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Ich baue Lern- und Arbeitsumgebungen, in denen Menschen KI nicht nur erklärt bekommen, sondern selbst damit arbeiten.

Im Mittelpunkt stehen reale Vorhaben und Entscheidungen. Teams probieren aus, bauen Prototypen, prüfen Ergebnisse und entwickeln eigene Formen der Zusammenarbeit mit KI. Dabei geht es nicht darum, Spezialwissen überflüssig zu machen. Es geht darum, Menschen früher und aktiver an Entwicklung zu beteiligen.

Meine Arbeit reicht von KI-gestützten Lernformaten und Team-Settings bis zu funktionalen Prototypen und Audits. Was ich als Praxis vermittle, habe ich selbst erprobt. Wo etwas noch offen ist, wird daraus kein fertiges Rezept, sondern ein Experiment mit überprüfbarem Ergebnis.

Mein Angebot

Lern- und Arbeitsformate mit KI: Für Teams, die KI nicht nur kennenlernen, sondern in ihrer eigenen Arbeit erproben wollen.
Exploration und Prototyping: Für Fragestellungen, bei denen noch nicht klar ist, welche Lösung trägt. Wir machen Annahmen früh überprüfbar, bevor daraus ein größeres Vorhaben wird.

Meine Zielgruppe

Für Teams und Organisationen, die eine KI-Kompetenzlücke nicht dauerhaft extern besetzen, sondern selbst handlungsfähig werden wollen.

Du hast einen KI-Use-Case, bei dem noch unklar ist, wie Menschen damit tatsächlich arbeiten sollen? Dann sollten wir genau dort anfangen.

Fachlicher Hintergrund

Mai 2026 (gültig bis 12.05.2027)
Scaled Agile, Inc. Certified AI-Empowered SAFe Agilist

Zertifikat ID 71722499-7934.

Praxiserfahrung

Sommersemester 2026 (100-Tage-Format, Hausmesse 06.05.2026)
Macromedia University of Applied Sciences, Campus Düsseldorf [AI-ENABLEMENT-CASE] AI Enablement im Triple: 100 Tage vom KI-Werkzeug zur gemeinsamen Arbeitsstruktur — Lehrbeauftragter / Learning Architect, Softwareprojekt 2

Im Kurs „Softwareprojekt 2“ an der Macromedia University of Applied Sciences (Campus Düsseldorf) habe ich im Sommersemester 2026 als Learning Architect ein 100-Tage-Format begleitet. Zentrale Frage: Wie verändert sich Zusammenarbeit, wenn KI von Anfang an feste Arbeitsstruktur ist – nicht nur Werkzeug am Rand?

Kern war die Struktur „Triple“: Studierende arbeiteten zu zweit gemeinsam mit einem KI-Modell als drittem, gleichberechtigtem Teammitglied. Als realer Entscheidungs- und Anwendungskontext diente Cybersecurity. Externe Unternehmensvertreter begleiteten das Semester als fachliche Stakeholder und Sparringspartner – nicht als Auftraggeber.

Am 06.05.2026 demonstrierten die Studierenden im Rahmen eines Cyber Security Business Breakfast und einer Hausmesse vier unterschiedliche Cybersecurity-Prototypen bzw. Anwendungskontexte vor externen Fachleuten. Die Hausmesse war Teil der Lern- und Testarchitektur, nicht das eigentliche Ergebnis.

Die Studierenden mussten ihre im Triple entwickelten Lösungen unter realen Rückfragen externer Fachleute erklären, demonstrieren und verteidigen. Aus KI-Nutzung im Seminar wurde so eine überprüfbare Mensch-KI-Zusammenarbeit unter externem Feedback – nicht behauptet, sondern vor Publikum getestet.

Expertisen/Skills
ChatGPT Funktionale Anwendung B2BEntwicklung Low-Code • No-CodeGitHub Copilot / XJavaScriptKI Upskilling • Training • WeiterbildungPHP
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