19.06.2026 aktualisiert

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Premiumkunde
100 % verfügbar

AI Consultant mit Schwerpunkt auf Copilot Studio & Copilot

Köln, Deutschland
Deutschland
M.A. International Business
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Profilanlagen

Beraterprofil Tobias Scheffner.pdf

Skills

GitHub CopilotAzure DatabricksCopilotAzure DevOpsKünstliche IntelligenzCloud FoundryPythonSQLGenerative AIArtificial Intelligence Markup Language (AIML)
AI Consultant mit Schwerpunkt auf der Einführung und wirksamen Nutzung von generativer KI in Unternehmen.

Erfahrung in der Konzeption, Strukturierung und Durchführung von Enablement -Formaten, Trainings und Beratungsleistungen rund um generative KI
Starke Kompetenz aner der Schnittstelle zwischen Business, Anwendern und Technologie, kombiniert mit einem klaren Blick für praktische Umsetzbarkeit, Produktivitätseffekt und organisatorische Verankerung.Fokus auf Use Case Identifikation, Befähigung von Mitarbeitern und nachhaltige Adoption.

Tech-Stack:
  1. Copilot Studio & Copilot
  2. Microsoft Azure
  3. AI Foundry
  4. Databricks on Azure / AWS
  5. JIRA
  6. Confluence
  7. Make
  8. n8n
  9. Microsoft M365
  10. OpenAI-basierte Dienste
  11. Miro
  12. Azure DevOps
Programmiersprachen:
  1. Python
  2. SQL
Methoden & Kompetenzen:
  1. Agiles Projektmanagement
  2. Anforderungsanalyse & Workshopgestaltung
  3. KI Strategie
  4. Konzeption & Zielarchitektur
  5. KI Trainings


Erfahrung

Berufserfahrung0 - 5 Jahre
Freelancer seit2025

Sprachen

DeutschMutterspracheEnglischverhandlungssicher

Projekthistorie

Product Owner

Streaming & VOD

Medien und Verlage

Projektbeschreibung
Entwicklung eines Recommendation-Chatbots auf Basis einer Film- und Seriendatenbank. Ziel der Lösung war es, Nutzern innerhalb natürlicher Konversationen personalisierte Empfehlungen passend zu ihren Filmpräferenzen bereitzustellen und dadurch eine interaktive Nutzererfahrung zu schaffen

Mehrwert / Ergebnis für den Kunden
  1. Bereitstellung eines Produktes für externe Nutzer
  2. Gesteigerte Interaktion der Nutzer mit den Daten/dem Produkt des Kunden
Inhaltliche Tätigkeit
  1. Präzisierung der gewünschten Nutzererfahrung entlang typischer Conversational Journeys
  2. Übersetzung der Business-Anforderungen in konkrete funktionale und technische Anforderungen
  3. Klärung datenschutz- und lizenzrechtlicher Rahmenbedingungen
  4. Strukturierung und Priorisierung der Feature-Anforderungen entlang eines MVP-Ansatzes
  5. Sicherstellung einer klaren Roadmap zur iterativen Weiterentwicklung
  6. Enge Zusammenarbeit mit Entwicklerteams zur Sicherstellung der Umsetzbarkeit konversationeller Anforderungen
  7. Abstimmung der Empfehlungssystem-Logik (z. B. regelbasiert, embedding-basiert, hybride Ansätze)
  8. Sicherstellung einer sauberen Integration der Film- und Seriendatenbank in die Conversational-Architektur
  9. Validierung der Antwortlogik hinsichtlich Relevanz, Transparenz und Konsistenz
  10. Fachliche und funktionale Prüfung der ersten Prototypen entlang definierter Erfolgskriterien
  11. Ableitung konkreter Optimierungsmaßnahmen für Dialogführung und Recommendation-Mechanik

AI Consultant

Baubranche

Architektur und Bauwesen

Projektbeschreibung
Beratung eines Produktverantwortlichen bei einem Kundenunternehmen im Kontext einer geplanten KI-Lösung zum Angebots-Portfolio-Matching. Der Kunde hatte mehrere Angebote unterschiedlicher Dienstleister eingeholt und benötigte technische sowie konzeptionelle Unterstützung zur Bewertung der Lösungsansätze und zur fundierten Entscheidungsfindung

Mehrwert / Ergebnis für den Kunden
  1. Experten-gestützte Projektentscheidung
Inhaltliche Tätigkeit
  1. Gemeinsames Verständnis der Business Anforderung und der benötigten KI-Lösung schaffen
  2. Präzisierung der Zielsetzungen, Erfolgskriterien und betrieblichen Rahmenbedingungen der geplanten KI-Lösung
  3. Übersetzung geschäftlicher Anforderungen in technische Capability-Bedürfnisse
  4. Identifikation von Risiken, Abhängigkeiten und organisatorischen Voraussetzungen
  5. Entwicklung eines belastbaren Architektur-Zielbilds unter Berücksichtigung bestehender Daten-, Integrations- und Sicherheitsstrukturen
  6. Enge Abstimmung mit Engineers hinsichtlich Verfügbarkeit, Qualität und Betriebsmodellen
  7. Strukturierter Vergleich eingegangener Anbieterangebote entlang funktionaler, technischer und wirtschaftlicher Kriterien
  8. Prüfung der Architekturvorschläge auf Integrationsfähigkeit in die bestehende Systemlandschaft
  9. Bewertung von Betriebsaufwand, Erweiterbarkeit und strategischer Passung
  10. Validierung architektonischer Entscheidungen im weiteren Projektfortschritt

Product Owner

Produzierender Mittelstand

Sonstiges

Projektbeschreibung
Konzeption und Weiterentwicklung einer KI-Plattform auf Azure-Basis. Die Plattform, in ihrem Kern ein Chatbot, dient als Grundlage für alle AI Use Cases innerhalb des Unternehmens. Flexible Module innerhalb der Plattform ermöglichen Anpassung an die jeweiligen Kundenbedürfnisse

Mehrwert / Ergebnis für den Kunden
  1. Sicherer, DSGVO-konformer Zugang zu GenAI
  2. KI-Plattform zur effizienten und konsistenten Entwicklung und Betrieb von KI-Lösungen
  3. RAG, Agentic Workflows, Prozess Automatisierung

Inhaltliche Tätigkeit
  1. Analyse fachlicher Anforderungen verschiedenster Unternehmensbereiche und Übersetzung in skalierbare Lösungsdesigns
  2. Erarbeitung von Zielarchitekturen und Definition wiederverwendbarer Funktionsmodule
  3. Bewertung technischer Machbarkeit in Abstimmung mit Architektur- und Entwicklungsteams
  4. Strukturierung des Backlogs und Bewertung nach Business Impact, Aufwand und Abhängigkeiten
  5. Vorbereitung und Durchführung regelmäßiger Planungs- und Abstimmungstermine
  6. Operative Steuerung der Entwicklungsaktivitäten
  7. Übersetzung fachlicher Anforderungen in umsetzbare Arbeitspakete
  8. Sicherstellung von Qualitätsstandards und termingerechter Lieferung
  9. Gesamtorchestration von 20+ Stakeholdern aus 10+ Unternehmen
  10. Konzeption und Durchführung von Workshops, Trainings und Wissensformaten zur Plattformnutzung
  11. Erstellung von Leitfäden, Best Practices und Referenzarchitekturen
  12. Beratung von Produkt- und Entwicklungsteams bei der Integration neuer Anwendungsfälle

Product Manager

Produzierender Mittelstand

Sonstiges

Projektbeschreibung
Strukturierte Anbindung von Unternehmensdaten aus SQL-Databases in einen Unternehmens-Chatbot. Ziel war die Integration von Produktionsdaten durch die gezielte Einbindung bestehender Datenbankstrukturen sowie die Nutzung KI-basierter SQL-Query-Erstellung, um Fachanwendern einen intuitiven Zugriff auf relevante Unternehmensdaten zu ermöglichen.

Mehrwert / Ergebnis für den Kunden
  1. Abfrage von Live-Daten aus der Produktion via Chatbot
  2. Zeitersparnis durch Ad-hoc Abfragen statt zeitaufwendiger Recherche oder Abstimmung mit Wissensträgern
Inhaltliche Tätigkeit
  1. Durchführung strukturierter Workshops mit Fachbereichen und IT zur Erhebung funktionaler und nicht-funktionaler Anforderungen
  2. Analyse der vorhandenen Datenlandschaft, Datenmodelle und Schnittstellen
  3. Ableitung einer priorisierten Umsetzungsroadmap
  4. Entwurf einer skalierbaren Architektur zur Anbindung relationaler Datenquellen
  5. Gestaltung robuster Mechanismen für Berechtigungen, Rollenmodelle und Zugriffskontrolle
  6. Steuerung der Implementierung zwischen Entwicklung, Infrastruktur, Security und Fachbereichen
  7. Übersetzung der Architektur in konkrete Arbeitspakete und Abstimmung von Abhängigkeiten
  8. Integration in bestehende Plattform-Infrastruktur
  9. Befähigung interner Teams zur eigenständigen Erweiterung von Datenanbindungen
  10. Durchführung von Schulungen zu Architektur, Query-Logik und Betriebsmodellen
  11. Bereitstellung von Best Practices für sichere und qualitativ hochwertige SQL-Abfragen

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