Bahn: aisupport, Analyse-O2C-C2S, awesome-bahn-mcp-servers, beam-mcp,
Confluence_Bot, db-planet-mcp-server, O2C-Harness, project-audit,
Projekt-KIQ-HP, teamlandkarte-mcp
Dhive: Jury-Voting
Privat: CV, NoteGraph (NOTE: NoteGraph needs complete redo after consolidation)
Shared: AI-Orchestrator, OrgMyLife, power_skills_and_more
Shared/references: symphony (read-only)
Bahn repos remain available as independent remotes - this monorepo
pulls them in via subtree, the originals are untouched.
91 lines
3.9 KiB
Markdown
91 lines
3.9 KiB
Markdown
# Vorstellung — Geschäftsführer-Meeting ESG Niestetal
|
||
|
||
**Person:** Dr. Andre Knie
|
||
**Anlass:** Eingeladene Vorstellung im GF-Meeting, Energiesysteme Groß GmbH & Co. KG
|
||
**Empfehlung über:** Kanzler Universität Kassel
|
||
**Datum:** 2026
|
||
**Tonalität:** Sachlich, direkt, kein Hype. Raum für Gespräch lassen.
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## Kurzvorstellung (zum freien Sprechen, ~2 Min.)
|
||
|
||
**Wer ich bin:**
|
||
|
||
Ich bin Andre Knie, promovierter Physiker aus Kassel. Seit 2021 berate ich mit meiner Firma Data Hive Cassel mittelständische Unternehmen beim Einsatz von Künstlicher Intelligenz — von der Strategie bis zur laufenden Anwendung.
|
||
|
||
**Was ich mache:**
|
||
|
||
Ich helfe Unternehmen herauszufinden, wo KI tatsächlich Nutzen stiftet — und wo nicht. Kein Verkauf von Luftschlössern, sondern nüchterne Analyse: Was ist euer Problem? Lässt sich das mit KI lösen? Wenn ja, wie schnell und mit welchem Aufwand?
|
||
|
||
**Warum Mittelstand:**
|
||
|
||
Ich arbeite ausschließlich mit Mittelständlern und öffentlichen Einrichtungen in der Region. Meine Kunden sind Unternehmen wie Hübner, die Hütt-Brauerei, Arvos Group, Esterer, das Studierendenwerk Kassel oder der Schlachthof Kassel. Keine Konzernberatung, keine PowerPoint-Schlachten.
|
||
|
||
**Was mich von anderen unterscheidet:**
|
||
|
||
- Alles, was wir bauen, läuft auf deutschen Servern. Keine Abhängigkeit von amerikanischen oder chinesischen Anbietern.
|
||
- 100% konform mit Datenschutz und dem neuen europäischen KI-Gesetz.
|
||
- Ich begleite den gesamten Weg: von der ersten Frage bis zum laufenden System.
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## Relevanz für ESG (Gesprächsanker, nicht vortragen)
|
||
|
||
Diese Punkte kannst du im Gespräch einstreuen, wenn passend:
|
||
|
||
| ESG-Thema | Dein Anknüpfungspunkt |
|
||
|-----------|----------------------|
|
||
| Energiemonitoring / Speicher | Powerhive: Leistungsmessung mit Sekundenauflösung, Druckluftoptimierung bei Hütt (20% Einsparung im Reaudit) |
|
||
| Fachkräftemangel | KI-Automatisierung von Routineaufgaben (Prüfprotokolle, Berichte, Angebotsunterstützung) — setzt Fachkräfte für Wertschöpfung frei |
|
||
| Regulatorik / Direktvermarktung | Marktanalyse-Agent: automatisierte Wettbewerbs- und Marktbeobachtung |
|
||
| Wachstum / Skalierung (9 Standorte) | Dokumenten-KI: einheitlicher Zugriff auf Wissen über Standorte hinweg |
|
||
| Netzintegration / Großspeicher | Datengetriebene Optimierung von Lade- und Einspeisezyklen |
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## Folienvorschlag (3–5 Folien, schlank)
|
||
|
||
### Folie 1 — Wer bin ich?
|
||
- Name, Firma, Standort Kassel
|
||
- Physiker → KI-Berater → Mittelstandsfokus
|
||
- „Wir hassen Verschwendung und lieben Wandel."
|
||
|
||
### Folie 2 — Was mache ich konkret?
|
||
- Strategische KI-Beratung: Wo lohnt es sich? Wo nicht?
|
||
- Umsetzung: Vom Piloten zum laufenden System
|
||
- Begleitung: Menschen mitnehmen, nicht überrollen
|
||
- Optional: 2–3 Logos bisheriger Kunden (wenn freigegeben)
|
||
|
||
### Folie 3 — Referenz mit Energiebezug
|
||
- Powerhive / Hütt-Brauerei: Energiemonitoring → Druckluftoptimierung → messbare Einsparung
|
||
- Kurz und knapp: Problem → Ansatz → Ergebnis
|
||
|
||
### Folie 4 — Wie könnte ein Weg aussehen?
|
||
- Schritt 1: Gespräch — Wo drückt der Schuh?
|
||
- Schritt 2: Analyse — Was ist machbar, was nicht?
|
||
- Schritt 3: Pilot — Klein anfangen, schnell lernen
|
||
- Schritt 4: Skalieren — Nur was funktioniert
|
||
- (Kein Zwang, kein Langzeitvertrag als Einstieg)
|
||
|
||
### Folie 5 (optional) — Zahlen
|
||
- 50+ Projekte, 15+ Kunden
|
||
- 13 Jahre KI-Erfahrung (erste Publikation 2012)
|
||
- 6 laufende Anwendungen bei Pilotkunden
|
||
- 100% deutsch gehostet, DSGVO- & AI-Act-konform
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## Nicht sagen / vermeiden
|
||
|
||
- Keine englischen Buzzwords (kein „Leverage", „Scalability", „Disruption")
|
||
- Kein Versprechen, dass KI alles löst
|
||
- Keine Kritik an bisherigen Entscheidungen von ESG
|
||
- Nicht zu viel über Technik reden — die Fragen kommen von allein
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## Gesprächsziel
|
||
|
||
Vertrauen aufbauen. Zeigen, dass du die Welt des Mittelstands verstehst. Einen konkreten nächsten Schritt vereinbaren (z.B. halber Tag Analyse vor Ort). Den Rest macht das Gespräch.
|