In 60 Minuten zum einsatzfähigen AI-Tool: Warum unsere Live-Build-Events 10x wirksamer sind als Solo-Entwicklung. Es ging nicht um die Theorie, dementsprechend gab es auch keine Vorbereitung. Es ging nur echte Kollaboration, die sofort nutzbare Ergebnisse liefert. Die wichtigste Erkenntnis des Events: Schwarmintelligenz schlägt Solo-Expertise.

Was ist „Showcasing DECAID" und welchen Mehrwert hat es?

„Showcasing DECAID" ist ein offenes Live-Build-Event der DECAID Academy. Es ist keine Wissenschaft sondern eine Werkstatt. Denn wir entwickeln in Echtzeit gemeinsam ein AI-Tool, das die Teilnehmer direkt mitnehmen und weiterverwenden können.

Der konkrete Mehrwert:

• Reale Use Cases statt Theorie: Deine Pain Points fließen direkt in Logik und Output
• Lernen am echten Prozess: Ziel klären, Inputs sammeln, Systemlogik bauen, testen, iterieren – transparent und praxisnah
• Sofort nutzbare Ergebnisse: Ein funktionsfähiger GPT als Startpunkt, zugeschnitten auf deine Gruppe

Das Event liefert dir nicht nur Wissen und ein glattes AI Template, sondern ein Werkzeug, das in deinen echten Workflows funktioniert.

Um deutlich zu machen, wie dieser Mehrwert in der Praxis entsteht, nehme ich dich in einen Moment aus einer unserer Sessions mit.

Der Moment, in dem Community den Unterschied macht

Es war das allererste Mal, dass wir dieses Format testeten. Ich ging bewusst unvorbereitet in den Call: „Dafür brauche ich euch. Ich habe nichts vorbereitet." Statt Lehrgang wollte ich Werkstatt. Statt Perfektion echte Praxis mit Stolpersteinen und Anpassungen.

„Was wollt ihr für einen GPT bauen?"

Die Gruppe entschied: Ein Markennamen-Generator, der nicht nur Namen ausspuckt, sondern gleich die passende Markenstimme mitliefert und das basierend auf Zielgruppe, Industrie, Tonalität uvm.

Wenn Input zu Intelligenz wird

Ich baute live und die Gruppe brachte Einwände und Perspektiven:

• „Markenrecht: Lasst uns Ausschlusskriterien für problematische Namen einbauen."
• „Tonalität modulieren: seriös, progressiv, verspielt. Je nach Branche anders."
• „Wettbewerb: Wie heißen die Mitwettbewerber?”

Mit jedem Beitrag wurde der GPT komplexer, aber auch besser. Die Teilnehmenden sahen unmittelbar, wie sich ihre Anforderungen im Tool niederschlagen, testeten und iterierten mit. Am Ende stand ein funktionsfähiger GPT als belastbarer Startpunkt.

Wichtiger als der GPT war der Weg dorthin: Der Prozess erzeugt Qualität.

Der Insight: Community-Input schafft bessere AI-Tools als Solo-Expertise

Die Session zeigte deutlich:

• Spezialwissen aus der Praxis schlägt allgemeine Prompt-Erfahrung
• Unterschiedliche Perspektiven machen Systeme robuster
• Kollaboration dient als Qualitätsfilter – Lücken werden schneller sichtbar

Statt „cleverer Prompts" brauchten wir echten Kontext und klare Systemlogik.

Meine neue Regel: Keine Solo-GPTs mehr

Konsequenz:

• Bessere Anforderungen durch reale Use Cases
• Weniger Blindspots durch diverse Perspektiven
• Höhere Akzeptanz, weil Tools „mit uns" statt „für uns" entstehen
• Schnellere Iterationszyklen durch unmittelbares Feedback

Ich baue GPTs nur noch in Teams – intern und mit Kunden.

Dein 60-Minuten-Playbook: So baust du kollaborativ AI-Tools

1. Ziel schärfen: Welches Problem löst das Tool, in welchem Workflow?

2. Inputs sammeln: Zielgruppe, Branche, Tonalität, Tabus, rechtliche Rahmen, Ausschlusskriterien.

3. Systemisieren: Regeln, Variablen, Gewichtungen, Output-Templates definieren.

4. Live testen: Mit echten Beispielen, Fehler zulassen.

⚠️ Häufiger Fehler: Nicht zu früh testen! Viele Teams wollen erst das 'perfekte' System bauen. Teste bereits nach 15 Minuten mit groben Inputs - die Fehler zeigen dir, was noch fehlt.

5. Iterieren: Einwände aufnehmen, Edge Cases abdecken, Architektur modular halten.

6. Übergabe: Kurze Notion/Docs mit Konfiguration und Beispielen, damit dein Team weiterbauen kann.

Das ist weniger Prompting als Produkt- und Systemdesign.

Wenn du denkst: "Das klappt nie in unserem Team"

Ich höre oft: „Unsere Kollegen sind zu unterschiedlich" oder “Wir finden keine Zeit zusammen”.

Genau diese Einwände machen Live-Builds so wertvoll. Unterschiedliche Perspektiven sind dein Vorteil, nicht dein Problem. Und 60 Minuten heute sparen dir Wochen später.

Die Wahrheit: Teams, die „zu unterschiedlich" sind, bauen die robustesten Tools. Teams, die „keine Zeit" haben, brauchen Live-Builds am meisten.

Fazit

Gute AI-Tools entstehen im Austausch, in der Reibung, in Teams. Deshalb: Community first. Schwarmintelligenz ist der echte AI-Accelerator und genau darum setzen wir bei Showcase DECAID auf kollaborative Live-Builds, die unmittelbar Wirkung zeigen.

Der Unterschied zwischen einem durchschnittlichen und einem großartigen AI-Tool? Die Menschen, die es gemeinsam bauen.