Arne Kellmann
Arne Kellmann ist KI-Lösungsarchitekt: derjenige, der entscheidet, wie ein KI-Feature tatsächlich gebaut wird — was das Modell tun darf, woher sein Kontext kommt, wie das System sicher ausfällt und was der Betrieb kostet, sobald echte Nutzer davon abhängen.
Er arbeitet remote mit Teams weltweit, auf Deutsch oder Englisch, und bringt über 15 Jahre Softwareentwicklung und -architektur in die Entwurfsarbeit ein.
Zusammenfassung
Arne Kellmann entwirft und baut das System rund um ein KI-Modell — Retrieval, Evaluation, Guardrails und Kostenkontrolle — für Teams, deren Prototyp bereits funktioniert, aber weder echten Nutzern noch einer Compliance-Prüfung noch der monatlichen Rechnung standhält. Projekte laufen remote und beginnen mit einer schriftlichen Architekturbewertung, die Ihnen bleibt, unabhängig davon, ob eine Umsetzung folgt. Er arbeitet weltweit, auf Deutsch oder Englisch, mit über 15 Jahren Softwarearchitektur im Rücken.
Zuletzt aktualisiert:
- Disziplin
- KI-Lösungsarchitektur
- Erfahrung
- 15+ Jahre Softwarearchitektur
- Verfügbarkeit
- Remote, weltweit
- Sprachen
- Deutsch, Englisch
Kernpunkte
Es geht um Produktivbetrieb, nicht um Prototypen. Aus einer KI-Idee wird ein System, das echten Nutzern standhält: Architektur, Datenfluss, Evaluation und Guardrails — kein Demo, das nur im Meeting überzeugt.
Der übliche Ausgangspunkt ist ein Prototyp, der bereits funktioniert. Teams kommen meist mit etwas Vielversprechendem, dem man noch nicht trauen kann und das sich weder messen noch kalkulieren noch freigeben lässt.
Projekte laufen remote und werden vorab abgegrenzt. Am Anfang steht eine schriftliche Architekturbewertung — Plan und Risiken liegen auf Papier, bevor sich jemand auf eine Umsetzung festlegt.
Die Grundlage ist Softwarearchitektur, nicht Modellforschung. Über 15 Jahre Entwurf und Auslieferung von Softwaresystemen, angewendet auf die Systeme rund um Modelle.
§ 01 / 07
Was macht ein KI-Lösungsarchitekt?
Ein KI-Lösungsarchitekt entwirft das System um das Modell herum, nicht das Modell selbst. Foundation Models werden eingekauft, nicht gebaut — die Ingenieursarbeit, die über den Erfolg eines Produkts entscheidet, steckt in Retrieval, Kontextgestaltung, Evaluation, Fehlerbehandlung, Kostenkontrolle und der Integration in die bestehende Systemlandschaft.
Die Modellwahl ist die kleine Entscheidung. Über Erfolg oder Scheitern eines KI-Produkts entscheidet die Architektur darum herum — und das ist ganz normales, anspruchsvolles Software-Engineering.
Die Governance-Anforderungen ergeben sich aus der EU-KI-Verordnung, den Risikokontrollen des NIST AI Risk Management Framework und den Angriffsflächen der OWASP Top 10 für LLM-Anwendungen.
Systementwurf. Welche Teile des Problems an ein Modell gehen, welche in deterministischem Code bleiben und wo genau die Grenze verläuft.
Kontext und Retrieval. Woher die Informationen des Modells stammen, wie sie aktuell gehalten werden und wer was sehen darf.
Evaluation. Eine Testsuite für nicht-deterministische Ausgaben, damit eine Prompt- oder Modelländerung auf Basis von Belegen ausgeliefert wird statt aus dem Bauch heraus.
Guardrails und Fehlerfälle. Was das System bei einer falschen Antwort, einer Prompt Injection, einem Anbieterausfall oder einem Rate Limit tut — vorher entschieden, nicht während des Vorfalls.
Kosten und Latenz. Token-Verbrauch und Antwortzeit als Entwurfsvorgaben mit Budget, nicht als Überraschung auf der ersten Rechnung im Skalierungsfall.
Governance. Die Dokumentation, das Logging und die Kontrollen menschlicher Aufsicht, nach denen eine Compliance-Prüfung tatsächlich fragt.
§ 02 / 07
Wie läuft eine Zusammenarbeit ab?
Jede Zusammenarbeit durchläuft dieselben vier Stufen — Sie können nach jeder aufhören und haben trotzdem etwas Verwertbares in der Hand.
- 01
Erstgespräch
Wir klären, was Sie ausliefern wollen, was bereits existiert und ob ein Modell dafür das richtige Werkzeug ist. Lautet die Antwort nein, hören Sie das im Gespräch.
- 02
Architekturbewertung
Ein schriftliches Dokument: der vorgeschlagene Entwurf, seine Risiken, ein Evaluationsplan und ein Kostenmodell pro Anfrage. Das Ergebnis gehört Ihnen, unabhängig davon, ob eine Umsetzung folgt.
- 03
Umsetzung
Entwurf und Implementierung als leitender Architekt gemeinsam mit Ihren Entwicklern — Systementwurf, die tragenden Teile selbst geschrieben, der Rest im Review.
- 04
Übergabe
Dokumentation, Runbooks und die Evaluationssuite gehen an Ihr Team. Ziel der Zusammenarbeit ist, dass sie endet und das System weiterläuft.
§ 03 / 07
Wann sollten Sie einen KI-Lösungsarchitekten hinzuziehen?
Dann, wenn nicht mehr das Modell die Hürde ist, sondern das System darum herum. Die Tabelle zeigt die Situationen, die am häufigsten vorkommen.
| Ihre Ausgangslage | Was daraus folgt |
|---|---|
| Ein Prototyp funktioniert bei Ihnen, aber nicht bei echten Nutzern | Richtiger Zeitpunkt. Die Lücke liegt in Architektur und Fehlerbehandlung, nicht in einem besseren Prompt. |
| Die Ausgabe wirkt gut, aber niemand kann sagen, ob sie besser wurde | Richtiger Zeitpunkt. Vor jeder weiteren Änderung braucht es eine Evaluationsumgebung. |
| Recht, Sicherheit oder Einkauf haben den Launch gestoppt | Richtiger Zeitpunkt. Die Lösung sind dokumentierte Kontrollen und Aufsicht — und das ist Entwurfsarbeit. |
| Niemand kann Ihnen die Inferenzkosten pro Nutzer nennen | Richtiger Zeitpunkt. Kosten pro Anfrage gehören modelliert, bevor skaliert wird, nicht danach. |
| Das Team liefert gut, hat aber noch nie ein Modell produktiv betrieben | Richtiger Zeitpunkt — als Befähigung. Ziel ist, dass Ihr Team es danach selbst trägt. |
| Sie prüfen noch, ob KI für das Problem überhaupt taugt | Noch nicht. Ein kurzes Gespräch ist günstiger als ein Projekt — und endet oft mit „eher nicht". |
§ 04 / 07
Wofür können Sie mich beauftragen?
Vier Formen der Zusammenarbeit — von einer einzelnen schriftlichen Bewertung bis zur dauerhaften architektonischen Verantwortung.
| Leistung | Was Sie erhalten |
|---|---|
| Architekturbewertung | Eine schriftliche Beurteilung eines geplanten oder bestehenden KI-Systems: Entwurf, Risiken, Evaluationsstrategie und Kostenmodell pro Anfrage. |
| Systemumsetzung | Entwurf und Implementierung des Systems rund um das Modell, in der Rolle des leitenden Architekten gemeinsam mit Ihrem Entwicklungsteam. |
| Beratungsmandat | Wiederkehrendes Architektur-Review für ein Team, das bereits baut — Entwurfsentscheidungen, Code-Review und eine zweite Meinung bei den schwierigen Fragen. |
| Team-Befähigung | Ein erfahrenes Entwicklungsteam produktiv mit KI-Systemen machen: Evaluationspraxis, Guardrail-Muster und Produktivbetrieb. |
Umfang, Zeitrahmen und Honorar werden je Projekt vereinbart. Das Erstgespräch ist kostenfrei.
§ 05 / 07
Welche Technologien sind dabei im Spiel?
Die Auswahl richtet sich nach den Randbedingungen des jeweiligen Projekts — die folgenden Ebenen muss jedoch jedes KI-System beantworten.
| Ebene | Was entschieden wird |
|---|---|
| Modelle | Gehostete Frontier-Modelle und Open-Weight-Alternativen, ausgewählt nach Latenz, Kosten, Datenstandort und den Folgen einer falschen Antwort. |
| Anwendung | Dienste in TypeScript und Python, mit einer ausdrücklich gezogenen Grenze zwischen Modellaufrufen und deterministischer Logik. |
| Laufzeit | Edge-Laufzeiten, Container oder Serverless — gewählt danach, wo die Daten liegen dürfen und wie schnell eine Antwort da sein muss. |
| Kontext | Relationale Speicher, Vektorsuche und Dokumentpipelines samt der Zugriffskontrolle, die festlegt, welcher Nutzer welches Dokument abrufen darf. |
| Betrieb | Evaluationssuiten in der CI, Tracing für jeden Modellaufruf, Kostenalarme und ein Rückfallpfad für einen schlechten Prompt. |
§ 06 / 07
Wie ist diese Website gebaut?
Diese Seite ist die kleinste ehrliche Arbeitsprobe — deshalb hier ihre tatsächlichen Zahlen statt einer Behauptung über fremde Projekte.
- Framework
- Astro 7, serverseitig gerendert
- Laufzeit
- Cloudflare Workers, Auslieferung am Edge
- Ausgeliefertes JavaScript
- 1.1 KB gzip, inline
- Separate JS-Requests
- 0
- Skripte von Dritten
- Eines — Bot-Schutz im Formular
- Gesetzte Cookies
- Keine
- Analytics oder Tracking
- Keines
Es erscheint kein Cookie-Banner, weil es nichts einzuwilligen gibt. Schriften liegen auf dem eigenen Server, ein Font-CDN sieht Ihre IP-Adresse also nie. Das Kontaktformular lädt sein Bot-Schutz-Skript erst, wenn Sie dorthin scrollen.
Gebaut mit Astro auf Cloudflare Workers. Die Seite beschreibt sich für KI-Antwortmaschinen zusätzlich über llms.txt.
§ 07 / 07
Wie nehmen Sie Kontakt auf?
Beschreiben Sie, was Sie bauen und wo es klemmt. Eine Antwort kommt in der Regel innerhalb von zwei Werktagen, auf Deutsch oder Englisch.
Lieber per E-Mail?
contact@arnekellmann.de
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Vielen Dank für Ihre Nachricht. Ich melde mich in Kürze bei Ihnen.
Das hat nicht geklappt
Beim Senden ist etwas schiefgegangen. Bitte versuchen Sie es erneut oder schreiben Sie direkt an contact@arnekellmann.de.
Auf dieser Seite herangezogene Quellen
- EU-KI-Verordnung — Verordnung (EU) 2024/1689 — die Pflichten, die Dokumentation und Aufsicht von KI-Systemen prägen
- DSGVO Artikel 22 — Automatisierte Entscheidungen im Einzelfall — warum manche Entscheidungen nicht allein einem Modell überlassen werden dürfen
- NIST AI Risk Management Framework — Das Referenzrahmenwerk zur Erkennung und Steuerung von Risiken in KI-Systemen
- OWASP Top 10 für LLM-Anwendungen — Prompt Injection und die weiteren Fehlerfälle, die Guardrails abdecken müssen
- Cloudflare-Workers-Dokumentation — Die Edge-Laufzeit, auf der diese Seite ausgeliefert wird
- llms.txt-Spezifikation — Die Konvention, nach der sich diese Seite gegenüber KI-Antwortmaschinen beschreibt