Von Brot, Agenten und 18-Stunden-Sessions

Wie Susanne Neue ohne Programmierkenntnisse ein eigenes KI-Agentensystem aufgebaut hat und was das über die Zukunft von Arbeit und Lernen erzählt.

Es beginnt mit Brot.

Nicht mit einem Bootcamp, nicht mit einer Zertifizierung, nicht mit einem Programmierkurs. Susanne Neue entdeckt generative KI über das Backen. Daraus wird in weniger als einem Jahr ein eigenes, lokal laufendes Agentensystem mit mehr als einem Dutzend vernetzter KI-Rollen, einem integrierten Taskboard und einer eingebauten Ethik-Prüfung.

Wir haben Susanne im Kulturspeicher in Kiel getroffen, uns Kaffee bestellt (selbstgeröstet) und sie hat uns einige Stunden lang aus ihrem KI-Alltag erzählt. Was wir mitgenommen haben: ein Gespräch über Neugier, Struktur und die Frage, was generative KI eigentlich mit Menschen macht, wenn man ihr wirklich eine Chance gibt.

Eine Präparatorin, die Systeme liebt

Susanne ist gelernte geologisch-paläontologische Präparatorin. Nach ihrer Tätigkeit an der Universität Münster arbeitete sie in verschiedenen Ingenieurbüros, in der Geschäftsführung, im Kundenservice sowie im Qualitätsmanagement. Zuletzt war sie über neun Jahre im Bereich Organisation und Personal bei der Handelsgesellschaft für Kirche und Diakonie tätig.

Was sich durch all diese Stationen zieht: eine fast schon leidenschaftliche Beschäftigung mit Strukturen, Daten und der Frage, wie man Prozesse klüger machen kann. Schon bei der HKD beginnt Susanne, Excel-Tabellen zu automatisieren, S-Verweise durch sauberere Datenstrukturen zu ersetzen, und leitete kundenseitig ein IT-Projekt, das durch einen Kieler IT-Dienstleister umgesetzt wird.

„Ich interessiere mich unglaublich für Strukturen, für CRMs: wie man Kollegen wegbringen kann von diesen endlos langen Excel-Tabellen." Susanne Neue

Das klingt nach einer klassischen sehr IT-affinen Persönlichkeit. Ist es aber nicht ganz. Susanne betont mehrfach: Programmieren kann sie nicht. Sie kann Code nicht lesen. Und das ist vielleicht sogar der interessanteste Aspekt an ihrer Geschichte.

Es fängt mit Brot an

Ihr erster richtiger Berührungspunkt mit generativer KI war die Bildgenerierung: Sie wollte wissen, wie gut eine KI sie selbst nachahmen kann. Dann baut sie sich einen Avatar im Peanuts-Stil für LinkedIn. Und dann backt sie Brot.

Sie öffnet den Kühlschrank, schaut in den Vorratsschrank, schreibt der KI, was vorhanden ist, und bekommt ein Rezept. Wenn der Teig zu matschig wird, schickt sie ein Foto. Die KI antwortet. Das Brot kommt gut raus. Immer wieder. Irgendwann wagt sie sich an Sauerteig. Sie verändert Rezepte spontan während des Backens: „du, ich habe noch das gefunden" — und am Ende kommt ein Kuchen raus, den sie nie wieder exakt reproduzieren kann.

„Das Brot kam jedes Mal wirklich richtig mega lecker raus." Susanne Neue

Was klingt wie ein Hobby-Experiment, ist eigentlich die Blaupause für alles, was danach kommt: sie erkundet die KI über echte, persönliche Anwendungsfälle. Es geht nicht um Tutorials. Nicht um Dokumentation. Sondern um Neugier.

Das Headquarter: ein System, das mit sich selbst wächst

Seit Oktober 2025 baut Susanne an dem, was sie ihr „Headquarter" nennt: eine zentrale, lokal laufende Plattform, in der alle ihre Projekte, Ideen und Aufgaben zusammenfließen. Das Grundprinzip stammt aus der Softwareentwicklung: Scrum, Backlog, Taskboard, aber die Umsetzung ist ganz ihre eigene.

Im Zentrum des Headquarters stehen KI-Agenten: mehrere davon, jeder mit eigener Rolle, eigenem Systemprompt (Susanne nennt es den „Lebenslauf" des Agenten) und jeweils einem lokalen Sprachmodell im Hintergrund. Sie hat ihnen Namen gegeben:

Susanne hat dabei eine klare Haltung: Die Agenten sind keine Menschen, und das soll auch so bleiben. „Menschen sind Menschen und Tools sind Tools", sagt sie. Die Namen dienen der Orientierung, nicht der Vermenschlichung.

Das System funktioniert nach dem Human-in-the-Loop-Prinzip: Wenn ein Agent eine Aufgabe erledigt hat, bekommt Susanne eine Meldung. Sie schaut sich das Ergebnis an, gibt es frei oder schiebt es zurück. Nichts läuft vollautomatisch durch. Sie bleibt immer im Kreislauf.

„Ich möchte, dass ich immer mit im Kreislauf drin bin." Susanne Neue

Ein konkretes Beispiel: Energieverträge für die Nordkirche

Susanne kennt das Problem aus ihrer Zeit bei der Handelsgesellschaft für Kirche und Diakonie: Wenn eine zentrale Ausschreibung für Energieverträge durchgeführt werden soll, beginnt die eigentliche Herausforderung bereits bei der Datenerhebung. Zunächst müssen alle relevanten Organisationseinheiten identifiziert werden. Dann die zugehörigen Marktlokationen, also die Zähler. Dann bestehende Verträge und deren Laufzeiten. Das Problem ist nicht die Ausschreibung. Das Problem war, dass die dafür nötigen Informationen nicht in einer gemeinsamen Struktur vorlagen, sondern aus unterschiedlichen Quellen mühsam zusammengeführt werden mussten. Das war echte Teamarbeit, die jedes Mal gemeinsam getragen wurde.

Das ist genau der Workflow, den Susanne ihrem Agenten-Team geben würde: Nerdy erhält die Aufgabe, orchestriert nach unten, wer wofür zuständig ist, die Agenten arbeiten ihre Teile ab, Ergebnisse kommen zurück, Tobias prüft auf Konformität. Am Ende landet ein strukturierter Report bei Susanne, samt CSV für die Stadtwerke.

Keine Programmiererin. Kein Problem.

Eine Frage stellt sich dabei zwangsläufig: Wie baut jemand, der keinen Code lesen kann, ein solches System?

Die Antwort ist so einfach wie überzeugend: Sie erklärt der KI, was sie möchte. In Worten. Präzise, manchmal eigenwillig formuliert, sie nennt ihre Art zu sprechen selbst „Susannisch", aber mit klarer Intention. Die KI übersetzt das in Code. Susanne sieht das Ergebnis. Wenn etwas nicht stimmt, beschreibt sie das Problem. Die KI behebt es.

Damit das visuell funktioniert, hat sie sich die sogenannte „Dreifaltigkeit" gebaut: eine selbstentwickelte Ansicht, die HTML, CSS und JSON gleichzeitig anzeigt. So kann Susanne live mitverfolgen, wo etwas geändert wird, auch wenn sie die Codezeilen selbst nicht versteht. Entwicklungszeit: knapp drei Wochen.

Was generative KI bei Susanne wirklich verändert

Es wäre einfach, Susannes Geschichte auf Produktivität zu reduzieren. Aber das greift zu kurz. Was sich bei ihr verändert hat, geht tiefer.

Sie arbeitet strukturierter. Nicht weil jemand das von ihr verlangt, sondern weil die Arbeit mit KI-Agenten eine bestimmte Art des Denkens einfordert: klare Aufgaben, klare Rollen, klare Kriterien. Scrum-Methoden, nicht als Managementframework, sondern als gelebte Praxis.

Sie lernt anders. Sie baut sich Onepage-HTMLs mit Dummydaten und probiert aus. „Davon habe ich schon so einige auf meinem Handy", sagt sie, und es werden täglich mehr.

Und sie ist motiviert. Richtig motiviert. Auf eine Art, die sie selbst fast überrascht.

„Mein größter Traum wäre es, die letzten beruflichen Jahre endlich was zu machen, was von vorn bis hinten Spaß macht." Susanne Neue

Dass sie dabei manchmal 18 Stunden am Stück arbeitet, ohne es zu merken (ihr Mann lag mit Erkältung im Bett, sie experimentierte im Café und abends weiter am Handy), sagt mehr als jede Effizienzstatistik.

Warum wir diese Geschichte erzählen

Im Zukunftslabor Generative KI suchen wir gezielt das Gespräch mit Menschen, deren Alltag sich durch generative KI spürbar verändert. Uns interessieren keine perfekt abgerundeten Erfolgsgeschichten, sondern echte Lernreisen, mit Rückschlägen, Umwegen und den Momenten, in denen plötzlich etwas funktioniert, das vorher nicht denkbar war.

Susannes Geschichte ist ein starkes Beispiel dafür, was generative KI ermöglichen kann, wenn man ihr wirklich begegnet: neue Handlungsspielräume, neue Denkweisen und neue berufliche Perspektiven — auch und gerade ohne klassischen Tech-Hintergrund. Genau das ist der KI-Transfer, den wir als ZGKI in Schleswig-Holstein vorantreiben wollen.