AI-Assisted Development Accelerator

Dein Team nutzt AI-Tools, aber niemand weiß so richtig, wie man das Potenzial wirklich ausschöpft. Dieser 2-Tage-Workshop gibt Dir einen erprobten Workflow, mit dem Du AI-Development professionalisierst: von Prompt-Techniken über Qualitätsziele bis zur Kontrolle über Architektur und Code.

Die Realität: Viele Teams haben AI-Tools im Einsatz. Wenige nutzen sie effektiv.

Der durchschnittliche KI-Prompt hat nur wenige Wörter.

Das Ergebnis: mittelmäßiger Code, den niemand validieren kann. Dann heißt es: "AI Coding funktioniert nicht."

Das stimmt nicht. Was fehlt, ist kein besseres Tool. Was fehlt, ist ein Prozess – und das Verständnis, wie man ihn einsetzt.

Was sich nach diesem Workshop verändert

Vorher:

• Jeder im Team promptet anders
• AI liefert unberechenbare Ergebnisse
• Validierung der Ergebnisse ist Glückssache
• Mehr Nacharbeit als Zeitersparnis

Nachher:

• Ein gemeinsamer Workflow für das ganze Team
• Kontrolle über Architektur und Codequalität
• Qualitätsziele, die AI versteht und gegen die sie selbst reviewt
• 70-80% des Entwicklungs-Outcomes mit AI-Unterstützung

Aus der Praxis – für die Praxis

Dieser Workshop basiert auf echten Projekten.

Keine Theorie aus Büchern. Sondern Erfahrungen aus der Umsetzung.

Du erfährst, was funktioniert hat. Und was nicht.

Dein Vorsprung

Teams, die jetzt ihren AI-Workflow professionalisieren, bauen einen Vorsprung auf.

Nach diesem Workshop hast Du:

• Praktische Insights, die sofort anwendbar sind
• Einen erprobten Workflow für dein Team
• Das Wissen, wie Du AI-Assisted Development im Unternehmen etablierst

Danach: Du entscheidest

Nach dem Workshop hast Du alle Werkzeuge und das Wissen, um eigenständig weiterzuarbeiten.

Falls Du Unterstützung bei der Umsetzung wünschst, stehe ich Dir und deinem Team gerne zur Seite. Als Sparringspartner. So lange, wie es sinnvoll ist.

Die Wahl liegt bei Dir: Eigenständig umsetzen oder mit Begleitung etablieren.

Das Fundament

• Das AI-Dreieck: Warum Prompt, Model und Kontext in Balance sein müssen
• Von Vibe zu Kontrolle: Wie Du entscheidest, wie viel Steuerung du brauchst
• Skills der Zukunft: Dokumentieren, Schreiben und Code-Review

Der Workflow

• Der 4-Phasen-Prozess: Von Vorbereitung über Implementierung bis Validierung
• Der Killer-Trick mit Qualitätszielen: Ein kleiner Schritt, der alles verändert
• Prompt- und -Kontext Engineering: Wie Du deine Anforderungen richtig strukturierst
• Code validieren können: Was AI liefert – und ob es stimmt
• Alternative Workflows: Plan-Modus und andere Ansätze aus der Praxis

Das Ecosystem

• GitHub Copilot richtig nutzen: Custom Instructions, Prompts, Skills, Agents
• Die Entscheidungsmatrix: Wann was verwenden?
• Dokumentation für AI: Was du brauchst. Was nur stört.
• Stage-spezifische Workflows: Planning, Implementation, Review

Team Enablement

• Wie du AI-Assisted Development im Team etablierst
• Knowledge Sharing: Wissen verteilen, nicht horten
• AI Champions aufbauen und Lightning Sessions nutzen