Technical Product Owner für KI-Produkte

AI Governance
für hochrisiko KI-Systeme

Schwerpunkt: AI Product Engineering, Data Governance und Compliance-by-Design. Ich übersetze Geschäftsanforderungen in KI-Use-Cases und begleite sie von Product Discovery und Backlog bis zu DevSecOps, CI/CD und verantwortbarem Betrieb.

Use Cases & Projekte Kontakt aufnehmen
Business Need → KI-Use-Case Product Discovery · Vision · Backlog · Priorisierung Data Governance → Governed Delivery DevSecOps · CI/CD · Quality Gates · Compliance-by-Design
Portrait von Mustafa Demir

Meine Expertise

Business Development, Technical Product Ownership und AI Product Engineering — mit Data Governance, DevSecOps und Compliance-by-Design als verbindender Struktur

Technical AI Product Ownership

Vision · Backlog · Priorisierung · Delivery

  • Produktvision, Roadmap, Scope und Backlog für KI-Produkte strukturieren
  • Fachliche Anforderungen in umsetzbare User Stories und Akzeptanzkriterien übersetzen
  • Technische Abhängigkeiten, Risiken und Architekturentscheidungen in Produktentscheidungen einordnen
  • Business, Engineering, Data und Governance auf ein gemeinsames Produktziel ausrichten
Product Vision Backlog User Stories Acceptance Criteria Roadmap Technical Decisions

Business Development & Product Discovery

Business Need · Use Case · Value · Feasibility

  • Geschäftsprobleme aufnehmen und in konkrete, bewertbare KI-Use-Cases überführen
  • Business Value, Risiko, Datenbedarf und technische Machbarkeit gemeinsam bewerten
  • Customer Journey, Value Proposition, MVP-Scope und Erfolgskennzahlen entwickeln
  • Entscheidungsgrundlagen für Produkt-, Investitions- und Skalierungsentscheidungen schaffen
Use-Case Discovery Business Value Feasibility MVP Scope Value Proposition KPIs

AI Product Engineering & Data Governance

Daten · Architektur · Qualität · Lifecycle

  • Produkt-, Daten-, Modell- und Plattformanforderungen in einem technischen Zielbild verbinden
  • Data Quality, Data Lineage, Zugriff, Verantwortlichkeiten und Dokumentation etablieren
  • KI-Lifecycle von Daten und Evaluation bis zu Betrieb, Monitoring und Verbesserung strukturieren
  • Technische Konzepte so erklären, dass Business- und Engineering-Entscheidungen zusammenpassen
Data Quality Data Lineage Data Ownership Cloud Architecture GenAIOps Model Evaluation

DevSecOps & Compliance-by-Design

CI/CD · Quality Gates · Policy-as-Code · Auditability

  • Governance-Anforderungen als technische Kontrollen in CI/CD- und Release-Prozesse integrieren
  • EU-AI-Act-Anforderungen, Security und Human Oversight in prüfbare Quality Gates übersetzen
  • Policy-as-Code, automatisierte Evidence-Erzeugung und Traceability für Releases konzipieren
  • Drift-Monitoring, Incident Reporting und Post-Market Surveillance im Betrieb verankern
DevSecOps CI/CD/CT OPA / Rego Quality Gates Audit Evidence EU AI Act
Technischer Kontext: Azure · Kubernetes · Terraform · GitHub Actions · SQL / Python · Enterprise Automotive
Wirkung aus Produkt, Engineering & Governance
Qualität −60 % Rework durch strukturierte Defect Governance · Mercedes-AMG
Zeit −40 % Requirements-Bearbeitungszeit plus bis zu 50 % schnellere Fehlerbehebung · MB.OS 2.0 & AMG
Produktivität +25 % Workflow-Produktivität durch strukturierte agile Tool- & Prozesslandschaft
Value Protection 240 Mio. € Business-Case abgesichert Technologieoption im 200.000-Fahrzeug-Case kritisch bewertet
Governance 16 / 10 Quality Gates · automatisiert 14 EU-AI-Act-Anforderungen in Quality Gates übersetzt · Azure-PoC
Audit bis zu −70 % Auditaufwand durch automatisierte Compliance Gates & Audit-as-Code · evaluierter Azure-PoC der Masterarbeit

Berufserfahrung

Von Produktkomplexität zu automatisierter AI Governance — jede Station mit messbaren Ergebnissen

Aug. 2025 – Mai 2026

AI Governance & Cloud Architecture – Professional Development

Stuttgart

Gezielte Vertiefungsphase: AI Governance als technische Architekturdisziplin — aufbauend auf 5+ Jahren Enterprise-Projektverantwortung.

  • Masterarbeit: Cloud-native GenAIOps-Referenzarchitektur mit EU-AI-Act-Quality-Gates (Note 1,4, Azure-PoC)
  • Cloud Architect Programm velpTEC (Vollzeit, 810 Units, AZAV): Azure, Kubernetes, Docker, DevOps
  • Fokus: Audit-Automatisierung, Evidence-Erzeugung & Post-Market Surveillance
16 Gates · 10 automatisiert bis zu −70 % Auditaufwand (PoC)
StuttgartAI Governance | Cloud
Dez. 2023 – Aug. 2025

Projektleiter System-Architektur & Agile Prozesse (Hochvoltbatterien)

Mercedes-AMG GmbH

Projektleitung im Umfeld hochkomplexer Hochvoltbatterie- und E/E-Systeme — Single Point of Contact für internationale Lieferanten.

  • Business- & technische Anforderungen (IREB) in System- und Prozessarchitekturen übersetzt — Traceability & Compliance nach ISO 26262 / ASPICE
  • Single Point of Contact für 10 internationale Lieferanten; 80+ technische Change-Topics in der Serienbetreuung
  • Datengetriebenes Defect Management mit klarer Ownership und Eskalationspfaden etabliert
  • Neue Anforderungen der EU-Batterieverordnung unter Zeitdruck integriert (CE-Konformitäts-Readiness)
  • Change Management (ACM) mit Meilenstein-, Budget- & Ressourcensteuerung; SAFe-Planungsevents moderiert
−60 % Rework bis zu 50 % schnellere Fehlerbehebung +25 % Workflow-Produktivität
AffalterbachHochvoltbatterien | Agile
Sept. 2022 – Dez. 2023

IT-Plattform-Architektur & Produktstrategie (MB.OS 2.0)

Mercedes-Benz AG

Business-to-Platform Translation für die konzernweite Software- & Datenplattform MB.OS 2.0.

  • Business- & Marktanforderungen in Plattform- und Systemanforderungen übersetzt — 2.000–3.000 Requirements pro Domäne, ~5 Märkte, 5–6 Baureihen
  • Requirements Governance & Traceability-Strukturen über mehrere Fahrzeug-/IT-Programme etabliert (inkl. SAFe-Gremienarbeit)
  • Business Cases & Technologieanalysen als Entscheidungsgrundlage für Management-Gremien erstellt
  • Technologieoption mit EUR 240 Mio. Brutto-Kostenexposition kritisch bewertet — wirtschaftlich tragfähigere Alternative unterstützt
−40 % Requirements-Bearbeitungszeit EUR 240 Mio. Business-Case abgesichert
SindelfingenMB.OS | Plattform
März 2022 – Sept. 2022

IT Service Integration & Data Quality – Gesamtfahrzeug

Magna International (Magna Steyr)
  • Datenqualität, Release-Prozesse & Systemintegration im produktiven Betrieb sichergestellt
  • Standardisierte Release- & Daten-Workflows: mehr Prozess-Transparenz und Dokumentationsqualität
  • Einbettung in bestehende IT-Service-Strukturen für zuverlässigen operativen Betrieb
SindelfingenData | Release | Integration
2020 – 2021 · Praktika

BMW Group & Mercedes-Benz AG

BMW Group – Komplexitäts- & Variantenmanagement
Mercedes-Benz AG – Automotive Transformation Consulting
  • BMW: ~10.000 Produktvarianten pro Baureihe analysiert — Gleichteile, Standardisierung, Variantenkürzung
  • Mercedes-Benz: Digitale Transformation, Product Strategy, Design Thinking & IT-Projektmanagement
~10.000 Varianten analysiert 60–80 % Varianzreduktion (ausgew. Scope)
München & StuttgartAutomotive | Transformation

Akademischer Hintergrund

Abschluss 06/2026 · Note 1,4

M.Sc. Digital Management & Transformation

SRH Fernhochschule (berufsbegleitend)
  • Masterarbeit: Cloud-native GenAIOps-Referenzarchitektur — 14 EU-AI-Act-Anforderungen in 16 Quality Gates operationalisiert, 10 technisch automatisiert (Azure-PoC)
  • Publiziert auf GitHub + Zenodo-DOI — unabhängig konzipiert und implementiert
  • Akademisches Projekt „Enterprise AI Enablement“ (SAFe, Note 1,0): 10+ KI-Use-Cases nach Business-Impact & Risiko bewertet
FernstudiumMaster
Jan. 2026 – Mai 2026

Cloud Architect Programm (Vollzeit, 810 Units)

velpTEC GmbH (AZAV-zertifiziert)
  • Cloud Computing, IT Service Management, SQL, Docker, DevOps Foundation, GitHub/GitLab
Vollzeit-WeiterbildungCloud & DevOps
Abschluss 2018

B.Sc. Wirtschaftswissenschaften

Universität Hohenheim
Stuttgart/HohenheimBachelor

Erfolge & Projekte

AI Governance, KI-gestützte Prozesse und Enterprise-Delivery — jeweils mit messbarem Business Impact

GenAIOps Compliance Gates — Cloud Architektur (Masterarbeit)

M.Sc. SRH · Note 1,4 DOI 10.5281/zenodo.19917413 v2.0.0 · CC BY-NC 4.0 Azure-AKS-PoC · reproduzierbar

Kontext & Ziel

Cloud-native Referenzarchitektur, die die Deployer-Pflichten des EU AI Act (Art. 26) als lifecycle-integriertes Quality-Gate-Kontrollsystem operationalisiert — Compliance als Architekturentscheidung statt manueller Vor-Go-live-Prüfung.

Die Artefakte

  • 5-Säulen-Referenzarchitektur: Plattform-Basis (AKS/Helm) · Quality-Gate-Kontrollsystem · Pipeline-Integration & Policy Engine · Evidence Store · Monitoring & Post-Market Surveillance
  • 16 Quality Gates entlang des Deployer-Lifecycle (5 Pre-Deployment · 6 Deployment · 5 Operations), vollständig spezifiziert als 7-Attribut-Template
  • Policy-as-Code: 105 Rego-Regeln, 103 OPA-Unit-Tests — Drei-Säulen-Enforcement über Build-Time (Conftest), Admission-Time (OPA Gatekeeper) und Post-Deployment
  • Manipulationsevidenter Evidence Store: SHA-256-Hash-Chain — jede Gate-Entscheidung (auch FAIL) wird als Audit-Record persistiert
  • Sechsstufige Traceability: EU-AI-Act-Artikel → Requirement → Gate → Enforcement → Policy → Evidence-Artefakt
  • Betriebsnachweis: 39s End-to-End-Pipeline, ~0,35 € pro AKS-Lauf — lokal reproduzierbar via Minikube

Nutzen für KI-Governance

  • 14 Deployer-Requirements → 16 Gates → 10 technisch automatisiert (62,5 %) — die Grenze ist bewusst regulatorisch: Human Oversight (Art. 14) wird nicht wegautomatisiert
  • Bis zu 70 % weniger Auditaufwand im evaluierten Azure-PoC-Szenario — Evidence-Erzeugung läuft automatisch in der Pipeline
  • Post-Market Surveillance eingebaut: Drift-Monitoring (PSI/JSD), Incident Reporting (Art. 72/73) — Governance endet nicht beim Deployment
  • Demonstriert am Healthcare-PoC (Hochrisiko, Art. 6 i.V.m. MDR): GREEN- / RED- / TAMPER-Pfad — gezielte Manipulation wird blockiert, SQL-Manipulation per Hash-Differenz erkannt
  • Regelquellen-agnostisch: Norm-Update = Policy-Update, kein Architektur-Umbau — Accountability-by-Design als Systemeigenschaft

Warum das zählt — Markt-Kontext

  • EU-AI-Act-Verstöße kosten bis zu 35 Mio. € oder 7 % des Weltumsatzes (Art. 99, durchsetzbar seit 08/2025)
  • Compliance eines einzelnen Hochrisiko-KI-Systems: ~52.000 € pro Jahr — Automatisierung von Evidence & Audit ist der zentrale Kostenhebel
  • Open Source publiziert (GitHub + Zenodo-DOI), akademisch zitierbar — unabhängig konzipiert und implementiert

Methodik

Design Science Research (Hevner, Peffers, vom Brocke). Evaluation über Triangulation: Coverage-Matrix (14/14 Requirements), PoC-Walkthrough auf realer Infrastruktur, Composite-Reviews aus 5 Stakeholder-Perspektiven.

GenAIOps Compliance Gates   Thesis Repository   Zenodo DOI  

AI & Cloud Solution Architecture – KI-gestütztes Requirements Engineering

Kontext & Ziel

Konzeption einer KI-gestützten Lösung zur Verbesserung von Qualität, Effizienz und Entscheidungsfähigkeit im Anforderungsmanagement.

Beitrag & Architekturwirkung

  • Ableitung fachlicher Anforderungen in eine Cloud-native KI-Architektur
  • Einsatz von KI zur Klassifikation, Duplikaterkennung und Qualitätsbewertung von Anforderungen
  • Entwurf eines Human-in-the-Loop-Workflows zur Governance-konformen KI-Nutzung
  • Integration in bestehende Enterprise-Prozesse und Tool-Landschaften

Impact

  • Akademischer Business Case (Potenzialanalyse): ~70 % Zeitersparnis, ~40 % weniger Fehler — als Potenzial ausgewiesen, klar getrennt von produktiven Ergebnissen
  • Signifikante Verbesserung der Entscheidungsqualität auf Anforderungsebene

Enterprise AI Enablement – KI-Integration im SAFe-Framework

Kontext & Ziel

Analyse des Einsatzes von KI zur Unterstützung agiler Rollen und Entscheidungsprozesse im Enterprise-Umfeld (SAFe).

Beitrag & Architekturwirkung

  • Untersuchung des Rollenwandels von Product Ownern und agilen Rollen durch KI-Unterstützung
  • Identifikation von 10+ KI-Use-Cases entlang des agilen Lifecycles
  • Bewertung organisatorischer und technischer Auswirkungen auf Governance und Zusammenarbeit
  • Entwicklung von Handlungsempfehlungen für strategische Transformation

Impact

  • Klarer Rahmen für den verantwortungsvollen Einsatz von KI in agilen Organisationen
  • Beitrag zur strategischen Weiterentwicklung von Produkt- und Entscheidungsstrukturen

Aktuelle Vorhaben & Forschungsinteressen

Ein aktives Produkt und ein exploratives Forschungsthema führen meine Arbeit an verantwortungsvollen KI-Systemen weiter.

Aktive Produktentwicklung

ScanFair

ScanFair macht Produkt- und ESG-Informationen per Barcode verständlich und nachvollziehbar.

  • iOS-MVP auf realem Gerät validiert
  • Reale Produktdaten und transparente Score-Details
  • Nächster Fokus: Datenabdeckung und belastbare Bewertungslogik
Product · ESG · Responsible Tech Case Study
Forschungsinteresse · Explorativ

Compliance by Adaptation

Wie können autonome KI-Agenten lernen, ohne rechtliche und ethische Grenzen zu verlassen?

  • Formale Lernkorridore und Safe Sets
  • Präventive Runtime-Filter mit Policy-as-Code
  • Kryptografische Provenienz für kontinuierliche Auditierbarkeit
Aufbauend auf GenAIOps Compliance Gates Konzeptphase

Zertifizierungen & Weiterbildung

Kontinuierliche Weiterentwicklung in Cloud-Technologien und Requirements Engineering

Cloud Architect Programm
6 Module: Cloud, DevOps, Daten & Governance
velpTEC
Cloud & Plattform
Cloud Computing
Multi-Cloud Kubernetes FinOps
Docker Praxiseinstieg
Container Image-Hardening Supply-Chain
DevOps & Automatisierung
DevOps Foundation
CI/CD DevSecOps Telemetry
GitHub & GitLab
GitOps Branching Pipelines
Daten & Governance
Datenbanksysteme mit SQL
ERM JOINs & Indizes ACID
IT-Service-Management
ITSM Risk & Supplier Architecture Mgmt
IREB Advanced RE@Agile
Practitioner
iSQI Group
Scrum Product Owner
EXIN
EXIN
Generative KI in der Praxis
SoloLearn
SoloLearn
Professional Scrum Master I
PSM I
Scrum.org
Sprachen: Deutsch (Muttersprache) · Englisch (fließend) · Türkisch (Muttersprache)

Profile & Evidence

Zwei ausgewählte Nachweise für Produkt-, Engineering- und Governance-Kompetenz

Lebenslauf (DE)

Product Owner | Data-, AI- & Cloud-Plattformen.

PDF Aktualisiert: 07/2026
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Masterarbeit & Forschungs-Code

GenAIOps Compliance Gates — EU AI Act Referenzarchitektur. Open Source mit Zenodo-DOI.

GitHub · Zenodo v2.0.0 · 05/2026
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