachtet.
Jedes Mandat wird von David Scheler geleitet und durchgeführt. Zwischen Frage und Arbeit gibt es keine Übergabe an ein Account-Team.
Mandate sind klar begrenzt. Begründungen, Artefakte und Verantwortung verbleiben beim internen Team.
Sie haben eine folgenreiche Applied-AI-Frage, ein bestehendes Team, Zugang zum relevanten Kontext und den Willen, das Ergebnis selbst zu verantworten.
Sie benötigen ausgelagerte Delivery in großer Menge, generische KI-Schulungen, Staff Augmentation oder Bestätigung für eine bereits getroffene Technologieentscheidung.
Unkomplizierter erster Schritt
In einem kostenlosen 30-minütigen Gespräch klären wir Ihre Situation, ob Junglebrains sinnvoll unterstützen kann und wie ein passender nächster Schritt aussehen könnte. Vorbereitung oder ein ausgearbeitetes Projektbriefing sind nicht erforderlich.