- Forschungsunterstützung: Tools, Datenpipelines, Prototypen und Analyse von Dokumenten oder Korpora
- Technische Begleitung: Architektur, Code-Review, aus einem Prototyp ein zuverlässiges Tool machen
- Lehrveranstaltungen, Praxis-Workshops und Abschlussarbeiten an realistischen Fällen
- Umfang, Daten, Vertraulichkeit und Eigentum vor dem Start mit der Hochschule vereinbart
Praktische Unterstützung für Forschungsteams
Ein Lehrstuhl oder Forschungsteam hat oft eine klare Frage, aber wenig Zeit, das Tool zu bauen, das sie beantworten würde. Wir übernehmen die Softwareseite, während die Forschenden die Kontrolle über Frage, Methode und Interpretation behalten.
Ziel ist eine Verarbeitung, die das Team erneut ausführen, verstehen und in seiner Arbeit beschreiben kann, keine einmalige Vorführung.
- Individuelle Tools zum Erheben, Bereinigen oder Strukturieren von Daten
- Reproduzierbare Datenpipelines, dokumentiert und leicht erneut ausführbar
- KI-gestützte Analyse von Dokumenten oder Korpora, mit an einer Stichprobe geprüften Ergebnissen
- Prototypen, um eine Hypothese oder Methode vor weiteren Investitionen zu testen
- Kleine Oberflächen, um Ergebnisse im Team zu durchsuchen, zu annotieren oder zu teilen
Technische Rückendeckung für bestehende Projekte
Manche Projekte haben bereits Code: ein Skript aus einer Abschlussarbeit, das unverzichtbar geworden ist, ein Prototyp, den jetzt andere brauchen, ein Tool, das niemand mehr anzufassen wagt. Wir helfen, es solide zu machen, ohne alles neu zu bauen.
Diese Unterstützung kann Architektur, Code-Review, Tests, Dokumentation oder den Schritt vom Prototyp zum dauerhaften Tool umfassen. Was bleibt, abgesichert oder neu geschrieben wird, entscheiden wir mit dem Team.
Studierende, die beim Abschluss auf dem neuesten Stand sind
KI-Tools verändern die Arbeit in Unternehmen schneller, als Studienpläne folgen können. Ziel ist, dass Studierende wissen, wie Teams diese Tools heute wirklich nutzen, damit sie im ersten Job nicht verloren sind.
Mögliche Formate werden mit den Lehrenden festgelegt, nach den Zielen der Lehrveranstaltung und dem Niveau der Studierenden. Es gibt keine feste Dauer und kein fertiges Programm.
| Mögliches Format | Für wen | Was danach bleibt |
|---|---|---|
| Einheit in einer Lehrveranstaltung | Studierende einer bestehenden Veranstaltung, mit der Lehrperson | Beispiele und Material, die die Lehrenden wiederverwenden können |
| Praxis-Workshop | Eine Gruppe von Studierenden oder Promovierenden | Eine Arbeitsmethode und eine Prüfliste |
| Abschlussarbeit (Bachelor-/Masterarbeit) | Eine Person oder eine kleine Gruppe, mit akademischer Betreuung | Ein dokumentiertes Projekt an einem realistischen Fall |
| Einheit für Berufseinsteiger | Absolventinnen und Absolventen, die auf dem Laufenden bleiben wollen | Orientierungspunkte zu aktuellen Tools und Praktiken |
Was die Studierenden üben
Wir zeigen die Tools und Methoden, die Unternehmen heute nutzen, an konkreten Fällen. Die Priorität bleibt dieselbe: prüfen können, was eine KI erzeugt, bevor man sich darauf verlässt.
- KI-Assistenten zum Verfassen, Zusammenfassen, Suchen oder Analysieren, und ihre Grenzen
- KI-Agenten: was sie selbstständig tun können und wo menschliche Kontrolle nötig ist
- Wiederkehrende Aufgaben zwischen alltäglichen Tools automatisieren
- KI-gestützte Entwicklung: generierten Code lesen, testen und verstehen
- Eine Antwort mit der Quelle abgleichen, eine erfundene Behauptung oder Scheingenauigkeit erkennen
- Entscheiden, welche Daten in ein Tool dürfen und welche nicht
Wie wir mit einer Hochschule arbeiten
Jede Zusammenarbeit beginnt mit einem kurzen, schriftlichen und überprüfbaren Rahmen. Die Regeln der Hochschule haben Vorrang; wir passen uns ihnen an, statt eigene vorzuschlagen.
- Eine benannte Ansprechperson auf Seiten der Universität oder des Lehrstuhls
- Umfang und Ergebnisse vor dem Start schriftlich festgehalten
- Regeln zu Forschungsdaten, personenbezogenen Daten und Vertraulichkeit von Anfang an festgelegt
- Anforderungen von Ethikkommission oder Datenschutzbeauftragten: Entscheidung der Hochschule
- Eigentum an Code und Ergebnissen je Projekt festgelegt