Sind Ihre Teams wirklich bereit, KI im Tagesgeschäft produktiv einzusetzen?
Innovatoren dieser Unternehmen vertrauen uns
Das Problem: Wissen ist nicht automatisch Anwendung
Unternehmen investieren in Modelle und Plattformen, aber die Wirkung bleibt aus, weil Mitarbeitende keine klaren Routinen, keine sicheren Prompts und keine eingebetteten Arbeitsprozesse haben. Das Resultat sind isolierte Proofs-of-Concept, ungenutzte Tools und enttäuschte Erwartungen. Die Herausforderung ist nicht nur Technologie, sondern die Fähigkeit, KI in tägliche Entscheidungen und Aufgaben zu integrieren.
Warum wir die Expertise haben
Reruption kombiniert technische Tiefe mit unternehmerischer Umsetzungskraft. Unser Team besteht aus erfahrenen Engineers, Produktverantwortlichen und Pädagogen, die nicht nur Systeme bauen, sondern Menschen befähigen, diese Systeme verantwortlich und effektiv zu nutzen. Wir arbeiten in der Organisation, nicht nur über sie – das Ergebnis sind praktikable Routinen statt theoretischer Empfehlungen.
Unsere Trainings sind praxisorientiert: Wir entwickeln Prompt-Frameworks, rollen On-the-Job-Coaching aus und etablieren Communities of Practice, die nachhaltiges Lernen sichern. Geschwindigkeit und Ownership sind Teil unseres Co-Preneur-Models: Wir übernehmen Verantwortung für Adoption, nicht nur für Konzepte.
Wir haben Erfahrung mit großen, komplexen Organisationen und wissen, wie Change in operativen Einheiten tatsächlich funktioniert. Unser Fokus liegt auf messbarer Produktivität — weniger Workshops, mehr Outcome.
Unsere Referenzen
Im Bildungssektor haben wir mit Festo Didactic digitalisierte Lernplattformen konzipiert und umgesetzt; daraus wissen wir, wie Lernpfade und Assessments skaliert werden, sodass technische Trainings echten Kompetenzaufbau erzeugen. Für STIHL begleiteten wir Sägentraining- und andere Learning-Projekte, bei denen die Verbindung von Schulungsinhalten und praktischer Anwendung über Monate hergestellt werden musste.
In der Beratung und im Wissensmanagement unterstützten wir FMG mit AI-gestützter Dokumentenanalyse, inklusive Nutzer-Onboarding und Workflow-Integration — ein gutes Beispiel dafür, wie technisches Tooling und Nutzerbefähigung zusammenspielen müssen. Für Mercedes Benz setzten wir einen NLP-basierten Recruiting-Chatbot um und stellten sicher, dass HR-Teams die Automatisierung akzeptieren und bedienen können.
Über Reruption
Reruption wurde gegründet, um Unternehmen nicht nur vor Disruption zu schützen, sondern sie aktiv neu zu gestalten. Unser Ansatz ist Co-Preneurship: Wir embedden uns in Teams wie Mitgründer, treiben schnelle Iteration voran und liefern greifbare Produkte statt Folienstapel. Das macht uns zum Partner für Organisationen, die KI nicht als Experiment, sondern als Betriebsmittel verstehen wollen.
Unsere vier Säulen — Strategy, Engineering, Security & Compliance, Enablement — sorgen dafür, dass Enablement-Maßnahmen technisch fundiert, sicher und operabel sind. Wir bauen nicht die Status-quo-Optimierung, wir bauen das, was ihn ersetzt.
Wollen Sie innerhalb von Wochen erste KI-Produktivitäten sehen?
Buchen Sie ein Executive Workshop-Paket, um Ziele, Use-Cases und einen skalierbaren Enablement-Plan zu definieren. Wir liefern schnelle Wins und eine Roadmap zur breiten Adoption.
Was unsere Kunden sagen
Hans Dohrmann
CEO bei internetstores GmbH 2018-2021
Das ist die systematischste und nachvollziehbarste Go-to-Market Strategie, die ich bezüglich Corporate Startups je gesehen habe.
Kai Blisch
Director Venture Development bei STIHL, 2018-2022
Extrem wertvoll ist dabei Reruptions starker Fokus auf die Nutzer*innen, deren Bedürfnisse und das kritische Hinterfragen von Vorgaben. ... und nicht zuletzt macht die Zusammenarbeit riesige Freude.
Marco Pfeiffer
Head of Business Center Digital & Smart Products bei Festool, 2022-
Reruption evaluierte systematisch ein neues Geschäftsmodell mit uns: besonders beeindruckend fanden wir die Fähigkeit auch komplexe Sachverhalte nachvollziehbar darzustellen.
Unser umfassender Ansatz für KI-Enablement
KI-Enablement ist kein einzelnes Training, sondern ein ganzheitlicher Veränderungsprozess. Er beginnt mit klarer Zielsetzung, definierten Use-Cases und endet erst, wenn Teams selbstständig Lösungen entwickeln, betreiben und verbessern. Unser Prozess verbindet Executive Alignment, gezielte Abteilungs-Trainings, praktische Builder-Pfade, Governance-Module und dauerhafte Community-Strukturen, sodass Adoption messbar und reproduzierbar wird.
Phase 1
Kick-off & Executive Alignment: Wir starten mit Workshops für C-Level und Directors, um Ambition, KPIs und Risikotoleranz zu klären. Hier definieren wir die Erfolgsmessung — z. B. Zeitersparnis pro Prozess, Reduktion manueller Schritte oder verbesserte Lead-Conversion. Dieses Alignment sorgt dafür, dass Enablement nicht losgelöst von geschäftlichen Zielen passiert.
Use-Case-Scoping: Parallel identifizieren wir pro Abteilung 2–4 prioritäre Use-Cases. Wir bewerten Impact, Machbarkeit und Datenverfügbarkeit und erstellen eine Roadmap für Training, Prototyping und Rollout. Die Auswahl ist pragmatisch: schnelle Wins zuerst, strategische Skalierung danach.
Stakeholder-Mapping & Lernbedarf-Analyse: Wir analysieren Rollen, notwendige Kompetenzen und bestehende Lernressourcen. Daraus entsteht ein maßgeschneiderter Enablement-Plan: wer braucht Executive Coaching, wer einen Builder-Track, wer einfache Playbooks und wer intensive On-the-Job-Begleitung.
Phase 2
Department Bootcamps & Playbooks: In zielgruppenspezifischen Bootcamps (HR, Finance, Ops, Sales) vermitteln wir konkrete Workflows, Beispiel-Prompts und Standard-Playbooks. Jedes Bootcamp endet mit greifbaren Artefakten: angepasste Prompts, SOPs und Checklisten, die sofort in den Alltag übernommen werden können.
AI Builder Track: Für die Anwenderinnen und Anwender, die selbst Tools bauen sollen, bietet der Builder Track einen abgestuften Lernpfad. Er reicht von low-code Prompting-Workshops bis zu mild-technischen Integrationen (z. B. RPA + LLM). Ziel ist, dass interne Entwickler und Power-User innerhalb weniger Wochen produktive Automationen liefern können.
Enterprise Prompting Frameworks: Wir liefern strukturierte Prompt-Templates, Evaluationsmetriken und Versionierungskonzepte. Prompting wird bei uns als Engineering-Disziplin behandelt: Testfälle, Rollback-Strategien und Performance-Messung gehören dazu, damit Qualität reproduzierbar bleibt.
Phase 3
On-the-Job Coaching & Toolintegration: Wir begleiten Teams direkt am Arbeitsplatz, setzen gemeinsam die von uns gebauten Tools ein und verankern neue Routinen. Coaching erfolgt in kleinen Gruppen oder 1:1, mit Fokus auf konkrete Fälle aus dem Tagesgeschäft. So entsteht Lernen durch Doing, nicht durch abstrakte Theorie.
Communities of Practice & Change-Management: Wir unterstützen beim Aufbau interner Communities, moderieren erste Sessions und liefern Moderations-Guides. Communities sorgen für Peer-Learning, Wissenstransfer und beschleunigte Fehlerbehebung. Change-Management begleitet die technische Einführung mit Kommunikationsplänen, Champions-Netzwerken und KPI-Monitoring.
Governance & Sicherheits-Training: Parallel stellen wir sicher, dass Nutzer:innen die Risiken kennen — Datenklassifizierung, Umgang mit vertraulichen Informationen und Rechtemanagement. Trainings zu AI-Governance sind praxisorientiert und auf die Compliance-Anforderungen Ihres Unternehmens zugeschnitten.
Phase 4
Skalierung & Nachhaltigkeit: Nach dem Pilotfokus skaliert unser Programm abteilungsübergreifend. Wir operationalisieren Trainings in modularen Formaten: Micro-Learnings, aufgezeichnete Tutorials, Playbook-Bibliotheken und regelmäßige Office-Hours. Die Kombination aus asynchronen und synchronen Formaten sichert eine breite Adoption.
Messbarkeit & kontinuierliche Verbesserung: Wir definieren Metriken (Adoptionsrate, bearbeitete Tickets, Zeitersparnis, qualitative Nutzerzufriedenheit) und setzen Dashboards auf. Regelmäßige Reviews identifizieren Blocker und nötige Anpassungen — z. B. weitere Trainings, neue Prompt-Varianten oder technische Integrationen.
Rolle unseres Teams: Wir bringen Trainer, Prompt-Engineers, Change-Manager und Produktverantwortliche in die Organisation. In frühen Phasen arbeiten wir eng mit internen HR- und L&D-Units zusammen; später übergeben wir Governance-, Trainings- und Community-Assets an interne Owner.
Typische Timeline: Ein initialer Executive-Workshop und Use-Case-Scoping dauern 2–3 Wochen. Bootcamps und Builder-Track lassen sich in 6–8 Wochen umsetzen. On-the-Job-Coaching und Skalierung sind laufende Phasen über 3–12 Monate, abhängig von Umfang und Ambition. Unsere AI PoC-Option (9.900€) fügt sich nahtlos ein, wenn technische Machbarkeit vorab geprüft werden muss.
Häufige Herausforderungen und wie wir sie lösen: Widerstand gegen Veränderung begegnen wir mit Early Wins und sichtbarem Business-Impact; unklare Verantwortlichkeiten lösen wir durch Rollen- und Ownership-Definitionen; fehlende Datenkompetenz bauen wir schrittweise über praxisnahe Trainings ab. Unser Ziel ist immer, dass KI zu einem produktiven Hebel für die Organisation wird — nicht nur ein Projekt.
Möchten Sie ein Pilot-Bootcamp für eine Abteilung starten?
Starten Sie mit einem Department Bootcamp inklusive Playbook und On-the-Job-Coaching. Wir begleiten von der Umsetzung bis zur Übergabe an interne Champions.
Häufig gestellte Fragen
Erste, sichtbare Ergebnisse lassen sich oft innerhalb weniger Wochen erzielen, wenn der Fokus auf klaren, priorisierten Use-Cases liegt. Bootcamps und Builder-Workshops generieren in der Regel innerhalb von 4–8 Wochen konkrete Artefakte — z. B. automatisierte Vorlagen, angepasste Prompts oder erste Integrationen.
Die Geschwindigkeit hängt stark von zwei Faktoren ab: der Verfügbarkeit von Stakeholdern und der Klarheit der Use-Case-Priorisierung. Wenn Führungskräfte klare KPIs vorgeben und Teams Zeit für fokussierte Sessions erhalten, sind schnelle Wins sehr wahrscheinlich.
Langfristige, nachhaltige Wirkung braucht 3–12 Monate: Community-Building, Governance-Einbettung und die Übergabe von Ownership an interne Teams sind Prozesse, die kontinuierliche Pflege erfordern. Wir implementieren Metriken und Reviews, damit kurzfristige Erfolge in dauerhaften Nutzungsänderungen münden.
Praxis-Tipp: Kombinieren Sie schnelle, sichtbare Automatisierungen (z. B. Vorlagen für häufige Anfragen) mit einem begleitenden Coaching-Plan. Das schafft Vertrauen und skaliert Adoption organisch.
Erfolgreiches Enablement braucht eine Mischung aus strategischer Leitung und operativen Champions. Auf Executive-Ebene benötigen Sie einen Sponsor, der Ziele und KPIs definiert und Ressourcen freigibt. Ohne diesen Sponsor fehlt die notwendige Priorisierung.
Auf Abteilungsebene empfehlen wir Champions: Power-User, die als Erstnutzer fungieren, Fragen beantworten und den Transfer in den Alltag vorantreiben. Technische Ansprechpartner (z. B. ein AI-Engineer oder ein Integrationsverantwortlicher) sind wichtig, wenn Tools in bestehende Systeme eingebunden werden sollen.
HR oder L&D sollten Trainingsprozesse und Lernpfade übernehmen, sobald diese etabliert sind. Zusätzlich ist ein Governance-Owner erforderlich, der Risikopolitik, Zugriffsrechte und Compliance koordiniert. Diese Rollen können initial von uns unterstützt und später an interne Mitarbeiter übergeben werden.
Wir helfen beim Rollen-Mapping und bei der Erstellung klarer Verantwortlichkeitsmatrizen, sodass jede Rolle definierte Aufgaben, KPIs und Übergabeprozesse hat.
Wir setzen konsequent auf Lern-by-Doing: Jedes Training endet mit umsetzbaren Artefakten — promtsets, Playbooks, SOPs oder kleinen Integrationen. Teilnehmende arbeiten an echten Fällen aus ihrem Arbeitsalltag, nicht an abstrakten Übungen.
On-the-Job-Coaching ist ein zentraler Baustein: Trainer begleiten Teams während der ersten Einsätze der Tools direkt im Tagesgeschäft und verankern so neue Routinen. Das reduziert die Bruchstelle zwischen Workshop und Alltag.
Unsere Bootcamps sind modulartig aufgebaut und enthalten Follow-up-Sessions, Office-Hours und Checklisten für die Umsetzung. Das verhindert, dass Wissen verpufft, und sorgt für nachhaltige Verhaltensänderung.
Außerdem messen wir Outcome-indikatoren — nicht nur Teilnehmerzufriedenheit, sondern tatsächliche Produktivitätskennzahlen — und passen Inhalte an, bis ein klarer Geschäftsnutzen entsteht.
Governance gehört von Anfang an in jedes Enablement-Programm. Wir definieren klare Regeln für Datennutzung, Prompt-Prüfung und Informationsklassifizierung und bilden diese Regeln in Playbooks und Trainings ab. So entsteht kein Nachrüst-Prozess, sondern ein integrativer Ablauf.
Unsere Trainings adressieren praktische Fragen: Was darf in Prompts stehen? Wie gehen Mitarbeitende mit vertraulichen Dokumenten um? Welche Tools sind freigegeben? Diese Regeln werden mit konkreten Beispielen und Fallstudien vermittelt, sodass Nutzer Entscheidungen im Alltag sicher treffen können.
Technisch unterstützen wir bei Zugriffssteuerung, Logging und Audit-Trails, damit Nutzung nachvollziehbar bleibt. Wir arbeiten eng mit Compliance- und Security-Teams zusammen, um notwendige Kontrollen zu implementieren, ohne Innovationskraft zu ersticken.
Langfristig etablieren wir Review-Zyklen und Governance-Champions, die Policies pflegen und auf neue Risiken reagieren — ein dynamischer Ansatz, der mit dem technologischen Wandel mitwächst.
Der AI Builder Track ist bewusst abgestuft gestaltet. Er beginnt bei non-technical Creators mit Fokus auf strukturiertes Prompting, Workflow-Design und low-code Integrationen. Diese Stufe erfordert kein formales Programmierwissen, sondern Verständnis für Prozesslogik und Datentypen.
Für Anwender, die mild-technische Aufgaben übernehmen sollen, bieten wir weiterführende Module: API-Integrationen, einfache Datenvorbereitung und Testing-Methoden für Prompts. Diese Module setzen Grundverständnis voraus, werden aber praxisnah vermittelt, sodass schnell produktive Ergebnisse entstehen.
Für tiefere Engineering-Aufgaben arbeiten wir mit Ihren Entwicklern im Co-Preneur-Modell zusammen. Unsere Engineers übernehmen komplexere Integrationen, parallel begleiten wir interne Entwickler, bis sie selbstständig weiterbauen können.
Das Programm ist also für ein breites Spektrum geeignet: von Content- und Prozessverantwortlichen bis zu Power-Usern und Entwicklern — jeder erhält abgestimmte Lernpfade.
Enablement-Kosten hängen von Umfang, Teilnehmerzahl und gewünschter Tiefe ab. Wichtige Kostentreiber sind die Anzahl der Bootcamps, der Umfang des On-the-Job-Coachings, die Erstellung maßgeschneiderter Playbooks und technische Integrationen. Ein initialer Executive-Workshop und Use-Case-Scoping sind vergleichsweise kostengünstig, während skalierter Coaching- und Integrationsaufwand gewichtiger ist.
Wir bieten modulare Angebote: von punktuellen Bootcamps über den AI Builder Track bis hin zu längerfristigem Coaching und Community-Aufbau. Das erlaubt es, mit einem Pilot zu starten und Budget schrittweise zu erhöhen, wenn messbare Erfolge sichtbar werden.
Ein typisches Projekt beginnt mit einer überschaubaren Investition in Scoping und Pilot-Bootcamps (beispielsweise kombiniert mit unserem AI PoC für technische Validierung). Bei positivem Outcome folgt die Skalierung mit klarer ROI-Betrachtung — z. B. Zeitersparnis oder Qualitätsverbesserung pro Prozess.
Wir helfen bei der Erstellung eines Business Cases und definieren KPIs, sodass Budgetentscheidungen auf wirtschaftlichen Impact abgestellt werden können.
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Philipp M. W. Hoffmann
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