Agentische KI-Softwareentwicklung in den Enterprise-Betrieb bringen.
Senior Projektmanager für internationale Großprojekte — mit der technischen Tiefe, KI-Einsatz dort durchzusetzen, wo er trägt, und dort abzulehnen, wo er nur Kosten erzeugt.
Ich baue Brücken zwischen zwei Welten, die in Unternehmen meist getrennt bleiben: der kaufmännischen Steuerung großer Softwareprojekte und der technischen Realität dessen, was mit KI-gestützter und agentischer Entwicklung heute tatsächlich möglich ist.
Die Brücke zwischen KI-Innovation und Konzernrealität
Seit mehr als zehn Jahren verantworte ich Angebote über alle Vertragsmodelle hinweg — Time-and-Material, Festpreis und agiler Festpreis — mit einem signifikanten jährlichen Angebotsvolumen im siebenstelligen Bereich. Parallel dazu entwickle und konzipiere ich aus purer Begeisterung seit Jahren privat Software-Architekturen und RAG-Systeme.
Diese private Praxisnähe ist mein Fundament: Weil ich selbst tief in den Technologien und Infrastrukturen stehe und weiß, was machbar ist, bleibe ich nicht beim reinen Management-Talk stehen, sondern verstehe exakt die technische Realität. Durch dieses breite Architektur- und Prozesswissen erkenne ich in Verträgen und Entwicklungszyklen früh, wo Einsparpotenzial liegt und wo Automatisierung die Zuverlässigkeit und Qualität echter Software steigert.
Ich bestimme präzise, wo KI-Einsatz sinnhaft ist und einen echten Mehrwert bringt — statt blindem „KI-Washing" und unnötigen Kosten. Das bedeutet: sauberer, expliziter KI-Einsatz tief im Architektur- und Engineering-Bereich sowie die gezielte Identifikation von Verbesserungspotenzialen in Geschäftsprozessen.
Agentische Softwareentwicklung so in Enterprise-Kontexte zu integrieren, dass sie Governance, Compliance und Lieferverantwortung standhält. Dazu gehört ein Governance-Framework für AI-Native Development, das ich in einem Großkonzern aufgebaut habe. Nicht als Pilot, sondern im laufenden Betrieb.
Meine Stärke spiele ich dort aus, wo technische Tiefe, kaufmännische Klarheit und die Fähigkeit gefragt sind, beides in einer Organisation durchzusetzen.
Meine private Entwicklungsarbeit findet im Rahmen der JaNeX Capital Solutions GmbH statt — einem privaten Family Office, das ausschließlich der Verwaltung eigenen Vermögens sowie der privaten Softwareentwicklung dient. Die Gesellschaft erbringt keine IT-, Software- oder Projektberatung und keine operativen Dienstleistungen für externe Kunden und tritt an keinem Beratungsmarkt auf.
Sie ist für mich Werkstatt und Labor, nicht Geschäftsmodell: der Ort, an dem ich Architekturen, Agenten und KI-Werkzeuge an eigenen Daten und eigenem Risiko so lange durcharbeite, bis ich weiß, was sie im Ernstfall leisten — und was nicht. Genau diese Praxis fließt in meine berufliche Arbeit zurück.
KI-Schwerpunkte & agentische Integration
Was ich kann und tue — jeder Punkt aus der Praxis, nicht aus der Folie.
AI-Native Skill-Framework
Entwicklung und Rollout eines nativen Frameworks mit spezialisierten „Skills" zur KI-gestützten Softwareentwicklung. Dieses Framework setze ich professionell für die Umsetzung komplexer Enterprise-Projekte ein, um die Inhouse-Softwareentwicklung robuster zu machen, effizient zu skalieren und höchste Qualitätsstandards zu sichern.
AI-Native Development Governance
Aufbau und Rollout eines Frameworks im Großkonzern, das KI-Agenten und LLMs aus dem Pilotstatus in den verlässlichen Betrieb bringt. Fokus auf Compliance, Nachvollziehbarkeit und Lieferverantwortung im Live-Betrieb.
Gezielte KI-Identifikation & Prozessoptimierung
Analyse und Identifikation von Schwachstellen in bestehenden Prozessen. Präzise Entscheidung, wo Automatisierung und KI-Integration echten geschäftlichen Mehrwert liefern — Qualität, Zuverlässigkeit, Kostenersparnis — und wo sie vermieden werden sollten.
Agentische Systemarchitekturen
Integration von MCP-Servern, GitHub Copilot und eigenen RAG-Systemen zur Automatisierung von Entwicklungs- und Serviceprozessen.
KI im produktionsnahen Support
Konzeption und Implementierung eines KI-POCs mittels OpenAI-LLMs zur Fehleranalyse: Clustering von Incident-Mustern und bidirektionale Microsoft-Teams-Integration mit KI-gestützten Rückfragen und automatisierter Bereitstellung von Knowledge-Artikeln.
KI-Entwicklung mit eigenen Händen
Jahrelange private und berufliche Softwareentwicklung mit KI-Tools. Das ermöglicht mir, technische Kernpunkte direkt mit Entwicklern zu besprechen und Teams auf Entwickler-Ebene anzulernen.
Kaufmännischer Track Record & Turnarounds
Turnarounds unter Druck
Ein Projekt nach vier Jahren Stillstand und drei gescheiterten Projektmanagern in sechs Monaten live gebracht. In einem weiteren Großprojekt — 34 Personen in vier Teilteams — ein achtstelliges Verlustrisiko abgewendet und die Lieferung stabilisiert.
Angebotsverantwortung
Steuerung von Time-and-Material-, Festpreis- und agilen Festpreis-Projekten. Jährliches Eigengewinnvolumen im siebenstelligen Bereich.
Internationale Führung
Steuerung internationaler Teams bis 50 Personen. Offshore und Nearshore als Regelmodell, inklusive direktem Kunden- und Claim-Management.
Berufliche Stationen Auszug
| Zeitraum | Rolle & Fokus | Unternehmen |
|---|---|---|
| seit 08.2025 | Senior Project ManagerFokus: Agentic AI Delivery & Governance Frameworks | MHP Management- und IT-Beratung GmbH |
| 01.2024 – heute | Senior Project Manager / Escalation ManagerFokus: Turnarounds & Stabilisierung | MHP Management- und IT-Beratung GmbH |
| 06.2023 – 12.2024 | Service Manager & AI-EnablementFokus: KI-POC im 2nd-/3rd-Level-Support | MHP Management- und IT-Beratung GmbH |
| 07.2022 – 06.2024 | Senior Project Manager / Escalation ManagerScrum Development | MHP Management- und IT-Beratung GmbH |
| 07.2020 – 06.2022 | Solution ManagerFokus: Cloud & Integration Management | OLI Systems GmbH |
| 01.2016 – 12.2017 | IT-Project Manager / Technical Chief Developer | Daimler / NTT DATA |
Projektmandate laufen parallel — die Zeiträume innerhalb einer Station überschneiden sich deshalb.
Tech Stack & KI-Arsenal
| Kategorie | Technologien & Tools |
|---|---|
| AI Tools | Claude.ai, Claude Code, Claude Flow, Microsoft Copilot, GitHub Copilot, ChatGPT, DeepSeek, OpenAI LLM |
| Programmierung | Java/J2EE, Python, C#/.NET, JavaScript-Frameworks (GWT, Vaadin, React) |
| Architektur & Cloud | Kubernetes, Docker, Open Telekom Cloud, Webservice-Entwicklung (REST, SOAP), Swagger |
| Prozess & Management | Scrum, BPMN 2.0, UML, JIRA, Confluence, ARIS |
Zertifizierungen & Bildung
Machine Learning
- Supervised Machine Learning: Regression and Classification — DeepLearning.AI, 09.2025
- Advanced Learning Algorithms — Stanford University, 08.2025
Hochschule für Technik Stuttgart
- Master of Science — Software Technology
- Bachelor of Science — Wirtschaftsinformatik
Kontakt
Für fachlichen Austausch zu agentischer Entwicklung, KI-Governance und Delivery in Großprojekten bin ich gut erreichbar.
- jan.boelt@gmail.com
- LinkedIn-Profil
- Ort
- Raum Stuttgart