So setzen wir KI in der Praxis ein
KI-Tools sind in unserer Arbeit kein Experiment mehr – sie sind Teil des normalen Workflows. Das gilt für beides: für Sebastian auf der Technologieseite und für Christian auf der Strategieseite.
Was wir konkret nutzen:
- Claude Code als interaktiver Entwicklungsassistent: Code schreiben, refactorn, debuggen, erklären. Nicht als Ersatz für Nachdenken – sondern als schneller zweiter Blick.
- Skills (wiederverwendbare Prompt-Workflows): Für Aufgaben, die immer gleich ablaufen. Dieser Blogartikel entstand zum Beispiel über einen solchen Skill. Einmal sauber definiert, läuft er zuverlässig.
- Strukturierte Prompts für Dokumentation, Commit-Messages und Testfälle.
Das Ergebnis: Wir liefern in kürzerer Zeit saubereren Code. Nicht weil die KI denkt – sondern weil wir weniger Zeit mit Boilerplate verbringen.
Was dahinter steckt
Entscheidend ist, wie man KI-Tools einsetzt. Wer ein Sprachmodell wie einen Praktikanten behandelt ("mach mal"), wird durchwachsene Ergebnisse bekommen. Wer es als gut vorbereitetes Werkzeug einsetzt ("hier ist der Kontext, hier ist die Aufgabe, hier sind die Regeln"), bekommt verlässlich gute Ergebnisse.
Bei uns bedeutet das konkret: Jeder Skill hat klare Regeln, einen definierten Input und einen definierten Output. Das macht die Ergebnisse reproduzierbar.
Wer davon profitiert
Diese Arbeitsweise ist nicht nur für uns intern relevant – sie ist auch direkt auf unsere Kundenprojekte übertragbar:
- Teams, die Software liefern müssen: KI-unterstützte Code-Reviews und automatisierte Dokumentation sparen echte Stunden pro Woche.
- Startups im PoC-Stadium: Schnellere Iteration ohne Qualitätsverlust ist genau das, was in frühen Phasen zählt.
- Unternehmen mit internen Tools: Auch nicht-technische Prozesse lassen sich mit dem richtigen Prompt-Design beschleunigen.
Häufige Fragen
Ersetzt KI bei euch echte Entwickler? Nein. KI macht uns als Entwickler schneller – sie ersetzt das Denken, das Verständnis und die Architekturentscheidungen nicht. Wir sind immer noch für jede Zeile Code verantwortlich, die produktiv läuft.
Welche Tools nutzt ihr konkret? Hauptsächlich Claude (Anthropic) über Claude Code als CLI-Tool. Für bestimmte Aufgaben auch andere Modelle. Die Tool-Wahl ist sekundär – der Workflow und die Qualität der Prompts machen den Unterschied.
Kann man das auch in bestehende Teams integrieren? Ja, das ist sogar oft einfacher als in einem Greenfield-Projekt. Die größte Hürde ist nicht die Technik, sondern die Disziplin, Prompts sauber zu definieren statt "mal schnell zu fragen".
Wie stellt ihr sicher, dass der generierte Code korrekt ist? Code-Review bleibt Pflicht. KI macht den ersten Entwurf schneller – aber ob er korrekt, wartbar und performant ist, prüfen wir selbst. Automated Tests helfen dabei enorm.
Nutzt ihr KI auch für Kundenprojekte? Ja, wo es sinnvoll ist. Nicht als Verkaufsargument, sondern weil es die Ergebnisse besser macht. Wir sind transparent darüber gegenüber unseren Kunden.