PORTRAIT / PATRIK GARTEN Hallo.
Der Gründer Akte #001 · Patrik Garten

Patrik
Garten.

Gründer von garten.ai. Entwickler, kein Berater. Ich baue KI- und Automatisierungssysteme für Unternehmen, bei denen Fehler teuer werden.

KI-Faszination seit 16, 8+ Jahre Software-Engineering, mit einer Wurzel im Gesundheits­wesen. Ich habe garten.ai gegründet, weil der Mittelstand KI-Unterstützung braucht, die funktioniert, und jemanden, der auch „Nein“ sagt.

Rolle
Gründer & Lead-Entwickler
Basis
Dortmund · remote in DACH
Fokus
LLM-Systeme, RAG, Agents, Governance
Sprachen
Deutsch · Englisch

Meine erste Berührung mit KI war keine Vorlesung und kein Startup-Hype. Es war eine Idee mit 16, für die ich Code schreiben musste.

Die Gesundheits­wesen-Wurzel.

Aufgewachsen mit einem tiefen Verständnis dafür, wie verletzlich Systeme sind, in denen Menschen auf korrekte Entscheidungen angewiesen sind. Meine Familie kommt aus dem Gesundheits­wesen. Das prägt, wie ich Software betrachte: nicht nur als Produkt, sondern als Verantwortung. Fehler haben Adressaten.

Das ist der Grund, warum ich mich so schwer mit „move fast and break things“ tue. In manchen Branchen bricht nicht nur die Software. Es bricht ein Prozess, der einen Menschen betrifft. Für den Mittelstand in regulierten Umgebungen ist das Alltag.

KI seit 16.

Mit 16 wollte ich ein Programm schreiben, das für mich Texte zusammenfasst. 2013 war das eine ernsthafte Aufgabe: keine fertigen Schnittstellen, kein GPT, keine fertigen Embeddings. Das hat mich ins Software-Engineering gezogen: Will etwas intelligent wirken, muss man erst lernen, wie Systeme überhaupt laufen.

Seitdem: acht Jahre professionelles Engineering in Finanzdienstleistung, öffentlicher Hand und Gesundheits­daten. Und parallel die ganze Zeit die Faszination: Was machen diese Modelle, wo brechen sie, wo helfen sie wirklich?

„Ich bin nicht mit dem Hype zur KI gekommen. Ich war schon da, als noch kaum jemand zuschaute. Und ich bleibe da, wenn der Hype wieder abebbt.“

Warum garten.ai.

Weil ich sehe, was passiert, wenn der Mittelstand KI als Zusatzfunktion behandelt: Shadow-AI auf Laptops, Prototypen ohne Besitzer, Beratungsfolien ohne System, das am Ende wirklich läuft. Und weil ich merke: Menschen, die ehrlich mit diesem Thema umgehen, sind selten.

garten.ai ist genau darauf gebaut: Engineering und Betrieb statt Beratung als Selbstzweck. Ich baue, was funktioniert, und ich sage „Nein, das braucht keine KI”, wenn es stimmt. Governance heißt auch: Nicht alles, was möglich ist, ist sinnvoll.

„Mein Name ist Garten. Mein Beruf ist, im Wildwuchs der KI-Tools die Wurzel zu finden, an der bei euch wirklich etwas wachsen kann.”

Was mich von einer Beratung unterscheidet.

Ich liefere Code, Dokumentation, Runbooks und Infrastructure as Code. Keine Folien. Am Ende eines Projekts läuft etwas, das ihr selbst weiter­entwickeln könnt oder das ich als Retainer für euch betreibe. Technische Abhängigkeiten sind dokumentiert, damit ein Team später darauf aufsetzen kann.

Zertifiziert, wo es zählt.
Erfahren, wo es darauf ankommt.

TÜV Rheinland
Zertifizierter KI-Manager
TÜV Rheinland Akademie
gültig bis 06.08.2027
Compliance
EU AI Act · Vertiefung
Selbststudium + Audit-Praxis
2024–2026
Security
ISO 27001 · Awareness
Lead Auditor Kurs
2023
Data
Datenschutz-Grundlagen (DSGVO)
Interne Compliance-Schulungen
2022–laufend
Cloud
AWS Solutions Architect
Amazon Web Services
2021
Engineering
8+ Jahre Software-Engineering
Feld-Erfahrung · regulierter Mittelstand
2017–heute

Vier Dinge,
die nicht verhandelbar sind.

01
Software muss man betreiben, nicht nur bauen.
Jedes System bekommt Überwachung, Alarmierung, Tests, Deployment-Pipelines und eine klare Zuständigkeit im Ernstfall. Ohne diese Grundlagen ist es kein Produkt, sondern ein Prototyp.
02
Governance ist der Startpunkt, nicht der Schluss.
Risikoprüfung, Datenflussdokumentation und Audit-Unterlagen beginnen am ersten Tag, nicht erst, wenn der Wirtschaftsprüfer fragt. Compliance später nachzurüsten ist teurer, als sie früh mitzudenken.
03
Abhängigkeiten müssen sichtbar sein.
Code, Dokumentation, Runbooks, Secrets und Infrastructure as Code liegen im Repository, Cloud-Account und Betrieb des Kunden. Anbieter-, Modell- und Betriebsentscheidungen werden dokumentiert.
04
Sag „Nein“ zu KI, wenn KI falsch ist.
Eine einfache Regel, ein Workflow-Werkzeug oder ein klarer Prozess ist oft die richtige Antwort. KI ist ein Werkzeug im Kasten, nicht die Antwort auf jede Frage.

Zwölf Jahre Weg,
eine Handschrift.

Branchen, Rollen und Projekte, verdichtet. Namen bleiben aus Vertraulichkeits­gründen draußen.

2024–2026
Regulierter Mittelstand · DACH
KI-Governance-Setup, Shadow-AI-Audits, RAG-Implementierungen für Finanz- und Gesundheitskunden.
2023–2024
B2B SaaS · Enterprise
Produktive LLM-Architektur, Agent-Workflows, Überwachung und Kostenkontrolle.
2021–2023
Öffentlicher Sektor
Plattform-Engineering & Security-Reviews. DSGVO-konforme Datenverarbeitung bei Skalierung.
2018–2021
FinTech · Regulierte Finanzprodukte
Auditfähige Backend-Systeme, Compliance-Automatisierung, ISO-27001-Vorbereitung.
2017–2018
Software-Engineer · diverse
Handwerkszeug: Backend-Entwicklung, DevOps-Grundlagen, erste produktive Systeme in regulierten Umgebungen.
2013–2017
Eigene Experimente · KI & ML
Mit 16 gestartet: erste eigene Text- und Klassifikationsmodelle. Selbststudium lange bevor KI im Mittelstand ein Thema wurde.

Genug über mich.
Lass uns über euer Vorhaben reden.