Question 1

Was bedeutet „AI Specialist & Enterprise Architect“ in der Praxis?

Accepted Answer

Zweihändig: einerseits GenAI, Agenten, RAG-Patterns und der LLM-Stack; andererseits die Enterprise-Architecture-Disziplin (TOGAF, ArchiMate, Integration, Security), die diese Patterns ein Audit überleben lässt. Die meisten Kunden engagieren das eine und merken dann, dass sie das andere brauchen — ich bringe beides.

Question 2

Warum KI in einem Payment- oder regulierten Business?

Accepted Answer

Weil der ROI interner KI (Entwicklerproduktivität, Dokumentation, Support, Compliance-Nachweise) heute schon belegbar ist — und weil sich das regulatorische Fenster — PSD2, DORA, GDPR, AI Act — über denjenigen schließt, die warten. Ziel ist geprüfte Adoption, keine Pressemitteilung.

Question 3

Wie halten Sie KI konform mit PSD2, DORA, GDPR und PCI-DSS?

Accepted Answer

Ein KI-Governance-Framework: LLM-Gateway, Audit-Logging, Guardrails, Prompt-/Antwort-Retention, Vendor-Inventory, jedes Control auf eine Monitoring-Säule abgebildet. Dieselbe Haltung, die ich in einer Payment-Gruppe entworfen habe, bringe ich Kunden.

Question 4

Was unterscheidet Light, Medium und Intensive?

Accepted Answer

Light ist eine unabhängige Zweitmeinung über 1–2 Wochen. Medium ist ein Governance- & Roadmap-Engagement über 4–8 Wochen. Intensive ist ein 2–3-monatiger Build, der einen realen Use-Case unter Guardrails in Produktion bringt. Gleiche Person, andere Größen.

Question 5

Mit welchen KI-Stacks arbeiten Sie?

Accepted Answer

Anthropic Claude (inkl. Claude Platform und MCP), OpenAI, Azure AI, Google Vertex AI, Ollama für On-Prem; ChromaDB und LangChain für RAG. Python und Java im Backend, AWS / GCP / Azure fürs Deployment.

Question 6

Wie schnell können wir den ersten GenAI-Use-Case ausliefern?

Accepted Answer

Interne Tools und RAG auf Ihren Dokumenten können in 4–8 Wochen im Pilot sein — mit klarem Sponsor und einem Use-Case. Agenten-Workflows brauchen länger, weil Guardrails und Evaluierung wichtiger sind als das Modell.

Question 7

Können Sie parallel zu meinem Architektur- oder KI-Team arbeiten?

Accepted Answer

Das ist der typische Engagement-Schnitt. Ich klinke mich als Senior-Fractional ein — Architektur, Governance, Zweitmeinung — und Ihr Team verantwortet das Delivery. Wissenstransfer steckt in jedem Paket.

Question 8

Wie unterscheidet sich Hawk Nest von einer großen Beratung?

Accepted Answer

Keine Pyramide, keine Juniors, die die Arbeit machen. Sie bekommen mich — mit 25+ Jahren Erfahrung in Zahlungssystemen und nachweisbarer Enterprise-Architecture-Erfahrung in der Branche. Engagements sind klein, schriftlich und durchgehend senior-geführt.

Question 9

Wie adoptieren Banken GenAI, ohne ihre Zahlungskernprozesse zu gefährden?

Accepted Answer

Indem KI als kontrollierte Schicht oberhalb des Kerns gehalten wird — niemals im Autorisierungspfad. GenAI übernimmt Wissen, Entwurf, Triage und Entwicklerproduktivität, während ISO 8583-/EMV-Transaktionsflüsse unberührt und deterministisch bleiben. Jeder Modellaufruf läuft durch ein LLM-Gateway mit Audit-Logging, Guardrails und Retention-Regeln, sodass die Adoption inkrementell und reversibel ist.

Question 10

Was tut ein fraktionaler KI-Architekt / Enterprise Architect?

Accepted Answer

Ein fraktionaler KI- / Enterprise Architect gibt einem regulierten Unternehmen Senior-Architekturführung in Teilzeit — ohne Festanstellung. Die Arbeit erstreckt sich über zwei Disziplinen: den GenAI-Stack (Agenten, RAG, LLM-Gateways, Evaluation) und die Enterprise Architecture (TOGAF, ArchiMate, Integration, Security), die diese Muster ein Audit überleben lässt. Engagements reichen von einer 1–2-wöchigen Zweitmeinung bis zu einem 2–3-monatigen Build, vergütet nach Ergebnis statt nach Headcount.

Question 11

Wie wirken sich PSD2 und DORA auf KI-Deployments im Finanzdienstleistungsbereich aus?

Accepted Answer

PSD2 regelt die starke Kundenauthentifizierung und den Drittanbieterzugang; jede KI, die Zahlungs- oder Kontodaten berührt, erbt diese Kontrollen. DORA ergänzt Pflichten zur operationellen Resilienz — IKT-Risikomanagement, Incident-Reporting und Aufsicht über Drittanbieter, was nun auch LLM- und Cloud-KI-Anbieter einschließt. In der Praxis bedeutet das ein Vendor-Inventory, dokumentierte Controls, Audit-Logging und einen Exit-Plan für jede KI-Abhängigkeit — mit GDPR und dem EU AI Act als weitere Schichten.

Question 12

Was unterscheidet einen KI-Pilot von produktionsreifer GenAI?

Accepted Answer

Ein Pilot beweist, dass ein Modell etwas Interessantes in einer Demo kann; produktionsreife GenAI beweist, dass es das sicher, wiederholbar und unter Audit kann. Die Lücke ist alles dazwischen: Evaluation, Guardrails, Zugangskontrolle, Observability, Kostenkontrolle, Retention-Policy und ein Run-book für den Fehlerfall. Die meisten gescheiterten KI-Programme sterben in dieser Lücke, weil niemand die Architektur verantwortete — genau hier setzt ein Intensive-Engagement an: einen echten Use-Case unter Guardrails in Produktion zu bringen.

Question 13

Wann sollte ein Unternehmen Fractional- statt Vollzeit-KI-Führung einsetzen?

Accepted Answer

Setzen Sie auf Fractional, wenn Sie jetzt Senior-KI- und Architekturentscheidungen brauchen, aber noch nicht genug kontinuierliche Arbeitslast — oder Budgetsicherheit — haben, um eine dauerhafte Führungskraft zu rechtfertigen. Ein fraktionaler Architekt setzt Richtung, Governance und den ersten produktionsreifen Use-Case und übergibt dann ein Run-book an Ihr Team. Wechseln Sie zu Vollzeit, sobald KI eine kontinuierliche Kernfunktion mit einem zu führenden Team wird; viele Kunden nutzen ein Fractional-Engagement, um das Risiko zu minimieren und die spätere Festanstellung zu präzisieren.

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