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von Ellerts

Lehre · Weiterbildung · Curriculum

Seit 2017 im Hörsaal. Seit 2019 auf eigene Rechnung.

Ich unterrichte KI, Data Management und Digital Marketing an sechs Schweizer Bildungsinstitutionen — und bringe in jeden Kurs, was ich als Unternehmer selbst entwickelt habe. Keine Folien aus dem Lehrbuch, sondern Erfahrung aus laufenden Projekten.

01

Aktuelle Lehrtätigkeit

Hochschule Luzern (HSLU)

Dozent, CAS Digital Business Innovation

seit 2017

Fachhochschule Nordwestschweiz (FHNW)

Dozent, CAS Data Driven Marketing

seit 2019

Höhere Fachschule Luzern HFLU

Fachgruppenleiter Informatik, Technologie & CRM

seit 2022

WBZ Kanton Luzern

Studiengangsleiter Künstliche Intelligenz

seit 2025

KBZ Kaufmännisches Bildungszentrum Zug

Dozent Informatik, BPM & AI

seit 2025

SIMAKOM Managementschule

Dozent, Lehrgang AI Driven Marketing & Sales Manager

seit 2026

02

Kursthemen & Fachgebiete

  • Künstliche IntelligenzGrundlagen bis fortgeschrittene Anwendungen
  • Machine Learning, Deep Learning, NLP & MLOps
  • Generative KIPrompting, Workflows & Automatisierung
  • Data Driven Marketing & Customer Journey
  • CRM & Kundenbeziehungsmanagement
  • Business Process Management & AI
  • Netzwerk-, System- & Cloud-Technik, Cybersecurity-Grundlagen
  • AI Governance, Responsible AI & EU AI Act
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Was ich für Institutionen anbiete

CAS-Module & Gastvorlesungen

Einzelmodule oder ganze Unterrichtsblöcke in bestehenden CAS- und Weiterbildungsprogrammen — von Data Driven Marketing bis generative KI. Erprobt an der HSLU und der FHNW, seit 2017 respektive 2019.

Studiengangs- und Kursentwicklung

Konzeption kompletter Lehrgänge: Curriculum, Lernziele nach Bloom, Übungen, Labs und Prüfungsformate. Als Studiengangsleiter Künstliche Intelligenz am WBZ Kanton Luzern entwickle und verantworte ich das Programm von Grund auf.

Firmeninterne Weiterbildung

Massgeschneiderte KI-Schulungen für Teams — Prompts, Workflows, Governance nach DSG, DSGVO und EU AI Act. Praxisorientiert: Die Teilnehmenden arbeiten an eigenen Use Cases, nicht an Lehrbuchbeispielen.

04

Stimmen aus den Evaluationen

«Der Kursleiter hat es hervorragend verstanden, auch die Teilnehmer mit wenig Vorkenntnissen gut in den Kurs einzubinden. Kompliment an Holger!»

Kursevaluation KI-Lehrgang, WBZ Kanton Luzern, November 2025

«Viel Know-how, praktischer Unterricht.»

Lehrpersonenevaluation Künstliche Intelligenz, HF Wirtschaftsinformatik, KBZ Zug, 2026

Wörtlich aus anonymen Kursevaluationen der Institutionen.

05

Fragen aus dem Kursraum

Das sind nicht die Fragen, von denen ich denke, dass sie gestellt werden — es sind die, die tatsächlich jedes Mal kommen. Die Antworten sind dieselben, die ich im Kurs gebe.

Darf ich Notenlisten oder Arbeiten von Studierenden in ein KI-Tool eingeben?
Nein. Keine Personendaten von Studierenden und keine vertraulichen Dokumente in öffentliche KI-Tools. Im Kursalltag arbeite ich mit einer Ampel: Rot sind Namen, Notenlisten, Prüfungsabgaben und vertrauliche Schuldokumente. Gelb sind eigene Skripte — wegen möglicher Rechte Dritter — und interne Konzepte. Grün sind öffentliche Inhalte, eigene Texte und synthetische Beispiele. Der Merksatz dazu: Was einmal in einem fremden System ist, holen Sie nicht zurück. Datenschutz beginnt im Prompt.
Braucht es Vorkenntnisse, um in einem KI-Kurs mitzukommen?
Nein. Der Lehrgang, den ich am WBZ Kanton Luzern leite, heisst ausdrücklich «Praxisnahe Weiterbildung für Einsteiger und Profis» — beide Gruppen sitzen im selben Raum. Aus den anonymen Kursevaluationen: «Der Kursleiter hat es hervorragend verstanden, auch die Teilnehmer mit wenig Vorkenntnissen gut in den Kurs einzubinden.» Was Sie mitbringen sollten, ist kein Vorwissen, sondern eine eigene Aufgabe, an der Sie arbeiten wollen.
Versteht die KI, was sie sagt?
Nein. Ein Sprachmodell hat kein Weltverständnis — es ist gut im Sprachspiel, aber es weiss nicht, was ein FI-Schalter ist; es kennt nur die Wörter, die um diesen Begriff herum vorkommen. Das ist keine Wortklauberei, sondern der praktische Kern: Flüssige Sprache fühlt sich wie Wissen an, und genau in dieser Lücke passieren die Fehler.
Wie erkenne ich, ob eine KI-Antwort erfunden ist?
Ehrlich: oft nicht direkt — und das ist der Punkt. Ich zeige im Unterricht regelmässig dieselbe Demo: Ich frage ein Modell nach drei Studien zur KI-Adoption in Schweizer KMU, mit Quellenangabe. Es liefert drei plausible Studien mit Autoren und Jahr. Keine davon existiert. Die Konsequenz ist keine Vermeidung, sondern eine Prüfpflicht: Wo es um Normen, Zahlen oder Fakten geht, wird verifiziert. Immer. Die KI hat nicht gelogen — sie hat fortgesetzt. Verantwortlich ist, wer ungeprüft veröffentlicht.
Ersetzt KI die Lehrperson?
Die KI ersetzt Sie nicht. Aber jemand, der KI gut einsetzt, wird jemanden ersetzen, der es nicht tut — deshalb unterrichte ich das. Für die Lehre gilt dasselbe wie für jeden anderen Beruf: Das Modell übernimmt Routine, Sie liefern den Kontext, den es nicht hat. Ihre Berufserfahrung ist kein Nachteil gegenüber der Technik, sie ist die Voraussetzung dafür, sie sinnvoll einzusetzen.

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