Generative AI lernen in 2026: Der 5‑Stunden‑Plan (ohne Overwhelm, mit Ergebnissen) Teil 3

Einleitung

Die Roadmap ist richtig — aber viele scheitern an der Umsetzung. Der Trick ist nicht mehr Lernzeit, sondern bessere Struktur: ein Bereich, ein Rhythmus, ein Mini-Projekt, Feedback-Schleifen.

Schritt 1: Wähle einen Fokus für 4 Wochen

Beispiele:

• RAG auf interne Dokumente

• Prompting + strukturierte Outputs (JSON, Tabellen, SOPs)

• Agent für eine wiederkehrende Aufgabe (z.B. Weekly Report)

• Computer Vision Pipeline (Marketing/Design)

Regel: kein Multitrack-Lernen.

Schritt 2: Blocke 5 Stunden/Woche (fix im Kalender)

Empfehlung:

• 2× 90 Minuten Deep Work

• 1× 60 Minuten „Build & Ship“

• 1× 30 Minuten Review/Notizen

Schritt 3: Nutze genau eine Ressource (kostenlos)

Aus der Roadmap:

• DeepLearning.AI

• Kaggle

• Google Labs

• NVIDIA Learning

Wichtig: nicht wechseln, nur weil etwas „spannender“ klingt.

Schritt 4: Baue etwas Kleines (jede Woche ein Artefakt)

Artefakte, die zählen:

• ein Prompt-Template + Testset

• ein kleines Notebook / Script

• ein Mini-RAG-Demo mit Quellen

• ein Agent-Prototyp mit Checkliste für Human Review

Schritt 5: Teile, was du lernst (intern oder LinkedIn)

Teaching zwingt zu Klarheit:

• Was habe ich gebaut?

• Was ging schief?

• Was würde ich anders machen?

• Was ist der nächste Schritt?

Fazit

2026 gewinnt nicht, wer „alles weiß“, sondern wer schnell, sauber und wiederholbar baut.