Deine Besten
schaufeln Daten
die halbe Woche.
Konvertieren, projizieren, kacheln, klassifizieren, kaputte Metadaten reparieren. Die gleiche Pipeline zum vierzigsten Mal. Diese Stunden gehen entweder von deiner Marge ab oder verdrängen die Arbeit, die du lieber verkaufen würdest.
KI-Agenten können davon inzwischen eine Menge übernehmen - sie steuern PDAL, GDAL, Python und den Rest eures Stacks. An zwei halben Tagen zeige ich dir und deinem Team wie, auf euren eigenen Daten, mit frei verfügbaren Tools.
- Dauer
- 2 halbe Tage
- Gruppe
- Bis zu 6
- Wo
- Bei euch oder remote
- Sprache
- Deutsch oder Englisch
Du tippst das:
„Hier ist ein Lidar-Scan eines Gletschers, vier Epochen, alle in unterschiedlichen Formaten. Berechne die Volumenänderung über alle Epochen.“
Der Agent macht das:
- Konvertiert, verbindet und beschneidet die Daten
- Berechnet die Volumenänderung über alle Epochen
- Validiert die Ergebnisse und schreibt einen fertigen Bericht.
Alles, was du brauchst: eine Claude-Lizenz und die Tools, mit denen dein Team ohnehin arbeitet.
Drei Dinge, die du heute mit Claude Code ausprobieren kannst - anderthalb Minuten, auf meinem eigenen Desktop, auf Englisch. Das Video liegt bei Vimeo und bleibt blockiert, bis du es lädst; Details in der Datenschutzerklärung.
Das ist lernbar -
hier ist der Workshop.
Zwei halbe Tage, bis zu sechs deiner Leute, bei euch im Büro oder remote. Dein Team lernt, Claude Code für eure Geodaten-Arbeit einzusetzen. Rund 60 % sind Hands-on, und der zweite halbe Tag läuft auf euren eigenen Daten - dein Team geht mit neuen Tools nach Hause, die sofort einsetzbar sind.
Das steht auf dem Programm:
Wie man mit Agenten arbeitet
1. Der Perspektivwechsel
Ein Agent mit einem Terminal, kein Coding-Tool. „Hier ist ein Ordner mit LAZ-Dateien, klassifiziere den Boden und gib mir einen Qualitätsbericht.“
2. Wrangling und Konvertierung
Batch-Konvertierung über E57, LAS/LAZ, COPC, Shapefile, GPKG, GeoParquet. Reprojektion, Kachelung, Zusammenführen, Reparatur kaputter CRS-Metadaten.
3. Punktwolken-Vorverarbeitung
PDAL-Pipelines in Alltagssprache beschrieben: Entrauschen, Ausdünnen, Zuschneiden, Bodenklassifizierung, DGM- und DOM-Erzeugung.
Vom Einmal-Erfolg zum dauerhaften Einsatz
4. Analyse und Reporting
Volumenberechnungen, Change Detection, zonale Statistiken, Plots, am Ende ein formatierter Bericht. Vom Datensatz zum Liefergegenstand in einer Session.
5. Dein erster Agent
Aus einem Workflow wird ein wiederverwendbares Skill oder Skript. Headless laufen lassen, per Zeitplan oder Watch-Folder, mit Checkpoints und Validierung.
6. Vertrauen
Wo Agenten Geo leise falsch machen: CRS, Einheiten, NoData. Das Modul, das entscheidet, ob davon etwas in ein Kundenprojekt darf.
Plus
Die Compliance-Fragen, die intern sowieso kommen: Datenschutz, On-Premise- und EU-Hosting, was du euren Auftraggebern sagst.
Schick die Power-User: die zwei Leute, zu denen alle gehen, wenn die Daten kaputt sind - die, die schon die QGIS-Python-Konsole geöffnet oder die FME-Workbenches gebaut haben. Programmieren muss niemand können, Neugier auf unbekannte Software gehört aber dazu - passend ist Verhalten, nicht Jobtitel. Der falsche Raum ist es für allgemeine KI-Strategie-Runden.
Ihr behaltet,
was wir bauen.
Funktionierende Automatisierungen für zwei, drei eurer wiederkehrenden Routineaufgaben, gebaut im Workshop auf euren Daten.
Ein Projekt-Template, damit die nächste Automatisierung nicht bei null anfängt.
Eine Prüfroutine für die Stellen, an denen ein Agent Geo leise falsch macht. Euer echtes Risiko ist eine falsche Zahl in einem Liefergegenstand.
Materialien und 90 Tage Support im Nachgang.
Alex Key,
kein Trainer.
Ich baue KI-Agenten für Geodaten als meine eigentliche Arbeit - für die Firmen, die die Software bauen, mit der ihr arbeitet.
Geoinformatik-Background, fünfzehn Jahre Software. Software- und Produktteams bei BMW, Audi und DriveNow und ein eigenes Engineering-Studio. Ich unterrichte kein Tool, über das ich nur gelesen habe.
Der Teil, der für diesen Workshop zählt: Ich weiß, wo Agenten Geo falsch machen, weil ich es jede Woche selbst herausfinde. Ich bringe drei Themen zusammen: Software-Expertise, Agentenentwicklung, und Geodaten. Das unterscheidet mich von einem allgemeinen KI-Consultant, der noch nie etwas von unserer Branche gehört hat.
Ein Preis,
alles inklusive.
Netto, pauschal, fürs ganze Team. Nicht pro Kopf.
- Zwei halbe Tage, bis zu 6 Personen. 500 € pro weiterer Person, hartes Limit bei 8. Darüber ist es kein Hands-on mehr.
- Vor Ort, Anreise innerhalb von Deutschland, Österreich und der Schweiz inklusive.
- Eine Firma pro Termin - der Workshop wird um eure Daten herum gebaut, nicht mit Fremden geteilt.
- Wenn der Workshop nicht liefert, arbeite ich mit deinem Team weiter, bis er es tut. Eine Folgesession, kostenlos.
Noch Fragen?
Was braucht das Team vorher?
Laptops mit Admin-Rechten und eine Claude-Subscription pro Person. Eine genaue Setup-Anleitung schicke ich zwei Wochen vorher und helfe, wenn sich etwas wehrt. Niemand muss etwas Kompliziertes installieren.
Muss jemand programmieren können?
Nein. Es hilft, wenn ein paar Leute schon mal ein Skript oder eine Model-Builder-Kette gebaut haben, weil sie dann wiedererkennen, was der Agent tut. Voraussetzung ist es nicht.
Vor Ort oder remote?
Beides geht, gleicher Preis - Anreise ist so oder so inklusive. Ich empfehle vor Ort - es ist einfach effektiver.
Was passiert nach dem Workshop?
90 Tage asynchrone Fragen und Support inklusive per E-Mail, bei Bedarf per Videocall.
Ist das in sechs Monaten veraltet?
Die konkreten Befehle teilweise - die Tools bewegen sich schnell. Die Arbeitsweise nicht. Und um die geht es in dem Workshop eigentlich.
Klingt gut?
Reden wir weiter.
Antworte mir auf LinkedIn und wir klären, ob es passt und wann.