Vom Hamburger Schülerjob zur Finanzbildungs-Initiative mit Lindner als Schirmherr, Umzug nach San Francisco, Master in Cambridge und ein AI-gestützter GTM-Stack zum Nachbauen.

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00:00 Intro und Setup

03:49 Früher Einstieg über Meetups in Hamburg - erste Jobs noch während der Schulzeit

05:18 Vom Bäckerjob zur Softwareagentur - digitale Zwillinge und frühe Lernkurve

06:32 Motivation - Mischung aus Neugier und Begeisterungsfähigkeit

08:52 Warum Non-Profit statt For-Profit - Problemverliebtheit und Finanzbildung als Auftrag

09:50 Finanzbildung an Schulen - warum Kommerzialisierung hier schwierig ist

10:57 Gründung und erste Fehler - Förderung, Team, erste Plattform

12:18 Vom Duolingo-Ansatz zu Workshops und Unterricht - Zielgruppen wirklich erreichen

13:25 Finanzierung und Team - erste Festanstellung von Lehrkräften

14:41 Die Lindner-Story - 36 handgeschriebene Briefe mit Siegel, Einladung ins Ministerium

16:50 Zielbild - Finanzbildung in den Lehrplänen aller 16 Bundesländer

18:12 Skalierung über Lehrkräfte-Fortbildung - was wirklich nachhaltig wirkt

19:08 Studienzeit und Startup-Erfahrungen - von SimRacing bis Stripe

21:32 Warum San Francisco - Faszination und Härten von Startups

23:39 Visa-Weg und Optionen kurz erklärt

25:34 Arbeitskultur im Valley - Speed, 996 und Gesundheit

28:01 Warum noch ein Master in Cambridge - Fundament, Netzwerk, Oma hat’s gesagt

30:12 Aktuelle Rolle bei Minoa - der AI Value Engineer und Business-Impact quantifizieren

31:39 Outbound automatisieren - ICP, Signale, Zeit auf die richtigen Accounts

34:42 Clay als Homebase - Custom Signals wie Forrester TEI Reports

36:03 Kanäle - E-Mail, LinkedIn, Cold Calling sinnvoll nutzen

37:02 Tool-Landschaft - warum ein schlanker Stack oft reicht

38:32 AI-SDRs und Phone-Bots - was heute noch nicht skaliert

39:01 Mid-Funnel mit AI - Qualifizierung, Call-Transcripts, Deal-Beschleuniger

40:28 Call-Recording und Datenhebel - Feather, Clari, Zoom-Transcripts

41:35 Deutschland und Datenschutz - warum mehr strukturierte Gesprächsdaten helfen würden

48:17 Karriere im AI-Zeitalter - Basics verstehen, dann mit AI 5x werden

53:30 Schlusswort und Dank