KI-Kompetenz Workshops
Denken bleibt
Ihre Aufgabe
Das Problem, das kaum jemand offen benennt
Der Produktivitätsgewinn im ersten Quartal mit Copilot oder ChatGPT ist real. Die Frage, die meine Forschung und die Erfahrungsberichte praktizierender Senior-Engineers aufwerfen [^hurwitz2025] [^10xengineer], ist eine andere: was passiert im dritten, sechsten, zwölften Monat?
Wer über Monate KI-Ausgaben ungeprüft übernimmt, verliert schrittweise die Fähigkeit, sie zu beurteilen. Reviews werden länger, weil niemand mehr vollständig verantwortet, was im Pull Request steht. Die fähigsten Entwicklerinnen empfinden diesen Zustand schnell als Zumutung und kündigen; nicht wegen des Gehalts, sondern weil die Arbeit ihre Form verloren hat [^haas2025].
Das Problem ist nicht die Technologie. Das Problem ist die Gewohnheit, sie ohne Methode zu verwenden.
Die Methode: kleine Rezepte statt großer Prompts
Statt die Aufgabe an ein Orakel zu delegieren, baut das Team ein Rezeptbuch. Jedes Rezept ist ein Skill, ein MCP-Tool oder ein wiederverwendbarer Prompt-Baustein — überprüfbar, versioniert, dokumentiert, teilbar. Die KI wird zum disziplinierten Werkzeug, das Team bleibt Experte.
Das Zettelkasten-Prinzip bedeutet konkret: jede wiederkehrende Aufgabe wird einmal sauber als Skill formuliert, dann vom ganzen Team genutzt und verbessert. So wächst mit jedem Monat nicht die Abhängigkeit vom externen Modell, sondern das interne Expertensystem.
Was passiert an diesem Tag
Was Ihr Team mitnimmt
Eigene Skills im Repo
Am Ende des Tages hat Ihr Team funktionierende, versionierte Skills für den eigenen Stack geschrieben. Kein theoretisches Handout, sondern Code, den ab Montag jede Kollegin nutzt.
Die Fehlerliste aus der Forschung
Eine kuratierte Liste der häufigsten KI-Nutzungsfehler aus meiner Masterarbeit, mit Ursachen und Gegenmaßnahmen. Als Handout und als Seed-Eintrag für Ihr internes Wiki.
Eine ehrliche Standortbestimmung
Wir sprechen offen darüber, wo Ihr Team aktuell steht. Nicht als Audit, sondern als gemeinsame Bestandsaufnahme mit konkreten nächsten Schritten.
Warum dieser Workshop anders ist
Ich unterrichte nicht, wie man Copilot bedient. Das steht in der Dokumentation. Ich unterrichte die darunterliegende Methode: wie ein Team KI-Nutzung so strukturiert, dass die eigene Kompetenz dabei wächst statt erodiert. Diese Methode basiert auf zwei Quellen: zwanzig Jahre bewährter Informatik-Pädagogik (Zettelkasten, Code-Review-Disziplin, Domain-Driven Design) und aktueller Forschung zu Mensch-KI-Interaktion, die ich in meiner Masterarbeit selbst betrieben habe.
Zusätzlich bringe ich Praxis mit: als alleiniger IT-Verantwortlicher einer vierzigköpfigen gemeinnützigen Organisation administriere ich einen vollständigen FLOSS-Stack. Als Co-Entwickler des CDC Badge mit TROPIC01-Secure-Element arbeite ich in der Hardware-Sicherheit. Mit dem B-Human-Team habe ich 2025 den RoboCup SPL-Weltmeistertitel in Brasilien gewonnen — mein Beitrag war die Echtzeit-Machine-Vision-Pipeline.
Formate und Investition
Ein Standard-Workshop dauert einen Tag, vor Ort oder remote, für bis zu zehn Teilnehmende. Die Investition liegt bei 4.500 bis 6.500 Euro zuzüglich Reisekosten. Ein Custom-Workshop mit vorheriger Stack-Analyse und einer Follow-up-Session nach vier Wochen liegt bei 7.500 bis 10.000 Euro. Strategische Folgebegleitung als Retainer rechne ich mit 150 Euro pro Stunde, Implementierungs- und Skill-Entwicklungsarbeit mit 120 bis 140 Euro pro Stunde.
Die Preise verstehen sich aktuell ohne Umsatzsteuer, da ich als Kleinunternehmer abrechne. Beim bevorstehenden Wechsel in die Regelbesteuerung kommt die Umsatzsteuer hinzu. Die Angaben dienen der Orientierung; das konkrete Angebot entsteht nach dem ersten Gespräch.
So geht es weiter
Das Anfrage-Formular läuft über CryptPad --- Ende-zu-Ende verschlüsselt, auf europäischer FLOSS-Infrastruktur. Ich melde mich innerhalb von zwei Werktagen per E-Mail. Das erste Gespräch dauert dreißig Minuten und kostet nichts.
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