Muss wirklich jeder zum Prompt-Ninja werden? Nein. 🙂 KI sollte im Alltag so einfach nutzbar sein wie eine fertige Excel-Tabelle – die Profis bauen sie, dein Team nutzt sie.
Genau dafür sorge ich: strategisch sinnvoll und technisch belastbar – inklusive der ehrlichen Frage, ob du überhaupt schon KI brauchst. Wer Excel nutzt, muss keine Pivot-Tabelle bauen können. So soll es auch mit KI sein. Wie ich solche Vorhaben strukturiere, siehst du unter Vorgehen.
„Nicht jeder muss zum Prompt-Guru ausgebildet werden – genauso wenig wie jeder Excel perfekt beherrschen muss.“
— Stephen KunstmannWas bringt KI euch wirklich – und was nicht?
C-Level-Workshops zu Use-Cases, Priorisierung, Risiken, Governance und messbaren Business-Zielen. Ich starte mit einem Erwartungs-Check-in: Lieber vorher klären, was du brauchst, als nachher feststellen, dass wir am falschen Thema waren.
Der Prompt bleibt im Hintergrund – wie die Excel-Formel.
Tiefe Prompt-Kenntnisse für robuste Ergebnisse in Analyse, Text, Code und Assistenz-Workflows. Dein Fachbereich nutzt die Vorlage, ich sorge dafür, dass sie belastbar ist – inklusive Qualitätssicherung.
Vom Prototyp bis zum Workflow, der im Alltag trägt.
Design und Umsetzung mit LLM, LRM, Foundation Models, RAG, MCP, APIs und produktiven Toolchains. Mehrere Modelle je Anwendungsfall, flexibel austauschbar – und eigene Daten über RAG, APIs und MCP eingebunden.
Gute KI-Lösungen müssen im Alltag einfach nutzbar sein – ohne Prompt-Overload für die Fachabteilung. Macht doch Sinn, oder?
In Workshops setze ich auf Pärchenbildung: Fachbereich und Technik-Experte arbeiten zusammen. Der Fachbereich macht die Qualitätssicherung – denn die KI antwortet auch mit Überzeugung, wenn sie falsch liegt. Beispiele aus der Praxis findest du unter Referenzen.
„Die KI macht die Fleißarbeit. Du behältst die Qualitätssicherung.“
— Stephen KunstmannErst ein Alltagsbild, dann der Fachbegriff – so wie in meinen Workshops.
Bibliothek und Cut-off: Ein Sprachmodell hat einen Wissensstand mit Stichtag – wie eine Bibliothek, in der nicht jedes neue Buch sofort steht. RAG ist dann das Stichwortverzeichnis: Ich ziehe gezielt eure Akten, nicht alles auswendig. PDF vs. Word: Datenqualität entscheidet, ob die KI zuverlässig arbeitet – schlechte Quellen liefern schlechte Antworten, egal wie gut der Prompt ist.
Ich bin Praktiker – ich baue, teste und setze um, statt nur Folien zu zeigen.
Welches Format passt zu dir? Schau dir meine Leistungen an – oder wir klären es direkt im Gespräch.
KI-Potenziale im Erstgespräch klärenDie Fragen, die in fast jedem Erstgespräch auftauchen – hier schon mal beantwortet.
Nein. Genauso wenig, wie jeder Pivot-Tabellen bauen muss, um Excel zu nutzen. Die Profis bauen die Vorlage, dein Team nutzt sie. Der Prompt bleibt im Hintergrund – wie die Excel-Formel.
Cursor, Anthropic, Gemini, OpenAI/Azure GPT, Mistral, Perplexity – je Anwendungsfall das passende Modell. Ich bleibe da bewusst flexibel: Der Markt ist so dynamisch, dass eine feste Bindung an ein Modell schnell zur Bremse wird.
Über RAG, APIs und MCP – kontrolliert und nachvollziehbar. Wichtiger als die Technik ist die Datenqualität: Schlechte Quellen liefern schlechte Antworten, egal wie gut der Prompt ist.
Tut sie – und zwar mit voller Überzeugung. Deshalb gilt bei mir: Die KI macht die Fleißarbeit, dein Fachbereich behält die Qualitätssicherung.
Deine Frage ist nicht dabei? Dann stell sie mir direkt.
