KI ist leicht in der Demo. Schwer an der Grenze.
Ich arbeite an KI in echter Industrie — Automotive, Logistik, Forschung — und an der unordentlichen Schicht zwischen Tool und Ergebnis.
Ich zeige, wo KI im Industriealltag trägt.
Erster Stempel: Maschinen. Die nächste Grenze: Software, die sie wirklich bewegt.
Erst Ingenieur
Zuerst Maschinenbauingenieur. Ich habe gelernt, was falsche Systeme anrichten, bevor ich KI nach Antworten gefragt habe.
M.Sc. an der Universität Stuttgart: Robotik, Simulation, Regelungstechnik. Dort zeigt sich eine falsche Annahme sofort — als Maschine, die das Falsche tut. In der KI versteckt sie sich länger.
Kinematik, Bahnplanung, MATLAB/Simulink
Mehrkörperdynamik, MSC Adams, FEM
SolidWorks, CATIA, AutoCAD
Systemdynamik, Hardware-Ansteuerung
Theorie darf einreisen. Die Produktion entscheidet, ob sie bleiben darf.
Nach der Demo
Vier Industrien. Jedes Mal dieselbe Frage: Wo schafft Automatisierung noch Wert, wenn die Demo vorbei ist?
Daten müssen reisen
Ich finde, wo Daten hängen bleiben: Dokumente, Systeme, Verantwortung.
Tools brauchen Aufgaben
Ich ordne KI-Tools echten Abläufen zu, nicht Trends.
Demos müssen halten
Ich prüfe, ob Use Cases im Alltag halten.
Jede Industrie hat den Pass anders gestempelt. Das Startup am härtesten.
Mein gescheitertes Startup
ADHOK Intelligence: KI für Unternehmenskommunikation, gegründet mit meinem besten Freund in London. Zwei Tage nach der Idee auf der Bühne gepitcht. Ein zahlender Kunde. Geschlossen.
Zweihundert Kaltakquise-Anrufe später kannte ich den Markt besser als unsere eigene Roadmap. Falsche Reihenfolge. Der Fremde, der nach dem ersten Pitch dazukam, ist heute mein engster Freund in Deutschland — das sagt mehr als jedes Pitch Deck.
Team schlägt Idee
Die Idee hat sich dreimal geändert. Die Menschen haben alles entschieden.
Discovery vor Produkt
Zweihundert Anrufe haben mehr beigebracht als sechs Monate Entwicklung.
Ein Kunde ist ein Datenpunkt, keine Validierung
Ein unterschriebener Vertrag ist ein Stempel, keine Erlaubnis zum Skalieren.
Scheitern stempelt den Pass härter als Erfolg. Danach: etwas bauen, das langweilig genug ist, um zu halten.
Echte Systeme gebaut
Ein eingetragener studentischer Verein in Stuttgart, von null aufgebaut, als Präsident geführt.
Satzung, Finanzen, Veranstaltungen — dann der Teil, der mir am meisten lag: ein selbst gebautes Anmelde- und Zahlungssystem mit Google Apps Script. Echtes Geld, null Budget. Es läuft, weil der langweilige Weg zuerst kam.
0
eingetragene Mitglieder
0 €
Software-Budget
1
Zahlungssystem in Produktion
Ein System für Menschen hat mir dieselbe Lektion gegeben wie Fabriken: Was von Erinnerung abhängt, bricht.
Test vor Hardware
Digitale Zwillinge: die Fabrik in Software testen, bevor Fehler an Hardware teuer werden.
Virtuelle Inbetriebnahme — Fehler werden im Modell gefunden, nicht in der Halle. Aktuell: parallele ereignisdiskrete Simulation und Echtzeit-Partitionierung für Hardware-in-the-Loop. Masterarbeit ab Oktober 2026, gleiches Feld.
VIBN: Anlagenverhalten validieren, bevor die Halle es sieht
Parallele ereignisdiskrete Simulation und Synchronisationsprotokolle
Modelle so aufteilen, dass Hardware-in-the-Loop im Takt bleibt
Forschung verdient ihren Stempel erst, wenn jemand außerhalb des Labors sie nutzen kann. Also veröffentliche ich, was ich lerne.
Was funktioniert
KI quer durch Industrien, erklärt für Menschen, deren Zeit teuer ist. Kurz, konkret.
Was ich aus echter Prozessarbeit lerne, veröffentliche ich, solange es frisch ist. Ein Problem, eine brauchbare Sache pro Beitrag.
KI im Automotive-Bereich — Insider-Blick
Was außerhalb der Demo hält
ChatGPT vs Claude vs Copilot
Aufgaben wählen, nicht Lager
Mein KI-Startup ist gescheitert
Die Narben, direkt erzählt
Jeder Stempel bis hierher war meiner. Der nächste Kontrollpunkt gehört Ihnen.
Ihre Grenze
Sie wissen, dass KI wichtig ist. Die nützliche Frage ist, wo sie Ihnen Hebel gibt. Diese Grenze ist meine Arbeit — und für mich gibt es keine Grenzen, nur Möglichkeiten.
Eine Zeile genügt. Ich lese das zuerst.
Ich bringe KI durch echte Prozessgrenzen.
Maschinenbau-Tiefe, vier Industrien, KI-Arbeit vor Bereichsleitung präsentiert. Der vollständige Werdegang: ein Klick.
Finden Sie heraus, wo KI in Ihrem Unternehmen Wert schafft.
Drei Stunden: Dateninfrastruktur geprüft, drei automatisierbare Prozesse benannt, einseitige Roadmap. Deutsch oder Englisch.
Oder schicken Sie die Grenze direkt
avalad.bw@gmail.comDer Pass bewegt sich nicht bei 92 Prozent. Der Rest ist ein Schritt.