Ich hab schon immer alles ausprobiert, was mich interessiert hat. Wenn mich was gereizt hat, hab ich angefangen, egal ob ich wusste, wie es ausgeht.
2021 hab ich mir vom Minijob-Gehalt ein Kamera-Set gekauft und bin in Restaurants reingelaufen, um Videos zu verkaufen, was nicht so funktioniert hat, wie ich dachte. Danach hab ich mit einem Kumpel Bodenmarkierungen für Unternehmen gemacht, Flyer beim Radtraining durch Industriegebiete verteilt, drei Anrufe in einer Woche gekriegt. Dann kam Video-Produktion für einen englischen Immobilienklienten, komplett remote über Monate. Und irgendwann hab ich angefangen, Systeme zu bauen statt einzelne Sachen zu machen.
Letztes Jahr dann der NMUN Sponsoring Bot. n8n-Workflow mit LLM-Kaskade, über 10.000 Euro gesichert. Danach hab ich dieselbe Architektur auf einen komplett anderen Use Case übertragen: eine Cocktailbar ohne Online-Präsenz. Vier Kundenanfragen im ersten Monat.
Seitdem hab ich angefangen, mir Fragen zu stellen, die über die Technik hinausgehen. Warum machen tausende Unternehmen Sachen noch per Hand, obwohl die Automatisierung da wäre? Ich hab gelesen, recherchiert, irgendwann 40 Tabs offen gehabt. Und gemerkt, dass Neugier allein nicht reicht, um solche Fragen zu beantworten.
Ich hab mit WiWi angefangen und bin dann zu WInfo gewechselt. Weil das, was ich in meiner Freizeit baue und worüber ich nachdenke, faktisch Wirtschaftsinformatik ist. Die Projekte hier zeigen den Weg dahin.
Ich bin einer von 19 Leuten in der Delegation. NMUN ist für mich die Chance, Rhetorik und Diplomatie auf einem Level zu trainieren, das kein Seminar bieten kann. Aber erstmal mussten wir Geld auftreiben. Als ich mir unseren bisherigen Prozess ansah, war klar: Das ist kein kreativer Prozess. Firma raussuchen, richtige Abteilung finden, Entscheider validieren, personalisiert anschreiben. Das sind alles Datenflüsse, das lässt sich automatisieren.
Aber die Gefahr war real: Wenn das Modell halluziniert, belästigen wir die falschen Leute in großen Stiftungen mit unsinnigen Mails. Das wäre geschäftsschädigend. Also hab ich von Anfang an alles auf Fehlerminimierung gebaut.
Die Mails waren automatisiert, aber ich wollte, dass sie sich nicht so anfühlen. Also hab ich mir einen Jungen und ein Mädel aus der Delegation geschnappt und wir haben zusammen ein Sponsoring-Video gedreht. Mit der BMPCC 4K auf dem Gimbal, auf dem Campus in Hohenheim. Das Video ging als Anhang an jede Mail und hat den automatisierten Nachrichten einen menschlichen Teil gegeben. Hat Spaß gemacht und war gleichzeitig strategisch wichtig.
Warum n8n und kein Python-Backend? Weil die API-Calls kaum Bandbreite brauchen. Die Komplexität liegt in den LLM-Payloads, da brauch ich kein schweres Framework drumherum. System via Docker auf Hetzner. Google Sheet als harte Exklusionsliste, per API angebunden. Jeder in der Delegation trug dort seine manuell kontaktierten Firmen ein. Doppel-Kontaktierungen systemisch ausgeschlossen. Cron Trigger mit ±3 Min. Offset, streng nur Bürozeiten.
Das System besteht aus vier Stufen, die nacheinander laufen. Zuerst prüft ein Gatekeeper den Themen-Fit und terminiert sofort, wenn eine Organisation nicht passt, was API-Kosten spart. Die Grundregel dabei war, dass die teuerste Operation erst laufen darf, wenn die günstigeren bestanden haben.
Der Research Agent scrapt Organigramme und findet die richtige Abteilung. Der Contact Finder skaliert je nach Unternehmensgröße, bei KMUs findet er wenige Ansprechpartner, bei Konzernen bis zu 30. Dann kommt der Validator, der mit CoT-Prompting auf Regionalbezug und Entscheidungsmacht prüft. Wenn er sich unsicher ist, geht die Mail an die allgemeine Info-Adresse, weil mir lieber war, vorsichtig zu sein, als jemanden mit einer falschen Anrede zu belästigen. Zum Schluss kommt der Writer, der das Sponsoring-Video und die Projektmappe dynamisch in die Mail einbaut.
Ich hab dem Bot anfangs nicht vertraut, also hab ich eine Telegram-Bridge gebaut. Vor dem Versand landete jede fertige Mail als interaktive Nachricht auf meinem Handy, und ich konnte sie per Button freigeben oder ablehnen. Die ersten 200 Mails hab ich komplett manuell durchgelesen.
Das größte Problem waren extrem lange Meta-Prompts, die die JSON-Outputs gebrochen haben. Mein erster Instinkt war, den Prompt noch strenger zu machen, was es nur schlimmer gemacht hat. Was am Ende funktioniert hat, war die Prompts radikal zu kürzen und die Fehlerkorrektur in den Code zu packen. Ich hab robuste Payload Parser geschrieben, die Case Sensitivity ignorieren, Kommas abfangen und kaputte Strings bereinigen. Ab dem Punkt lief es seidenweich und ich konnte auf Vollautomatik umstellen.
Die teuren Schritte hatten ihre Arbeit getan und für den Follow-Up brauchte ich keinen schweren LLM-Call mehr.
Beim ersten Versand wurde jede Mail mit einem Timestamp gespeichert und mit dem Flag ANSWERED == FALSE markiert. Nach 10 Tagen griff ein Polling Script das nach unbeantworteten Mails suchte. Wenn es eine fand, fütterte es einen kleinen Writer nur mit der Original-Mail, und der schrieb eine kurze Erinnerung. Die Kosten pro Mail waren Bruchteile eines Cents, aber der Anteil an den finalen Zusagen war massiv.
Als die ersten großen Zusagen reinkamen, war die Erleichterung in der ganzen Delegation spürbar. 19 Leute, die nicht mehr wussten, ob das Geld reicht, und dann hat es gereicht. Über 10.000 Euro, die einen echten Unterschied gemacht haben.
Was mich danach am meisten beschäftigt hat: Wenn ein Prompt bei Edge Cases bricht, will ich ihn instinktiv strenger machen, was es meistens nur schlimmer macht. Ein Parser, der kaputte JSON-Outputs abfängt, ist verlässlicher als ein Prompt, der versucht, nie einen Fehler zu machen.
Und die Fallback-Logik: Wenn der Validator den richtigen Ansprechpartner nicht findet, gibt er das zu und schickt an die allgemeine Adresse. Das schützt die Reputation.
Was mich aber am meisten beschäftigt hat, sind die Übergaben zwischen den einzelnen Schritten. Die LLM-Calls selbst haben funktioniert. Was immer wieder gebrochen ist, waren die Stellen dazwischen: wenn ein Schritt Daten liefert, die der nächste nicht parsen kann, oder wenn die Prompts zu viel Kontext hatten und die Payloads dadurch kaputtgingen. Die Lösung war: Prompts schlank halten und Fehler im Code fangen, nicht im Prompt. Das hat mir gezeigt, dass die Architektur wichtiger ist als die einzelnen Komponenten.
Neben dem Bot haben wir auch eine Party in der TMS geschmissen. Wer in Hohenheim studiert, kennt die TMS. Wir haben den Abend organisiert, um direkt vor Ort Geld für die Delegation zu sammeln. Dafür hab ich dieses Video produziert:
HCMUN ist die jährliche Model United Nations Simulation, organisiert vom Club of Hohenheim. Delegationen aus Hohenheim, Heidelberg und Tübingen verhandeln in UN-Komitees über echte geopolitische Themen. Man vertritt ein zugewiesenes Land, schreibt Position Papers, hält Reden und verhandelt Resolutionen.
Ich war im GA2 Committee (Wirtschaft und Finanzen) als Delegierter für Norwegen. Meine Themen waren Sustainable Transport und Food Supply Chains. Position Papers schreiben heißt: sich in Wochen in ein Thema einarbeiten, die offizielle Haltung des Landes verstehen, und eine diplomatisch tragfähige Position formulieren.
HCMUN war die direkte Vorbereitung auf NMUN 2026 in New York. Die gleichen Regeln, die gleiche Struktur, aber im kleinen Rahmen. Man lernt, unter Zeitdruck zu argumentieren, Koalitionen zu bilden und Kompromisse zu verhandeln, die alle Seiten mittragen können.
Was ich mitgenommen hab: Reden halten vor Leuten, die aktiv dagegen argumentieren, ist ein komplett anderes Skill als eine Seminar-Präsentation. Meine Resolution zu Food Supply Chains hab ich durch drei Verhandlungsrunden gebracht und am Ende eine Mehrheit organisiert.
Ein Bekannter von mir hat eine mobile Cocktailbar komplett selbst gebaut und vermietet sie für Firmenevents, Hochzeiten und Privatfeiern. Das Ding sieht professionell aus und kommt bei Gästen gut an. Das Problem war: Er hatte keinerlei Online-Präsenz. Keine Website, kein Video, keine Möglichkeit für potenzielle Kunden, ihn zu finden, außer über persönliche Empfehlungen. Er fragte mich: „Was kann man heutzutage machen, um ein bisschen bekannter zu werden?"
Ich hab gesagt: Material produzieren und Kanäle schaffen. Aber ich wollte es nicht nur sagen. Ich wollte es auch umsetzen. Kein Honorar, kein Vertrag. Ein Kumpel, dem ich helfen wollte, und gleichzeitig die Chance zu testen, ob sich die Architektur aus dem NMUN-Projekt auf einen komplett anderen Kontext übertragen lässt.
Ich hab ihn bei einem echten Event begleitet und den ganzen Abend mit meiner Blackmagic Pocket Cinema Camera 4K gefilmt. Die Herausforderung beim Dreh war, die Atmosphäre einzufangen ohne den Ablauf zu stören. Events mit Cocktailbar bedeuten in der Regel wenig Licht, viel Bewegung, Musik und Gespräche im Hintergrund. Ich musste mit Available Light arbeiten und trotzdem ein Ergebnis produzieren, das professionell genug ist, um als Aushängeschild zu funktionieren.
Nichts davon war gestellt oder inszeniert, einfach echte Gäste in echter Atmosphäre. Das resultierende Video ist am Ende das Herzstück für den ganzen Auftritt geworden, weil es sofort zeigt, wie eine Buchung in der Praxis aussieht. Er war begeistert, aber Begeisterung allein bringt keine Kunden. Also der nächste Schritt.
Vorher gab es keinen Ort im Internet, an den man jemanden schicken konnte, der sich für die Bar interessiert. Das musste sich ändern. Ich hab kreativebar.de gebaut, eine simple One-Page-Website mit dem Video eingebettet, den wichtigsten Infos zum Angebot und einem Kontaktformular ganz unten. Kein CMS, kein Page Builder, kein Over-Engineering. Die Seite hatte genau einen Job: Wenn jemand über den Outreach auf die Bar aufmerksam wird, soll er hier landen, sich das Video anschauen und über das Formular eine Anfrage schicken können. Alles was darüber hinausgeht, wäre zum damaligen Zeitpunkt verschwendete Energie gewesen.
Bevor ich die Pipeline überhaupt anwerfen konnte, musste ich erst mal verstehen, wer überhaupt als Kunde in Frage kommt. Bei NMUN waren es Stiftungen und Unternehmen mit CSR-Budgets. Hier war die Zielgruppe komplett anders: Eventveranstalter, Hochzeitsplaner, Agenturen, die Firmenevents organisieren, und Unternehmen, die regelmäßig interne Events machen wie Sommerfeste oder Weihnachtsfeiern.
Ich hab eine Lead-Liste zusammengestellt und jeden einzelnen Lead mit Branche, Unternehmensgröße, Kontaktperson, Standort und geschätzter Event-Frequenz angereichert. Die Anreicherungslogik war im Kern dieselbe wie beim NMUN-Bot, aber die Kriterien waren komplett andere. Bei NMUN war die Frage: Hat die Organisation einen Bezug zu internationaler Bildung? Hier war die Frage: Bucht diese Organisation regelmäßig externe Dienstleister für Events?
Das war für mich der eigentlich spannende Teil: Funktioniert die Automations-Pipeline auch wenn ich sie in einen komplett anderen Kontext stecke? Ich hab die Pipeline aus dem NMUN-Projekt umkonfiguriert. Statt Stiftungen jetzt Event-Entscheider. Statt Sponsoring-Pitch jetzt ein kurzes Angebot mit Link zum Video und zur Website. Das Ziel war auch hier nicht Verkauf, das Ziel war eine einzige Conversion: das Kontaktformular auf kreativebar.de.
Was ich dabei anpassen musste: Der Research Agent brauchte andere Such-Queries und andere Validierungskriterien. Der Writer brauchte einen komplett anderen Ton, weil eine Cocktailbar-Anfrage anders klingt als ein Sponsoring-Pitch an eine Stiftung. Aber die Grundstruktur, also die Reihenfolge in der die Schritte ablaufen, die Fehlerbehandlung und die Fallback-Logik, das alles hat 1:1 funktioniert. Das war der Moment wo ich wusste: Die Architektur ist nicht projektspezifisch.
Innerhalb des ersten Monats kamen über das Kontaktformular 4 neue Anfragen rein. Für jemanden der vorher null Online-Präsenz hatte ist das ein deutlicher Unterschied.
Nach den ersten Anfragen wollte ich ihm ein Dashboard bauen. Die Idee war: Kontaktanfragen, die über das Formular reinkommen, automatisch tracken, Umsätze aus dem Kartenlesegerät einbinden, einen Auslastungskalender bauen und alles auf einer Oberfläche zusammenführen, damit er sehen kann, welche Monate gut laufen und wo er nachsteuern muss. Technisch hätte mich das gereizt, weil es auf der bestehenden Infrastruktur aufbaut.
Aber dann hab ich mich gefragt: Braucht er das wirklich? Die 4 Anfragen kamen ohne Dashboard. Das System hat funktioniert. Also hab ich die Zeit ins Studium gesteckt, wo sie mehr gebracht hat.
Über internationale Kaltakquise einen britischen Immobilienklienten gewonnen. Property Tour Videos, komplett remote. Kein einziges persönliches Treffen, trotzdem Monate lang reibungslos. Wie? Klares Briefing-Template, feste Abgabetermine.
Was ich dabei gelernt hab, war weniger über Video als über Zusammenarbeit. Wenn etwas über Monate remote funktionieren soll, braucht es klare Schnittstellen. Das gleiche Prinzip ist mir später bei meinen Automations-Pipelines wieder begegnet.
In meinem Minijob haben mein Arbeitskollege und guter Freund und ich jahrelang jeden Samstag Kaltplastik-Bodenmarkierungen gemacht. Ganze Unternehmensgelände: Parkplätze, Treppenkanten, Sicherheitslinien, indoor und outdoor. Wir haben gemerkt, dass Unternehmen bereit sind, dafür zu zahlen. Die Frage war: Kaufen sie es auch direkt von uns?
Wir wollten die Hypothese so günstig wie möglich testen. Also haben wir in zwei Tagen Flyer designt und gedruckt, zweckmäßig, kein Hochglanz, und bei unserem täglichen Fahrradtraining durch Industriegebiete verteilt. Sport und Hypothesentest gleichzeitig.
Das Angebot war bewusst so gebaut, dass es für niemanden ein Risiko war: Markierungen exakt zum Materialkostenpreis, einmalig, ohne Gewinnabsicht. Und nur auf austauschbaren Böden wie Doppel-T-Steinen, damit man im schlimmsten Fall die Steine einfach umlegen kann und nichts dauerhaft beschädigt ist.
Drei Anrufe, drei Termine an einem Tag. Der erste hatte einen sichtlich neuen Boden, zu große Fläche, zu viel Risiko, den mussten wir ablehnen. Der zweite war auf T-Steinpflaster, perfekte Fläche.
Der Maler, der uns beim zweiten Termin beauftragt hat, hat uns richtig tief befragt: DIN-Normen, Rutschhemmungsklassen, technische Details. Wir wussten, wie man's pragmatisch hinbekommt. Wir haben es zwei Jahre lang jede Woche gemacht. Aber wir konnten nicht darüber reden, wie jemand, der die technischen Standards kennt. Da hab ich gelernt: In der Kommunikation mit Entscheidern muss man deren Sprache sprechen.
Fünf Stunden gebraucht. Sah richtig gut aus. Nachbarn kamen vorbei, brachten uns Getränke. War eine schöne Erfahrung, sowas komplett alleine auf die Beine gestellt zu haben.
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Der Architekt hatte auf der technischen Zeichnung einen Grünstreifen eingezeichnet. Wir haben die Breite falsch interpretiert und die Parkplätze minimal zu eng gemacht. Der Architekt war sichtlich wütend, hat zwar gesagt, es kann so bleiben, aber der Ärger war deutlich. Die Zeichnung war wirklich verwirrend, aber trotzdem: Bei Unsicherheit muss man nachfragen. Lieber eine Rückfrage zu viel als ein Ergebnis, das nicht passt.
Der Test hat gezeigt: Nachfrage ist da. Aber jeder Auftrag bedeutet körperlichen Einsatz vor Ort, Materialbeschaffung, Terminkoordination. Als Student fehlte mir die Zeit, das ernsthaft weiterzuziehen.
Meine Annahme war: Social Media ist wichtig, alle wissen das, also werden sich alle darauf stürzen, wenn jemand professionelles Videomaterial anbietet. Hat sich rausgestellt, dass das so einfach nicht ist.
Ich hab mir mit meinem Minijob-Gehalt eine Blackmagic Pocket Cinema Camera 4K gekauft. Mit Rig, Objektiv, Stativ. Ich dachte: Wenn die Kamera die allerbeste Qualität hat, ist alles andere egal. Was ich nicht bedacht hatte: Das Ding war schwer, unhandlich, kaum kompatibles Zubehör, auf Reisen konnte man es vergessen. Und das Geld war weg bevor ich einen einzigen Kunden hatte.
Dann bin ich einfach in Cafés und Restaurants reingegangen und hab gefragt. Ein Sushi-Restaurant hatte Interesse. Ich kam zum Dreh mit dem kompletten Rig. Der Inhaber hatte kaum Zeit und sich wahrscheinlich vorgestellt, dass ich mit dem Handy ein paar schnelle Clips mache. Als ich mit dem Kamera-Set aufgetaucht bin, war das ein unangenehmes Missverständnis, weil ich die Erwartungen vorher nicht geklärt hatte.
Ich hab versucht, den Leuten technisch zu erklären, warum Video gut für sie ist. Aber die haben nicht verstanden, worum es geht, weil ich in meiner Sprache geredet hab, nicht in deren.
Erste Kamera, erster Klient, erster Dreh. Das Video war nicht perfekt, aber der Prozess hat mir gezeigt, dass ich Kunden gewinnen kann, wenn ich einfach reingehe und frage.
Nach dem NMUN-Bot hat mich eine Frage nicht losgelassen: Die Technik, die ich gebaut hab, funktioniert. Aber warum machen tausende Unternehmen ähnliche Sachen noch per Hand, obwohl die Automatisierung da wäre? Ich hab angefangen zu lesen. Marktstudien, Foren, akademische Papers. Irgendwann hatte ich 40 Tabs offen und wusste nicht mehr, was gesichert ist und was nur eine Vermutung war.
Je tiefer ich reingegangen bin, desto größer wurde die Frage. KI und Digitalisierung sind eines der mächtigsten Werkzeuge, das die Menschheit je gebaut hat. Mit einer Schaufel kann man einen Garten bauen oder jemandem wehtun. Bei KI sind die Hebel um Größenordnungen größer. Deshalb muss sie verantwortungsbewusst gebaut, eingesetzt und reguliert werden. Aber als ich versucht habe, wirklich zu verstehen was Unternehmen brauchen, was funktioniert und was nicht, bin ich auf ein Problem gestoßen, das tiefer liegt als jede einzelne Marktstudie: Ich konnte nicht gezielt nach der richtigen Information suchen, weil ich sie ja vorher nicht kannte. Die wirklich wertvollen Funde waren fast immer Zufälle.
Und auf genau diesem Weg bin ich selbst durch Zufall auf ein Forschungsfeld gestoßen, das genau dieses Problem beschreibt: Serendipity. Die Erkenntnis, dass wertvolle Zufallsentdeckungen keine Glückssache sind, sondern eine Eigenschaft der Umgebung, die man gestalten kann. Das hat mich nicht mehr losgelassen. Ich habe mich intensiv damit auseinandergesetzt, wie Wissensaufbau als Mechanismus funktioniert, vor allem in der heutigen Informationslandschaft. Wie Erkenntnis durch kognitive Konflikte entsteht, nicht durch Bestätigung. Wie Menschen in Informationsräumen navigieren und warum sie relevante Funde systematisch verpassen.
Daraus sind zwei eigenständige Arbeiten entstanden:
Darauf aufbauend hab ich ein eigenes Informationssystem gebaut, das diese Prinzipien in der Praxis umsetzt: 13 Quellen, LLM-Filter, rotierende Adjacent-Sources für Serendipity, Temporal Memory für Funde die später relevant werden. Das System läuft jeden Morgen um 6:30.
Um 3 Uhr morgens, jemand hat gerade 200 Euro in einer Hand, ich muss die Chips richtig zählen und gleichzeitig den Überblick über drei Tische behalten. Wenn ich müde bin und die Abrechnung trotzdem stimmen muss, zeigt sich, was bleibt.
Dazu kommen Gäste, die schwierig sind, zum Beispiel jemand, der gerade 500 Euro verloren hat und das rauslässt. Ich hab gelernt, ruhig zu bleiben und zu lesen, was gerade gebraucht wird, ohne ein Drama draus zu machen.
Drei Situationen, in denen der Plan nicht aufgegangen ist, und ich trotzdem weitermachen musste.
Die Route hieß Via Claudia Augusta. Stuttgart, Augsburg, Füssen, Landeck, Mals, Trentino, Treviso, Venedig. 20 kg auf dem Rad, Zelt, Schlafsack, alles. Fast 40 Grad, den ganzen Tag Alpenpässe hoch.
Nachts hab ich bei Bauern auf Wiesen geschlafen. Eine Nacht trainierte ein Helikopter die ganze Nacht direkt über meinem Kopf. Eine andere Nacht kam um halb sechs morgens ein Bekannter des Bauern, der nichts von mir wusste, und drohte mit der Polizei. Also wieder keine erholsame Nacht. Geduscht hab ich in Flüssen, Wäsche gewaschen mit Rei in der Tube. Eine Garnitur trocknete auf dem Rucksack während ich die andere trug, so hatte ich immer was Frisches. Gegen die Sonne hab ich mir einen nassen Lappen unter den Helm gelegt und die Kleidung an jeder Wasserquelle nass gemacht.
Am vorletzten Tag hatte ich über 200 km bei Hitze gefahren und hätte den Bus zum einzigen noch offenen Campingplatz fast verpasst. Ich brauchte dringend eine richtige Dusche. Der Platz lag 600 Höhenmeter oberhalb von Trient, mein Rennrad passte nicht in den Reisebus. Ich dachte mir: Na gut, dann fahr ich morgen erstmal 600 Hm bergab, cooler Start in den Tag.
Oben angekommen dann die Nachricht: technische Störung beim Wasser, wird bis morgen gefixt. Keine Dusche. Kein Fluss in der Nähe. Der letzte freie Platz war direkt neben dem Partybereich, laute Musik, Alkohol, Licht, und ich fünf Meter daneben in meinem Zelt, komplett am Ende. Durchgestanden.
Am nächsten Morgen hab ich mir an einem wunderschönen Fluss drei Stunden Pause gegönnt. Dann fuhr ich durch die schönsten Strecken, die ich jemals gefahren bin. Irgendwann verließ ich die Alpen und ließ sie hinter mir. Meine erste Alpenüberquerung.
Die ganze Reise hatte ich an einen einzigen Moment gedacht: mich einfach ins Wasser schmeißen und nur daliegen. Als ich ankam, fuhr ich direkt an den Strand. 30 Minuten einfach im Wasser gelegen. Danach die Lieblingspizza und das Lieblingseis, dasselbe was ich als Kind im Urlaub mit meinen Eltern dort gegessen habe. Drei Tage am Meer, Venedig besucht, mich erholt. Ich liebe es, an diese Reise zurückzublicken.
Ein Kumpel und ich, Freitagabend: „Lass morgen einen Berg machen." Proviant gekauft. Den Kombi von meinem Vater in zwei Schlafplätze umgebaut: Matratze, Kissen. Am Parkplatz in einem Topf Tee gekocht. Vielleicht drei Stunden geschlafen.
Am nächsten Morgen: Von Oberstdorf (815 m) auf den Großen Krottenkopf (2.656 m), den höchsten Berg der Allgäuer Alpen. ~1.840 Höhenmeter Aufstieg, über 30 km Strecke. An einem einzigen Tag hin und zurück. Normalerweise plant man dafür zwei Tage mit Hüttenübernachtung auf der Kemptner Hütte. Allein die Talstrecke zur Spielmannsau und zurück sind jeweils anderthalb Stunden Fußmarsch, die man noch drauflegen muss. Wir sind an die absolute Grenze unserer Erschöpfung gegangen.
Ich hab extreme Höhenangst. Nicht die Art, bei der man am Rand einer Klippe ein bisschen nervös wird. Die Art, bei der einem auf einem Balkon im dritten Stock schwindelig wird. Logische Konsequenz: aus einem Flugzeug springen. Die Angst war die ganze Zeit da, im Flieger, an der offenen Tür, und ganz besonders in der ersten Sekunde danach. Aber genau deswegen wollte ich es machen.
Speziell Rennrad: lange Touren, Alpenpässe, Distanz. Mich fasziniert es, herauszufinden, wo meine Grenze liegt. Sport ist für mich nicht Ausgleich zum Studium, sondern ein eigener Antrieb. Wenn ich merke, dass ich länger nicht draußen war, fehlt mir was.
Sechs Momente, an denen sich was verschoben hat.
Die Projekte dahinter liegen offen im OS.
Ich hab mir ein komplettes Kamera-Set vom Minijob-Gehalt gekauft, bevor ich überhaupt wusste, ob jemand dafür zahlt. Hätte ich vorher mit dem Handy getestet, hätte ich die gleiche Antwort gekriegt. Seitdem gilt bei mir: erst testen, ob jemand zahlt, dann investieren.
Video-Produktion lief, ich hatte Kunden, es kam Geld rein. Aber ich hab gemerkt, dass ich nichts Neues mehr lerne. Und wenn die Lernkurve abflacht, ist meine Zeit woanders besser investiert, egal was es bringt.
Ich hab vorher schon Projekte gebaut und Geld verdient. Aber bei jedem Kundengespräch hab ich gemerkt, dass mir das theoretische Fundament fehlt. Ich konnte bauen, aber nicht erklären warum etwas funktioniert. Das wollte ich ändern.
Ich dachte, wenn ich die Technologie kann, kann ich sie auch verkaufen. Ich hab versucht, AI-Automatisierung als Dienstleistung anzubieten. In einem Kundengespräch hab ich „Prozesse, die den Wert erstellen" gesagt statt „Operations", und der Gesprächspartner hat sofort abgeschaltet. Entscheider kaufen nicht deine Fähigkeit, die kaufen das Vertrauen, dass du ihre Welt verstehst. Das merken Leute in Sekunden.
Ich dachte, Studienfachwechsel wäre ein Eingeständnis, dass man sich falsch entschieden hat. Dann hab ich realisiert: Das, was ich in meiner Freizeit baue und worüber ich nachdenke, ist faktisch Wirtschaftsinformatik. Der Wechsel war kein Rückschritt, der war logisch.
Nach dem NMUN-Bot und KreativeBar hab ich gemerkt, dass ich Systeme baue, die funktionieren. Was jetzt fehlt, ist das akademische Fundament. Methodik, Forschungsdesign, die Fähigkeit meine Ergebnisse sauber zu evaluieren statt nur zu iterieren.
Standort: Ich hab jetzt ein paar Projekte gemacht, die funktioniert haben. Was mir fehlt: Leute, die weiter sind als ich, und Projekte, die mich in eine Richtung ziehen, die ich alleine nicht finden würde.
Observation: Das Interessante an meinen Workflows ist nicht, was ein einzelner LLM-Call kann. Es ist, was passiert, wenn mehrere Schritte sich koordinieren müssen, und wie schnell die Übergaben dazwischen brechen.
Observation: LLM-Workflows scheitern an ihren Grenzen, nicht an ihrer Kernlogik. Die teuerste Operation darf erst laufen, wenn die günstigeren bestanden haben. Feigheit als Feature.
Learned: Fehlerbehandlung im Code ist zuverlässiger als Restriktion im Prompt. Prompts kürzen, Parser robuster machen. Ab dem Punkt lief alles.
Decision: KreativeBar: 4 Kundenanfragen im ersten Monat, ohne Dashboard, ohne Tracking. Die Pipeline allein hat gereicht. Scope klein halten war die richtige Entscheidung.
Learned: Domänenwissen ist keine Kür. Ich sagte „Prozesse, die den Wert erstellen" statt „Operations", und der Gesprächspartner hat sofort abgeschaltet. Leute merken sowas in Sekunden.
First principle: Erst testen, ob jemand zahlt, dann das Equipment kaufen. Ein Flyer und ein Fahrrad reichen, um in einer Woche eine ehrliche Antwort zu bekommen.
Das sind die Themen, an denen ich gerade arbeite. Nicht weil sie auf einer Roadmap stehen, sondern weil sie sich aus meinen Projekten ergeben haben.
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