KI-Workshop Berlin: Finde den richtigen KI-Use-Case in ein bis zwei praxisorientierten Workshop-Tagen, vor Ort in Berlin oder remote

Was ein N3XTCODER-KI-Workshop in Berlin tatsächlich ist

Ein KI-Workshop mit N3XTCODER ist eine 1-2-tägige Arbeitssession, die vage KI-Ambitionen in eine priorisierte, belastbare KI-Use-Case-Shortlist plus eine Projektskizze verwandelt, die du mit ins Budgetgespräch nehmen kannst. Es ist dieselbe Discovery-Methode, die wir vor unseren bezahlten Build-Engagements einsetzen – der Unterschied ist, dass du nach dem Workshop aufhören oder mit uns in die Umsetzung weitergehen kannst.

Keine Strategiefolien. Keine Inspirations-Sessions. KI-Training in Berlin von den Menschen, die die KI-Systeme unten gebaut haben und betreiben.

Was das in der Praxis bedeutet

Das klarste Beispiel ist die Organisation Kompetenzz (Kompetenzzentrum Technik-Diversity-Chancengleichheit). Das Team kam zu N3XTCODER mit einem Wissens-Chatbot-Problem. Sie hatten es mit Standard-OpenAI-Assistants mit File-Search probiert, und die Ergebnisse waren unzuverlässig. Genauigkeit war kritisch. Der Chatbot sollte in HumHub laufen, dem sozialen Netzwerk ihrer Mitglieder. Und ein nicht-technisches Team musste ihn warten können.

Genau wie in unserem Standard-Workshop kartierten wir in einer fokussierten Scoping-Session ihre Datenquellen, bewerteten den Use Case nach Wirkung, Machbarkeit, Daten und Risiko und erstellten einen Scope für vier Sprints. Stack: n8n in Berlin für die Orchestrierung, Qdrant in der EU für die Vektorsuche, GPT-4 via Microsoft EU Sovereignty als Sprachmodell.

Version 1 läuft jetzt produktiv in HumHub und bedient mehr als 1.000 Netzwerkmitglieder, mit Bezug zu aktuellen Gegebenheiten und betrieben von einem Team, das keinen Code schreibt.

Dieses Scoping-Muster prägt auch unsere Arbeit mit weiteren Organisationen: dem Gesamtverband der Deutschen Versicherungswirtschaft (GDV) für 400+ Mitgliedsunternehmen, einer KI-Mitgliederplattform für einen führenden deutschen Verband, einem KI-E-Mail-Agenten im Pilot für innatura und einem KI-Transkriptionspilot für Tannenhof Berlin-Brandenburg. Alle Projekte laufen auf EU-gehosteter Infrastruktur. Der Transkriptionspilot für Tannenhof formatiert seine Ausgaben für Berichte an die Deutsche Rentenversicherung.

Zentrale Bestandteile

Ergebnisse

So funktioniert es

Warum N3XTCODER

Wir bringen ein Jahrzehnt Impact-Tech-Erfahrung und über 160 KI-Projekte seit 2019 mit. Über unseren kostenlosen Kurs AI for Impact haben über 100.000 Menschen gelernt, KI für das Gemeinwohl einzusetzen. Wir machen keine Inspirationstage. Wir machen Scoping-Sessions und Build-Engagements, die in Produktion gehen – so wie wir KI für die folgenden Organisationen ausgeliefert haben:

• Kompetenzz – produktiver Retrieval-Augmented-Generation-(RAG)-Chatbot, der 1.000+ HumHub-Mitglieder bedient, auf n8n + Qdrant + GPT-4 via Microsoft EU, in vier Sprints geliefert
• GDV (Gesamtverband der Deutschen Versicherungswirtschaft) – KI-Wissensassistent über zehntausende Policy-Dokumente für 400+ Mitgliedsunternehmen, auf Azure AI Search + GPT-4o via Microsoft AI Foundry. Recherchezeit halbiert, Schatten-KI verhindert, Mitarbeitendenzufriedenheit gesteigert
• Ein führender deutscher Verband – KI-Mitgliederplattform ("Verbands-GPT") mit Chat-basierter Discovery und klassischen Kategoriefiltern, auf Microsoft AI Foundry + pgvector
• innatura – KI-E-Mail-Agent, der Anfragen klassifiziert und Antworten mit verpflichtender menschlicher Prüfung entwirft, aktuell im Pilot, auf N8N und Azure OpenAI
• Tannenhof Berlin-Brandenburg – Civic-Coding-finanzierter KI-Transkriptionspilot für Therapiesitzungen auf EU-gehosteter Infrastruktur, Output formatiert für Berichte an die Deutsche Rentenversicherung
• Civic Coding – KI-Beratung über 100 Sozial-Impact-Projekte unter Deutschlands Bundesinitiative
• Standard-Stack: n8n in Berlin, Qdrant in der EU, Azure OpenAI via Microsoft EU Sovereignty, plus Open-Source-EU-Alternativen wie Mistral und Milvus auf Wunsch.

Ehrliche Grenzen

Ein Workshop ersetzt keinen echten Prototyp. Wenn dein Team Belege braucht, dass KI die Aufgabe lösen kann, bevor du Budget freigibst, ist der sauberste Weg, mit einem Vier-Sprint-Scope aus dem Workshop zu gehen und mit dem Bauen anzufangen – so wie Kompetenzz es gemacht hat.

KI passt nicht überall. Regelbasierte Automatisierung funktioniert für manche Prozesse bereits. Für andere ist der Preis einer falschen KI-Antwort selbst mit menschlicher Prüfung nicht tragbar. Für beide ist die ehrliche Antwort "jetzt nicht, und so geht es stattdessen".

Wenn deine Daten nicht bereit sind, wird kein Workshop das beheben. Die Antwort ist meist ein kleineres, weniger glamouröses Datenprojekt vor jeder KI – nicht mehr Workshops.

Häufige Fragen

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