Quality Engineer · KI-Architekt · Frankfurt am Main
Ich baue KI-Automatisierung, die im Betrieb hält.
- Zwanzig Jahre Qualitätssicherung, drei Jahre KI-Architektur. Beides zusammen ist der Punkt.
- Fünf Projekte auf dieser Seite, jedes mit Bild, Ergebnis und, wo möglich, offenem Beleg.
Michael Boiman
Ich komme aus der Qualitätssicherung. Deshalb traue ich keinem grünen Haken.
- Ich baue die Systeme selbst und betreibe sie danach auch selbst.
- Ich arbeite mit offenen Standards, weil jeder sie nachlesen kann.
- Was ich behaupte, hinterlege ich mit etwas, das Sie aufrufen können.
Der KI-Agent, der auf dieser Seite antwortet, läuft auf einem Rechner in meinem Arbeitszimmer.
Zusammenarbeit
Wofür Unternehmen mich holen.
Als Projekt, als Review oder als Workshop. Für den Anfang genügt eine Mail.
Projekt · KI-Automatisierung
Ein Orchestrator, über den meine gesamte Arbeit läuft.
Herausforderung
Entwicklung über viele Repos, mehrere Kunden und ein Dutzend Werkzeuge. Der Kontextwechsel hat mich jeden Tag Stunden gekostet.
Lösung
Ein zentrales System aus adressierbaren Agenten, einer Registry über alle Projekte und einem Skill-Baum für jedes Werkzeug. Die Agenten fragen sich gegenseitig über das offene A2A-Protokoll, ein Gateway übersetzt dieselben Agenten für MCP-Clients.
Ergebnis
Von der Incident-Analyse über Board-Pflege bis zum Meeting-Protokoll läuft alles über einen Einstiegspunkt. Das generische Gerüst dahinter liegt quelloffen unter MIT, die Kundendaten bleiben in der privaten Schicht.
github.com/bks-lab/open-bridge · MITKlonen und selbst hineinsehen
$ gh repo clone bks-lab/open-bridge
$ cd open-bridge && head -1 LICENSE
MIT License
$ ls rules/ | grep -E 'guard|safety'
promote-safety.md
push-guard.md
$ ls agents/ | grep gateway
_gateway
Befehle am 21. August 2026 gegen das offene Repo ausgeführt.
Projekt · Sprach-KI
Ein Sprachbot, der am Telefon echte freie Termine nennt.
Herausforderung
Eine Praxis verliert Anrufe, weil während der Behandlung niemand abnimmt. Ein Sprachmodell darf sich Termine aber auf keinen Fall ausdenken.
Lösung
Das Modell führt das Gespräch, die freien Zeiten holt es live aus dem Terminportal. Es merkt vor und bucht nie. Die Einwilligung steht vor dem ersten inhaltlichen Satz.
Ergebnis
Der Anrufer hört eine kurze Zwischenansage, während die Antwort im Hintergrund fertig wird. Datum und Uhrzeit nennt der Bot als Wörter, weil die Sprachausgabe einzelne Ziffern verschluckt.
Sprachkanal beim Auftraggebernicht öffentlich · Der Anschluss gehört dem Auftraggeber, die Rufnummer bleibt privat.
Ich brauche einen Termin nächste Woche
Einen Moment, ich schaue nach
Am Dienstag, dem elften, um zehn Uhr dreißig
Mitschnitt aus dem Testbetrieb, sinngemäß wiedergegeben.
Projekt · Prozessautomatisierung
E-Mails lesen, einsortieren und ins ERP buchen, ohne Mensch dazwischen.
Herausforderung
Eingehende Mails wurden von Hand gelesen, klassifiziert und nach SAP übertragen. Das kostete jeden Tag Zeit und produzierte Übertragungsfehler.
Lösung
Microsoft Graph holt die Mails, ein Sprachmodell klassifiziert sie, Azure Functions verarbeiten sie weiter und übergeben das Ergebnis per RFC an SAP.
Ergebnis
Die Klassifizierung läuft durch, das Dashboard zeigt jede Kategorie und ihren Verlauf. Bei unsicherer Zuordnung landet die Mail beim Menschen statt im falschen Vorgang.
E-Mail-Klassifizierung beim Auftraggebernicht öffentlich · Das System läuft beim Auftraggeber, es hat keine öffentliche Adresse.
Projekt · Enterprise-Integration
Rechnungen, die europaweit ankommen müssen.
Herausforderung
Aus- und Eingangsrechnungen mussten in beide Richtungen zwischen SAP Business ByDesign und dem europäischen Peppol-Netz laufen, im Produktivbetrieb und ohne dass ein Beleg verloren gehen durfte.
Lösung
Zwei Strecken nach der offenen Norm EN 16931. Eingehend über zwei parallele Wege, per Webhook und aus einem Postfach, beide enden in derselben Verarbeitungsschicht.
Ergebnis
Bei einer forensischen Prüfung zeigte sich, dass angenommen und zugestellt zwei verschiedene Dinge sind. Die Hälfte der Stichprobe kam nie an, die Ursache lag in den Stammdaten und nicht im Code. Die Prüfung selbst liegt beim Auftraggeber und bleibt unter Verschluss.
EN 16931 · Peppol BIS 3.0Offene Normen, unabhängig nachlesbar
Projekt · Quality Engineering
Freigaben aus Daten statt aus Bauchgefühl.
Herausforderung
Go- oder No-Go-Entscheidungen kosteten stundenlanges Zusammentragen aus den Testwerkzeugen mehrerer Teams und mehrerer Umgebungen.
Lösung
Eine durchgängige Pipeline zieht alle Quellen zusammen und zeigt Verfügbarkeit, Antwortzeiten und offene Vorfälle nebeneinander in einem Dashboard.
Ergebnis
Bei einer Legacy-Migration lief die Validierung rund um die Uhr im Doppelbetrieb: alte und neue Strecke gleichzeitig unter Last, jede Abweichung meldet die Maschine statt ein Mensch.
github.com/bks-lab/experimental-django-sla-dashboardDas Dashboard aus dem Bild liegt offen
Wie ich mit KI arbeite
Die Maschine arbeitet bis zum Entwurf. Freigeben darf sie nicht.
- Ein Mensch zieht die Karte, das startet den Lauf.
- Jede Stufe startet frisch, ohne den Kontext der vorherigen.
- Der Prüfer sieht nur die Artefakte, nie die Begründung des Umsetzers.
- Auch Änderungen am System selbst gehen durch dasselbe Tor.
Das ist für mich der Unterschied zwischen KI, die man einsetzen kann, und KI, die man vorführen kann.
rules/learning-autonomy.mdDie Regel liegt offen im Repo
Leitsätze
Vier Regeln, die sich bei mir bewährt haben.
One Bug Policy
Nach jeder Korrektur klären wir, auf welcher Ebene der Test-Pipeline der Fehler hätte auffallen müssen. Genau dieser Test wird dann gebaut.
Logging before Debugging
Wer für eine Analyse den Debugger braucht, dem fehlt Logging. Das kommt zusammen mit der Behebung dazu.
Maschinen ermüden nicht
Eine Million Kombinationen testet kein Mensch. Eine Maschine, die nie schläft, schon.
Messbar oder gar nicht
Automatisierung ohne Messbarkeit ist nur schnelleres Raten.
Live auf dieser Seite
Fragen Sie meinen Agenten, statt mir zu glauben.
- Prüft die absichtlich schmale Wissensquelle.
- Prüft, ob die Agenten sich gegenseitig erreichen.
- Prüft den Terminspiegel: nur Zeiten, kein Titel, kein Ort.
Drei Fragen an seine Grenzen: was er weiß, wen er erreicht, was er über Termine preisgibt.
mboiman.bks-lab.com/.well-known/agent-card.jsonSeine Agent Card, direkt aufrufbar
noch nicht geprüft
- Name
- …
- Protokoll
- …
- Adresse
- …
- Fähigkeiten
- …
Stationen
Wo ich das gelernt habe.
Die Kurzfassung. Alle Stationen, Zertifikate und Vorträge stehen im Lebenslauf.
- seit 09/2025Senior Quality Engineer · Testautomatisierung und MonitoringTÜV Süd
- seit 06/2025LLM Infrastructure Architect & Automation EngineerBKS · AI Research & Development
- 07/2024-01/2025AI-getriebene Automatisierte QA-Umgebung für Energie-InfrastrukturAkkuSwap Startup
- 01/2024-04/2025Technical Lead & AI Automation ArchitectBKS
- 04/2023-04/2024AI Engineering Lead & ML Solutions ArchitectBKS im Auftrag eines Kunden aus der Nachhaltigkeitsbranche
- 08/2021-05/2025Platform Quality Architect (CI/CD, Monitoring, Automation)DVAG
- 01/2017-05/2021DevOps Quality Lead & Dashboard ArchitectDB Vertrieb
- 2000-2005Diplom-Informatiker (FH)Fachhochschule Köln, Gummersbach
Nächster Schritt
Michael Boiman
- Schreiben Sie mir, was ansteht. Zwei Sätze zur Aufgabe genügen.
- Alles auf dieser Seite ist aufrufbar oder als vertraulich gekennzeichnet.
mboiman@gmail.comLinkedInGitHubopen-bridgeBKS-Lab
zuletzt gebaut am 22. August 2026Zur Bauzeit gestempelt, nicht getippt.
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