PE- & VC-Operating-Partner
Erkennen, wo sich KI in einem Portfoliounternehmen rechnet – und die Umsetzung bis in den laufenden Betrieb begleitet wissen.
Aktuell: agentische KI und Digitalisierung für eine PE/VC-Gesellschaft.
grait, ausgesprochen wie das englische „great“ – mit KI (AI) in der Mitte. Mariusz Kreft
KI, die Ihre Abläufe betreibt – und lernt, wie es besser geht.
grait ist die KI-Beratung von Mariusz Kreft (Berlin & Polen): KI-Strategie, KI-Agenten, die wiederkehrende Arbeit in Ihren Prozessen übernehmen und daraus lernen, Odoo-basierte Lösungen und private KI-Infrastruktur – beraten, gebaut und produktiv betrieben.
Sie schreiben ein paar Zeilen → wir besprechen Ihr Anliegen gemeinsam → Sie erhalten eine kurze schriftliche Empfehlung: was automatisiert wird, wo es läuft, womit Sie anfangen.
für wen
Für wen ich heute arbeite
Industrie & Mittelstand
Odoo als Rückgrat Ihres Unternehmens, KI-Agenten für die Routinearbeit, private KI auf Hardware unter Ihrer Kontrolle.
Aktuell: agentische KI und Digitalisierung für ein Schweizer Fertigungsunternehmen.
Engineering-Teams
Praxisnahes KI-Engineering-Training für Senior-Entwickler: agentisches Coding, Orchestrierung, Gedächtnis (Memory), Evaluation.
Aktuell: wiederkehrende Trainings für Senior-Entwickler bei Markant (Schweiz), einem Handelsunternehmen.
leistungen
Meine Leistungen für operative Teams
Ich berate Geschäftsführung und Leitungsteams, baue agentische Workflows und Odoo-basierte Systeme und betreibe sie produktiv – in Ihrer Cloud oder auf Hardware unter Ihrer Kontrolle.
beraten
KI-Strategie & Architektur
Wissen, wo sich KI auszahlt – bevor Sie investieren.
Für Inhaber und Geschäftsführer, PE/VC-Operating-Partner und Portfoliounternehmen, Industrie und KMU auf dem Weg zur KI.
- Eine Use-Case-Landkarte, priorisiert nach Nutzen und Machbarkeit
- Eine Zielarchitektur: Cloud, privat oder hybrid
- Eine Make-or-Buy-Entscheidung inklusive Betriebsmodell und eine Roadmap
- Eine C-Level-Präsentation als Entscheidungsvorlage für Geschäftsführung, Beirat oder Verwaltungsrat
Referenz Aktuell für eine PE/VC-Gesellschaft und ein Schweizer Fertigungsunternehmen; Transformationsprogramme in Handel, Automotive, Banking und Pharma (freiberuflich).
Zu diesem Thema anfragen →bauen · kernangebot
Selbstverbessernde Agenten-Workflows
Abläufe, betrieben von KI-Agenten-Teams, die aus ihrer Arbeit lernen und ihre eigenen Workflows verbessern.
Für Teams, die in wiederkehrender, systemübergreifender Arbeit feststecken – oder Werkzeugen wie n8n oder Zapier entwachsen sind.
- Individuelle Workflows, betrieben von KI-Agenten-Teams – mit menschlicher Freigabe, wo es darauf ankommt
- Ein Lernkreislauf, der den Workflow laufend prüft und verbessert
- Ein lückenlos nachvollziehbarer Entscheidungspfad: ein signiertes, hash-verkettetes Log aller KI-Entscheidungen
- Funktioniert auch auf Ihrem Odoo – siehe unten
Referenz Die Flotte von Machine.Machine (machinemachine.ai): 22 KI-Agenten im Einsatz, orchestriert mit m2herd. Früher n8n; heute individuelle Workflows, betrieben von KI-Agenten-Teams.
Zu diesem Thema anfragen →bauen · erp
Odoo-basierte Lösungen
Ihr ganzes Unternehmen in einem System – KI-Agenten erledigen die Routinearbeit drumherum.
Für Industrie, Mittelstand und KMU, die ein durchgängiges System statt verstreuter Insellösungen wollen.
- Odoo ERP als Rückgrat Ihres Unternehmens
- Eigene Add-ons für Ihre tatsächlichen Abläufe
- Angebundene KI-Agenten für die Routinearbeit
- Beispiele für das, was ich baue: Recruiting-Stack, Dealflow, ERP für KMU
Passt zu den Agenten-Workflows oben und – wenn Daten im Haus bleiben müssen – zur privaten KI-Infrastruktur.
Zu diesem Thema anfragen →betreiben
Private KI-Infrastruktur
Ihre eigene KI: LLMs auf Hardware unter Ihrer Kontrolle – Ihre Daten müssen das Haus nicht verlassen.
Für Unternehmen, deren Daten das Haus nicht verlassen dürfen – Recht, Finanzen, Gesundheit, Industrie-Know-how – und Teams mit stetig steigenden API-Kosten.
- Hardware-Dimensionierung für Ihre Workloads
- Ein Inferenz-Stack (vLLM / SGLang) hinter einer OpenAI-kompatiblen API
- Sicherer Zugang, Überwachung, automatische Wiederherstellung und dokumentierte Betriebsabläufe
- Auf Wunsch der laufende Betrieb
Referenz Machine.Machine betreibt einen NVIDIA-DGX-Spark-Cluster mit 8 Knoten sowie vier RTX-3090-GPU-Server – alles selbst gehostet.
Zu diesem Thema anfragen →lehren · für engineering-leads
KI-Engineering-Training
Entwickler, die KI im Arbeitsalltag souverän einsetzen – und Führungskräfte, die ihren Nutzen beurteilen können.
Für Senior-Entwickler, Engineering-Leads und Leitungsteams, die KI beurteilen müssen, statt nur davon zu hören.
- Agentisches Coding an echten Aufgaben Ihres Teams, nicht an Lehrbuchbeispielen
- Multi-Agent-Orchestrierung, Gedächtnis und Evaluation
- Workshops und C-Level-Präsentationen für die Führungsebene
Referenz Aktuell: wiederkehrendes, praxisnahes KI-Engineering-Training für Senior-Entwickler bei Markant (Schweiz), einem Handelsunternehmen. Zuvor Schulung von Führungskräften und Coaches in Transformationsprogrammen (freiberuflich).
Training planen →so funktioniert’s
So beginnt die Zusammenarbeit
Jede Zusammenarbeit beginnt mit der KI-Diagnose eines einzelnen Prozesses.
- 01
Diagnose
Sie schildern Ihr Anliegen in ein paar Zeilen. Wir besprechen das in einem kurzen Gespräch (gern per Video). Danach erhalten Sie eine kurze schriftliche Empfehlung: was automatisiert wird, wo es laufen soll, womit Sie anfangen.
- 02
Bauen
Der Workflow, die Odoo-Erweiterung oder das private KI-Setup aus der Empfehlung – gemeinsam mit Ihrem Team gebaut.
- 03 ↻
Betreiben & verbessern
Im Produktivbetrieb betreuen – und anhand der Praxis laufend verbessern.
Unsicher, was passt? Starten Sie mit einer KI-Diagnose – auf Deutsch, Englisch oder Polnisch.
KI-Diagnose anfragenreferenzen
Nachweise, die Sie prüfen können
Aktuelle Mandate, frühere Kunden und die Systeme, die gerade laufen.
Aktuelle Mandate
aktuell · PE/VC
Eine PE/VC-Gesellschaft
Agentische KI-Systeme und Digitalisierung.
aktuell · fertigung
Ein Schweizer Fertigungsunternehmen
Agentische KI-Systeme und Digitalisierung.
aktuell · handel
Markant (Schweiz)
Wiederkehrendes, praxisnahes KI-Engineering-Training für Senior-Entwickler.
Davor: Kunden, Programme & Produktrollen
- appBauer-Kunden
- Procter & Gamble · Breitling · ADAC · Telekom
- Transformation
- Programme für Konzerne in Handel, Automotive, Banking & Pharma (freiberuflich); Schulung von Führungskräften und Coaches
- Produktrollen
- Babbel · KIEDIS · unhamster · Neofonie (WePad)
Für die technische Due Diligence: was gerade läuft
Machine.Machine betreibt einen NVIDIA-DGX-Spark-Cluster mit 8 Knoten, vier RTX-3090-GPU-Server und 22 KI-Agenten, alles selbst gehostet; 134 Repos auf GitHub.
- herdr-factory-loop-skillm2herd · flagship
Orchestriert Teams aus KI-Coding-Agenten über herdr in einem spec-getriebenen Factory-Loop;
m2herd evolvemacht aus gescheiterten Läufen geprüfte Erkenntnisse. - fleet-playbookbetriebsmodell
Das Betriebsmodell für autonome KI-Organisationen: Identität, Gedächtnis, Autonomie-Schleifen, Governance.
- openclaw-m2-memory-skillagenten-gedächtnis
Langzeitgedächtnis für Agenten: Qdrant + BGE-M3-Embeddings.
- ask-fable-skilldelegation
Delegiert hochkomplexe Aufgaben an einen Claude-Code-Worker in herdr.
standpunkt
Rekursive Selbstverbesserung im operativen Geschäft
Die meisten Automatisierungen erledigen die Arbeit. Ein selbstverbesserndes System lernt zusätzlich daraus: Agenten-Flotten halten ihre eigenen Erkenntnisse fest, prüfen und überarbeiten dann ihre eigenen Workflows – die Kontrolle bleibt beim Menschen. Ich experimentiere damit in der Machine.Machine-Flotte; die Bausteine sind Open Source.
werdegang
15+ Jahre – von der Geschäftsleitung bis in den Produktivbetrieb
Informatiker, Produktverantwortlicher und Unternehmer: von der eigenen Produktfirma (appBauer) über Babbel bis zu Transformationsprogrammen für Konzerne. KI-Produkte habe ich schon gebaut, bevor generative KI zum Mainstream wurde.
- – heute
- Founder & AI Systems Architect · Machine.Machine Vertikale KI-Einführung für KMU: branchenspezifische Agenten und Workflows mit nachvollziehbarem KI-Entscheidungspfad.
- aktuell
- AI Consultant & Tech Partner · grait.io Agentische KI-Systeme und Digitalisierung für eine PE/VC-Gesellschaft und ein Schweizer Fertigungsunternehmen.
- aktuell
- AI Engineering Trainer · Markant (Schweiz) Wiederkehrendes, praxisnahes KI-Engineering-Training für Senior-Entwickler eines Handelsunternehmens.
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- Product Lead · KIEDIS
- –
- Co-founder & Chief AI Officer · unhamster · Timmerman Partners
- –
- Agile & Transformation Coach (freiberuflich) – Konzerne in Handel, Automotive, Banking & Pharma
- –
- Senior Product Manager · Babbel
- –
- Founder · appBauer – Procter & Gamble, Breitling, ADAC, Telekom
- –
- Product Manager · Neofonie
- 2004 – 2009
- Diplom, Medieninformatik · Beuth Hochschule für Technik Berlin
Vollständiger Lebenslauf → Projekte, Werkzeuge, Branchen
Diese Erfahrung für einen Ihrer Prozesse? Starten Sie mit einer KI-Diagnose.
KI-Diagnose anfragenfaq
Was Entscheider zuerst fragen
Was passiert, wenn ich eine KI-Diagnose anfrage?
Sie beschreiben in ein paar Zeilen einen Prozess: worum es geht, welche Systeme Sie heute nutzen und wo die Daten liegen müssen. Wir besprechen das in einem kurzen Gespräch (gern per Video). Danach erhalten Sie eine kurze schriftliche Empfehlung: was automatisiert werden sollte, wo es laufen sollte und womit Sie anfangen. Ob Sie die Empfehlung anschließend mit grait umsetzen, entscheiden Sie.
Bauen Sie auf Odoo?
Ja. Ich entwickle Odoo-basierte Lösungen: Odoo ERP als Rückgrat des Unternehmens, erweitert um eigene Add-ons für Ihre tatsächlichen Abläufe und verbunden mit KI-Agenten, die die Routinearbeit drumherum erledigen. Beispiele für das, was ich baue: ein Recruiting-Stack, Dealflow und ERP für KMU.
Kann die KI auf unserer eigenen Hardware laufen, damit unsere Daten im Haus bleiben?
Ja. Ich konzipiere und betreibe selbst gehostete LLM-Inferenz auf Hardware unter Ihrer Kontrolle – vom einzelnen GPU-Server bis zum Multi-Node-Cluster, hinter einer OpenAI-kompatiblen API. Machine.Machine betreibt die eigene KI genauso: einen NVIDIA-DGX-Spark-Cluster mit 8 Knoten sowie vier RTX-3090-GPU-Server – alles selbst gehostet.
Arbeiten Sie mit PE/VC-Gesellschaften und Portfoliounternehmen?
Ja. Aktuell baue ich agentische KI-Systeme und Digitalisierung für eine PE/VC-Gesellschaft. Der übliche Einstieg ist die KI-Diagnose eines Prozesses oder Strategiearbeit: eine Use-Case-Landkarte, priorisiert nach Nutzen und Machbarkeit, eine Zielarchitektur und eine Make-or-Buy-Entscheidung inklusive Betriebsmodell.
Arbeiten Sie mit Industrieunternehmen?
Ja. Aktuell baue ich agentische KI-Systeme und Digitalisierung für ein Schweizer Fertigungsunternehmen. Branchenerfahrung: Handel, Automotive, Banking, Pharma, Private Equity, Fertigung, Umwelt- und Stadtplanung, Medien und Verlagswesen sowie EdTech.
Schulen Sie Entwicklerteams?
Ja. Aktuell gebe ich wiederkehrende, praxisnahe KI-Engineering-Trainings für Senior-Entwickler bei Markant (Schweiz), einem Handelsunternehmen. Meine Trainings umfassen agentisches Coding, Multi-Agent-Orchestrierung, Gedächtnis und Evaluation. Für Leitungsteams biete ich zudem Workshops und C-Level-Präsentationen an.
In welchen Sprachen arbeiten Sie?
Deutsch, Englisch und Polnisch, jeweils fließend. Ich bin in Berlin und Polen ansässig.
Was ist der Unterschied zu n8n oder Zapier?
Ich habe früher Automatisierungen mit n8n gebaut. Heute sind die Workflows individuell und werden von KI-Agenten-Teams betrieben, orchestriert mit m2herd. Der Unterschied: Die Agenten halten Erkenntnisse aus ihrer Arbeit fest, und die Flotte prüft und überarbeitet ihre eigenen Workflows mit der Zeit – die Kontrolle bleibt beim Menschen.
Wer ist Mariusz Kreft, und wie spricht man „grait“ aus?
Mariusz Kreft ist Informatiker, Produktverantwortlicher und Unternehmer mit Sitz in Berlin und Polen, hat mehr als 15 Jahre Erfahrung in Software, KI und digitaler Transformation und ist Gründer von Machine.Machine (machinemachine.ai). grait ist seine KI-Beratung. Ausgesprochen wird es wie das englische „great“; das „ai“ in der Mitte ist Absicht.
Wo kann ich Ihre Arbeit sehen?
Machine.Machine betreibt einen NVIDIA-DGX-Spark-Cluster mit 8 Knoten sowie vier RTX-3090-GPU-Server und setzt 22 KI-Agenten ein – alles selbst gehostet. Der Code liegt in der GitHub-Organisation github.com/machine-machine (134 Repos); gute Einstiegspunkte sind herdr-factory-loop-skill (m2herd), fleet-playbook, openclaw-m2-memory-skill und ask-fable-skill.
Noch eine Frage? Stellen Sie sie in Ihrer Diagnose-Anfrage →
kontakt
Haben Sie einen Prozess, der von selbst laufen sollte?
Schreiben Sie ein paar Zeilen: welcher Prozess, wie groß das Team ist, welche Systeme Sie heute nutzen (z. B. Odoo oder ein anderes ERP), wo die Daten liegen müssen und bis wann eine Lösung stehen soll. Auf Deutsch, Englisch oder Polnisch.
Ob Sie die Empfehlung danach mit grait umsetzen, entscheiden Sie.
Guten Tag Herr Kreft, Meine Funktion: Unternehmenstyp (PE/VC-Portfolio / Fertigung / Handel / Sonstiges): Prozess, der von selbst laufen soll: Systeme heute (ERP/Odoo, Tools): Teamgröße: Datenstandort (Cloud / EU / CH / eigene Server / noch offen): Zeitrahmen: Bevorzugte Sprache (DE/EN/PL):
Kein Mailprogramm zur Hand? Kopieren Sie die Vorlage und senden Sie sie an hi@grait.io.