Markus Nissl
Porträt von Markus Nissl

Knowledge Architecture für Enterprise AI · Wien

Ich entwickle die Knowledge Architecture hinter Enterprise AI.

Ich unterstütze AI- und Entwicklungsteams dabei, verteilte Daten, Fachwissen und Geschäftsregeln gemeinsam nutzbar zu machen. Wir modellieren die entscheidenden Zusammenhänge, verbinden sie mit den richtigen Quellen und setzen sie in Software um, die sich mit Ihrem Unternehmen weiterentwickeln kann.

Zusammenarbeit besprechenFormen der Zusammenarbeit
  • Promotion zu temporalem Reasoning in Knowledge Graphs, TU Wien
  • Selbstständige Softwareentwicklung seit 2013
  • Deutsch und Englisch

Unternehmen, mit denen ich als Auftragnehmer oder in Projekten zusammengearbeitet habe

  • PushBased
  • Building Digital Solutions 421
  • Brantner Green Solutions
  • Edubook

Typische Ausgangslagen

Wenn der fachliche Kontext zur Architekturfrage wird.

An diesen Fragen arbeite ich mit Verantwortlichen für AI, Architektur und Softwareentwicklung.

  • Mehrere Anwendungen modellieren dasselbe Unternehmen

    AI-Initiativen bilden Kunden, Produktbeziehungen und Regeln jeweils neu ab: in Prompts, Datenzuordnungen und Code. Wir klären, welche Teile gemeinsam genutzt und gepflegt werden sollten.

  • Die Antwort ergibt sich erst aus den Zusammenhängen

    Welche Kunden eine Serviceänderung betrifft, lässt sich oft erst aus technischen Abhängigkeiten, Vertragsbeziehungen und weiteren Bedingungen ableiten. Ich helfe, diese Zusammenhänge explizit und prüfbar zu machen.

  • Der Prototyp muss über mehrere Systeme hinweg funktionieren

    Mit der Anbindung von Tools und APIs ist noch nicht geklärt, was die Daten bedeuten, welche Quelle maßgeblich ist und wie mit unvollständigen Ergebnissen umzugehen ist. Das System braucht dafür explizite Regeln und Schnittstellen.

  • Wissen ändert sich nach einer Entscheidung

    Verträge, Zuordnungen und Geschäftsregeln verändern sich. Das System muss unterscheiden können, was damals galt, welche Informationen ihm vorlagen und welche Schlussfolgerungen nach einer Korrektur neu zu prüfen sind.

Ich beginne mit einem konkreten Anwendungsfall und den fachlichen Unterscheidungen, die dafür entscheidend sind. Bestehende Systeme bleiben dort, wo sie ihre Aufgabe erfüllen. Domänenmodelle, Knowledge Graphs und Reasoning kommen zum Einsatz, wenn ihr Nutzen den Aufwand für Aufbau und Pflege rechtfertigt.

Markus Nissl auf der Bühne

Warum Markus

Forschung zu Reasoning und Erfahrung mit produktiver Software.

In meiner Dissertation an der TU Wien habe ich temporales Reasoning in Knowledge Graphs untersucht: von formaler Semantik und Algorithmen bis zu einer implementierten Reasoning-Architektur. Die Promotion erfolgte sub auspiciis Praesidentis.

Seit 2013 arbeite ich außerdem selbstständig in der Softwareentwicklung, unter anderem an AI-Systemen, Datenintegration und der zugehörigen Infrastruktur. Diese Verbindung wird wichtig, sobald eine fachliche Modellierungsentscheidung das Verhalten einer Anwendung verändert.

Mit Ihren Fachexperten kläre ich Begriffe und Zusammenhänge. Mit Ihrem Architekturteam wäge ich die Lösungswege ab. Mit Ihren Entwicklern setze ich die gewählte Lösung um und überprüfe sie am Anwendungsfall.

Formen der Zusammenarbeit

Ein klar abgegrenztes Projekt oder eine laufende Rolle in Ihrem Team.

Womit wir beginnen, hängt davon ab, was bereits geklärt ist. Ein Assessment schafft eine Grundlage für eine offene Architekturentscheidung. Ist die Aufgabe schon klar, können wir direkt mit laufender Beratung oder Umsetzung starten.

Knowledge Architecture Assessment

Fixpreis · ab 12.000 € · Umfang und Zeitrahmen vorab vereinbart

Für einen Anwendungsfall oder eine konkrete Entscheidung. Gemeinsam mit Ihrem Team untersuche ich die relevanten Systeme, Daten und fachlichen Annahmen. Ich vergleiche tragfähige Lösungswege und empfehle, was neu entwickelt, wiederverwendet oder unverändert beibehalten werden sollte.

Sie erhalten eine schriftliche Entscheidungsgrundlage mit Architekturvorschlag, Annahmen, Abwägungen und einem priorisierten nächsten Schritt.

Assessment besprechen

Laufende Begleitung als Knowledge & AI Architect

Vereinbarte Tage pro Monat · über mehrere Monate

Für Teams, die regelmäßig einen erfahrenen Architekten einbeziehen möchten, ohne dafür eine Vollzeitrolle zu schaffen. Ich arbeite an Domänenmodellen, Agent-Architekturen und Umsetzungsentscheidungen mit. Arbeitszeiten, Zuständigkeiten und Erreichbarkeit stimmen wir gemeinsam ab.

Zum Beispiel kann ein fester Tag pro Woche eine sinnvolle Ergänzung für Ihr Team sein.

Laufende Zusammenarbeit besprechen

Architektur und Umsetzung

Abgegrenztes Projekt · Angebot auf Basis vereinbarter Ergebnisse

Für eine vereinbarte Funktion arbeite ich mit Ihrem Entwicklungsteam am Domänenmodell, an den Integrationen und an der erforderlichen Auswertung durch Reasoning oder Retrieval. Dazu gehören die Prüfungen, mit denen wir das Ergebnis am Anwendungsfall bewerten. Umfang und Verantwortlichkeiten stehen vor dem Start fest.

Das Ergebnis: eine lauffähige Implementierung, eine Auswertung am vereinbarten Anwendungsfall sowie die im Angebot vereinbarte Dokumentation und Übergabe.

Umsetzung besprechen

Workshops für Teams

Ein Tag · ab 4.500 €

Ein gemeinsamer Arbeitstag zu Ihrem AI-Anwendungsfall, Ihrem Domänenmodell oder einer anstehenden Architekturentscheidung. Teilnehmerkreis, Vorbereitung und Ziel stimmen wir vorher ab.

Team-Workshop besprechen

Preise zuzüglich Umsatzsteuer. Reise- und weitere projektspezifische Kosten werden im Angebot vereinbart.

Aus der Praxis

Erfahrung mit Software im Produktivbetrieb.

Meine Entwicklungsarbeit umfasst auch Computer Vision, Bedarfsprognosen und Einsatzplanung. Diese Projekte stehen für die Software- und Betriebserfahrung, die ich in Architekturentscheidungen einbringe.

  • Recycling

    Computer Vision in der Sortierung

    Kameraanwendung und Erkennungs-Backend, angebunden an robotische Sortieranlagen.

  • Handel

    Bedarfsprognosen für die tägliche Disposition

    Prognosen auf Produktebene unter Einbeziehung von Verkaufshistorie, Wetter, lokalen Ereignissen und Feiertagen.

  • Industrie

    Einsatzplanung nach Energiepreisen

    Planung energieintensiver Anlagen anhand von Strompreisen, Kapazitäten und Produktionsterminen.

Artikel und Vorträge

Artikel über die Wissensarchitektur hinter AI-Systemen.

Ich schreibe auf Englisch über Domänenmodelle, Reasoning, Zeit und die Software, die Unternehmenswissen für AI-Systeme nutzbar macht.

ENGINEERING ENTERPRISE KNOWLEDGE · 1 OF 6Stop teaching every agent your businessOperationsown modelSalesown modelLegalown modelOne shared modelmaintained, ownedCRMBillingDeployWhich interpretations should the organization maintain once and share?

Ausgewählter Artikel· Artikel auf Englisch

Stop Teaching Every Agent Your Business from Scratch

Wenn mehrere AI-Anwendungen dieselben fachlichen Zusammenhänge neu erschließen, stellt sich die Frage: Was sollte das Unternehmen gemeinsam modellieren und pflegen?

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Fragen

Praktische Fragen

Nicht zwingend. Manche Aufgaben lassen sich mit bestehenden Datenbankschemata, fachlichen Services und Retrieval gut lösen. Ein Graph oder Reasoning-System muss sich durch die Fragen rechtfertigen, die es beantwortet, und durch den Nutzen im Verhältnis zum Pflegeaufwand.

Kontakt

Welche Entscheidung steht bei Ihnen an?

Beschreiben Sie mir, woran Sie arbeiten, wo die Schwierigkeit liegt und was als Nächstes ansteht. In einem kurzen Gespräch klären wir, ob ich der richtige Ansprechpartner bin und welchen Umfang ein Auftrag haben könnte.

Im Erstgespräch klären wir Aufgabe und Zusammenarbeit. Die detaillierte Analyse und Architekturempfehlung gehören zum vereinbarten Auftrag.

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Lese und beantworte ich persönlich.

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