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Julian BlöchlKontakt

Julian Blöchl, AI Engineer in München

AI-Lösungen für Probleme, die Standard­software nicht löst.

Von der Idee bis zum laufenden System, alles aus einer Hand.

  1. Ideation
  2. Strategie
  3. Konzeption
  4. Umsetzung
  5. Deployment
Projekt besprechenPortfolio ansehen
Porträt von Julian Blöchl

Was ich anbiete

Software, die Fachleute bei ihrer Arbeit unterstützt, und Analysen, die AI-Agenten unter Ihrer Kontrolle erstellen.

AI-native Software

Wo Standardsoftware nicht passt, baue ich das Werkzeug selbst: zugeschnitten auf die Menschen, die täglich damit arbeiten, und gebaut für den Betrieb.

Case Study Due DiligenceEigene Produkte

Analysen

Nahezu jede Fragestellung, für die heute Wochen an Recherche und Auswertung nötig sind. AI-Agenten recherchieren, bewerten und verdichten. Ihr Team legt die Vorgaben fest und gibt an festen Stellen frei.

Zum Beispiel

  • M&A-Scouting
  • Technologiescouting
  • AI Use Case Maturity Check
  • Markt- und Wettbewerbsanalysen
Ablauf ansehen

Analysen fast jeder Art, gesteuert von Ihnen

Ob Übernahmeziele, Technologien, Lieferanten oder Wettbewerber: Das Vorgehen ist immer gleich. Blau arbeiten die AI-Agenten, gelb entscheidet Ihr Team. Weiter geht es erst, wenn Sie freigeben.

Ihre Analyse

Ihre Vorgaben: Ihre Fragestellung, Kriterien und Quellen

  1. Schritt 1

    Rahmen

    Fragestellung und Kriterien schärfen

    Kriterien festlegen

  2. Schritt 2

    Erschließen

    Quellen, Dokumente und Daten

  3. Schritt 3

    Auswerten

    Je Objekt ein belegtes Profil

    Zwischenstand prüfen

  4. Schritt 4

    Bewerten

    Nach Ihren Kriterien

  5. Schritt 5

    Verdichten

    Report, Deck und Excel

    Ergebnis freigeben

Eine belastbare Entscheidungsgrundlage, jede Aussage mit Quelle

M&A-Scouting

Ihre Vorgaben: Strategie, Suchkriterien und Leitplanken

  1. Schritt 1

    Value-Pools

    Teilmärkte profilieren

    Pools bestätigen

  2. Schritt 2

    Marktscan

    Longlist je Suchgebiet

    Kandidaten freigeben

  3. Schritt 3

    Deep Dive

    Steckbrief mit Quellen

    Rückfragen stellen

  4. Schritt 4

    Scoring

    Nach Ihren Kriterien

    Targets priorisieren

  5. Schritt 5

    Report

    Report, Deck und Excel

Jedes Target mit Empfehlung: ansprechen, beobachten oder verwerfen

Technologiescouting

Ihre Vorgaben: Zielbild, Organisation und Leitplanken

  1. Schritt 1

    Suchfelder

    Aus dem Zielbild abgeleitet

    Suchfelder priorisieren

  2. Schritt 2

    Scan

    Technologien aller Branchen

    Ergänzen, ausschließen

  3. Schritt 3

    Anwendungsfälle

    Technologie je Abteilung

  4. Schritt 4

    Bewertung

    Reife, Nutzen, Anbieter

  5. Schritt 5

    Radar

    Dashboard und Steckbriefe

    Verfolgen oder verwerfen

Ein Monitoring meldet neue Anbieter, Referenzen und Zulassungen und hält das Radar aktuell.

Jede Technologie mit Empfehlung: einführen, beobachten oder investieren

AI Use Case Maturity Check

Ihre Vorgaben: Ideen, laufende Vorhaben, Daten und Systeme

  1. Schritt 1

    Bestandsaufnahme

    Interviews in Fachbereichen

  2. Schritt 2

    Landkarte

    Alle Use Cases strukturiert

  3. Schritt 3

    Reifegrad

    Nutzen, Daten, Machbarkeit

  4. Schritt 4

    Priorisierung

    Quick Wins und große Hebel

    Prioritäten bestätigen

  5. Schritt 5

    Roadmap

    Fahrplan und erster Pilot

    Pilot starten

Ein priorisiertes Use-Case-Portfolio und ein umsetzungsreifer Pilot

Weitere Beispiele

  • Lieferanten-Screening
  • Wettbewerbsanalysen
  • Markt- und Potenzialanalysen
  • Standortanalysen
  • Vertrags- und Dokumentenprüfung
  • Benchmarking
  • Ausschreibungs-Monitoring
  • Fördermittel-Recherche

  • Vorgaben in Klartext

    Kriterien, Gewichte und Leitplanken stehen in lesbaren Dateien. Ihr Team passt sie selbst an.

  • Freigabe an festen Stellen

    Der Ablauf stoppt für Ihr Review in Excel und läuft erst nach der Freigabe weiter.

  • Belegt statt behauptet

    Jede Aussage hat eine Quelle, jede Zahl eine Konfidenz und eine Datenqualitäts-Ampel.

Portfolio

AI-native Software aus Kundenprojekten und meine eigenen Produkte.

Case Study: technische Due Diligence

Ein AI-Arbeitsplatz für Immobilienberater

Für ein Beratungsunternehmen, das technische Due Diligences für Immobilien erstellt, habe ich eine Plattform gebaut. Sie begleitet die Berater durch das ganze Projekt: von der Auswertung des Datenraums am Rechner über die Begehung mit dem Smartphone bis zur Übergabe der Ergebnisse im Kundenportal.

Effizienter
Sichten, Zuordnen und Abtippen übernimmt die AI.
Besser
Nichts wird überlesen, und jede Zahl lässt sich bis zur Seite im Dokument zurückverfolgen.
Kundenportal am Rechner: Objektübersicht mit Kennzahlen, Fragen zum Objekt und den Ergebnissen TDD-Bericht, CapEx, EU-Taxonomie, CRREM und Unterlagencheck
Kundenportal am Smartphone: Objektübersicht
Kundenportal am Smartphone: Chat mit Fragen zum Objekt

  • Liest den ganzen Datenraum

    Pläne, Tabellen und Prüfberichte, mit Vision-AI statt nur der Textebene.

  • Belegt jede Aussage

    Mit Dokument und Seite. Original und Auswertung stehen nebeneinander.

  • Findet Lücken und Widersprüche

    Auch wenn sich zwei Unterlagen widersprechen, wird es markiert.

  • Schätzt den CapEx

    Maßnahmen mit Kosten nach DIN 276, Priorität und Umsetzungsphase.

  • Begehung am Smartphone

    Der Berater beantwortet gezielte Fragen per Diktat und lädt Fotos hoch.

  • Freigabe durch den Berater

    Änderungen bleiben bei neuen Läufen erhalten. Ins Portal kommt nur Freigegebenes.

Lingoo

Sprachen lernen mit Geschichten und Gesprächen

Jede Session entsteht neu aus Niveau, Interessen und dem zuletzt Geübten: eine vertonte Geschichte, Übungen dazu und ein Rollenspiel mit AI-Coach.

lingoo.io
Lingoo: Startseite mit dem Session-Plan „Auf dem Markt einkaufen“
Lingoo: Story-Reader beim Vorlesen einer Geschichte
Lingoo: Rollenspiel im Café mit Hinweis vom Coach

S3SSIONS

Personalisierte Workouts auf Knopfdruck

S3SSIONS kennt Sportarten, Ziele, Equipment und Trainingshistorie und erstellt daraus das passende nächste Workout, mit einem Coach, der mitlernt.

s3ssions.com
S3SSIONS: Workout per Wunschtext, Dauer, Umgebung und Intensität erstellen
S3SSIONS: generiertes Workout mit Begründung des Coaches
S3SSIONS: Coach-Chat mit Auswertung des bisherigen Trainings

Referenzen

Fachlichkeit verstehen, Lösung selbst bauen

Ich war sieben Jahre Managementberater bei Porsche Consulting und weiß, wie Fachleute arbeiten, wo Prozesse haken und woran Lösungen in großen Organisationen scheitern.

Heute löse ich als freier AI Engineer genau solche Probleme mit AI. Ich kann ein Projekt strukturieren, Ergebnisse vor der Geschäftsführung vertreten und die Software dafür selbst schreiben.

Problem vor Technologie
Am Anfang steht die Frage, wo im Prozess Zeit oder Qualität verloren geht. Welches Modell passt, entscheide ich danach.
Nachvollziehbar statt Blackbox
Quellen an jeder Aussage. Wo eine Bewertung nach festen Regeln läuft, rechnen Skripte nach.
Der Mensch entscheidet
Die AI macht begründete Vorschläge. Die Entscheidung bleibt bei den Fachleuten.
Beratung und Code aus einer Hand
Ich verstehe die Fragestellung und baue die Lösung selbst, ohne Übergabeverluste dazwischen.

Haben Sie ein Problem, bei dem AI helfen könnte?

Schreiben Sie mir kurz, worum es geht. Ich melde mich zeitnah, und wir klären in einem Gespräch, ob und wie sich das lösen lässt.

E-Mail schreibenjulian@bloechl.io