Dixit Jain, KI-Ingenieur & Automatisierungsberater. Die meiste KI bleibt bei der Demo stehen. Ich baue den Teil, der bleibt.
Ich entwickle KI-Agenten, Retrieval-Systeme und Automatisierungen für bestehende Geschäftsabläufe. Von der Architektur bis zur nutzbaren Anwendung.
Was ich baue
Vier Schichten desselbenProblems.
Die meisten Projekte beginnen in einer davon und berühren am Ende zwei. Das Modell ist selten der schwierige Teil.
KI-Engineering
Agentische Systeme: Agenten, die entscheiden und handeln, Retrieval, das aus Ihren Dokumenten antwortet, und Sprache, die ein Gespräch trägt. Dazu die Zuverlässigkeitsarbeit, die darüber entscheidet, ob irgendetwas davon den Kontakt mit echten Nutzern übersteht.
- LLM-Anwendungen und KI-Agenten
- Multi-Agenten-Orchestrierung
- RAG und hybrides Retrieval
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Automatisierungs-Engineering
Die Arbeit zwischen den Systemen. Der meiste operative Schmerz ist keine fehlende Funktion, sondern ein Mensch, der Daten von einem Werkzeug ins andere trägt und es gelegentlich vergisst.
- n8n-Workflow-Automatisierung
- CRM- und ERP-Automatisierung
- Lead-Erfassung, -Weiterleitung und -Nachverfolgung
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KI-Systeme für Wachstum und Umsatz
Automatisierung, ausgerichtet auf den Umsatz. Qualifizierung, Personalisierung und Segmentierung sind KI-Probleme mit einer Umsatzzahl daran, was sie am leichtesten begründbar macht.
- KI-Lead-Qualifizierung und -Bewertung
- Vertriebsagenten und Nachfasssequenzen
- Personalisierte Kampagnen in großem Umfang
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Individuelle Geschäftssysteme
Das führende System, angepasst an das Unternehmen statt umgekehrt. Meist ERPNext, meist deshalb, weil der Standard-Workflow nicht beschreibt, wie dieses Unternehmen tatsächlich arbeitet.
- ERPNext- und Frappe-Anpassung
- Workflows für Fertigung und Solar
- Vertriebs- und Projekt-Workflows
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I work directly with you on architecture and implementation. Scope, responsibilities, and any additional contributors are agreed before an engagement starts.
Systeme, die ich baue
Die Arbeit ist der ganzeAblauf, nicht ein Schritt.
Ein Modell, das gut antwortet, ist ein Feature. Ein Lead, der um Mitternacht eintrifft und mit Kontext die richtige Person erreicht, bevor er kalt wird, ist ein System.
Ein Lead trifft ein und nichts wartet auf einen Menschen
Qualifizierung, CRM-Eintrag, personalisierte Antwort und Nachfassen passieren alle, bevor irgendjemand das Postfach öffnet. Der Vertriebler bekommt eine Benachrichtigung mit Kontext statt einer Zeile zum Sortieren.
Über Ihren Workflow sprechenEingehender Lead workflow. Hauptablauf: Lead trifft ein, dann KI qualifiziert, dann CRM aktualisiert, dann Personalisierte Antwort, dann Vertriebler informiert. Verbundene Pfade: Anreicherung speist KI qualifiziert; Nachfasssequenz als bedingter Pfad von Personalisierte Antwort.
Kundenprojekt
Kundenprojekte. Praktische Systeme.
Brandry
Beschreiben Sie Ihr Unternehmen in einem Satz, und Brandry baut eine echte, mobiltaugliche Website. Kein Code, keine Designer, kein Fachjargon.
Ein Prompt zur fertigen Website
MarqHire AI
Recruiting-Plattform, die Lebensläufe parst, sie gegen eine Stellenbeschreibung bewertet und Erstgespräche per Sprache führt.
Screening durchgängig automatisiert
LawBot Africa
KI-Rechtsplattform für afrikanische Jurisdiktionen: ein Assistent, der in verständlicher Sprache antwortet, ein Vertragsgenerator und eine Dokumentenanalyse, alles in einem Arbeitsbereich.
Fragen, Entwerfen und Prüfen in einem Arbeitsbereich
Über mich
Systeme, die echteNutzer überstehen.
Kein Portfolio aus Demos. Ein Nachweis von KI-Systemen, die entworfen, ausgeliefert und weiterhin produktiv betrieben werden.
Demos sind einfach. Produktion ist die Arbeit.
Die meisten KI-Projekte sterben zwischen Notebook und Deployment. Ich baue den Teil, der überlebt: Evaluation, Fallbacks, Observability und robuste Systeme, die sich auch dann korrekt verhalten, wenn echte Nutzer auftauchen.
Erst das Geschäftsproblem, dann das Modell.
Jedes System, das ich ausliefere, beginnt bei einem operativen Schmerzpunkt: Leads, die im Postfach verrotten, überlaufende Support-Warteschlangen, Wissen, das in PDFs feststeckt. Von dort arbeite ich rückwärts zur kleinsten Architektur, die das Problem beseitigt.
Full Stack, von Anfang bis Ende.
Agenten-Orchestrierung in LangGraph, Retrieval über hybride Suche, FastAPI-Backends und React-Frontends. Eine Person verantwortet das gesamte System, damit an der Übergabe nichts verloren geht.
Wie ich baue
Understand, architect, build, evaluate, ship, improve. The same loop for every system, whether it is a job or something shipped alone.
Den Prozess lesenEntscheiden, was gebaut werden sollte.
Praktische KI-Beratung für bessere Abläufe, neue Produktideen oder eine zweite technische Einschätzung.
Was lohnt sich zu entwickeln?
Prüfen Sie Machbarkeit, Daten, Architektur und Kauf oder Eigenentwicklung. Manchmal sollte zuerst der Prozess vereinfacht werden.
Automatisierungsbereitschaft prüfenKI-Beratung anfragenEntwicklungsleistungen ansehenUnter der Haube
Die Werkzeuge, und die Schleife,in der sie laufen.
Jedes Werkzeug, mit dem ich ausliefere, verbunden so wie die Arbeit verbunden ist, und die Denkschleife unter jedem agentischen System, das ich baue.
The map · drag a node to explore
drag nodes · hover to explore
The loop · every system runs this
User
Query, voice, or event
Agent
LangGraph orchestrator
Reasoning Core
LLM · tools · memory
Vector DB
Hybrid semantic retrieval
Response
Grounded and cited
Wo sich das auszahlt
Womit kann ich Ihnenbeim Automatisieren helfen?
Wenn einer dieser Sätze in diesem Quartal bei Ihnen im Unternehmen gefallen ist, dann ist das ein System, das bereits eine Form hat.
Leads kommen rein und niemand fasst nach.
Automatische Qualifizierung, Weiterleitung und eine Erstantwort, die in Minuten rausgeht.
Das Vertriebsteam verbringt den Tag damit, das CRM zu pflegen.
Datensätze, die die Pipeline schreibt, sodass das CRM ein Nebenprodukt der Arbeit ist statt eines Zweitjobs.
Dieselben Kundenfragen landen täglich bei einem Menschen.
Ein Assistent, verankert in Ihren eigenen Inhalten, der nur das eskaliert, was er sollte.
Irgendetwas zu finden heißt, Dokumente zu durchsuchen.
Retrieval über Ihre Dateien, das mit einem Beleg antwortet statt mit einem Ordner.
Kampagnen lassen sich in großem Umfang nicht personalisieren.
Erst Anreicherung, dann Generierung pro Datensatz, damit Personalisierung Fakten hinter sich hat.
Kundendaten liegen verteilt über vier Systeme.
Integration und Deduplizierung zu einem Datensatz, den jedes System lesen kann.
Kernprozesse laufen immer noch über Tabellen.
Der Prozess zieht ins führende System, und die Schritte, die Menschen außerhalb erfunden haben, bleiben erhalten.
Die ERP-Arbeit ist manuell und niemand vertraut den Berichten.
ERPNext, angepasst an den tatsächlichen Workflow, mit Automatisierung zwischen ihm und allem drumherum.
Menschen kopieren den ganzen Tag Daten zwischen Systemen.
Ereignisgesteuerte Synchronisierung, mit einer Prüfwarteschlange für die Fälle, die eine Maschine nicht entscheiden sollte.
Content dauert zu lange, also hört er auf.
Eine Recherche-, Generierungs- und Veröffentlichungspipeline, die eine volle Woche übersteht.
Support-Anrufe fressen die Kapazität des Teams.
Sprachagenten für die repetitiven Anrufe, mit warmer Übergabe, die den Kontext mitnimmt.
Es gibt ein KI-Budget und keine Idee, worauf man es richten soll.
Ein kurzes Engagement, das findet, wo Automatisierung sich selbst trägt, bevor irgendetwas gebaut wird.
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Verfügbar für unabhängige KI-Beratung und Entwicklung
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