Senior KI-Softwareentwickler für Unternehmen in DACH
Ich entwickle individuelle KI-Lösungen für Unternehmen – von internen Wissensassistenten über Prozessautomatisierung bis zu KI-Features direkt im SaaS-Produkt. Kein Chatbot-Widget, sondern integrierte Funktionen, die im Alltag halten.
Was KI in der Praxis bedeutet
In der Praxis geht es um schnellere Prozesse, weniger manuelle Arbeit, besseren Zugriff auf Wissen und Software, die sich durch KI an die Arbeitsweise der Nutzer anpasst. Ich baue die technische Brücke zwischen bestehenden Systemen und KI-Fähigkeiten.
Keine losgelösten Demos, sondern Lösungen, die sich in Ihre Architektur, Ihre Datenmodelle und Ihre Teams einfügen.
Leistungen
Full-Stack-Entwicklung, Systemintegration und KI-Architektur – aus einer Hand.
Individuelle KI-Funktionen für SaaS, Portale und interne Tools – dort, wo Standard-APIs nicht reichen.
KI-Prozessautomatisierung für Backoffice, Support und Operations – mit nachweisbarer Zeitersparnis statt Technologie-Demo.
RAG-basierte Wissensassistenten für Unternehmen – Zugriff auf Ihre Dokumente mit Quellenangabe und Rollensteuerung.
KI-Funktionen in laufende Laravel-, Angular- oder Vue-Anwendungen einbauen – ohne Neubau der Plattform.
Use Cases
Konkrete Anwendungsfälle aus realen Projektkontexten – nicht hypothetisch, sondern erprobt.
Ein mittelständisches Unternehmen mit 200+ internen PDFs, Handbüchern und Projektberichten. Mitarbeiter suchten im Schnitt 25 Minuten pro Anfrage. Der RAG-basierte Assistent liefert jetzt quellengestützte Antworten in unter 30 Sekunden.
80 % weniger Suchzeit, spürbar schnellere Einarbeitung neuer Kollegen.
Eingehende Angebote, Rechnungen und Lieferscheine wurden manuell gelesen und in ein ERP übertragen. Jetzt extrahiert ein KI-Pipeline-System die relevanten Felder, validiert sie und übergibt strukturierte Daten an den Folgeprozess.
Verarbeitungszeit pro Dokument von 8 Minuten auf unter 1 Minute.
Ein SaaS-Team mit 400+ Tickets pro Woche. Wiederkehrende Anfragen zu Einrichtung, Abrechnung und Fehlermeldungen banden zwei Vollzeitkräfte. Die KI-Assistenz sortiert, priorisiert und liefert Antwort-Entwürfe auf Basis der Wissensdatenbank.
Erstreaktion unter 5 Minuten statt 4 Stunden. Eskalationsrate um 35 % gesunken.
Nach jedem Kundengespräch mussten Sales-Mitarbeiter CRM-Einträge manuell pflegen und Follow-ups formulieren. Jetzt fasst die KI Calls zusammen, schlägt nächste Schritte vor und aktualisiert den Lead-Status automatisch.
20 Minuten weniger Verwaltung pro Gespräch. Höhere Datenqualität im CRM.
Ein B2B-Portal brauchte eine intelligente Suche über tausende Fachbeiträge und eine Copilot-Funktion für Nutzeranfragen. Standard-Suchfelder lieferten irrelevante Ergebnisse. Semantische Suche + kontextbezogene KI-Hilfe wurden direkt ins Produkt eingebaut.
Nutzungsrate der Suche verdreifacht. Feature wird aktiv als Verkaufsargument genutzt.
Zwischen E-Mail-Eingang, CRM-Eintrag, ERP-Buchung und Rückmeldung an den Kunden lagen vier manuelle Schritte und zwei Tool-Wechsel. Ein orchestrierter Workflow mit KI-gestützter Klassifikation reduziert die Kette auf einen überwachten Schritt.
60 % weniger manuelle Zwischenschritte. Keine Copy-Paste-Fehler mehr.
KI-Leistungen im Detail
Jede Leistung ist auf reale Systeme, Daten und Unternehmensabläufe ausgerichtet.
Ich baue KI-Funktionen so, dass sie sich in vorhandene Produktlogik einfügen. Das heißt: Rollen, Datenmodelle und UX stimmen – nicht nur das Prompt.
Bevor ich automatisiere, prüfe ich, ob der Prozess dafür taugt. Nicht jeder Ablauf wird durch KI besser – aber manche um Faktor 5 schneller.
Ein RAG-System, das nur »ungefähr richtig« antwortet, schadet mehr als es nützt. Deshalb arbeite ich mit Chunk-Strategien, Relevanz-Scoring und Quellenlogik.
Die meisten Unternehmen brauchen keine neue Plattform. Sie brauchen drei bis fünf KI-Funktionen, die sich in das einfügen, was schon läuft.
Warum mit mir arbeiten
Ich verbinde langjährige Erfahrung in Backend-Entwicklung, APIs und komplexen Webanwendungen mit moderner KI-Integration. Das heißt: nicht nur Ideen und Prototypen, sondern Lösungen, die in bestehende Systeme passen und im Betrieb halten.
Arbeitsweise
Klare Schritte, die auf Nutzen und technische Realität ausgerichtet sind – keine endlosen Konzeptphasen.
Welcher Prozess kostet zu viel Zeit? Welche Funktion fehlt im Produkt? Wir definieren den konkreten Anwendungsfall und den erwarteten Nutzen.
Ich schaue mir bestehende Systeme, Datenquellen, Schnittstellen und Rollen an. Hier entscheide ich, ob KI der richtige Hebel ist – oder ob eine einfachere Lösung reicht.
Ein abgegrenzter Scope, ein funktionierender Prototyp, erste echte Ergebnisse. Kein Konzeptpapier, sondern lauffähiger Code mit echten Daten.
Der Pilot wird in bestehende Software, Workflows und Teams eingebettet. Rollen, Fehlerbehandlung, Logging und Monitoring kommen in dieser Phase dazu.
Auf Basis echter Nutzung: Prompt-Qualität verbessern, Kosten senken, Guardrails verschärfen, neue Anwendungsfälle prüfen.
Einstieg
Ein klarer Einstieg macht es einfacher, aus einer Idee ein umsetzbares Projekt zu machen.
Gemeinsam identifizieren wir zwei bis drei KI-Anwendungsfälle mit dem besten Aufwand-Nutzen-Verhältnis. Ergebnis: ein konkreter Fahrplan – keine PowerPoint-Strategie.
Ein KI-Anwendungsfall, fokussiert in 4–8 Wochen umgesetzt. Ziel: ein funktionierender Prototyp mit echten Daten – damit Sie Nutzen und Machbarkeit bewerten können, bevor Sie skalieren.
Die Lösung wird stabil in Ihre Systeme integriert, mit Rollen, Monitoring und Fehlerbehandlung. Auf Wunsch begleite ich den Betrieb und die Weiterentwicklung über mehrere Iterationen.
Über mich
Ich bin Martin Tomczak. Seit über 10 Jahren entwickle ich Portale, Webapps, APIs, E-Commerce- und Business-Systeme. Meine Stärke liegt in der Verbindung aus technischer Tiefe und pragmatischer Umsetzung.
Seit 2023 liegt mein Fokus auf der Integration von KI in reale Software – nicht weil es trendy ist, sondern weil ich in meinen Projekten gesehen habe, wie viel operative Zeit in Prozessen steckt, die von Automatisierung und Sprachmodellen profitieren.
Mehr über michÜber 10 Jahre Erfahrung mit Laravel, PHP, Angular, Vue und komplexen API-Landschaften. Ich habe Portale, SaaS-Produkte, E-Commerce-Systeme und Backoffice-Anwendungen für Unternehmen zwischen 10 und 500 Mitarbeitern gebaut.
Seit 2023 liegt mein Fokus auf der Integration von KI in reale Software. Nicht weil es trendy ist, sondern weil ich in meinen Projekten gesehen habe, wie viel operative Zeit in Prozessen steckt, die von Sprachmodellen und Automatisierung profitieren.
Kein Agentur-Overhead, keine Vertriebsschleife. Sie arbeiten direkt mit dem Entwickler, der auch den Code schreibt. Ich kommuniziere offen, schätze realistisch und sage klar, wenn etwas keinen Sinn ergibt.
FAQ
Die wichtigsten Fragen rund um Scope, Technik, KI-Integration und Projektstart.
Für Unternehmen mit 20 bis 500 Mitarbeitern, SaaS-Teams und Plattformbetreiber, die KI produktiv in ihre Software oder Prozesse integrieren wollen – nicht als Experiment, sondern als festen Bestandteil der vorhandenen IT-Infrastruktur.
Das ist sogar der häufigste Fall. Etwa 70 % meiner Projekte drehen sich darum, KI-Funktionen in laufende Laravel-, Angular- oder Vue-Anwendungen einzubauen – ohne die Plattform neu zu schreiben. Der Schlüssel ist, die vorhandene Architektur, Datenmodelle und Rollen zu respektieren.
Ja, und ich empfehle es meistens als Einstieg. Ein fokussierter Pilot mit echten Daten zeigt in 4–6 Wochen, ob der Ansatz funktioniert. Das ist deutlich günstiger als ein halbes Jahr Konzeptphase – und liefert eine belastbare Entscheidungsgrundlage für den nächsten Schritt.
Mein Schwerpunkt liegt klar auf der technischen Umsetzung. Strategie ist wichtig, aber ich arbeite nicht an Präsentationen, sondern an Code. Die strategischen Fragen klären wir gemeinsam am Anfang – danach baue ich.
Datenflüsse, Rollen und Berechtigungen plane ich von Anfang an mit – nicht als nachträglichen Audit. Konkret heißt das: Logging, Fehlerbehandlung, Timeout-Strategien und Fallback-Logik gehören zum Standard-Scope. Bei sensiblen Daten arbeite ich bevorzugt mit Azure OpenAI, weil die Daten in EU-Rechenzentren bleiben und nicht für Modelltraining genutzt werden.
Projektstart
Dann lassen Sie uns über Ihren Anwendungsfall sprechen. Im Erstgespräch schauen wir auf Ziele, bestehende Systeme, mögliche Stolperstellen und einen konkreten nächsten Schritt.
Kurze Projektbeschreibung, bestehende Systeme, Zielbild und gewünschter Startzeitpunkt.
Direkt, technisch fundiert und ohne Agentur-Schleifen.