NoDitch GmbH, Torgauer Str. 11, Berlin (2026)

01/09/2026

6 Wochen. Kein Entwicklerteam. Und trotzdem läuft unsere komplette Projektabrechnung heute automatisiert.

Der Auslöser war simpel und nervig zugleich: Es gibt keine gute Integration zwischen HubSpot und deutscher Buchhaltung.

Keinen zuverlässigen LexOffice-Sync.
Keine Anbindung, die Jira-Zeiterfassung direkt in die Rechnung übernimmt.
Und erst recht keine, die sich um Reverse Charge oder unterschiedliche Mehrwertsteuersätze kümmert.

Die Folge: Insellösungen, manuelle Timesheet-Exporte, Rechnungsadressen per Copy-Paste.

Um diese Lücke zu schließen, hat Joost angefangen, mit Vibe Coding und Claude Code selbst eine Lösung zu bauen.

Sechs Wochen später hatten wir eine eigene App, die
– aus gewonnenen Deals automatisch Auftragsbestätigungen in LexOffice erzeugt
– gebuchte Jira-Stunden direkt in die Rechnung übernimmt
– den Budgetstatus live im Deal anzeigt

Retainer und Time-and-Material-Projekte lassen sich so komplett darüber abrechnen.

Kein neues SaaS-Tool, kein externer Entwicklungsauftrag – eine App, gehostet innerhalb der eigenen HubSpot-Instanz.

Im Zuge dessen haben wir das Ganze auch gleich für unsere geplante Website-Erneuerung genutzt und geschaut, wie uns Claude Code auch dabei unterstützen kann – bis hin zu einzelnen Modulen, die sich ganz ohne erneutes Prompten direkt im Editor bearbeiten lassen.

Wie das im Detail aussah, welche Stolpersteine es gab und was uns bei den Website-Modulen wichtig war, erfahrt ihr in unserem neuen Blogbeitrag. Link findet ihr in den Kommentaren.

25/08/2026

Wir haben ein CRM nicht als Vertriebstool gebaut, sondern als operatives Wissenssystem.

Die meisten Unternehmen nutzen ihr CRM als Vertriebsdatenbank. Deals rein, Pipeline pflegen, Verträge raus. Fertig.

Dabei kann ein CRM deutlich mehr – wenn man es auch als Wissenssystem denkt, nicht nur als Verkaufstool.

Bei unserem Kunden Betreuung Plus, einem Vermittler für 24-Stunden-Pflegekräfte, lief die gesamte operative Kommunikation mit Partneragenturen über WhatsApp, Telegram und Word-Dokumente als Mail-Anhang.

Wer kommt wann, mit welchem Profil, wie lange – das musste bei jeder Anfrage neu aus verschiedenen Kanälen zusammengesetzt werden.

Kein Überblick, hohe Frequenz, wenig Spielraum für Fehler.

Die Lösung war kein neues Tool.

Es war eine andere Art, HubSpot zu denken – mit drei Objekten, die exakt abbilden, was in der Praxis ohnehin passiert:
→ Der Deal bildet die Kundenbeziehung ab
→ Das Service-Objekt den gesamten Betreuungszeitraum – wer ist von wann bis wann vor Ort
→ Das Appointment-Objekt die konkreten Tagestermine – Anreise, Abreise, Wechsel

Klingt simpel. Ist es im Ergebnis auch.

Der Weg dahin war es nicht – rund 70 % der Projektzeit flossen in die Grundlage: nicht in Dateneingabe, sondern in die Entscheidung, welche Objekte es braucht, welche Felder, wie sie miteinander verknüpft sein müssen.

Diese Architekturarbeit ist unsichtbar, aber ohne sie funktioniert später nichts.
Weder die Automationen noch die Tickets noch die Termine.

Und genau hier wird aus CRM-Architektur Wissensmanagement.

Wissensmanagement bedeutet nicht immer Wiki oder Dokumentation. Es bedeutet vor allem, dafür zu sorgen, dass die richtige Information zur richtigen Zeit für die richtige Person auffindbar ist.

Dafür braucht es manchmal kein neues Tool, sondern eine bessere Struktur im Bestehenden.

Den vollständigen Case, inklusive geteilter Tickets, automatischer Profilgenerierung und dem Ausblick auf Matching und Bewertungen, gibt es im neuen Blogartikel. Link in den Kommentaren👇

18/08/2026

3 Tools fürs Wissensmanagement. Und trotzdem sucht euer Team jeden Tag nach Informationen.

Ihr habt ein Wiki. Ein Intranet.
Vielleicht sogar drei Kollaborationstools parallel.

Trotzdem funktioniert euer Wissensmanagement nicht:
– Fragen, die schon mal beantwortet wurden.
– Wissen, das mit einer Person das Unternehmen verlässt.
– Neue Kolleg:innen, die sich alles mühsam selbst zusammensuchen.

Der Grund: Wissensmanagement wird oft wie ein IT-Projekt behandelt.
Tool einführen, Bereich anlegen, fertig.

Aber genau da liegt der Denkfehler.
Technik ist nur einer von vielen Bausteinen und bei Weitem nicht der wichtigste.

Sieben Faktoren machen den Unterschied zwischen einem Wissensmanagement, das auf dem Papier existiert, und einem, das im Alltag funktioniert:

➡️ positive Wissenskultur
Eine Organisationskultur, die Teilen, Fragen und Lernen aus Fehlern wertschätzt statt bestraft. Konkret: Fehlerkultur aktiv vorleben, offen über Learnings sprechen – auch im Führungsteam.

➡️ Top-Management-Commitment
Wissensmanagement braucht sichtbare Rückendeckung von oben, nicht nur ein Lippenbekenntnis im Kick-off. Führungskräfte teilen selbst aktiv Wissen und machen es zum Gesprächsthema in Meetings.

➡️ Strategische Verankerung
Die Wissensmanagement-Strategie muss aus der Unternehmensstrategie abgeleitet sein, nicht isoliert danebenstehen. In der Praxis: Konkrete Wissensmanagement-Ziele an übergeordnete Unternehmensziele koppeln, nicht als Selbstzweck betreiben.

➡️ Strukturierter Wissenstransfer
Explizites Wissen lässt sich dokumentieren. Erfahrungswissen braucht persönlichen Austausch. Ein Hebel dafür: Mentoring-Tandems, Job Shadowing und Übergabegespräche fest einplanen statt dem Zufall zu überlassen.

➡️ Wissenstransfer als Teil der Personalprozesse
Wenn Wissenstransfer nicht Teil der Personalprozesse ist, bleibt er schnell freiwillige Zusatzarbeit. Deshalb gehört es in Zielvereinbarungen, Onboarding und Beurteilungen.

➡️ Passende Anreize
Wer nur Einzelleistung belohnt, bekommt Einzelkämpfer statt Teamgeist. Kooperative Ziele und Boni, die Teilen sichtbar belohnen, drehen das um.

➡️ Technologie als Werkzeug, nicht als Lösung
Ein Tool allein macht noch kein funktionierendes Wissensmanagement. Erst Prozesse und Kultur klären, danach das passende Tool auswählen – nicht umgekehrt.

Ihr könnt das beste Wiki der Welt haben. Wenn Wissensteilen nicht Teil eurer Arbeitsweise ist, bleibt es eine leere Bibliothek.

11/08/2026

Eure Tool-Einführungen scheitern, weil ihr Technologie als reines IT-Thema behandelt.

Ihr führt ein KI-Tool ein.
Drei Monate später nutzt es kaum jemand richtig.
Das Tool ist nicht das Problem. Es funktioniert technisch einwandfrei.
Trotzdem läuft nichts rund.

Warum?

Weil jede (technische) Veränderung Auswirkungen auf andere Ebenen des Unternehmens hat.

Nach dem Change-Management-Modell von Vahs gibt es vier Dimensionen, die in jedem Unternehmen zusammenhängen: Strategie, Kultur, Technologie und Organisation. Keine davon steht für sich allein. Sie sind miteinander verzahnt – Fachleute sprechen von Interdependenz, also wechselseitiger Abhängigkeit.

Heißt konkret: Wer Veränderungen auf einer Ebene etabliert, muss damit rechnen, dass die Prozesse auf den anderen Ebenen angepasst werden müssen.

Ein Beispiel:
Ihr führt KI ein (Technologie). Plötzlich braucht's neue Rollen und Freigabeprozesse (Organisation). Mitarbeitende müssen Kontrolle abgeben und der Maschine vertrauen (Kultur). Und die ganze Sache muss zur eigentlichen Unternehmensrichtung passen, sonst ist es nur ein teures Experiment ohne Ziel (Strategie).

Die vier Dimensionen im Überblick:

➡️ Strategie
Die Vision und die Spielregeln, die festlegen, wohin sich das Unternehmen entwickelt. Jede Veränderung muss zu dieser Richtung passen, sonst verpufft sie wirkungslos.

➡️ Kultur
Die gemeinsamen Werte und Überzeugungen, die festlegen, wie im Unternehmen gedacht und gehandelt wird. Neue Technologie funktioniert nur, wenn sich auch das Verhalten der Menschen mitverändert.

➡️ Technologie
Die Tools, Methoden und das Wissen, sie anzuwenden. Sie kann Prozesse enorm beschleunigen, reißt aber auch alte Strukturen ein, die dann neu gedacht werden müssen.

➡️ Organisation
Die Strukturen, Rollen und Abläufe, die festlegen, wer was wie macht. Neue Technologie verlangt fast immer neue Zuständigkeiten und überarbeitete Prozesse.

Neue Technologie ist also nie nur ein IT-Thema.

Sie ist ein Anstoß, der durch alle vier Ebenen wandert und auf allen vier muss diese Veränderung begleitet werden, Prozesse und Abhängigkeiten angepasst und revidiert werden.

Wer das ignoriert, wundert sich später, warum das beste Tool ungenutzt vergammelt.

Welche Ebene wird bei euch am häufigsten übersehen, wenn neue Technologie eingeführt wird?

04/08/2026

Du hast das Wiki gefüttert, die Übergabe gemacht – und trotzdem scheitert die neue Kollegin. Warum?

Eine typische Situation, eine neue Kollegin übernimmt ein Projekt. Sie bekommt:
– ein paar Dokumente
– ein paar Links zum Wiki
– vielleicht noch eine Übergabe-Notiz

Und dann?
„Du findest dich schon rein.“

Spoiler: Tut sie nicht.

Was dabei fehlt, ist genau das, worauf es ankommt: Erfahrungswissen.

Das Wissen, das in Köpfen, Routinen und Intuitionen steckt – und das sich kaum in Worte fassen lässt, geschweige denn dokumentieren.
Das nennt man implizites Wissen. Und es ist das wertvollste, was ein Unternehmen hat – und gleichzeitig das Wissen, das am schwersten weiterzugeben ist.

Doch selbst dort, wo Wissen dokumentiert ist, reicht das oft nicht.
Wissen muss angewandt, erprobt und wiederholt werden, bevor es zur echten Routine wird.

Ein Wiki, das niemand nutzt, ist kein Wissensmanagement.

Was wirklich hilft, ist keine Software.
Es ist eine Wissenskultur.

Eine Kultur, in der Erfahrungen aktiv geteilt werden. In der Fehler besprochen statt versteckt werden. In der neue Mitarbeitende nicht nur Dokumente lesen, sondern echte Situationen erleben und begleiten.

In unserem neuen Blogartikel zeigen wir, wie das konkret aussehen kann:
→ Was implizites und explizites Wissen bedeutet – und warum der Unterschied entscheidend ist
→ Wie das SECI-Modell erklärt, warum Wissenstransfer so oft scheitert
→ Welche Methoden wirklich helfen – jenseits von Tools und Dokumentation
→ 3 Praxisszenarien aus dem Unternehmensalltag

🔗 Link in den Kommentaren.

Wie ist das bei euch: Habt ihr das Gefühl, dass wertvolles Erfahrungswissen in eurem Unternehmen verloren geht?

30/07/2026

Die gefährlichste Software in deinem Unternehmen ist die, von der deine IT nichts weiß.

Jemand im Marketing findet ein praktisches Tool. Registriert sich schnell mit der privaten E-Mail. Lädt Kundendaten hoch. Teilt den Link im Team.

Willkommen in der Schatten-IT.

Schatten-IT sind alle Tools, Apps und Cloud-Dienste, die Mitarbeitende ohne Wissen oder Freigabe der IT-Abteilung nutzen – von privaten Google Drives über WhatsApp-Gruppen bis zu individuellen ChatGPT-Accounts.

Und das ist kein Einzelproblem. Laut einer Studie von Frost & Sullivan nutzen rund 80 % der Mitarbeitenden SaaS-Anwendungen, ohne dass die IT davon weiß.

Das kann sehr gefährlich und teuer werden.

Denn während einzelne Personen pragmatisch Abkürzungen suchen, entsteht im Hintergrund:
→ Ein Flickenteppich aus unkontrollierten Datenflüssen
→ Sicherheitslücken, die niemand auf dem Radar hat
→ Wissen, das im Abgang von Mitarbeitenden einfach mitgeht
→ DSGVO-Risiken, die erst bei einer Prüfung sichtbar werden

Und das Paradoxe: Schatten-IT entsteht fast nie aus böser Absicht. Sie entsteht, weil offizielle Systeme zu langsam, zu starr oder schlicht zu unbequem sind.

Wer Schatten-IT verbieten will, macht es schlimmer.
Der Wildwuchs verlagert sich – nur noch weiter weg vom Blickfeld der IT.

Was wirklich hilft:

✅ Verstehen, warum Mitarbeitende zu inoffiziellen Tools greifen
✅ Offizielle Systeme so gestalten, dass sie der bequemste Weg sind
✅ Eine Kultur schaffen, in der Mitarbeitende offen sagen können: “Ich nutze X, weil das offizielle Tool hier nicht funktioniert”

Schatten-KI ist dabei nur die neueste Variante des Problems.
4 von 10 deutschen Unternehmen gehen laut Bitkom (2025) davon aus, dass ihre Mitarbeitenden private KI-Tools im Arbeitsalltag einsetzen – ohne Abstimmung mit der IT.

Die Spitze eines Eisbergs, der schon lange unter der Oberfläche treibt.

Kennst du das Phänomen aus deinem Unternehmen? Wie offen wird bei euch darüber gesprochen?

28/07/2026

Viele Prozesse in Unternehmen hat nie jemand wirklich entschieden. Sie sind einfach geblieben.

„Das haben wir schon immer so gemacht."

Klingt nach Stabilität. Ist aber oft einfach nur Gewohnheit.

Und wenn “schon immer” einen Zeitraum von 10, 15 oder 20 Jahren meint, wird es kritisch. Vor allem dann, wenn Digitalisierung ins Spiel kommt.

Denn was passiert bei Digitalisierung häufig?
Alte Prozesse werden einfach 1:1 übernommen. Neue Tools, alte Logik. Der Papierordner landet in der Cloud und sonst ändert sich nichts. Die eigentliche digitale Transformation bleibt häufig aus.

Dabei lohnt sich an diesem Punkt eine ehrliche Frage:
Warum machen wir das eigentlich so?

Meistens gibt es drei Antworten:
1. „Weiß ich nicht, war schon so, als ich angefangen habe."
2. „Das hat damals jemand entschieden, ich glaube, Klaus?"
3. Schweigen.

Und genau da liegt das Problem.
Viele Prozesse, die heute als selbstverständlich gelten, wurden irgendwann von einer kleinen Gruppe beschlossen. Der Rest hat sich gebeugt. Und weil es nie jemand hinterfragt hat, ist daraus Gewohnheit geworden und aus Gewohnheit irgendwann „so machen wir das halt".

Organisationsforschung nennt das Organizational Inertia – also die Tendenz, am Status quo festzuhalten, auch wenn sich die Umwelt längst weitergedreht hat.

Bevor ihr also etwas digitalisiert, lohnt sich der Prüfstand:

✅ Bildet das überhaupt den Konsens im Team?
Oder hat eine Minderheit entschieden und die Mehrheit sich nie wirklich gefragt, ob das noch stimmt.

✅ Ist der Prozess noch aktuell?
Was 2012 Sinn ergeben hat, muss 2025 nicht mehr funktionieren.

✅ Passt er zu den Werten des Unternehmens?
Manchmal stecken in alten Abläufen Annahmen, die mit der heutigen Unternehmenskultur gar nichts mehr zu tun haben.

✅ Können neue Mitarbeitende etwas damit anfangen?
Wenn der Prozess nur funktioniert, weil ihn „die Alten" auswendig kennen, ist er kein Prozess. Er ist implizites Wissen, das beim nächsten Personalwechsel weg ist.

Digitalisierung ist die perfekte Gelegenheit, genau hinzuschauen und um zu verstehen, was wirklich trägt und was einfach nur übrig geblieben ist bzw. auf den Prüfstand gehört.

Wer Chaos digitalisiert, hat danach digitales Chaos.
Nur mit mehr Tools und weniger Geduld im Team.

Welche Prozesse bei euch stehen schon länger auf dem müssen wir mal angehen-Zettel?

27/07/2026

500 € pro Lizenz. 0 € Nutzen. Wie konnte das passieren?

Das neue CRM ist ausgerollt.
Die Lizenzen sind bezahlt.
Der Rollout-Termin war pünktlich.

Drei Monate später: Der Vertrieb führt seine Leads weiter in Excel.
Kommt dir bekannt vor?

Laut McKinsey scheitern rund 70 % aller großen Veränderungsprogramme an der Umsetzung und der Hauptgrund ist fast nie die Technik. Es ist der Faktor Mensch.

Konkret: Angst und Unsicherheit.
„Was, wenn ich etwas kaputt mache?"
„Verstehe ich das überhaupt schnell genug?"
„Wofür braucht man mich noch, wenn die KI das übernimmt?"

Das sind keine irrationalen Sorgen. Das sind echte Fragen und Sorgen, die Mitarbeitende haben.

Wird ein Rollout als rein technisches Projekt behandelt, bleiben diese Fragen in der Regel unbeantwortet. Und dann passiert folgendes:

– Das neue Tool läuft parallel zu den alten Prozessen, doppelte Arbeit für alle
– Mitarbeitende bauen stillen Widerstand auf, der beim nächsten Rollout noch größer ist
– Lizenzen vergammeln, Potenzial bleibt ungenutzt
– Frust auf beiden Seiten

Digitale Transformation endet nicht mit dem Erwerb einer Software. Sie braucht Führung, Vertrauen und echtes Mitnehmen.

Was das konkret bedeutet:
✅ Einen geschützten Raum zum Ausprobieren schaffen – kein Live-Betrieb von Tag 1
✅ Führungskräfte, die das Tool selbst sichtbar nutzen
✅ Konkrete Anwendungsfälle zeigen, die den Alltag erleichtern
✅ Ängste ernst nehmen – auch die unbequemen

Ein Rollout ist erst dann erfolgreich, wenn das Team das Tool wirklich nutzt. Nicht, wenn es eingeführt wurde.

Was war bei euch die größte Hürde bei einer Tool-Einführung?

16/07/2026

Dein erfahrenster Mitarbeiter kündigt. Wie viel Wissen geht mit ihm?

In den meisten Fällen: erschreckend viel.

Prozesse, die nur er kennt.
Entscheidungen, deren Hintergrund nirgendwo dokumentiert ist.
Kontakte, Kontext, jahrelange Erfahrung – weg.

Das ist kein Einzelfall. Es ist ein Strukturproblem.

Wissensmanagement, also der systematische Umgang damit, wie Wissen im Unternehmen erfasst, geteilt und zugänglich gemacht wird, klingt erstmal nach IT-Projekt oder nice-to-have.

Dabei ist es eine der unterschätzten Grundlagen dafür, ob ein Unternehmen widerstandsfähig bleibt.

Denn Wissensverlust passiert nicht nur bei Kündigungen.
Er passiert täglich.

👉 Fragen landen immer wieder bei denselben Personen, weil niemand sonst es weiß
👉 Onboarding dauert Monate, weil nichts dokumentiert ist
👉 Entscheidungen werden zweimal getroffen, weil das erste Mal irgendwo in einem Slack-Thread versunken ist
👉 Doppelarbeit, weil drei Teams unabhängig voneinander Lösungen für dasselbe Problem erarbeiten

Ein internes Wiki löst das nicht automatisch.

Nur eine positive Wissenskultur kann dafür sorgen, dass das Wiki auch mit Wissen gefüllt wird. Wissen muss kontinuierlich erfasst, strukturiert und zugänglich gemacht werden. Nicht irgendwann. Nicht wenn jemand gerade Zeit hat. Sondern als gelebte Praxis.

Was das braucht:

✅ Klären, wo Wissen gerade hängt – bei Personen, in Ordnern, in Köpfen
✅ Veraltetes aussortieren, Lücken gezielt schließen
✅ Strukturen schaffen, die Wissenstransfer einfach machen
✅ Eine Kultur, in der Teilen normal ist und nicht als Zeitverschwendung gilt

Unternehmen, die das früh aufbauen, merken den Unterschied – spätestens dann, wenn jemand das Team verlässt und das Projekt trotzdem weiterläuft.

Wo hängt bei euch gerade am meisten Wissen an einzelnen Personen?

07/07/2026

KI macht dich schneller. Dein Team aber nicht.

85 % der Wissensarbeiter nutzen KI. Größtenteils jedoch nur als persönlichen Assistenten. E-Mail formulieren, Konzept entwickeln, Text zusammenfassen.

Das Ergebnis: Du sprintest. Von deinem Team davon.

Du setzt KI auf deine Weise ein, ohne sie wirklich in den gemeinsamen Workflow zu integrieren. Du bist produktiv. Dein Team ist überfordert.

Atlassian nennt das im aktuellen State of Teams Report (2026) die AI Fragmentation Tax: die versteckten Kosten, die entstehen, wenn individuelle KI-Gewinne durch fehlende Koordination auf Teamebene wieder aufgefressen werden.

Drei typische Symptome:
→ 87 % der Wissensarbeiter sagen, sie sind im Ausführmodus. Für Abstimmungen bleibt keine Zeit.
→ 71 % stoßen regelmäßig auf doppelte Arbeit in anderen Teams. Keiner weiß, was der andere gerade baut (Hallo, Silostrukturen).
→ 49 % sagen, ihre KI-Outputs sind nicht zuverlässig oder gut genug, um sie direkt weiterzuverwenden. Sind die Daten einer Organisation chaotisch, lückenhaft oder veraltet, liefert KI genau das zurück.

Ein Beispiel: Entwickler bauen mit KI in einem Nachmittag produktionsreife Features. Aber dann beginnen die eigentlichen Fragen – Passt das zur aktuellen Roadmap? Sind rechtliche Risiken gecheckt? Hat das Produktteam das überhaupt freigegeben?

KI beseitigt keine Engpässe, wenn das Team auch ohne KI schon chaotisch gearbeitet hat. Entscheidungsprozesse kosten nach wie vor Zeit, auch wenn der Einzelne mit seinen Aufgaben schneller fertig ist.

Wer KI einführt, sollte sie von Anfang an so einführen, dass sie in den Workflow des gesamten Teams passt und dort einen Mehrwert schafft.

Bevor KI ihr volles Potenzial entfalten kann, muss das Team wissen, wohin es gemeinsam will und wie es zusammenarbeitet.
✅ Gemeinsame Ziele transparent machen – 84 % der Teams kämpfen mit unklaren oder widersprüchlichen Prioritäten
✅ KI-Workflows teamweit denken, nicht nur für die eigene To-do-Liste optimieren
✅ Qualitätsstandards für KI-Outputs definieren – „AI Workslop" (Outputs, die mehr Nacharbeit erzeugen als sie einsparen) entsteht genau dort, wo das niemand vorher festgelegt hat

70 % der Führungskräfte erwarten, dass KI zu besserer Zusammenarbeit führt. Aber die meisten KI-Strategien ignorieren genau die Ebene, auf der das passieren müsste: das Team.

Schneller werden ist keine Transformation. Gemeinsam schneller werden schon.

Spürt ihr die AI Fragmentation Tax in eurem Team?

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