Team-Strategie — Tom Frerich

Vision

Warum wachsen?

Aktuell arbeitet Tom solo. Die Sprint-Nachfrage wächst, aber ein einzelner Mensch hat ein natürliches Limit: maximal 3–4 parallele Sprints pro Monat. Mit ausgebildeten AI-Beratern können wir mehr Kunden gleichzeitig bedienen, ohne bei der Qualität Kompromisse einzugehen.

Das Ziel ist kein Wachstum um des Wachstums willen. Wir bauen ein kleines, exzellentes Team — keine Agentur mit 50 Leuten. Jeder Berater soll eigenständig Sprints liefern können, mit Toms Qualitätsstandard als Benchmark.

Boutique-Vorteil

Boutique AI Consulting Firms liefern laut Branchendaten vergleichbare Ergebnisse wie McKinsey & Co. — bei 40–60% geringeren Kosten für den Kunden. Der Schlüssel: direkte Beteiligung der Principals, persönliche Betreuung und tiefe Spezialisierung statt breiter Generalisierung.

Recruiting

Wen wollen wir?

Wir suchen keine Senior-Berater von McKinsey (die kosten 200k+/Jahr). Wir suchen smarte, hungrige Menschen mit Grundlagen in mindestens einem dieser Bereiche:

💻

Tech-Profil

Junior Developer / Data Analyst

Python-Grundkenntnisse, Interesse an AI/ML, idealerweise erste Erfahrung mit APIs oder Datenanalyse. Informatik-Studium nicht zwingend.

Einstieg: Revenue Share oder 3.500–4.500€/Monat

📊

Business-Profil

BWL / Consulting-Einstieg

Analytisches Denken, Präsentationsfähigkeit, Interesse an Digitalisierung. Case-Study-Erfahrung ist ein Plus.

Einstieg: Revenue Share oder 3.500–4.500€/Monat

🚀

Gründer-Profil

Ex-Founder / Side-Project Builder

Hat schon mal etwas selbst gebaut — App, Website, Startup. Versteht Produkt-Denken und kann eigenständig arbeiten.

Einstieg: Revenue Share 30–40%

🎓

Quereinsteiger

Branchenwechsler mit Ambition

Lehrer, Ingenieure, Wissenschaftler — Menschen die strukturiert denken und AI als Karrierewechsel sehen.

Einstieg: Revenue Share oder Praktikum + Übernahme

Entscheidend: Eigeninitiative > Lebenslauf

Wir bewerten nicht nach Abschluss oder Berufserfahrung. Wir bewerten nach: Hat diese Person etwas selbst gebaut? Kann sie sich in 13 Wochen zu einem hervorragenden AI-Berater entwickeln? Ist sie bereit, sich voll reinzuhängen?

Ausbildung

Wie bilden wir aus?

Unsere Learn Suite ist das zentrale Ausbildungsinstrument: 44 Module, 13 Wochen, 4 Stunden täglich. Danach kann jeder Absolvent:

✓ AI-Strategie-Workshops für KMU-Geschäftsführer moderieren

✓ Use Cases identifizieren und ROI-Berechnungen erstellen

✓ AI-Prototypen mit No-Code Tools und APIs bauen

✓ Prompt Engineering und LLM-Integration beherrschen

✓ C-Level-Präsentationen auf Beratungsniveau halten

✓ AI-Ethik und DSGVO-Konformität sicherstellen

✓ Eigenständig Sprint-Projekte liefern (Strategy, Build, Scale)

Das Programm kombiniert eigene Module mit den besten kostenlosen Ressourcen: Coursera-Kurse, YouTube (3Blue1Brown, Andrej Karpathy), McKinsey/BCG-Reports, Podcasts und Bücher.

Vertragsmodell

Freiberufler vs. Anstellung

In Deutschland gibt es klare rechtliche Regeln für Freiberufler (Scheinselbständigkeits-Risiko). Unser Modell berücksichtigt das:

Freiberufler

Anstellung

Ideal für

Einstieg & Probe

Langfristiges Team

Vergütung

Revenue Share 30–40%

3.500–5.500€ + Bonus

Flexibilität

Maximal

Geregelt

Risiko

Scheinselbst.

Keins

Overhead

Minimal

Sozialabgaben ~21%

Bindung

Projektbasiert

Langfristig

Empfohlener Weg

Phase 1: Alle starten als Freiberufler (Rechnung pro Sprint, eigene Ausstattung, keine Firmen-E-Mail). Phase 2: Wer nach 6 Monaten zum festen Kern gehört, wechselt zur Anstellung mit Gewinnbeteiligung. So vermeiden wir Scheinselbständigkeits-Probleme und können flexibel skalieren.

Revenue

Was bringt ein Berater ein?

Rechnung auf Basis unserer Sprint-Preise, bei realistischer Auslastung:

15–20k€

Revenue pro Berater/Monat

Bei 75% Auslastung, Mix aus Strategy + Build

50–70%

Marge nach Vergütung

Freiberufler: ~65% | Angestellte: ~50%

75–80%

Ziel-Auslastung

Branchenstandard Boutique Consulting

100–160k€

Monats-Revenue bei 5–8 Beratern

Konservativ, exkl. Toms eigene Sprints

Zum Vergleich: McKinsey berechnet 500k–1,25 Mio.€ pro Projekt. Boutique-Firmen liegen bei 150–300€/h. Unsere Sprint-Preise (2.490–6.900€/Woche) positionieren uns genau richtig: deutlich günstiger als Tier-1, aber über dem Commodity-Level.

Skalierung

Wachstumsplan: 4 Phasen

PHASE 1 Foundation Monat 1–3

Tom bildet sich selbst per Learn Suite aus (Proof of Concept). Parallel: Erste 2 Kandidaten identifizieren und einladen. Sprint-Infrastruktur (Portal, Admin CMD) verfeinern.

Learn Suite durchlaufen 2 Kandidaten finden Prozesse dokumentieren

PHASE 2 First Cohort Monat 3–6

Erste 2–3 Berater durchlaufen die 12-Wochen-Ausbildung. Währenddessen: Shadowing bei echten Sprints. Ab Woche 8: Erste eigene Teilaufgaben unter Toms Supervision.

12-Wochen-Programm Sprint-Shadowing Erste eigene Aufgaben Alle als Freiberufler

PHASE 3 Autonomie Monat 6–9

Bewährte Berater liefern eigenständig Sprints. Tom wird zum Quality Lead und Vertrieb. Zweite Kohorte starten (2–3 weitere Berater). Umsatz verdoppelt sich.

Eigenständige Sprints Tom = QA + Sales Kohorte 2 startet Kern-Team Anstellung prüfen

PHASE 4 Scale Monat 9–12

5–8 aktive Berater. Tom führt, verkauft und sichert Qualität. Top-Performer werden Mentoren für neue Kohorten. Revenue: 100–160k€/Monat.

5–8 Berater aktiv Mentor-System AI Partner Pakete verkaufen 100k+ Revenue/Monat

Kompetenzen

Was macht einen Berater abrechenbar?

Ein AI-Berater auf unserem Niveau muss kein ML-Forscher sein. Die wertvollsten Fähigkeiten in der Praxis sind:

AI-Strategie & Use Case Identifikation

Geschäftsprozesse analysieren, AI-Potenziale erkennen, ROI berechnen. Das ist der höchste Hebel — hier entscheidet sich, ob ein Projekt wertvoll wird.

Stakeholder-Kommunikation

Komplexe AI-Konzepte so erklären, dass Geschäftsführer nicken statt fragen. Board-Level-Präsentationen, Workshop-Moderation, Vertrauensaufbau.

Rapid Prototyping

Mit No-Code Tools, APIs und LLMs innerhalb von Tagen funktionierende Prototypen bauen. Kein perfekter Code, sondern überzeugende Demos.

LLM-Integration & Prompt Engineering

Claude, GPT, Open-Source-Modelle orchestrieren. System Prompts, Tool Use, Structured Output. Der praktische Kern jedes AI-Projekts.

Python & SQL Grundlagen

Datenanalyse, API-Anbindung, einfache Automatisierungen. Kein Full-Stack nötig, aber genug um Proof-of-Concepts selbst zu bauen.

AI Ethics & DSGVO

Datenschutz, Bias-Erkennung, regulatorische Anforderungen. Besonders in Deutschland: DSGVO-Konformität ist kein Nice-to-have.

Trend 2025/2026

AI-Berater, die 150–300€/Stunde abrechnen, integrieren hauptsächlich bestehende Lösungen (No-Code, APIs, Open Models). Deep ML/Research-Expertise ist nicht nötig. Der Wert liegt in der Brücke zwischen Business-Problem und technischer Lösung.

Positionierung

Warum wählen Kunden uns?

Unser Sprint-Modell ist einzigartig im deutschen Markt:

✓ Kein Stundenzettel. Fester Sprint-Preis, klare Deliverables, 5 Tage Lieferzeit.

✓ Eigenes Sprint Portal. Kunden sehen Fortschritt in Echtzeit — kein anderer Solo-Berater bietet das.

✓ 5 eigene Produkte. Wir reden nicht nur über AI — wir haben sie selbst gebaut. Das ist unser Proof of Work.

✓ 40–60% günstiger als McKinsey. Gleiche Qualität, direkter Draht zum Builder, keine Overhead-Armee.

✓ Jederzeit kündbar. Kein 6-Monats-Vertrag. Sprint gebucht, Sprint geliefert, fertig.

Risiken

Worauf wir achten müssen

Qualitätsverlust

Wenn Berater ohne ausreichende Ausbildung auf Kunden losgelassen werden, leidet die Marke. Gegenmittel: Kein Sprint ohne Toms Quality Review in den ersten 6 Monaten. Danach: Peer Review System.

Scheinselbständigkeit

Wenn Freiberufler wie Angestellte behandelt werden (feste Zeiten, Firmen-Tools, Weisungsbindung), drohen Nachzahlungen. Gegenmittel: Klare Projektverträge, keine Firmen-E-Mail, keine Anwesenheitspflicht, Rechnungsstellung.

Burnout bei hoher Auslastung

75–80% Auslastung bedeutet: fast jede Woche ein aktiver Sprint. Gegenmittel: Feste Off-Wochen einplanen, 3 Wochen Sprint / 1 Woche Lern-&-Admin-Woche als Rhythmus.

Abwanderung guter Leute

Gut ausgebildete Berater könnten eigene Beratungen starten. Gegenmittel: Attraktive Revenue-Shares, transparente Gewinnbeteiligung, Team-Kultur, Mentoring-Möglichkeiten für Seniors.

Action Items

Die nächsten 30 Tage

Learn Suite selbst durchlaufen

Tom startet als erster „Teilnehmer“ und optimiert das Programm aus der Praxis.

2 Kandidaten identifizieren

Eigenes Netzwerk, LinkedIn, Kölner Startup-Szene. Profil: Smart, hungrig, selbstständig.

Freelancer-Vertragsmuster erstellen

Projektvertrag mit klaren Deliverables, Revenue-Share-Klausel, IP-Regelung.

Onboarding-Prozess definieren

Von Einladung über Learn Suite bis zum ersten eigenen Sprint. Jeder Schritt dokumentiert.

Erste Kohorte einladen

Learn-Code generieren (xboard), WhatsApp/Mail versenden, Start koordinieren.