Sobald Sie diesen Schritt vollziehen, steht Ihnen eine ganze Reihe von Methoden zur Verfügung: Stellenbeschreibungen, KPIs, Schulungen, Überwachung, Leistungsbeurteilungen, Versionsverwaltung, Auslaufregelungen. Das sind keine neuen Konzepte. Sie kennen sie bereits. In diesem Kurs erfahren Sie, wie Sie sie auf KI anwenden können.
Unter der Leitung von Isvari Maranwe, CEO, Rechtsanwalt, KI-Ethiker und einer der meistgefolgten Vordenker im Bereich der praktischen KI-Anwendung, begeben sich die Teilnehmer auf eine praxisorientierte Reise von den Grundlagen bis hin zu einem Live-KI-Assistenten, den sie selbst entwickelt und trainiert haben und der vom ersten Tag an einsatzbereit ist.
Der Kurs folgt einem bewusst gewählten Bogen. Er beginnt mit Reframe: dem Abbau der „Werkzeug-Denkweise“ und der Einführung des Mitarbeitermodells, auf dem alles andere aufbaut. Er geht über zu Design: das Verfassen echter Rollenprofile für KI-Mitarbeiter – Mission, Umfang, Grenzen, KPIs – so wie man es bei jeder Neueinstellung tun würde. Dann Schulung: das gesamte Schulungsspektrum (Daten → Eingabeaufforderungen → Tools → Richtlinien → Sprachausgabe), wo die meisten KI-Projekte stillschweigend scheitern. Dann Entwickeln: zwei praktische Übungen in Claude Code und Claude Cowork, in denen die KI-Mitarbeiter, die Sie auf dem Papier entworfen haben, zu Wesen werden, die tatsächlich Code ausführen und echte Arbeit für Sie erledigen. Govern: Aufsicht, Kooperationsmuster, Red-Teaming und die „Final Voice“-Regel. Der Kurs endet mit Implement: alles in einen 30/60/90-Plan und eine Arbeitsroutine umsetzen, die sich im Alltag bewährt.
Jede Sitzung ist praxisorientiert und partizipativ. Sie arbeiten mit echten KI-Tools, echten Eingabeaufforderungen und Ihren eigenen konkreten Anwendungsfällen. Nichts ist rein theoretisch. Am Ende verfügen Sie über mindestens einen vollständig konzipierten KI-Mitarbeiter, eine funktionierende Version davon und einen Plan für dessen Einsatz.
Dieser Kurs richtet sich an alle, die sich eine KI wünschen, die wirklich funktioniert – nicht nur an diejenigen, die in einem großen Unternehmen arbeiten. Und das Beste daran: Man muss kein Techniker sein, um das selbst zu machen.
Bevor Sie einen KI-Mitarbeiter führen können, müssen Sie aufhören, KI wie eine Suchmaschine zu nutzen. Wir beginnen mit einer direkten Frage: Wie stellt sich jeder von Ihnen KI eigentlich vor? Das mentale Modell der meisten Menschen ist eine Mischung aus Zauberkiste, Google und Praktikant – und genau diese Verwirrung ist der Grund dafür, dass ihre Ergebnisse nur mittelmäßig ausfallen. Wir zerlegen dieses Bild und ersetzen es durch ein neues: das Mitarbeitermodell, auf dem alles andere in diesem Kurs aufbaut.
Dann geben wir ihnen Namen. Jeder Teilnehmer verlässt diese Sitzung mit mindestens einem benannten, versionierten KI-Mitarbeiter (z. B. Samantha v.3, Texter) und einem klaren Verständnis dafür, für welche Art von Arbeit er ihn einstellt. Die Namensgebung mag trivial klingen, ist aber von entscheidender Bedeutung. Sie ermöglicht es Ihnen, die KI wie einen Kollegen zu behandeln, ihre Versionen zu verfolgen, sie zu entlassen, neu zu trainieren oder zu ersetzen.
Zum Abschluss sprechen wir offen über Tools: Welche lohnen sich derzeit, was bedeutet der Begriff „Agent“ eigentlich und wann sollte man ihn einsetzen, und wie sieht der verantwortungsvolle Umgang mit KI im Zusammenhang mit sensiblen oder personenbezogenen Daten aus?
Man würde keinen Menschen ohne Stellenbeschreibung einstellen. Die meisten Menschen setzen jedoch täglich KI-Systeme ohne eine solche ein und wundern sich dann, warum die Ergebnisse so allgemein gehalten sind. In dieser Sitzung geht es darum, wie man ein Anforderungsprofil erstellt, das den Unterschied zwischen einem nützlichen KI-Mitarbeiter und einem frustrierenden ausmacht.
Sie werden die fünf Teile eines Stellenprofils durchgehen: Auftrag und Aufgabenbereich, Zuständigkeiten mit konkreten Beispielaufgaben, Grenzen, Inputs und erwartete Outputs sowie KPIs. Der Abschnitt „Grenzen“ wird von den meisten übersprungen, und genau hier liegen die meisten Fehler – was darf dieser Mitarbeiter ausdrücklich nicht tun, und wofür ist Ihre Zustimmung erforderlich? Wir werden beides festhalten, sowohl auf der Seite der Anweisungen als auch auf der Seite der Richtlinien.
Am Ende dieser Sitzung werden Sie ein vollständiges Stellenprofil für einen KI-Mitarbeiter in Ihrem eigenen Arbeitsbereich entworfen haben. Bringen Sie einen konkreten Anwendungsfall mit. Wir verwenden eine gemeinsame Vorlage, die Sie bei jeder weiteren Einstellung wiederverwenden können.
Sobald Sie ein Rollenprofil haben, müssen Sie wissen, ob die KI die Aufgabe tatsächlich erfüllt und ob es sich überhaupt lohnt, die Aufgabe auf diese Weise zu erledigen. Wir beginnen mit der ehrlichen Frage, die jedes KI-Projekt beantworten muss: Spart das tatsächlich Zeit? Dabei gelten zwei Regeln: Gehen Sie niemals zu Lasten der Qualität. Und wenn die KI genauso lange oder länger braucht als Sie selbst, setzen Sie sie nicht ein.
Diese Fragen klingen praxisnah, weil sie es auch sind, und genau hier scheitern die meisten Projekte still und leise.
Wir werden uns auch mit der Entwicklung von Identität und Sprachstil befassen. Wähle eine Figur, einen Archetyp oder eine Person aus, nach deren Vorbild deine KI klingen soll, und unterziehe sie dann einem Stresstest mit zwei Eingabeaufforderungen – einer kreativen und einer provokativen –, um zu sehen, ob der Sprachstil auch unter Druck standhält.
Die meisten Menschen glauben, dass das „Trainieren“ einer KI darin besteht, bessere Eingabeaufforderungen zu verfassen. Eingabeaufforderungen sind jedoch nur eine von fünf Ebenen. In dieser Sitzung wird der gesamte Prozess behandelt – Daten → Eingabeaufforderungen → Tools → Richtlinien → Sprachausgabe – und am Ende erhalten Sie ein fertiges Trainingspaket für einen KI-Mitarbeiter.
Wir gehen jede Ebene gründlich durch. Daten: Was Ihre KI wissen muss, wie man die Daten sauber zusammenstellt und welche rechtlichen und datenschutzrechtlichen Aspekte Projekte still und leise zum Scheitern bringen. Prompts: Über das beiläufige Eingeben von Prompts hinaus zur Prompt-Architektur, mit zwei realen Beispielen, die live analysiert werden. Tools: Wann Ihre Mitarbeiter einen Kalender, eine E-Mail, einen Code oder eine Wissensdatenbank aufrufen sollten und wie Sie Berechtigungen so einrichten, wie Sie es bei jedem neuen Mitarbeiter tun würden.
Dann Richtlinien und Stimme: die Ebenen, die einen KI-Mitarbeiter vertrauenswürdig machen. Richtlinien umfassen die Verbotsliste, Eskalationsregeln und automatische Sicherheitsvorkehrungen. Die Stimme ist das, was verhindert, dass Ihre KI generisch klingt. Wir schließen mit der wichtigsten Regel des gesamten Kurses: der Regel zur endgültigen Sprachausgabe. Alles, was eine emotionale Wirkung auf einen echten Menschen haben soll, muss von einem echten Menschen gelesen, bearbeitet und freigegeben werden. KI entwirft. Menschen veröffentlichen.
Bis Woche 5 haben Sie einen KI-Mitarbeiter auf Papier entworfen und ihn auf dem Stack trainiert. In dieser Sitzung nimmt das Ganze Gestalt an. Ganz gleich, welchen technischen Hintergrund Sie haben – und die meisten Teilnehmer dieses Kurses sind keine Programmierer –, am Ende werden Sie eine vollständig programmierte Mini-App mitnehmen, die Claude gemeinsam mit Ihnen live in Claude Code erstellt.
Zunächst übersetzen wir eines Ihrer Rollenprofile in etwas, das Claude Code tatsächlich ausführen kann, und dann entwickeln wir es gemeinsam. Sie geben die Richtung vor, Claude Code führt die Schritte aus, Isvari steht Ihnen beratend zur Seite. Am Ende der Sitzung verfügen Sie über eine funktionierende Mini-App – klein, funktional, ganz Ihnen gehörend – die eine echte Aufgabe für Sie erledigt. Keine Demo. Kein Tutorial. Das echte Ding.
Abschließend möchten wir noch darauf eingehen, was sich ändert, wenn Ihr KI-Mitarbeiter in Ihrem Auftrag Code schreiben und ausführen kann: neue Berechtigungen müssen festgelegt, neue Prüfpfade müssen geführt und neue Fragen müssen geklärt werden, was er tun darf und was nicht.
In Woche 5 hat Ihr KI-Mitarbeiter Hände bekommen. In Woche 6 erhält er einen Schreibtisch, einen Kalender, einen Posteingang und eine To-do-Liste. Wir nutzen Claude Cowork, um einen KI-Assistenten zu entwickeln, der über Nacht, zwischen Besprechungen und in den Lücken Ihres Tages, in denen sich derzeit die Arbeit stapelt, selbstständig echte Aufgaben für Sie erledigt.
Zunächst ermitteln wir, wo in Ihrer Woche Zeit verloren geht: das Sortieren des Posteingangs, Terminplanung, Nachfassaktionen, die immer gleichen fünf Nachrichten, die Sie in leicht abgewandelter Form verfassen – und wählen zwei oder drei Aufgaben aus, die Sie delegieren möchten. Dann entwickeln wir gemeinsam den Assistenten: Integrationen, Arbeitsanweisungen, was er von sich aus erledigen soll, was er entwerfen und auf Ihre Freigabe warten soll und was er auf keinen Fall anfassen darf.
Abschließend wollen wir noch auf die Managementdisziplin eingehen, die eine solche KI erfordert. Eine KI, die selbstständig handelt, erfordert eine andere Art der Kontrolle als eine KI, die lediglich Vorschläge unterbreitet. Wir werden das Audit-Protokoll, die tägliche Überprüfung sowie den Not-Aus-Schalter einrichten, die Sie bereitstehen haben sollten, bevor Sie einer KI erlauben, in Ihrem Namen etwas zu versenden.
Die Einstellung ist der einfache Teil. Die langfristige Leistungssteuerung ist es, was diejenigen auszeichnet, die einen dauerhaften Nutzen aus KI ziehen, im Gegensatz zu denen, die lediglich für Abonnements bezahlt haben. Wir beginnen mit den vier Stufen der menschlichen Überprüfung, von L0 (keine Überwachung) bis hin zu L3 (komplexes Feedback zu Grenzfällen), und der Frage, wie man für jeden KI-Mitarbeiter die richtige Stufe auswählt.
Und dann der Leistungsmanagement-Zyklus: Testen → Beobachten → Fehlertaxonomie → Beheben → Erneutes Testen – mit einer echten Red-Team-Übung, die Sie selbst durchführen können.
Anschließend behandeln wir die drei wichtigsten Modelle der Zusammenarbeit: „Entwerfen & Bearbeiten“ (Sie als Nutzer), „Mitarbeiter“ (KI als gleichberechtigter Partner) und „Koordinator“ (KI, die andere KIs koordiniert). Jedes Modell eignet sich für unterschiedliche Arbeitsbereiche und Risikoprofile. Wir werden auch darauf eingehen, was Menschen am besten können: Entscheidungen unter Unsicherheit treffen, emotionale Aspekte berücksichtigen und echte Kreativität entfalten – und wie Sie Ihren Arbeitsablauf so gestalten können, dass Sie sich diese Aufgaben vorbehalten und Ihre KI den Rest übernimmt.
Zum Abschluss befassen wir uns mit Nachschulungen und Versionsverwaltung: Namenskonventionen, Änderungsprotokolle, Rollback-Pläne. Das Ziel ist es, die Frage „Was hat diese KI im letzten Monat anders gemacht?“ beantworten zu können und einen Rollback durchführen zu können, wenn ein Update die Situation verschlechtert.
In der letzten Lerneinheit geht es darum, alles, was Sie bisher aufgebaut haben, in eine Routine zu verwandeln, die wirklich Bestand hat – und zwar auf der Grundlage eines 30/60/90-Tage-Plans.
Die ersten 30 Tage: Finalisieren Sie Ihre Rollenprofile, wählen Sie Ihre Tools aus, erstellen Sie Ihre Systemansagen und Sprachpakete und setzen Sie Ihre KI-Mitarbeiter nun in der Praxis ein. Tage 30–60: Überprüfen Sie, was funktioniert, entscheiden Sie, welche KI-Mitarbeiter behalten, befördert oder ausgemustert werden, und führen Sie eine „Red-Team“-Woche durch. Tag 90 und darüber hinaus: monatliche Überprüfungen, ehrliche Feedback-Runden und fest verankerte Gewohnheiten, die Ihre KI-Belegschaft auf dem Laufenden halten und zur Rechenschaft ziehen.
Wir werden einen wöchentlichen Arbeitsrhythmus durchgehen und eine Vorlage für eine 30-minütige wöchentliche Nachbesprechung vorstellen, die Sie unverändert übernehmen können. Abschließend besprechen wir die vier Fallstricke, die es zu vermeiden gilt: „Prompt-Roulette“, Datenflut, fehlende Eigenverantwortung und das „Blindfliegen“ bei den Ergebnissen. Und die Frage, die Sie immer beantworten können sollten: Wann entlässt man einen KI-Mitarbeiter?
An dieser Stelle wird der Kurs auf Ihre konkrete Situation zugeschnitten. Stellen Sie zunächst der gesamten Gruppe Ihren Lieblings-KI-Mitarbeiter vor. Anschließend beantwortet Isvari Ihre konkreten Fragen dazu, wie es weitergeht.
Bringen Sie Folgendes mit: einen KI-Mitarbeiter, den Sie entwickelt haben und zu dem Sie Feedback wünschen; ein Projekt, das ins Stocken geraten ist und dessen Ursache Sie nicht finden können; eine Frage zu Compliance, Recht oder Ethik, mit der Sie sich gerade herumschlagen; ein bestimmtes Tool, eine Eingabeaufforderung oder ein Framework, das sich nicht auf Ihren Kontext übertragen ließ; oder alles, was keinen Sinn ergab – oder zu viel Sinn ergab und einer genaueren Untersuchung bedarf.
Diese Sitzung ist bewusst unstrukturiert. Hier findet oft das wertvollste Lernen statt, denn die Fragen sind authentisch, die Projekte laufen in der Praxis, und Isvaris Antworten sind ehrlich.
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