Assistenten schreiben den Code. Führen müsst ihr sie. Vier Schulungsformate für Entwicklungsteams – hands-on, gestaffelt nach vorausgesetzter Erfahrung.
84 % der Entwickler nutzen KI-Werkzeuge oder planen es – aber nur 33 % vertrauen darauf, dass das Ergebnis stimmt. Die Werkzeuge sind da; was fehlt, ist die Arbeitsweise.
Zahlen: Stack Overflow Developer Survey 2025
Genau dort liegt das Potenzial. Und diese Lücke schließt kein besseres Werkzeug – nur eine geübte Arbeitsweise.
Genau das meint „Agentic Engineering“: Aufgaben zuschneiden, Pläne prüfen, Ergebnisse freigeben statt durchwinken.
Fehlt die Arbeitsweise, verlagert sich der Aufwand vom Schreiben ins Nacharbeiten – aus gesparter Tippzeit wird Review-Zeit.
Lizenzen sind an einem Tag beschafft, Verlässlichkeit nicht. Sonst entsteht nur schneller mehr Code, den am Ende niemand verantworten will.
Nicht nach Dauer: Wer bei null anfängt, wird in der ersten Gruppe fündig. Die zweite setzt voraus, dass ihr schon mit einem Assistenten gearbeitet habt. Ein vorher gebuchtes Format verlangt keines davon.
Beide Formate beginnen bei null. Code lesen, Terminal und Git genügen; Erfahrung mit Coding-Assistenten ist ausdrücklich nicht nötig.
Der erste belastbare Schritt
Das ganze Team auf ein Niveau
Beide Formate setzen voraus, dass jemand eine Aufgabe schon von der Anforderung bis zum Review begleitet hat. Genau diese Grundlagen deckt der Einstieg ab.
Fachsysteme und Agenten verbinden
Autonomie – Agenten ohne Beisitzer
Die meiste Zeit sitzt ihr selbst am Rechner, im Bootcamp rund zwei Drittel. Wer nur zusieht, lernt genau das nicht, worauf es ankommt.
Geübt wird an einer vollständigen Anwendung – Frontend, Backend, Datenbank. Kein Kundensystem, aber auch kein Spielzeug. Das Projekt liegt offen auf GitHub – Skills und Agenten zum Kopieren und Weiterentwickeln.
Freigegeben wird zweimal: bevor der Assistent loslegt und bevor sein Ergebnis ins Repository geht.
Ein Teil der Aufgaben ist so geschnitten, dass der Assistent danebenliegt – und ihr es merken müsst. Wir zeigen, wo KI nicht trägt und was das kostet.
Geübt wird mit Claude Code – vermittelt werden die Konzepte, nicht das Produkt. Und jede Lösung tritt gegen die einfachere Alternative an.
Karsten Silz
Senior Principal Consultant Software Engineering
Karsten arbeitet seit 26 Jahren als Full-Stack-Java-Entwickler in Europa und den USA. Als Mitgründer leitete er 13 Jahre lang die Produktentwicklung eines Software-Produkt-Start-ups in den USA, das 2016 erfolgreich verkauft wurde. Im Jahr 2020 war er Mitgründer eines SaaS-Start-ups in England. Er ist seit 2003 auch Freiberufler. Seit Mai 2025 arbeitet er für atra.consulting in Stuttgart.
David Kreutzer
Senior Consultant Software Engineering
David arbeitet seit 15 Jahren als Senior Software-Entwickler an anspruchsvollen Enterprise-Applikationen. In Projekten bei Industrie-, Tech- und Versicherungskunden hat er intensiv mit verschiedensten KI-Modellen gearbeitet. Sein Fokus liegt auf der praxisnahen Integration von Machine Learning, Computer Vision und generativer KI in produktive Software-Lösungen.
Benjamin Steimer
Principal Consultant Software Engineering
Benjamin arbeitet seit 15 Jahren als Fullstack-Softwareentwickler, hauptsächlich mit Java und Spring Boot. Sein Schwerpunkt liegt in der Finanzbranche: Onlinebanking, Mobile Payment und Versicherungs-Microservices. Als Architekt und Lead-Developer hat er Entwicklerteams aufgebaut und eingearbeitet. Aktuell berät er als Teil seiner Tätigkeit eine AI-first-Firma zum sinnvollen Einsatz von KI.
Hannah de Vries
Principal Consultant Software Engineering
Hannah arbeitet seit über zehn Jahren als Software-Entwicklerin, vom Konzern bis zum Start-up: als Backend-Entwicklerin, Cloud-Architektin, Lead Developer und Mitgründerin eines SaaS-Start-ups. Heute integriert sie als Senior-Entwicklerin KI fest in Entwicklungs- und DevOps-Workflows und baut Automatisierungen für Geschäftsprozesse, die produktiv im Einsatz sind.
Schreiben Sie uns, wo Ihr Team heute steht – wir schlagen das passende Format vor.
