What is Hyperion Consulting?

Hyperion Consulting is a boutique AI consulting firm founded by Mohammed Cherifi that helps European companies ship AI that actually works. Unlike traditional consultancies, we combine strategic advisory with hands-on implementation—from AI strategy through production deployment. We specialize in RAG systems, LLM implementation, EU AI Act compliance, and AI product management.

Who is Mohammed Cherifi?

Mohammed Cherifi is the founder of Hyperion Consulting with 15+ years of enterprise AI experience at Cisco Systems (100M+ users), Renault-Nissan-Mitsubishi Alliance (€75M budgets, Deputy GM), and ABB E-mobility. He's a Forbes Technology Council member since 2021, French Government AI Ambassador for the 'Osez l'IA' initiative, and Berkeley SkyDeck Key Advisor. He built Auralink—a complete EV charging platform with 302+ microservices and 31 AI models—in just 2 months.

Where is Hyperion Consulting located?

Hyperion Consulting is headquartered in Boulogne-Billancourt, France (near Paris), with presence in Athens, Greece and Amsterdam, Netherlands. We serve clients throughout the European Union, with particular expertise in France, Germany, Netherlands, and Greece.

What services does Hyperion Consulting offer?

Hyperion Consulting offers four main service categories: (1) AI Strategy Sprint - vendor-agnostic AI roadmap and strategy in weeks, (2) Pilot-to-Production Sprint - 90-day engagement to ship stuck AI projects, (3) Production AI Systems - RAG optimization, fine-tuning, and LLMOps infrastructure, (4) AI Development Training - the 10x methodology behind building 1M+ lines of production code in 2 months.

What is the DEPLOY Method?

The DEPLOY Method™ is Hyperion's proven framework for shipping AI: Diagnose the real problem, Engineer for production (not demos), Pilot with clear graduation criteria, Launch to real users, Optimize continuously, and Yield measurable business impact with capability transfer. Built on 15 years of shipping AI at Cisco, Renault-Nissan-Mitsubishi, and ABB.

What is a RAG system and how can Hyperion help?

RAG (Retrieval-Augmented Generation) is an AI architecture that combines large language models with your organization's knowledge base to provide accurate, contextual responses. Hyperion helps design, build, and optimize production RAG systems—fixing common issues like hallucinations, latency problems, and cost overruns that plague demo-quality implementations.

Why do 70% of AI pilots never reach production?

Most AI pilots fail due to: (1) No clear graduation criteria—'pilot' becomes a permanent state, (2) Demo-quality architecture that breaks under real-world load, (3) Gap between technical teams and business stakeholders, (4) Missing production requirements like security, compliance, and monitoring, (5) Consultant dependency without capability transfer. Hyperion's DEPLOY Method addresses each of these failure modes.

How can I fix my stuck AI project?

Hyperion's Pilot-to-Production Sprint is designed exactly for this. In 90 days, we diagnose why your project is stuck, define clear graduation criteria, address production requirements, and ship to real users—or pivot with purpose. The key is embedded AI leadership with one mandate: ship, not advise indefinitely.

What is EU AI Act compliance and do I need it?

The EU AI Act is the world's first comprehensive AI regulation, with high-risk requirements taking effect August 2026. Fines reach €35 million or 7% of global turnover. If you operate in the EU and use AI for hiring, credit decisions, law enforcement, education, or critical infrastructure, you likely need compliance. Hyperion helps with system inventory, risk classification, documentation, and governance implementation.

How is Hyperion different from big consulting firms like McKinsey or Accenture?

Three key differences: (1) You work directly with senior expertise—not junior teams supervised by partners who show up for presentations, (2) We both advise AND build—from strategy presentations to production code, (3) Vendor-agnostic with no partnerships or kickbacks—recommendations are based on what's right for you. Plus, our goal is to transfer capability and work ourselves out of a job.

What industries does Hyperion Consulting serve?

Hyperion has deep expertise in: (1) Automotive & Mobility—connected vehicles, EV charging, software-defined vehicles (experience at Renault-Nissan-Mitsubishi and ABB), (2) Technology & Enterprise—platform strategy, AI infrastructure, production systems (experience at Cisco), (3) European SMEs & Scale-ups—AI strategy, EU AI Act compliance, practical AI adoption (Berkeley SkyDeck advisor to 30+ startups).

How do I book a consultation with Hyperion Consulting?

Book a free 30-minute call at hyperion-consulting.io/book. No pitch, no pressure—just an honest conversation about your AI challenges and whether we can help. If we're not the right fit, we'll tell you and point you in a better direction. Response within 24 hours.

What languages does Hyperion Consulting support?

Mohammed Cherifi speaks English, French, and Arabic fluently. The Hyperion website is available in 7 languages: English, French, German, Dutch, Greek, Arabic, and Japanese. Services are primarily delivered in English and French.

How much does AI consulting cost?

Hyperion offers three engagement models: (1) Sprint engagements (2-4 weeks, fixed-price) for strategy and assessment, (2) Project engagements (4-12 weeks, scoped milestones) for pilot-to-production and implementation, (3) Embedded advisory (monthly retainer) for fractional AI leadership. All engagements are fixed-scope, fixed-price—no ballooning timelines or change orders. Contact us for specific pricing based on your needs.

What is the ROI of AI consulting?

ROI varies by engagement type: AI Strategy Sprints typically save 6-12 months of wasted effort by avoiding wrong technology bets. Pilot-to-Production Sprints save €500K+ on average by ending pilot purgatory. Production AI Systems engagements deliver measurable improvements—one client reduced support costs 30% with a RAG-based customer service system. We define success metrics before writing code, so ROI is measurable, not theoretical.

What is the difference between RAG and fine-tuning?

RAG (Retrieval-Augmented Generation) keeps your data separate and retrieves relevant context at query time—best for knowledge bases, documents, and frequently updated information. Fine-tuning modifies the model's weights with your data—best for specialized behavior, consistent formatting, or domain-specific language. Most enterprise use cases benefit from RAG first, with fine-tuning added for specific tasks. Hyperion helps determine the right approach based on your data, latency requirements, and cost constraints.

How long does it take to build a production AI system?

Timeline depends on complexity: A focused RAG system or chatbot can reach production in 4-8 weeks. Multi-model AI agents with tool use typically take 8-16 weeks. Enterprise-wide AI infrastructure (MLOps, monitoring, governance) takes 3-6 months. The biggest time sink is usually not the AI itself—it's data preparation, integration with existing systems, and organizational alignment. Hyperion's DEPLOY Method™ compresses these timelines by addressing production requirements from day one.

Should we use open-source or proprietary AI models?

It depends on volume, data sensitivity, and customization needs. Proprietary APIs (GPT-4, Claude) are best for experimentation and low-volume use. Open-source models (Llama, Mistral, Qwen) are better for high-volume production (10M+ requests/month), data sovereignty requirements, or heavy customization. The cost crossover point where self-hosting becomes cheaper than APIs is typically 100K-1M monthly requests. Hyperion provides vendor-agnostic guidance to find the right fit.

What does an AI consulting engagement look like?

A typical engagement starts with a free 30-minute discovery call to understand your challenges. If we're a fit, we propose a scoped engagement: (1) Week 1—deep-dive discovery and stakeholder interviews, (2) Weeks 2-3—analysis, architecture design, and recommendation development, (3) Final week—executive presentation with prioritized roadmap, ROI estimates, and implementation plan. For implementation engagements, we work embedded with your team 2-3 days/week, with weekly progress reviews.

Do you help with EU AI Act compliance?

Yes. The EU AI Act's high-risk requirements take full effect August 2026, with fines up to €35 million or 7% of global turnover. Hyperion helps with: AI system inventory and risk classification, gap analysis against Articles 9-15 requirements, technical remediation (bias testing, explainability, human oversight), compliance documentation, and ongoing monitoring. We use established frameworks like Fairlearn, SHAP, and MLflow rather than building from scratch.

Can you help if we have no AI experience?

Absolutely. Many clients come to us at the beginning of their AI journey. Our AI Strategy Sprint is designed for exactly this—cutting through vendor noise to identify where AI creates real value for your specific business. We assess your data readiness, team capabilities, and organizational context, then deliver a practical roadmap with clear ROI estimates. No prior AI experience required. We also offer a risk-free AI Diagnostic: if we don't identify at least 3 high-ROI AI opportunities, you pay nothing.

What makes a good AI use case for enterprise?

The best enterprise AI use cases share four characteristics: (1) High volume—the task happens frequently enough to justify automation, (2) Clear success criteria—you can measure if the AI is working, (3) Available data—quality training or retrieval data exists or can be created, (4) Human fallback—errors can be caught and corrected without catastrophic consequences. Common high-ROI starting points include customer service automation, document processing, knowledge management, and sales intelligence.

What is Hyperion Consulting?

Hyperion Consulting is a boutique AI consulting firm founded by Mohammed Cherifi that helps European companies ship AI that actually works. Unlike traditional consultancies, we combine strategic advisory with hands-on implementation—from AI strategy through production deployment. We specialize in RAG systems, LLM implementation, EU AI Act compliance, and AI product management.

Who is Mohammed Cherifi?

Mohammed Cherifi is the founder of Hyperion Consulting with 15+ years of enterprise AI experience at Cisco Systems (100M+ users), Renault-Nissan-Mitsubishi Alliance (€75M budgets, Deputy GM), and ABB E-mobility. He's a Forbes Technology Council member since 2021, French Government AI Ambassador for the 'Osez l'IA' initiative, and Berkeley SkyDeck Key Advisor. He built Auralink—a complete EV charging platform with 302+ microservices and 31 AI models—in just 2 months.

Where is Hyperion Consulting located?

Hyperion Consulting is headquartered in Boulogne-Billancourt, France (near Paris), with presence in Athens, Greece and Amsterdam, Netherlands. We serve clients throughout the European Union, with particular expertise in France, Germany, Netherlands, and Greece.

What services does Hyperion Consulting offer?

Hyperion Consulting offers four main service categories: (1) AI Strategy Sprint - vendor-agnostic AI roadmap and strategy in weeks, (2) Pilot-to-Production Sprint - 90-day engagement to ship stuck AI projects, (3) Production AI Systems - RAG optimization, fine-tuning, and LLMOps infrastructure, (4) AI Development Training - the 10x methodology behind building 1M+ lines of production code in 2 months.

What is the DEPLOY Method?

The DEPLOY Method™ is Hyperion's proven framework for shipping AI: Diagnose the real problem, Engineer for production (not demos), Pilot with clear graduation criteria, Launch to real users, Optimize continuously, and Yield measurable business impact with capability transfer. Built on 15 years of shipping AI at Cisco, Renault-Nissan-Mitsubishi, and ABB.

What is a RAG system and how can Hyperion help?

RAG (Retrieval-Augmented Generation) is an AI architecture that combines large language models with your organization's knowledge base to provide accurate, contextual responses. Hyperion helps design, build, and optimize production RAG systems—fixing common issues like hallucinations, latency problems, and cost overruns that plague demo-quality implementations.

Why do 70% of AI pilots never reach production?

Most AI pilots fail due to: (1) No clear graduation criteria—'pilot' becomes a permanent state, (2) Demo-quality architecture that breaks under real-world load, (3) Gap between technical teams and business stakeholders, (4) Missing production requirements like security, compliance, and monitoring, (5) Consultant dependency without capability transfer. Hyperion's DEPLOY Method addresses each of these failure modes.

How can I fix my stuck AI project?

Hyperion's Pilot-to-Production Sprint is designed exactly for this. In 90 days, we diagnose why your project is stuck, define clear graduation criteria, address production requirements, and ship to real users—or pivot with purpose. The key is embedded AI leadership with one mandate: ship, not advise indefinitely.

What is EU AI Act compliance and do I need it?

The EU AI Act is the world's first comprehensive AI regulation, with high-risk requirements taking effect August 2026. Fines reach €35 million or 7% of global turnover. If you operate in the EU and use AI for hiring, credit decisions, law enforcement, education, or critical infrastructure, you likely need compliance. Hyperion helps with system inventory, risk classification, documentation, and governance implementation.

How is Hyperion different from big consulting firms like McKinsey or Accenture?

Three key differences: (1) You work directly with senior expertise—not junior teams supervised by partners who show up for presentations, (2) We both advise AND build—from strategy presentations to production code, (3) Vendor-agnostic with no partnerships or kickbacks—recommendations are based on what's right for you. Plus, our goal is to transfer capability and work ourselves out of a job.

What industries does Hyperion Consulting serve?

Hyperion has deep expertise in: (1) Automotive & Mobility—connected vehicles, EV charging, software-defined vehicles (experience at Renault-Nissan-Mitsubishi and ABB), (2) Technology & Enterprise—platform strategy, AI infrastructure, production systems (experience at Cisco), (3) European SMEs & Scale-ups—AI strategy, EU AI Act compliance, practical AI adoption (Berkeley SkyDeck advisor to 30+ startups).

How do I book a consultation with Hyperion Consulting?

Book a free 30-minute call at hyperion-consulting.io/book. No pitch, no pressure—just an honest conversation about your AI challenges and whether we can help. If we're not the right fit, we'll tell you and point you in a better direction. Response within 24 hours.

What languages does Hyperion Consulting support?

Mohammed Cherifi speaks English, French, and Arabic fluently. The Hyperion website is available in 7 languages: English, French, German, Dutch, Greek, Arabic, and Japanese. Services are primarily delivered in English and French.

How much does AI consulting cost?

Hyperion offers three engagement models: (1) Sprint engagements (2-4 weeks, fixed-price) for strategy and assessment, (2) Project engagements (4-12 weeks, scoped milestones) for pilot-to-production and implementation, (3) Embedded advisory (monthly retainer) for fractional AI leadership. All engagements are fixed-scope, fixed-price—no ballooning timelines or change orders. Contact us for specific pricing based on your needs.

What is the ROI of AI consulting?

ROI varies by engagement type: AI Strategy Sprints typically save 6-12 months of wasted effort by avoiding wrong technology bets. Pilot-to-Production Sprints save €500K+ on average by ending pilot purgatory. Production AI Systems engagements deliver measurable improvements—one client reduced support costs 30% with a RAG-based customer service system. We define success metrics before writing code, so ROI is measurable, not theoretical.

What is the difference between RAG and fine-tuning?

RAG (Retrieval-Augmented Generation) keeps your data separate and retrieves relevant context at query time—best for knowledge bases, documents, and frequently updated information. Fine-tuning modifies the model's weights with your data—best for specialized behavior, consistent formatting, or domain-specific language. Most enterprise use cases benefit from RAG first, with fine-tuning added for specific tasks. Hyperion helps determine the right approach based on your data, latency requirements, and cost constraints.

How long does it take to build a production AI system?

Timeline depends on complexity: A focused RAG system or chatbot can reach production in 4-8 weeks. Multi-model AI agents with tool use typically take 8-16 weeks. Enterprise-wide AI infrastructure (MLOps, monitoring, governance) takes 3-6 months. The biggest time sink is usually not the AI itself—it's data preparation, integration with existing systems, and organizational alignment. Hyperion's DEPLOY Method™ compresses these timelines by addressing production requirements from day one.

Should we use open-source or proprietary AI models?

It depends on volume, data sensitivity, and customization needs. Proprietary APIs (GPT-4, Claude) are best for experimentation and low-volume use. Open-source models (Llama, Mistral, Qwen) are better for high-volume production (10M+ requests/month), data sovereignty requirements, or heavy customization. The cost crossover point where self-hosting becomes cheaper than APIs is typically 100K-1M monthly requests. Hyperion provides vendor-agnostic guidance to find the right fit.

What does an AI consulting engagement look like?

A typical engagement starts with a free 30-minute discovery call to understand your challenges. If we're a fit, we propose a scoped engagement: (1) Week 1—deep-dive discovery and stakeholder interviews, (2) Weeks 2-3—analysis, architecture design, and recommendation development, (3) Final week—executive presentation with prioritized roadmap, ROI estimates, and implementation plan. For implementation engagements, we work embedded with your team 2-3 days/week, with weekly progress reviews.

Do you help with EU AI Act compliance?

Yes. The EU AI Act's high-risk requirements take full effect August 2026, with fines up to €35 million or 7% of global turnover. Hyperion helps with: AI system inventory and risk classification, gap analysis against Articles 9-15 requirements, technical remediation (bias testing, explainability, human oversight), compliance documentation, and ongoing monitoring. We use established frameworks like Fairlearn, SHAP, and MLflow rather than building from scratch.

Can you help if we have no AI experience?

Absolutely. Many clients come to us at the beginning of their AI journey. Our AI Strategy Sprint is designed for exactly this—cutting through vendor noise to identify where AI creates real value for your specific business. We assess your data readiness, team capabilities, and organizational context, then deliver a practical roadmap with clear ROI estimates. No prior AI experience required. We also offer a risk-free AI Diagnostic: if we don't identify at least 3 high-ROI AI opportunities, you pay nothing.

What makes a good AI use case for enterprise?

The best enterprise AI use cases share four characteristics: (1) High volume—the task happens frequently enough to justify automation, (2) Clear success criteria—you can measure if the AI is working, (3) Available data—quality training or retrieval data exists or can be created, (4) Human fallback—errors can be caught and corrected without catastrophic consequences. Common high-ROI starting points include customer service automation, document processing, knowledge management, and sales intelligence.

Von Null in die Produktion in 90 Tagen

KI-Beratung, die produktive Systeme bei Mistral AI ausliefertIch beraten nicht über KI.Ich baue sie.

Die meisten Berater geben Ihnen einen Bericht. Ich gebe Ihnen ein produktives System — auf Mistral AI aufgebaut, in europäischer Infrastruktur bereitgestellt. Von null bis ausgeliefert in 90 Tagen. Keine Junioren. Keine Handoffs. Nur Lieferung.

8 Ventures. 1,5M Zeilen Code in 3 Monaten. Ein Senior Partner.

20+

Jahre KI ausgeliefert

100M+

Nutzer auf Systemen, die ich gebaut habe

50+

KI-Projekte ausgeliefert

Institutionelle Anerkennung

Forbes Technology Council Mitglied

KI-Botschafter der französischen Regierung

Berkeley SkyDeck Advisor

La French Tech Athens Vorstand

FranceNum Activateur

Das Vertrauen von Führungskräften bei

Liefert vs. berät nur

Die meisten KI-Berater übergeben Ihnen eine Präsentation und wünschen Ihnen Glück. Ich übergebe Ihnen ein deploytes System.

McKinsey gibt Ihnen 300 Folien und geht. Ich gebe Ihnen Code in Produktion und ein Team, das ihn betreiben kann. Ich habe 15 Jahre bei Cisco, Renault-Nissan-Mitsubishi und ABB verbracht — an Orten, wo 'Pilotprojekt' ein Ablaufdatum hat und 'Produktion' die einzige Kennzahl ist, die zählt.

Strategie + Deployment. Nicht Strategie → Aufgabe.

Die Realität

Kommt Ihnen das bekannt vor?

Die Umsetzungslücke: Sie wollen KI, aber nichts ist in Produktion

Vielleicht forschen Sie seit zwei Jahren, ohne zu bauen. Vielleicht hat Ihr Pilotprojekt den Vorstand beeindruckt und ist dann ins Stocken geraten. So oder so — die Lücke zwischen KI wollen und KI in Produktion haben kostet Sie jeden Monat.

Strategie-Theater: Ihre KI-Roadmap ist eine PowerPoint, kein Plan

Anbieter-Pitches füllen Ihren Posteingang. Ihr Team diskutiert ChatGPT beim Mittagessen. Sie haben einer Big-4-Firma sechsstellig für eine Präsentation bezahlt, die Staub sammelt. Immer noch kein deploytes System.

Demo-Schulden: Ihr RAG funktioniert in Demos, stürzt in der Produktion ab

Der Proof-of-Concept sah am Dienstag großartig aus. Dann kamen am Mittwoch echte Nutzer. Halluzinationen. 8 Sekunden Latenz. Kosten 10x über Budget. Die Demo-zu-Produktion-Lücke ist ein Friedhof.

Compliance-Blindheit: Der 2. August 2026 ist kein Vorschlag

EU AI Act Hochrisiko-Anforderungen treten am 2. August 2026 in Kraft. Bußgelder reichen bis zu 35 Millionen Euro oder 7 % des weltweiten Umsatzes. Sie wissen nicht einmal, welche Ihrer KI-Systeme als Hochrisiko eingestuft werden.

70 % der KI-Initiativen erreichen nie die Produktion. Die anderen 30 % haben eine Methode. Ich bringe diese Methode mit.

Ihre Herausforderungen

Was blockiert Ihre KI?

Nach Dringlichkeit geordnet. Wählen Sie das Problem, das Sie nachts wach hält.

Compliance

Compliance-Blindheit: August 2026 ist in 5 Monaten

Der EU AI Act ist nicht optional. Hochrisiko-KI-Systeme unterliegen ab dem 2. August 2026 verpflichtenden Anforderungen. Bußgelder reichen bis zu 35 Mio. Euro oder 7 % des weltweiten Umsatzes. Die meisten Unternehmen haben noch nicht einmal inventarisiert, welche Systeme betroffen sind.

Vollständige KI-Systeminventarisierung in 2 Wochen
Risikoklassifizierung für jedes System dokumentiert
Audit-bereites Compliance-Paket vor August 2026

Leistung erkunden

Auslieferung

Die Umsetzungslücke: Nichts ist in Produktion

Sie haben geplant, geforscht oder pilotiert — aber nichts wurde ausgeliefert. Ob Sie bei null starten oder mittendrin feststecken, ich integriere mich als KI-Führungskraft mit einem Mandat: Produktion in 90 Tagen oder wir pivotieren.

Produktions-Deployment in 90 Tagen oder klare Pivot-Entscheidung
Use Case validiert oder Blocker in Woche eins diagnostiziert
Team ausgerichtet mit klarer Verantwortung und Meilensteinen

Leistung erkunden

Industrielle KI

Ihre Fabrik läuft mit Tabellenkalkulation, während Wettbewerber Digital Twins deployen

Ihre Wettbewerber haben industrielle Copiloten, die Ausfälle vorhersagen, Digital Twins, die den Durchsatz optimieren, und KI-gesteuerte Qualitätskontrolle. Sie arbeiten mit Erfahrungswissen und Excel. Die Lücke wächst mit jedem Quartal, das Sie warten.

Industrielle KI-Reifegrad-Lücke in 2 Wochen quantifiziert
Digital-Twin-Roadmap mit ROI-Prognosen
Erster industrieller Copilot innerhalb von 90 Tagen deployt

Leistung erkunden

Agenten

Ihr Vorstand will 'Agentic AI' — Sie wissen nicht, wo Sie anfangen sollen

Jeder Anbieter verspricht autonome Agenten. Ihr Vorstand hat darüber in der FT gelesen. Aber niemand in Ihrem Team hat einen in die Produktion gebracht. Die Kluft zwischen Agentic-AI-Hype und Agentic-AI-Realität ist dort, wo Budgets verschwinden.

Echte Agenten-Anwendungsfälle identifiziert, Hype herausgefiltert
Produktionsagent mit Leitplanken deployt
Agenten-Evaluierungsframework, das Ihr Team besitzt

Leistung erkunden

Transformation

Sie sind ein Hardware-Unternehmen, das in Hardware-Denken gefangen ist

Ihre Wettbewerber liefern wöchentlich Software-Updates. Sie liefern einmal im Jahr Hardware. Sie iterieren auf Daten. Sie raten aus dem Bauch. Der Software-Defined-Wandel hat bereits die Tech-Branche erfasst — jetzt kommt er für Automotive, Energie und Fertigung.

Software-Defined-Architektur in 4 Wochen entworfen
Hardware- und Software-Release-Zyklen entkoppelt
Continuous-Delivery-Pipeline betriebsbereit

Leistung erkunden

Führung

Sie brauchen einen CAIO, aber können das Gehalt von 300.000 € nicht rechtfertigen

Ihre KI-Initiativen haben keinen Verantwortlichen auf Führungsebene. Pilotprojekte stagnieren, weil niemand GuV-Verantwortung für KI hat. Der Vorstand will eine Strategie. Sie brauchen eine erfahrene KI-Führungskraft, die 2-3 Tage pro Woche eingebettet ist und von der Vision bis zur Produktion führt — ohne die Vollzeitkosten.

KI-Führung auf Führungsebene in 1 Woche eingebettet
KI-Strategie verantwortet, umgesetzt und gemessen
Internes Team aufgebaut und Übergabeplan geliefert

Leistung erkunden

Strategie

Strategie-Theater: 47 Anbieter-Pitches und immer noch keine Klarheit

Ihr Posteingang ist voll mit KI-Demos. Ihr Team hat starke Meinungen darüber, welches LLM genutzt werden soll. Sie haben einer Beratung für eine 'Strategie' bezahlt, die eigentlich eine Anbieter-Vergleichstabelle ist. Sie wissen immer noch nicht, wo KI echten Wert in Ihrem Geschäft schafft.

KI-Value-Map verknüpft mit Ihrer GuV in 2 Wochen
Vorstandsreifer Aktionsplan mit ROI-Prognosen
Klare Build-vs.-Buy-Entscheidungen mit Gesamtkostenanalyse

Leistung erkunden

Produktion

Demo-Schulden: Ihre KI bricht zusammen, sobald echte Nutzer sie berühren

Die Demo war perfekt. Die Produktion ist eine Katastrophe. Halluzinationen bei jeder 10. Anfrage. 8 Sekunden Antwortzeiten. Inferenzkosten 10x über Ihrer Schätzung. Die Lücke zwischen Demo-Qualität und Produktionsqualität-KI ist dort, wo die meisten Projekte sterben.

Halluzinationsrate um 80 %+ reduziert
Antwortzeiten unter 2 Sekunden
Inferenzkosten um 50-70 % gesenkt

Leistung erkunden

KI-Sicherheit

Ihre KI-Systeme sind ein offenes Tor für Angreifer

Prompt Injection. Data Poisoning. Modelldiebstahl. Trainingsdaten-Extraktion. Ihre KI-Systeme sind Angriffsvektoren ausgesetzt, die herkömmliche Sicherheit nicht abdeckt. Jedes LLM, das Sie deployen, ist eine neue Angriffsfläche, für die Ihr SOC-Team nicht geschult wurde.

KI-spezifische Bedrohungsanalyse in 2 Wochen abgeschlossen
LLM-Sicherheit gehärtet gegen OWASP Top 10 für LLMs
Red-Team-Tests vor Produktionsstart bestanden

Leistung erkunden

Physical AI

Ihre Roboter brauchen KI, die ohne Cloud funktioniert

Cloud-KI ist für Chatbots in Ordnung. Aber Ihre Roboter, Fahrzeuge und Edge-Geräte brauchen KI, die in Millisekunden reagiert, offline läuft und nicht halluzinieren darf. Eine falsche Antwort von einem Chatbot ist ärgerlich. Eine falsche Antwort von einem Chirurgieroboter ist tödlich.

Physical-AI-Anwendungsfälle nach Risiko und ROI priorisiert
Edge-vs.-Cloud-Architektur für Ihre Einschränkungen entworfen
Echtzeit-Inferenz-Pipeline deployt und getestet

Leistung erkunden

Entwicklung

KI verspricht 10x Entwicklerproduktivität — Ihr Team erreicht 10 %

KI-Coding-Tools versprechen eine Revolution. Ihre Entwickler kopieren aus ChatGPT und führen Fehler ein. Ich habe AuraLinkOS gebaut — 319 Microservices und 27 KI-Agenten — in 2 Monaten. Das ist kein Versprechen. Das ist eine Methode, die ich an Ihr Team weitergebe.

3-5x Entwicklerproduktivität innerhalb von Wochen
KI-gestützte Entwicklungsmethodik, die Ihr Team besitzt
Messbare Produktivitätssteigerung ab Sprint eins

Leistung erkunden

Security Ops

Ihr SOC ertrinkt in Alarmen, während sich Bedrohungen weiterentwickeln

Ihr Sicherheitsteam verarbeitet 11.000 Alarme pro Tag. Sie sind erschöpft. Angreifer nutzen KI, um Attacken schneller zu generieren, als Ihre Analysten sie sichten können. Ihr SOC braucht KI-gestützte Erkennung — oder Ihre Analysten verlieren weiter das Rennen.

SOC-Modernisierungsroadmap in 3 Wochen
KI-gestützte Bedrohungserkennung deployt
MDR-Partner ausgewählt und integriert

Leistung erkunden

Die Methode

Die DEPLOY-Methode™

70 % der KI-Projekte sterben zwischen Pilotprojekt und Produktion. Die DEPLOY-Methode wurde bei Cisco, Renault-Nissan-Mitsubishi und ABB entwickelt — Organisationen, in denen ein Pilotprojekt ohne Produktionstermin eingestellt wird, nicht verlängert.

Diagnose

Sie bekommen Klarheit darüber, was tatsächlich defekt ist. Die meisten KI-Projekte scheitern nicht an der Technologie. Sie scheitern, weil Ziele unklar sind, Stakeholder nicht abgestimmt sind oder Erwartungen durch eine Anbieter-Demo gesetzt wurden. Woche eins: Wir benennen das echte Problem.

Engineer

Sie bekommen eine Architektur, die den Kontakt mit echten Nutzern überlebt. Build-vs.-Buy-Entscheidungen, die auf den tatsächlichen Fähigkeiten Ihres Teams basieren. Sicherheit und Governance von Tag eins an eingebaut — nicht nachträglich aufgeschraubt, wenn der Auditor anruft.

Pilot

Sie testen schnell, lernen schnell und entscheiden schnell. Jedes Pilotprojekt startet mit Abschlusskriterien, die vor der ersten Codezeile geschrieben werden. Wenn das Pilotprojekt diese nicht in 90 Tagen erfüllen kann, stellen wir es ein und sparen das Budget. 'Permanentes Experiment' ist eine Krankheit.

Launch

Sie liefern an echte Nutzer mit echten Daten. Hier verschwinden die meisten KI-Beratungen — sie übergeben eine Präsentation, wünschen Ihnen Glück und schicken die Rechnung. Ich bleibe, bis das System Produktionslast verarbeitet.

Optimize

Sie bekommen ein System, das sich verbessert, nachdem ich gehe. Evaluierungsframeworks, Feedback-Schleifen, Monitoring-Dashboards und Retraining-Pipelines. Produktion ist der Beginn der Wertkurve, nicht das Ende des Projekts.

Yield

Sie besitzen die Fähigkeit, nicht ich. Wissenstransfer. Dokumentation, die Ihr Team tatsächlich liest. Schulungen, die haften bleiben. Mein Erfolgskriterium ist, dass Sie mich nie wieder für das gleiche Problem anrufen müssen.

Benannte Gegner, die ich Ihnen helfe zu besiegen

Diese fünf Fehlermuster töten 70 % der KI-Initiativen. Benennen Sie sie, um sie zu besiegen.

Die Umsetzungslücke

“Zwei Jahre Planung oder 18 Monate 'fast fertig.' So oder so — nichts in Produktion.”

Jede Initiative bekommt Produktionskriterien und eine 90-Tage-Uhr. Ausliefern oder pivotieren.

Demo-Schulden

“Funktioniert im Demoraum. Stürzt ab, wenn echte Nutzer kommen.”

Architektur von Tag eins für Produktionslast ausgelegt. Keine Demo-Qualitäts-Abkürzungen.

Strategie-Theater

“Eine sechsstellige Präsentation, die auf einem Shared Drive Staub sammelt.”

Strategie-Sprints, die mit deployten Systemen enden, nicht mit PowerPoint-Ergebnissen.

Compliance-Blindheit

“Der 2. August 2026 kommt. Sie haben Ihre KI-Systeme nicht inventarisiert.”

EU AI Act Readiness ist in jedes Projekt eingebaut. Governance von Tag eins.

Anbieter-Abhängigkeit

“Ihr gesamter KI-Stack hängt von einem US-Anbieter ab. Dessen Preise ändern sich. Dessen API ändert sich. Sie haben keinen Plan B.”

Aufgebaut auf Mistral AI — Europas souveräner KI-Champion. Vollständige Datenhaltung in der EU. Keine Abhängigkeit von US-Big-Tech für Ihre zentralen KI-Fähigkeiten.

Wie wir zusammenarbeiten

Engagement-Modelle

Wählen Sie das Modell, das zu Ihrer Dringlichkeit passt. Jedes Engagement endet mit einem deployten Ergebnis, nicht mit einem Deliverable.

Strategie-Sprints

Fester Umfang, fester Preis. Sie bekommen Antworten in Wochen, nicht Quartalen. Endet mit Entscheidungen, nicht mit mehr Fragen.

KI-Value-Map — 2 Wochen
EU AI Act Gap-Analyse — 3 Wochen
Produktions-KI-Audit — 1 Woche

Ship-to-Production-Projekte

Ihre KI geht vom Pilotprojekt in die Produktion mit definierten Meilensteinen. 90-Tage-Uhr. Ausliefern oder pivotieren.

RAG-Pipeline-Optimierung
Agenten-Entwicklung & Deployment
LLMOps-Infrastruktur-Aufbau

Eingebettete KI-Führung

Ein fraktionaler CAIO, der 2-3 Tage pro Woche in Ihrem Team eingebettet ist. Verantwortet die KI-Roadmap, entblockiert das Team, berichtet an den Vorstand.

Fraktionaler CAIO — 2-3 Tage/Woche
Interim AI VP — volles Engagement
AI Engineering Lead — hands-on

Kompetenztransfer an das Team

Ihr Team lernt die Methoden, nicht nur die Theorie. Ich gehe, Ihre Kompetenz bleibt.

Executive KI-Entscheidungsfindung
KI-gestützte Entwicklungsmethoden
Produktions-KI-Engineering

Warum das funktioniert

Ein Partner. Von der Strategie bis zur Produktion.

Die meisten KI-Berater beraten oder bauen. Beides machen sie nicht. Ich habe 15 Jahre lang beides gemacht — bei Cisco, Renault-Nissan-Mitsubishi und ABB. Dann habe ich 8 KI-Ventures gebaut, um zu beweisen, dass die Methode auch eigenständig funktioniert. Diese Kombination ist der Grund, warum Kunden nicht drei verschiedene Firmen beauftragen müssen.

Strategie

Ich habe die Richtung vorgegeben

Forbes Technology Council Mitglied — veröffentlichte KI-Strategie, die 100K+ Leser erreichte
KI-Botschafter der französischen Regierung — nationale industrielle KI-Beschleunigung
Berkeley SkyDeck Advisor — 30+ KI-Startups betreut
KI-Strategie an GuV gekoppelt, nicht an Technologietrends

“KI-Strategie ist wertlos, wenn sie nicht mit Geschäftskennzahlen verbunden ist. Jede Roadmap, die ich erstelle, ist direkt an Umsatz, Kostensenkung oder Wettbewerbsvorteil gebunden — denn das ist es, was Vorstände finanzieren.”

Produkt

Ich habe das Ergebnis verantwortet

Stellvertretender Geschäftsführer bei Renault-Nissan-Mitsubishi Alliance
250 Mio. €+ an Programmbudgets verantwortet und geliefert
Connected Services für 4 Mio.+ Nutzer in 39 Ländern ausgeliefert
Weltweit erstes Google-built-in Fahrzeug-Head-Unit

“Ich habe auf dem Stuhl gesessen, auf dem Sie sitzen — Budget verantworten, dem Vorstand gegenübertreten, die Politik managen. Ich weiß, was Stakeholder-Abstimmung kostet, weil ich diesen Preis bezahlt habe.”

Code

Ich habe das System ausgeliefert

AuraLinkOS: 319 Microservices, 27 KI-Agenten — in 2 Monaten gebaut
Produktions-RAG-Systeme, feinabgestimmte Modelle, Open-Source-LLM-Deployment
Systeme in Cisco-Größenordnung — 100 Mio.+ Nutzer in Produktion
8 KI-Ventures gebaut und ausgeliefert, nicht nur imaginiert

“Wenn Ihr Engineering-Team sagt 'das geht in diesem Zeitrahmen nicht', kann ich diese Aussage bewerten, weil ich es gemacht habe. Ich spreche die Sprache Ihrer Entwickler, weil ich ihren Code schreibe.”

Transformation

Ich habe den Wandel angeführt

Software-Defined-Vehicle-Transformation bei Renault-Nissan-Mitsubishi
Software-Defined-Power-Strategie bei Schneider Electric
Software-Defined-Charging-Plattform — AuraLinkOS
Dieselbe Transformationsmethodik in 3 Branchen angewandt

“Software-Defined-Transformation scheitert, wenn Unternehmen sie als Technologieprojekt behandeln. Es ist ein organisatorischer Wandel. Ich weiß, wo der verborgene Widerstand lebt, weil ich dreimal dagegen gekämpft habe.”

Diese vierfache Tiefe — Strategie, Produkt, Code und Transformation — bedeutet, dass ein Partner die Strategieberatung, das Implementierungshaus und die Interim-Führungskraft ersetzt. Das ist nicht Effizienz. Das ist Kohärenz.

Warum Hyperion

Liefert vs. berät nur

Senior-Expertise. Keine Anbieter-Abhängigkeit. KI in Produktion, nicht in PowerPoint.

15+

Jahre KI ausgeliefert

Sie arbeiten mit dem Entscheider

Keine Junior-Analysten. Keine Delegation. Jede Stunde ist direkte Senior-Expertise von Cisco, Renault-Nissan-Mitsubishi und ABB. Wenn ich sage 'Ich habe das vorher ausgeliefert', meine ich, dass ich den Code geschrieben, das Budget gemanagt und dem Vorstand präsentiert habe.

319

Microservices ausgeliefert

Ich berate und baue — die meisten beraten nur

Ich habe AuraLinkOS gebaut: 319 Microservices und 27 KI-Agenten in 2 Monaten. Das erfordert normalerweise ein 25-Personen-Team und 2 Jahre. Wenn ich Ihre Architektur überprüfe, rate ich nicht. Ich vergleiche sie mit Systemen, die ich letztes Quartal gebaut habe.

€0

an Anbieter-Provisionen

Aufgebaut auf Mistral. Kein US-Lock-In.

Während die meisten Berater standardmäßig auf OpenAI oder Google setzen, baue ich auf Mistral AI — Europas souveräner KI-Champion. Ihre Daten bleiben in der EU. Ihr KI-Stack hängt nicht von US-Big-Tech ab. Ich deploye auch Open-Source-Modelle, wenn sie passen. Null Anbieter-Provisionen. Null Vermittlungsgebühren. Das richtige Werkzeug für Ihr Problem, nicht für meine Marge.

Tage bis zur Auslieferung

Sie besitzen die Kompetenz. Ich gehe.

Mein Erfolgskriterium ist, dass Sie mich nie wieder für das gleiche Problem anrufen müssen. Jedes Engagement beinhaltet Wissenstransfer, Runbooks und Hands-on-Schulung. Ich baue die Kompetenz Ihres Teams auf und trete dann zurück.

Beweise, keine Versprechen

Reden ist billig. Hier ist, was ich gebaut habe — alles auf Mistral AI: AuraLinkOS — eine vollständige EV-Ladeplattform (319 Microservices, 27 KI-Agenten). Athena AI — ein Business-Betriebssystem. Aegis AI — eine EU AI Act Compliance-Engine. Achilles AI — ein KI-Code-Sicherheitsscanner. Kairos VC — eine Venture-Due-Diligence-Plattform. Techne AI Studio — ein kreatives KI-Toolkit. Vectis AI — ein Fahrzeugintelligenz-System. EU AI Navigator — ein KMU-Compliance-Navigator. Acht Ventures. Alle ausgeliefert. Alle in Produktion. Alles auf europäischer KI-Infrastruktur. Das ist die Kluft zwischen KI-Beratung und KI-Bau.

Auralink →Athena AI →Aegis AI →Achilles AI →Kairos VC →Techne AI Studio →Vectis AI →EU AI Navigator →

Branchentiefe

Branchen, in denen ich ausgeliefert habe

Keine theoretische Expertise. Produktionssysteme in Sektoren, wo Versagen Konsequenzen hat.

Automotive & Mobilität

Connected Vehicles, EV-Laden, Software-Defined Vehicles

Was wir liefern

Connected-Vehicle-KI-Plattformen für 4 Mio.+ Nutzer

EV-Ladesoftware (AuraLinkOS — 319 Microservices)

Android Automotive Integration (weltweit erstes Google-built-in)

Flottenmanagement-KI mit Echtzeit-Telemetrie

Relevante Erfahrung

NissanConnect Services in 39 Ländern geleitet. AuraLinkOS EV-Ladeplattform von null auf Produktion gebaut.

Erfolgsbilanz

Institutionelle Anerkennung

Keine selbst proklamierte Expertise. Anerkannt von Regierungen, Institutionen und Branchenverbänden.

Forbes Technology Council

Mitglied seit 2021. Veröffentlichte Thought-Leadership-Beiträge mit 100K+ Lesern zu KI-Strategie, Produktions-Deployment und der Pilot-zu-Produktion-Lücke.

KI-Botschafter der französischen Regierung

Ausgewählt für die nationale 'Osez l'IA'-Initiative. Mandat: Beschleunigung der industriellen KI-Einführung in der französischen Fertigung und im Enterprise-Bereich.

Berkeley SkyDeck Advisor

Key Advisor seit 2022. 30+ KI- und Deep-Tech-Startups bei Product-Market Fit, Go-to-Market und Engineering-Architektur betreut.

La French Tech Athens Vorstand

Vorstandsmitglied, das französisch-griechische Technologie-Ökosysteme verbindet. Aufbau grenzüberschreitender europäischer KI-Zusammenarbeit.

Senior Executive AI ThinkTank

Mitglied des Senior Executive AI ThinkTank. Beitrag zu Enterprise-KI-Einführungs-Frameworks und C-Suite-Entscheidungsstandards.

FranceNum Activateur

Referenzierter Experte bei France Num, der nationalen Initiative der französischen Regierung zur Beschleunigung der KMU-Digitalisierung und KI-Einführung.

Ausgeliefert auf Enterprise-Niveau

Liefert vs. berät nur

Wie Hyperion im Vergleich abschneidet

Ein ehrlicher Vergleich. Einschließlich wann Sie jemand anderen wählen sollten.

Traditionelle Beratung

Hyperion

Strategie-Präsentation → Übergabe → Viel Glück

Strategie → Architektur → Code → Produktion

Endet bei Empfehlungen. Schickt die Rechnung.

Endet beim deployten System. Transferiert Kompetenz.

"Hier ist, was Sie tun sollten."

"Hier ist, was ich gebaut habe. Ihr Team kann es betreiben."

Traditionelle Beratung

Hyperion vs. Big 4 / McKinsey / BCG

Hyperion-Vorteil

Sie arbeiten direkt mit mir — nicht mit Junior-Analysten, die von einem Partner beaufsichtigt werden, der vierteljährlich erscheint. Ich berate und baue: 319 Microservices ausgeliefert, keine Folienpräsentationen. 3-5x kosteneffizienter. 10x schneller in die Produktion.