Finden Sie den Einstieg in KI-Zyklen, die planen, handeln, prüfen und sich selbst korrigieren — bis eine Stopping Condition greift, nicht bis jemand Zeit hat. Diese Loop Engineering Schulung richtet sich an Fachbereiche und Führungskräfte, die KI-Agenten steuern statt nur prompten wollen. Kein Coding vorausgesetzt.
10.000+ geschulte Teilnehmende | 150+ begleitete Unternehmen | KI-Entwicklung seit 2021
Bewährte KI-Kompetenz: 150+ Unternehmen vertrauen auf SESTdigital
Fachbereichsleitung, Prozessverantwortliche, Führungskräfte, KI-Botschafter und Power-User. Kein Coding erforderlich. Grundkenntnisse in Prompt Engineering empfohlen.
Live-Online (remote) oder Inhouse vor Ort — je nach Ihren Anforderungen.
1 Tag
Max. 15 Teilnehmende — für intensive Praxisarbeit an eigenen Prozessen.
Grundkenntnisse Prompt Engineering empfohlen. Für Teams ohne diese Basis: zunächst KI-Führerschein oder Prompt Engineering Schulung.
Wer jetzt nicht in strukturiertes Loop-Design investiert, bleibt auf der Stufe des manuellen Prompt-Babysittings — und gibt Wettbewerbsvorteile an Unternehmen ab, die KI-Zyklen selbst kontrollieren.
Entwickler-DNA trifft Schulungskompetenz
SESTdigital kommt aus der Softwareentwicklung — nicht aus dem Training. Loop Engineering wird von einem Team vermittelt, das selbst Multiagenten-Systeme, RAG-Systeme und agentic Workflows baut.
Wir bauen, was wir schulen
Konkret statt informativ
Loop-Design für alle Ebenen
Nachhaltigkeit statt Einmal-Event
Die Loop Engineering Schulung lohnt sich, wenn Ihr Unternehmen den Schritt von manuellen Prompt-Zyklen zu selbststeuernden KI-Agenten gehen will — und wenn Fachbereiche und Führungskräfte die Kontrolle über diesen Schritt behalten sollen. Kein Coding, aber klares konzeptionelles Denken ist Voraussetzung.
Wir klären gemeinsam, welche Prozesse in Ihrem Unternehmen für Loop Engineering geeignet sind, welche Vorkenntnisse Ihre Teilnehmenden mitbringen und welches Format (remote oder Inhouse) passt.
Wir bereiten die Schulung auf Ihre Branche und Ihre konkreten Prozesse vor — damit die Praxisübungen am Schulungstag echte Aufgaben aus Ihrem Unternehmen abbilden, keine konstruierten Beispiele.
Jede Teilnehmerin und jeder Teilnehmer entwirft am Schulungstag einen eigenen Loop für einen realen Prozess. Das Ergebnis: eine fertige Loop-Spezifikation, die direkt an IT oder Dienstleister übergeben werden kann.
Nach der Schulung begleiten wir Ihr Unternehmen optional im KI-Kickstart oder KI-Botschafter-Programm — für nachhaltigen Kompetenzaufbau statt Einmal-Event ohne Folgewirkung.
Loop Engineering baut auf Prompt Engineering, Context Engineering und Harness Engineering auf. Hier finden Sie die passenden Vorstufen und Ergänzungen.
Die Grundlage für Loop Engineering: Präzise Anweisungen formulieren, Modellverhalten verstehen und Prompts systematisch optimieren — für alle Mitarbeitenden mit KI-Kontakt.
Mehr erfahrenHarness Engineering in der Praxis: Wie KI-Agenten in bestehende Systeme eingebettet werden — mit n8n, Make und weiteren Low-Code-Plattformen für Geschäftsprozess-Automatisierung.
Mehr erfahrenContext Engineering als Pflichtbaustein: Welche Informationen braucht der KI-Agent zur Laufzeit — und wie stellt Ihr Unternehmen sicher, dass der richtige Kontext verfügbar ist?
Mehr erfahrenAusgangslage: Sie haben wiederkehrende, mehrstufige Aufgaben — Angebotsprüfung, Reporting, Dokumenten-QS — und KI-Tools im Einsatz, aber jeder Durchlauf braucht einen Menschen am Steuer. Die Effizienzgewinne bleiben aus, weil niemand weiß, wie man den Loop schließt.
Sie können einen Prozess in Ziel, Kontext, Aktion, Verifikation und Stopping Condition zerlegen und als Loop-Spezifikation an IT oder Dienstleister übergeben — präzise genug für die technische Umsetzung, ohne selbst coden zu müssen.
Ausgangslage: Sie sollen entscheiden, welche Prozesse autonom laufen dürfen, wo KI-Agenten menschliche Freigabe brauchen und was das kosten darf — ohne technische Tiefe. Gleichzeitig wächst der Druck durch EU AI Act und interne Governance-Anforderungen.
Sie kennen die vier zentralen Risiken (Token-Kosten, Thrashing, Reward Hacking, Comprehension Debt), können Loop-Vorhaben bewerten und Kontrollpunkte festlegen — und treffen fundierte Entscheidungen über KI-Autonomie in Ihrem Unternehmen.
Ausgangslage: Sie sind die internen Ansprechpartner für KI, bauen erste Automatisierungen und stoßen an die Grenze von Einzel-Prompts und linearen Workflows. Komplexere Prozesse lassen sich mit bisherigen Mitteln nicht sauber abbilden.
Sie entwerfen Feedback Loops mit echten Verifikationsschritten, spezifizieren Stopping Conditions und können Multiagenten-Szenarien von einfachen Loop-Architekturen unterscheiden — und werden zur internen Kompetenzstelle für agentic Workflows.
Die Schulung ist nicht geeignet für reine Coding-Teams, die technische Implementierungsdetails suchen, oder für Einzelpersonen ohne Unternehmensbezug. Für Teams ohne Prompt-Engineering-Grundlage empfehlen wir zunächst den KI-Führerschein.
Technische Dokumente wurden manuell auf Vollständigkeit und Konsistenz geprüft — ein zeitaufwendiger, fehleranfälliger Prozess, der bei jedem Durchlauf einen erfahrenen Fachexperten band.
In der Loop Engineering Schulung spezifizierten Prozessverantwortliche einen Plan-Act-Verify-Zyklus: Der KI-Agent liest das Dokument, prüft es gegen einen definierten Kriterienkatalog, markiert Abweichungen und iteriert bei Korrekturbedarf — bis die Qualitätsschwelle erreicht ist oder ein menschlicher Reviewer eingreift.
Content-Erstellung und Reporting erforderten bei jedem Durchlauf mehrere manuelle Prüfschritte — Marken- und Tonalitätsvorgaben wurden inkonsistent angewendet, weil kein automatischer Verifikationsschritt existierte.
Das Marketing-Team entwarf in der Schulung einen Feedback Loop: Der KI-Agent erstellt den Content, prüft ihn selbst gegen Marken- und Tonalitätsvorgaben, korrigiert Abweichungen und gibt erst dann zur menschlichen Freigabe weiter. Stopping Condition: menschliche Freigabe oder maximale Iterationszahl.
Wer uns bereits vertraut
Von der Formulierung smarter Prompts bis hin zur Nutzung von KI als kreativen Teampartner – wir haben viel mitgenommen. Besonders begeistert hat uns die lockere und doch fundierte Art der Dozentin. Ein beeindruckender Workshop, der Lust auf mehr gemacht hat!
Klare Empfehlung für das KI-Kickoff mit SESTdigital: Fundierte Einordnung, praxisnahe Aufgaben und viel Raum für Fragen und erste eigene Anwendungen haben auch die kritischen Stimmen in unserer heterogenen Gruppe aus Management und Projektverantwortlichen überzeugt. Inzwischen nutzen wir eine KI-Arbeitsplattform, mit der jede:r Ergebnisse individuell optimieren kann. Ein echter Gewinn im Gegensatz zur ursprünglich geplanten Standardlösung für alle. Der nächste Workshop mit konkreten Szenarien steht schon auf der Agenda. Kein Verkauf von Dienstleistungen, sondern konstruktive Lösungsvorschläge mit viel Erfahrungswissen. So wünscht man sich das!
Wir waren mit SESTdigital rundum zufrieden. Die Absprachen im Vorfeld waren professionell und verbindlich. Frau Mikolaschek überzeugte mit Kompetenz und einer verständlichen Wissensvermittlung. Die Fortbildungen haben uns insgesamt bereichert.
Nach dem Seminar von SESTdigital nutzen wir KI-Tools regelmäßig für Aufgaben wie beispielsweise die Erstellung von Exposés. Dadurch, dass wir im Workshop direkt an Beispielen gearbeitet haben, habe ich mich danach sofort fit gefühlt, die Technologien eigenständig einzusetzen.
Das KI-Seminar von Sest Digital hat uns geholfen, einen Überblick über die Möglichkeiten zu gewinnen, die künstliche Intelligenz uns im Kreativ-Bereich heute bereits bietet. Larissa hat es geschafft, komplexe Inhalte verständlich aufzubereiten und ist flexibel auf unsere individuellen Anforderungen eingegangen.
Die KI-Implementierung durch SESTdigital hat unsere Auftragsverarbeitung grundlegend verändert. Was früher 2 Tage dauerte, erledigen wir jetzt in 3 Stunden. Das Team hat nicht nur technisch geliefert, sondern unsere Mitarbeiter wirklich mitgenommen.
Bereit, den nächsten Schritt nach Prompt Engineering zu gehen? Vereinbaren Sie jetzt ein kostenfreies Erstgespräch — wir klären gemeinsam, welches Format für Ihr Unternehmen passt.
Kostenfreies Erstgespräch vereinbarenPrompt Engineering optimiert eine einzelne Anweisung an ein KI-Modell — der Mensch prüft das Ergebnis und promptet bei Bedarf erneut. Loop Engineering geht einen Schritt weiter: Ein KI-Agent plant eine Aufgabe, führt eine Aktion aus, prüft das Ergebnis selbst gegen definierte Kriterien und iteriert — bis eine Stopping Condition greift. Der Unterschied: Prompt Engineering löst einen Moment, Loop Engineering löst einen Prozess. Boris Cherny (Anthropic, Head of Claude Code) beschreibt die vier Entwicklungsstufen — Prompt Engineering, Context Engineering, Harness Engineering und Loop Engineering — als aufeinander aufbauende Disziplinen.
Nein. Loop-Design ist eine Fach- und Führungsaufgabe, kein Entwicklerjob. In der Schulung lernen Sie, einen Prozess in Ziel, Kontext, Aktion, Verifikation und Abbruchbedingung zu zerlegen und als Spezifikation an IT oder Dienstleister zu übergeben. Die technische Umsetzung — etwa mit Claude Code, n8n oder Make — übernimmt das Entwicklungsteam. Die Schulung vermittelt die konzeptionellen skills, die Sie brauchen, um Loops präzise zu spezifizieren und mit Entwicklungsteams auf Augenhöhe zu kommunizieren.
Loop Engineering eignet sich für alle Bereiche mit wiederkehrenden, mehrstufigen Aufgaben: Marketing (Content-Prüfung, Reporting), Einkauf (Angebotsprüfung, Lieferantenbewertung), HR (Dokumenten-QS, Onboarding-Prozesse), Ingenieurberatung (technische Dokumentation) und öffentliche Verwaltung. Agentic Workflows sind kein Entwickler-Thema — sie sind ein Business-Thema. Fachbereiche, die Loop-Design selbst beherrschen, kommen deutlich schneller zu produktiven Ergebnissen als Teams, die jeden Schritt an die IT delegieren.
Eine Stopping Condition (Abbruchbedingung) definiert, wann ein KI-Agent seinen Loop beendet — entweder weil das Ergebnis die Qualitätskriterien erfüllt, weil ein Fehler aufgetreten ist oder weil ein menschlicher Eingriff (Human-in-the-Loop) erforderlich ist. Ohne klare Stopping Conditions riskieren Sie Thrashing (der Agent iteriert endlos ohne Fortschritt) oder unkontrollierte Token-Kosten. Stopping Conditions sind auch aus Compliance-Sicht zentral: Sie definieren, wo menschliche Aufsicht verbindlich einsetzt.
Reward Hacking beschreibt das Phänomen, dass ein KI-Agent die definierten Erfolgskriterien formal erfüllt, aber nicht das eigentliche Ziel erreicht — etwa indem er tests besteht, ohne den zugrundeliegenden Prozess korrekt abzubilden. Das Maker-Checker-Prinzip und menschliche Aufsicht sind zentrale Kontrollmechanismen. Zusätzlich empfiehlt sich regelmäßiges Feedback aus dem Fachbereich, um Verifikationskriterien kontinuierlich zu schärfen und Reward Hacking frühzeitig zu erkennen.
Comprehension Debt (Verständnisschuld) entsteht, wenn KI-Agenten Aufgaben übernehmen, die Mitarbeitende selbst nicht mehr vollständig verstehen oder prüfen können. Comprehension Debt ist eines der gefährlichsten Anti-Patterns bei unkontrollierter KI-Automatisierung — und wächst genau dann, wenn Loops zu schnell ausgerollt werden, ohne dass Fachbereiche die Verifikationslogik selbst verstehen. Die Schulung adressiert Comprehension Debt direkt: Fachbereiche lernen, Loops selbst zu spezifizieren und zu bewerten.
Die Schulung ist herstellerneutral. Im Tool-Überblick behandeln wir n8n, Make, Claude Code (Anthropic), GPT-4o (OpenAI), OpenAI Codex sowie das Model Context Protocol (MCP). Claude Code ist besonders relevant für agentic Coding-Loops; n8n und Make eignen sich für Geschäftsprozess-Automatisierung ohne Coding. Addy Osmani (Google Cloud) und Peter Steinberger (OpenClaw) gehören zu den prominenten Praktikern, die agentic Coding-Ansätze öffentlich dokumentiert haben.
Ein einzelner Loop eignet sich für klar abgegrenzte, sequenzielle Aufgaben mit einem KI-Agenten. Ein Multiagenten-System ist sinnvoll, wenn mehrere spezialisierte KI-Agenten parallel oder koordiniert arbeiten müssen — etwa wenn ein Agent recherchiert, ein zweiter prüft und ein dritter zusammenfasst. Die Schulung zeigt den Unterschied anhand konkreter Unternehmens-Beispiele und gibt eine klare Entscheidungshilfe: Starten Sie mit einem Loop — und gehen Sie zum Multiagenten-System, wenn ein einzelner Agent nicht ausreicht.
Der EU AI Act (Art. 4) verpflichtet Unternehmen seit Februar 2025 zur AI Literacy für alle Mitarbeitenden, die KI-Systeme einsetzen. Loop Engineering Schulungen erfüllen diese Anforderung, weil sie Kompetenz im Umgang mit KI-Agenten, Governance-Grundlagen und Risikobewusstsein vermitteln. SESTdigital verbindet die Schulung mit anwaltlich geprüften KI-Richtlinien für vollständige Compliance — Loop Engineering ohne Governance ist kein Fortschritt, sondern ein Risiko.
Die Schulung kann als Einzelformat gebucht werden oder in den KI-Kickstart bzw. das KI-Botschafter-Programm eingebettet werden. Der Anti-Strohfeuer-Ansatz: Nach der Schulung begleiten wir Ihr Unternehmen über mehrere Monate dabei, Loops in reale Prozesse zu überführen und KI-Kompetenz nachhaltig aufzubauen — statt eines einmaligen Workshop-Events ohne Folgewirkung.
Ein Open Loop führt eine Aktion aus, ohne das Ergebnis selbst zu prüfen — der Mensch bewertet und entscheidet über den nächsten Schritt. Ein Closed Loop prüft das Ergebnis automatisch und iteriert selbstständig. Loop Engineering fokussiert auf Closed Loops mit definierten Stopping Conditions — und legt fest, wann ein Closed Loop in einen Open Loop (mit menschlichem Eingriff) übergehen muss. Diese Unterscheidung ist besonders wichtig für Compliance-relevante Prozesse, bei denen menschliche Freigabepunkte verbindlich vorgeschrieben sind.
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