Ein Prototyp ist schnell gebaut. Produktiv wird er nicht von allein.

Moderne KI- und Entwicklungswerkzeuge beschleunigen erste Implementierungen. Sobald eine Anwendung wächst, mit bestehenden Systemen verbunden oder zuverlässig betrieben werden soll, entstehen jedoch neue Anforderungen an Architektur, Daten, Tests, Sicherheit, Deployment und Monitoring.

Use Case noch unklar

Es gibt eine KI- oder Softwareidee, aber Nutzen, technische Machbarkeit, Datenlage und Risiken sind noch nicht belastbar bewertet.

PoC ohne Produktionsweg

Ein erster Prototyp funktioniert, erfüllt aber noch nicht die Anforderungen an Integration, Qualität, Datenschutz, Kosten oder Betrieb.

Anwendung wächst unkontrolliert

Neue Funktionen, Abhängigkeiten und schnelle Änderungen erschweren Wartung, Tests und technische Übersicht.

Bestehende Systeme müssen verbunden werden

Datenbanken, APIs, Benutzerverwaltung, Fremdsysteme oder verteilte Infrastruktur müssen zuverlässig zusammenspielen.

Vom Use Case zum zuverlässigen Produktivsystem

Ein durchgängiger Projektlebenszyklus – von der technischen Klärung bis zum stabilen Betrieb.

Machbarkeit & Architektur

Geschäftsproblem und Zielbild klären
KI, deterministische oder hybride Lösung bewerten
Daten, Schnittstellen und Risiken analysieren
Architektur und Teststrategie vorbereiten
Umsetzbare Roadmap erstellen

Ergebnis: Belastbare technische Entscheidungsgrundlage mit Architekturvorschlag, Risiken, Abnahmekriterien und nächsten Schritten.

KI-Use-Case technisch bewerten

PoC & Validierung

Kritische technische Annahmen prüfen
Prototyp oder Proof of Concept entwickeln
Ergebnisqualität messbar evaluieren
Kosten, Latenz und Integrationsfähigkeit betrachten
Produktionsentscheidung vorbereiten

Ergebnis: Überprüfbarer PoC mit dokumentierten Ergebnissen und einer klaren Empfehlung für die weitere Umsetzung.

PoC und Validierung planen

Entwicklung & Systemintegration

Individuelle Software und Webanwendungen
Backends, APIs und Datenbanken
C++- und Python-Komponenten
KI- oder ML-Integration
Anbindung bestehender Systeme, Rollen- und Prozesslogik

Ergebnis: Eine integrierte, getestete und dokumentierte Anwendung statt eines isolierten Prototyps.

Anwendung produktionsfähig integrieren

Produktivbetrieb & Stabilisierung

Automatisierte Tests
CI/CD und reproduzierbare Deployments
Containerisierung und Server-Rollout
Logging, Monitoring und sichere Konfiguration
Rollback- und Wiederanlaufkonzept, Übergabe

Ergebnis: Ein nachvollziehbarer, wartbarer und betreibbarer Produktionsprozess.

Mehr zu CI/CD & DevOps

Webanwendungen & digitale Prozesse

Individuelle Webanwendungen, Portale und Prozesslösungen mit Datenbank, Adminbereich, Schnittstellen und technischem Betrieb – für Unternehmen, die betriebliche Abläufe zuverlässig digitalisieren möchten.

Webanwendungen ansehen

Grundhaltung

KI einsetzen, wo sie wirklich einen Vorteil schafft

Nicht jedes Problem benötigt ein KI-Modell. Für klare Regeln, reproduzierbare Berechnungen und verlässliche Prozesslogik ist klassische Software häufig die bessere Lösung. KI ist besonders sinnvoll, wenn unstrukturierte Daten, Sprache, Bilder oder variable Muster verarbeitet werden müssen.

Welches konkrete Problem soll gelöst werden?
Gibt es eine robustere deterministische Alternative?
Welche Daten stehen zur Verfügung und dürfen genutzt werden?
Wie wird die Ergebnisqualität objektiv gemessen?
Welche Folgen haben fehlerhafte Ergebnisse?
Welche Anforderungen bestehen an Latenz, Kosten und Datenschutz?
Wie wird die Lösung in bestehende Systeme integriert?
Welche Rückfallstrategie existiert, wenn das Modell ausfällt?

„KI, wo sie messbaren Mehrwert schafft. Deterministische Software, wo Verlässlichkeit zählt.“

Das Ziel ist nicht möglichst viel KI, sondern die technisch und wirtschaftlich sinnvollste Lösung.

Was produktionsreif konkret bedeutet

Codeerzeugung wird einfacher. Systemverständnis, Integration, Validierung und technische Verantwortung bleiben entscheidend.

Klare Systemgrenzen und Schnittstellen
Nachvollziehbare Architektur
Automatisierte Unit-, Integrations- und End-to-End-Tests
Reproduzierbare Builds und Deployments
Zugriffsschutz und sichere Konfiguration
Logging, Monitoring und Fehlererkennung
Kontrollierter Umgang mit Modell- und API-Kosten
Rollback- und Wiederanlaufstrategie
Technische Dokumentation
Saubere Übergabe und Erweiterbarkeit

Für Unternehmen mit echtem Software- und Integrationsbedarf

MihalTEC richtet sich an mittelständische Unternehmen, technische Betriebe und Dienstleister, die eine belastbare digitale Lösung benötigen – nicht nur eine kurzfristige Demo oder einen isolierten Codebaustein.

Konkrete KI- oder Automatisierungsidee

Individuelle Anwendung oder Webplattform

Modernisierung einer bestehenden Software

Integration verschiedener Systeme

Fehlende Test- oder Deployment-Prozesse

Stabilisierung vor dem Livegang

Temporäre Unterstützung bei technischen Projektspitzen

Expertise & Erfahrung

Technologie im Dienst des Kundennutzens

Technologien sind Belege, nicht die Positionierung. Erfahrung aus Automotive, Industrie und Medizintechnik sowie regulierten und technischen Produktumfeldern.

Architektur & Projektklärung

Anforderungen Risiken Teststrategie Roadmap

Python, C++ & Backend

Python C++ (17/20) C Flask

APIs, Datenbanken & Integration

REST-APIs PostgreSQL Microsoft Graph Schnittstellen

CI/CD, Container & Deployment

Docker GitHub Actions CMake Git

Testautomatisierung & E2E

Unit-Tests Integration End-to-End Quality Gates

Computer Vision, ML & KI-Integration

PyTorch TensorFlow OpenCV ML-Integration

Betrieb, Monitoring & Stabilisierung

Logging Monitoring Rollback Sichere Konfiguration

Erfahrungskontext

Automotive Industrie Medizintechnik

Qualität nach solider Produktentwicklung

Erfahrung in regulierten Umgebungen (Automotive, Industrie, Medizintechnik) mit nachvollziehbarer Architektur, Traceability von Anforderungen bis Tests sowie Security-Grundlagen wie sicherer Konfiguration, Zugriffsschutz und Dependency-Hygiene.

Traceability Security-Grundlagen

Über mich

Technische Verantwortung vom Konzept bis zum Betrieb

Ich verbinde Softwareentwicklung mit Architektur, Systemintegration, Testautomatisierung und Deployment. Dadurch kann ich Vorhaben nicht nur implementieren, sondern auch technisch einordnen, in bestehende Systeme integrieren und bis zum stabilen Betrieb begleiten.

Meine Erfahrung reicht von C++- und Python-Systemen über Backends, CI/CD und End-to-End-Tests bis zu Computer Vision und Machine Learning. Der gemeinsame Nenner ist Software, die in realen technischen und betrieblichen Umgebungen zuverlässig funktionieren muss.

                                    Ende-zu-Ende
                                    Von Konzept und PoC bis Integration und Betrieb
                                

                                    Regulierte Umgebungen
                                    Automotive, Industrie, Medizintechnik
                                

                                    Dokumentation
                                    Nachvollziehbare Architektur und Traceability
                                

Vorhaben technisch prüfen

Ihr KI- oder Softwarevorhaben technisch einordnen

In 30 Minuten klären wir Ausgangslage, Machbarkeit und nächste Schritte. Der Umfang wird nach der Analyse transparent abgegrenzt.

Vorhaben technisch prüfen