Ich entwickle Shelfkind an der Schnittstelle von Softwareentwicklung, Produktmanagement, AI Discovery und verifizierten Entscheidungsdaten.
Worum es mir bei Shelfkind geht
Menschen fragen nicht nur nach einem Produktnamen. Sie fragen, was zu ihrem Ziel, Kontext und ihren Grenzen passt. Shelfkind hilft Unternehmen, darauf klare, belegte und maschinenlesbare Antworten zu geben.
Mein Hintergrund verbindet langjährige Softwareentwicklung mit Produktarbeit und der Frage, wie AI-Systeme Informationen finden, einordnen und für Entscheidungen verwenden. Der praktische Fokus liegt auf einer einfachen Kette: Zugang prüfen, echte Kundenfragen beantworten, Belege und Zuständigkeiten klären, maschinenlesbar strukturieren und Wirkung seriös messen.
Dabei bleiben die Grenzen sichtbar. Eine bessere Daten- und Antwortbasis kann Auswahl ermöglichen und Messbarkeit schaffen. Sie garantiert keine Nennung, Platzierung oder Umsatzwirkung.
Falsche KI-Aussagen lassen sich nicht vollständig ausschließen, aber mit Quellen, Unknowns, Freigaben, Versionen und kontrollierten Ausgaben deutlich begrenzen.
