Dr. Rutger Boels denkt KI von der Logik her. Als CEO von AI.IMPACT verbindet er wissenschaftliche Tiefe, Data Science und praktische KI-Beratung. Sein besonderes Interesse gilt logischer KI, Ontologien und der Frage, wie Unternehmen ihr Wissen so strukturieren können, dass KI-Systeme nicht nur generieren, sondern zuverlässig mit Kontext, Regeln und Bedeutung arbeiten.
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Rutger bringt Erfahrung aus Data-Science-Führung, KI-/Data-Consulting und mathematischer Forschung mit; öffentlich wird er unter anderem mit dem Aufbau einer AI- und Data-Consulting-Praxis sowie Forschung zur Rolle mathematischer Logik als Verbindung zwischen IT, KI und Geschäftsprozessen beschrieben. Seine Stärke liegt darin, komplexe technische Möglichkeiten in klare Modelle, belastbare Entscheidungsgrundlagen und umsetzbare Architekturen zu übersetzen.
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Schwerpunkt: logische KI, Ontologien, Data Science, technische Machbarkeit, Architektur, mathematische Modelle und Umsetzung.

Wiebke sorgt dafür, dass KI in Organisationen sinnvoll wirksam wird. Als Chief Transformation Officer verbindet sie KI-Strategie, Change Management, Executive Coaching und KI-Ethik. Ihr Blick richtet sich nicht nur darauf, was technisch möglich ist, sondern auch darauf, was für Menschen, Organisationen und Entscheidungsprozesse verantwortbar ist.
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Sie arbeitet an der Schnittstelle von Business, Technologie und Veränderung. Öffentlich wird ihre Expertise in der strategischen Entwicklung und Umsetzung von KI-Lösungen, der Identifikation und Produktionalisierung von Use Cases sowie der Schnittstelle von Strategie, Technologie und Veränderungsmanagement beschrieben (IT-Tage Speakerprofil). Den ethischen und philosophischen Blick vertieft sie durch ihr Studium in Philosophie, Politik und Wirtschaft an der LMU München, das auch in öffentlichen Profilen genannt wird.
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Schwerpunkt: KI-Strategie, KI-Ethik, Use-Case-Identifikation, Transformation, Governance, Enablement, Führung und Kommunikation.
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Felix Jacubasch
Felix Jacubasch ist der Data Guy im Führungsteam. Als Chief Technology Officer bringt er die Perspektive ein, ohne die KI-Projekte nicht tragfähig werden: Datenqualität, Datenarchitektur, Analytics, Integration und technische Skalierbarkeit. Er prüft, ob ein Use Case nicht nur attraktiv klingt, sondern ob Daten, Systeme und Prozesse wirklich dafür bereit sind.
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Felix sorgt dafür, dass KI-Lösungen auf einem belastbaren technischen Fundament stehen. Gerade in der Zusammenarbeit mit Wiebke entsteht daraus eine wichtige Verbindung: Use Cases werden nicht nur strategisch und organisatorisch gedacht, sondern auch daten- und architekturseitig realistisch bewertet.
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Schwerpunkt: Data Engineering, Analytics, Datenarchitektur, technische Umsetzung, Integration, Skalierung und KI-Betrieb.
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Der eigentliche Kundennutzen liegt in der Kombination.
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Rutger strukturiert komplexe KI-Fragen über Logik, Modelle und technische Machbarkeit. Wiebke sorgt dafür, dass Strategie, Ethik, Führung und Veränderung zusammenpassen. Felix bringt die Daten- und Architekturperspektive ein, die entscheidet, ob ein KI-Case im echten Betrieb funktioniert.
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Damit kann AI.IMPACT KI-Cases von Anfang an ganzheitlich planen: wertorientiert, verantwortbar, technisch realistisch und organisatorisch anschlussfähig. Genau daraus entstehen Lösungen, die nicht in der Demo enden, sondern in der Praxis genutzt werden und messbar Wert schaffen