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Coaching-Pfad · Detail

Wie wir interne Teams coachen

Foundation Workshops, CTO Advisory und AI-Native Roadmap. Drei Angebote für Unternehmen, die ihre eigene KI-Engineering-Kompetenz aufbauen (unabhängig von jedem Anbieter, uns eingeschlossen).

Diese Seite ist die Langform für Pfad B. Wenn du als CTO oder COO entschieden hast, KI-Kompetenz im eigenen Team aufzubauen statt sie auszulagern, steht hier genau, was jedes Angebot abdeckt, was produziert wird und für wen es ist. Wir coachen dich durch dieselbe Embed-Methode, die wir selbst nutzen; der Unterschied ist, dass dein Team das Bauen besitzt.

Foundation Workshops

1–2 TageFestpreis pro Cohort

Foundation Workshops komprimieren die ersten sechs Monate selbst angeeigneten KI-Engineerings auf zwei Tage. Wir arbeiten an deinen echten Workflows: wo der Kalender blutet, was dein Stack hergibt, was ein Agent realistisch übernehmen kann. Am Ende von Tag 1 hat dein Team einen funktionierenden Prototyp gegen deine echten APIs; am Tag 2 hat es iteriert, die Operating Notes geschrieben und die nächsten zwei Rollen identifiziert, die sich zu bauen lohnen. Wir machen das standardmäßig vor Ort. Das Ziel ist ein Team, das etwas ausgeliefert hat. Der Output ist Muscle Memory. Unternehmen, die diesen Workshop durchlaufen, gehen meist mit deutlich schärferen Fragen in Pfad A oder Pfad B, weil das Abstrakte jetzt konkret ist.

Format

Vor Ort oder remote, Cohort von 6–12 Personen aus Engineering, Produkt und Ops. Working Sessions an deinen echten Workflows, keine generischen Übungen.

Deliverable

Ein Team, das am Ende von Tag 2 mindestens einen funktionierenden Agent gegen deinen Stack gebaut und ausgeliefert hat. Plus die Working Notes, Prompts und Runbook-Entwürfe.

Für wen es ist

Engineering- und Produktteams, die eine praktische Basis brauchen, bevor sie sich auf ein Phase-1-Architect-Engagement festlegen, intern oder extern.

CTO Advisory

Quartals-RetainerQuartalsweise Gebühr

CTO Advisory ist ein Quartals-Retainer für die Engineering-Führungskraft, die ein Sounding Board braucht. Pro Quartal arbeiten wir an den Fragen, die tatsächlich auf deinem Tisch liegen: welche KI-Wetten zu finanzieren, welche Plattform zu wählen, wann intern bauen vs. lizenzieren, wie ein abdriftender Pilot zu triagieren ist. Zwischen den Sessions sind wir für kurze, spezifische Calls verfügbar (Anbieter-Demos, Architektur-Review, Hire-vs-Contract-Entscheidungen). Der Output ist ein schriftliches Decision-Log, das du an Board und Team weitergeben kannst. CTO Advisory ist bewusst light-touch; wenn du Vollzeit-KI-Engineering brauchst, brauchst du einen AI Lead. Wir sagen dir das schriftlich, wenn das die richtige Entscheidung ist.

Format

Quartalsweise Working Session plus On-Call-Beratung zwischen den Sessions. Senior-Engineering-Perspektive ohne Vollzeit-Hire.

Deliverable

Quartalsweises Architektur-Decision-Log plus Ad-hoc-Beratung zu Build-vs-Buy-Entscheidungen, Pilot-Triage, Anbieterauswahl und Team-Kompetenzplanung.

Für wen es ist

CTOs und VPs of Engineering bei Unternehmen mit 100–500 Mitarbeitern, die senior KI-Engineering-Urteilskraft brauchen, ohne einen Vollzeit-AI-Lead einzustellen.

AI-Native Roadmap

4–6 WochenFestpreis

AI-Native Roadmap ist, wie Phase 1 Architect aussieht, wenn der Kunde das bauende Team ist. Vier bis sechs Wochen gemeinsame Arbeit, in der wir dein Team, deinen Stack, deine bestehenden KI-Workflows und deine 12-Monats-Richtung kartieren. Der Output ist ein Multi-Quartals-Capability-Plan: welche Agents intern zu bauen, welche zu verzögern, was zu lizenzieren, wen einzustellen, was zu trainieren. Unsere Rolle ist die Senior-Engineering-Perspektive und das Schreiben. Deine Rolle ist das institutionelle Wissen und die Sequenzierungs-Entscheidungen. Das Blueprint gehört dir; wir behalten keine Kopien, und das Deliverable lebt ab Tag 1 in deinem Repo. Unternehmen, die diese Arbeit machen, überspringen meist den langwierigen Anbieter-Evaluations-Zyklus, den die meisten Enterprise-KI-Initiativen verschwenden, weil sie schon wissen, was sie bauen wollen.

Format

Vier bis sechs Wochen gemeinsame Arbeit mit deinem Senior Leadership und Engineering. Tiefer Einblick in deinen Stack, dein Team und deine bestehenden KI-Workflows.

Deliverable

Ein schriftliches Capability-Blueprint (Ist-Zustand, Soll-Zustand, rollenweiser Bauplan, Hiring-Map und 12-Monats-Sequenzierung) plus die unterstützenden Decision-Logs.

Für wen es ist

Unternehmen, die sich auf interne KI-Engineering-Kompetenz festlegen. Typischerweise 200+ Mitarbeiter mit bestehender Engineering-Org und mindestens einem KI-Workflow in Produktion.

Curriculum

Was interne KI-Kompetenz wirklich erfordert

In den drei Angeboten deckt das Coaching dieselben sechs Kompetenzbereiche ab, kalibriert auf den aktuellen Tiefenstand deines Teams.

01

Agent-Design

Den Workflow lesen, benennen, was ein Agent besitzt, den Read/Write-Vertrag mit jedem Tool definieren.

02

Prompt-Grenzen

Wo der Prompt endet und die Runtime beginnt. Prompts als Code versionieren. Eval-getriebene Iteration.

03

Stack-Integration

Agents in die Tools verdrahten, die du schon nutzt. Auth, Audit, Retry, Idempotenz, Fallback.

04

Evaluation & Observability

Was zu messen, wann synthetische Benchmarks lügen, Operator-Vertrauen als Gate aufbauen.

05

Operating Model

Operator-Pool, Runbook, Eskalationspfade, Decision-Audit-Log. Die Post-Launch-Realität.

06

Entscheidungs-Disziplin

Build vs. Buy vs. Delay. Wann ein Agent einzustellen ist. Quartalsweiser Review, was sich noch lohnt.

Nächster Schritt

Zwei Wege, die Passung zu prüfen.
Diagnostic oder Maturity Assessment.

Buche ein Diagnostic, wenn du ein Peer-Engineering-Gespräch darüber willst, wo dein Team heute steht und was der schnellste Weg zu interner KI-Kompetenz ist. Output ist eine 4-seitige schriftliche Diagnose, die dir gehört. Mach das AI Maturity Assessment, wenn du vor jedem Gespräch eine strukturierte Bewertung willst. Beide Wege enden damit, dass du ein schriftliches Dokument besitzt.

Diagnostic vereinbarenAI Maturity Assessment starten

Beide liefern in 48 Stunden · Kein Follow-up, außer du fragst