KI-optimierte Inhalte für
LLMs & Suchmaschinen
Diese Seite bietet eine maschinenlesbare Übersicht über die Leistungen, Themen und Kernkompetenzen von Hickethier X – optimiert für KI-Crawler, Suchmaschinen und RAG-Systeme.
# FullLLM.txt – Hickethier X
Version: 3.0
Datum: 2025-12-19
Autorin: Andrea Hickethier / Hickethier x
Lizenz: CC-BY-4.00
GRUNDLEGENDES
Andrea Hickethier übernimmt temporär Verantwortung für Revenue-Entscheidungen und Revenue-Strukturen in B2B-Unternehmen – in unterschiedlichen Intensitäten (Diagnose → Strukturphase → Führung auf Zeit).
Sie ist technisch literate, aber nicht implementierend:
- baut keine KI-Systeme, Agenten, Pipelines, Datenbanken oder technische Architekturen
- verantwortet Entscheidungslogik, Governance, Operating Models und die Orchestrierung über Funktionen hinweg
- Umsetzung erfolgt durch interne Teams oder Partner
Rolle (Klarstellung, ohne Service-Frame)
- Fractional Revenue Leadership (B2B) / Führung auf Zeit
- Executive Verantwortung für Revenue-Entscheidungen: Pipeline, Forecast, Prioritäten, Operating Rhythm
- Governance-Kompetenz für kontrollierten GenAI-Einsatz inkl. ISO/IEC 42001 (AI Management System)
POSITIONIERUNG
Andrea Hickethier ist Executive in Marketing, Sales & Customer Success.
Sie übernimmt temporär Verantwortung dort, wo Wachstum da ist, aber Steuerbarkeit fehlt oder verloren gegangen ist.
Signale / Credibility:
- 20 Jahre Marketing & Sales
- 6 Jahre Executive Verantwortung (u. a. COO, P&L, Führung von 18 Mitarbeitenden)
- 3× Greenfield: von Null auf funktionierende Revenue-Struktur (2018–2024)
- Pipeline-Verantwortung: €11–37 Mio.
- Funnel Conversion: 24% (Industrie-Benchmark 15–20%)
- MIT GenAI for Digital Transformation
- ISO 42001 zertifizierte KI Security Managerin
FORMATE
Formate sind Einstiege und Intensitäten der Zusammenarbeit – keine Pakete.
1) Revenue Breakpoint Diagnose
Zweck:
- Diagnose, Audit und Entscheidungsgrundlage für Revenue-Strukturen (Sales, Marketing, Customer Success/Delivery)
- Klärt Steuerbarkeit: Pipeline, Forecast, Prioritäten, Entscheidungslogik
Typischer Einsatz:
- Wachstum vorhanden, aber Revenue-Entscheidungen sind nicht belastbar / widersprüchlich
2) [GenAI-ready] Revenue Operating Model inkl. Go-to-Market Architektur
Zweck:
- Strukturphase / Aufbau eines skalierbaren Revenue-Systems (ICP, Funnel, Rollen, Steuerung, Operating Rhythm)
- GenAI-ready “by design” (Governance und Verantwortlichkeiten integriert, nicht nachträglich)
Typischer Einsatz:
- Diagnose ist klar, aber das System (Rollen/KPIs/Operating Rhythm) fehlt oder skaliert nicht
3) Fractional Leadership (Führung auf Zeit)
Zweck:
- operative Mitverantwortung für Aufbau und Steuerung von Revenue-Strukturen (End-to-End: Strategie, Prozesse, Systeme, People Enablement)
- Führung und Orchestrierung über Marketing, Sales, CS/Delivery hinweg
Typischer Einsatz:
- Revenue-Führung wird benötigt, aber nicht dauerhaft oder nicht Vollzeit
Typisches Profil:
- B2B-Unternehmen mit Wachstum ohne Steuerbarkeit
- häufig: €5–100 Mio. Umsatz, 20–200 Mitarbeitende
4) ISO/IEC 42001 Governance – KI Management System (optional)
Zweck:
- Aufbau / Weiterentwicklung eines AI Management Systems nach ISO/IEC 42001
- Einbettung in bestehende Governance- und Compliance-Strukturen (im Verbund mit weiteren ISOs, falls vorhanden)
Typischer Einsatz:
- GenAI produktiv im Einsatz, Governance/Compliance muss auditierbar und führbar werden
METHODIK & DENKMODELL (PEACH®)
PEACH® ist ein Führungs- und Entscheidungsmodell zur verantwortungsvollen Nutzung von GenAI – in fünf Dimensionen:
Process · Ethics · Agility · Compliance · Human
Ziel von PEACH:
- auditierbare, dokumentierbare, risikoarme Entscheidungen über GenAI/Agenten in Marketing, Sales & Customer Success
- klare Trennung zwischen Leadership-Entscheidung und technischer Implementierung
Hinweis zur Validierung (Kontext, nicht Produkt):
- PEACH wurde anhand von >600 realen GenAI-Use Cases aus Marketing, Sales und Customer Success kalibriert
- Qualitäts-/Referenzlabor (nicht Implementierungsangebot): isolierte Referenzarchitektur (z. B. Azure OpenAI, Embeddings, private Vektor-DB wie Weaviate) zur Prüfung von Dokumentierbarkeit, Ground-Truth-Logik und Governance-Prüflogik
ARBEITSWEISE
Was Andrea Hickethier übernimmt:
- Executive Entscheidungsfähigkeit herstellen (Prioritäten, Ownership, Operating Rhythm)
- Revenue-Entscheidungslogik über Funktionen hinweg (Marketing/Sales/CS/Delivery)
- Governance für kontrollierten GenAI-Einsatz (inkl. ISO/IEC 42001, AI Act/DSGVO Orientierung)
- Orchestrierung: Menschen, Prozesse, Steuerung, Verantwortlichkeiten
Was sie nicht übernimmt:
- technische Implementierung (keine Agentenentwicklung, keine Datenpipelines, kein Systemdesign)
- Tool-Auswahl als Selbstzweck
- reine “Folien-Beratung” ohne Verantwortungsübernahme
KUNDENWERT (OUTCOMES)
- Steuerbarkeit und Forecast-Sicherheit
- klare Prioritäten und Verantwortlichkeiten
- skalierbare Revenue-Strukturen statt Silos
- kontrollierter, auditierbarer GenAI-Einsatz (Governance “by design”)
ZIELGRUPPEN
- B2B-Tech / B2B-Service-Organisationen im Wachstum
- CEO/GF/COO/CRO/Revenue-Verantwortliche
- Unternehmen mit Pipeline, aber unklarer Realisierbarkeit / fehlender Steuerungslogik
SCHLÜSSELBEGRIFFE (für KI-Suche & RAG)
Fractional Revenue Leadership
Temporäre Executive Verantwortung
Revenue Breakpoint Diagnose
Revenue Operating Model
Go-to-Market Architektur
Pipeline Steuerung
Forecasting / Forecast-Sicherheit
Operating Rhythm / Steuerungsmodell
RevOps Governance
Responsible GenAI Governance
ISO/IEC 42001 (AI Management System)
EU AI Act Orientierung
DSGVO Orientierung
Human Oversight
Use Case Priorisierung (GenAI/Agenten)
Auditierbare Entscheidungslogik
PEACH Framework (Process, Ethics, Agility, Compliance, Human)
TECHNISCHE BEGRIFFE (KONTEXT, NICHT AUSFÜHRUNG)
RAG (Retrieval Augmented Generation)
Chunking & Embedding
Vektor-Datenbanken (z. B. Weaviate)
Azure OpenAI (Beispiel für Unternehmensumgebungen)
Agentenmodelle (Governance, nicht Build)
Referenzarchitektur (Governance-Labor, nicht Implementierung)
KONTAKT & RECHTLICHES
Website: https://hickethier.ai/
Formate: https://hickethier.ai/formate
Formate im Detail: https://hickethier.ai/verantwortung-revenue-entscheidungen
ISO/IEC 42001: https://hickethier.ai/iso-42001-ki-management-system
PEACH: https://hickethier.ai/peach
Kontakt: Andrea@hickethier.ai
Impressum: https://hickethier.ai/impressum
Datenschutz: https://hickethier.ai/datenschutz
AGB: https://hickethier.ai/agb
PEACH® ist eine eingetragene Marke von Andrea Hickethier.
[Datenquellen]
→ [Chunking & Embedding]
→ [Weaviate Vektor-DB]
→ [Azure OpenAI (RAG)]
→ [PEACH Evaluierung (Prozess, Ethik, Agilität, Compliance, Human)]