guck
Konzeptpapier · Partnerversion · September 2026
Echte KI-Cases rein. Ein nutzbares Archiv kommt raus.
guck ist ein Applied-AI-Abend und ein wachsendes Wissenssystem, an mehreren Orten der Region Offenburg–Straßburg. Jede Ausgabe bringt drei echte Implementierungen in ein moderiertes Gespräch — inklusive des ehrlichen Teils — für einen Raum, in dem mindestens die Hälfte KMU sind, die gerade mit KI anfangen. Jeder Ort legt seine Erkenntnisse in ein gemeinsames Archiv.
Drei Perspektiven und ein kuratierter Raum speisen einen Abend.
Wer im Raum ist
Builder
baut ein KI-Produkt oder einen KI-Workflow
Business
ein KMU, das KI im echten Betrieb nutzt
Enabler
hilft Organisationen, KI einzuführen
Partner: Cases & Kontakte
Der Raum · 60 kuratierte Plätze
≥ die Hälfte: KMU, neu bei KI, hier um zu lernenRest: KMU mit KI im Einsatz, Gründer:innen, Berater:innen, Ökosystem-Organisationen
Partner: Reichweite
je ein echter Case
Eine Ausgabe, an jedem Ort
Partner: Glaubwürdigkeit (Co-Host, Eröffnung)
  1. 01Casedrei Implementierungen
  2. 02Gesprächmoderiert, über alle Cases
  3. 03Vergleichwas übertragbar ist, was nicht
Der ehrliche Teil

was gescheitert ist · was obsolet wurde · was sie heute anders machen würden

Moderation
hakt bei vagen Antworten nach, hält es verständlich für Einsteiger:innen
Regel
kein Sales-Slot; kein Platz auf der Bühne ohne echte Implementierung
ProduktionLocation vom Innergarden gestellt · Getränke & Snacks · Fotografie · optional Video
Partner: Beitrag (Geld oder Sachleistung)
im Raum
Was bleibt
Kontakte & Ergebnisse
Vorstellungen, Piloten, Kooperationen — das misst guck, Wochen danach, nicht Impressions oder Teilnehmerzahl
Case Card
Das Archiveine strukturierte Case Card pro Case:Kontext · Herausforderung · Entscheidung · Umsetzung · Ergebnis & Evidenz · Übertragbarkeitvon Speaker:innen freigegeben, veröffentlicht, indexiertein lebendiges Protokoll angewandter KI
Jede Ausgabe ergänzt das Archiv — und schärft, wer eingeladen wird und was beim nächsten Mal gefragt wird.
Der guck-Kreislauf. Der Abend erzeugt Kontakte im Raum und eine Case Card fürs Archiv; das Archiv speist die nächste Ausgabe. Die violetten Markierungen zeigen, wo Partner andocken.
Mehrere Orte, ein Archiv.
Gilt für jeden OrtFormat · drei Perspektiven · ehrlicher Teil · kein Sales-Slot · halber Raum für KMU neu bei KI · Case Card & Speaker-Freigabe · Marke & Website
gleicher Standard
Innergarden · Schutterwaldrichtet Ausgabe 001 auseigener Raum · eigene Speaker · eigener Rhythmusein Ort unter Gleichen
Case Cards
Ort 2eigene Location & lokales TeamCases aus der eigenen Umgebungnoch zu bestätigen
Ort 3andere Städte, andere Brancheneigener Raum · eigener Rhythmusnoch zu bestätigen
+ weitere Orteinkl. der französischen Seite des Eurodistrikts, wenn es passtPartner: einen Ort ausrichten
Ein gemeinsames Archivjeder Case mit Ort & Ausgabe getaggt — lesbar für die ganze Region oder Ort für Ort
Eine Lektion, die an mehreren Orten auftaucht, zählt mehr als eine, die einmal erzählt wird.
Warum mehrere Orte. Ein Raum sieht nur die Unternehmen in seiner Reichweite; Orte in der ganzen Region bringen ihre eigenen Cases, und zusammen machen sie das Archiv genau. Der Innergarden ist einer davon, nicht das Zentrum.
Drei Perspektiven, ein Kontrast
Builder
Was technisch möglich ist, was bricht, was sich mit besseren Modellen ändert.
Business
Das ursprüngliche Problem, Akzeptanz, interner Widerstand, messbarer Nutzen, echte Grenzen.
Enabler
Integration, Reifegrad, Anbieterwahl, wiederkehrende Fehler.

Die Labels sind nicht starr. Es geht um den Kontrast zwischen KI bauen, KI nutzen und KI ermöglichen — in einem Raum.

Ein Abend, keine Konferenz

Einlass ab 18:30, Eröffnung um 19:00, drei Cases und ein moderiertes Gespräch bis etwa 20:15, dann offenes Networking bis 21:15. Von der Bühne wird nichts verkauft.

Speaker dürfen ihren Case kurz vorstellen, aber der Wert entsteht in der moderierten Diskussion, die die Cases verbindet und Unterschiede, Widersprüche und übertragbare Lektionen offenlegt.

Der ehrliche Teil ist Absicht: guck spricht darüber, was nicht funktioniert hat, was obsolet wurde, wo KI die falsche Lösung war und was das Team heute anders machen würde.

Das Archiv ist das lange Spiel

Jeder Case wird vorab interviewt, als strukturierte Card aufgeschrieben, von den Speaker:innen freigegeben und veröffentlicht. Mit der Zeit enthält das Archiv echte Use Cases, Fehlschläge, Tools, Ergebnisse und die Kooperationen, die bei guck begonnen haben.

Es beginnt bewusst dünn. Frühe Teilnehmende und Partner bauen den Datensatz auf, statt eine fertige Bibliothek zu konsumieren.

Erfolg wird in geknüpften Kontakten, gestarteten Piloten und veröffentlichten Cases gezählt — nach jeder Ausgabe an die Partner berichtet, pro Ort.

Fünf Wege, dabei zu sein.
Partner werden nach der Rolle ausgewählt, die sie spielen können, nicht für die Logowand. Jeder Weg entspricht einem Punkt im Modell oben; die meisten Partner passen zu einem oder zwei — für das ganze Netzwerk oder einen Ort in ihrer Nähe.
  1. ReichweiteBringt KMU, die gerade mit KI anfangen — die Hälfte jedes Raums — und Praktiker:innen über eure Kanäle und Mitglieder.→ der Raum
  2. Cases & KontakteZeigt uns Unternehmen mit echten, dokumentierten KI-Implementierungen — der Engpass jeder Ausgabe.→ die drei Perspektiven
  3. GlaubwürdigkeitLeiht einem jungen Format institutionelles Gewicht: Co-Host, Eröffnung des Abends, Nennung auf der Einladung.→ der Abend
  4. BeitragTragt einen Teil der Produktion — Getränke, Fotografie oder die optionale Aufnahme — als Geld oder Sachleistung, hin zu einer langfristigen Partnerschaft.→ Produktion
  5. Einen Ort ausrichtenÖffnet guck in eurer Stadt oder eurem Gebäude: eine Location und ein lokaler Kontakt, Ausgaben nach den gemeinsamen Standards.→ das Netzwerk
Ausgabe 001
Do 22. Oktober 2026, 18:30Arbeitstermin, bis Partner bestätigen
Orte
Mehrere in der RegionInnergarden, Schutterwald richtet 001 aus
Raum
Etwa 60 pro Ausgabemindestens die Hälfte für KMU neu bei KI
Sprache
Standardmäßig DeutschEnglisch wo sinnvoll; Französisch später
Rhythmus
Pro Ort festgelegtstandardmäßig donnerstagabends
Wir gestalten zuerst das Wissen, dann das Gespräch.
Jede Frage ist von einem Feld abgeleitet, das wir im Archiv füllen wollen.
01 · VorherGewünschtes WissenWas soll ein anderes Unternehmen danach nachschlagen können?
02 · VorherCase-FelderKontext, Herausforderung, Entscheidung, Umsetzung, Ergebnis, Übertragbarkeit.
03 · VorherModerationsfragenZehn Ankerfragen plus case-spezifische Nachfragen aus dem Intake.
04 · LiveDas GesprächEine natürliche Diskussion für den Raum — nie ein Fragebogen.
05 · NachherStrukturierungNotizen den Feldern zugeordnet, Aussagen zugeschrieben, Lücken markiert.
06 · NachherVeröffentlichter CaseMit dem Case-Owner geprüft, dann ins Archiv aufgenommen.
Der Abend ist die Erfassung.
Das Archiv ist das Produkt.
Der Case ist die Einheit. Alles andere hängt daran.
Caseein echter KI-Umsetzungsversuch
Beteiligt
Organisation · Akteure als Builder, Operator oder Enabler
Adressiert
Problem oder Chance, mit Ausgangslage und Rahmenbedingungen
Nutzt
Lösung oder Ansatz → Technologien, Tools und Daten
Erzeugt
Ergebnisse → jeweils mit Evidenzstufe, plus Lektionen
Was ein Case festhält
AIdentität & Kontext
Branche, Größe, Region, Phase: Pilot, im Einsatz, gestoppt
BHerausforderung
Das Problem vor der KI — und warum es wichtig war
CEntscheidung
Warum dieser Ansatz — und was verworfen wurde
DUmsetzung
Tools, Daten, Menschen, Dauer, Kosten, Hindernisse
EErgebnis & Evidenz
Was sich verändert hat — und wie belastbar das ist
FÜbertragbarkeit
Wer das kopieren sollte — und wer nicht
Jedes Ergebnis trägt seine Evidenzstufe.
Nicht, um den Case zu bewerten — sondern damit Lesende einschätzen können, wie weit eine Aussage trägt.
Ein ehrlicher Fehlschlag mit klarer Evidenz schlägt eine Erfolgsgeschichte ohne.
01GemessenEine definierte Kennzahl oder Vorher/Nachher-Messung
02DokumentiertBetriebliche Aufzeichnungen, keine kontrollierte Messung
03BeobachtetKonsistent gesehen, nie formal gemessen
04GeschätztEine begründete Annäherung oder erwartete Wirkung
05AnekdotischPersönliche Einschätzung ohne Messung
guckIllustrativ — noch kein Case erfasst

Angebotserstellung mit einem LLM-Assistenten

Metallbau · Ortenau · ~40 Mitarbeitende · guck 001Phase · Im Einsatz
A · Identität & Kontext
Vertrieb mit vier Personen; Angebote von Hand aus alten Angeboten und ERP-Daten zusammengestellt
B · Herausforderung
Zwei bis drei Tage pro Angebot. Der Vertrieb war der Engpass, nicht die Produktion
C · Entscheidung
Ein Entwurfsassistent statt eines neuen ERP-Moduls — Wochen statt eines Jahres
D · Umsetzung
LLM über historische Angebote plus ERP-Export. Menschliche Prüfung bleibt im Prozess
E · Ergebnis & Evidenz
Erster Entwurf in ~20 Minuten. Evidenz: Dokumentiert — aus Angebotsprotokollen
F · Übertragbarkeit
Auftragsfertiger (KMU) mit Angebotsstau und sauberen historischen Angeboten
Was nicht funktioniert hat

Automatische Preisfindung wurde entfernt, nachdem Sonderteile zweimal falsch bepreist wurden

Lektion

Den Entwurf automatisieren, nicht die Preisentscheidung

Lass uns sprechen.
Für Fragen, Case-Vorschläge oder eine Partnerschaft — schreib uns oder nutze das Formular.