WAS ICH MACHE
Ich komme ins Spiel, wenn feststeht, dass ein Programm oder eine strategische Initiative ins Leben gerufen werden soll, die konkrete Form aber noch nicht definiert wurde. Ob AI-Upskilling-Track, Tech-Talent-Programm, Intrapreneurship-Accelerator oder ein anderes Learning- oder Innovationsformat – aus ersten Ideen mache ich belastbare, datengetriebene Pilotprojekte.
Mein Ansatz kombiniert schnelle Discovery mit evidenzbasiertem Design. Konkret heißt das:
- die Challenge mit Daten und Nutzerforschung abstecken
- einen schlanken Pilot aufsetzen, der den Value klar belegt
- erprobte Playbooks, KPI-Dashboards und eine passende Governance übergeben – damit dein Team die nächsten Kohorten eigenständig steuert (gibt es noch kein Team, helfe ich gern, es von Grund auf aufzubauen)
Nur einen Teil des Stacks nötig? Ich übernehme auch punktuelle Aufgaben wie strategische Datenanalysen, Projektmanagement oder KPI-Reviews für Cohort Performance.
WER ICH BIN
Mit Sitz in Berlin und einem Hintergrund in Wirtschaftspsychologie (M.A.), liegt meine Leidenschaft darin, technologischen Wandel in umsetzbare Initiativen zu übersetzen, die Unternehmen und Individuen gleichermaßen unterstützen.
Diese Passion zeigte sich schon früh: Neben meiner Bachelorarbeit über den Aufbau von Big-Data-Kompetenzen entwickelte ich aus eigenem Antrieb zusätzlich ein Brettspiel, damit Menschen diese Skills spielerisch erlernen konnten. Inzwischen haben Hunderte damit gespielt, darunter eine legendäre Partie zwischen der Verbraucher Initiative und Google-Mitarbeitenden.
In den letzten Jahren habe ich mit zahlreichen Startups, Scale-ups und etablierten Unternehmen gearbeitet, u.a. mit Porsche, Deutsche Telekom, AVM, Axel Springer, APX, CODE University, WeAreDevelopers, und weiteren. Ich habe interdisziplinäre Teams geleitet, strategische Partnerschaften aufgebaut, Datenmodelle entworfen und innovationsorientierte Bildungsmodelle mitgestaltet.
Außerdem habe ich über Digital Media Management sowie über die Entwicklung persönlicher und sozialer Kompetenzen doziert und war Speakerin auf Veranstaltungen wie dem WeAreDevelopers World Congress, der EMMA Conference und der TechCon von Axel Springer.
Obwohl ich eine echte Berlinerin bin (keine Sorge, ich bin trotzdem nett), teilen mein Mann und ich unsere Zeit zwischen Berlin, Köln und Kapstadt auf. Ich liebe es, unseren Planeten zu erkunden und habe jeden Kontinent außer der Antarktis besucht – die steht aber definitiv auf meiner Bucket List.
CASE STUDIES
Challenge: Damit Unternehmen ihre Mitarbeitenden im sich schnell entwickelnden Bereich der künstlichen Intelligenz weiterbilden können, war eine flexible und skalierbare Lernlösung erforderlich, die auf die unterschiedlichen Geschäftsanforderungen zugeschnitten ist.
Herangehensweise: Entwicklung eines modularen Weiterbildungsprogramms als Baukastenprinzip, das es Unternehmen ermöglicht, KI-bezogene Lerneinheiten auf der Grundlage ihrer strategischen Ausrichtung zu kombinieren. Entwicklung des Gesamtkonzepts mit mehreren Lerndimensionen (z. B. Strategie, Anwendung, Ethik), Aufbau eines ausgewählten Pools von Coaches und Leitung der Positionierung und Markteinführungsstrategie des Programms.
Ergebnis: Erfolgreiche Einführung des Programms und Etablierung als flexibles B2B-Angebot, das maßgeschneiderte KI-Weiterbildungen in verschiedenen Branchen ermöglicht und eine skalierbare Grundlage für künftige Lernformate schafft.
Challenge: Für das einzigartige, projektbasierte Lernmodell der CODE University gab es kein passendes Evaluationskonzept. Klassische Bewertungsmaßstäbe waren nicht anwendbar. Eine maßgeschneiderte Lösung zur Messung des Erfolgs war erforderlich.
Herangehensweise: Entwicklung einer strukturierten Semestererhebung, die das innovative Lernmodell der CODE in messbare Dimensionen umsetzt. Entwicklung eines Surveys, der speziell auf das Lernmodell zugeschnitten ist, Analyse der Ergebnisse, Erstellung eines umfassenden Berichts und Gewährleistung, dass die Dokumentation auch Dritten die Durchführung von Folgeerhebungen ermöglicht.
Ergebnis: Umfangreicher Ergebnisbericht und ein Framework, das die kontinuierliche Messung des akademischen und organisatorischen Erfolgs ermöglicht und umsetzbare Erkenntnisse zur Verbesserung der Lernerfahrungen und der strategischen, datengestützten Entscheidungsfindung liefert.
Challenge: Entwicklung eines Masterstudiengangs, der sich an den Bedürfnissen des Marktes orientiert und in einer sich schnell verändernden digitalen Landschaft relevant bleibt.
Herangehensweise: Leitung der Programmentwicklung in enger Zusammenarbeit mit Fakultät und Universitätsleitung. Sammlung von Daten, um die wichtigsten Inhaltsbereiche und Zielgruppen zu ermitteln. Verwaltung des gesamten Projektlebenszyklus - einschließlich der Abstimmung mit Leadership und allen relevanten Abteilungen.
Ergebnis: Entwicklung eines auf die Marktnachfrage zugeschnittenen Masterstudiengangs, der eine starke praktische Ausrichtung und akademische Exzellenz gewährleistet.
Challenge: Unternehmen haben oft Schwierigkeiten, junge Talente rechtzeitig für sich zu gewinnen und zu binden, was den Aufbau eines langfristigen Talentpools erschwert.
Herangehensweise: Entwicklung eines strategischen Partnerschaftsmodells mit mehreren Säulen, um Unternehmen frühzeitig mit relevanten Talenten in Kontakt zu bringen. Entwicklung eines Konzepts für ein duales Studium, das es den Unternehmen ermöglicht, aktiv mit den Studierenden zusammenzuarbeiten und gleichzeitig deren berufliche und akademische Entwicklung zu fördern.
Ergebnis: Stärkung des Employer Branding der Partnerunternehmen, Vernetzung von Studierenden und Unternehmen und Aufbau eines nachhaltigen Rahmens für die frühzeitige Einbindung von Talenten.
Challenge: Die traditionelle Ausbildung in den Bereichen Journalismus und Technologie erfolgte oft in Silos, was den Erfolg der Zusammenarbeit zwischen Medien- und Technologieexperten einschränkte.
Herangehensweise: Aufbau und Leitung eines Programms, das junge Tech- und Journalismus-Talente zusammenbrachte und ihnen die Zusammenarbeit an realen Projekten ermöglichte. Integration dieses Ansatzes in das Ökosystem des Unternehmens, um interdisziplinäre Innovationen zu fördern.
Ergebnis: Förderung der crossfunktionalen Zusammenarbeit, die es den Teilnehmern ermöglichte, praktische Erfahrungen zu sammeln und die Talentpipeline des Unternehmens zu stärken.
Challenge: Die Bewertung des potenziellen Erfolgs von Startups in der Frühphase ist für einen Accelerator angesichts der großen Unsicherheit und der unzuverlässigen Finanzprognosen eine besondere Herausforderung.
Herangehensweise: Entwicklung eines Prognosemodells auf der Grundlage von Gründerbefragungen, das eine Vielzahl wissenschaftlich fundierter Dimensionen analysiert. Erstellung eines interaktiven Dashboards zum Vergleich von Startups anhand datengestützter Erkenntnisse.
Ergebnis: Das Modell ermöglicht es Investoren, fundiertere Entscheidungen zu treffen und verbessert die Transparenz und Objektivität bei der Bewertung von Early Stage Startups.
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