# Lernkultur im Startup: Wie unser Team gemeinsam KI lernt > Wie ein kleines KI-Startup eine leistungsstarke Lernkultur aufbaut, in der alle Teams, ob technisch oder nicht, gemeinsam bei KI am Ball bleiben. **Author:** Alexandra Cserta **Published:** 2026-10-15 **Updated:** 2026-10-29 **Categories:** Company Updates --- _Wie ein kleines Startup eine leistungsstarke Lernkultur aufbaut und dafür sorgt, dass alle Teams beim Thema KI gemeinsam am Ball bleiben._ Bei Coursebox ist KI-Kompetenz eine Teamaufgabe. Marketing, Support, Learning Experience, unsere Gründer und das Engineering-Team lernen voneinander und teilen, was funktioniert, denn ein kleines Team kann nur dann so viel leisten wie ein großes, wenn alle auf dem Laufenden bleiben. Diese Lernkultur haben wir bewusst aufgebaut, in der Praxis getestet und dort angepasst, wo etwas nicht funktioniert hat. Fertig sind wir damit noch lange nicht. ## Warum wir begonnen haben, gemeinsam KI zu lernen Das ursprüngliche Ziel war einfach: Alle bei Coursebox sollten in ihrer jeweiligen Rolle das Beste aus KI herausholen. KI verändert sich jede Woche, und als KI-Unternehmen müssen wir bei den neuesten Entwicklungen selbst vorne dabei sein. Alex Hey, unser Mitgründer, hat die KI-Weiterbildung für das gesamte Team zur Produktivitätspriorität gemacht. Rückblickend hatte ich es am nötigsten. Als wir anfingen, war ich die am wenigsten technische Person im Raum, und das Marketing-Team war bei KI ein bisschen im Rückstand, vor allem meinetwegen (das kann ich heute ehrlich zugeben!). Besonders schätze ich, dass das Team [das Schließen dieser Kompetenzlücke]([object Object]) zur gemeinsamen Aufgabe gemacht hat, sodass ich nie allein damit zurechtkommen musste. Wir sind ein kleines Team und müssen deshalb klug entscheiden, wie wir unsere Arbeit automatisieren, wie wir das Produkt verbessern, welche Tools wir einsetzen und wie wir zusammenarbeiten. Das Ziel: ein ganzes Team, das bei KI gemeinsam am Ball bleibt und dadurch bessere Ergebnisse erzielt. ## Wie wir unsere Lernkultur aufgebaut haben Angefangen haben wir mit einer Handvoll Leuten in einem Raum und einem regelmäßigen KI-Meeting für das nicht technische Team. Parshad Desai, der uns anderen weit voraus war, hat uns als Erster gezeigt, wie es geht. Von ihm lernen wir bis heute, und die Gruppe ist seitdem gewachsen. Danach haben wir das Format getestet und angepasst: - **Mittagsmeeting: gestrichen.** Auch dieses Format begann als Meeting in der Mittagspause, und wir merkten schnell, dass das eine ganz schlechte Idee war. Lustigerweise haben wir den Termin nie wirklich verschoben: Wir haben nur das Mittagessen um eine halbe Stunde nach hinten gelegt. - **1-Minuten-Kurzvorstellung: beibehalten.** Jede Person zeigt, was sie umgesetzt hat und woran es gehakt hat, danach vereinbaren wir die nächsten Schritte. - **Zweiwöchentlicher Rhythmus: beibehalten.** Wir sind wöchentlich gestartet und auf alle 2 Wochen umgestiegen, im selben Takt wie die Lernrunden des Engineering-Teams, damit dazwischen alle Zeit zum Ausprobieren haben. - **Experiment-Backlog: beibehalten.** Jede Person geht mit einer eigenen Liste an Dingen aus der Runde, die bis zum nächsten Mal getestet werden sollen (ja, Hausaufgaben). - **[Asynchroner Wissensaustausch]([object Object]): neu dazugekommen.** Carolina Martin hat vorgeschlagen, alles Nützliche sofort zu teilen, sobald es entstanden ist. Daraus wurde unser Slack-Kanal #tech-tips, in dem heute das ganze Unternehmen Tools, Prompts und Set-ups postet. - **Offene Gruppe: neu dazugekommen.** Neue Teammitglieder schließen sich an, wenn sie möchten, sodass die Gruppe weiter wächst. ## So sieht unsere Lernkultur Woche für Woche aus ### Alle geben Wissen weiter, alle lernen Das ist [gemeinsames Lernen]([object Object]) in seiner einfachsten Form. Wer etwas als Erstes herausfindet, zeigt es den anderen, unabhängig von der Position, und wer vor ein paar Monaten noch hinterherhinkte, teilt inzwischen eigene Set-ups. Als Parshad bemerkte, dass zu viele verbundene Tools Claude ausbremsten, landete das Abschalten der nicht genutzten Tools sofort auf der Hausaufgabenliste aller. ### Wir testen schnell und teilen, was wir lernen Neue Tools werden zügig getestet, und die Ergebnisse werden geteilt, auch das, was nicht funktioniert hat, damit die nächste Person sich die Zeit spart. Travis Clapp, unser Mitgründer und CEO, entwickelt mit Claude Prototypen für neue Feature-Ideen und bringt sie in ein Meeting mit dem Engineering-Team, sodass alle direkt durchklicken und live sehen können, wie der Prototyp angepasst wird. ### Gemeinsame Playbooks Wenn sich ein Workflow bewährt, wird er zu einem wiederverwendbaren Skill, Prompt oder Set-up für den Rest des Teams. Carolina hat Claude im Browser genutzt, um neue Features vor dem Release zu testen, mit Screenshots und einem schriftlichen Bericht für das Engineering-Team. Danach hat sie Claude eine erste Version eines Test-Tools erstellen lassen und an unseren CTO Toni Arrebola übergeben, mit dem Ziel, ein Tool zu schaffen, das das ganze Team nutzen kann. ### Die richtige Balance zwischen Automatisierung und menschlicher Note Wir treiben KI so weit voran, wie es geht, und behalten die Risiken im Blick. Deshalb suchen wir immer wieder die Balance zwischen automatisierten Workflows und menschlichen Kontaktpunkten sowie zwischen Automatisierung und unserem eigenen kritischen Denken. Das Endergebnis prüft immer ein Mensch. ### Lernen über das Meeting hinaus Unser Engineering-Team veranstaltet eigene wöchentliche Lernrunden unter der Leitung von Toni, und wir besuchen regelmäßig KI-Events in Perth, um bei den neuesten Tools auf dem Laufenden zu bleiben und das Gelernte ins Team zu tragen. ## Von meiner ersten KI-Aufgabe bis heute In der ersten Lernrunde bestand meine Aufgabe darin, mein Claude-Konto einzurichten und zu prüfen, ob es mit Canva zusammenarbeiten kann. Ein paar Wochen später habe ich ein tägliches Kommandozentrum gebaut, das mich jeden Morgen mit den anstehenden Entscheidungen, Aufgaben und Tagesprioritäten begrüßt. Einige Monate später lautete meine Hausaufgabe, Claude Code für den Videoschnitt auszuprobieren, und heute schneide ich damit unsere [Videos zu Kundenfallstudien]([object Object]). Das meiste begann mit etwas, das mir ein Teammitglied gezeigt hat, und inzwischen teile auch ich meine eigenen Set-ups mit dem Team. Eine meiner liebsten Lernrunden war die, in der ich dem Team gezeigt habe, wie ich selbst Claude nutze: wie ich recherchiere, wie ich verschiedene Elemente kombiniere, wie ich um Feedback bitte, um besser zu werden, und welche Wachstumsideen wir als Nächstes ausprobieren könnten. ## Warum eine Lernkultur ein Hochleistungsteam hervorbringt Jeder Workflow, den eine Person teilt, spart allen anderen Zeit, und so summieren sich die Gewinne im ganzen Team. Ein kleines Team schafft mehr, und ein größerer Teil unserer Zeit fließt in Arbeit, die einen Menschen braucht. [Secure Meters]([object Object]) macht dasselbe in großem Maßstab: 40 Kurse aus dem Wissen der eigenen Fachleute, für mehr als 500 Mitarbeitende. Das macht uns auch besser in dem, was wir verkaufen. Wir sind ein Bildungsunternehmen, Lernen gehört also zu unserem Selbstverständnis, und was wir beim eigenen Einsatz von KI lernen, fließt direkt in die Entwicklung von [KI für die Mitarbeiterschulung]([object Object]) ein. [OPTVSN Journey]([object Object]), einer unserer Kunden, hat mit Coursebox mehr als 500 Product Manager in KI geschult. Wer zu Coursebox kommt, für den gehört KI-Weiterbildung zum Job, egal in welcher Rolle, und die erste Lernrunde endet wahrscheinlich mit Hausaufgaben (sorry!).