status: Weiterbildung No-Code-Prozessautomatisierung & KI-Agenten16.07. – 08.10.2026 · verfügbar ab Oktober 2026
// Prozessautomatisierung · No-Code & KI
Mehrwert schaffen, wo er gebraucht wird:
Ich bin kein Entwickler, aber ich habe die wiederkehrende Handarbeit selbst gemacht: E-Commerce-Operations mit JTL-Wawi, Shop und Marktplätzen. Ich verstehe, was Fachabteilung und Technik brauchen, und übersetze zwischen beiden. Heute automatisiere ich im Terminal mit Claude Code, ab Juli 2026 systematisch mit No-Code-Tools und KI-Agenten.
// node-canvas · Karten anklickbar. Nodes scrollen zur Sektion, Beispiele live öffnet die Unterseite
// Node · Trigger
Vier Probleme aus dem Alltag, die jeder kennt. Und je ein Weg raus.
Hunderte Produkte, die keine Suchmaschine findet, und keine Zeit, jeden Text von Hand zu optimieren. KI-gestützte Analyse und Optimierung in Stapelverarbeitung erledigt viele Seiten auf einmal.
Ein Beitrag, viele Kanäle, jedes Mal neu zugeschnitten. Ein gescripteter Workflow bereitet nach festem Muster auf, die KI orchestriert und hostet.
Bei welcher Rechnung gingen X und Y zusammen ins Ausland? Die Antwort steckt in den Daten, findet nur keiner. Ein selbst gehostetes Corporate LLM macht sie abrufbar, ohne dass etwas das Haus verlässt.
Kollege krank, keiner weiß, was offen ist. Ein Dashboard bündelt Aufgaben und Stände, damit die Übergabe nicht am Überblick scheitert.
Genau solche Fälle gehen mir nicht mehr aus dem Kopf, bis ich eine Lösung gefunden habe. Auf der nächsten Karte zeige ich dir, wie ich diese Probleme heute angehe.
// Node · Projekte und Beispiele
Dank der Erfahrung mit echten Reibungspunkten zwischen System und Stakeholder, finde ich pragmatisch Lösungen die sauber funktionieren.
Die Angaben werden regelmäßig mit Informationen aus abgeschlossenen und laufenden Projekten aktualisiert.
// Node · Technik
Arbeitstechniken und Workflows haben für mich viele Ähnlichkeiten und lassen mich Prozesse logischer erschließen.
Neue Bestellung trifft ein
Daten prüfen und anreichern
Auffälligkeiten markieren
Report & sauberer Datensatz
Schema einer typischen Automatisierung. So denke ich Prozesse: Trigger, Verarbeitung, Prüfung, Ergebnis.
// Was ich mitbringe
Order-to-Cash, Lager, Versand: Ich erkenne Automatisierungspotenzial, weil ich den Engpass selbst gespürt habe.
E-Commerce-Operations
Seit 2020 in der Praxis, 2024–2026 eigenständig administriert, inklusive Plugin-Einführungen und CRM-Anbindung (Greyhound).
JTL-Praxis seit 2020
Auswerten, Reports bauen, Auffälligkeiten erkennen, und die Auswertung anschließend automatisieren.
Stammdaten & Analysen
PowerShell und Claude Code für Routineaufgaben; ab Juli 2026 systematisch mit Power Automate, Power Apps und KI-Agenten.
Eigene Projekte + WBS-Kurs
Anforderungen aufnehmen, übersetzen, dokumentieren: verständlich für beide Seiten, inklusive Koordination externer Entwickler.
Schnittstellen-Rolle im Betrieb
// Node · Nutzen
Mit dem Rechner bekommst du ein einfaches Gefühl, welche Ressourcen in deinen Prozessen noch schlummern. Einfach Regler bedienen und Ergebnis ablesen.
Wie viele Stunden steckt eine Person pro Woche in diese wiederkehrende Aufgabe?
Wie viele Personen erledigen diese Aufgabe? Die Ersparnis skaliert mit dem Team.
Inkl. Lohnnebenkosten und Overhead. Voreinstellung 45 €/Std.
43.470 €
geschätzte Ersparnis pro Jahr
966
zurückgewonnene Stunden pro Jahr
0,6
Vollzeit-Äquivalent für höherwertige Arbeit
Unverbindliche Schätzung, bewusst konservativ: nur direkte Zeitersparnis, automatisierbarer Anteil unter 100 %, Vollkosten statt Bruttolohn. Tatsächliche Ergebnisse hängen vom konkreten Prozess ab.
In dem Beispiel siehst du den gleichen Prozess einmal vor und einmal nach einer Automatisierung. Beweg den Regler und vergleiche.
Vorher: manuell
~ 4 Std./Woche
Nachher: automatisiert
~ 8 Min./Woche
Illustratives Szenario. Reale Werte projektabhängig.
// Output · Kontakt
Lust bekommen, gemeinsam nach vorn zu gehen? Dann lass uns reden!
// output: gespräch vereinbart ✓