Unternehmenswissen zählt
Kundendaten, Verträge, Finanzdaten, Quellcode, Betriebsabläufe und internes Know-how sind keine beiläufigen Inputs.
Private KI-Implementierung
Private KI für Unternehmen, die ihre Daten ernst nehmen.
KI-Systeme, die um Ihre Arbeitsabläufe gebaut und dort bereitgestellt werden, wo Ihre Daten bleiben müssen.
PhD Theoretische Physik / High-Performance Computing / AI Engineering / In Europa ansässig
01 - Fit
Das ist für Unternehmen die wissen, dass ihre Daten, ihr internes Wissen und ihre Prozesse strategische Vermögenswerte sind.
Sie wollen die Produktivität moderner KI nutzen, brauchen aber klare Kontrolle darüber, was mit Unternehmenswissen, Prompts, Logs, Outputs, Zugriffsrechten und operativen Daten geschieht.
KI braucht Grenzen
Die Geschäftsführung muss wissen, wohin Daten gehen, was gespeichert wird, wer Zugriff hat und wie das Ganze gesteuert wird.
Informelle Nutzung passiert bereits
Teams experimentieren mit KI, weil sie praktisch ist. Das Unternehmen braucht einen kontrollierten Weg, bevor Schatten-KI zur Normalität wird.
Systeme müssen zum Geschäft passen
Das KI-System muss an bestehende Tools, Prüfschritte, Berechtigungen und die tägliche Arbeit anschließen.
02 - Problem
KI ist nützlich. Unkontrollierte KI ist riskant.
Moderne KI kann Geschwindigkeit, Qualität und Entscheidungsprozesse verbessern. Aber seriöse Unternehmen können nicht auf Tools bauen, bei denen die Datengrenze unklar ist.
Kundendaten, juristische Dokumente, Finanzinformationen, internes Wissen, Quellcode, operative Prozesse und strategische Pläne brauchen klare Entscheidungen zu Speicherung, Logging, Zugriff, Aufbewahrung und Governance.
Die Lösung ist nicht, KI zu vermeiden. Die Lösung besteht darin, private KI-Systeme von Anfang an mit klaren Prozessgrenzen, Datenkontrolle, menschlicher Prüfung und wartbarer Architektur zu bauen.
03 - Leistungen
Ein praktischer Weg von KI-Unsicherheit zu privaten, produktionsreifen Arbeitsabläufen.
Private KI wird wertvoll, wenn sie echte Arbeit erreicht. Sie müssen nicht bei Schritt eins anfangen. Wenn Sie bereits einen Anwendungsfall, einen Piloten oder ein internes technisches Team haben, kann ich dort einsteigen, wo Sie stehen. Fokussierte Assessments starten typischerweise bei etwa 2.500€ nach einem kostenlosen, unverbindlichen Erstgespräch.
Analyse
Private-KI-Assessment
Für Unternehmen, die wissen, dass sie KI brauchen, aber noch nicht sicher sind, wo sie anfangen sollen, was sicher ist oder was sich zu bauen lohnt.
Ergebnis: Ablaufkarte, Risikoprüfung, empfohlener erster Pilot und Umsetzungsplan.
Den ersten sicheren Ablauf findenPilot
Erster privater KI-Pilot
Für Teams, die bereit sind, ein begrenztes System rund um einen echten Arbeitsablauf zu bauen.
Ergebnis: funktionierender Pilot, Datengrenzen, Prüflogik, Bewertungskriterien und eine Architektur, die wachsen kann.
Den ersten Piloten bauenProduktivbetrieb
Produktives KI-System für Arbeitsabläufe
Für Unternehmen, die einen Piloten haben und ihn zuverlässig, integriert, wartbar und für ein Team nutzbar machen müssen.
Ergebnis: Berechtigungen, Monitoring, Qualitätsprüfungen, Integrationen, Ausweichpfade und Übergabe.
In Produktion bringenOptimierung
KI-Infrastruktur & Inferenzoptimierung
Für technische Teams, bei denen Latenz, Kosten, private Bereitstellung, GPU-Nutzung oder Open-Source-Modell-Serving wichtig sind.
Ergebnis: Serving-Architektur, Kosten- und Latenzprüfung, Deployment-Plan und Performance-Verbesserungen.
Den Stack optimieren04 - Ansatz
Privat konzipiert. Nützlich in der Praxis.
Bei privater KI geht es nicht um Ideologie. Es geht um Kontrolle. Die Arbeit besteht darin, diese Kontrolle in Systeme zu übersetzen, die zu Ihren Tools, Regeln, Prüfschritten und operativen Einschränkungen passen.
Die Datengrenze kontrollieren
Sie entscheiden, wo Daten, Prompts, Logs, Outputs, Embeddings, Zugriffsrechte und Aufbewahrungsregeln liegen, bevor das System operativ wird.
Um echte Arbeitsabläufe herum bauen
Ausgangspunkt ist die Arbeit, die Menschen bereits tun: Dokumente, Übergaben, Ausnahmen, Freigaben, internes Wissen und bestehende Software.
Menschen im Prozess halten
Automatisieren Sie dort, wo es hilft, und erhalten Sie Prüfung, Urteilsvermögen, Eskalation und Verantwortlichkeit dort, wo das Geschäft sie braucht.
Wartbarkeit sicherstellen
Produktion bedeutet Evaluation, Berechtigungen, Monitoring, Ausweichpfade, Dokumentation und Übergabe jenseits der ersten Demo.
05 - Fallstudien
Praktische KI-Systeme, gebaut rund um reale Rahmenbedingungen.
Dokumentenlastige Abläufe, private Daten, internes Wissen, produktive Pipelines und Systeme, die über die Demo hinaus nützlich sein müssen.
Öffentlicher Sektor & Enterprise
IT-Service-Management-Automatisierung.
In Zusammenarbeit mit DigitFlow. Jetzt als Produktpaket verfügbar.
- Problem
- Ein chaotischer Backlog aus Support-Tickets mit gemischten Medien erschwerte es, wiederkehrende Probleme, Ursachen und operative Prioritäten zu erkennen.
- Rahmen-
bedingungen - Der Ablauf umfasste interne operative Daten und musste Anforderungen an Datenkontrolle respektieren; eine generische Cloud-Lösung war daher nicht angemessen.
- System
- Eine sichere lokale KI-Pipeline mit OCR, LLMs, Zusammenfassung, Tagging, Clustering, Orchestrierung und Dashboard-Ausgabe zur automatisierten Ursachenanalyse.
- Ergebnis
- Manuelle Ticket-Triage und Ursachenanalyse wurden durch eine automatisierte Clustering-Pipeline in kontrollierter Infrastruktur ersetzt, damit IT-Teams auf Muster-Ebene statt Ticket für Ticket arbeiten können.
Datenschutztechnologie
Synthetic Data Engine.
Datenschutzorientierte Modellvalidierung für Teams, die in Entwicklung oder Testing keine echten Datensätze verwenden können.
- Problem
- Modelle und Pipelines mussten validiert werden, aber echte Daten konnten aus Datenschutzgründen nicht verwendet werden.
- Rahmen-
bedingungen - Die generierten Daten mussten realistische Strukturen, Verteilungen und Edge Cases erhalten, ohne sensible Quelldatensätze offenzulegen.
- System
- Statistische und logische Analyse realer Datenstrukturen, um synthetische Datensätze mit hoher Realitätsnähe im großen Maßstab zu erzeugen.
- Ergebnis
- Synthetische Datensätze ersetzten Produktionsdaten in Vorproduktions- und Testabläufen, während realistische Strukturen, Verteilungen und Edge Cases erhalten blieben.
Education Tech
KI für Bildung.
Backend- und KI-Infrastruktur für Mark My Words, zur Unterstützung von Echtzeit-Feedback für Studierende.
- Problem
- Lehrkräfte mussten skalierbares, personalisiertes Feedback zu studentischen Texten geben, ohne in repetitiver Bewertungsarbeit unterzugehen.
- Rahmen-
bedingungen - KI konnte den Ablauf unterstützen, aber pädagogisches Urteil und menschliche Prüfung mussten im Lernprozess zentral bleiben.
- System
- Backend-Infrastruktur mit RAG-Modellen, feinabgestimmten LLMs und asynchronen Pipelines.
- Ergebnis
- Personalisiertes Feedback zu studentischen Texten läuft durch eine automatisierte Pipeline, mit expliziter Prüfung durch Lehrkräfte vor der finalen Rückgabe.
06 - Vorträge
Vorträge zu privater KI in europäischen Unternehmen.
Konferenz-Keynote
Private KI in Europa.
Vorgetragen auf der spanischen Nationalkonferenz zur Zukunft der KI in Europa: wie Unternehmen KI einführen können, ohne die Kontrolle über sensible Daten, internes Wissen und Deployment-Entscheidungen abzugeben.
07 - In ihren Worten
Was Kunden sagen.
"Daniel unterstützt uns als Freelancer beim Aufbau von KI- und Machine-Learning-Lösungen für unsere Kunden. Er liefert außergewöhnlich gute Arbeit. Er ist sehr intelligent und weiß, wovon er spricht."
"Daniel ist ein brillanter Freelancer. Fleißig, klug, kreativ und sympathisch. Ich könnte ihn nicht stärker empfehlen."
"Professionell, klug und freundlich. Daniel liefert herausragende Arbeit und hat ein solides Verständnis technischer Domänen. Wir schätzen seine Arbeit und hoffen, auch in Zukunft weiter mit ihm zusammenzuarbeiten."
"Es war ein Privileg, Daniel in unserem Team zu haben. Vom ersten Tag an erwies er sich als außergewöhnlicher Profi, der jede Aufgabe hervorragend erledigte und unsere Projekte kontinuierlich verbesserte."
"Daniel ist eine große Bereicherung für jedes Team! Er ist sehr kenntnisreich und klug, versteht immer die Bedürfnisse des Kunden und liefert die passende Lösung. Die Zusammenarbeit mit ihm war sehr angenehm."
"Ich war immer wieder beeindruckt von seinem Einsatz, seiner Professionalität und seiner Fähigkeit, schnell wirksame Lösungen für komplexe Probleme zu entwickeln. Ein hochqualifizierter Profi und wertvoller Teamplayer."
08 - KI-Use-Case-Scorecard
Ist dieser Ablauf ein guter KI-Anwendungsfall?
Eine 5-Minuten-Scorecard, um zu bewerten, ob ein realer Geschäftsprozess häufig, schmerzhaft, klar, datenbereit und sicher genug für einen ersten privaten KI-Piloten ist.
Haben Sie einen vielversprechenden Anwendungsfall? Bewertungsgespräch buchen09 - Blog
Gedanken zu privater KI, Datenkontrolle und produktiven LLM-Systemen.
Hinweis: Die Blogposts sind handgeschrieben und vorerst nur auf Englisch verfügbar.
Essay / 2026-04-27
Private AI: What It Means
Die Grunddefinition: Private KI bedeutet Kontrolle über das Modell und Kontrolle über die Daten, die Sie hinein geben. Alles andere folgt daraus.
Englischen Artikel lesenEssay / 2026-04-28
Shadow AI: The Disaster Already Happening
Was passiert, wenn Mitarbeitende KI bereits für Unternehmensarbeit nutzen, und warum Blockieren schwächer ist als ein kontrollierter privater Weg.
Englischen Artikel lesenEssay / 2026-04-30
Why Small Open-Source Models Often Win in Business
Viele Geschäftsabläufe brauchen zuverlässiges Befolgen von Anweisungen, strukturierte Ausgaben, Kostenkontrolle und niedrige Latenz. Das spricht oft für kleinere Open-Source-Modelle.
Englischen Artikel lesen10 - FAQ
Fragen, die Käufer meist vor dem Gespräch klären wollen.
Was kostet eine Zusammenarbeit typischerweise?
Das erste Kennenlerngespräch ist kostenlos und unverbindlich. Fokussierte Private-KI-Assessments starten meist bei etwa 2.500€ für eine einwöchige Zusammenarbeit von 25-30 Stunden. Piloten, Produktivsysteme und Optimierung werden nach Workflow, Datenlage, Risiko und Teamkapazität kalkuliert.
Müssen wir Unternehmensdaten mit Ihnen teilen?
Es ist klar bevorzugt, weil ich eine deutlich bessere Einschätzung geben kann, wenn ich repräsentative Daten direkt prüfen kann. Wenn die Daten zu sensibel sind, können wir darum herum arbeiten: Ihr Team kann interne Analysen durchführen und mir Datenmenge, Qualität, Struktur und Beispiele detailliert erklären. In diesem Fall hängt die Qualität meiner Empfehlungen stark von der Qualität und Vollständigkeit dieser internen Analyse ab. Für Piloten brauche ich meist kontrollierten Zugriff, kann aber per SSH oder VPN auf Ihren Servern arbeiten, ohne vertrauliche Daten lokal zu kopieren.
Unterzeichnen Sie NDA oder DPA?
Ja, wenn die Dokumente sauber formuliert sind und für beide Seiten passen. Vertraulichkeit gehört in seriöser Unternehmensarbeit dazu. DSGVO, EU AI Act und Auftragsverarbeitung behandle ich als Rahmenbedingungen; rechtliche Compliance sollte dennoch von Ihrem Legal- oder Compliance-Team geprüft werden.
Wie lange dauert das?
Ein fokussiertes Assessment dauert meist etwa eine Woche. Ein erster Pilot dauert oft wenige Wochen, wenn Workflow Owner verfügbar sind und das Team schnell entscheiden kann. Produktivsysteme und Infrastruktur-Optimierung hängen von Integrationen, Prüfschritten, Berechtigungen und Deployment-Vorgaben ab.
Was müssen wir mitbringen?
Mindestens einen Workflow Owner, Zugang zu den Menschen, die die Arbeit tatsächlich ausführen, und einen klaren Blick auf die beteiligten Daten. Für Build-Arbeit braucht es außerdem technische Zugänge, Deployment-Vorgaben und eine Person, die Entscheidungen zu Risiko, Nutzbarkeit und Umfang treffen kann.
Was, wenn wir schon ein technisches Team haben?
Das ist oft ideal. Ich kann Ihr Team zu Architektur und Umsetzung beraten, als AI-Engineering-Spezialist mitarbeiten oder einen klar abgegrenzten Build übernehmen. Wenn ein Projekt größer wird, als eine Person sinnvoll tragen sollte, kann ich auch vertraute Partnerunternehmen einbinden.
Für wen ist das nicht gedacht?
Nicht für Unternehmen, die nur eine generische Chatbot-Demo, einen losen KI-Strategieworkshop oder eine Tool-Empfehlung ohne Umsetzungsweg suchen. Es ist für Teams, die Daten, internes Wissen und Prozesse als strategische Assets verstehen und KI-Systeme wollen, die diese Realität respektieren.
Über mich
Ich baue KI-Systeme für Unternehmen, die sowohl Nutzen als auch Kontrolle brauchen.
Ich bin Daniel Panea, AI Engineer mit einem Doktortitel in Theoretischer Physik und Hintergrund in High-Performance Computing und Machine Learning.
Ich arbeite mit Unternehmen, die KI in realen Abläufen einsetzen wollen, ohne Datenschutz, Compliance, Datenhoheit oder Wartbarkeit zu ignorieren. Meine Stärke liegt im gesamten Weg: den Geschäftsprozess verstehen, den richtigen Anwendungsfall identifizieren, die Architektur entwerfen und das System Ende zu Ende bauen.
TechnischPhD Theoretische Physik / HPC / ML
SprachenEnglish / Deutsch / Español / Italiano
GeografieIn Europa ansässig. Remote weltweit.
Zusammenarbeit mit
Nächster Schritt
Wollen Sie einen privaten KI-Arbeitsablauf bauen?
Wenn Ihr Unternehmen KI-Produktivität nutzen will, ohne Kontrolle über Daten, internes Wissen und Geschäftsprozesse abzugeben, ist das in der Regel der richtige Ausgangspunkt.