Technologie muss dem Geschäft dienen — das ist der rote Faden

Von der ersten Zeile Code bis zur Organisation mit 90+ Engineers — 15+ Jahre Erfahrung, die bei Ihren Herausforderungen den Unterschied macht.

Chris Tietz

Karriere als Muster — kein Lebenslauf

Jede Station hat ein Muster hinterlassen. Zusammen ergeben sie das Fundament für das, was Sie von der Zusammenarbeit erwarten können.

1

Gelernt, zu liefern

Vom Entwickler zum Systemarchitekten gewachsen. Eine komplette Plattform-Neuauflage koordiniert — Art Direction, Systemadministration, Entwicklung. Release-Qualität um 320% verbessert. Lektion: Führung hat nichts mit Titel zu tun, sondern mit Verantwortung.

2

Gelernt, zu skalieren

Digitale Transformation über 26 Länder. Kundenakquisitionskosten um 60% gesenkt bei einem Unternehmen, das danach an die Börse ging. Lektion: Technologie schafft Geschäftswert, wenn sie auf die richtigen Probleme zielt.

3

Gelernt, zu transformieren

Eine Engineering-Organisation von einem kleinen Team auf 90+ Engineers über 20 Produktteams in drei Ländern aufgebaut. Eine Plattform im Wert von 100 Mio. € zur Blaupause für eine 800-Mio.-€-Expansion gemacht. Lektion: Organisationsdesign ist genauso wichtig wie technische Architektur.

4

Gelernt, was nicht funktioniert

Eine technisch solide Plattform gebaut, die nie ihren Markt gefunden hat. Blockchain war Hype, KI war noch nicht reif. Lektion: Skepsis gegenüber Trends ist wertvoll. Technologie ohne Marktbedarf ist teurer Abfall.

5

Selbstständig

Eigene Produkte bauen und Unternehmen beraten. Alles Gelernte anwenden — jetzt für mich selbst und für Kunden, die jemanden brauchen, der es wirklich gemacht hat.


KI, die funktioniert — nicht nur auf Slides

Sie bekommen jemanden, der KI seit über 10 Jahren in der Praxis einsetzt. Nicht Empfehlungen — Produkte, die in Produktion laufen.

10+

Jahre KI-Erfahrung

Seit 2014 Produkte auf ML-Modellen gebaut — lange bevor es Trend wurde

4+

Eigene KI-Produkte

SaaS, CRM, Präsentations-Engine, KI-Assistent — alles mit KI-Unterstützung gebaut

90+

Engineers geführt

Enterprise-KI in Produktion gebracht — Demand Forecasting, Dev-Tooling, Team-Workflows

Was das für Sie bedeutet

Seit 2014 entstehen hier Produkte auf ML-basierten Modellen. Erste Lektion, die bis heute gilt: Datenqualität entscheidet über den Wert eines Modells. Müll rein, Müll raus.

Der Blockchain-Hype kam und ging, vorzeitige KI-Versprechen scheiterten — und die Technologie reifte zu etwas wirklich Nützlichem heran. Wer das miterlebt hat, erkennt den Unterschied zwischen Substanz und Dampf.

Die KI-Tools, die Sie empfohlen bekommen, laufen hier täglich in der eigenen Arbeit — Produktionssoftware, Geschäftsprozesse, Inhalte. Das ist Skin in the Game, nicht Theorie.

Enterprise-KI in Produktion — Demand Forecasting, Entwicklungstools, Team-Workflows — zeigt, was es wirklich braucht: Datenqualität, organisatorisches Buy-in, realistische Erwartungen und eine Infrastruktur, die das tatsächlich unterstützt.


So arbeite ich

LEAN statt Beraterarmee — Geschwindigkeit und Effizienz statt Stundenabrechnungen. Schnelle Analyse, dann Aktion. Ein erfahrener Kopf statt fünf Projektmanager.

Ehrlichkeit vor Umsatz — Sie hören, was Sinn macht — nicht was sich verkauft. Wenn KI für Sie noch keinen Sinn ergibt, erfahren Sie das. Kein Upselling, keine versteckte Agenda.

Hands-on bis es läuft — Nicht nur Beratung — Begleitung, bis es funktioniert. Code Reviews, Architekturentwürfe, Produktionssysteme debuggen — alles aus einer Hand.

Geschäft zuerst — Technologie ist nicht das Ziel. Geschäftsergebnisse sind das Ziel. Jede Empfehlung beginnt mit 'Was braucht das Geschäft?' — nicht 'Was ist die coolste Technologie?'

Skepsis als Stärke — Hype-Zyklen kommen und gehen — Blockchain, voreilige KI-Versprechen, Cloud-Migrationen, die nicht wirklich Cloud-Native waren. Sie bekommen ehrliche Einschätzungen, was real ist und was Dampf.

Diskretion — Keine Kundennamen, keine veröffentlichten Details. Ergebnisse werden als Muster kommuniziert, nicht als Firmenoffenlegungen.

Was ich nicht tue

  • Lösungen verkaufen, die nicht passen
  • Zu viel versprechen — realistische Erwartungen vom ersten Tag
  • Nach dem Report verschwinden — die Analyse ist der Anfang, nicht das Ende
  • Für Stunden optimieren — ich optimiere für Ergebnisse

Lassen Sie uns sprechen

Ob Sie Ihre Digitalisierung vorantreiben, KI praktisch einsetzen oder Skill-Lücken in Ihrem Team schließen wollen — erzählen Sie mir von Ihrer Herausforderung.

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