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WORKSHOP März 2026

Mit KI eure Ideen zum Leben erwecken

Heute geht es darum, Ideen schneller zu testen.

Folie 01

Wer steht hier vorne?

Dima
Telekom
Orange
Lufthansa
Gate Gourmet
Commerzbank
Dimitry / Dima Uzilevsky
39  |  Geboren in Leningrad / Sowjetunion
Ausbildung: Fachinformatiker Anwendungsentwicklung
Studium: Wirtschaftsinformatik / MBA
Reporting Dashboard im Grosskundenvertrieb
Interne Revision Finanzen
Beteiligungscontrolling
Group Controller beim Einkaufs-JV Deutsche Telekom-Orange
Lufthansa (LSG Sky Chefs), Transformation Controller, Stv. Leiter Finanzen
Gate Gourmet - Head of Supply Chain
Heute Zurueck zu den IT-Wurzeln – Startup Trafa.App, KI-Projekte
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🐢

Erinnert ihr euch an die Schildkroete?

  • Die Programmiersprache Logo – eine Pixel-Schildkroete, die Linien malt
  • Damit hat fuer viele von uns alles angefangen
  • Man gibt Befehle: FORWARD 100, RIGHT 90, FORWARD 50...
Folie 03
🐢✨

Schildkroete, mal mal "Duebi"...

Klick hier fuer die Animation!

"Frueher haben wir Code geschrieben, um sie zu bewegen. Heute laden wir sie einfach auf einen Kaffee ein."
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Von Turings Traum bis ChatGPT

1950
Turing: "Koennen Maschinen denken?"
1997
Deep Blue (IBM) schlaegt Kasparov im Schach
2012
Deep Learning ueberholt klassische Verfahren
2017
Transformer-Architektur entsteht
2022
ChatGPT macht KI zum Mainstream
2024
Agenten & autonomes Arbeiten
2025
Vibe Coding: Ideen werden zu Software
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📱

Von T9 zur Super-Tastatur

  • Erinnert ihr euch an Nokia-Handys mit T9?
  • Du tippst 4-6-8 und das Handy schlaegt "gut" vor
  • "Wer erinnert sich? Dreimal auf die 7 druecken fuer ein R!"
  • T9 = das erste "Language Model" im Alltag
  • Kleines Woerterbuch, ein Vorschlag gleichzeitig
  • Heutige LLMs = T9 auf Steroiden
  • Gleiches Prinzip: "Was kommt als Naechstes?"
  • Nur mit Milliarden von Texten trainiert
"Stellt euch vor, euer Nokia haette das gesamte Internet gelesen!"
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🧱

Tokens: Die Legosteine der KI

  • KI liest Text nicht in Buchstaben, sondern in Tokens (Wortteile)
  • "Hamburger" wird zu "Ham" + "burger"
  • "Programmierung" wird zu "Pro" + "gramm" + "ier" + "ung"

Probier es aus – tipp ein Wort ein:

"Je laenger das Wort, desto mehr Legosteine braucht die KI."
Hamburger TOKENIZER Ham burger + Pro gramm ier ung P(naechster Token): 78% → 15% 7% Woerter → Legosteine → Wahrscheinlichkeiten
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Was in den letzten Jahren passiert ist

2022
ChatGPT – ploetzlich kann jeder mit einer KI reden
2023
GPT-4, Claude, Bildgenerierung
2024
Video, Musik, Agenten, Code-Generierung
2025
Vibe Coding, autonome Agenten, lokale Modelle
"In 3 Jahren ist mehr passiert als in den 30 davor!"
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Erst war KI nur ein schlauer Assistent

  • Bis vor wenigen Monaten dachten alle: KI = ChatGPT-Wrapper mit Regeln
  • Ein Assistent, der Befehle bekommt
  • Feste Anweisungen, feste Grenzen
  • Beispiel: copilot24.de – Dimas Projekt
  • Ein KI-Copilot fuer Betriebsaerzte und Arbeitsschutz
"Im Grunde: ChatGPT mit deutschen Arbeitsschutz-Regeln als Leitplanken."
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Code ist auch nur Sprache

  • LLMs koennen nicht nur Text – sie koennen Code schreiben
  • Fuer ein LLM macht es keinen Unterschied:
Deutsch → "Mach mir eine Website" Python → print("Hello World") SQL → SELECT * FROM users Java → public class App { }
"Fuer die KI ist Python genauso eine Sprache wie Deutsch – nur mit weniger Grammatik-Ausnahmen!"
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⚖

Maschine vs. Mensch – wer braucht wen?

  • KI schreibt Code schneller als jeder Programmierer
  • Aber die Qualitaet ist nicht immer perfekt – Code Review ist noetig
  • Die grosse Frage: Gibt es noch Platz fuer Junior-Programmierer?
  • Wer reviewt, wenn niemand mehr programmieren lernt?
  • Diese Luecke muessen wir schliessen – in jedem White-Collar-Job
"Es ist wie ein Restaurant mit einem Super-Roboter-Koch – aber keiner kann mehr abschmecken!"
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KI ist klug, aber nicht perfekt

Problem 1: Kontextgroesse

LLMs koennen nur eine bestimmte Menge Text gleichzeitig "sehen". Je groesser der Kontext, desto besser – aber auch teurer.

"Stellt euch vor, ihr lest ein Buch, aber vergesst immer nach 100 Seiten alles!"

Problem 2: Halluzinationen

KI erfindet manchmal Dinge, die plausibel klingen, aber falsch sind. Deshalb immer pruefen!

"Wie ein Kollege, der keine Ahnung hat, aber sehr ueberzeugend redet!"

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💻

KI wird lokal & persoenlich

  • LLM-Modelle laufen direkt auf unseren Geraeten
  • Grosse Modelle trainieren kleine ("Destillation")
  • Braucht viel RAM und Grafikspeicher – aber es funktioniert!
  • Live-Demo heute:
  • LM Studio – lokale KI mit grafischer Oberflaeche
  • Ollama – lokale KI im Terminal, schnell gestartet
🏢 → 🖥️ → 💻
Grosses Modell → Mittel → Auf deinem Laptop
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Wer ist wer in der KI-Coding-Welt?

Claude (Anthropic) GPT / Codex (OpenAI) Gemini (Google) DeepSeek Qwen Coder (Alibaba) Devstral (Mistral) Meta Llama 4 GLM (Zhipu AI)
⚠ "Stand heute. Morgen kann die Liste schon anders aussehen."
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Eine Familie von Code-Editoren

VS Code (Microsoft)
Cursor
Windsurf (Codeium)
PearAI
Void
GitHub Copilot
"Es ist wie bei Autos: Alle sehen anders aus, aber unter der Haube ist der gleiche Motor!"
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🏎️

Was heute top ist, kann morgen alt sein

  • Was wir heute zeigen, kann morgen schon veraltet sein
  • Vor einem Monat: Coding-Session mit Foensi
  • Damals war Googles Tool die beste Loesung – jetzt schon nicht mehr
  • Das Rennen geht weiter – jeden Monat neue Modelle
"Es ist wie bei Smartphones: Kaum hast du das neueste Modell, kommt schon das naechste!"

Die gute Nachricht: Der Kern bleibt gleich – klar sagen, was man will, und schnell testen.

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🤖

KI steuert KI

  • Agent: Eine KI, die selbststaendig arbeitet (sucht, schreibt, testet)
  • Orchestrator: Koordiniert mehrere Agenten
  • Beispiele: Claude Code, Cursor, n8n, CrewAI, LangGraph, MCP
👤 Du
→
🎯 Orchestrator
→
💻 Coder
+
🧪 Tester
+
👀 Reviewer
→
✅ Ergebnis
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⚠️

Achtung, nicht alles ist Sonnenschein

  • Extern exponierte Tools = hoeheres Risiko
  • Prompt-Angriffe, Datenlecks
  • Interne Tools = einfacher abzusichern
  • Faustregel: Intern zuerst, extern nur gut abgesichert
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Genug Theorie – lasst uns bauen!

01
Laptops oeffnen
02
Idee beschreiben
03
Abschicken & staunen
"Die Tools aendern sich schnell. Der Kern bleibt: klar sagen, schnell testen."