Servus, ich bin Georg, Growth Hacker, Data Scientist, Entwickler und seit Kurzem auch AI Engineer mit 14 Jahren Erfahrung. Ich pack Dinge an und mach aus Ideen erfolgreiche Unternehmen. Startups, Online Shops und KMUs hab ich schon dabei geholfen, schnell und nachhaltig zu wachsen, mit datengetriebenen Strategien und echter Umsetzung. Was mich unterscheidet? Ganz einfach: Ich red nicht nur, ich mach. Ich setz selbst um, spar dir Umwege und liefer messbare Ergebnisse.
Wenn du KI-gestütztes SaaS für den DACH-Markt baust, hast du es nicht mit einem Regulierungsrahmen zu tun, sondern mit mindestens fünf: EU-KI-Verordnung (direkt anwendbar in Österreich und Deutschland), DSGVO (unterschiedlich durchgesetzt), Österreichs Digital Austria Act 2.0, Deutschlands KI-MIG und Bundesnetzagentur, und das völlig separate Schweizer DSG. Dieser Post kartiert die spezifischen Nuancen für alle drei Länder.
Ein praktischer Entwickler-Walkthrough zu Auftragsverarbeitungsverträgen, Privacy by Design und Datenschutz-Folgenabschätzungen für KI-Features. Nicht die Rechtstheorie, sondern der tatsächliche Rails-Code und die Architekturentscheidungen, die du treffen musst, bevor du KI-Features in Produktion bringst. Mit echten Beispielen aus vier produktiven Ruby-on-Rails-Anwendungen.
Als Artikel 17 der DSGVO geschrieben wurde, bedeutete 'Löschung' das Entfernen einer Zeile aus einer Datenbank. 2026 bedeutet es etwas viel Komplizierteres. Wenn die Daten eines Nutzers zum Training eines KI-Modells verwendet wurden, reicht das Löschen des Datenbankeintrags nicht aus. Der EDPB hat das Recht auf Löschung zu seiner koordinierten Durchsetzungspriorität für 2025-2026 gemacht. 30 Datenschutzbehörden ermitteln aktiv. Die italienische DSB hat OpenAI bereits 15 Millionen Euro Strafe auferlegt. Dieser Beitrag erklärt, was Machine Unlearning ist, warum es ein Albtraum für Entwickler ist, und welche architektonischen Entscheidungen du jetzt treffen kannst, um das Problem von vornherein zu vermeiden.
Der größte Durchsetzungstermin der EU-KI-Verordnung ist der 2. August 2026. Das sind weniger als fünf Monate. Hochrisiko-KI-Pflichten, Transparenzregeln und das vollständige Durchsetzungsrahmenwerk werden an diesem Datum wirksam. Wenn du SaaS-Produkte baust, die KI nutzen und europäische Kunden bedienen, betrifft dich das direkt. Dieser Beitrag erklärt die vier Risikostufen, wie du herausfindest, in welche dein Produkt fällt, was die Pflichten praktisch bedeuten, und was du jetzt tun solltest. Kein Juristendeutsch. Praktische Anleitung von jemandem, der KI-gestützte SaaS für den europäischen Markt baut.
Die meiste Marketing-Automatisierung 2026 ist immer noch verherrlichtes E-Mail-Scheduling. Das ist kein KI, das ist ein Flussdiagramm. Echte KI-gestützte Marketing-Automatisierung bedeutet dynamische Preisgestaltung, personalisierte Produktempfehlungen, prädiktive Churn-Erkennung und autonome Kampagnenoptimierung. Genau das baue ich mit GrowCentric.ai und implementiere es für eCommerce-Kunden auf Rails und Solidus.
Die meisten KI-Projekte scheitern. Nicht weil die Technologie schlecht ist, sondern weil die Daten unordentlich sind, die Systeme alt und niemand weiß, wo man anfangen soll. Gartner prognostiziert, dass 60 Prozent der KI-Projekte wegen mangelnder Datenqualität aufgegeben werden. Das ist der Wo-fange-ich-überhaupt-an Post. Datenqualität, Legacy-Systeme, realistische erste Schritte, und echte Beispiele von Rails, Solidus und SaaS Projekten die ich tatsächlich gebaut habe.
