Hi, ich bin Dominik.

Ich helfe Teams, KI so einzusetzen, dass sie echte Arbeit abnimmt.

Welche Aufgaben kann KI bei euch übernehmen, wie bekommt sie den richtigen Kontext, und wo sind die Grenzen? Ich konzipiere und empfehle, euer Team setzt um. So bleibt das Wissen im Haus.

Kostenlos, 20 bis 30 Minuten. Ich nehme bewusst nur wenige Projekte parallel an.

Zuletzt

10 Risiken gefunden, 6 davon hochBetriebsmodell für fünf Automationen, von der Geschäftsführung abgenommen.

Impulsvortrag „KI im Arbeitsalltag“Für ein Softwareunternehmen, im internen Wissensformat am Morgen.

Portrait von Dominik Palzer

Düsseldorfkomplett remote

So sieht das bei mir aus

Kein ausgedachtes Beispiel: Das hier stammt aus BrewMind, meiner eigenen Espresso-App, die ich mit KI-Agenten baue. Im Kasten ein gekürzter Auszug aus dem Kontext, den jede KI-Sitzung dort mitbekommt. Dasselbe Vorgehen übertrage ich auf euer Team.

  1. Nur rein, was kein Werkzeug prüftWas Tests und Linter ohnehin erzwingen, steht nicht im Kontext. Er bleibt kurz, und die KI liest nur, was sie sonst falsch machen würde.
  2. Zuständigkeit sichtbar machenJede Aufgabe sagt, wer dran ist: ich, eine offene Entscheidung oder die KI. Gebaut wird nur, was entschieden ist.
  3. Kosten messen statt schätzenDie Auswertung aller Sitzungen zeigte: Das teuerste Modell las jede Runde rund 200.000 Tokens Kontext neu und machte fast alles selbst. Nach dem Umbau gehen Suchen und Umsetzen an günstigere Modelle. Drei Wochen später: fünfmal so viel delegiert, gut ein Viertel weniger Kontext je Runde.
AGENTS.mdAuszug, gekürzt
## Was Tooling NICHT erzwingt
- Stores halten State, keine Logik.
  Logik lebt in services/.
- Duplikation ist billiger als die
  falsche Abstraktion.
- Features außerhalb des Phasenplans:
  Issue mit Label „geparkt“, nicht bauen.

## Issues
Dominik sieht, wo er ran muss.
Ein Agent sieht, was er bauen darf.
- dran: dominik (Gerät, Konto, Geld)
- dran: entscheidung (Code wartet)
- dran: agent (darf gebaut werden)

## Delegation
- Suchen, Umsetzen: günstiges Modell
- Architektur, Schema: starkes Modell
- Bleibt oben: entscheiden, committen
Je nach Werkzeug heißt so eine Datei anders, etwa Projektanweisungen, AGENTS.md oder CLAUDE.md. Das Prinzip ist überall gleich.

Die Bausteine dahinter

Eine Datei allein reicht nicht. Damit KI wirklich mitarbeitet, braucht sie ein Gedächtnis, feste Abläufe und klare Übergaben. So ist das bei BrewMind aufgebaut, und so ein Setup konzipiere ich für euer Team.

  • 300+Notizen im Second Brain
  • 10Rollen-Agenten
  • 12feste Routinen

Second Brain

im Repo, versioniert mit Git

Die KI weiß, was entschieden wurde und warum, statt jedes Mal bei null anzufangen. Wissen in neun Typen, von Entscheidungen bis zu technischen Schulden, mit Skripten für Suche, Verlinkung und Prüfung.

Router & Gedächtnis

nur laden, was gebraucht wird

Spart Tokens und damit Geld. Ein Index entscheidet, welches Wissen in die Sitzung kommt. Was zuletzt passiert ist, verdichtet eine Abschluss-Routine ins Gedächtnis, wie eine Schlafphase.

Wissen mit Zustand

Übergabe nur über Dateien

Keine Arbeit geht verloren. Plan, Mission und Git halten fest, wo es steht, und eine neue Sitzung macht genau dort weiter.

Routinen

Planen · Umsetzen · Abschließen

Gleiche Qualität bei jedem Durchlauf. Feste Abläufe für Planung, Umsetzung, Diagnose und Audit, geplante Jobs prüfen das Gedächtnis gegen den Code.

Herstellerunabhängig

Markdown im eigenen Repo

Kein Lock-in. Das Wissen liegt als einfaches Markdown im eigenen Repo, Skills sind per Symlink in die Werkzeuge eingebunden. Wechselt das Werkzeug, bleibt das Wissen.

Konzeption. Empfehlung. Review.

So arbeite ich: Ich konzipiere und empfehle, euer Team setzt um, ich prüfe den Umsetzungsstand gegen das Konzept.

  • Wissen bleibt in eurem TeamKeine Abhängigkeit von externen Umsetzern.
  • Planbare, kleine SchritteJeder Schritt hat einen festen Preis. Danach entscheidet ihr, ob es weitergeht.
  • Klare ErgebnisseKonzept, konkrete Empfehlungen und Review-Feedback.
  1. Ich konzipiere

    Ist-Stand anschauen, mit den Beteiligten sprechen.

  2. Ich empfehle

    Zielbild und priorisierte Empfehlungen.

  3. Euer Team setzt um

    In eurem Tempo, mit euren Leuten.

  4. Ich reviewe

    Umsetzungsstand gegen das Konzept, konkretes Feedback.

Und dann von vornmit den nächsten Prioritäten, so oft ihr es braucht.

Womit ich euch helfe

Ein Schwerpunkt: KI im Arbeitsalltag. Dazu Automatisierung und CI/CD als technisches Fundament.

KI-Beratung & Enablement

Mein Schwerpunkt

Ich zeige, wie ihr LLMs wie Claude oder ChatGPT, Assistenten und Agenten in eure echte Arbeit einbaut: mit dem richtigen Kontext, sinnvollen Workflows und einem Blick auf Kosten und Grenzen.

Fragen, die danach beantwortet sind

  • Welche Aufgaben kann KI bei euch heute schon übernehmen?
  • Wie bekommt die KI den richtigen Kontext, ohne Tokens zu verschwenden?
  • Wo sind die Grenzen, und was darf mit euren Daten passieren?
  • Grundkonzepte von LLMs
  • Kontext & Prompting
  • Tokens und Kosten
  • Werkzeuge & Agenten
  • Grenzen & Datenschutz

Abläufe automatisieren

Automatisierung

Skripte, Workflows und KI-Agenten, die wiederkehrende Arbeit übernehmen. Und zwar so, dass sie zuverlässig laufen und jemand merkt, wenn nicht.

  • Skripte
  • Workflows
  • KI-Agenten
  • Monitoring

Auch zur Absicherung bestehender Automationen.

CI/CD & DevOps

Das technische Fundament

Pipelines, die euch Arbeit abnehmen. Als Review und Konzept, die Umsetzung macht euer Team.

  • GitLab CI/CD Pipeline-Reviews
  • Release-Automation
  • Renovate
  • Standards & Templates

Wie ich über KI im Team denke

Ich arbeite selbst jeden Tag mit KI. Diese Leitsätze haben sich dabei bewährt, unabhängig vom Hersteller.

  • Kontext schlägt Prompt.Die beste Formulierung hilft wenig, wenn die KI euer Umfeld nicht kennt.
  • Klein anfangen, mit echter Arbeit.Eine Aufgabe, die jede Woche nervt, ist ein besserer Start als eine KI-Strategie auf Folien.
  • Ein Mensch entscheidet.KI liefert Entwürfe und Vorschläge. Die Verantwortung bleibt im Team.
  • Erst die Daten, dann das Werkzeug.Vorher klären, was mit euren Daten passieren darf. Danach wählt ihr das passende Werkzeug.
  • Belegt oder nur plausibel?Wenn KI prüft, trägt jeder Befund ein Urteil: am Code belegt oder nur plausibel. Nur das Erste ist Arbeit.
  • Es muss ohne mich weitergehen.Euer Team setzt um und versteht, warum. Sonst war die Beratung nichts wert.

So fangen wir an

Keine Dauerberatung. Jeder Schritt hat ein klares Ergebnis und einen Preis, den wir vorher festlegen.

Erstgespräch

kostenlos

Etwa 20 bis 30 Minuten, per Video oder Telefon.

Das bekommt ihr

  • Einen ersten Blick auf Ziel und Pain-Points
  • Eine Empfehlung für den passenden Einstieg

KI-Impulsvortrag

nach Absprache

Der leichteste Einstieg

15 bis 60 Minuten plus Fragerunde, remote per Video. Zugeschnitten auf euren Arbeitsalltag, von den Grundlagen bis zu konkreten Workflows.

Das bekommt ihr

  • Die Grundkonzepte von LLMs, verständlich erklärt
  • Kontext und Tokens gezielt nutzen
  • Beispiele aus eurem Arbeitsalltag
  • Grenzen und Datenschutz

Analyse & Konzept

Fixpreis

Für KI-Einsatz, Automatisierung oder Pipelines

Ich schaue mir euren Ist-Stand an und spreche mit den Beteiligten. Daraus entstehen ein Zielbild und Empfehlungen, die euer Team direkt umsetzen kann.

Review-Termin

pauschal

Wenn euer Team ein Stück umgesetzt hat

Ich prüfe den Umsetzungsstand gegen das Konzept, gebe konkretes Feedback und wir legen die nächsten Prioritäten fest.

Konzeptbausteine

Fixpreis

Einzeln beauftragbar

Einzelne Themen gezielt konzipieren: KI-Workflows für ein Team, Kontext- und Token-Strategie, Pipeline-Review, Automationen absichern.

Kein Risiko über den Schritt hinaus. Den Preis legen wir nach dem Erstgespräch fest. Nach jedem Schritt könnt ihr aufhören, ohne Folgekosten.

Was zuletzt dabei herauskam

Anonymisiert, aber konkret. Keine Logos, keine erfundenen Zitate.

Kundenautomationen absichern

Mittelständisches Unternehmen, automatisierte Buchhaltungsprozesse für Endkunden, 2026

  • 10Risiken gefunden
  • 6davon hoch
  • 10 hBeratung insgesamt
Ausgangslage
Fünf Automationen im festen Monatszyklus, teils voneinander abhängig, auf Basis von UI-Automation und Power Automate. Betrieb stark personenabhängig, manuelle Überwachung, keine Testumgebung.
Eingriff
Ein Interview, zwei schriftliche Nachfassrunden. Daraus Ist-Prozesslandkarte, Risiko-Map, Zielbild, Reifegradmodell und Maßnahmenplan.
Effekt
Von der Geschäftsführung abgenommen. Das Team setzt die Maßnahmen vor dem Kunden-Go-live um. Ein Review zum Umsetzungsstand ist geplant.

Wer dahintersteht

Erst Entwickler, dann CI/CD und Plattform, heute dazu KI im Arbeitsalltag. Die Stationen im Überblick.

Werdegang

Seit 2011 in der Softwareentwicklung

  • Java
  • Spring Boot
  • React
  • Python
  • GitLab CI
  • Docker
  • Kubernetes
  • Helm
  • Azure
  • Claude
  1. Anfänge

    Während der IT-Ausbildung ein Online-Spiel mit eigener Website, Datenbank und einem Map-Editor in C++ entwickelt. Bis zu 72 Spieler gleichzeitig, die Community baute mit dem Editor eigene Karten.

  2. Entwicklung

    Fullstack mit Java/Spring Boot, React und PHP/Symfony. Migrationen von JSF auf React und Spring Boot mitgetragen, Altlasten abgebaut, neue Technologien evaluiert und etabliert. Aus Studium und eigenen Projekten dazu Python, C# und C++.

  3. CI/CD

    Die Pipeline eines Kernteams aufgebaut: Docker, Review-Container für jede Änderung, Tests Ende zu Ende automatisiert und laufend auf Tempo optimiert.

  4. Wissen

    Interne TechTalks zu CI/CD und Automatisierung. Neue Arbeitsweisen wie Conventional Commits so eingeführt, dass das Team sie heute selbstverständlich nutzt.

  5. KI

    Täglich mit Claude, für Reviews zeitweise zusätzlich Codex, im Hackathon Modelle über LiteLLM verglichen. Was ich empfehle, habe ich vorher selbst ausprobiert, im Job und an BrewMind.

  6. Heute

    Platform Engineering, DevOps und Architektur: wiederverwendbare GitLab-CI-Components als Firmenstandard, Kubernetes mit Helm auf Azure, Semantic Release, Testcontainers. Erster Ansprechpartner für GitLab CI im Unternehmen.

Passen wir zusammen?

Lieber vorher ehrlich als hinterher enttäuscht.

Passt, wenn ihr

  • Zugang zu KI habt, aber noch nicht viel daraus macht
  • selbst umsetzen und das Wissen behalten wollt
  • klein starten und dann entscheiden wollt

Passt eher nicht, wenn ihr

  • jemanden sucht, der die Umsetzung übernimmt
  • eine Dauerbegleitung im Tagesgeschäft braucht
  • ein bestimmtes Produkt eingeführt haben wollt

Aktuell

Stand: Oktober 2026

  • Wie Teams Kontext und Automationen gemeinsam nutzen, statt dass jede Person für sich arbeitet
  • BrewMind mit KI-Agenten bauen und messen, was Kontext und Delegation kosten

Häufige Fragen

Deine Frage ist nicht dabei? Schreib mir an kontakt@tegrovio.de.

Setzt du auch um?

Nein, bewusst nicht. Ich arbeite in Konzeption, Empfehlung und Review. Euer Team setzt um, dadurch bleibt das Wissen im Haus und ihr seid nicht von externen Umsetzern abhängig.

Brauchen wir schon KI-Erfahrung?

Nein. Ein Impulsvortrag startet bei den Grundkonzepten und holt euch dort ab, wo ihr steht. Wer schon Erfahrung hat, steigt tiefer bei Werkzeugen, Agenten und Automatisierung ein.

Welche KI-Werkzeuge empfiehlst du?

Das hängt von euren Daten, eurem Budget und dem ab, was ihr schon nutzt. Ich arbeite selbst täglich mit Claude, die Prinzipien gelten aber genauso für ChatGPT, Copilot und andere. Ich verkaufe keine Lizenzen und bin an keinen Hersteller gebunden.

Wie viel Zeit hast du für unser Projekt?

Ich nehme bewusst nur wenige Projekte parallel an. Interviews, Reviews und Vorträge planen wir vorher fest ein, damit ihr euch auf die Termine verlassen könnt.

Wie gehst du mit vertraulichen Informationen um?

Vertraulich. Eine Vertraulichkeitsvereinbarung unterschreibe ich gern. Referenzen nenne ich nur anonymisiert, so wie auf dieser Seite.

Kommst du auch vor Ort vorbei?

Nein, ich arbeite ausschließlich remote, per Video oder Telefon. Das gilt auch für Interviews, Reviews und Vorträge. Für euch fallen dadurch keine Reisekosten an.

Wie läuft die Abrechnung?

Zum Fixpreis oder pauschal, je nach Format. Den Umfang legen wir vorher fest. Als Kleinunternehmer gemäß § 19 UStG weise ich keine Umsatzsteuer aus.

Lass uns über KI bei euch sprechen.

Schreib mir in zwei Sätzen, wo ihr gerade steht und was ihr vorhabt. Ich melde mich mit einem Terminvorschlag für das Erstgespräch.

Erstgespräch anfragen

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