Die Teams führen.
Die KI liefert.
Drei Workshops und ein begleitendes Coaching entlang des Reifegradmodells: die Entwicklungsteams lernen, KI-Agenten sicher und produktiv einzusetzen — praxisnah an Aufgaben aus dem eigenen Haus.
Warum dieser Workshop-Strang?
KI-Werkzeuge machen aus dem Schreiben von Code eine Führungsaufgabe: KI-Agenten erledigen die Arbeit, die Fachleute steuern, prüfen und verantworten das Ergebnis. Genau das trainieren die Agentic-Workshops — Team für Team, Reifegrad für Reifegrad, immer mit einem Plan für den Montag danach. Was das neue Tempo im Rest des Unternehmens auslöst, behandeln die Führungs-Workshops.
Der Aufbau · vier Etappen nach Reifegrad
Die Struktur folgt dem Reifegradmodell der Übersicht: Jede Etappe setzt auf der vorherigen auf. Der Rollenwechsel vom Benutzer zum Hersteller von Abläufen beginnt bereits im Advanced Workshop; den Schritt von Reifegrad 3 zu 4 — die eigenen Loops im Haus finden und etablieren — decken wir bewusst nicht als Workshop ab, sondern als begleitendes Coaching-Dojo. Für die höchste Stufe empfehlen wir, einzelne Vorreiter zu schicken statt ganzer Teams.
Basisworkshop
Reifegrad 1 → 2. Vom gelegentlichen KI-Einsatz zum Arbeiten mit
einem KI-Agenten. Acht Bausteine plus ein abgesicherter
Standard-Ablauf für den Alltag.
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Advanced Workshop
Reifegrad 2 → 3. Mehrere spezialisierte KI-Agenten, zu Abläufen
verbunden, die ihre Ergebnisse selbst nachweisen. Denkweise und
Technik der Orchestrierung und Verifikation.
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Coaching-Dojo
Reifegrad 3 → 4. Begleitete Praxis statt Seminar: die Vorreiter
finden die wiederkehrenden Abläufe des eigenen Hauses und machen
daraus abgesicherte Loops.
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Professional Workshop
Reifegrad 4 → 5. Zwei Tracks: „Die Autonome Product Factory"
(KI baut die Software) und „Agents in Your Product" (KI bedient
das Produkt).
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Basisworkshop · Reifegrad 1 → 2
Zwei Tage Hands-on, an deren Ende die Teams mit einem KI-Agenten arbeiten und den kompletten abgesicherten Ablauf an einer echten Aufgabe aus dem eigenen Backlog durchlaufen haben. Die 8 Bausteine und der abgesicherte Ablauf im Detail — für die Fachleute:
Getting Started
Ab Stunde eins arbeiten Teams mit der Claude Code bzw. OpenCode CLI: Projekte initialisieren, den Planungs-Modus für strukturiertes Vorgehen nutzen und die Grundkonzepte agentischer Entwicklung direkt am eigenen Code verinnerlichen.
4-Layer-Architecture
KI ohne Kontext halluziniert. Die 4-Layer-Architektur löst das: persistenter Kontext via CLAUDE.md, Custom Commands, wiederverwendbare Skills und deterministische Hooks für durchgängige Qualitätssicherung.
MCP-Integration
Über das offene Model Context Protocol binden Teams Claude direkt an ihren bestehenden Stack an — PostgreSQL, GitHub, Jira oder was auch immer im Einsatz ist. Kein Copy-Paste, keine Kontextwechsel: Der Agent liest, schreibt und agiert dort, wo das Team arbeitet.
Enterprise Governance
Geschwindigkeit ohne Kontrolle ist ein Risiko. Wir implementieren das Human-in-the-Loop-Pattern, agentisches Testing mit Playwright, die Orchestrierung autonomer Sub-Agenten und verankern Governance-Regeln direkt im Projektverzeichnis.
Codebase-Analyse
Den Agent auf ein bestehendes Repository loslassen: Architektur-Maps generieren, Abhängigkeiten kartieren, fehlende Dokumentation erzeugen. Hier zeigt sich die volle Wirkung eines Agenten mit MCP-Zugang auf realen Systemen.
Vom Programmierer zum Manager
KI-Agenten schreiben den Code — Entwickler steuern, reviewen, entscheiden. Dieser Paradigmenwechsel erfordert neue Kompetenzen: Delegation, Qualitätssicherung auf Architektur-Ebene und den Mut, gewohnte Arbeitsweisen loszulassen.
KI-gestütztes Refactoring
Auf Basis der Analyse konkret modernisieren: Tests nachziehen, Tech Debt systematisch abbauen, Migrationspfade Schritt für Schritt umsetzen — abgesichert durch die Governance-Hooks von Tag 1.
Die Scaffolding-Pipeline
Das Herzstück von Tag 2: ein dokumentierter, wiederholbarer Ablauf von der Aufgabe bis zur freigegebenen Änderung — Briefing, Plan, Test-Plan, Umsetzung, Review. Kein Code geht ohne menschliche Freigabe ins Produkt; eine Lernschleife nach jedem Lauf macht den Ablauf besser.
Monday-Morning-Action
Kein Workshop ohne nächste Schritte. Jedes Team verlässt den Raum mit einem konkreten Plan für die Umsetzung der gelernten Inhalte — und mit vereinbarten Metriken für ihre Wirksamkeit.
Basisworkshop · Was die Teams mitnehmen
- Eine neue ArbeitsweiseDie KI-Werkzeuge laufen; Code wird geprüft und freigegeben statt selbst getippt.
- Eigene ArbeitsbausteineDrei wiederverwendbare Bausteine erstellt, versioniert und im ganzen Team teilbar.
- Der Ablauf an echter ArbeitDer abgesicherte Ablauf, angewendet auf eine reale Aufgabe aus dem eigenen Backlog.
- Action-Plan für MontagKonkretes Team-Commitment plus Kennzahlen für die Wirksamkeit in den ersten Wochen.
Advanced Workshop · Reifegrad 2 → 3
Aufbauend auf dem Basisworkshop: weg von „ein Agent, mit dem ich arbeite" hin zu mehreren spezialisierten Agenten, die das Team zu durchgängigen Abläufen verbindet — am eigenen Produkt, mit deutlich weniger gebundener Aufmerksamkeit pro Aufgabe. Der entscheidende Sprung ist dabei nicht die Parallelität, sondern das Vertrauen: Jeder Ablauf prüft sein Ergebnis selbst — durch Selbst-Verifikation und unabhängige Review-Agenten — bevor ein Mensch draufschaut. Das Team prüft Aufnahmen und Änderungsanträge statt jeden Diff.
Spezialisierte Subagents
Nicht ein Allrounder, sondern Agenten mit klarem Auftrag und Tool-Set — und das Wissen, wann welcher abgerufen wird.
Workflows & Orchestrierung
Ein Workflow ruft mehrere Agenten auf, die wiederum Tools nutzen, um im Rahmen des übergreifenden Intent das Outcome zu erzielen.
Selbst-Verifikation & Review-Stufen
Der Ablauf weist Ende-zu-Ende nach, dass sein Ergebnis funktioniert; mehrere Reviewer mit unterschiedlichem Blick prüfen unabhängig. Gefundene Patterns fließen zurück in die Briefings der Implementer.
Token- & Zeit-Ökonomie
Arbeit in Skripte auslagern, Agenten so instruieren, dass keine Tokens verbrannt werden — jedes gesparte Token ist gesparte Zeit.
Coaching-Dojo · Reifegrad 3 → 4
Die schwerste Aufgabe auf diesem Reifegrad ist nicht die Technik — es ist das Erkennen der eigenen Loops: Welche wiederkehrenden Abläufe im Haus lohnen die Automatisierung? Diesen Blick entwickelt ein Team nicht in zwei Seminartagen, sondern in der eigenen Praxis. Deshalb ist diese Etappe bewusst kein Workshop, sondern ein begleitendes Coaching: Gemeinsam mit den Vorreitern identifizieren wir Abläufe aus deren Alltag und machen daraus abgesicherte Loops.
Loops finden
Gemeinsamer Blick auf den Alltag der Vorreiter: Welche wiederkehrenden Abläufe lohnen die Automatisierung — und welche (noch) nicht?
Pair-Sessions am eigenen Loop
Gemeinsam entwerfen, testen und versionieren die Vorreiter ihre ersten Loops — an Aufgaben aus dem eigenen Backlog, samt Architektur-Review: Sind Rollen, Werkzeug-Rechte und Schnittstellen sauber geschnitten?
Rhythmus & Umfang
Kleine Gruppe (2–4 Vorreiter), Sessions im Wochen- oder Quartalsrhythmus — bis das Finden und Bauen von Loops im Haus eigenständig läuft.
Professional Workshop · Reifegrad 4 → 5
Ab hier überschreiten wir die Linie von Softwareentwicklung zu Produktentwicklung. Zwei gleichrangige Wege — als zwei Tracks geführt:
Agenten-Framework
Ein System, das Agenten baut: definierte Rollen, begrenzte Tool-Rechte, reproduzierbare Erzeugung.
Metriken & Wirtschaftlichkeit
Nachweisen, dass Tokens + Gehalt < Outcome. Die Grundfrage jeder Factory.
Intent → Pipeline → Outcome
Der Product Owner macht seinen Intent klar; die opinionated Pipeline setzt um — bis hin zur Bewertung der Value Proposition einer Idee.
Agenten als Bedienoberfläche
Software, die von Agenten statt von Menschen bedient wird — gerade für Mittelständler mit Software auf eigener Hardware.
Domänen-Tiefe
Product Management & Design im agentischen Kontext: die gesamte Domäne des Produkts besser verstehen und abbilden.
Hardware-Validierung
Agenten, die Hardware steuern — und Validierung per Sensorik oder Kamera-Agent, der prüft, ob die gewünschte Aktion ausgelöst wurde.
Setting & Voraussetzungen
Teamgröße
Idealerweise 8–12 Teilnehmende. Bei größeren Gruppen Splitten oder zweiter Trainer. Für den Professional Workshop empfehlen wir statt ganzer Teams 2–4 Vorreiter („Coach the Coach").
Dauer & Setting
1,5 oder 2 Tage, inhouse oder remote. Wir empfehlen vor-Ort, weil Hands-on stark vom Raum profitiert.
Tooling
Claude Code, OpenCode CLI, oder kundenseitiger LLM-Stack (LiteLLM / Bedrock / Azure OpenAI). Wir richten uns nach der vorhandenen IT.
Pre-Flight
Eine Setup-Checkliste vor dem Workshop sorgt dafür, dass keine Zeit auf SDK-Installationen, Test-Frameworks oder fehlende Plugins verloren geht.
Die Trainer
Malte Süßdorf
Malte begleitet die KI-gestützte Softwareentwicklung von Anfang an Hands-on und besitzt in diesem hochdynamischen Feld eine herausragende Kompetenz. Sein Fokus: robuste, agentische Systeme mit hohem Qualitätsanspruch und automatisierten Workflows. Er garantiert die technologische Tiefe für produktionsreifen, KI-generierten Code — auch im regulierten Umfeld.
Michael Cramer
Michael sorgt als Transformations-Experte dafür, dass der Wandel zum „Agent Manager" in der Teamkultur verankert wird. Als Organisationsentwickler gestaltet er Rollen, Verantwortlichkeiten und Abläufe so, dass das neue Tempo der Entwicklung im ganzen Unternehmen tragfähig wird. Mit gezielter Moderation löst er mentale Blockaden und ermöglicht nachhaltigen Transfer in den Entwicklungsalltag.
Aus echten Workshops
Verständnis, dass der Agent den alten Code besser verstehen wird als man selber. Dass es sich nicht lohnt, den Code nochmal nachzuerzählen.
Workshop anfragen
Unverbindliches Vorgespräch · Inhouse · Termine nach Absprache
training@cognovis.de