Aus der Praxis. Nicht aus dem Elfen­bein­turm.

1. 14

   Erste Websites & eigene Onlineprojekte

   Foren, Communities, Shops, Landingpages und Unternehmensseiten.

2. Infrastruktur

   Server, Virtualisierung & eigene Dienste

   Dedizierte Server, VPS-Strukturen und selbst betriebene Webdienste.

3. Technik

   Ausbildung & technische Verantwortung

   Frühe praktische Verantwortung für komplexe technische Anlagen.

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   Technik war für mich nie nur ein Hobby.

   Mich hat schon damals interessiert, wie Systeme aufgebaut sind, warum Prozesse funktionieren und an welcher Stelle man sie besser machen kann.

   Parallel dazu verlief mein beruflicher Weg zunächst klassisch technisch.

   Während meiner Ausbildung arbeitete ich zusätzlich in einer Autowaschanlage und kannte deren Technik irgendwann so gut, dass ich nach meiner Ausbildung die technische Verantwortung dort übernahm.

   Es folgten Stationen bei einem großen Energieversorger, anschließend als Servicetechniker für Waschanlagen und später als technischer Leiter einer hochmodernen Anlage.

   Dort ging es längst nicht mehr nur darum, etwas zu reparieren.

   Es ging darum, Anlagen verfügbar zu halten, Fehler schnell zu verstehen, technische Abläufe zu verbessern und Probleme zu lösen, bevor daraus Stillstand wurde.

4. Energieversorger

   Industrielles technisches Umfeld

   Weitere technische Erfahrung außerhalb klassischer KFZ-Strukturen.

5. Servicetechnik

   Techniker für Waschanlagen

   Fehleranalyse, Reparatur, Anlagenverfügbarkeit und Außendienst.

6. Technische Leitung

   Verantwortung für eine moderne Waschanlage

   Technische Prozesse, Verfügbarkeit und Optimierung.

7. Unternehmer

   Eigene KFZ-Werkstatt

   Mehrjährige Selbstständigkeit mit Schwerpunkt auf anspruchsvollen Fahrzeugen und Motorsport.

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   Parallel entstand mein eigenes Unternehmen.

   Neben meiner Festanstellung betrieb ich bereits eine eigene KFZ-Werkstatt.

   Was zunächst nebenberuflich begann, entwickelte sich irgendwann zu einem zweiten Vollzeitjob. Schließlich entschied ich mich für die vollständige Selbstständigkeit und führte mehrere Jahre meine eigene Werkstatt.

   Der Schwerpunkt lag dabei nicht auf klassischem Alltagsservice, sondern zunehmend auf anspruchsvollen Fahrzeugen, besonderen Umbauten und Motorsport.

   Als Unternehmer lernte ich allerdings noch etwas anderes: Dass die eigentliche Facharbeit häufig nur ein Teil des Problems ist.

   Der andere Teil besteht aus Angeboten, Rechnungen, Kundenkommunikation, Lieferanten, Terminen, Dokumentation, Mitarbeitern, Papier, Rückfragen und Informationen, die irgendwo zwischen verschiedenen Systemen verloren gehen.

   Genau diese Erfahrung sollte später entscheidend werden.

8. Digitalisierung

   Field-Management-Software

   Papierbasierte Abläufe digitalisiert und teilweise automatisiert.

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   Der nächste Schritt war Digitalisierung.

   Nach meiner Zeit in der Werkstatt wechselte ich wieder stärker in ein technisch geprägtes Umfeld und arbeite heute im Bereich kritischer elektrischer Infrastruktur.

   Auch dort begegnete mir ein Problem, das ich bereits aus anderen Unternehmen kannte: Viele Prozesse funktionierten, aber sie waren unnötig manuell.

   • Papierbasierte Zeiterfassung.
   • Verteilte Informationen.
   • Doppelte Eingaben.
   • Abläufe, die von einzelnen Personen abhängen.

   Also begann ich, auch dort selbst eine Lösung zu entwickeln.

   Daraus entstand eine Field-Management-Software, die ich für meinen Arbeitgeber entwickelt habe und mit der zentrale Abläufe digitalisiert und teilweise automatisiert wurden, unter anderem Arbeitszeiten, Stunden, operative Prozesse und Informationen aus dem Außendienst.

   Aus Zettelwirtschaft wurde ein digitales System. Und genau an diesem Punkt begann künstliche Intelligenz für mich wirklich interessant zu werden.

   Ich wollte nicht wissen, was KI in einer Demo kann. Ich wollte wissen, was sie in einem echten Unternehmen leisten kann.

9. KI & Automatisierung

   Eigene Agenten- und Softwarearchitekturen

   Experimente und produktiver Einsatz verschiedener KI-Modelle, APIs und lokaler Systeme.

10. 16KI-Agenten

    Autonomer Onlinehandel

    31 digitale Mitarbeiter in sieben Abteilungen, davon 16 KI-Agenten mit eigener Rolle, dazu regelbasierte Prüfer und technische Worker.

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    Ich wollte wissen, wie weit man damit tatsächlich gehen kann.

    • Nicht in einer Demo.
    • Nicht mit einem Chatbot, der Texte schreibt.
    • Sondern in echten Unternehmensprozessen.

    Ich begann mit unterschiedlichen KI-Modellen, lokalen Systemen, APIs, Agenten, Automatisierungen und eigenen Softwarearchitekturen zu experimentieren. Aus einzelnen Versuchen wurden zunehmend größere Systeme.

    Und irgendwann entstand ein Onlinehandel, den ich konsequent um eine Frage herum aufgebaut habe:

    Wie weit kann ein Unternehmen operativ laufen, wenn KI nicht nur unterstützt, sondern tatsächliche Aufgaben und Verantwortung innerhalb klarer Grenzen übernimmt?

    Das Ergebnis ist ein autonom arbeitendes E-Commerce-System.

    Heute arbeiten darin 31 digitale Mitarbeiter in sieben Abteilungen: 16 KI-Agenten mit eigener Rolle, dazu regelbasierte Prüfer und technische Worker. Lieferantenbestellungen laufen nur mit Freigabe.

    digitale Mitarbeiter

    31

    Abteilungen

    7

    KI-Agenten mit eigener Rolle

    16

    Sie übernehmen unter anderem:

    • Produktpflege
    • Lieferantendaten
    • Preise und Bestände
    • Bestellprozesse
    • Lieferantenbestellungen
    • Marketing
    • Kundenservice
    • Kontrolle und Qualitätssicherung

    Jeder Agent besitzt eine definierte Rolle und nur die Berechtigungen, die er für seine Aufgabe benötigt.

    Mehrere Agenten können zu einer Abteilung gehören. Innerhalb dieser Abteilungen übernehmen übergeordnete Agenten zusätzliche Kontrollfunktionen und prüfen Ergebnisse, bevor Prozesse weiterlaufen.

    Das Entscheidende dabei: Diese Grenzen sind nicht nur Teil eines Prompts. Rollen, Berechtigungen, erlaubte Aktionen und Systemzugriffe werden technisch durchgesetzt.

    Ein Agent kann nur die Aktionen ausführen, für die ihm technisch Werkzeuge und Berechtigungen freigegeben wurden.

    Damit entsteht ein fundamentales Prinzip:

    KI bekommt nicht einfach Zugriff auf ein Unternehmen. Sie bekommt eine konkrete Aufgabe innerhalb eines technisch kontrollierten Handlungsspielraums.

11. FIDARYN

    Die Summe dieser Erfahrungen

    Digitale Mitarbeiter für reale Unternehmen: integriert, kontrollierbar und rollenbasiert.

    05

    Genau daraus entstand FIDARYN.

    Während ich diese Systeme entwickelte, wurde mir klar, dass die meisten Unternehmen überhaupt kein KI-Problem haben. Sie haben ein Komplexitätsproblem.

    Schon ein kleiner Betrieb arbeitet heute mit mehreren Systemen gleichzeitig:

    • E-Mail
    • Buchhaltung
    • Steuerberater
    • CRM
    • Dateien
    • Kalender
    • ERP
    • Onlineshop
    • Branchensoftware

    Und jedes zusätzliche System erzeugt wieder neue Schnittstellen, neue Logins und neue Informationen, die irgendwo zusammengeführt werden müssen.

    Gleichzeitig soll sich ein normaler Unternehmer plötzlich mit LLMs, Modellen, Prompts, Kontextfenstern, Agenten und APIs beschäftigen. Das kann nicht die Lösung sein.

    Ein Unternehmer sollte keinen KI-Stack konfigurieren müssen. Er sollte sagen können: „Ich brauche jemanden für diese Aufgabe.“

    Und genau so soll FIDARYN funktionieren. Ein Unternehmen legt einen digitalen Mitarbeiter an. Es definiert:

    • seine Rolle
    • seine Aufgaben
    • seine Berechtigungen
    • seine Systeme
    • seinen Verantwortungsbereich

    FIDARYN kümmert sich im Hintergrund darum, welches Modell, welche Werkzeuge und welche technischen Komponenten dafür benötigt werden.

    Für den Unternehmer fühlt es sich nicht wie die Konfiguration eines KI-Systems an. Sondern wie das Einstellen eines Mitarbeiters.

    06

    Kontrolle ist dabei kein Zusatzfeature.

    Viele Unternehmen stehen KI zu Recht vorsichtig gegenüber. Nicht unbedingt, weil KI grundsätzlich unkontrollierbar wäre, sondern weil generative Modelle probabilistisch arbeiten und Fehler produzieren können.

    Deshalb baut FIDARYN Kontrolle nicht nur in Anweisungen, sondern in die Architektur.

    Ein KI-Mitarbeiter erhält nur Zugriff auf explizit freigegebene Systeme und Aktionen. Rollen, Berechtigungen, Tool-Zugriffe und organisatorische Grenzen werden technisch durchgesetzt.

    So kann ein Mitarbeiter beispielsweise Rechnungen bearbeiten, ohne automatisch Zugriff auf Personalakten zu besitzen. Oder Kundenanfragen beantworten, ohne Unternehmensdaten exportieren zu dürfen.

    Least Privilege statt Vollzugriff.Definierte Prozesse statt unkontrollierter Autonomie.

    07

    Ich baue FIDARYN nicht, weil KI gerade ein Trend ist.

    Ich baue es, weil ich über Jahre immer wieder dasselbe Problem gesehen habe.

    • Als Techniker.
    • Als technischer Leiter.
    • Als Unternehmer.
    • Als Softwareentwickler.
    • Und schließlich beim Aufbau autonomer KI-Systeme.

    Unternehmen besitzen bereits die Menschen, Daten und Werkzeuge, die sie brauchen. Was häufig fehlt, ist eine intelligente Schicht, die alles miteinander verbindet.

    FIDARYN soll genau diese Schicht werden.

    Und bevor ich sie einem Unternehmen verkaufe, muss sie dort funktionieren, wo Fehler echte Konsequenzen haben: im realen Betrieb.

— Kai JansenGründer FIDARYN