KI-Kompetenz aufbauen statt Tool-Hopping: Sebastian Geiger im Interview

Gastbeitrag im Interview: Sebastian Geiger

In meinen Kursen sitzen Menschen, die mit KI beruflich etwas vorhaben. Was danach daraus wird, bekomme ich oft nur am Rande mit, meist über LinkedIn. Das will ich ändern. In meiner Reihe „Kurs. Praxis. Profil.“ frage ich Menschen, die eine KI-Weiterbildung gemacht haben, wie es bei ihnen weitergegangen ist, egal ob in einem meiner Kurse oder anderswo: was geholfen hat, was nicht und was sie anderen raten würden. Alle bekommen vier Fragen.

Den Anfang macht Sebastian Geiger. Er hat von Dezember 2025 bis Januar 2026 bei MOD education die Weiterbildung „Full-Funnel Online Marketing mit AI: Systematische KI-Integration und Datenbasierte Prozessautomation im digitalen Marketing“ besucht. Er bringt über fünf Jahre Erfahrung im Online-Marketing mit, von Social Media über Performance-Kampagnen bis zur GEO-Optimierung im B2B, und baut sich gerade eigene Projekte rund um KI-Agenten und Content-Systeme auf. Seine Antworten sind ehrlich und an manchen Stellen angenehm zugespitzt. Wo ich es anders sehe, sage ich das am Ende.

Wann hast du gemerkt, dass KI für dich mehr wird als ein interessantes Werkzeug?

Am Anfang stand die Faszination für die Technologie. Ziemlich schnell habe ich gemerkt, dass ich mit KI-Tools eigene Schwächen und fehlende Kompetenzen ausgleichen kann. Mehr noch: Ich kann Projekte umsetzen, von denen ich vorher nicht einmal zu träumen gewagt hätte.

Ich war schon immer Pragmatiker. Mit KI erledige ich Aufgaben schneller, mit weniger Fehlern und oft automatisiert. Sie nimmt mir ab, was mich vom Wesentlichen abhält, und ich kann mich auf das konzentrieren, worauf ich wirklich Lust habe.

Daraus ergeben sich nicht nur Chancen für meinen beruflichen Weg. Ich baue mir damit gerade ein eigenes Business auf, von dem ich leben will. Darauf liegt im Moment mein Fokus. Inzwischen arbeite ich nach dem AI-First-Ansatz: so viel wie möglich mit KI umsetzen, ohne dabei das eigene logische Denken abzugeben.

Was hat dir nach dem Kurs wirklich geholfen, KI besser zu verstehen, und was eher nicht?

Der Kurs hat mir vor allem eine Haltung mitgegeben: Die Technologie verändert sich so schnell, dass man ständig am Ball bleiben muss. Zu verstehen, was KI kann und wo man sie sinnvoll einsetzt, ist wichtiger, als einzelne Tools oder Strategien zu beherrschen.

Ein Beispiel: Automatisierungs-Tools wie n8n oder Make muss man heute nicht mehr unbedingt lernen. Andere KI-Tools automatisieren Prozesse inzwischen per Sprachbefehl.

Mit dem Prompten ist es ähnlich. Das Grundverständnis für Prompt Engineering ist wichtig. Aber die Sprachmodelle sind inzwischen so stark, dass sie beim Prompten helfen oder die Prompts gleich selbst schreiben.

Du bringst einen Marketinghintergrund mit. Wie verbindest du dieses Wissen mit KI zu einem eigenen Profil?

Im Marketing entstehen ständig neue Felder, zum Beispiel GEO und AEO oder die Produktion von Werbemotiven mit KI. Beides verlangt neue Skills, und immer mehr Unternehmen fragen genau danach. Die meisten Arbeitnehmer hinken diesen Anforderungen aber hinterher. Genau da sehe ich meine Chance, diese Lücke zu schließen.

Dazu kommt: Marketing hat viel mit Emotionen und Gefühlen zu tun. Dieses Wissen hilft mir, die KI anzuleiten und ihre Ergebnisse zu beurteilen. Ich übernehme nichts ungeprüft, sondern hinterfrage den Output und gleiche ihn mit meiner Erfahrung ab.

Was rätst du jemandem, der echte KI-Kompetenz aufbauen will, ohne nur von Tool zu Tool zu springen?

Für mich ist die wichtigste Erkenntnis: Fast alles lässt sich mit KI-Tools erledigen, selbst wenn man die eigentliche Fähigkeit nicht mitbringt. Manche Tools wirst du nie brauchen, weil ein anderes Tool ihre Aufgabe übernimmt. Für eine App brauchst du heute keine Programmierkenntnisse mehr, KI programmiert inzwischen besser als die meisten Menschen. Oder das Beispiel mit der Automatisierung: Ich habe einige Make-Kurse und Zertifikate gemacht. Das ist für mich inzwischen hinfällig, weil ich meine Workflows mit Claude Code automatisiere.

Viel wichtiger ist es zu wissen, welches Tool wann und wo passt und wie man den Rahmen vorgibt. Den Rest übernehmen Claude Code, Codex und Co. Deshalb freunde ich mich gerade mit Coding-Tools an.

Mein Rat: Such dir ein Alltagsproblem aus dem Beruf oder dem Hobby und versuche, es mit KI zu lösen. Daraus wird meist ein größeres Projekt. Unterwegs lernst du den Umgang mit verschiedenen Tools ganz automatisch, und du merkst, was für deinen Bereich wirklich zählt. Und wenn du nicht weiterkommst: Frag dein Sprachmodell nach einer maßgeschneiderten Lösung oder Anleitung.

Was ich aus dem Gespräch mitnehme

Beim Lesen von Sebastians Antworten habe ich oft genickt. Vor allem bei seinem Rat, einfach mit einem echten Problem anzufangen. So lerne ich selbst am meisten, und so versuche ich auch meine Kurse aufzubauen. Hängen geblieben ist mir außerdem sein Satz, dass er nichts ungeprüft übernimmt. Darin steckt für mich der Kern: Die eigene Erfahrung macht aus einem KI-Ergebnis erst etwas Brauchbares.

Spannend finde ich seine These zu n8n und Make. Ich würde sie etwas anders drehen. Die Oberfläche eines Automatisierungstools muss man heute tatsächlich nicht mehr im Detail beherrschen. Das Denken in Abläufen aber schon: Was löst etwas aus, wohin fließen die Daten, was passiert, wenn etwas schiefgeht? Ich vermute, genau das hat Sebastian aus seinen Make-Kursen mitgenommen. Vielleicht ist es sogar ein Grund, warum er heute mit Claude Code so schnell vorankommt.

Ähnlich beim Programmieren. Für den Einstieg braucht man keine Programmierkenntnisse mehr, das zeigt Sebastian mit seiner eigenen Website. Sobald aber andere eine App nutzen und Daten im Spiel sind, würde ich trotzdem jemanden draufschauen lassen, der Code lesen kann.

Am Ende landen wir beim selben Punkt: Wer versteht, was KI kann, kommt weiter als jemand, der nur Tools sammelt. Danke, Sebastian, für deine offenen Antworten.

Das Wichtigste in Kürze

• Verständnis für KI ist wichtiger als die Beherrschung einzelner Tools, weil sich die Tools ständig ändern.
• Mit einem echten Alltagsproblem anfangen und es mit KI lösen. Das Lernen kommt dabei von selbst.
• KI-Ergebnisse nie ungeprüft übernehmen, sondern mit eigener Erfahrung abgleichen.
• Beim Prompten hilft das Sprachmodell selbst. Das Grundverständnis braucht man trotzdem.

Du hast selbst eine KI-Weiterbildung gemacht, bei mir oder bei einem anderen Anbieter, und willst erzählen, wie es danach weitergegangen ist? Schreib mir, ich schicke dir die vier Fragen. Wer meine eigenen Kurse kennenlernen möchte, findet sie unter Meine Kurse.