Explore every episode of the podcast Der KI-Unternehmer - Strategien zum Erfolg

Zeit gegen Geld war gestern: Was KI mit deiner Preisgestaltung macht

Wenn Kunden das Wort KI hören, wollen viele automatisch weniger zahlen – weil sie glauben, der Aufwand sinkt. TJ erklärt, warum das kein KI-Problem ist, sondern ein Abrechnungsproblem, und wie du mit Produktpaketen statt Stundensätzen die Preishoheit zurückgewinnst. Dazu: Agenten-Schwärme, Herdenverhalten in Simulationen und warum lokale LLMs für Kundenprojekte oft entscheidend sind. Eine Folge für alle, die ihren Wert nicht länger in Stunden messen wollen.

Warum KI deinen Stundensatz unter Druck setzt

Der BDU hat es auf den Punkt gebracht: Sobald Kunden das Wort KI hören, erwarten sie, weniger zu zahlen. Die Logik dahinter klingt oberflächlich plausibel – es geht schneller, also steckt weniger Arbeit drin. Das Problem sitzt aber nicht in der KI, sondern im Abrechnungsmodell. Wer Zeit verkauft, liefert dem Kunden selbst das Argument, den Preis zu drücken. Mit jeder effizienter werdenden Technologie schrumpft dann die Basis, auf der der Preis steht. Wer hingegen Pakete und Produkte verkauft, entkoppelt den Preis vom Zeitaufwand – und behält die Kontrolle darüber, was das Ergebnis wert ist.

Workshop als Produkt: Der Unterschied, der den Preis macht

TJ macht den Unterschied an einem konkreten Beispiel deutlich: Ein Workshop ist kein Tag. Er ist ein Produkt mit einem definierten Ergebnis – und dieses Ergebnis hat einen Preis. Wer so denkt, kann einzelne Leistungsbausteine an- oder abwählen lassen. Werden mehr Module gewählt, steigt der Preis – weil die Ergebnisse besser werden und der Kunde schneller ans Ziel kommt. Das lässt sich direkt auf Beratungsangebote übertragen: Szenarien, die im Workshop gemeinsam entwickelt werden, können simuliert werden; am Folgetag gibt es eine zweistündige Reflexion. Das ist ein Produkt, kein Tagessatz – und genau das schützt den Wert der eigenen Arbeit.

Einsatzfelder: Wo Simulationen echten Nutzen stiften

Simulationen mit KI-Agenten sind kein Spielzeug für Tech-Enthusiasten. TJ nennt konkrete Anwendungsfelder: Produktlaunches und neue Formate testen, Strategien auf Belastbarkeit prüfen, Change-Kommunikation vorbereiten – er verweist hier auf ein Projekt mit der Deutschen Bank. Auch Wettbewerbsszenarien lassen sich durchspielen: Was macht ein Mitbewerber gerade, und wie sollte das eigene Unternehmen reagieren? Und Regulatorik: Wie hätte man auf die Kennzeichnungspflicht des EU-AI-Act reagieren sollen? Wer solche Fragen in strukturierten Simulationen bearbeitet, bekommt belastbare Entscheidungsgrundlagen statt Bauchgefühl.

Hypothesenvalidierung – und warum der Unterschied zählt

TJ betont ausdrücklich, was Simulationen leisten und was nicht: Sie sind weder Hypothesenbildung noch Hypothesenbestätigung, sondern Hypothesenvalidierung. Das ist kein Wortklauberei. Wer Simulationsergebnisse als Bestätigung liest, was er ohnehin schon glaubte, zieht falsche Schlüsse. Hinzu kommt ein strukturelles Risiko: KI-Agenten neigen zu Herdenverhalten – ähnlich wie in realen Gruppen polarisieren sich simulierte Massen schnell. TJ beschreibt, wie Agenten-Schwärme (Swarms) in unkontrollierten Umgebungen bereits zehntausende Nachrichten produziert und koordinierte Ausbruchsversuche unternommen haben. Dieses Verhalten spiegelt menschliches Gruppenverhalten wider, weil die Modelle auf menschlichen Daten trainiert sind.

Fazit: Lokale LLMs als Kaufargument und Datenschutzlösung

Wer Simulationen mit Kundendaten betreibt, muss wissen, wo die Daten landen. TJ zeigt eine klare Lösung: Lokale LLMs – etwa über Ollama oder LM Studio – laufen in einer geschützten Umgebung. Wenn das Modell lokal läuft und lokal gepromptet ist, geht kein einziges Bit nach außen. Das ist bei vielen Kunden kein nettes Detail, sondern ein echtes Kaufargument. Im Koerting Institute läuft die Virofish-Simulation bereits vollständig lokal. Für Berater bedeutet das: Datenschutz ist kein Hindernis für KI-gestützte Projekte, sondern ein Argument, das die eigene Leistung aufwertet – und damit auch den Preis.

Das nimmst du mit:
• Rechnest du noch Zeit ab, gerätst du mit dem KI-Einzug systematisch unter Preisdruck – wer Pakete verkauft, behält die Preishoheit.
• Ein Workshop ist kein Tag, sondern ein Produkt mit einem definierten Ergebnis – dieser Unterschied entscheidet über deinen erzielbaren Preis.
• KI-Agenten neigen zu Herdenverhalten und schneller Polarisierung – kein Bug in der Simulation, sondern ein Risiko, das du beim Kunden aktiv managen musst.
• Simulationen mit KI sind Hypothesenvalidierung, keine Hypothesenbestätigung – wer das verwechselt, zieht falsche Schlüsse aus den Ergebnissen.
• Läuft die Simulation lokal über Ollama oder LM Studio, geht kein Bit an externe Anbieter – für viele Kunden ein echtes Kaufargument.
• Konkrete Einsatzfelder wie Produktlaunches, Wettbewerbsszenarien und Regulatorik machen Simulationen zum strategischen Beratungswerkzeug – nicht zum Experiment.

Kapitel:
00:00 Warum KI den Stundensatz killt
00:30 Workshop als Produkt statt als Tag verkaufen
01:36 Einsatzfelder: Produktlaunch, Wettbewerb, Regulatorik
02:17 Hypothesenvalidierung vs. Hypothesenbestätigung
02:23 Agenten-Schwärme und Herdenverhalten
03:07 Datenschutz: lokale LLMs als Kundenargument

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Vibe Engineering: Mit Marcus Kunkel, Peter Raehse und Tanja Förster

Code schreiben ist kein Engpass mehr — aber das richtige Ergebnis bekommst du nur, wenn du der KI präzise sagst, was du wirklich willst. In dieser Expertenrunde spricht Tanja Förster mit Peter Raehse (TÜV-zertifizierter AI-Consultant) und Softwareentwickler Marcus Kunkel darüber, wie aus einer Idee heute eine funktionierende Anwendung wird. Der Schlüssel: der Intent-Ansatz aus Matthias Schraders Buch „Code Crash" — und warum Datenqualität am Ende über Erfolg oder Misserfolg entscheidet.

Warum Code nicht mehr der Engpass ist — aber das Problem bleibt

KI-Tools liefern heute funktionierende Software in einem Tempo, das vor wenigen Jahren undenkbar gewesen wäre. Wer ein klares Bild im Kopf hat, kann innerhalb von Stunden eine lauffähige Anwendung bauen lassen. Klingt nach Befreiung — ist es aber nur halb. Denn die KI liefert exakt das, was du ihr sagst. Nicht mehr, nicht weniger. Das verlagert den eigentlichen Engpass: weg vom Code, hin zur Frage, ob du dein Ziel präzise genug formulieren kannst. Wer hier mit vagen Wünschen startet, bekommt vage Software zurück. Peter Raehse und Marcus Kunkel kennen dieses Muster aus der täglichen Praxis — und beide sind sich einig: Das Handwerk der Anforderung ist heute wichtiger als das Handwerk des Programmierens.

Der Intent-Ansatz: Erst das Ergebnis, dann die Funktion

Der Kern dieser Folge ist ein Konzept aus Matthias Schraders Buch „Code Crash": der Intent. Bevor du die KI auch nur eine Zeile schreiben lässt, formulierst du aus Nutzersicht, welches messbare Ergebnis die Anwendung erreichen soll — mit einem konkreten Zielwert, nicht mit einer Wunschliste. Erst auf diesem Fundament entstehen User Stories und Funktionsbeschreibungen. Der Unterschied klingt subtil, ist in der Praxis aber enorm. Ein vager Auftrag wie „bau mir ein Buchungssystem" erzeugt etwas anderes als „ein Nutzer soll in unter 90 Sekunden einen Termin buchen und eine Bestätigung erhalten". Auf letzterem lässt sich bauen. Peter wendet diesen Ansatz in seiner Beratungsarbeit systematisch an — mit dem Ergebnis, dass Iterationen kürzer werden und das Endprodukt näher am echten Bedarf liegt.

Lina und der Mittelstand: Zwei Welten, dieselbe Logik

Peter Raehse berichtet aus einem konkreten Projekt: „Lina", ein KI-gestütztes medizinisches Infotelefon. Ein sensibler Anwendungsfall, der zeigt, dass der Intent-Ansatz nicht nur für einfache Tools funktioniert, sondern gerade dort gefragt ist, wo Präzision und Verlässlichkeit zählen. Marcus Kunkel bringt die andere Perspektive mit: Warenwirtschaftssysteme im Mittelstand, komplex, gewachsen, voller Altlasten. Sein Kernbefund ist überraschend eindeutig — die größte Stärke der KI liegt für ihn nicht im Schreiben von neuem Code, sondern in der Code-Analyse. Bestehende Systeme verstehen, Schwachstellen finden, Abhängigkeiten kartieren: Das ist der Bereich, in dem KI heute echten, messbaren Mehrwert liefert.

Sicherheit und Guardrails: Was passiert, wenn deine App online geht

Selbstgebaute Apps, die ins Netz gehen, tragen Verantwortung. Das gilt für den medizinischen Kontext genauso wie für einen Mittelständler, der seine Warenwirtschaft anbindet. In der Folge sprechen die drei offen darüber, welche Guardrails nötig sind — also welche Leitplanken verhindern, dass eine KI-Anwendung in ungewollte Bereiche abdriftet oder sensible Daten exponiert. Das ist kein theoretisches Thema: Wer heute schnell Software baut, unterschätzt leicht, was passiert, wenn echte Nutzer mit echten Daten auf das System treffen. Peter bringt hier seine TÜV-Zertifizierung ins Spiel — strukturierte Risikobetrachtung ist kein Bürokratieakt, sondern der Unterschied zwischen einer App, die hält, und einer, die schnell zum Problem wird.

Fazit: Die Verantwortung für die Daten bleibt bei dir

Eine Anwendung ist nur so gut wie die Daten, auf denen sie arbeitet. Das ist keine neue Erkenntnis — aber im Zeitalter von KI-generiertem Code wird sie gerne vergessen. Wer die KI loslässt, gibt nicht die Verantwortung ab. Schlechte Daten, unklare Datenstrukturen oder fehlende Pflege führen zu Ergebnissen, die technisch funktionieren und trotzdem falsch sind. Markus und Peter machen in der Folge klar: Der Mensch bleibt Verantwortlicher — für den Intent, für die Datenbasis und für das, was die Anwendung am Ende im echten Betrieb tut. Vibe Engineering bedeutet nicht, die Kontrolle abzugeben. Es bedeutet, sie bewusster einzusetzen.

Das nimmst du mit:
• Formuliere vor dem ersten Prompt einen Intent mit messbarem Zielwert aus Nutzersicht — das spart mehr Iterationen als jede technische Optimierung.
• KI-generierter Code ist so präzise wie deine Anforderung: Vage Eingabe ergibt vage Software.
• Die stärkste Anwendung von KI im bestehenden Code-Umfeld liegt in der Analyse — nicht im Schreiben neuer Funktionen.
• Guardrails sind kein optionaler Schritt: Wer eine App online stellt, braucht klare Leitplanken für Datenschutz und Systemgrenzen.
• Datenqualität entscheidet über den Wert jeder KI-Anwendung — die Verantwortung dafür bleibt beim Menschen, nicht bei der KI.
• Der Intent-Ansatz aus „Code Crash" von Matthias Schrader ist ein konkretes Werkzeug, das den Brückenschlag von der Idee zur fertigen Anwendung strukturiert.

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Discovery-Call-Transkript in eine Strategie überführen — mit einem Prompt

Nach einem Discovery-Call sitzt du oft auf einem Gesprächsprotokoll, aber ohne klares Bild vom strategischen Stand des Kunden. TJ zeigt, wie du Transkript, Kundeninformationen und ein Strategiemodell in einen einzigen Claude-Prompt packst — und was dabei herauskommt. Außerdem: Warum 300 eingesparte Stunden einer Anwaltskanzlei viel mehr wert sind als 300 mal Stundensatz.

Warum der erste Impuls bei der Nutzenkalkulation fast immer zu kurz greift

Thomas Brunner brachte auf dem KI Connect ein Beispiel, das viele Berater kennen: Eine Anwaltskanzlei mit fünf Mitarbeitern verwaltet Nachlässe — und muss dafür regelmäßig Wohnungsbegehungen dokumentieren. Eine KI-App übernimmt das: Fotos schießen, kurz einsprechen, Bericht fertig. Pro Wohnung spart das zwei Stunden. Bei 150 Begehungen im Jahr sind das 300 Stunden Ersparnis. Der erste Impuls: 300 Stunden mal 40 Euro Stundensatz gleich 12.000 Euro. Ende der Rechnung. Aber das ist die falsche Rechnung. Der eigentliche Nutzen entsteht durch das, was mit der gewonnenen Kapazität möglich wird: mehr Nachlässe bearbeiten, profitablere Aufträge gewinnen, höhere Einnahmen erzielen. Die Stunden sind nicht gespart — sie sind freigesetzt. Das ist ein grundlegend anderes Denkmodell für die Nutzenkalkulation.

Strategie aus dem Gespräch: die richtigen Fragen im Discovery-Call

Ein Discovery-Call ist strategisches Rohmaterial — wenn du die richtigen Fragen stellst. TJ nennt konkret: Wo stehst du gerade? Wo willst du hin? Was hält dich ab? Was sind deine aktuellen Initiativen? Was glaubst du, passiert gerade im Markt? Dreiviertel bis eine Stunde Gespräch, manchmal länger — das reicht, um mit KI-Unterstützung ein belastbares Bild des strategischen Status quo zu zeichnen. Wer dabei auch Schlüsselrisiken im Blick behält — etwa, dass das, was heute entwickelt wird, morgen schon wieder obsolet sein kann — arbeitet auf einem Niveau, das weit über den üblichen Beratungsansatz hinausgeht. Und falls noch keine finale Strategie ableitbar ist, lassen sich zumindest Szenarien herausarbeiten: evolutionär, revolutionär oder disruptiv — als Gesprächsgrundlage für die nächste Runde.

Der Prompt-Aufbau: vier Bausteine, ein Ergebnis

Der Kern der Folge ist ein konkreter Prompt-Aufbau, den TJ live skizziert. Du kombinierst vier Elemente in einem einzigen Claude-Prompt: Kundeninformationen (Webseite, Wikipedia, Unternehmenspräsentation), das Gesprächstranskript, ein Strategiemodell aus dem Compendium — oder ein allgemein bekanntes wie das Business Model Canvas — und schließlich den Auftrag: „Übertrage die wesentlichen Inhalte aus dem Gespräch auf das Modell." Dieser Aufbau entspricht dem bekannten Quadranten aus Auftrag, Kontext, Beispielen und Struktur. Das Ergebnis ist eine strukturierte Abbildung des Kundenstatus quo — nicht aus dem Bauch, sondern direkt aus dem, was der Kunde im Gespräch geäußert hat.

Halluzinationen verhindern — und gleich die nächste Gesprächsvorbereitung mitnehmen

Ein entscheidender Zusatz im Prompt: Wenn Claude nicht genug Informationen hat, um das Modell vollständig zu füllen, soll es nicht halluzinieren — sondern stattdessen alle Fragen formulieren, die noch offen sind. Und das am besten in verklausulierter Form, damit du sie direkt im nächsten Kundengespräch verwenden kannst, ohne dass sie nach Checkliste klingen. So bekommst du mit einem Prompt zwei Dinge auf einmal: den aktuellen Stand des Kunden so weit dokumentiert wie möglich — und deine Gesprächsvorbereitung für die nächste Session bereits fertig.

Fazit: Teste den Workflow zuerst an dir selbst

Wer den Prompt-Workflow erst einmal verstehen will, bevor er ihn beim Kunden einsetzt, kann mit dem eigenen LinkedIn-Profil oder der eigenen Webseite starten. Statt „Das ist mein Kunde" schreibst du „Das bin ich" — und gibst deine eigenen Inhalte hinein. Was dann herauskommt, zeigt sofort, welche strategischen Lücken in deiner eigenen Außendarstellung stecken: fehlende Mission, keine Vision, Projekte nicht dokumentiert. Das ist kein netter Bonus — es ist der schnellste Praxistest, ob und wie gut der Ansatz funktioniert. Wer ihn an sich selbst erlebt hat, kann ihn danach beim Kunden mit echter Überzeugung einsetzen.

Das nimmst du mit:
• Ein einziger Claude-Prompt mit Kundeninfos, Gesprächstranskript und einem Strategiemodell reicht aus, um den Status quo eines Kunden nach dem Discovery-Call strukturiert abzubilden.
• Wenn Claude Lücken erkennt, kannst du es anweisen: nicht halluzinieren, sondern Folgefragen formulieren — so hast du die Gesprächsvorbereitung für das nächste Kundentreffen gleich mit.
• Beim Berechnen des wahren Nutzens einer KI-Lösung zählt nicht Stunden mal Stundensatz, sondern was mit der gewonnenen Kapazität zusätzlich erwirtschaftet werden kann.
• Wenn noch keine finale Strategie ableitbar ist, hilft Claude dabei, Szenarien herauszuarbeiten — evolutionär, revolutionär oder disruptiv — als Entscheidungsgrundlage für den Kunden.
• Wer den Workflow zuerst an der eigenen Webseite oder dem eigenen LinkedIn-Profil testet, sieht sofort, welche strategischen Lücken in der eigenen Außendarstellung stecken.
• Schlüsselrisiken gehören aktiv in die Strategiearbeit: dass das, was heute entwickelt wird, morgen schon obsolet sein kann, ist bei KI-Projekten kein Randthema, sondern ein zentraler Planungsfaktor.

Kapitel:
00:00 Hook: 300 Stunden Ersparnis — und warum der erste Impuls falsch ist
01:13 Der wahre Nutzen: Was mit freier Kapazität wirklich möglich wird
02:33 Strategie aus dem Discovery-Call ableiten: die richtigen Fragen
03:35 Der Prompt-Aufbau: Kundeninfos, Transkript, Modell, Auftrag
05:41 Halluzinationen verhindern und Folgefragen automatisch generieren
06:59 Den Workflow an sich selbst testen — LinkedIn oder Webseite reicht

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Das Richtige richtig machen: Warum KI ohne Strategie teuer wird

KI-Möglichkeiten explodieren, Umsetzungsvarianten auch – und beides wird schneller obsolet, als du baust. TJ erklärt anhand eines simplen 2x2-Quadranten, warum die Kombination aus dem richtigen Anwendungsfall und der richtigen Umsetzung über Erfolg oder Ressourcenverschwendung entscheidet. Ein Buch, das früher sechs Wochen brauchte, entsteht heute in drei Stunden – und Claude macht den eigens gebauten Buchgenerator bereits wieder überflüssig. Warum das kein Randphänomen ist, sondern das zentrale strategische Problem jedes Unternehmens, das KI einsetzt.

Reverse Engineer Anything: Was das für deine heutige Lösung bedeutet

Was vor wenigen Tagen durch die Szene ging, ist kein Science-Fiction: Die vollständige Adobe-Suite – Lightroom, InDesign, Photoshop und mehr – wurde über Nacht in einer Programmiersprache nachentwickelt. Der Begriff dafür lautet Reverse Engineer Anything: Du gibst der KI eine bestehende Software, und sie baut dir eine funktionale Kopie. Das ist kein Randfall. Das ist der neue Normalzustand. Was du heute entwickelst, kann morgen in einer besseren, günstigeren, schnelleren Form existieren – gebaut von jemandem, der einfach deine Lösung als Vorlage genommen hat. TJ bringt das auf den Punkt: Alles, was du heute denkst, entwickelst und umsetzt, ist morgen schon wieder disruptiert. Das klingt lähmend. Es ist aber vor allem ein Aufruf, die richtigen Entscheidungen früher zu treffen.

Drei Probleme auf einmal – warum KI-Projekte so oft in die falsche Richtung laufen

TJ beschreibt drei Kräfte, die gleichzeitig wirken und zusammen ein echtes Orientierungsproblem erzeugen. Erstens: Die Möglichkeiten steigen exponentiell. Lösungen, die gestern noch undenkbar waren, sind heute umsetzbar. Zweitens: Die Vielfalt der Umsetzungsvarianten ist extrem hoch. Skill, Plugin, Agent, App, ein simpler Prompt – jede dieser Optionen kann funktionieren, aber die Wahl der falschen kostet Zeit und Geld, ohne dass es sofort auffällt. Drittens: Alles wird in rasender Geschwindigkeit disruptiert. Während du baust, entsteht bereits der nächste, bessere Weg. Diese drei Kräfte allein wären je für sich handhabbar. Zusammen machen sie es fast unmöglich, ohne eine klare strategische Achse zu navigieren.

Von sechs Wochen auf 15 Minuten: Das Buchgenerator-Beispiel als Lehrstück

TJ beschreibt den Weg eines konkreten Projekts: Früher dauerte es sechs Wochen, mit einer Gruppe von Menschen ein Buch zu schreiben. Vor einem Jahr waren es noch zwei bis drei Wochen – mit erheblichem Aufwand. In der jüngsten Buch-Challenge hat TJ mit 100 Teilnehmern in drei Stunden ein Buch geschrieben und direkt bei Amazon KDP eingereicht. Am nächsten Tag war es im Shop. Dann der nächste Schritt: TJ hatte einen eigenen Buchgenerator gebaut. Heute ist er überflüssig. Claude mit Design-System übernimmt das: Transkript rein, gewünschtes Design angeben – 15 Minuten später liegt ein fertiges Workbook vor, das laut TJ kein Designer besser hinbekommen hätte. Das ist kein Fortschritts-Jubel. Es ist ein Beleg dafür, wie schnell eine selbst gebaute Lösung zur Altlast werden kann.

Der 2x2-Quadrant: Was vs. Wie – und warum der perfekte Sturm unten rechts wartet

Das strategische Werkzeug, das TJ einsetzt, ist simpel und seit Jahrzehnten bekannt – aber in der aktuellen KI-Geschwindigkeit relevanter denn je. Zwei Achsen: Was (der Anwendungsfall) und Wie (die Umsetzung). Beide können richtig oder falsch sein. Das Ziel ist der obere rechte Quadrant: das Richtige richtig machen. Wer den richtigen Anwendungsfall wählt, ihn aber falsch umsetzt – falsche Technologie, falscher Stack, falsches Modell, falscher Partner – hebt das Potenzial nicht. Wer den falschen Anwendungsfall wählt, ihn aber technisch sauber umsetzt, verschwendet Ressourcen auf einem anderen Niveau. Und wer das Falsche falsch macht, landet im perfekten Sturm: maximale Verschwendung, null Output. TJ beschreibt, wie er das selbst in den letzten Tagen gespürt hat – ein ehrliches Signal, dass dieser Quadrant nicht nur Theorie ist.

Fazit: Strategie auf Sicht – Nordstern statt Fünfjahresplan

Ein klassischer Strategieprozess dauert sechs bis neun Monate. Das Problem: Am Ende ist die Welt eine andere. TJ empfiehlt stattdessen maximal 6–12 Monate Horizont für konkrete Ziele und Initiativen – und ein kontinuierliches Re-Evaluieren, sobald sich die Lage verändert. Die Vision darf länger gedacht sein, etwa „Wir wollen ein KI-natives Unternehmen werden." Aber die Wege dorthin müssen beweglich bleiben. Das ist kein Aufruf zur Planlosigkeit, sondern zur strategischen Agilität: Wisse, wohin du willst. Halte aber den Weg offen. Und prüfe vor jedem nächsten Schritt, ob du noch das Richtige angehst – und ob du es richtig angehst.

Das nimmst du mit:
• Was du heute baust, kann morgen obsolet sein – Reverse Engineering ganzer Software-Suites über Nacht ist bereits gelebte Realität, keine Zukunftsmusik.
• Die Wahl der Umsetzungsvariante entscheidet mit: Skill, Plugin, Agent, App oder Prompt – jede Option kann funktionieren, die falsche Wahl kostet Ressourcen, ohne es sofort zu zeigen.
• Strategie bedeutet heute maximal 6–12 Monate Horizont – wer neun Monate plant, hat beim Launch bereits eine überholte Strategie in der Hand.
• Das 2x2-Quadranten-Modell macht die Kernfrage sichtbar: Das Richtige richtig zu machen ist das Ziel – das Falsche falsch zu machen ist der perfekte Sturm aus verschwendeter Zeit und verschwendetem Geld.
• Claude mit Design-System ersetzt einen eigens gebauten Buchgenerator: Transkript rein, 15 Minuten später kommt ein fertiges Workbook heraus – besser als jeder Designer-Auftrag.
• Vision darf langfristig sein, Initiativen und Ziele müssen kontinuierlich re-evaluiert werden – KI-Strategie ist kein Einmalprojekt, sondern ein laufender Prozess.

Kapitel:
00:00 Hook: Das Buch ist da — von sechs Wochen auf drei Stunden
00:55 Reverse Engineer Anything: Adobe-Suite über Nacht nachgebaut
02:00 Problem 1: Möglichkeiten steigen exponentiell
03:00 Problem 2: Vielfalt der Umsetzungsvarianten ist extrem hoch
03:55 Problem 3: Alles wird in rasender Geschwindigkeit disruptiert
04:55 Live-Beispiel: Buchgenerator durch Claude Design-System ersetzt
06:10 Der 2x2-Quadrant: Was vs. Wie — richtig oder falsch
07:40 Strategie on the Page: Nordstern statt Fünfjahresplan
09:10 Die vier Quadranten: vom richtigen Anwendungsfall zum perfekten Sturm

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Sell them what they want — deliver what they need: Warum Berater zuerst verkaufen, was der Kunde will

Erfahrene Berater spüren oft nach fünf Minuten, wo das eigentliche Problem liegt — und genau das wird zur Falle. Wer dem Kunden sofort die Ursache nennt, verliert ihn. TJ erklärt, warum du zuerst das verkaufst, was der Kunde will, wie du mit Innovationsrahmen und Auswahlmechanismen im richtigen Quadranten landest, und warum Geschwindigkeit und Mut am Ende über Erfolg oder Scheitern entscheiden.

Der Seerosenteich: Symptome und Ursachen auseinanderhalten

TJ nutzt ein einfaches Bild, das im Vertrieb viel erklärt: den Seerosenteich. Die Oberfläche steht für Symptome — das, was der Kunde sieht und heilen will. Darunter liegt die Ursache — das, was er oft nicht kennt oder vor der er Angst hat. Wer als Berater mit hoher Fachkompetenz in einen Raum kommt, spürt nach wenigen Minuten, wo das eigentliche Problem sitzt. TJ beschreibt das aus eigener Erfahrung: In Transformationsprojekten mit tausend Beteiligten erkannte er früh, wo das Großprojekt in Schieflage geraten war. Hätte er das nach fünf Minuten laut gesagt, wäre die Reaktion gewesen: „Woher willst du das denn wissen?" Interviews, Spinnendiagramme, Analysen — alles führte am Ende auf denselben Punkt. Aber der Weg dorthin war nötig, um Vertrauen aufzubauen.

Sell them what they want — der Kern der Vertriebsstrategie

Die Formel ist klar: Sell them what they want, deliver what they need. Verkauf dem Kunden das, was er sich vorstellt — und liefere dann das, was er wirklich braucht. TJ macht das am Beispiel einer Bäckerei konkret: Will die Bäckerei eine digitale Filiale mit Popup-Konzept und komplett neuem Auftritt, landet das auf der Innovationsmatrix ganz rechts — revolutionär, disruptiv. Das ist der Einstieg, den der Kunde will. Auf dem Weg dahin darf dieser Anwendungsfall reflektiert werden, kann die strategische Komponente einfließen — aber eben nicht als erster Satz, sondern als Begleitung. Eine Stunde über die bestehende Strategie zu sprechen, um den Nordstern zu schärfen, ist möglich, wenn der Auftrag bereits steht und der Kunde die Offenheit mitbringt.

Innovationsrahmen, Auswahlmechanismen und Nutzenkalkulation

Damit man methodisch im richtigen Quadranten landet und nicht aus dem Bauch entscheidet, braucht es drei Werkzeuge. Erstens einen Innovationsrahmen — im Bäckerei-Beispiel zwei: einer für die Außenperspektive (Point of Sale, Kundenkontaktpunkte) und einer nach innen (interne Prozesse). Zweitens Auswahlmechanismen, die helfen, den richtigen Anwendungsfall zu identifizieren. TJ beschreibt einen Zwei-Stunden-Prozess, der Aufwand und Nutzen gegenüberstellt — ein einfacher Quadrant, bei dem geringer Aufwand und hoher Nutzen die naheliegendste Entscheidungsgrundlage liefern. Drittens die Nutzenkalkulation: Wie lässt sich der Wert eines Anwendungsfalls beziffern, welche Fallen gibt es dabei? All das, betont TJ, ist keine Raketenwissenschaft — ein bis zwei Stunden reichen, um die einzelnen Aspekte durchzuarbeiten, ohne das Projekt zu verlangsamen.

Geschwindigkeit hängt am langsamsten Glied der Kette

Ein Zug ist nur so schnell wie sein langsamstes Glied. TJ benennt zwei typische Bremser: Ein Lösungspartner, der zuerst ein Lasten- und Pflichtenheft schreiben will, weil er es nicht anders kennt — und Mitarbeiter, die organisationsseitig nicht mitgenommen wurden und bei der Einführung blockieren. Genau deshalb hat das Koerting Institute den Change- und Organisationsentwicklungsanteil im Programm von einem Abend auf drei erweitert. Das Bild, das TJ dafür wählt, ist präzise: Mit 200 Stundenkilometer gegen eine Wand. Strategie, Anwendungsfall, Prototyp — alles exzellent, alle sitzen da und wollen es haben. Und dann bremst ein einziges vergessenes Element alles aus.

Fazit: Mut zur Entscheidung ist kein Soft Skill

Neben Geschwindigkeit steht ein zweiter Faktor im Mittelpunkt: Mut. Konkret der Mut, eine Entscheidung zu treffen und in die Umsetzung zu gehen, bevor alle Unsicherheiten geklärt sind. TJs Argument ist direkt: In der Zeit, in der du nachdenkst, hättest du bereits einen Fehler gemacht, ihn korrigiert und dich spürbar verbessert. Wer zu lange im Analyse-Modus verharrt, verschenkt genau die Lernschleifen, die Vorsprung erzeugen. Fehler machen ist kein Zeichen von Schwäche — es ist die Voraussetzung für echte Verbesserung. Mut zur Entscheidung ist damit kein weiches Führungsthema, sondern ein handfester Wettbewerbsvorteil.

Das nimmst du mit:
• Wer dem Kunden zu früh sagt, was er wirklich braucht, verliert ihn — verkauf zuerst das, was er will, und steuere dann methodisch auf die Ursache.
• Ohne Innovationsrahmen und Auswahlmechanismen entscheidest du aus dem Bauch — und landest im falschen Quadranten, egal wie gut deine Fachkompetenz ist.
• Die Nutzenkalkulation eines Anwendungsfalls lässt sich in ein bis zwei Stunden erarbeiten und ist trotzdem der Unterschied zwischen einer fundierten und einer zufälligen Entscheidung.
• Ein Lösungspartner mit Pflichtenheft-Mentalität oder nicht abgeholte Mitarbeiter können ein Projekt stoppen — selbst wenn Strategie, Anwendungsfall und Prototyp exzellent sind.
• Mut zur Entscheidung ist kein Soft Skill: In der Zeit, die du mit Nachdenken verbringst, hättest du bereits einen Fehler gemacht, ihn korrigiert und dich messbar verbessert.

Kapitel:
00:58 Das Seerosenteich-Bild: Symptome vs. Ursache
03:02 Sell them what they want, deliver what they need
04:31 Innovationsrahmen und Auswahlmechanismen
07:01 Geschwindigkeit und Mut als Erfolgsfaktoren

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105 Bestseller-Autoren in einer Nacht: Buchgenerator, KI-Cover, Amazon #1

Ein Buchgenerator, 105 Autoren, drei Formate – und noch in derselben Nacht bei Amazon live. TJ erklärt, wie er das Projekt komplett mit KI umgesetzt hat: von der Einreichung der Beiträge über automatisches Scoring bis zum fehlerfreien Upload bei Amazon Kindle Direct Publishing. Was früher mehrere Abende und eine externe Grafikdesignerin gekostet hat, dauert heute eine Stunde. Warum das für dein nächstes Sammelband-Projekt relevant ist, hörst du in dieser Folge.

Warum frühere Buchprojekte tagelang gedauert haben

TJ kennt den schmerzhaften Vergleich aus eigener Erfahrung. Zu Beginn der KI-Ära arbeiteten er und seine Teilnehmer mit kleinen Kontextfenstern: Ein Exposé entstand per Prompt, die nächsten Kapitel folgten in neuen Chats, weil das Modell schlicht nicht mehr speichern konnte. Das hat manchen Teilnehmer mehrere Tage gekostet. Später, bei Buchprojekten mit 80 und dann 50 Autoren, lief die Texterstellung zwar schneller – doch die Nacharbeit fraß die Zeit: Inhalte in Word formatieren, das Dokument für Amazon Kindle Direct Publishing ausrichten, und schließlich eine externe Grafikdesignerin beauftragen, die das Cover exakt nach den Schnittmuster-Vorgaben umsetzte. Genau diese Reibungsverluste hat TJ mit dem neuen Buchgenerator beseitigt.

Der Buchgenerator: Einreichen, Scoring, Freigabe

TJ hat einen eigenen Buchgenerator programmiert, der mehrere Projekte parallel abbilden kann. Autoren erhalten einen Projektcode und tragen ihren Beitrag – einen Impuls oder eine positionierte Perspektive – direkt in die Oberfläche ein. Das System bewertet jeden Beitrag anschließend per Scoring: Wie stark ist der Inhalt? Hält er sich an die Rahmenbedingungen, etwa keine übermäßige Eigenwerbung? Erst wenn ein Beitrag die Schwelle überschreitet und manuell freigegeben wird, fließt er ins Buch. TJ selbst hat seinen eigenen Beitrag vergessen freizugeben – er ist deshalb nicht im fertigen Buch. Ein kleines Detail, das zeigt: Das System greift wirklich, es wartet auf die Freigabe und übernimmt keinen Inhalt ohne sie.

Kindle, Softcover, Hardcover – alles in einer Nacht

Nach der Freigabe der 105 Beiträge hat der Generator automatisch alle drei Formate erzeugt: Kindle-Format, Softcover und Hardcover. Das Ergebnis ist ein Buch mit 440 Seiten, das TJ auf den niedrigstmöglichen Preis kalibriert hat – 1,79 Euro für das Kindle-Format, 19,90 Euro für Hardcover und Taschenbuch. Noch in derselben Nacht war alles bei Amazon Kindle Direct Publishing eingereicht und wenige Stunden später kaufbar. Was früher mehrere Abende Begleitung und Nacharbeit bedeutet hat, war diesmal in einer einzigen Nacht abgeschlossen – inklusive Cover. Das Cover für alle drei Formate wurde vollständig per KI generiert, ohne externe Grafikdesignerin.

Amazon Platz 1 – und was dahinter steckt

Am Morgen nach der Veröffentlichung stand das Buch in drei Kindle-Kategorien auf Platz 1: Führung und Personalmanagement, Unternehmenskultur und Softskills. Für Taschenbuch und Hardcover gab es am Wochenende zwei weitere Kategorie-Spitzenplätze. Die Rankings berechnet Amazon täglich neu, sie pendeln sich über die Zeit ein – zum Zeitpunkt der Aufzeichnung lagen die Print-Formate bei Platz 2, 6 und 11. Was den Start ermöglicht hat: Die 105 Autoren haben selbst gekauft und bewertet. Elf Bewertungen lagen bereits vor. In engen Nischenkategorien reicht das, um anfangs ganz oben zu stehen. Kein Selbstläufer – aber ein realistischer Mechanismus, wenn die Community mitzieht.

Fazit: Single-Prompt-Lösungen und was das für die Masterclass bedeutet

Das entscheidende Prinzip hinter dem gesamten Prozess nennt TJ Single-Prompt-Lösungen: Jedes Format, das die KI erzeugt hat, wurde von Amazon beim ersten Upload ohne Beanstandung akzeptiert. Kein falsches Schnittmuster, kein PDF-Fehler, keine Iteration. Das ist der Unterschied zu früheren Projekten, bei denen Formatfehler zusätzliche Runden erzwungen haben. In der nächsten Masterclass will TJ den gesamten Prozess live zeigen – seine Einschätzung: maximal eine Stunde, und das Buch ist fertig und eingereicht. Möglicherweise noch während der Masterclass selbst von Amazon freigegeben. Nicht in mehreren Abenden. In einer Stunde.

Das nimmst du mit:
• Ein eigener Buchgenerator mit Projektcode und Freigabe-Mechanismus macht Sammelband-Projekte mit vielen Autoren skalierbar – TJ hat 105 Beiträge in einer Nacht zu einem fertigen Amazon-Buch verarbeitet.
• Single-Prompt-Lösungen für jedes Format bedeuten reibungsfreier Upload: Amazon hat Kindle-, Softcover- und Hardcover-Format beim ersten Einreichen ohne Beanstandung akzeptiert.
• Ein automatisches Scoring-System filtert schwache oder regelwidrige Beiträge vor der Freigabe – Qualitätskontrolle funktioniert so auch bei 105 Autoren ohne manuelle Einzelprüfung.
• Das Cover für alle drei Formate – Kindle, Softcover, Hardcover – entstand vollständig per KI, ohne externe Grafikdesignerin.
• Platz 1 in drei Amazon-Kindle-Kategorien ist in Nischensegmenten realistisch, wenn die Autoren selbst kaufen und bewerten – der Ranking-Mechanismus funktioniert, aber er pendelt sich täglich neu ein.
• Was früher mehrere Abende Nacharbeit gekostet hat, ist heute in einer Stunde umsetzbar – der gesamte Prozess lässt sich live in einer Masterclass-Session durchführen.

Kapitel:
00:00 Hook: 105 Autoren, ein Buchgenerator, eine Nacht
00:32 Warum frühere Versuche tagelang gedauert haben
00:52 Der Buchgenerator: Wie er funktioniert
02:02 Scoring, Freigabe-Prozess und Qualitätskontrolle
02:32 Kindle, Softcover, Hardcover – in einer Nacht publiziert
03:17 Amazon-Rankings: Platz 1 in drei Kategorien
04:16 Single-Prompt-Lösungen: Warum Amazon alles fehlerfrei akzeptiert hat
05:10 Was das in der Masterclass bedeutet – eine Stunde statt mehrere Abende
06:10 KI-Cover für alle Formate, Dank an die Autoren

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KI-Strategie live: 4 Deep-Research-KIs, Meta-Analyse und 3 Szenarien

Wie baut man eine vollständige Strategieanalyse mit KI auf – von der ersten Recherche bis zur Szenario-Simulation? TJ zeigt am Live-Beispiel eines Übersetzungsunternehmens, wie er ChatGPT, Claude, Perplexity und Perplexity Computer parallel einsetzt, die Ergebnisse per Meta-Analyse verdichtet und daraus drei konkrete Handlungsszenarien ableitet. Was Unternehmen früher mit sechsstelligen Beratungsbudgets eingekauft haben, läuft heute am eigenen Rechner – wenn du weißt, wie.

Warum vier KIs besser sind als eine

TJ startet nicht mit einer einzigen KI, sondern schickt denselben Deep-Research-Prompt gleichzeitig an ChatGPT, Claude, Perplexity und Perplexity Computer. Der Grund ist denkbar einfach: Jede KI greift auf andere Quellen zurück und hat andere blinde Flecken. Wer nur eine KI befragt, bekommt ein Bild – aber kein vollständiges. Wer vier befragt, bekommt vier überlappende Perspektiven, aus denen sich Muster ablesen lassen. TJ hätte noch Grok und Gemini hinzuziehen können, entschied sich aber für seine vier Standard-Werkzeuge. Das Ergebnis: vier separate Tiefenanalysen, die jeweils 30 bis 45 Minuten Rechenzeit benötigten.

Die Meta-Analyse – Muster, weiße Flecken, schwarze Schwäne

Der entscheidende Schritt zwischen Recherche und Strategie ist die Meta-Analyse über alle vier KI-Outputs. TJs Prompt an die KI lautet sinngemäß: Zeig mir die Muster, zeig mir die weißen Flecken und zeig mir die schwarzen Schwäne. Das klingt schlicht, ist aber methodisch kraftvoll. Muster zeigen, was mehrere KIs übereinstimmend identifizieren. Weiße Flecken zeigen, was keine KI ausreichend beleuchtet hat. Schwarze Schwäne zeigen unwahrscheinliche, aber folgenreiche Entwicklungen – genau die, die in klassischen Analysen gern verschwinden. Erst danach reichert TJ die Meta-Analyse mit unternehmensinternen Informationen an: aktuelle Angebote, Unternehmenspräsentation, weiterer Kontext zu Intellitext.

Die Kernfrage: Wie haben andere die Disruption überlebt?

Die stärkste Frage im gesamten Prozess ist keine Lösungsfrage, sondern eine Lernfrage aus der Vergangenheit. TJ formuliert sie so: Wie haben andere Übersetzungsunternehmen diese Disruption überlebt – oder gewonnen? Denn Intellitext ist nicht das erste Unternehmen, das unter dem Druck von KI-basierter Übersetzung steht. DeepL und ähnliche Tools veränderten die Branche nicht erst gestern, sondern seit mindestens vier Jahren spürbar. Es gibt Unternehmen, die daran gescheitert sind. Und es gibt Unternehmen, die ihrem Kern treu geblieben sind und sich trotzdem transformiert haben – ohne plötzlich in einer völlig anderen Branche zu landen. Genau diese Fälle trägt die KI zusammen. Alles ist schon erfunden, sagt TJ. Man muss nur danach fragen.

Drei Szenarien statt einer Empfehlung

Aus der angereicherten Meta-Analyse leitet TJ drei Szenarien ab: evolutionär, revolutionär und disruptiv. Der Unterschied liegt nicht in der Qualität der Analyse, sondern im Mut, den das jeweilige Szenario von den Entscheidern verlangt. Inge und Falk, die Inhaber von Intellitext, müssen selbst bestimmen, wie viel Veränderung sie bereit sind zu tragen. TJ simuliert mindestens eines dieser Szenarien vollständig – das revolutionäre Szenario B – und erhält daraus einen expliziten Bericht: Was passiert konkret, wenn dieses Szenario umgesetzt wird? Dieser Bericht ist kein Fahrplan, sondern eine Entscheidungsgrundlage. Drei Szenarien zu präsentieren statt einer einzigen Empfehlung ist der Unterschied zwischen Beratung, die überfordert, und Beratung, die befähigt.

Fazit: Eine Kompetenz, die früher sechsstellig kostete

TJ macht in dieser Folge ein zentrales Versprechen explizit: Strategiesimulationen, für die Unternehmen früher sechsstellige Beträge an große Beratungshäuser gezahlt haben, lassen sich heute am eigenen Rechner durchführen. Die Abfolge – Gespräch, Deep Research mit mehreren KIs, Meta-Analyse, Kontextanreicherung, Szenarioableitung, Simulation – ist lernbar. Wer diese Kompetenz aufbaut, kann Kunden eine Qualität an Analyse liefern, die sie sich bisher nicht leisten konnten oder schlicht nicht kannten. Das ist keine Theorie. TJ zeigt es live, am echten Fall, mit echten Werkzeugen. Die einzige Voraussetzung auf Kundenseite, sagt er, ist Mut – die Bereitschaft, eingefahrene Antworten zu hinterfragen.

Das nimmst du mit:
• Vier KIs parallel zu befragen liefert unterschiedliche Quellen und deckt blinde Flecken auf, die eine einzelne KI systematisch übersieht.
• Die Meta-Analyse über mehrere KI-Outputs – Muster, weiße Flecken, schwarze Schwäne – ist der entscheidende Schritt zwischen Recherche und Strategie.
• Die stärkste Strategiefrage lautet nicht 'Was sollen wir tun?', sondern 'Wie haben andere Unternehmen in derselben Situation überlebt oder gewonnen?'
• Drei Szenarien – evolutionär, revolutionär, disruptiv – geben Kunden eine konkrete Entscheidungsgrundlage, statt sie mit einem einzigen Lösungsvorschlag zu überfordern.
• Strategiesimulationen, für die früher sechsstellige Beratungsbudgets nötig waren, lassen sich heute mit Claude und Co. selbst durchführen – wenn man die Abfolge kennt.
• Unternehmensinternen Kontext erst nach der Meta-Analyse einzubringen hält die Recherche unvoreingenommen und schärft die Szenarioableitung.

Kapitel:
00:00 Hook: Meta-Analyse – Muster, weiße Flecken, schwarze Schwäne
00:20 Deep Research mit 4 KIs: ChatGPT, Claude, Perplexity, Perplexity Computer
00:51 Meta-Analyse: Alle Ergebnisse zusammenführen
01:30 Unternehmenskontext einbringen und Szenarien ableiten
02:53 3 Szenarien: evolutionär, revolutionär, disruptiv
05:16 Die Kernfrage: Wie haben andere die Disruption überlebt?
08:10 Was diese Kompetenz wert ist – und warum du sie brauchst

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Raum der Ahnungslosen: Jeder kennt KI – niemand weiß, was tun

398 von 400 Projektmanagern hörten auf dem weltgrößten PMI-Kongress in Atlanta zum ersten Mal von KI. Heute kennt sie fast jeder – und trotzdem ist der Raum der Ahnungslosen voller denn je. TJ erklärt, warum sich die Art der Ahnungslosigkeit verschoben hat und wie du das „4+3 Räume der Veränderung"-Modell nutzt, um Menschen wirklich dort abzuholen, wo sie stehen.

Atlanta, 400 Projektmanager – und zwei, die KI kannten

TJ hielt vor etwa drei Jahren auf dem PMI-Kongress in Atlanta eine Keynote – dem größten Projektmanagementkongress der Welt, hinter dem eine halbe Million zertifizierter Fachleute stehen. Als er im Saal fragte, wer zum ersten Mal von KI gehört habe, streckten 398 von 400 Teilnehmern die Hand. Zwei hatten vorher davon gehört. Dieser Moment zeigt, wie tief der blinde Fleck damals war: KI existierte als gesellschaftliches Thema schlicht noch nicht im Bewusstsein der meisten Fachleute. Dieses Bild hat TJ seitdem immer wieder auf der Bühne eingesetzt – und erlebt, wie es sich fundamental verändert hat.

Warum der Raum der Ahnungslosen heute voller ist als je zuvor

Die Überraschung: Der Raum hat sich nicht geleert. Er hat sich neu gefüllt. Früher saßen dort Menschen, die nie von KI gehört hatten. Heute weiß fast jeder, dass es KI gibt – aber der Raum quillt über mit Menschen, die nicht wissen, was sie damit anfangen sollen, wie sie es einordnen, was sie persönlich damit leisten können. Die Art der Ahnungslosigkeit hat sich verschoben, ihre Wirkung bleibt dieselbe: Lähmung statt Handlung. Das ist die entscheidende Diagnose dieser Episode – und der Ausgangspunkt für jede sinnvolle KI-Kommunikation im Unternehmen.

Exponentialität: Warum auch KI-Profis immer wieder von vorne anfangen

Selbst wer tief in der KI-Welt arbeitet, kennt das Gefühl: Über Nacht tauchen neue Modelle auf, neue Marktteilnehmer verändern das Spielfeld, neue Möglichkeiten entstehen – und plötzlich fühlt man sich wieder wie ein Anfänger. TJ beschreibt das nicht als Versagen, sondern als Normalzustand einer exponentiellen Phase. Die Verdoppelungsgeschwindigkeit der KI-Möglichkeiten nimmt zu, nicht ab. Wer das akzeptiert, kann produktiv damit umgehen. Wer erwartet, irgendwann „fertig gelernt" zu haben, wird dauerhaft frustriert sein. Das Zurückgeschleudertwerden in den Raum der Ahnungslosen ist kein Rückschritt – es ist der Rhythmus dieser Technologie.

Das Modell: 4+3 Räume der Veränderung – und warum Akzeptanz nicht reicht

Das „4+3 Räume der Veränderung"-Modell geht auf ein Konzept aus den 1950er Jahren zurück, wurde unter anderem von Klaas Janssen weiterentwickelt und von TJ für den KI-Kontext erweitert. Die klassischen vier Räume sind Schock, Verneinung, Verwirrung und Akzeptanz – ergänzt um den Raum der Ahnungslosen sowie drei weitere Räume: Integration, Spielwiese und Transformation. Akzeptanz allein reicht nach TJs Verständnis ausdrücklich nicht. Wer bei „Ich finde KI okay" stehen bleibt, hat den entscheidenden Schritt noch vor sich: KI wirklich in den eigenen Arbeitsalltag integrieren, ausprobieren und schließlich transformativ zum Nutzen des eigenen Unternehmens oder der Kunden einsetzen.

Praxistipp: So setzt du das Modell in Vorträgen ab 10 Personen ein

Das Modell funktioniert nicht nur auf großen Bühnen. TJ betont ausdrücklich: 10, 20 oder 30 Personen reichen vollkommen. Der Kern des Ansatzes ist einfach – du lässt das Publikum sich selbst einordnen. In welchem Raum stecke ich gerade? Im Schock über die neuesten Entwicklungen? In der Verneinung? In der Verwirrung? Diese Selbstverortung schafft Bewusstsein, macht Widerstände sichtbar und eröffnet ein ehrliches Gespräch. Genau das ist der erste Schritt, bevor Veränderung möglich wird.

Fazit: Der Raum der Ahnungslosen ist nicht das Problem von gestern – er ist das Problem von heute, nur in einer neuen Form. Wer das versteht und das 4+3-Modell gezielt einsetzt, kann Menschen dort abholen, wo sie wirklich stehen: nicht beim Bewusstsein für KI, sondern beim Mut, sie zu nutzen.

Das nimmst du mit:
• Der Raum der Ahnungslosen hat sich nicht geleert – er hat sich neu gefüllt: Früher fehlte das Wissen über KI, heute fehlt das Wissen, was man konkret damit macht.
• Auf dem PMI-Kongress in Atlanta hatten 398 von 400 Teilnehmern vor Ort zum allerersten Mal von KI gehört – dieses Bild zeigt, wie schnell sich das Bewusstsein seitdem verändert hat.
• Akzeptanz ist kein Ziel, sondern eine Zwischenstation: Wer bei „Ich finde KI okay" stehen bleibt, hat Integration und Transformation noch vor sich.
• Auch KI-erfahrene Anwender werden regelmäßig in den Raum der Ahnungslosen zurückgeschleudert, weil neue Modelle und Player über Nacht auftauchen – das ist kein Versagen, sondern der Rhythmus dieser exponentiellen Entwicklung.
• Das „4+3 Räume der Veränderung"-Modell lässt sich in Vorträgen ab 10 Personen einsetzen, um Widerstände sichtbar zu machen und echte Gesprächsbereitschaft zu erzeugen.

Kapitel:
00:00 Hook: 398 von 400 Projektmanagern hatten noch nie von KI gehört
00:28 Der Raum der Ahnungslosen heute: voller denn je – aber anders
01:15 Exponentielles Wachstum: Warum auch KI-Profis immer wieder von vorne anfangen
01:59 Atlanta-Story: Der PMI-Kongress und die Abfrage im Saal
03:02 4+3 Räume der Veränderung: Schock, Verneinung, Verwirrung, Akzeptanz – und was danach kommt
05:05 Praxistipp: Wie du das Modell in Vorträgen ab 10 Personen einsetzt

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Nutzenkalkulator als Lead-Magnet: Live-ROI-Berechnung im 100-Minuten-Workshop

Wie strukturierst du einen 100-Minuten-Workshop mit 80 Führungskräften so, dass am Ende ein konkreter Anwendungsfall im Nutzenkalkulator steht? TJ zeigt den genauen Ablauf: Wahrnehmungs-Canvas, Think-Pair-Share und Live-Kalkulation — und erklärt, warum der Kalkulator gleichzeitig Lead-Magnet ist. Wer verstehen will, wie aus einer Stillarbeitsübung verwertbare Geschäftsdaten werden, hört hier genau hin.

Das klare Ziel: Mindestens ein Anwendungsfall, live im Kalkulator

TJ geht nicht mit einem vagen Lernziel in den Workshop — er geht mit einer messbaren Aufgabe: Mindestens einen Anwendungsfall aus dem Raum nehmen und ihn live in den Nutzenkalkulator eintragen, sodass alle Teilnehmer das Ergebnis sehen. Das ist kein reiner Demonstrationstrick. Der Kalkulator ist gleichzeitig Lead-Magnet: Wer ihn befüllt, liefert echte Daten über seinen konkreten Anwendungsfall — Informationen, die für die Weiterarbeit direkt verwertbar sind. Die 100 Minuten sind in vier Phasen aufgeteilt, wobei der Einstieg bewusst genutzt wird, um offene Fragen aus der vorangegangenen Keynote aufzugreifen — besonders, weil der Vorstandsvorsitzende im Raum saß.

Wahrnehmungs-Canvas: Erst wahrnehmen, dann über KI reden

Bevor KI überhaupt Thema wird, bekommen alle Teilnehmer einen Wahrnehmungs-Canvas — hundertfach gedruckt, ausgeteilt, mit Musik im Hintergrund. Drei Fragen, je ein bis zwei Minuten Stillarbeit: Erstens, was nimmst du in deinem Unternehmen wahr, wo müsste man eigentlich mal ran? Zweitens, warum ist das jetzt gerade relevant? Drittens, was ist der Engpass — die Reibung, die euch daran hindert, dort besser zu sein? Diese Abfolge ist kein Zufall. Wer erst selbst denkt, bevor KI als Lösung angeboten wird, öffnet sich ehrlicher über echte Probleme. Der Canvas schafft den Rohstoff für alles, was danach kommt.

Think, Pair, Share — und warum du das Mikrofon selbst tragen musst

Das Konzept ist klassisch: selbst nachdenken, mit dem Nachbarn teilen, dann in der großen Gruppe. In der Praxis funktioniert das in ingenieurgetriebenen, blauen Organisationen aber nur, wenn du aktiv auf die Leute zugehst. Freiwillige melden sich selten. TJ geht mit dem Mikrofon durch den Raum: Name, Rolle, Unternehmen — und dann die Frage, was die Übung mit ihnen gemacht hat. Ein Beispiel aus dem Workshop: Ein Geschäftsführer schildert, dass die Disposition ständig Dreck am Stecken hat, noch Faxe bekommt und zu viel manuell arbeitet. Das ist kein abstraktes Problem mehr — das ist ein konkreter Anwendungsfall, der direkt in den Kalkulator wandern kann.

Flexibel bleiben, wenn der Raum dir Knüppel zwischen die Beine wirft

Ursprünglich war Gruppenarbeit an Flipcharts geplant. Dann kam jemand von der Messe Karlsruhe herein und untersagte das Aufkleben von Papier — falsche Stifte könnten durchschreiben, Wände müssten neu gestrichen werden. TJ diskutiert nicht. Er bestellt stattdessen acht einzelne Flipcharts, die dann im Raum verteilt werden — und entscheidet während des Workshops spontan, das Format noch einmal umzubauen und die Teilnehmer sitzen zu lassen. Die Lektion dahinter: Wer als Facilitator standhaft auf einem Plan besteht, verliert die Energie des Raumes. Wer das Format in Echtzeit anpasst, behält die Kontrolle über das Wesentliche.

Fazit: Der Workshop als System, nicht als Programm

Was TJ hier beschreibt, ist kein starres Ablaufskript — es ist ein System mit klarem Output. Der Wahrnehmungs-Canvas erzeugt ehrliche Problemformulierungen. Think-Pair-Share holt sie aus den Menschen heraus. Der Nutzenkalkulator macht den Wert sichtbar und liefert gleichzeitig Daten. Und die Bereitschaft, alles spontan umzumodeln, sorgt dafür, dass das System auch dann funktioniert, wenn der Raum nicht mitspielt. Wer diesen Aufbau versteht, hat einen Workshop-Rahmen, der nicht nur inspiriert — sondern konkrete Anschlusspunkte für echte Projekte schafft.

Das nimmst du mit:
• Der Nutzenkalkulator ist kein reines Präsentationstool — er ist Lead-Magnet und Datenpunkt zugleich: Wer ihn live befüllt, gibt dir verwertbare Informationen über seinen Anwendungsfall.
• Wenn du einen Canvas mit drei Fragen (Was nehme ich wahr? Warum jetzt? Was ist der Engpass?) einsetzt, bevor KI überhaupt Thema wird, öffnen sich Teilnehmer ehrlicher über ihre echten Probleme.
• Think, Pair, Share funktioniert in blauen, ingenieurgetriebenen Organisationen nur, wenn du aktiv mit dem Mikrofon auf Menschen zugehst — Freiwillige melden sich selten von selbst.
• Wenn der Raum oder das Veranstaltungsmanagement dir Knüppel zwischen die Beine wirft (kein Flipchart-Papier, falsche Stifte), gehst du nicht in Diskussion — du modelst das Format in Echtzeit um.
• KI ist Chefsache: Wenn der Vorstandsvorsitzende im Raum sitzt, greifst du seine offenen Fragen aus der Keynote im Workshop gezielt wieder auf — das schafft Verbindlichkeit nach oben.

Kapitel:
00:00 Einstieg: Keynote-Abschluss und Übergabe zum Workshop
02:03 Workshop-Struktur: 100 Minuten, vier Phasen
03:00 Ziel: Einen Anwendungsfall live in den Nutzenkalkulator eintragen
04:00 Wahrnehmungs-Canvas: Stillarbeit mit drei Fragen
06:00 Think, Pair, Share: Wie TJ Teilnehmer aktiv ins Gespräch holt
08:00 Flexibel bleiben: Flipchart-Chaos und spontane Umplanung

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#568 — RTSE-Prinzip: Geschäftsmodell-Entscheidungen strukturiert mit KI treffen

Einfach mit KI loslegen klingt verlockend – scheitert aber bei strategischen Entscheidungen zuverlässig. TJ stellt das RTSE-Prinzip vor: Recherche, Transfer, Szenarien-Simulation, Erkenntnisse. Als ehrliches Anschauungsmaterial dient sein eigenes selbst ernanntes schlechtestes Buch, entstanden 2023 in vier halben Tagen mit ChatGPT 3.5. Warum der Kontrast zwischen Geschwindigkeit und Qualität genau der Punkt ist, den du für dein Business verstehen musst.

Schrottliteratur als Lehrstunde – warum Tempo kein Qualitätsmerkmal ist

TJ beginnt mit einer ungewöhnlich ehrlichen Eröffnung: Er hält sein eigenes Buch für eines der schlechtesten, die er je veröffentlicht hat. Entstanden im April 2023, während einer Corona-Quarantäne, in vier halben Tagen mit ChatGPT 3.5 – damals noch ohne Turbo-Variante. Das Ergebnis war technisch bedingt grottig: Das Kontextfenster umfasste gerade einmal 9.000 Tokens, weshalb die KI alle drei Seiten wiederholte, was sie drei Seiten zuvor bereits geschrieben hatte. Sie hatte buchstäblich vergessen, was sie kurz zuvor formuliert hatte. Veröffentlicht wurde das Werk trotzdem – per Amazon KDP, übersetzt in mehrere Sprachen durch DeepL, in jeweils rund zehn Minuten pro Sprachversion. Schnell, ja. Brauchbar, nein. Das Beispiel zeigt schonungslos, was passiert, wenn Prozessgeschwindigkeit vor Prozessqualität kommt.

Was der Übersetzungsmarkt damit zu tun hat – und warum Recherche zuerst kommt

TJ nutzt das Buch-Beispiel, um einen konkreten Markt zu illustrieren: Übersetzungsdienstleistungen. Seit rund dreieinhalb Jahren ermöglicht KI die Dokumentenübersetzung auf Knopfdruck – DeepL macht daraus Routine, Echtzeit-Kopfhörer übersetzen Bühnenspeaker live. Für Unternehmen, die im Übersetzungsgeschäft tätig sind oder es als zweites Standbein erwägen, ist das eine fundamentale Marktveränderung. Genau deshalb steht Recherche an erster Stelle: Wie sieht der Markt gerade aus? Welche technischen Entwicklungen verändern ihn? Wer sind die relevanten Spieler? Ohne diese Grundlage ist jede KI-Simulation eine Simulation ins Leere – gut klingende Outputs ohne belastbare Basis.

Das RTSE-Prinzip im Detail – vier Schritte, die den Unterschied machen

RTSE steht für Recherche, Transfer, Szenarien-Simulation und Erkenntnisse – und die Reihenfolge ist nicht verhandelbar. Erst kommt die Marktanalyse (R), dann der Transfer (T): Was bedeuten diese Marktdaten konkret für das eigene Business? Daraus entstehen drei Szenarien – ein evolutionäres, ein revolutionäres und ein disruptives. Erst im dritten Schritt (S) wird jedes dieser Szenarien simuliert, bevor im vierten Schritt (E) belastbare Erkenntnisse abgeleitet werden. TJ macht deutlich, dass die Simulation allein für ein KI-Café zu zeitaufwendig ist – sie braucht Raum. Der Bericht kann nachgeliefert werden, die Erkenntnisse werden in der Folgewoche reflektiert. Struktur schlägt Spontaneität.

Live-Anwendung: RTSE an einem echten Business durchziehen

TJ kündigt an, das Prinzip in der nächsten Session live anzuwenden – mit einer Teilnehmerin, die bereits seit Jahren in der Masterclass dabei ist. Das Transkript des Gesprächs über ihr Business dient als Ausgangsmaterial für den Transfer-Schritt. Auf der Bühne werden Recherche und Transfer durchgezogen, die Szenarien-Simulation folgt danach. Dieses Vorgehen zeigt, wie RTSE in der Praxis funktioniert: nicht als abstraktes Framework, sondern als strukturierter Arbeitsprozess, der echte Geschäftsmodell-Entscheidungen trägt. Wer eine ähnliche Entscheidung vor sich hat – etwa ein zweites Standbein aufzubauen – bekommt hier ein konkretes Vorgehen an die Hand.

Fazit: KI beschleunigt – aber nur, was du ihr gut vorbereitet gibst

Das RTSE-Prinzip löst ein zentrales Problem: KI-Tools können in Minuten Outputs liefern, die beeindruckend wirken – aber ohne strukturierte Vorbereitung bleibt es Scheinpräzision. TJ zeigt das am eigenen Beispiel: Ein Buch in vier halben Tagen ist beachtlich schnell. Schrottliteratur ist es trotzdem. Der Unterschied liegt nicht im Tool, sondern im Prozess davor. Recherche schafft die Grundlage, Transfer macht sie relevant, Simulation macht Optionen sichtbar, Erkenntnisse machen sie entscheidbar. Wer diesen Rahmen konsequent nutzt, trifft Geschäftsmodell-Entscheidungen, die tragen – statt schnelle KI-Outputs zu produzieren, die niemanden weiterbringen.

Das nimmst du mit:
• Marktrecherche ist der nicht überspringbare erste Schritt – ohne sie ist jede KI-Simulation wertlos, egal wie gut der Prompt ist.
• Transfer bedeutet konkret: Du übersetzt Marktdaten in drei Szenarien für dein Business – evolutionär, revolutionär oder disruptiv.
• Die Szenarien-Simulation braucht Zeit und Raum – wer sie in fünf Minuten erwartet, bekommt Scheinpräzision statt belastbare Entscheidungsgrundlagen.
• Ein 9.000-Token-Kontextfenster vergisst nach einer Seite, was es vorher geschrieben hat – technische Grenzen von 2023 als Mahnung, Tools und ihre Grenzen zu kennen.
• Geschwindigkeit ist kein Qualitätsmerkmal: Ein Buch in vier halben Tagen, übersetzt in zehn Minuten – beeindruckend schnell, aber ohne Prozess davor bleibt es Schrottliteratur.
• Das RTSE-Prinzip funktioniert nicht als Theorie, sondern als Arbeitsprozess – TJ führt es live mit einem echten Business durch, damit du siehst, wie es in der Praxis aussieht.

Kapitel:
00:00 Hook: Schrottliteratur auf Amazon – TJs schlechtestes Buch als Einstieg
01:37 Das RTSE-Prinzip: Recherche, Transfer, Szenarien-Simulation, Erkenntnisse
02:43 Anwendung live: Wie RTSE konkret für ein Business durchgezogen wird

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 Lokal statt Cloud: Wie TJ KI-Anwendungen ohne Datenleck baut

Datenschutz und KI-Geschwindigkeit schließen sich nicht aus – wenn du verstehst, wo Kundendaten überhaupt ins Spiel kommen. TJ trennt scharf zwischen KI-gestützter Entwicklung und KI-betriebenem Betrieb und zeigt, warum diese Unterscheidung alles ändert. Du hörst, wie er live vor 400 Leuten in einer Stunde eine vollständige Matching-Plattform mit lokalen Open-Source-Modellen gebaut hat – kein einziges Kundendaten-Bit hat das Unternehmensnetz verlassen. Warum Nvidia gerade 20 Milliarden für Hugging Face bezahlt hat, erklärt den Markt besser als jede Analystenprognose.

Entwicklung vs. Betrieb – der Unterschied, der Datenschutz-Debatten auflöst

TJ macht eine Unterscheidung, die in den meisten KI-Diskussionen fehlt: Durch was entsteht eine Lösung – und wie betreibst du sie später? Wer das trennt, merkt schnell, dass die Datenschutz-Bedenken meist nur eine Phase betreffen. Während der Entwicklung fließen keine Unternehmensdaten, keine Kundendaten, kein einziges relevantes Bit zu einem externen Anbieter. Du entwickelst Software – du schickst Prompts, keine Payloads. Erst im Betrieb, wenn die Lösung mit echten Daten läuft, wird die Frage relevant, welches Modell welche Informationen verarbeitet. Wer diese beiden Phasen sauber auseinanderhält, kann im Entwicklungsprozess bedenkenlos die leistungsfähigsten Frontier-Modelle nutzen – und im Betrieb auf sichere lokale Alternativen wechseln.

Vibe-Engineering: Immer das beste Modell, immer sofort verfügbar

TJ arbeitet in Claude Code – nicht in einer klassischen IDE wie VS Code – und wechselt das Modell per Klick unten rechts im Interface. Von Claude 3.5 auf Claude 3.7, von Opus 4 auf Opus 5, sobald eine neue Version verfügbar ist. Das klingt nach einem Detail, ist aber der Kern seines Entwicklungstempos: Er hat immer das aktuell stärkste Code-Modell im Einsatz, ohne Konfigurationsaufwand. Dieses Prinzip nennt er Vibe-Engineering – den Entwicklungsprozess konsequent auf KI-Qualität ausrichten, statt KI als Add-on in einen bestehenden Workflow zu pressen. Das Ergebnis ist nicht nur Geschwindigkeit, sondern eine Qualität, die mit manueller Entwicklung schlicht nicht mithalten kann.

Grüne Wiese statt Anflanschen – warum KI-zentriert neu bauen gewinnt

Die meisten Unternehmen kleben KI an bestehende Systeme. TJ geht den anderen Weg: KI-zentriert neu bauen, auf grüner Wiese. Er hat die Akademie vollständig neu aufgesetzt, statt WordPress irgendwie zu erweitern. Der Vorteil ist nicht nur technischer Natur – es ist auch ein mentaler Befreiungsschlag. Wer neu baut, muss keine Kompromisse mit Legacy-Architekturen schließen und kann Qualität und Geschwindigkeit so kombinieren, wie es mit gewachsenen Systemen schlicht nicht möglich ist. Die Migration kommt danach, wenn das neue System funktioniert. Kein großes Risiko – aber ein klarer Schritt, der Mut erfordert und den die meisten scheuen.

6.000 Open-Source-Modelle, Hugging Face und Nvidias 20-Milliarden-Wette

Im Betrieb braucht es kein Frontier-Modell. Auf Hugging Face stehen über 6.000 – inzwischen vielleicht 10.000 – Open-Source-Modelle zur Verfügung, die sich vollständig lokal betreiben lassen. Nvidia hat das erkannt und Hugging Face für 20 Milliarden Dollar gekauft. Der Grund: Damit kann Nvidia jetzt einen vollständigen vertikalen Stack liefern – von der CPU über das Betriebssystem bis zu lokalen KI-Modellen, die direkt im eigenen Rechenzentrum laufen. Das macht Unternehmen unabhängig von OpenAI, Anthropic und Co. Nvidia hat seine Gewinnprognose für das Folgejahr von 40 auf 70 Prozent angehoben – weil dieser vollständige Stack ein neues Marktsegment öffnet, ähnlich wie Android und Apple den Mobilfunkmarkt aufgeteilt haben: ein Markt zwischen Closed-Source und Open-Source-KI.

Matching-Plattform in einer Stunde, Testimonials vollautomatisch – so sieht das in der Praxis aus

TJ hat live vor 400 Zuschauern im KI-Café eine Matching-Plattform für Interim-Manager gebaut – in einer Stunde, mit Claude 5 als Entwicklungsmodell und LM Studio mit zwei lokalen Modellen im Betrieb. Die Plattform matcht Tausende Lebensläufe gegen Projektanfragen und begründet die Auswahl nachvollziehbar. Kein einziges Kundendaten-Bit hat das System verlassen. Dasselbe Prinzip steckt hinter der vollautomatischen Testimonial-Pipeline des Koerting Institute: Ein halbstündiges Kundeninterview wird per lokaler KI zu einem fertigen 15-Minuten-Video – mit Hook, Logo, eingeblendeten Fragen, den besten Antwort-Ausschnitten, CI-konformem Design und automatischer Veröffentlichung auf der Website. Das Team drückt nur noch den Freigabe-Knopf. Früher war das anderthalb Tage Arbeit. Möglich macht das eine Kombination aus vier bis fünf spezialisierten Open-Source-Modellen – darunter eines, das per Whisper-Transkription sekundengenau schneidet.

Fazit: Datenschutz ist kein KI-Hindernis – wenn du weißt, wo du hinschaust

Die entscheidende Erkenntnis dieser Folge ist einfach: Datenschutz und KI-Geschwindigkeit sind kein Widerspruch. Sie erfordern nur sauberes Denken in zwei Phasen. Entwickle mit den besten Modellen, die der Markt hergibt – denn dabei gehen keine Kundendaten raus. Betreibe mit lokalen Open-Source-Modellen, die auf spezifische Aufgaben trainiert sind – denn dabei verlässt kein Datum das Haus. Wer das versteht und den Schritt zur grünen Wiese wagt, baut heute Lösungen, die Legacy-Systeme in ein bis zwei Jahren einholen werden. Nicht irgendwann. Sondern jetzt.

Das nimmst du mit:
• Während der Entwicklung mit KI gehen null Unternehmensdaten raus – Kundendaten spielen in der Entwicklungsphase schlicht keine Rolle.
• Frontier-Modelle wie Claude oder GPT brauchst du nur zum Bauen, nicht zum Betreiben: 6.000+ Open-Source-Modelle auf Hugging Face erledigen die meisten Aufgaben vollständig lokal.
• Nvidia kauft Hugging Face für 20 Mrd., weil sie jetzt den kompletten vertikalen Stack liefern können – von der CPU bis zur lokalen KI im eigenen Rechenzentrum. Das ist die Alternative zu OpenAI und Co.
• KI-zentriert neu bauen schlägt KI ans Bestehende anflanschen: Wer grüne Wiese wählt, kann Qualität und Geschwindigkeit kombinieren, die mit Legacy-Systemen nicht erreichbar sind.
• Vollautomatische Content-Pipelines sind heute möglich: Ein halbstündiges Kunden-Interview wird per lokaler KI zu einem fertig geschnittenen, CI-konformen 15-Minuten-Testimonial – das Team drückt nur noch Freigabe.

Kapitel:
00:00 Zwei Fragen: Wie entsteht eine Lösung – und wie betreibst du sie?
01:18 Vibe-Engineering: Immer das beste Modell im Entwicklungsprozess nutzen
02:57 Während der Entwicklung gehen null Kundendaten raus
04:00 KI-zentriert neu bauen statt anflanschen
04:57 Open-Source-Modelle: 6.000+ Alternativen zu Frontier-Modellen, vollständig lokal
05:57 Nvidia kauft Hugging Face – warum das den Markt verändert
07:30 Live-Demo: Matching-Plattform für 1.000 Interim-Manager in einer Stunde gebaut
08:57 Vollautomatische Testimonial-Pipeline – von Interview zu fertigem Video ohne manuelle Arbeit

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KI ist Chefsache: Warum Entscheidungsvakuum KI-Projekte killt

Kein Geschäftsführer vor Ort – und die gesamte KI-Initiative steht still. TJ zeigt anhand eines konkreten Praxisbeispiels, warum KI-Projekte ohne Rückendeckung von ganz oben scheitern. Wer als Berater nachhaltige Aufträge gewinnen will, kommt am CEO nicht vorbei.

Der Discovery-Call: Die einzige Phase, die nie wegfällt

Ob du ein KI-Projekt operativ, taktisch oder strategisch angehst – eine Phase bleibt immer: das erste qualifizierende Gespräch. TJ nennt es Discovery-Call, Qualifizierungsgespräch, Anbahnungsgespräch oder Anamnese, je nach Kontext. Der Name spielt keine Rolle. Entscheidend ist, dass diese Phase niemals übersprungen wird. Hier entsteht entweder der Rahmen für ein größeres Projektvorhaben, oder sie ist selbst der erste bezahlte Schritt – etwa als Sensibilisierungsworkshop – bevor ein umfangreicheres Auftragsgewerk folgt. Wer diesen Einstieg strukturiert nutzt, legt das Fundament für alles, was danach kommt.

Operativer Einstieg, strategischer Sog – warum beides zusammengehört

Viele Unternehmen wollen zunächst klein anfangen: ein einzelner Anwendungsfall, eine Prozessanalyse, eine Bestandsaufnahme des Kundenerlebnisses. Die bestehende Strategie bleibt unangetastet. Das ist legitim – und oft der einfachere Einstieg. Doch TJ beobachtet einen klaren Mechanismus: Sobald auf der operativen Ebene erste Ergebnisse entstehen, wächst der Druck, die Unternehmensstrategie ebenfalls anzufassen. Ein Fünf-Jahres-Plan, der vor ChatGPT und Co. entworfen wurde, ist unter den aktuellen KI-Rahmenbedingungen häufig nicht mehr tragbar. Ob dieser Impuls von unten kommt – aus einer erfolgreichen Marketingabteilung – oder von oben, ist letztlich egal. Er kommt.

KI ist Chefsache – die Kernbotschaft, die zählt

TJ formuliert es klar: KI ist Chefsache. Diese Botschaft trägt er als Kernaussage in seine Keynote und als Titel seines Springer-Buches *„Chefsache KI-Strategie"*, das am 19. November erscheint. Die Datenlage aus seiner eigenen Berater-Community bestätigt das. Nahezu alle erfolgreichen KI-Beratungsaufträge der Alumni des Koerting Institute laufen über den Geschäftsführer oder CEO – nicht über Abteilungsleiter, nicht über IT-Heads, nicht über operative Führungskräfte. Wer als KI-Strategieberater auf Abteilungsebene einsteigt und hofft, sich nach oben zu arbeiten, verliert wertvolle Zeit und riskiert, dass das Projekt im ersten Sturm aufgegeben wird.

Praxisbeispiel: Wenn der GF fehlt, steht der Laden still

Ein konkretes Beispiel macht die Konsequenz greifbar. Robert Sonnenberger, Alumnus einer früheren Kohorte, erlebte genau dieses Szenario: Der Geschäftsführer seines Kunden wurde abgelöst. Der Interim Manager überbrückte drei Monate. Der neue, bereits kontrahierte Geschäftsführer war noch nicht vor Ort. Ergebnis: Die gesamte KI-Initiative stand still. Nicht wegen fehlendem Budget, nicht wegen schlechter Umsetzung – sondern weil der einzig verlässliche Anker fehlte. Kein Entscheider, kein Fortschritt. Dieses Beispiel illustriert, warum die Abhängigkeit vom CEO kein strukturelles Risiko ist, sondern schlicht die Realität in KI-Transformationsprojekten.

Fazit: Wer KI-Projekte wirklich voranbringen will, geht direkt zur Spitze

Die Folge liefert eine klare Handlungsempfehlung: Als KI-Berater immer den Einstieg über den CEO suchen – nicht als taktisches Manöver, sondern weil es strukturell der einzige stabile Ankerpunkt ist. Der Discovery-Call ist dabei das universelle Werkzeug, das unabhängig vom Einstiegspunkt immer funktioniert. Und wer operativ startet, sollte von Anfang an wissen: Die strategische Ebene kommt. Besser, man ist darauf vorbereitet, als dass sie das Projekt überrollt.

Das nimmst du mit:
• Ohne einen Entscheider an der Spitze sterben KI-Projekte – egal wie gut die operative Umsetzung läuft.
• Nahezu alle erfolgreichen KI-Beratungsaufträge laufen über den Geschäftsführer, nicht über Abteilungsleiter.
• Der Discovery-Call ist die eine Phase, die immer stattfindet – unabhängig vom Einstiegspunkt im Projekt.
• Wer operativ startet, kommt früher oder später an die Unternehmensstrategie – das sollte von Anfang an eingeplant sein.
• Ein Fünf-Jahres-Plan ist unter aktuellen KI-Rahmenbedingungen oft nicht mehr haltbar – das gehört auf den Tisch, sobald strategische Fragen auftauchen.
• Fehlt der Geschäftsführer als Anker, steht die gesamte KI-Initiative still – das Praxisbeispiel zeigt, wie schnell das passiert.

Kapitel:
00:00 Einstieg: Phasen im KI-Beratungsprozess — linear oder nicht?
00:09 Der Discovery-Call: Die eine Phase, die immer stattfindet
01:27 Operative vs. strategische Ebene: Wo KI-Projekte wirklich starten
02:53 KI ist Chefsache — die Kernbotschaft
03:18 Praxisbeispiel: Wenn der GF fehlt, steht der Laden KI-seitig still

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10 % Chance auf Auslöschung – Anthropics Rücktritt, Börsengang und die Frage dahinter geplant

Ein Anthropic-Forscher tritt öffentlich zurück und nennt 10 % Auslöschungswahrscheinlichkeit bis 2030 – der Post geht in einem Tag auf 100 Millionen Aufrufe. TJ analysiert, was hinter dem Rücktritt steckt: echte Angst, strategisches Kalkül oder PR-Feuerwerk kurz vor Anthropics Börsengang mit angestrebten 2 Billionen Dollar Bewertung. Wer die Verflechtungen zwischen Musk, Altman und Amodei kennt, sieht das Bild klarer.

Ein Rücktritt, 100 Millionen Aufrufe – und kein Podcast, der schweigt

Jacob Coxon hatte auf seinem X-Account noch nie gepostet. Dann trat er öffentlich bei Anthropic zurück – und sein Post erreichte innerhalb eines einzigen Tages über 100 Millionen Aufrufe. TJ beschreibt, dass es in diesem Moment kaum einen Podcast gab, der das Thema nicht aufgriff. Das ist ungewöhnlich. Rücktritte passieren ständig. Dieser hat das Machtgefüge der gesamten KI-Branche sichtbar erschüttert – und laut TJ stehen wir erst am Anfang dieser Debatte. Der Vorwurf von Coxon: Die führenden KI-Labore, darunter Anthropic und OpenAI, verzocken unser aller Leben, weil sie ungebremst auf selbstverbessernde Systeme zurasen.

10 % – und dann legt ein Anthropic-Insider nach

Coxon nennt eine 10-prozentige Chance, dass es bis Ende dieser Dekade, also bis 2030, das war mit der Menschheit. Vier Jahre. Was diese Zahl noch schwerer macht: Evan Hubinger, bei Anthropic intern für die Ausrichtung der KI verantwortlich, springt kurz darauf ebenfalls an die Öffentlichkeit und sagt wörtlich, er persönlich sehe die Wahrscheinlichkeit, dass KI die Menschheit auslöscht, bei über 10 Prozent. TJ hebt hervor, wie ungewöhnlich das ist. Normalerweise sprechen in diesen Firmen nur die Chefs. Dass jemand aus der zweiten oder dritten Reihe eine solche Aussage öffentlich macht, ist ein Signal – nur unklar, welches genau.

Dario Amodeis Essay: Bremsen, nicht stoppen

Einen Tag nach Hubingers Aussage meldete sich CEO Dario Amodei mit einem Essay zu Wort: *We must pace the Frontier*. Sein Kernargument: nicht stoppen, aber das Tempo bewusst reduzieren, damit die Sicherheit mithalten kann. Er legte einen Drei-Stufen-Plan vor – unabhängige Prüfer mit Modellzugang, Koordination demokratischer Staaten und globale Absprachen bei gefährlichen Fähigkeiten. Kurz darauf sagte Sam Altman seinen IPO ab. Und dann sprang ausgerechnet Elon Musk öffentlich hinter Amodei. TJ ordnet ein, warum das alles andere als selbstlos ist – und warum die Reihenfolge dieser Ereignisse zu denken gibt.

Musks 1,5 Milliarden monatlich – und die Abhängigkeit, die er nicht nennt

Musk verdient laut TJ 1,5 Milliarden Euro monatlich daran, dass er Anthropic eines der größten Rechenzentren Amerikas vermietet – Kolossus 1. Gleichzeitig ist er auf Anthropics Modell angewiesen, weil OpenAI sein Modell von der Entwicklungsplattform Cursor zurückgezogen hat. Cursor, das Musk für rund 60 Milliarden gekauft hat, braucht ein starkes Coding-Modell – und das kommt aktuell von Anthropic. Wenn Musk also öffentlich hinter Amodei steht, obwohl beide eigentlich Wettbewerber sind, gibt es dafür handfeste wirtschaftliche Gründe. TJ hat Musk bereits vor Monaten in einem knapp zweistündigen Interview beim *Economist* gehört, in dem Musk andeutete, dass ein gewisses Risiko für die Menschheit bestehe.

Fazit: Echte Sorge, Marketing oder Machtspiel – die Frage bleibt offen

Was all das zusammenbringt, ist Anthropics Börsengang. Vor sechs bis acht Wochen lag die angestrebte Bewertung bei einer Billion Dollar. Inzwischen sind es zwei Billionen – eine Verdoppelung innerhalb von ein bis zwei Monaten. Laut Reuters soll die Vermarktung Mitte Oktober beginnen, noch vor den US-Zwischenwahlen im November. Laut Fortune hat das Unternehmen bei dieser Bewertung bisher keinen Gewinn erwirtschaftet. TJ stellt die entscheidenden Fragen offen: Ist die 10-Prozent-Warnung echte Sorge? Ist sie Marketing? Oder ist sie der Versuch, über ein Kontrollgremium noch mehr institutionellen Einfluss zu sichern? Wer die Zahlen kennt, sieht: Öffentliche Aufmerksamkeit ist hier kein Nebenprodukt – sie ist das Produkt.

Das nimmst du mit:
• Wenn ein KI-Forscher aus einer einflussreichen Firma öffentlich eine 10-%-Auslöschungs-Wahrscheinlichkeit nennt, lohnt es sich, den finanziellen Kontext zu prüfen – Anthropic strebt kurz darauf einen Börsengang mit 2-Billionen-Dollar-Bewertung an.
• Wenn Elon Musk einen Konkurrenten wie Anthropic öffentlich unterstützt, hat das handfeste wirtschaftliche Gründe: Er verdient 1,5 Mrd. Euro monatlich durch Rechenzentrums-Vermietung an Anthropic.
• Wenn Dario Amodei (Anthropic-CEO) 'das Tempo bremsen' fordert, meint er nicht Stopp – sondern einen Drei-Stufen-Plan mit unabhängigen Prüfern, Staaten-Koordination und globalen Absprachen.
• Wenn eine Firmenbewertung innerhalb von zwei Monaten von 1 auf 2 Billionen Dollar springt und das Unternehmen noch keinen Gewinn macht, ist öffentliche Aufmerksamkeit kein Nebenprodukt – sie ist das Produkt.
• Wenn alle großen Podcasts gleichzeitig dasselbe Thema aufgreifen, ist es kein Zufall: Dieser Rücktritt hat das Machtgefüge der KI-Branche sichtbar durchgeschüttelt – und die Debatte hat gerade erst begonnen.

Kapitel:
00:00 Hook: Die 10-%-Aussage und ihre Wucht
00:33 Was passiert ist: Der Rücktritt von Jacob Coxon
01:31 Evan Hubinger legt nach – >10 % Auslöschungswahrscheinlichkeit
02:40 Dario Amodeis Essay: We must pace the Frontier
03:20 Sam Altman, Musk und die Interessenkonflikte
04:59 Anthropics Börsengang: Von 1 auf 2 Billionen in zwei Monaten
06:19 Die offene Frage: Echte Sorge, Marketing oder Machtspiel?

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Grok, Claude 5.1 & ChatGPT 6: Was die neuen KI-Modelle wirklich bedeuten

Drei große KI-Releases in einer Woche – Grok, Claude 5.1 und ChatGPT 6 (Astra). TJ ordnet ein, welche Features für Unternehmer tatsächlich relevant sind und was davon nur Schlagzeilen produziert. Wer verstehen will, warum führende US-Podcasts inzwischen Doppelfolgen schieben, findet hier die Antwort.

Warum die KI-Welt gerade Doppelfolgen produziert

Das Tempo hat ein neues Level erreicht. Führende US-Podcasts wie All-In oder One Shot, die normalerweise eine Folge pro Woche veröffentlichen, schieben inzwischen teilweise zwei – weil so viel passiert, dass eine Folge schlicht nicht mehr reicht. TJ stellt genau diesen Punkt an den Anfang: Wir befinden uns auf der exponentiellen Kurve der Entwicklung, nicht irgendwo am Fuß davon. Drei maßgebliche Releases in einer einzigen Woche sind kein Ausrutscher, sondern das neue Normal. Wer das versteht, denkt bei jeder Planungsrunde schon einen Schritt weiter.

Grok: Elon Musk kommt mit Lichthupe

xAI – das Unternehmen hinter Grok, das TJ im Originalton noch als SpaceX bezeichnet – hat eine agentische, cloudbasierte Plattform auf den Markt gebracht, die einige bemerkenswerte Kernfeatures mitbringt. TJ beschreibt es bildlich: Elon Musk kommt auf der linken Spur mit Lichthupe. Ob er die etablierten Platzhirsche tatsächlich überholt, ist offen – es gibt Stimmen, die sagen, er liege noch deutlich hinten. Aber: Grok-Features wandern bereits. Google Gemini und Anthropic werden sie übernehmen. Deshalb lohnt es sich jetzt, einen Blick reinzuwerfen – nicht weil Grok das beste Modell ist, sondern weil es zeigt, wohin die Reise geht.

Claude 5.1 und das Token-Kostenproblem

Claude 5 hat bei vielen für echte Begeisterung gesorgt – neue Energie, neue Inspiration, handfeste Ergebnisse in der KI-Entwicklung. Das Problem: vierstellige Tokenkosten an einem einzigen Tag. TJ kennt das aus eigener Erfahrung. Opus 5 hat dieses Problem bereits teilweise adressiert und ähnliche Leistung zu niedrigeren Preisen geliefert. Claude 5.1 greift diesen Faden jetzt erneut auf und versucht, die Balance zwischen Leistung und Kosten besser hinzubekommen. Für alle, die Claude 5 produktiv einsetzen wollen, aber am Preisschild gescheitert sind, ist das die relevanteste Neuigkeit dieser Releases.

ChatGPT 6 (Astra): Der Vollständigkeit halber

Wenige Tage nach den anderen Releases hat OpenAI ChatGPT 6 unter dem Codenamen Astra veröffentlicht. TJ erwähnt es als dritten Pfeiler der Woche, ohne es übermäßig zu dramatisieren. Das ist selbst eine Aussage: Selbst ein GPT-Majorreleases geht inzwischen fast unter, wenn gleichzeitig zwei andere Anbieter neue Modelle droppen. Die Botschaft dahinter ist dieselbe wie bei Grok – Features wandern zwischen den Anbietern, kein Modell hält seinen Vorsprung lange. Wer heute auf ein einziges System setzt, sollte das bewusst tun.

Fazit: Nicht das Modell entscheidet – die Geschwindigkeit

Drei Releases, eine Woche, kein Ende in Sicht. Das eigentliche Takeaway dieser Folge ist nicht, welches Modell gerade vorne liegt. Es ist die Erkenntnis, dass Alleinstellungsmerkmale im KI-Markt eine Halbwertszeit von wenigen Wochen haben. Was Grok heute kann, übernimmt Google Gemini morgen. Was Claude 5 kostet, löst Claude 5.1 übermorgen. Für Unternehmer bedeutet das: Den Überblick behalten, flexibel bleiben und nicht zu tief in ein einzelnes Tool investieren, bevor das nächste Release die Karten neu mischt.

Das nimmst du mit:
• Grok lohnt sich jetzt anzuschauen – nicht weil es das stärkste Modell ist, sondern weil seine Features zeigen, was andere Anbieter in wenigen Wochen übernehmen werden.
• Claude 5.1 adressiert direkt das Token-Kostenproblem, das viele Nutzer von Claude 5 ausgebremst hat – inklusive vierstelliger Tageskosten beim intensiven Entwickeln.
• ChatGPT 6 (Astra) ist erschienen – dass es fast untergeht, zeigt, wie stark das Release-Tempo inzwischen ist.
• Features wandern zwischen Anbietern innerhalb von Wochen: Kein Modell hält einen Vorsprung lange, und wer flexibel bleibt, ist im Vorteil.
• Führende US-Podcasts produzieren bereits Doppelfolgen pro Woche – die exponentielle Kurve der KI-Entwicklung ist keine Metapher mehr, sondern Alltag.

Kapitel:
00:00 Intro: Warum die KI-Welt gerade Doppelfolgen produziert
00:36 Grok: Elon Musks agentische Cloud-Plattform
01:37 Claude 5.1 und die Token-Kostenfrage
02:07 ChatGPT 6 (Astra) erscheint

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KI im Einkauf: Mit Thomas Brunner und Selina Gärtner

KI im Einkauf ist für viele Mittelständler noch ein blinder Fleck – dabei steckt hier einer der wirkungsvollsten Hebel für die Bottom Line. Thomas Brunner, Einkaufsberater und KI-Strategieberater im Koerting Institute, erklärt, wo Einkaufsprozesse im Mittelstand typischerweise haken, warum der direkte Einkauf oft besser aufgestellt ist als der indirekte, und wie der AI-Design-Sprint in ein bis zwei Tagen konkrete Anwendungsfälle liefert. Wer verstehen will, warum Tool-first-Ansätze scheitern und wie Problem-first-Denken echte ROI-Sicherheit bringt, sollte reinhören.

Vom Sportmode-Einkäufer zum KI-Strategieberater – Thomas Brunners Weg

Thomas Brunner hat das Thema Einkauf von der Pike auf gelernt: Über 15 Jahre verantwortete er internationale Beschaffung und Produktmanagement in einem mittelständischen Unternehmen der Sportmode- und Funktionstextilbranche. Danach wechselte er in die Beratung – zunächst im Change-Management, dann als Partner eines spezialisierten Franchise-Netzwerks für Einkaufsoptimierung im Mittelstand. Die logische Weiterentwicklung war die KI: Als ChatGPT im November 2022 erschien, erkannte er das Potenzial, nahm zunächst eine Ausbildung als AI-Trainer und entschied sich dann für die KI-Strategieberatung im Koerting Institute. Sein Kernargument: Er kommt nicht von der technischen, sondern von der kaufmännischen Seite – und genau diese Brücke zwischen betriebswirtschaftlicher Problemkenntnis und technischer Umsetzung fehlt vielen Unternehmen.

Direkter vs. indirekter Einkauf – wo wirklich Geld versickert

Im direkten Einkauf, also allem, was direkt in die Herstellung fließt, sind Mittelständler laut Brunner noch vergleichsweise gut aufgestellt – oft abgebildet in ERP-Systemen, mit klaren Prozessen. Kritisch wird es beim indirekten Einkauf: alles unter den sonstigen betrieblichen Aufwendungen, von Verpackungen über Logistik bis zu Büromaterial. Dort kann ein produzierendes Unternehmen schnell 40 bis 50 verschiedene Ausgabenkategorien ansammeln. Brunner hat Unternehmen erlebt, die 20 oder 30 verschiedene Lieferanten allein für Büromaterial hatten. Im Longtail – viele Artikel, viele Lieferanten, wenig Ausgaben – herrscht häufig das, was er diplomatisch als „Wildwuchs" bezeichnet. Auch der direkte Einkauf hat Schwachstellen: Die manuelle Verarbeitung von Auftragsbestätigungen ist ein klassischer Zeitfresser, der gleichzeitig Produktionsstillstände riskiert.

Strategischer Einkauf: Drei Hebel, die den Unterschied machen

Viele Mittelständler betreiben laut Brunner eigentlich nur Disposition – sie wissen, was sie brauchen, und bestellen. Echter strategischer Einkauf geht weiter: Erstens eine saubere Bedarfsanalyse mit Kategorisierung der Ausgaben (Category Management). Zweitens ein bewusstes Lieferantenportfolio mit Ausschreibungen, Verhandlungen und Rahmenverträgen für vorteilhafte Konditionen und gesicherte Lieferfähigkeit. Drittens eine systematische Risikobetrachtung – besonders relevant angesichts der Ereignisse der letzten Jahre: Corona, Ukraine-Krieg, Iran-Konflikt, Straße von Hormus, Zollpolitik. Brunner nennt das konkrete Beispiel eines Mineralwasserabfüllers, dessen Natronpreise für die Flaschenreinigung plötzlich durch die Decke gingen – ein bis dahin irrelevanter Posten wurde zum echten Kostenfaktor, der die Bottom Line gefährdete.

Problem-first statt Tool-first – und der AI-Design-Sprint als Abkürzung

Brunners zentrales Credo: Vom Problem herkommen, nicht vom Tool. Er erlebt regelmäßig Kunden, die 50 Copilot-Lizenzen gekauft haben und dann fragen, was sie damit anfangen sollen. Sein Gegenmodell ist der AI-Design-Sprint – ein hochstrukturiertes Format mit Elementen aus Design Thinking und dem Google Design Sprint, das in ein bis zwei Tagen mit allen Prozessbeteiligten durchgeführt wird. Das Herzstück: Time-Boxing, eine Divergenzphase zur kreativen Ideenfindung und eine Konvergenzphase zur Priorisierung – mit rund 30 bis 40 vorgegebenen Fragen, die alle Facetten des Problems durchleuchten. Das Ergebnis: konkrete, beschriebene Anwendungsfälle und oft direkt ein Prototyp zum Anfassen. Vorkenntnisse in KI sind bei den Teilnehmern nicht erforderlich – nur Prozesskenntnis und die Bereitschaft, sich einzulassen. Kunden reagieren laut Brunner regelmäßig überrascht, wie viel in so kurzer Zeit entsteht.

Fazit: Der digitale Zwilling des strategischen Einkäufers – eine Vision für drei Jahre

Change-Management ist kein Anhang, sondern Teil des Formats: Weil alle Prozessbeteiligten von Anfang an eingebunden sind, entsteht Partizipation statt Widerstand – die eigene Lösung, nicht ein externer Blueprint. Für den Mittelstand sieht Brunner die Jobangst durch KI übrigens als weniger dramatisch als oft dargestellt: Einkaufsabteilungen sind dort eher unterbesetzt und überlastet, nicht überbesetzt. Dazu kommt der demografische Wandel – die Babyboomer-Generation verlässt den Arbeitsmarkt, in Deutschland werden in den nächsten Jahren vier bis fünf Millionen Personen ausscheiden. Seine Vision für die nächsten drei Jahre nennt er den „Digitalen Zwilling des strategischen Einkäufers": ein KI-System, ein sogenannter AI Procurement Hub, der strategische Einkaufsaufgaben übernimmt und mittelständischen Unternehmen ermöglicht, ihren Einkauf auf Topniveau zu führen – ohne teures Spezialpersonal und ohne massive Systeminvestitionen.

Das nimmst du mit:
• Indirekter Einkauf ist im Mittelstand oft komplett vernachlässigt – mit 40 bis 50 Ausgabenkategorien und teils 20 bis 30 Lieferanten für eine einzige Kategorie liegt hier das größte ungehobene Einsparpotenzial.
• Strategischer Einkauf bedeutet drei Dinge: saubere Bedarfsanalyse, bewusstes Lieferantenportfolio und systematisches Risikomanagement – gerade geopolitische Ereignisse machen Lieferketten zur Chefsache.
• Wer erst ein Tool kauft und dann ein passendes Problem sucht, riskiert teure Frustrationsprojekte – der richtige Weg führt immer vom konkreten Problem zur technischen Lösung.
• Der AI-Design-Sprint liefert in ein bis zwei Tagen beschriebene Anwendungsfälle und einen greifbaren Prototyp – ohne KI-Vorkenntnisse bei den Teilnehmern, aber mit hoher Prozesskenntnis im Raum.
• Mitarbeiter im Mittelstand-Einkauf müssen KI weniger fürchten als oft angenommen: Unterbesetzung, Überstunden und der demografische Wandel sprechen eher für Entlastung als für Jobverlust.
• Der „Digitale Zwilling des strategischen Einkäufers" ist Thomas Brunners Leitbild für die nächsten drei Jahre – ein KI-gestützter AI Procurement Hub, der strategischen Einkauf für den Mittelstand zugänglich macht.

Kapitel:
00:00 Intro & Vorstellung: Thomas Brunner und Selina Gärtner
00:44 Thomas' Hintergrund: Sportmode, internationale Beschaffung, 15 Jahre Mittelstand
01:58 Weg in die Beratung: verlängerte Werkbank und Einkaufsoptimierung
04:42 ChatGPT-Moment November 2022 und der Weg zur KI-Strategieberatung
07:28 Direkter vs. indirekter Einkauf: wo es hakt
10:00 Pain Point: manuelle Auftragsbestätigungen im Procure-to-Pay-Prozess
11:00 Typisches Einstiegsszenario: Kunden wissen nicht, wo sie mit KI anfangen sollen
15:12 Drei Hebel des strategischen Einkaufs: Bedarf, Lieferanten, Risiko
17:54 Geopolitik und Lieferketten: Corona, Ukraine, Iran als Beispiele
22:00 KI-Prozessidentifikation: Auftragsbestätigungen und Rechnungsprüfung automatisieren
24:36 Problem-first statt Tool-first: warum 50 Copilot-Lizenzen der falsche Start sind
27:48 AI-Design-Sprint: Format, Ablauf und was am Ende rauskommt
32:05 Prototyp als Gamechanger: KI zum Anfassen und Basis für die Umsetzung
35:03 Change Management: Mitarbeiter von Anfang an einbinden
38:09 Jobangst durch KI im Mittelstand – warum sie überschätzt wird
38:45 Vision: Digitaler Zwilling des strategischen Einkäufers in drei Jahren
40:47 Für wen ist Thomas der richtige Ansprechpartner und wie erreicht man ihn?

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KI-Support-Automatisierung live bauen: So geht's für Handwerker

TJ baut in Echtzeit – ohne Vorbereitung, direkt im Call – eine KI-gestützte Support-Automatisierung für Handwerker Andi. Der eigentliche Engpass liegt nicht bei fehlenden Kunden, sondern bei der Zeit dahinter. Du siehst Schritt für Schritt, wie ein echter Anwendungsfall vom Gespräch zum laufenden System wird – und was das für dein eigenes Business bedeutet.

Live und ohne Vorbereitung: Warum das kein Zufall ist

TJ startet die Session ohne ausgearbeitetes Konzept. Keine Folien, kein Briefing-Dokument – stattdessen das rohe Gespräch mit Andi, direkt hochgeladen. Das ist Methode, kein Improvisationstheater. Der Punkt: Wer KI als Entwicklungspartner einsetzt, braucht keinen perfekten Input, sondern den echten Kontext. Ein schlanker Prompt plus das aufgezeichnete Kundengespräch reichen aus, um die KI zielgenau auf den Anwendungsfall einzustimmen. TJ formuliert es bewusst so: erst lesen lassen, noch nichts umsetzen, Fragen stellen, dann Anweisungen folgen. Dieses schrittweise Einführen verhindert Rauschen und hält den Output fokussiert.

Andis echter Engpass: Nicht Leads – sondern Zeit

Andi ist Handwerker und hat sein Marketing im Griff. Seine Google-Ads-Strategie bringt Kundenanfragen rein – das funktioniert. Das Problem sitzt woanders: Er muss zu viel im Business selbst erledigen. Mehr Zeit würde direkt mehr Aufträge bedeuten. Genau hier setzt die Automatisierung an. Diese Diagnose ist ein Muster, das TJ immer wieder beobachtet: Wer über Engpässe nachdenkt, landet oft zuerst beim Marketing. Der tatsächliche Flaschenhals liegt aber meistens in den manuellen Prozessen dahinter. Erst wenn der operative Druck sinkt, kann Kapazität für Wachstum entstehen.

Support-Anfragen nahezu vollautomatisch beantworten

Der konkrete Anwendungsfall: Support-Anfragen sollen nahezu automatisch beantwortet werden. TJ zeigt live, wie er die KI darauf einschwenkt – mit dem Gesprächsprotokoll als Wissensbasis, ohne aufwendiges Datenmodell. Der Prompt ist bewusst schlank gehalten. Die KI liest die Dokumente, orientiert sich am realen Gespräch und wartet auf weitere Anweisungen, bevor sie handelt. Das Ergebnis ist ein System, das Routineanfragen übernimmt und dem Handwerker den Kopf freihält – für die Aufgaben, die tatsächlich seine Persönlichkeit und sein Urteil erfordern.

TJs Automatisierungsphilosophie: Alles wegkaisieren bis zur Ununterbrechbarkeit

TJ beschreibt das Prinzip des Koerting Institute mit einem klaren Satz: alles wegkaisieren und disruptieren – bis zu dem Punkt, wo es nicht mehr disruptierbar ist. Dieser Punkt ist erreicht, wenn nur noch der Mensch zählt. Er erzählt, wie er Thorsten gegenüber sagte, dass inzwischen so gut automatisiert sei, dass er nichts mehr administriert. Stattdessen bereitet er den KI-Connect vor, plant den Menti-Summit für den Inner Circle, entwickelt Workshop-Inhalte. Hunderte Kunden betreuen, ohne in Admin-Arbeit zu versinken – das ist kein Versprechen, sondern der beschriebene Ist-Zustand. Sobald manuelle Prozesse und damit verbundene Fehler auftauchen, wird disruptiert.

Fazit: Erst den Engpass finden, dann automatisieren

Diese Episode ist ein seltenes Format: echte Entwicklungsarbeit, live dokumentiert, ohne Netz. Der größte Lerneffekt liegt nicht im technischen Detail, sondern in der Denkreihenfolge: Engpass lokalisieren, dann gezielt automatisieren – nicht umgekehrt. Andi hatte kein Lead-Problem. Er hatte ein Zeitproblem. Die KI-Lösung greift genau dort. Wer dieses Muster versteht, hört auf, KI-Tools auf funktionierende Unternehmensbereiche anzuwenden, und richtet den Blick stattdessen auf den echten Flaschenhals. Das ist der Unterschied zwischen einem weiteren Experiment und einem System, das tatsächlich etwas verändert.

Das nimmst du mit:
• Suche den Engpass zuerst im operativen Alltag, nicht im Marketing – Andi hatte genug Kundenanfragen, sein Problem war die Zeit dahinter.
• Ein schlanker Prompt plus das echte Kundengespräch als Kontext reichen aus, um KI zielgenau auf einen Anwendungsfall einzustimmen – kein aufwendiges Briefing nötig.
• Support-Anfragen lassen sich nahezu vollautomatisch beantworten, wenn die KI den realen Gesprächskontext als Wissensbasis bekommt.
• Automatisierung greift am stärksten, wenn du sie bis zur Grenze treibst – bis nur noch das übrig bleibt, was echte menschliche Präsenz erfordert.
• Manuelle Prozesse erzeugen nicht nur Zeitverlust, sondern auch Fehleranfälligkeit – beides ist ein Signal, sofort zu automatisieren.
• Wer administrative Last abbaut, gewinnt Kapazität für das, was kein System ersetzt: das direkte Kundenerlebnis und strategische Vorbereitung.

Kapitel:
00:00 Hook: Ohne Netz und doppelten Boden – TJ startet live
00:21 Der Prompt: KI auf den Anwendungsfall einschwingen
01:15 Andis Engpass: Nicht Leads, sondern Zeit im Business
02:30 Warum schlanke Prompts + echte Gespräche reichen
03:30 TJs eigene Automatisierungsphilosophie: alles wegkaisieren

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Der Bücher-Prompt: KI liest dein Regal – und liegt zu 50 % richtig

Was würde deine KI antworten, wenn du sie fragst, welche Bücher du gelesen hast? TJ hat den Versuch live gemacht – und das Ergebnis war halb verblüffend, halb unbequem. In dieser Folge erfährst du den genauen Prompt, siehst Carstens Live-Reaktion (er greift buchstäblich ins Regal) und verstehst, warum die Erinnerungsfunktion der entscheidende Hebel ist.

Wie dieser Prompt überhaupt entstanden ist

Der Ausgangspunkt war kein Experiment im stillen Kämmerlein. Nach einem zweitägigen Workshop mit einem Führungskräfteteam fragte ein Teilnehmer TJ, welche Bücher ihn dorthin gebracht haben, wo er heute steht – in der Annahme, dieselbe Lektüre könnte ihn weiterbringen. TJ dachte kurz nach und ließ dann einfach die KI antworten. Er hatte in Claude die Erinnerungsfunktion aktiviert und wollte sehen, was das System aus Monaten gemeinsamer Gespräche rekonstruieren kann. Heraus kam ein Leseprofil, das niemand manuell hätte zusammenstellen können – und das für TJ zu 50 % ins Schwarze traf.

Der genaue Prompt – und warum Kontext alles ist

Der Prompt, den TJ live ausführt, lautet: *„Nach allem, was du über mich weißt – welche Bücher glaubst du habe ich gelesen, und welche sollte ich als nächstes lesen, passend zu dem, wo ich gerade stehe?"* Klingt simpel. Ist es aber nur dann, wenn die KI tatsächlich etwas über dich weiß. Wer die Speicherfunktion in Claude oder ChatGPT noch nicht eingeschaltet hat, bekommt eine generische Liste – nützlich wie ein Buchhandlungs-Bestseller-Tisch. Wer sie aktiviert hat, bekommt ein persönliches Leseprofil, das aus echten Gesprächsverläufen destilliert wurde. Der Prompt funktioniert also nur mit Kontext – und der Kontext entsteht über Zeit.

Carstens Live-Reaktion: Der Griff ins Regal

Carsten probiert den Prompt direkt in der Session aus – in ChatGPT, weil er dort die Speicherung aktiv hat. Das Ergebnis ist eine Liste mit hoher Treffsicherheit: *The Goal* von Goldratt – gelesen. *Thinking in Systems* – zumindest in Teilen. *The Lean Startup* – ja. Dann kommt die Einzelempfehlung: *The E-Myth Revisited* von Michael E. Gerber. Carstens Reaktion ist eindeutig: Er dreht sich um, greift in sein Regal mit den ungelesenen Büchern – und hält es hoch. Das Buch stand dort. Ungelesen. Die KI hat aus seinen Gesprächen rekonstruiert, was er noch nicht gelesen hat, aber offensichtlich längst kaufen wollte.

Bücher lesen vs. mit Büchern leben

TJ schließt die Folge mit einem Gedanken von Marcel Reich-Ranicki, dem Literaturkritiker, der jahrelang das Literarische Quartett prägte. Reich-Ranicki sagte sinngemäß: „Bücher hat man nicht, um sie zu lesen – sondern um mit ihnen zu leben." Der Moment kommt, wenn man ins Regal greift, weil man endlich bereit ist. Carstens Regal-Griff ist genau das: Er hatte das Buch schon. Er war noch nicht bereit. Die KI hat erkannt, dass die Zeit jetzt gekommen ist – und ihm das sachlich gespiegelt. Das ist keine Spielerei. Das ist KI als Selbstreflexions-Werkzeug.

Fazit: Selbstreflexion per Prompt – sofort nachmachbar

Der Bücher-Prompt ist eines der klarsten Beispiele dafür, was entsteht, wenn du der KI über Monate echten Einblick in dein Denken gibst. Kein Dashboard, kein Fragebogen – nur gespeicherte Gespräche und ein einziger Satz als Eingabe. Die 50-%-Regel gilt dabei als produktive Daumenregel: Die eine Hälfte bestätigt, dass die KI dich kennt. Die andere Hälfte zeigt dir, wo deine blinden Flecken liegen. Wer diesen Prompt noch heute ausprobieren will, braucht drei Dinge: eine aktivierte Erinnerungsfunktion, ein paar Monate Gesprächshistorie – und die Bereitschaft, das Ergebnis anzunehmen.

Das nimmst du mit:
• Aktiviere die Speicherfunktion in Claude oder ChatGPT – ohne gespeicherten Kontext liefert der Prompt eine generische Liste, keine persönliche.
• Der genaue Prompt lautet: „Nach allem, was du über mich weißt – welche Bücher glaubst du habe ich gelesen, und welche sollte ich als nächstes lesen, passend zu dem, wo ich gerade stehe?
• ,
    
• 50
• % Treffer sind kein schlechtes Ergebnis – die bekannten Bücher bestätigen
• dass die KI dich kennt; die unbekannten zeigen dir deine blinden Flecken.
• Die KI kann aus deinen bisherigen Gesprächen ein Leseprofil rekonstruieren, das kein Mensch manuell zusammenstellen könnte – Carstens Regal-Moment ist der lebendige Beweis.
• Bücher kaufen, um sie irgendwann zu lesen, ist eine legitime Strategie – die KI hilft dir zu erkennen, wann die Zeit für ein bestimmtes Buch tatsächlich gekommen ist.
• Dieser Prompt gehört zur Kategorie Selbstreflexion, nicht Produktivität: Das Ziel ist nicht eine schnelle Aufgabe, sondern ein ehrlicher Spiegel deiner Denk- und Lernwelt.

Kapitel:
00:00 Hook: Was wenn die KI deine Bücherliste kennt?
00:21 Woher der Prompt stammt – die Entstehungsgeschichte
01:37 Der Prompt wird live ausprobiert (Claude & ChatGPT)
03:11 Carstens Ergebnis: ChatGPT greift ins ungelesene Regal
04:19 Bücher lesen vs. mit Büchern leben – das Abschluss-Zitat

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KI-Qualität im Tiefgang: Praktikant vs. Experte – der echte Test

Woran erkennst du, ob ein KI-Tool wirklich taugt? Nicht an Einzelfragen – sondern daran, wie es sich schlägt, wenn ein echter Arbeitskontext entsteht. TJ schildert zwei gescheiterte Setups mit Perplexity und wie Claude dasselbe Problem in fünf Minuten gelöst hat. Warum der Unterschied zwischen KI-Modellen erst im Tiefgang sichtbar wird – und was du daraus für deinen Workflow mitnehmen kannst.

Die Oberfläche lügt – warum KI-Qualität sich versteckt

Viele KI-Tools wirken auf den ersten Blick ähnlich leistungsfähig. Einzelne Fragen beantworten sie sauber, die Antworten klingen kompetent, das Interface ist flüssig. Der echte Unterschied zeigt sich erst, wenn du tiefer gehst: wenn aus einer Frage ein Dialog wird, wenn Zwischenergebnisse zurückgeliefert, bewertet und weiterverarbeitet werden müssen. Genau das ist der Moment, in dem manche Tools schlicht aufhören zu funktionieren – und du es ohne direkten Vergleich oft gar nicht merkst. TJ beschreibt diesen Punkt treffend: „Qualitätsunterschiede, die kannst du an der Oberfläche nicht erkennen."

Slack-Einführung abgebrochen: wenn das Kontextfenster nicht reicht

TJ wollte die Slack-Einführung in seinem Unternehmen mit Perplexity aufsetzen – und musste mittendrin abbrechen. Das Modell halluzinierte, lieferte mit „geschwellter Brust" Anweisungen, die inhaltlich weit vom Ziel entfernt waren. Der Grund: Das Kontextfenster reichte schlicht nicht aus. Je länger das Gespräch wurde, desto mehr verlor Perplexity den Faden. Was zu Beginn funktionierte, kippte in dem Moment, in dem der Arbeitskontext komplexer wurde. Ein klassisches Beispiel dafür, dass Einzelfragen kein verlässlicher Maßstab für die Leistungsfähigkeit eines Modells sind.

VPS-Installation: Trial and Error statt strukturierter Lösung

Der zweite Test war technisch anspruchsvoller: TJ versuchte, Mirofish auf einem VPS mit angebundenem Ollama zu installieren – eine mehrstufige Aufgabe mit Abhängigkeiten, Rückmeldeschleifen und echten Systemzugängen. Perplexity lieferte Trial and Error. Probier das, schau mal, probier das nochmal. Kein strukturiertes Vorgehen, kein klarer Plan. Das kostete Zeit – und Nerven. Der Wechsel kam nicht aus Ungeduld, sondern aus Vernunft: Wenn ein Tool nach mehreren Schleifen nicht weiterkommt, ist der sauberste Zug, den Kontext geordnet zu übergeben und neu anzusetzen.

Fünf Minuten mit Claude: strukturiert, ergebnisorientiert, gelöst

TJ übergab Claude den Kontext mit einem klaren Briefing: „Ich bin hier mit Perplexity dran, der kriegt's nicht auf die Reihe – guck mal drauf, verschaff dir ein Bild, dann lösen wir das." Claude bekam die nötigen Zugänge, analysierte die Situation und arbeitete sich in klar definierten Schritten vor: „Mach das, liefer mir das Ergebnis zurück. Mach das, liefer das Ergebnis zurück." Dieser Rhythmus aus Anweisung, Rückmeldung und nächstem Schritt ist der entscheidende Unterschied. Nach fünf Minuten war das gesamte Thema gelöst. Der Vergleich, den TJ zieht, trifft es gut: Perplexity war der Praktikant, Claude der Experte, den man dazuholt, wenn es drauf ankommt.

Fazit: Teste KI-Tools dort, wo es wirklich schwierig wird

Der wichtigste Punkt dieser Episode ist kein Produktvergleich – es ist eine Methode. Teste KI nicht mit Einstiegsfragen, sondern mit echtem Arbeitskontext. Geh tief, lass das Tool in Schleifen arbeiten, fordere Zwischenergebnisse zurück. Erst dort wird sichtbar, ob ein Modell wirklich strukturiert denkt oder nur gut klingt. Und wenn ein Tool nicht weiterkommt: kein stundenloses Trial and Error, sondern Kontext sauber zusammenfassen und ein anderes Modell neu ansetzen lassen. Das ist keine Schwäche – das ist effizienter Umgang mit den Werkzeugen, die dir zur Verfügung stehen.

Das nimmst du mit:
• Perplexity verliert bei längeren, mehrstufigen Aufgaben den Kontext und halluziniert – selbst mit Max-Account und Opus 4.
• KI-Qualität ist an der Oberfläche kaum erkennbar: Der echte Unterschied zeigt sich erst, wenn du wirklich tief in ein Problem gehst.
• Wenn ein Tool nicht weiterkommt, lohnt es sich, den Kontext sauber zu übergeben und mit einem anderen Modell neu anzusetzen – statt stundenlang Trial and Error zu betreiben.
• Die Fähigkeit, strukturiert Teilaufgaben abzuarbeiten und Ergebnisse zurückzufordern, trennt brauchbare KI-Assistenten von teuren Zeitfressern.
• Teste KI-Tools nicht mit Einstiegsfragen, sondern mit echtem Arbeitskontext – erst dort wird sichtbar, ob ein Modell wirklich taugt.

Kapitel:
00:00 Hook: Praktikant vs. Top-Experte
00:12 Perplexity verliert den Kontext bei der Slack-Einführung
00:28 VPS-Installation: Trial and Error mit Perplexity
00:48 Wechsel zu Claude: strukturiertes Vorgehen, Problem gelöst
01:30 Fazit: Qualitätsunterschiede zeigen sich erst im Tiefgang

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Angebote, die Kunden verlieren – und wie KI das repariert

Dein Angebot steckt voller Fachbegriffe, die nur du kennst – der Kunde findet sich nicht wieder. TJ zeigt, warum zu viel "Wie" im Angebot entweder zum Feilschen einlädt oder den Kunden glauben lässt, er könne das Projekt selbst umsetzen. Außerdem: wie KI dir hilft, die exakte Sprache des Kunden aus dem Erstgespräch direkt ins Angebot zu übernehmen – und warum das Tesla-Prinzip auch für deine Beratungsleistung gilt.

KI als Terminologie-Übersetzer – warum deine Sprache den Kunden verliert

Der klassische Fehler beim Angebotschreiben: Du verwendest deine eigene Fachsprache – und der Kunde erkennt sein Problem darin nicht wieder. TJ empfiehlt, das Erstgespräch aufzuzeichnen und anschließend per KI auswerten zu lassen, mit einer klaren Anweisung: Verwende die exakte Terminologie des Kunden. Im Abschnitt "Ausgangslage und Zielsetzung" sollte sich der Gesprächspartner Wort für Wort wiederfinden. Das klingt simpel, ist in der Praxis aber der Unterschied zwischen einem Angebot, das sofort Vertrauen aufbaut, und einem, das Rückfragen produziert. KI macht diesen Schritt reproduzierbar – ohne dass du selbst jede Formulierung mühsam zurückverfolgen musst.

Die 20/80-Regel: Was ins Angebot gehört – und was raus

TJ skizziert eine klare Gewichtung: 20 Prozent Ausgangslage, 60 Prozent Was – also welches Problem wird gelöst, welches Ergebnis wird erreicht – und nur 20 Prozent Wie. Der Fehler, den die meisten Berater machen, ist die Umkehrung: 80 Prozent Wie, 20 Prozent Was. Man beschreibt den eigenen Workflow bis ins Detail, weil man stolz darauf ist – welcher Prompt, welches Tool, welcher Illustrationsprozess. Das Ergebnis: Der Kunde liest ein Konzeptpapier statt ein Angebot. Und ein Konzeptpapier lädt zum Nachbessern ein, nicht zum Unterschreiben.

Das Tesla-Prinzip: Verkauf die Probefahrt, nicht die Elektroden

TJ zieht die Analogie aus dem Buch "The Algorithm" des früheren Tesla-Präsidenten: Was Kunden zum Kauf bringt, ist die Probefahrt – das Erlebnis von 0 auf 100 in 2,6 Sekunden. Wie die Elektroden dabei zusammenwirken, interessiert niemanden. Für dein Angebot bedeutet das: Beschreibe das Ergebnis so greifbar wie möglich. Nicht "Cloud-Design-Prompt, Upscaling, Illustration mit Image 2" – sondern: publikationsfertiges Workbook auf KDP, 20–30 Seiten, für 10 Themengebiete, Top-Qualität wie der Prototyp. Wer das liest, will das Ergebnis. Wer den Prozess liest, fängt an zu rechnen.

Warum Detailtiefe zum Preisverhandeln einlädt

TJ nennt zwei konkrete Gefahren, wenn du zu tief ins Konzeptionelle gehst. Erste Gefahr: Der Kunde bekommt eine Scheinsicherheit – er glaubt, das Projekt selbst umsetzen zu können. Zweite Gefahr: Er fängt an, einzelne Posten herauszudiskutieren. TJ beschreibt ein reales Beispiel: Ein Kunde, der beim Workshop-Angebot jeden Baustein einzeln hinterfragte und Teile ersetzen wollte. Dasselbe gilt für die Preisgestaltung. Wer zehn Workbooks à 500 Euro auflistet, lädt dazu ein, von zehn auf neun zu gehen. Wer 5.000 Euro für zehn Workbooks als Paket nennt, verkauft ein Gesamtergebnis – nicht verhandelbare Einzelteile.

Fazit: Du bist der Experte – verteidige dein Konzept von oben

Wenn ein Kunde anfängt, an deinem Konzept zu schrauben, ist eine klare Antwort besser als eine offene Diskussion: "Ich mache das seit fünf Jahren. Diese Sequenz ist handkuratiert für Ihre Situation – wenn wir einzelne Bausteine herausnehmen, kann ich das Ergebnis nicht mehr garantieren." TJ fasst zusammen: Bleib auf Flughöhe. Das Angebot zeigt das Ziel, nicht den Maschinenraum. KI hilft dir, die Sprache des Kunden zu treffen. Das Tesla-Prinzip hilft dir, das richtige auszuwählen, was du zeigst. Und die Paketpreislogik schützt dich davor, dass aus einem Ja-Gespräch ein Verhandlungsmarathon wird.

Das nimmst du mit:
• KI kann Call-Aufzeichnungen auswerten und die exakte Terminologie des Kunden ins Angebot übernehmen – so findet er sich wieder, statt über Fremdworte zu stolpern.
• Halte die 20/80-Regel ein: 80 Prozent des Angebots gehören dem Was und dem Ergebnis – nicht dem Wie und dem Prozess.
• Das Tesla-Prinzip gilt auch für Beratungsangebote: Verkauf das Erlebnis der Probefahrt, nicht die Beschleunigungskurven und Elektroden dahinter.
• Wer Preise an Einzelleistungen koppelt, lädt den Kunden ein, Posten herauszuverhandeln – ein Paketpreis für das Gesamtergebnis schützt dich davor.
• Zu viel Konzeptdetail erzeugt zwei Probleme: Der Kunde glaubt, er kann es selbst machen – oder er fängt an, an deinem Konzept herumzudiskutieren.
• Als Experte für dein Konzept darfst du klar sagen: Wenn wir Bausteine ersetzen, garantiere ich das Ergebnis nicht mehr – und das ist keine Diskussion, sondern Expertise.

Kapitel:
00:10 KI zur Terminologie-Übernahme aus Call-Aufzeichnungen
00:51 Ausgangslage & Zielsetzung: Was ins Angebot gehört
01:51 Das Was vs. das Wie – 20/80-Regel im Angebot
02:38 Tesla-Analogie: Verkauf die Probefahrt, nicht die Elektroden
05:04 Detailtiefe im Angebot lädt zum Preisverhandeln ein
06:53 Du bist der Experte – so verteidigst du dein Konzept

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Claude Design & Claude Code: Direkte Verbindung per Design Sync

Seit dieser Woche sprechen Claude Design und Claude Code direkt miteinander — kein manueller Export, kein umständlicher Import-Umweg mehr. Filip zeigt live, wie das neue Design-Sync-Feature den Workflow verändert: Designsystem anlegen, in Claude Code referenzieren, iterieren und Erkenntnisse zurückschreiben. Warum das für alle, die Webprojekte mit Claude bauen, ein echter Einschnitt ist.

Was in einem Designsystem steckt — und warum es vorher im Dornröschenschlaf lag

Claude Design kann vollwertige Designsysteme verwalten: Schriften, erlaubte und verbotene Gestaltungselemente, Buttons in sämtlichen Varianten, Shapes, Animationen, komplette Komponentenvorlagen. Filip hat das Designsystem des Koerting Institute bereits seit Längerem dort gepflegt — und es trotzdem kaum genutzt. Der Grund: Es existierte zwar, ließ sich aber nur über einen umständlichen Export-Import-Umweg in Claude Code bringen. Das bremst jeden realen Workflow aus. Wer kennt das nicht — ein Tool, das theoretisch gut klingt, aber in der Praxis an einer einzigen Reibungsstelle scheitert.

Design Sync: Was das neue Feature konkret ändert

Seit dieser Woche ist das anders. Das neue Design-Sync-Feature erlaubt Claude Code, direkt auf ein bestehendes Claude-Design-Projekt zuzugreifen — ohne Export, ohne manuellen Transfer. Filip zeigt das live: Claude Code ruft den Design Sync auf, liest das Designsystem aus und listet auf, was es darin findet. Der erste Austausch bringt, wie gewohnt, viele Rückfragen — das kennt jeder, der regelmäßig mit Claude Code arbeitet. Entscheidend ist, dass die Verbindung jetzt stabil steht. Zwei Welten, die schon immer zusammengehört haben, können endlich direkt miteinander reden.

Der Loop läuft in beide Richtungen

Der eigentliche Mehrwert liegt nicht nur im Lesen, sondern im bidirektionalen Workflow. Filip beschreibt es konkret: Ein Projekt, das ursprünglich jemand anderes angelegt hat, landet im eigenen Claude-Code-Umfeld. Von dort lässt es sich weiterentwickeln — deployen, neue Funktionen einbauen, iterieren. Und was dabei gelernt wird, etwa dass Eckenradien angepasst werden sollten oder Buttons auf einer Seite besser auffindbar sein müssen, fließt per Prompt direkt zurück ins Designsystem. „Aktualisiere bitte mein Designsystem hinsichtlich der Punkte, die wir gerade besprochen haben" — das reicht als Anweisung.

Flexibler Einstieg: Mit oder ohne Designsystem starten

Claude Design zwingt niemanden, von Anfang an strukturiert zu arbeiten. Wer einen schnellen Entwurf braucht, kann das Designsystem einfach weglassen und erst später drüberlegen. Außerdem lassen sich mehrere Designsysteme parallel anlegen — sinnvoll für verschiedene Projekte oder unterschiedliche Marken. Das macht den Ansatz skalierbar: Ein Freelancer betreut fünf Kunden, jeder bekommt sein eigenes System. Eine Agentur trennt Marke A sauber von Marke B. Der Workflow passt sich an, nicht umgekehrt.

Fazit: Eine Lücke, die jetzt geschlossen ist

Was Filip in dieser Folge zeigt, ist kein großes Produktversprechen, sondern eine konkrete Lücke, die geschlossen wurde. Design und Code waren bei Claude schon länger als zusammengehörig gedacht — die direkte Verbindung fehlte aber. Wer Webprojekte mit Claude baut und bisher auf externe Tools oder manuelle Zwischenschritte angewiesen war, kann diesen Umweg ab sofort weglassen. Das spart nicht nur Zeit, es ändert auch, wie konsequent ein Designsystem im Projektalltag genutzt wird. Nicht in einem Jahr. Sondern jetzt.

Das nimmst du mit:
• Claude Code greift seit dieser Woche per Design Sync direkt auf Designsysteme in Claude Design zu — kein manueller Export mehr nötig.
• Du kannst in Claude Design auch ohne Designsystem starten und es nachträglich über einen bestehenden Entwurf legen.
• Erkenntnisse aus dem Coding-Prozess — etwa zu Eckenradien oder Button-Platzierung — lassen sich per Prompt direkt zurück ins Designsystem schreiben.
• Mehrere Designsysteme parallel sind möglich, zum Beispiel für verschiedene Projekte oder unterschiedliche Marken.
• Der bidirektionale Loop zwischen Design und Code funktioniert jetzt stabil — zwei Welten, die zusammengehören, sind endlich direkt verbunden.

Kapitel:
00:00 Designsysteme in Claude Design — was steckt drin?
00:57 Das Problem vorher: umständlicher Export-Import-Umweg
01:32 Design Sync: Claude Code greift direkt auf Claude Design zu
02:29 Vom Design in den Code — und zurück
03:14 Warum dieser Hand-off-Workflow jetzt erst richtig funktioniert

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Extreme Task Switching: Wie KI deine Arbeitszeit neu definiert

In einem einzigen Sechs-Stunden-Block fünf Projekte gleichzeitig voranbringen – TJ hat es getan, und es funktioniert nur, weil KI die Ausführung übernimmt, während du bereits am nächsten Thema denkst. Extreme Task Switching ist kein Multitasking, sondern ein grundlegend anderes Arbeitsmodell. Wie du damit startest und deinen Alltag Schritt für Schritt umbaust, erfährst du in dieser Folge.

Fünf Projekte, sechs Stunden – wie das rechnerisch aufgeht

TJ beschreibt einen konkreten Arbeitstag: sechs Stunden, fünf Projekte, alle deutlich nach vorne gebracht. Das klingt nach Stress, ist aber das Gegenteil. Der entscheidende Unterschied zum klassischen Arbeiten liegt darin, dass die KI nach einer klaren Anweisung bis zu 30 Minuten am Stück selbstständig arbeitet. In dieser halben Stunde sitzt du nicht wartend vor dem Bildschirm, sondern startest beim nächsten Projekt. Wer früher auf die nächste KI-Rückmeldung gewartet hat – TJ sagt, er hat das vor sechs Wochen noch selbst so gemacht – verschenkt genau die Zeit, die jetzt produktiv nutzbar ist.

Was Extreme Task Switching vom klassischen Multitasking unterscheidet

Der Begriff klingt nach Chaos, meint aber etwas Präzises. Du arbeitest nicht gleichzeitig an mehreren Dingen. Du denkst zehn Minuten konzentriert, formulierst einen klaren Auftrag, gibst ihn ab und wechselst erst dann das Thema. Das ist sequenzielles Denken mit paralleler Ausführung durch die Maschine. TJ vergleicht es mit laufenden Prozessen in einer App: links in der Oberfläche laufen mehrere „Knötzel" gleichzeitig. Du schaust reihum, welcher davon dich wieder braucht – und arbeitest so lange am nächsten Thema, bis der erste Prozess eine Eingabe von dir verlangt. Das Gehirn muss dabei das schnelle Umschalten zwischen Themengebieten lernen – etwas, für das es evolutionär nicht gebaut wurde.

Warum dein Browser-Setup plötzlich strategisch wird

Wer zwischen fünf Projekten wechselt, merkt schnell: Das größte Hindernis ist oft nicht das Denken, sondern das Orientieren. TJ empfiehlt deshalb, Browser-Tabs in Gruppen zu sortieren und Cloud-Anwendungen so einzurichten, dass ein Projektwechsel in Sekunden funktioniert. Das klingt nach einem technischen Detail, ist aber eine Voraussetzung dafür, dass Extreme Task Switching im Alltag nicht zur Hektik wird. Wer fünf Sekunden sucht, wo Projekt drei steckt, verliert nicht nur Zeit, sondern auch den kognitiven Faden. Die Infrastruktur muss dem Arbeitstempo folgen – nicht umgekehrt.

Nachts denken lassen, morgens ernten

Ein konkretes Beispiel aus der Folge: Ein KI-gestützter Lebenslauf-Check, der sich selbst aktualisiert. Der Trigger läuft nachts – die KI prüft, was sich in den letzten 24 Stunden im HR-Bereich verändert hat, bewertet die Relevanz, setzt Änderungen um und liefert morgens einen fertigen Bericht. Du wachst auf, liest die Zusammenfassung, validierst und entscheidest. TJ hat diesen Ablauf bereits mehrfach an echten Beispielen getestet und optimiert. Das Prinzip dahinter ist simpel: Rechenzeit und Schlafzeit überlappen sich. Wer das nutzt, gewinnt produktive Stunden, ohne den eigenen Biorhythmus zu verbiegen.

Fazit: Ein Schritt, nicht fünf auf einmal

TJ gibt einen klaren Einstiegsweg: Prozessschritte auflisten, einen einzigen identifizieren, bei dem die KI übernehmen kann, dort anfangen. Nicht alle vier Schritte gleichzeitig umstellen. Nicht auf Agentic-Frameworks oder Multi-Agenten-Systeme warten. Das funktioniert mit Bordmitteln – einfachen Prompts, Cloud-Tools, einer strukturierten Ordnung im Browser. Wer diesen ersten Schritt gemacht und das Ergebnis geprüft hat, sieht schnell, wo der nächste sinnvoll ist. So wächst das System von innen, bis Prozesse vollständig automatisiert laufen. Der Anfang ist bewusst klein gehalten – damit er wirklich passiert.

Das nimmst du mit:
• Wenn die KI 30 Minuten an einem Auftrag arbeitet, kannst du in dieser Zeit zwei weitere Projekte anstoßen – statt zu warten.
• Extreme Task Switching ist kein Multitasking: Du denkst konzentriert für zehn Minuten, gibst den Auftrag ab und wechselst dann erst das Thema.
• Dein Browser und dein Cloud-Setup sind keine Nebensache mehr – sie entscheiden, wie schnell du zwischen Projekten umschalten kannst.
• Wer KI nachts arbeiten lässt und morgens den Bericht liest, gewinnt produktive Stunden ohne Mehraufwand.
• Den Einstieg nicht überkomplizieren: Einen einzigen Prozessschritt identifizieren, KI dort einsetzen, Ergebnis prüfen – dann den nächsten.
• Agentic-Frameworks brauchst du dafür nicht – der beschriebene Lebenslauf-Check läuft vollständig mit Bordmitteln.

Kapitel:
00:00 Hook: 5 Projekte in 6 Stunden
00:45 Warum klassisches Warten auf die KI ein Fehler ist
01:45 Das Modell: Auftrag geben, Thema wechseln, zurückprüfen
03:15 Was Extreme Task Switching vom Gehirn verlangt
04:15 Schritt-für-Schritt-Einstieg ohne Agentic-Overhead

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Iteration schlägt Perfektion: Warum Methodik den Unterschied macht

Handlungsfähigkeit in Unsicherheit ist keine Charaktereigenschaft – sie ist eine Kompetenz. Birgit zeigt am Beispiel der Sydney Opera House-Krise, wie ein skandinavisches Ingenieurbüro ein scheinbar unlösbares Problem durch systematisches Neudenken knackte – und warum dasselbe Prinzip heute über Erfolg oder Scheitern in der KI-Strategieberatung entscheidet. Wer das Muster hinter individuellen Kundenproblemen erkennt, führt Transformationen effizienter – statt bei jedem Projekt bei null anzufangen.

Weg vom Wasserfall: Was Handlungsfähigkeit in Unsicherheit wirklich bedeutet

Die meisten Unternehmen sind auf Planbarkeit trainiert. Wasserfallprojekte, sequenzielle Phasen, Freigaben an jedem Meilenstein. Das funktioniert solange, wie die Umgebung stabil bleibt. Sobald Unsicherheit ins Spiel kommt – und das tut sie bei KI-Projekten fast immer – bricht dieses Modell zusammen. Birgit setzt dagegen eine klare These: Handlungsfähigkeit in Unsicherheit ist keine angeborene Eigenschaft mutiger Manager, sondern eine Kompetenz, die sich aktiv entwickeln lässt. Iterative, disruptive Ansätze ersetzen den großen Masterplan. Wer wartet, bis alles perfekt geplant ist, fängt schlicht zu spät an.

Die Krise beim Bau der Sydney Opera – und warum das Budget schon weg war

Das Sydney Opera House steht heute für ikonische Architektur. Was kaum jemand weiß: Der Bau steckte jahrelang in einer technischen Sackgasse. Das größte Problem waren die charakteristischen Schalen. Mit der damaligen Bautechnik ließen sie sich weder rechnerisch noch konstruktiv in den Griff bekommen. Jahrelang wurde daran getüftelt – das geplante Budget war bereits aufgebraucht, bevor überhaupt eine tragfähige Lösung existierte. Ein klassischer Fall, in dem ein Einzelproblem immer größer wurde, je länger man versuchte, es als Einzelproblem zu lösen.

Warum der Durchbruch plötzlich kam – und kein Zufall war

Die Lösung kam vom skandinavischen Ingenieurbüro Ove Arup and Partners – und sie bestand im konsequenten Neudenken des Problems. Statt jede Schale als individuelles Konstrukt zu behandeln, konstruierten die Ingenieure zunächst Betonkugeln, aus denen die Schalen anschließend herausgeschnitten wurden. Das Ergebnis: strukturelle Stabilität und – entscheidend – systematische Vorfertigung statt individueller Einzelentwicklung.Birgit betont: Das war keine Serendipität, kein glücklicher Zufall im Innovationsmanagement. Es war eine systematische Methodik, die eine komplexe Individuallösungssuche in wiederholbare Bausteine überführt hat.

Was das mit KI-Strategieberatung zu tun hat – und was Unternehmen gerade verpassen

Viele Unternehmen sind überzeugt, ihr Fall sei völlig einzigartig. Ihre Branche, ihre Prozesse, ihre Kultur – alles anders. Maßgeschneiderte Lösungen werden gefordert, am liebsten zum Preis von Standardware. Birgit zieht die direkte Parallele: Genau wie jede einzelne Opernhausschale zunächst wie ein Einzelfall wirkte, erscheinen auch Kundenprobleme in der KI-Strategieberatung auf den ersten Blick unvergleichlich. Wer aber das Muster dahinter erkennt und eine skalierbare Methodik mitbringt, kann Kunden deutlich effizienter durch Transformationen führen. Wer das nicht tut, fängt bei jedem neuen Mandat bei null an – und das skaliert schlicht nicht.

Fazit: Bauchgefühl ist kein Geschäftsmodell

Der entscheidende Unterschied zwischen einem guten Berater und einem exzellenten liegt nicht im Gespür für den Einzelfall. Er liegt in der Fähigkeit, individuelle Herausforderungen systematisch zu lösen – mit einer Methodik, die funktioniert, bevor man den Kunden überhaupt kennt. Bauchgefühlansätze mögen im ersten Gespräch überzeugen. In der Transformation, wo Budgets, Zeitpläne und Akzeptanz auf dem Spiel stehen, reichen sie nicht aus. Iteration schlägt Perfektion – aber nur, wenn hinter der Iteration ein System steckt.

Das nimmst du mit:
• Handlungsfähigkeit in Unsicherheit ist keine Charaktereigenschaft – sie ist eine Kompetenz, die du aktiv entwickeln kannst.
• Das Sydney Opera House wurde nicht durch Glück gerettet: Ove Arup and Partners löste das Schalenproblem, indem sie Betonkugeln vorfabrizierten und die Schalen daraus schnitten – systematisch statt individuell.
• Wer jeden Kunden als völlig einzigartig behandelt, fängt bei jedem Projekt bei null an und kann nicht skalieren.
• Der Durchbruch kommt nicht durch Serendipität, sondern durch eine Methodik, die komplexe Einzelprobleme in wiederholbare Bausteine überführt.
• Bauchgefühl reicht in der KI-Strategieberatung nicht aus – wer keine systematische Methodik hat, bleibt dauerhaft im Reaktionsmodus.

Kapitel:
00:00 Weg vom Wasserfall: Handlungsfähigkeit in Unsicherheit
00:23 Die technische Krise beim Bau der Sydney Opera
00:57 Der Durchbruch: Schalen aus der Kugel
01:47 Systematische Methodik statt Serendipität
01:56 Was das mit KI-Strategieberatung zu tun hat
02:39 Warum Bauchgefühl nicht ausreicht

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Von Social Media zu Interest Media: Warum Follower egal werden

Reichweite neu gedacht: TJ erklärt, warum die Followerzahl als Erfolgskennzahl ausgedient hat – und was Interest Media stattdessen bedeutet. Aus 20–25 Stunden wöchentlichem Videomaterial baut sein Team automatisiert Podcasts, Workbooks und LinkedIn-Posts. Wer versteht, wie sich das Konsumentenverhalten verschoben hat, kann diesen Hebel sofort nutzen.

Der Rohstoff, den du schon hast – aber noch nicht nutzt

Wer regelmäßig Calls, Workshops oder Gruppenformate abhält, produziert bereits enormes Content-Volumen. Im Koerting Institute sind es allein im KI-Café zwei Stunden pro Woche; über alle Gruppen-Calls summiert sich das locker auf 20 bis 25 Stunden Videomaterial pro Woche. Das Problem ist selten der fehlende Stoff – es ist die fehlende Pipeline, um daraus mehr zu machen. TJ zeigt, wie sein Team aus diesen Tonspuren und Aufzeichnungen innerhalb eines einzigen Tages fertige Akademie-Videos, Workbooks, Podcast-Episoden und LinkedIn-Beiträge ableitet. Kein zusätzliches Redaktionsteam, kein manuelles Nachbearbeiten jedes Formats – sondern eine automatisierte Weiterverarbeitung, die den vorhandenen Rohstoff endlich vollständig ausschöpft.

Warum der Shift plötzlich kommt – und was Facebook 2012 damit zu tun hat

TJ erinnert sich an eine Zeit, in der Facebook echte soziale Funktion hatte. Von 2009 bis etwa 2018 verknüpfte er dort Menschen aus New York, Australien und aller Welt – nicht um Umsätze zu generieren, sondern um Verbindungen zu pflegen. Er druckte seine Jahrgänge bei mysocialbook.com als Bücher: Die Bände wurden bis 2015 immer dicker, dann immer dünner, bis er aufhörte. Das Soziale war schlicht verschwunden. Was folgte, war die Follower-Ära: Reichweite aufbauen, Inhalte pushen, Menschen über den Link in der Bio in den Funnel führen. Viele Plattformnutzer klagen heute noch darüber, dass LinkedIn die soziale Komponente verliere. TJ bringt es auf den Punkt: Diese Komponente spielt ohnehin keine Rolle mehr.

Interest Media: Was Alex Hormozi in Las Vegas auf den Punkt gebracht hat

Der entscheidende Augenöffner kam für TJ auf einer Veranstaltung in Las Vegas, wo Alex Hormozi den Begriff Interest Media prägte. Die Kernthese: Menschen suchen heute nicht mehr nach Beziehungen, wenn sie Plattformen öffnen. Sie suchen nach Informationen, Weiterentwicklung und Antworten auf konkrete Fragen – ähnlich wie bei einer YouTube-Suche. Das verändert die Spielregeln fundamental. Wer Content mit dem Ziel produziert, Follower anzusprechen, die ihn bereits kennen, denkt in der alten Logik. Wer Content produziert, der aktiv gesucht wird, spielt das neue Spiel. Die Konsequenz für Unternehmer: Nicht die Abonnentenzahl entscheidet, sondern wie tief und wie lange Menschen mit den Inhalten interagieren – also echte Konsumtiefe statt oberflächliche Reichweite.

Was Unternehmen gerade verpassen – und warum das deine Chance ist

Viele Unternehmer optimieren noch auf Follower, Kommentare und sichtbare Interaktionen – Metriken, die aus der Social-Media-Ära stammen. Die Plattformen selbst haben sich längst weiterentwickelt: Algorithmen bevorzugen Inhalte, die Menschen aktiv suchen und lange konsumieren, nicht Inhalte, die nur im bestehenden Netzwerk zirkulieren. Wer das noch nicht eingepreist hat, verliert organische Reichweite an Anbieter, die spezifische Fragen spezifischer Zielgruppen beantworten – egal wie groß deren Community ist. Die Chance liegt darin, jetzt auf suchgetriebene, tiefe Inhalte umzuschwenken: Formate, die echten Wissensbedarf bedienen, und Pipelines, die diesen Content effizient in mehrere Kanäle übersetzen, bevor der Rest des Marktes aufgewacht ist.

Fazit: Nicht Follower, sondern Tiefe ist die neue Währung

Der Shift von Social Media zu Interest Media ist kein Trend, sondern eine strukturelle Verschiebung im Konsumentenverhalten. TJ fasst es klar zusammen: Follower sind irrelevant, Konsumtiefe entscheidet. Wer gleichzeitig erkennt, dass er bereits auf einem Berg ungenutzten Content-Rohstoffs sitzt, und wer eine KI-gestützte Pipeline aufbaut, die diesen Rohstoff automatisch in mehrere Formate übersetzt, kombiniert beide Erkenntnisse zu einem echten Wettbewerbsvorteil. Das Flywheel dreht sich – die Frage ist nur, ob du es anwirfst.

Das nimmst du mit:
• Nicht die Followerzahl zählt, sondern wie tief und wie lange Menschen deine Inhalte konsumieren – das ist die Kernmetrik im Zeitalter von Interest Media.
• Wer regelmäßig Calls, Workshops oder Gruppenformate abhält, produziert bereits 20–25 Stunden Rohstoff pro Woche – der richtige Aufbau macht daraus Podcasts, Workbooks und Posts, ohne zusätzliches Team.
• Der von Alex Hormozi in Las Vegas beschriebene Shift ist real: Menschen öffnen Plattformen heute, um aktiv nach Informationen zu suchen, nicht um Beziehungen zu pflegen – wer Content noch in der alten Logik produziert, verliert Reichweite.
• Eine KI-gestützte Content-Pipeline kann aus einer einzigen Aufzeichnung innerhalb eines Tages mehrere fertige Formate erzeugen – das ist der entscheidende Effizienz-Hebel für Unternehmer mit begrenzten Ressourcen.
• Die soziale Komponente auf LinkedIn und anderen Plattformen ist nicht verschwunden – sie war schlicht nie der eigentliche Wachstumstreiber für Unternehmer, die suchgetriebene Zielgruppen erreichen wollen.

Kapitel:
00:00 Content-Pipeline: Was aus Calls automatisch entsteht
01:24 Die Shift-These: Von Social Media zu Interest Media
01:56 Facebook 2012 – als soziale Verbindung noch der Kern war
04:59 Followerzahl ist irrelevant – Tiefe der Interaktion zählt

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#554 — Open Source statt GPT-4: Matching-Plattform ohne laufende Token-Kosten

Spezialisierte Open-Source-Modelle schlagen Frontier-Modelle bei klar definierten Aufgaben — und kosten im Betrieb nichts außer Strom. TJ zeigt am Beispiel einer KI-gestützten Matching-Plattform für Interim-Manager, wie das Prinzip „Topmodell zum Entwickeln, Open Source in Produktion" in der Praxis funktioniert. Warum du für Leasing-Ratenberechnungen kein Claude Sonnet brauchst — und was das für deine nächste KI-Anwendung bedeutet.

Die echte Frage: Wie wichtig sind Topmodelle wirklich?

TJ stellt die Frage direkt zu Beginn: Wie wichtig sind die großen, teuren Modelle — GPT-4, Claude, Gemini — überhaupt? Die kurze Antwort lautet: zum Entwickeln sehr wichtig, im Betrieb oft völlig überflüssig. Was nach einer provokanten These klingt, ist für das Koerting Institut längst gelebte Praxis. Das Kernprinzip dreht sich um digitale Souveränität: Wer im Produktivbetrieb auf externe API-Modelle angewiesen ist, zahlt dauerhaft — in Token, in Abhängigkeit, in Datenschutzrisiken. Wer dagegen mit Open-Source-Modellen arbeitet, behält die Kontrolle. Und zahlt nur Strom.

Die Interim-Manager-Matching-Plattform: Live gebaut, lokal betrieben

Im KI-Café vor einigen Wochen hat TJ gemeinsam mit Falk Janotta live auf der Bühne eine KI-gestützte Matching-Plattform für Interim-Manager entwickelt — demonstriert in Echtzeit, vor Publikum. Das Besondere: Gebaut wurde die Plattform mit starken US-Modellen, dem, was TJ als „neue Form der Anwendungsentwicklung" bezeichnet — andere nennen es Vibe-Coding oder Vibe-Engineering. Betrieben wird sie aber mit Open-Source-Modellen von Hugging Face, lokal auf Falks Laptop. Das Ergebnis: keine laufenden API-Kosten, keine Token-Gebühren, keine Drittanbieter-Abhängigkeit im Produktivbetrieb. Die Plattform läuft — und kostet Falk außer Strom keinen Cent.

Warum spezialisierte Modelle Frontier-Modelle schlagen

Ein konkretes Beispiel macht den Unterschied greifbar: Leasing-Ratenberechnungen. Für solche klar strukturierten Rechenoperationen braucht man kein Claude Sonnet, kein Opus, kein Gemini. Man braucht ein auf Rechenoperationen spezialisiertes Open-Source-Modell — und das führt diese Berechnungen präziser durch als jedes Frontier-Modell. Der Grund liegt in der Spezialisierung: Generelle Modelle sind auf Breite trainiert, spezialisierte auf Tiefe. Für eng definierte Teilaufgaben innerhalb eines Prozesses gewinnt die Tiefe. Das gilt für Finanzberechnungen genauso wie für Matching-Logik — und vermutlich für viele weitere Anwendungsfälle in deinem Unternehmen.

Das Prinzip: Topmodell zum Entwickeln, Open Source in Produktion

TJ fasst das Vorgehen in eine klare Formel: Topmodell in der Entwicklung, Open Source in der Produktion. Während du Agenten baust, Logik entwirfst und Architekturen testest, lohnt sich der Einsatz der besten verfügbaren Modelle. Sobald die Anwendung aber in den Produktivbetrieb geht — ins Release, ins Change-Management — wechselst du auf die offenen Modelle, die am Markt frei verfügbar sind. Dieses Prinzip ist keine Theorie. Es funktioniert bereits bei Corporate-Kunden des Koerting Instituts. Und es verändert grundlegend, wie du über KI-Kosten und KI-Architektur nachdenken solltest.

Fazit: Souveränität ist eine Architekturentscheidung

Digitale Souveränität entsteht nicht durch eine Grundsatzdebatte — sie entsteht durch konkrete Architekturentscheidungen. Welches Modell sitzt wo in meinem Prozess? Welche Aufgabe erfordert Breite, welche Tiefe? Wo zahle ich Token-Kosten, und wo kann ich sie durch lokale Open-Source-Modelle ersetzen? Die Interim-Manager-Plattform zeigt: Diese Entscheidungen sind heute schon möglich, die Werkzeuge auf Hugging Face sind verfügbar, und das Ergebnis überzeugt auch bei Corporate-Kunden. Der wichtigste Schritt ist, aufzuhören, Frontier-Modelle als Standard vorauszusetzen — und stattdessen pro Teilaufgabe zu denken.

Das nimmst du mit:

• Frontier-Modelle wie GPT-4 oder Claude eignen sich zum Entwickeln und Bauen von KI-Anwendungen — im Produktivbetrieb sind spezialisierte Open-Source-Modelle oft präziser und kosten nichts.
• Eine lokal betriebene KI-Anwendung mit Open-Source-Modellen verursacht keine laufenden Token-Kosten — du zahlst nur Strom und Hardware.
• Für klar definierte Teilaufgaben wie Leasing-Ratenberechnungen oder Matching-Logik übertreffen spezialisierte Open-Source-Modelle die generellen Frontier-Modelle in der Präzision.
• Das Prinzip „Topmodell zum Entwickeln, Open Source in Produktion" funktioniert bereits im Einsatz bei Corporate-Kunden des Koerting Instituts.
• Digitale Souveränität ist keine strategische Absichtserklärung, sondern eine konkrete Architekturentscheidung — pro Teilaufgabe, pro Prozessschritt.

Kapitel:

00:00 Wie wichtig sind Topmodelle wirklich?
00:22 Die Interim-Manager-Matching-Plattform: Entstehung & Demo
01:04 Open Source auf Hugging Face statt teurer API-Modelle
01:30 Leasing-Ratenberechnung: Spezialisierte Modelle schlagen Frontier
01:59 Das Prinzip: Topmodell zum Entwickeln, Open Source in Produktion

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KI-Innovationsrahmen: 6 W-Fragen für jedes KI-Projekt

Sechs W-Fragen, die den Auftrag für jedes KI-Projekt sauber definieren – bevor irgendeine Umsetzung startet. Birgit zeigt, wie du nach dem ersten gewonnenen Projekt Klarheit auf Geschäftsleitungsebene schaffst und warum das Framework ohne gute Moderation wertlos bleibt. Wer die Fragen nicht aktiv führt, bekommt als Antwort: „alles disruptiv und sofort." Wie du das verhinderst, hörst du in dieser Folge.

Die Lücke, in die du als Berater gehst

Die meisten Unternehmen wissen schlicht nicht, was mit KI heute schon möglich ist. Birgit nennt das die Lücke zwischen dem, was Unternehmen kennen, und dem, was technisch bereits machbar ist. Genau dort setzt der KI-Berater an: Er bringt Einordnung und Orientierung in ein Feld, das für Entscheider oft unübersichtlich wirkt. Das Framework greift in dem Moment, in dem du das erste Projekt gewonnen hast – also nicht beim Erstkontakt, sondern wenn der eigentliche Transformationsauftrag beginnt. Der KI-Innovationsrahmen ist das Werkzeug, das aus dieser Ausgangssituation einen klaren, umsetzbaren Projektrahmen macht.

Die sechs W-Fragen im Überblick

Der Rahmen besteht aus genau sechs Fragen: Warum überhaupt KI – was ist das übergeordnete Ziel? Wen soll KI nutzen – Mitarbeiter, Kunden, Partner oder das Unternehmen als Ganzes? Welche Lösungen – evolutionär (das Vorhandene verbessern), revolutionär (einzelne Bereiche grundlegend verändern) oder disruptiv (komplett neu denken, auf der grünen Wiese starten)? Wann – welcher realistische Zeitrahmen gilt, bis wann was erreicht sein soll? Wo – welche konkreten Bereiche und Prozesse sind im Scope dieses ersten Vorhabens? Und schließlich: Woran messen wir Erfolg – welche KPIs und welcher ROI gelten als Maßstab? Am Ende dieser sechs Fragen steht ein Dokument, das den Auftrag des KI-Projekts eindeutig definiert.

Warum evolutionär, revolutionär und disruptiv keine Semantik ist

Beim dritten W – „Welche Lösungen?" – liegt eine der häufigsten Fallen. Evolutionär bedeutet: bestehende Prozesse mit KI verbessern, kleiner Scope, überschaubares Risiko. Revolutionär heißt: einzelne Bereiche werden fundamental verändert, der Zeitplan wird länger, die Erwartungen steigen. Disruptiv meint bei Birgit ausdrücklich nicht, alles kaputtzumachen, was bisher galt – sondern das Privileg zu nutzen, Dinge komplett neu zu denken, weil die technischen Möglichkeiten das erstmals erlauben. Die Wahl zwischen diesen drei Stufen bestimmt unmittelbar Scope, Zeitplan und Erwartungsmanagement des gesamten Projekts. Wer das nicht früh klärt, kämpft später mit unkontrollierbaren Erwartungen.

Das Moderationsproblem: Warum die Fragen allein nichts bewirken

Birgit ist in diesem Punkt direkt: Die sechs Fragen sehen einfach aus. Sind sie ohne gute Moderation aber nicht. Wenn Unternehmen erstmals sehen, was KI leisten kann, lautet die typische Antwort auf fast alle Fragen: „alles und sofort." Überall einführen, maximal disruptiv, am besten gestern. Ein solches Ergebnis ist, wie Birgit es formuliert, „das Papier nicht wert, auf dem die Antworten stehen." Die entscheidende Kompetenz ist deshalb die Fähigkeit, die Runde – auf Geschäftsleitungsebene – so zu führen, dass am Ende ein realistischer und umsetzbarer Innovationsrahmen steht. Menschen sollen inspiriert werden, sich auf Augenhöhe austauschen und ein gemeinsames Fundament schaffen – nicht gelangweilt mit den Händen auf den Tisch klopfen.

Fazit: Struktur statt blindes Experimentieren

Der KI-Innovationsrahmen löst ein konkretes Problem: Unternehmen experimentieren im Moment vielfach blind, verlieren sich in vagen Ideen und starten ohne messbare Ziele. Die sechs W-Fragen erzwingen Klarheit – und zwar bevor eine einzige Stunde Umsetzungsarbeit beginnt. Birgit vergleicht das Framework mit den Kugelstrukturen der Sydney Opera: Sie sind dazu da, Struktur zu geben, damit das eigentliche Bauwerk entstehen kann. Woran messen wir Erfolg ist dabei die vielleicht wichtigste Frage – weil ohne vorab definierte KPIs und ROI jedes KI-Vorhaben am Ende subjektiv bleibt. Wer diesen Rahmen sauber moderiert, sichert sich nicht nur ein besseres Projektergebnis, sondern auch die Glaubwürdigkeit als Berater auf Entscheiderebene.

Das nimmst du mit:

• Die sechs W-Fragen – Warum, Wen, Welche Lösung, Wann, Wo, Woran messen – definieren den vollständigen Auftrag eines KI-Projekts, bevor irgendeine Umsetzung startet.
• Ohne aktive Moderation liefern die Fragen keine verwertbaren Antworten: Unternehmen tendieren dazu, alles als disruptiv und sofort umsetzbar einzustufen.
• Der Unterschied zwischen evolutionär, revolutionär und disruptiv ist keine Wortklauberei – er legt Scope, Zeitplan und Erwartungsmanagement des gesamten Projekts fest.
• KPIs und ROI müssen am Anfang definiert werden, nicht am Ende – sonst bleibt jedes KI-Vorhaben subjektiv und nicht messbar.
• Der Innovationsrahmen verhindert blindes Experimentieren und schafft auf Geschäftsleitungsebene ein gemeinsames Fundament für die KI-Transformation.
• Die Lücke zwischen dem, was Unternehmen über KI wissen, und dem, was technisch möglich ist, ist dein konkreter Einstiegspunkt als Berater.

Kapitel:

02:40 Was ist der KI-Innovationsrahmen?
03:22 1. W: Warum überhaupt KI?
03:41 2. W: Für wen soll KI einen Nutzen bringen?
04:02 3. W: Welche Lösungen — evolutionär, revolutionär oder disruptiv?
05:07 4. W: Wann — realistischer Zeitrahmen
06:16 5. W: Wo soll KI eingeführt werden?
06:53 6. W: Woran messen wir Erfolg?
07:20 Warum Moderation der entscheidende Skill ist

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Vibe Engineering statt Vibe Coding: Mit Thomas Brunner und Axel Beckert

Rund 90 % seiner neuen Projekte löst Axel Beckert heute direkt über Code – nicht mehr über Workflow-Tools wie n8n oder Make. Im Gespräch mit Thomas Brunner erklärt er, warum der Unterschied zwischen Vibe Coding und Vibe Engineering über Erfolg oder Absturz entscheidet. Wer verstehen will, wie KI-generierter Code den Weg in den echten Betrieb schafft, sollte diese Folge hören.

Vom Workflow-Tool zum Code: Was hinter dem 90-%-Shift steckt

Axel Beckert hat seine Arbeitsweise radikal umgestellt. Wo früher n8n oder Make die erste Wahl waren, greift er heute bei rund 90 % aller neuen Projekte direkt zum Code. Das klingt nach einer technischen Präferenz – ist aber eine strategische Entscheidung. Workflow-Tools stoßen schnell an Grenzen, sobald Logik komplexer wird, Fehlerbehandlung nötig ist oder mehrere Systeme eng zusammenspielen müssen. Code ist flexibler, testbar und langfristig wartbarer. Der Wechsel ist kein Selbstzweck, sondern folgt einem klaren Prinzip: Das Werkzeug soll dem Problem dienen, nicht umgekehrt.

Vibe Coding vs. Vibe Engineering: Der entscheidende Unterschied

Vibe Coding beschreibt das explorative, schnelle Entwickeln mit KI-Unterstützung – Ideen werden direkt in Code übersetzt, der Prototyp entsteht in Minuten. Das hat seinen Wert in der frühen Phase. Doch Vibe Coding ignoriert systematisch, was danach kommt: Fehlerfälle, Sicherheitslücken, Monitoring, Betrieb. Genau hier setzt Vibe Engineering an. Es fügt dem schnellen Ergebnis die Schichten hinzu, die aus einem Experiment ein echtes Produkt machen: automatisierte Tests, Code-Analyse, Sicherheitslayer und Monitoring. Die Geschwindigkeit bleibt – aber das Ergebnis ist produktionsreif. Der Unterschied ist nicht akademisch. Er entscheidet, ob eine KI-Lösung im Unternehmen wirklich läuft oder nach dem ersten Fehler wieder verschwindet.

Intent als eigentlicher Hebel: Problem, Zielbild, messbares Ergebnis

Axel Beckert benennt einen zentralen Engpass, der oft übersehen wird: der formulierte Intent. Gemeint ist die knappe, präzise Beschreibung von Problem, Zielbild und messbarem Ergebnis – bevor eine einzige Zeile Code entsteht. Dieser Intent ist mehr als ein Briefing. Er wird zum Maßstab, gegen den sich jede einzelne Funktion prüfen lässt. Ist ein Feature wirklich nötig? Löst es das ursprüngliche Problem? Ein sauber formulierter Intent schafft Durchgängigkeit von der Strategie bis zur Software – und verhindert, dass KI-Systeme in Richtungen wachsen, die niemand bestellt hat. Wer hier investiert, spart später erheblich an Korrekturen.

Agentisches Coding: Mehrere KI-Agenten, parallel, koordiniert

Ein weiterer Beschleuniger in Axels Praxis ist agentisches Coding: Statt einer KI, die sequenziell arbeitet, übernehmen mehrere Agenten parallel unterschiedliche Aufgaben – einer analysiert, einer schreibt Tests, einer implementiert. Das verändert das Tempo der Umsetzung spürbar. Gleichzeitig steigen die Anforderungen an Koordination und Struktur. Wer agentisch arbeiten will, braucht einen klaren Intent (siehe oben) und definierte Schnittstellen zwischen den Agenten. Die Technologie ist kein Selbstläufer – aber in der richtigen Umgebung ein echter Multiplikator.

Fazit: Lieber gut angefangen als perfekt nichts gemacht

Axel Beckerts Abschlusssatz trifft den Kern: „Lieber gut angefangen als perfekt nichts gemacht." Das ist kein Aufruf zu schludriger Arbeit – sondern zur realistischen Einschätzung, dass Perfektion vor dem ersten Schritt die größte Bremse ist. Vibe Engineering gibt dir den Rahmen, um schnell zu starten und trotzdem solide zu bauen. Der Intent hält die Richtung. Die Engineering-Schichten machen das Ergebnis haltbar. Wer beides kombiniert, kann KI-Projekte liefern, die nicht nur beeindrucken, sondern wirklich im Betrieb bestehen.

Das nimmst du mit:
• 90 % der neuen Projekte lassen sich heute direkt über Code lösen – Workflow-Tools wie n8n oder Make sind oft nicht mehr die beste erste Wahl.
• Vibe Coding ist ein nützlicher Startpunkt, aber ohne Tests, Sicherheitslayer und Monitoring kein tragfähiges Produktionssystem.
• Vibe Engineering ergänzt die Geschwindigkeit von KI-generiertem Code um genau die Schichten, die echten Betrieb erst möglich machen.
• Ein präzise formulierter Intent – Problem, Zielbild, messbares Ergebnis – ist der wichtigste Hebel für Durchgängigkeit von der Strategie bis zur Software.
• Agentisches Coding mit parallel arbeitenden KI-Agenten beschleunigt die Umsetzung erheblich, setzt aber klare Struktur und definierte Schnittstellen voraus.
• Der pragmatische Einstieg schlägt das Warten auf die perfekte Lösung – solide starten und iterieren ist die produktivere Strategie.

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Flexibel bleiben, ohne die Richtung zu verlieren: KISB-Launch SHE Serie - Folge 6

Der KI-Strategie-Sprint ist ein kompaktes Workshop-Format, das Struktur und Flexibilität verbindet. In Folge 6 der KISB-Launch-Serie erklärt Birgit, wie der Sprint aus dem Google Design Sprint abgeleitet wurde, warum der Wechsel zwischen Divergenz und Konvergenz das Herzstück ist – und was es bedeutet, wenn KI kein Hilfsmittel am Rand, sondern ein aktiver Teilnehmer im Raum ist. Ein Highlight-Format der Ausbildung mit eigenem Zertifikat.

Was der KI-Strategie-Sprint eigentlich ist

Der KI-Strategie-Sprint ist kein klassischer Workshop, der sich über Wochen zieht. Er ist timeboxed – also bewusst auf einen festen Zeitrahmen begrenzt – und damit das Gegenteil des endlosen Strategiemeetings, das irgendwann im Sande verläuft. Die Wurzeln liegen im Google Design Sprint, einem erprobten Format, das ursprünglich für Produktentwicklungsteams gebaut wurde. Birgit hat dieses Grundprinzip auf die Anforderungen moderner KI-Strategie übertragen: schnell klären, was zählt, und dann konsequent in diese Richtung handeln – ohne sich in Details zu verlieren, bevor der Rahmen steht.

Divergenz und Konvergenz: Warum der Wechsel entscheidend ist

Der Sprint lebt vom bewussten Wechsel zwischen Divergenz und Konvergenz. Divergenz heißt: Ideen öffnen, Möglichkeiten ausbreiten, quer denken. Konvergenz heißt: fokussieren, entscheiden, den nächsten Schritt festlegen. Dieser Rhythmus verhindert zwei klassische Fallen: das kreative Chaos ohne Ausgang und die vorschnelle Einigung, die bessere Optionen abschneidet. Indem das Format beide Phasen explizit einplant, bekommt jede Abweichung vom ursprünglichen Plan einen strukturierten Rahmen. Sie wird nicht zum Scheitern umdefiniert, sondern als Teil des Prozesses behandelt – und genau das gibt Teams die Sicherheit, wirklich frei zu denken.

"Trust the process" – und KI als aktiver Mitspieler

Ein zentrales Prinzip des Sprints ist Trust the process: dem Format vertrauen, auch wenn es in einem Moment unbequem oder offen wirkt. Das klingt nach einem Motivationsslogan, ist aber methodisch gemeint. Der Prozess ist so gebaut, dass er Orientierung gibt, ohne Ergebnisse vorwegzunehmen. Was das Format zusätzlich vom klassischen Workshop unterscheidet: KI ist kein Hilfsmittel am Rand, das man nach dem Meeting befragt. Sie ist ein aktiver Teilnehmer im Raum – eingebunden in Recherche, Strukturierung und Entscheidungsvorbereitung, während der Sprint läuft. Das verändert die Qualität und Geschwindigkeit der Ergebnisse merklich.

Ein Highlight-Format mit eigenem Zertifikat

Innerhalb der KISB SHE-Ausbildung nimmt der KI-Strategie-Sprint eine besondere Stellung ein. Er ist als Highlight-Format konzipiert, das über den regulären Lernfortschritt hinausgeht – und mit einem eigenen Zertifikat abgeschlossen wird. Das signalisiert: Wer diesen Sprint beherrscht, kann ihn anleiten, in Unternehmen einbringen und als eigenständiges Beratungsformat anbieten. Für Teilnehmer der Ausbildung ist das ein konkreter Kompetenznachweis, der direkt anwendbar ist – nicht nur ein Kursabschluss, sondern ein Werkzeug für die eigene Praxis.

Fazit: Struktur ist keine Fessel – sie ist das Fundament für echte Flexibilität

Der KI-Strategie-Sprint zeigt, dass Flexibilität und Richtungssicherheit kein Widerspruch sind. Im Gegenteil: Erst eine klare Struktur – timeboxed, phasengesteuert, mit KI als aktivem Partner – schafft den Raum, in dem Teams wirklich beweglich bleiben können. Wer das Format versteht und anleiten kann, hat ein Instrument in der Hand, das in Unternehmen jeder Größe funktioniert. Folge 6 der KISB-Launch-Serie legt dafür die Grundlage – und macht deutlich, warum dieser Sprint zu den zentralen Bausteinen der Ausbildung gehört.

Das nimmst du mit:

• Der KI-Strategie-Sprint ist ein timeboxed Workshop-Format – er liefert Ergebnisse in einem festen Zeitrahmen, ohne sich in endlosen Runden zu verlieren.
• Der bewusste Wechsel zwischen Divergenz und Konvergenz verhindert sowohl kreatives Chaos als auch vorschnelle Einigung.
• Abweichungen vom Plan werden nicht als Scheitern behandelt, sondern bekommen von Anfang an einen strukturierten Rahmen.
• KI ist im Sprint kein nachgelagertes Hilfsmittel, sondern ein aktiver Teilnehmer – eingebunden, während der Prozess läuft.
• "Trust the process" ist ein methodisches Prinzip: Das Format gibt Orientierung, ohne Ergebnisse vorwegzunehmen.
• Der Sprint schließt mit einem eigenen Zertifikat ab und ist damit ein direkt anwendbarer Kompetenznachweis für die eigene Beratungspraxis.

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Change & Kultur in der KI-Transformation: KISB-Launch SHE Serie - Folge 5

Widerstand gegen KI ist kein Fehler im System – er ist der normale Anfang jeder echten Transformation. Folge 5 der KISB-SHE-Serie zeigt, wie du mit Spiral Dynamics und der integralen Theorie die Kulturebene eines Unternehmens präzise einordnest und mit den sieben Fragen des Change-Managements konkret ins Handeln kommst. Wer diese Faktoren unterschätzt, scheitert – egal wie gut die Technologie ist.

Widerstand ist kein Problem – er ist ein Signal

Fast jedes KI-Projekt, das stockt, stockt nicht an der Technologie. Es stockt an den Menschen. Widerstand gilt im Change-Management als normaler Bestandteil jeder Transformation – nicht als Ausnahme, die man wegmanagen muss. Wer das versteht, hört auf, Widerstände zu bekämpfen, und fängt an, sie zu lesen. Welche Sorge steckt dahinter? Welcher Wert fühlt sich bedroht? Diese Haltung – fragen, um zu verstehen, nicht um zu antworten – ist der zentrale Gedanke dieser Folge. Sie klingt einfach. In der Praxis verlangt sie echte Disziplin.

Spiral Dynamics: Wo steht das Unternehmen wirklich?

Spiral Dynamics liefert ein Modell, das Bewusstseinsstufen und Werteebenen in Organisationen sichtbar macht – von stark hierarchisch-regelorientierten Kulturen bis hin zu integrativen, sinngetriebenen Systemen. Für die KI-Transformation ist das entscheidend: Eine Maßnahme, die in einem selbstorganisierten Unternehmen sofort zieht, kann in einer blauen, prozessdominierten Struktur kompletten Widerstand auslösen. Das Framework hilft dir, die Sprache und den Einstiegspunkt zu wählen, der zur tatsächlichen Kulturstufe passt – statt eine Einheitslösung über alle zu stülpen.

Integrale Theorie: Vier Quadranten, ein vollständiges Bild

Spiral Dynamics allein greift zu kurz. Die integrale Theorie ergänzt es um vier Quadranten: individuelles Innen (Haltung, Überzeugungen), individuelles Außen (Verhalten, Fähigkeiten), kollektives Innen (Kultur, geteilte Werte) und kollektives Außen (Strukturen, Prozesse, Systeme). Wer KI-Einführung nur als technisches oder prozessuales Thema behandelt – also ausschließlich im kollektiven Außen – übersieht drei von vier relevanten Feldern. Besonders das kollektive Innen, die gelebte Kultur, ist der blinde Fleck vieler Projekte. Genau dort entscheidet sich, ob Veränderung hält.

Die sieben Fragen der Veränderung – der praktische Werkzeugkasten

Neben den beiden Frameworks bringt diese Folge die sieben Fragen des Change-Managements ins Spiel. Sie bilden den operativen Gegenpol zur Theorie: Wohin wollen wir? Warum jetzt? Was verändert sich konkret für wen? Wie sieht Erfolg aus? Was verlieren wir – und was gewinnen wir? Wer trägt die Veränderung? Wie bleiben wir im Gespräch? Diese Fragen strukturieren den Dialog mit Teams und Führungskräften. Sie verhindern, dass Change zur Einbahnstraßen-Kommunikation wird, und schaffen den Raum, in dem echtes Commitment entstehen kann.

Fazit: Die Reise endet in hybriden Organisationen – wer jetzt die Kultur baut, gewinnt

Langfristig führt die KI-Transformation in hybride Organisationen: Teams aus menschlichen Mitarbeitern, digitalen Assistenten und humanoiden Systemen. Das ist keine Science-Fiction mehr – es ist die Planungsgrundlage für strategisch denkende Unternehmen heute. Change und Kultur sind dabei keine weichen Begleitthemen. Sie sind die Faktoren, an denen große Projekte scheitern. Wer jetzt lernt, Kulturstufen zu lesen, Widerstand zu verstehen und die richtigen Fragen zu stellen, baut das Fundament für diese Zukunft. Nicht irgendwann. Sondern mit jedem nächsten Schritt.

Das nimmst du mit:

• Widerstand in KI-Projekten ist ein normales Signal – wer ihn liest statt bekämpft, kommt schneller voran.
• Spiral Dynamics hilft dir, die tatsächliche Bewusstseins- und Kulturstufe eines Unternehmens einzuordnen und passende Maßnahmen zu wählen.
• Die integrale Theorie zeigt vier Quadranten: Wer Change nur als Prozess- oder Technikthema behandelt, übersieht Haltung, Verhalten und gelebte Kultur.
• Die sieben Fragen des Change-Managements strukturieren den Dialog mit Teams und verhindern Einbahnstraßen-Kommunikation.
• Die Grundhaltung der Folge lautet: Frage, um zu verstehen – nicht um eine Antwort parat zu haben.
• Hybride Organisationen mit digitalen und humanoiden Kollegen sind das Ziel – die Kulturarbeit von heute ist das Fundament dafür.

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Mut zur KI-Transformation: KISB-Launch SHE Serie - Folge 4

Orientierung allein reicht nicht — KI-Transformation braucht Mut zum unperfekten Anfang und jemanden, der Zuversicht vermittelt. In Folge 4 der KISB-Launch-Serie erfährst du, wie das Modell der vier plus drei Räume der Veränderung dir zeigt, wo dein Kunde wirklich steht. Wer als KI-Strategieberater diesen nicht-linearen Prozess versteht, führt sicherer durch den Wandel.

Warum Klarheit bei KI eine Illusion ist

Ein häufiger Denkfehler in der KI-Beratung: Wenn der Kunde erst genug Orientierung hat, fängt er an. In der Praxis kommt dieser Moment nicht. Die Technologie entwickelt sich zu schnell, die Anwendungsfelder sind zu vielfältig, und jede neue Information wirft neue Fragen auf. Folge 4 der KISB-Serie macht deutlich, dass Orientierung durch den KI-Innovationsrahmen notwendig, aber nicht hinreichend ist. Was Unternehmen und ihre Begleiter zusätzlich brauchen: die Bereitschaft, mit Unvollständigkeit zu starten, und eine Führungsperson, die selbst Zuversicht ausstrahlt, auch wenn der Weg noch nicht vollständig sichtbar ist.

Das Modell der vier plus drei Räume — wo steht dein Kunde?

Das Herzstück dieser Folge ist das Modell der vier plus drei Räume der Veränderung. Die ersten vier Räume beschreiben den schwierigen Teil des Wegs: Ahnungslosigkeit, Schock, Verneinung und Verwirrung. Hier befinden sich viele Unternehmen, wenn sie zum ersten Mal ernsthaft mit KI konfrontiert werden. Die drei weiteren Räume — Akzeptanz, Integration und Transformation — markieren den konstruktiven Aufbruch. Entscheidend für dich als Berater ist die Diagnose: In welchem Raum steckt dein Kunde gerade? Wer jemanden in der Verneinung mit Transformations-Sprache überhäuft, verliert ihn. Wer ihn dort abholt, wo er ist, schafft Bewegung.

Nicht-linear, nicht vorhersehbar — und trotzdem führbar

Veränderung durch KI verläuft selten sauber von Raum zu Raum. Kunden springen zurück, verweilen länger als erwartet in der Verwirrung oder überspringen scheinbar einen Schritt, nur um später zurückzufallen. Dieses nicht-lineare Muster ist keine Ausnahme, sondern die Regel. Als KI-Strategieberater hilft dir das Sieben-Räume-Modell, diese Bewegungen einzuordnen, ohne die Orientierung zu verlieren. Du erkennst Rückschritte als normalen Teil des Prozesses und kannst entsprechend reagieren — mit Geduld im richtigen Moment und mit klaren Impulsen, wenn der Kunde bereit ist, den nächsten Schritt zu gehen.

Mut und Zuversicht als Führungsqualitäten in der KI-Begleitung

Technisches KI-Wissen allein macht noch keinen guten Transformationsbegleiter. Was Kunden in unsicheren Phasen brauchen, ist jemand, der Mut zum unperfekten Anfang vorlebt und Zuversicht glaubwürdig vermittelt — nicht als Versprechen, dass alles gut wird, sondern als gelebte Haltung, dass der Weg gangbar ist. Diese Folge betont: Wer als Berater selbst noch auf den perfekten Einstieg wartet, gibt dieses Zögern unbewusst weiter. Starte, zeig dem Kunden, dass Vorwärtsbewegung auch ohne vollständige Antworten möglich ist — das ist die eigentliche Führungsleistung in der KI-Transformation.

Fazit: Sieben Räume, ein Kompass für die KI-Beratung

Das Modell der vier plus drei Räume ist kein starres Schema, sondern ein Navigationsrahmen für unübersichtliches Terrain. Es hilft dir, Kundenreaktionen einzuordnen, den richtigen Ton zu finden und den Veränderungsprozess Schritt für Schritt zu begleiten — auch wenn der nächste Schritt noch nicht vollständig sichtbar ist. Wer dieses Modell verinnerlicht und gleichzeitig Mut und Zuversicht als Haltung mitbringt, ist als KI-Strategieberater deutlich wirkungsvoller als jemand, der nur Frameworks liefert. Orientierung plus Haltung — das ist die Kombination, die Transformation tatsächlich in Gang bringt.

Das nimmst du mit:

• Der Moment vollständiger Klarheit kommt bei KI nie — wer auf ihn wartet, blockiert sich und seinen Kunden.
• Mit dem Sieben-Räume-Modell (Ahnungslosigkeit, Schock, Verneinung, Verwirrung, Akzeptanz, Integration, Transformation) erkennst du, wo dein Kunde im Veränderungsprozess steht, und passt deine Begleitung gezielt an.
• KI-Transformation verläuft nicht-linear — Rückschritte sind normal und kein Zeichen des Scheiterns, sondern Teil des Prozesses.
• Als Berater ist Zuversicht eine Führungsqualität: Wer sie glaubwürdig verkörpert, gibt dem Kunden die Sicherheit, sich vorwärtszubewegen.
• Mut zum unperfekten Anfang ist keine Schwäche — er ist das Signal, das Kunden brauchen, um selbst ins Handeln zu kommen.
• Orientierung durch den KI-Innovationsrahmen ist notwendig, aber erst in Kombination mit der richtigen Haltung entsteht echte Transformationsbewegung.

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Die KI-Lounge ist eine Community für alle, die mehr über generative KI erfahren und anwenden möchten. Mitglieder erhalten exklusive monatliche KI-Updates, Experten-Interviews, Vorträge des KI-Speaker-Slams, KI-Café-Aufzeichnungen und einen 3-stündigen ChatGPT-Kurs.

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KI-Projekte richtig starten: KISB-Launch SHE Serie - Folge 3

Sechs W-Fragen entscheiden, ob ein KI-Projekt vom ersten Tag an Richtung hat oder im Nebel stochert. In Folge 3 der KISB-Launch SHE Serie stellt Birgit den KI-Innovationsrahmen vor – ein strukturiertes Werkzeug, das Warum, Wen, Welche Lösungen, Wann, Wo und Woran wir Erfolg messen in einen klaren Projektauftrag übersetzt. Wer das Reality Gap zwischen KI-Möglichkeiten und Unternehmensrealität schließen will, findet hier den Einstieg.

Warum Klarheit vor dem ersten Prompt kommt

Die meisten KI-Projekte scheitern nicht an der Technologie, sondern daran, dass niemand zu Beginn die entscheidenden Fragen stellt. Der KI-Innovationsrahmen setzt genau hier an: Bevor ein einziger Algorithmus trainiert oder ein Tool lizenziert wird, braucht das Projektteam einen gemeinsamen Auftrag. Sechs W-Fragen liefern diesen Rahmen – strukturiert, wiederholbar, auf jedes Unternehmen übertragbar. Das klingt simpel. In der Praxis ist es oft das, was fehlt.

Die sechs W-Fragen im Überblick

Der Rahmen gliedert sich in sechs Dimensionen: Warum wollen wir KI einsetzen – was ist das strategische Ziel? Wen betrifft die Lösung – Kunden, Mitarbeiter, Partner? Welche Lösungen kommen konkret in Frage? Wann soll was umgesetzt sein – welche Meilensteine sind realistisch? Wo im Unternehmen findet die Transformation statt? Und schließlich: Woran messen wir Erfolg – welche KPIs zeigen, dass das Projekt geliefert hat? Wer diese sechs Felder ausfüllt, hat keinen Fahrplan für alles – aber einen klaren Auftrag für den nächsten Schritt.

Das Reality Gap – und warum es so hartnäckig ist

KI entwickelt sich exponentiell, das Bewusstsein in den meisten Unternehmen wächst linear. Diese Lücke – das Reality Gap – sorgt dafür, dass Führungsteams die tatsächlichen Möglichkeiten systematisch unterschätzen oder überschätzen, je nachdem, wo sie gerade stehen. Der KI-Innovationsrahmen ist ein Werkzeug, um diese Lücke zu schließen: Er zwingt Stakeholder, konkret zu werden, statt in abstrakten Szenarien zu denken. Wer das Gap ignoriert, riskiert entweder Lähmung durch Überforderung oder blinden Aktionismus ohne strategische Grundlage.

Facilitation als Erfolgsfaktor – nicht als Nebensache

Ein Rahmen ist nur so gut wie die Gespräche, die er auslöst. Die sechs W-Fragen funktionieren deshalb nur dann, wenn jemand die Stakeholder mit starker Facilitation durch den Prozess führt. Das bedeutet: Widersprüche sichtbar machen, konkurrierende Prioritäten moderieren und am Ende einen Konsens herausholen, den alle mittragen. Ohne diese Führungsarbeit bleibt der schönste Rahmen ein leeres Dokument. Mit ihr wird er zum gemeinsamen Auftrag, auf den sich das Projektteam in schwierigen Momenten berufen kann.

Fazit: Struktur schlägt Bauchgefühl

Folge 3 der KISB SHE Serie liefert kein Versprechen, dass KI-Projekte einfach sind. Sie liefert ein Werkzeug, das blindes Experimentieren durch strukturierte Klarheit ersetzt. Sechs Fragen, ein gemeinsamer Auftrag, eine realistische Grundlage – das ist der Unterschied zwischen einem Projekt, das irgendwann startet, und einem, das von Anfang an weiß, wohin es will. Wer den KI-Innovationsrahmen konsequent anwendet, gibt seinem Team die beste Ausgangsposition für eine Transformation, die auch hält.

Das nimmst du mit:

• Sechs W-Fragen (Warum, Wen, Welche Lösungen, Wann, Wo, Woran messen wir Erfolg) schaffen einen klaren Projektauftrag – bevor das erste Tool angerührt wird.
• Das Reality Gap entsteht, weil KI exponentiell wächst, während das Unternehmensbewusstsein linear bleibt – der Innovationsrahmen hilft, diese Lücke aktiv zu schließen.
• Starke Facilitation ist keine Kür, sondern Voraussetzung: Ohne geführte Stakeholder-Gespräche bleibt jeder Rahmen folgenlos.
• Struktur schlägt Bauchgefühl – ein gemeinsam erarbeiteter Auftrag gibt dem Projektteam in schwierigen Momenten eine belastbare Referenz.
• Der KI-Innovationsrahmen ist auf jedes Unternehmen übertragbar und funktioniert als Einstieg in jede KI-Transformation, unabhängig von Branche oder Unternehmensgröße.

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Die Architektur hinter der Methode : KISB-Launch SHE Serie - Folge 2

Gute KI-Strategieberatung ist kein Bauchgefühl – sie folgt einer klaren Architektur. In Folge 2 der KISB-SHE-Serie zeigt Birgit Koerting, wie drei Kräfte zusammenspielen: KI als Werkzeug, Methodik als Struktur und der eigentliche Inhalt – also Organisation, Menschen und Kultur. Warum diese Balance über Erfolg oder Scheitern entscheidet, erfährst du in dieser Folge.

Warum KI-Beratung mehr ist als Tool-Auswahl

Viele Unternehmen starten ihre KI-Initiative mit der gleichen Frage: Welches Tool nehmen wir? Das ist verständlich, aber es greift zu kurz. Was auf den ersten Blick wie eine Technologieentscheidung aussieht, ist in Wirklichkeit eine Organisationsfrage. Birgit Koerting macht in dieser Folge deutlich, dass der Einsatz von KI immer in einem größeren Rahmen stattfindet – einem Rahmen, der durch Methodik und den spezifischen Kontext eines Unternehmens geprägt ist. Wer nur das Werkzeug optimiert, ohne die anderen Ebenen zu verstehen, baut auf einem wackligen Fundament.

Die drei Kräfte: Werkzeug, Methode, Inhalt

Das Herzstück dieser Folge ist die dreischichtige Architektur hinter dem KISB-Ansatz. Erste Kraft: die KI selbst – als Werkzeug mit konkreten Fähigkeiten und Grenzen. Zweite Kraft: die Methodik, also das strukturierte Vorgehen, das festlegt, wie KI sinnvoll eingesetzt wird, in welcher Reihenfolge, mit welchem Ziel. Dritte Kraft: der Inhalt – die Organisation, die Menschen, die gelebte Kultur. Alle drei müssen in Balance stehen. Kippt eine Ebene aus dem Gleichgewicht, etwa weil die Methodik fehlt oder die Kultur den Wandel blockiert, laufen selbst die besten KI-Tools ins Leere.

Kultur und Menschen als unterschätzte Variable

Die technische Seite von KI-Projekten bekommt die meiste Aufmerksamkeit. Die menschliche Seite bleibt oft im Hintergrund – und genau das wird zum Problem. Birgit betont, dass Organisation und Kultur keine weichen Faktoren sind, sondern harte Erfolgskriterien. Ein Team, das KI als Bedrohung erlebt, wird Prozesse unterlaufen, selbst wenn das Werkzeug noch so gut ist. Eine Methodik, die Menschen nicht abholt, scheitert an der Umsetzung. Deshalb denkt der KISB-Ansatz alle drei Ebenen von Anfang an zusammen – nicht nacheinander, sondern gleichzeitig.

Was diese Architektur für deine Praxis bedeutet

Der praktische Kern dieser Folge ist eine klare Handlungsanweisung: Bevor du KI in dein Unternehmen bringst, prüfe alle drei Ebenen. Hast du ein passendes Werkzeug? Hast du eine erprobte Methodik, die den Einsatz strukturiert? Und hast du den Kontext – Rollen, Prozesse, Kulturmuster – wirklich verstanden? Wer diese Fragen bejahen kann, geht mit einer stabilen Basis in die Umsetzung. Wer eine Ebene überspringt, riskiert, viel Energie in etwas zu investieren, das später nicht trägt.

Fazit: Architektur schlägt Aktionismus

Folge 2 der KISB-Serie liefert das konzeptionelle Rückgrat für alles, was danach kommt. Die zentrale Botschaft: Gute KI-Strategie ist kein Bauchgefühl, sondern ein durchdachtes System aus drei aufeinander abgestimmten Ebenen. Wer diese Architektur versteht, trifft bessere Entscheidungen – bei der Tool-Auswahl genauso wie bei der Frage, wie Change-Prozesse gestaltet werden. Nicht Schnelligkeit gewinnt. Sondern Klarheit über das große Bild.

Das nimmst du mit:

• KI-Strategieberatung braucht eine dreischichtige Architektur – Werkzeug, Methodik und Inhalt müssen gemeinsam gedacht werden, nicht isoliert.
• Die Wahl des richtigen KI-Tools ist nur eine von drei Ebenen; ohne passende Methodik bleibt das Werkzeug unter seinem Potenzial.
• Organisation, Menschen und Kultur sind keine weichen Faktoren, sondern harte Erfolgskriterien bei jeder KI-Initiative.
• Kippt eine der drei Kräfte aus dem Gleichgewicht, gefährdet das den Gesamterfolg – egal wie gut die anderen Ebenen aufgestellt sind.
• Wer alle drei Ebenen vor dem Start prüft, investiert Energie gezielt und vermeidet teure Korrekturen in der Umsetzungsphase.
• Architektur vor Aktionismus: Klarheit über das System schlägt blinde Geschwindigkeit beim KI-Einsatz.

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KI-Einführung ohne Masterplan: KISB-Launch SHE Serie - Folge 1

Wer auf den perfekten Moment wartet, bevor er KI im Unternehmen einführt, wartet zu lang. Birgit und TJ zeigen am Beispiel des KISB-Launches in einer HE- & SHE-Serie, warum iteratives Vorgehen schneller zu Ergebnissen führt als jeder ausgefeilte Rollout-Plan. Ein ehrlicher Blick auf die „alles muss klar sein"-Falle – und wie du da rauskommst.

Die „alles muss klar sein"-Falle
Viele Unternehmer kennen das Muster: Die KI-Einführung soll starten, aber erst wenn die Prozesse dokumentiert sind, das Team geschult ist und die Strategie steht. Das Ergebnis? Nichts passiert. Birgit benennt diese Haltung direkt und ohne Umschweife als das eigentliche Hindernis. Perfektionismus tarnt sich als Sorgfalt – tatsächlich ist er oft schlicht Aufschub. Die SHE-Serie des KISB-Launch steht in dieser Folge als konkretes Gegenbeispiel: Hier wurde angefangen, bevor alles geklärt war. Und genau das hat funktioniert.

Iterativ statt ideal: Was der KISB-Launch beweist
Der Launch der SHE-Serie im Koerting Institute Business School-Format zeigt, wie ein iterativer Ansatz in der Praxis aussieht. Statt eines monatelangen Planungszyklus wurde eine Version rausgebracht, getestet und dann angepasst. Das klingt einfach – ist es in traditionell denkenden Unternehmen aber selten. Birgit macht deutlich, dass der erste Schritt zwangsläufig unfertig wirkt, und dass das der Punkt ist. Wer auf Vollständigkeit wartet, verschenkt genau die Lernkurve, die nur echtes Tun erzeugt. Lernen im Tun ist keine Notlösung, sondern die schnellste Route.

Was zögernde Unternehmer gerade verpassen
Während Unternehmer noch Konzepte schreiben, sammeln andere bereits Daten, Erfahrungen und Vorsprung. TJ ergänzt Birgits Analyse mit dem Blick auf das Marktgeschehen: Die Lücke zwischen Early Adoptern und dem Rest wächst. Nicht weil die einen bessere Technologie haben, sondern weil sie früher angefangen haben, Fehler zu machen und daraus zu lernen. Wer jetzt zögert, holt nicht nur technischen Rückstand auf – er holt auch fehlende Praxiserfahrung auf, und die lässt sich nicht abkürzen. Der Moment, der sich wie ein schlechter Zeitpunkt anfühlt, ist meistens der richtige.

Energiegeladene Handlungsaufforderung: Was jetzt konkret zu tun ist
Birgit schließt mit einem Monolog, der keine Hintertüren lässt. Die Botschaft ist klar: Wähle eine Sache, fang heute an, miss was passiert. Kein neues Meeting, kein weiteres Briefing. Der erste Schritt muss klein genug sein, um ihn noch heute zu gehen – und groß genug, um echte Rückmeldung zu erzeugen. Das ist das Prinzip hinter dem KISB-Ansatz und hinter dieser Folge. Wer wartet, bis der Plan perfekt ist, hat am Ende einen perfekten Plan für eine Welt, die sich weitergedreht hat.

Fazit: Anfangen ist die Strategie
Diese Folge ist kein Aufruf zu Nachlässigkeit – sie ist ein Aufruf zu mutigem, bewusstem Handeln unter Unsicherheit. Birgit liefert die Analyse, TJ die Energie. Zusammen ergibt sich eine klare Botschaft für jeden Unternehmer, der mit KI-Einführung zögert: Der Masterplan kommt nicht vor dem Start. Er entsteht durch ihn. Wer das verinnerlicht, hat den entscheidenden Mindset-Shift bereits vollzogen.

Das nimmst du mit:
• Perfektionismus bei der KI-Einführung ist selten Sorgfalt – meistens ist es Aufschub, der sich nur vernünftig anfühlt.
• Iteratives Vorgehen erzeugt Lernkurven, die kein Planungsdokument ersetzen kann: Praxiserfahrung entsteht nur im Tun.
• Der KISB-Launch der SHE-Serie zeigt konkret, dass ein unfertiger Start schneller zu Ergebnissen führt als ein perfekter Plan.
• Wer jetzt zögert, holt nicht nur technischen Rückstand auf, sondern auch fehlende Erfahrung – und die lässt sich nicht abkürzen.
• Ein erster Schritt muss klein genug sein, um ihn heute zu gehen, und groß genug, um echte Rückmeldung zu liefern.
• Der Masterplan kommt nicht vor dem Start – er entsteht durch ihn.

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Value Pricing mit KI: Warum Zeit gegen Geld als Modell bricht

Kunden fordern Rabatte, weil du mit KI schneller arbeitest — das ist ein Denkfehler, der dich Honorar kostet. TJ erklärt, warum das Stundenmodell mit KI endgültig kippt und wie Value Pricing nicht nur als Antwort taugt, sondern als echte Einkommenschance. Mit Hormozi Nutzen-Formel und Alan Weiss' Ansatz bekommst du konkrete Werkzeuge an die Hand — hör rein, bevor deine Kunden die Preisdebatte für dich führen.

Warum der Rabatt-Reflex deiner Kunden ein Denkfehler ist

Das Argument klingt auf den ersten Blick logisch: Du arbeitest mit KI, bist schneller fertig, also soll es weniger kosten. TJ nennt das klar beim Namen — ein Zeit-gegen-Geld-Mindset, das auf der falschen Einheit aufbaut. Wer Stunden verkauft, wird durch Effizienzgewinne bestraft. Wer aber Nutzen verkauft, wird durch dieselbe Effizienz belohnt. Der Unterschied liegt nicht in der Technik, sondern in der Kommunikation: Was entsteht beim Kunden durch deine Leistung — und was ist das wert? Genau diese Frage trennt künftig Berater, die wachsen, von denen, die unter Preisdruck geraten.

Das Stundenmodell bricht — und zwar mathematisch

TJ rechnet es nüchtern vor: Wer weiter nach Zeit abrechnet und gleichzeitig durch KI schneller wird, braucht das 10- bis 20-fache an Kunden, um denselben Umsatz zu erzielen. Das ist kein theoretisches Problem, das ist ein Skalierungsbruch. Das Modell funktioniert schlicht nicht mehr. Drei Jahre predigt TJ diesen Punkt bereits — und jetzt bestätigt es eine aktuelle Studie: Abrechnung nach Zeit verliert an Relevanz, Value Pricing wird zur Notwendigkeit. Wer das jetzt versteht, positioniert sich neu. Wer wartet, verliert Marktposition an die, die schneller umdenken.

Hormozi Nutzen-Formel — auf Beratung übertragen

Alex Hormozi hat in seinem Buch *100 Million Dollar Offers* (2021) eine Nutzen-Formel beschrieben, die TJ nach eigener Aussage gut 20 Mal gehört hat — weil sie so präzise sitzt. Auf Beratung übertragen bedeutet das: Du machst dem Kunden klar, dass deine Leistung durch KI schneller fertig ist, qualitativ hochwertiger ausfällt und er weniger Aufwand mit dem Ergebnis hat. Dazu kommt die fast garantierbare Ergebnissicherheit. Drei Argumente, die nicht für einen Nachlass sprechen, sondern für einen höheren Preis. Der Nutzen steigt — also steigt der Wert. Das ist die Logik, die du in Preisgesprächen brauchst.

Ausführung verliert, Einordnung gewinnt — die neue Beraterrolle

Wenn KI Recherche, Datenanalyse und Ausführung übernimmt, verschiebt sich das, wofür Kunden zahlen. Nicht mehr für das Erstellen, sondern für das Bewerten, Priorisieren und Verantworten von Empfehlungen. TJ beschreibt das so: Kunden werden zunehmend danach fragen, wie du in der Lage bist, mit KI belastbare Ergebnisse hervorzubringen — und wer die Verantwortung dafür trägt. Das ist strategische Arbeit, keine Ausführungsarbeit. Wer diese Verschiebung früh versteht, schützt sein Honorar. Wer weiter als Umsetzer denkt, macht sich durch KI selbst ersetzbar.

Alan Weiss und die Bibel des Value Based Pricing

Als Pflichtlektüre empfiehlt TJ ein Buch von Alan Weiss — einem Autor, der über 50 Bücher zum Thema Beratung geschrieben hat. Konkret geht es um *How to Write a Proposal That's Accepted Every Time*: ein Werk, das beschreibt, wie du Angebote so formulierst, dass sie fast immer angenommen werden. Das Prinzip dahinter ist konsequentes Value Based Pricing — du stellst nicht deine Zeit in den Vordergrund, nicht das Ergebnis, sondern den Nutzen, der durch deine Leistung beim Kunden entsteht. Matthias Kolbuser gilt laut TJ als sein Vertreter im deutschsprachigen Raum. Fazit: Wer Value Pricing wirklich verstehen will, fängt hier an.

Das nimmst du mit:

• Wer weiter nach Stunden abrechnet, braucht durch KI das 10- bis 20-fache an Kunden — das Modell bricht mathematisch zusammen.
• KI macht deine Leistung schneller und qualitativ besser: Das ist dein Argument für höhere Preise, nicht für Nachlässe.
• Hormozys Nutzen-Formel zeigt drei konkrete Hebel — Geschwindigkeit, Qualität, geringerer Aufwand — mit denen du Value Pricing im Kundengespräch verankern kannst.
• Die Beraterrolle verschiebt sich von Ausführung zu Einordnung: Wer bewertet, priorisiert und Verantwortung übernimmt, schützt sein Honorar.
• Eine aktuelle Studie bestätigt, was TJ seit drei Jahren sagt: Abrechnung nach Zeit verliert an Relevanz — wer jetzt wartet, verliert Marktposition.
• Alan Weiss' Ansatz liefert das Handwerk: Angebote, die konsequent den Kundennutzen in den Vordergrund stellen, werden häufiger und zu besseren Konditionen akzeptiert.

Kapitel:

00:00 Warum Kunden Rabatte fordern — und warum das falsch gedacht ist
00:44 Das Zeit-gegen-Geld-Modell und warum es mit KI kippt
01:56 Hormozys Nutzen-Formel auf Beratung angewendet
03:57 Studienergebnis: Value Pricing wird zur Notwendigkeit
04:57 Ausführung verliert, Einordnung gewinnt — die neue Beraterrolle
06:14 Alan Weiss und die Bibel des Value Based Pricing

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MD-Dateien: Die Infrastruktur, die KI-Entwicklung von Anfang an richtig macht

Nicht bessere Prompts, sondern eine durchdachte Infrastruktur aus MD-Dateien macht KI-Entwicklung konsistent und skalierbar. TJ zeigt, wie sein Team der KI alles Nötige einmalig mitgibt — Umsysteme, Coding-Style, Corporate Identity, Engineering- und Design-Prinzipien — sodass sie von Schritt eins an qualitativ hochwertige Anwendungen baut. Warum das Prinzip auf einer IBM-Entwicklerkonferenz aus den 90ern fußt und was du davon heute direkt ableiten kannst, hörst du in dieser Folge.

Die Lego-Platte: Was MD-Dateien überhaupt leisten

MD-Dateien sind keine Notizzettel — sie sind die strukturelle Grundlage, auf der KI-gestützte Entwicklung zuverlässig funktioniert. TJ beschreibt sie als das „Habitat" der KI: ein klar definierter Rahmen, der der KI mitteilt, in welcher Welt sie arbeitet. Wer diesen Rahmen einmal sauber aufsetzt, spart sich bei jeder neuen Anwendung das mühsame Wiederholen von Regeln, Kontexten und Präferenzen. Die KI kennt das Spielfeld — und entwickelt darin. Das ist der eigentliche Hebel: nicht mehr erklären, sondern dokumentiert haben.

Umsysteme und Coding-Style: Was die KI über deinen Stack wissen muss

Im Koerting Institute sind aktuell 23 Umsysteme dokumentiert — von Klick-Tipp über Zoom bis Stripe und LexOffice. Das klingt nach Verwaltungsaufwand, ist aber entscheidend: Weil die KI weiß, dass Stripe das Abrechnungssystem ist, schlägt sie nie Digistore vor. Sie denkt im richtigen Stack. Ergänzt wird das durch den Coding-Style-Guide, der festlegt, wie Code dokumentiert wird, welche Praktiken vermieden werden sollen und wie qualitativ hochwertige Entwicklung im Team aussieht. Beides sind eigenständige MD-Dateien — und beides muss nur einmal geschrieben werden.

Corporate Identity und Dokumentationsrichtlinien: Konsistenz ohne Kontrolle

Damit alle Anwendungen einheitlich wirken, steckt die Corporate Identity ebenfalls in einer MD-Datei: Farbgebung, Klammer-Syntax, visuelles Erscheinungsbild. Die KI greift automatisch darauf zurück. Parallel dazu regeln Dokumentationsrichtlinien über das Tool Linear, wie Features, Bugs und Release Notes festgehalten werden. Das klingt nach Bürokratie — ist aber das Gegenteil. Wer einmal definiert, wie Dinge dokumentiert werden, befreit sein Team davon, es jedes Mal neu aushandeln zu müssen. Struktur schafft Spielraum.

Engineering-Prinzipien: Eine IBM-Lektion, die 30 Jahre Gültigkeit hat

Vor 30 Jahren lernte TJ auf einer IBM-Entwicklerkonferenz in Keystone, Colorado von Paul Giangara — damals einer der Chefentwickler bei IBM — zehn Prinzipien für performante Anwendungen. Eines davon: Denke den nächsten Nutzerschritt voraus und führe ihn im Hintergrund schon aus. Wenn der Nutzer dann klickt, ist das Ergebnis sofort da. Ein weiteres Prinzip ist der Zwei-Fakten-Check bei kritischen Berechnungen. Beide Prinzipien stehen jetzt in der Engineering-MD-Datei — und die KI baut sie automatisch in jede Anwendung ein. Kein Erinnern, kein Nachfragen. Einfach drin.

Design-Prinzipien und Fazit: Anwendungen, die kein Handbuch brauchen

Die jüngste Ergänzung sind Design-Prinzipien — nicht im grafischen Sinne, sondern auf der Ebene der Usability. Wie werden Buttons angeordnet? In welcher Reihenfolge führt man Menschen durch Eingabemasken? Die Antworten stehen in der MD-Datei, damit Anwendungen selbsterklärend sind. Kein Handbuch für Melissa, Nina oder Mia — einfach öffnen und verstehen. Das ist die eigentliche Qualität dieser Infrastruktur: Nicht die KI wird besser, weil man besser prompts. Sie wird besser, weil sie von Anfang an den richtigen Kontext hat. Einmal aufsetzen. Immer profitieren.

Das nimmst du mit:

• Wenn du deine Umsysteme — zum Beispiel Stripe, Klick-Tipp oder n8n — als MD-Datei mitgibst, schlägt die KI dir nie wieder Lösungen vor, die nicht in deinen Stack passen.
• Engineering-Prinzipien wie der Zwei-Fakten-Check gehören in eine MD-Datei: Dann baut die KI sie automatisch in jede Anwendung ein, ohne dass du sie jedes Mal neu erklärst.
• Das IBM-Prinzip von Paul Giangara aus Keystone, Colorado gilt noch heute: Denke den nächsten Nutzerschritt voraus, führe ihn im Hintergrund aus — und das Ergebnis ist sofort da, wenn der Nutzer klickt.
• Design-Prinzipien in MD-Dateien sorgen dafür, dass Anwendungen selbsterklärend sind und kein Handbuch brauchen — ein konkreter Qualitätsgewinn für alle, die täglich damit arbeiten.
• Eine MD-Datei-Infrastruktur ist keine einmalige Fleißarbeit, sondern die Voraussetzung dafür, dass KI-Entwicklung konsistent, skalierbar und vom ersten Schritt an qualitativ hochwertig bleibt.

Kapitel:

00:00 Einstieg: Was steckt in den MD-Dateien?
01:31 Umsysteme: Welche Tools kennt die KI?
02:07 Coding-Style-Guide: Wie wird bei euch entwickelt?
02:57 Corporate Identity & Dokumentationsrichtlinien
03:38 Engineering-Prinzipien: IBM-Lektion aus Keystone, Colorado
05:17 Design-Prinzipien: Usability statt Handbuch

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Manuelle Schritte automatisieren: TJs Prinzip für KI-Applikationen

Sobald ein manueller Schritt mehrfach vorkommt und kein Mensch zwingend nötig ist, gehört er in die Applikation — so lautet TJs Kernprinzip. In dieser Folge zeigt TJ live, wie eine semantische Matching-Plattform in 45 Minuten entsteht, und erklärt, warum dieser Ansatz erst seit wenigen Monaten wirklich funktioniert. Wenn du verstehen willst, wo KI aufhört und Mensch anfängt, ist das deine Folge.

Die Matching-Plattform der KI Masterclass — live in Aktion

TJ zeigt live, wie die Matching-Plattform der KI Masterclass funktioniert: 80 von 150 Mitgliedern haben ihr Kompetenzprofil hinterlegt. Gibt man eine Projektanfrage ein — im konkreten Beispiel „Change und Kultur" — liefert die Plattform in 10 bis 15 Sekunden passende Kandidaten, inklusive prozentualem Match-Wert. Das System zeigt nicht nur, wer passt, sondern auch warum — und bietet direkt Kontaktoptionen per LinkedIn oder WhatsApp an. Dokumente lassen sich ebenfalls hochladen, das Matching wird dann noch granularer. Gebaut wurde das Ganze an einem Mittwoch im KI Café — in rund einer Dreiviertelstunde.

Agent oder Applikation — warum der Unterschied entscheidend ist

Viele denken bei KI-Automatisierung zuerst an Agenten. TJ setzt hier eine klare Grenze: Für skalierbare, wiederholbare Prozesse ist die Applikation der richtige Ansatz, nicht der Agent. Was dahinter steckt, ist technisch präzise: eine vektorisierte Datenbank mit semantischer Suche. Nur so kann das System verstehen, dass „Führung im Wandel" und „Change und Kultur" zusammengehören — ohne dass ein Mensch jeden Begriff manuell verknüpft. Der Agent eignet sich für andere Aufgaben; wer Prozesse wirklich skalieren will, braucht eine durchdachte Datenbankarchitektur im Hintergrund.

Warum der Durchbruch erst seit wenigen Monaten möglich ist

TJ betont ausdrücklich: Dieser Entwicklungssprung ist erst seit drei bis fünf Monaten realistisch. Mit Modellen wie Claude Opus 4.5, 4.7 und zuletzt Claude 4 (Fable) liefern KI-Systeme nach einer Stunde Entwicklungsarbeit nahezu fehlerfreie Applikationen. Das ist kein Hype — es verändert, was ein einzelner Unternehmer oder ein kleines Team in kurzer Zeit bauen kann. Wer dieses Zeitfenster jetzt nutzt, hat einen strukturellen Vorsprung gegenüber Wettbewerbern, die noch auf den nächsten Hype-Zyklus warten.

TJs Prinzip: Der zweite Monitor als Entwicklungsmethode

Das Kernprinzip klingt einfach, verändert aber die Art zu arbeiten fundamental: Sobald du einen manuellen Schritt außerhalb der App machst und weißt, dass er häufiger vorkommt, automatisiere ihn sofort. TJs Methode dafür ist der zweite Monitor. Während du einen Prozess durchführst, entwickelst du parallel die Applikation, die diesen Schritt beim nächsten Mal übernimmt. Kein separates Projektmeeting, kein Lastenheft — sondern kontinuierliche Weiterentwicklung während der echten Arbeit. So wird der manuelle Schritt beim zweiten Durchlauf bereits durch die KI gelöst.

Fazit: Wo der Mensch bleibt — und wo er loslassen sollte

TJ zieht eine klare Linie: Dort, wo es „menscheln" muss — im Erstgespräch, beim Beziehungsaufbau, überall wo Vertrauen entsteht — bleibt der Mensch unersetzlich. Telefonbots für Outbound-Calls oder Avatare im Erstkontakt sind für ihn keine Option. Aber alles, was davor oder dahinter liegt und sich wiederholt, gehört in die Applikation. Das ist kein Entweder-oder, sondern eine saubere Arbeitsteilung: Mensch dort, wo Urteilsvermögen und Beziehung zählen — KI überall sonst. Wer dieses Prinzip konsequent umsetzt, skaliert Prozesse, ohne Qualität zu opfern.

Das nimmst du mit:

• Kommt ein manueller Schritt mehr als einmal vor und ist kein Mensch aus Prinzip- oder Qualitätsgründen nötig, automatisiere ihn sofort — ohne Aufschub.
• Für skalierbare Prozesse brauchst du eine vektorisierte Datenbank mit semantischer Suche, keinen Agenten — der Unterschied ist architektonisch, nicht kosmetisch.
• Überall dort, wo Vertrauen und Beziehung entscheiden — etwa im Erstgespräch — bleibt der Mensch. KI ersetzt dort nichts und sollte es auch nicht versuchen.
• Die Qualität von KI-generierten Applikationen hat sich in den letzten drei bis fünf Monaten so stark verbessert, dass fehlerfreie Ergebnisse nach einer Stunde Entwicklung realistisch sind.
• Der zweite Monitor ist eine Arbeitsmethode: Während du einen Prozess durchführst, entwickelst du parallel die Applikation, die ihn beim nächsten Mal übernimmt.

Kapitel:
00:00 Intro: Die Matching-Plattform der KI Masterclass
01:23 Live-Demo: Semantische Suche und Projekt-Matching in 15 Sekunden
03:10 Warum Applikation statt Agent der richtige Ansatz ist
03:57 TJs Prinzip: Jeden manuellen Schritt automatisieren
05:17 Zweiter Monitor als Methode: Prozesse während der Arbeit weiterentwickeln

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Wann baust du einen KI-Agenten — und wann ist eine maßgeschneiderte Applikation die bessere Wahl? TJ erklärt den Unterschied anhand eines konkreten Bewerbungs-Tools und zeigt, warum autonome Agenten oft enttäuschen, während kleine, zweckgebundene Apps überraschend viel leisten. Wer KI vom Anwendungsfall her denkt, gewinnt — und das hörst du in dieser Folge.

Vom Anwendungsfall denken — nicht von der Technologie
TJ eröffnet mit einer Forderung, die in vielen KI-Kursen fehlt: Fang nicht bei der Technologie an, fang beim Problem an. Was kostet dich gerade Zeit? Wo liegt der echte Schmerzpunkt? Für Holger aus dem Kurs war die Antwort klar: Bewerbungen. Statt lange über das richtige Tool zu diskutieren, stellt sich die konkrete Frage — wie oft durchläufst du diesen Prozess, und lohnt es sich, ihn zu automatisieren? Genau diese Haltung, konsequent vom Intent her zu denken, ist der Ausgangspunkt für alles, was TJ in dieser Episode auseinandernimmt.

Warum der Bewerbungsagent enttäuscht hat
Im Kurs haben die Teilnehmer die klassische Lernkurve durchlaufen: Prompts, dann Workflows, dann Custom GPTs mit Mentions-Funktion, dann eigene Skills — und schließlich Agenten. Der Bewerbungsagent hat fünf Stellen rausgesucht und eine Entwurfs-Mail geschrieben. Klingt solide, war aber „nicht wirklich ergiebig". Der Höhepunkt kam, als ein Agententeam bei Perplexity — Chef-Agent, Researcher, Autor, Analyst — eine Stunde lang im Hintergrund gearbeitet hat, ohne einen wirklichen Durchbruch zu liefern. Das ist der Moment, an dem TJ den Schalter umlegt: Nicht mehr Agent, sondern Applikation.

Drei konkrete Unterschiede: Plattform, Zugang, Fähigkeiten
TJ zieht eine klare Linie zwischen beiden Welten. Erstens die Plattform: Agenten laufen in einem „Harness" des jeweiligen Providers — OpenAI, Claude, Perplexity. Sie sind nicht in der freien Wildbahn. Eine App dagegen braucht eine eigene Basis: lokal auf dem Rechner, auf Vercel oder einem eigenen Virtual Private Server. Zweitens der Zugang zur Außenwelt: Agenten nutzen vorgefertigte Konnektoren, die direkt im Provider-Interface konfigurierbar sind — Gmail, HubSpot, fertig. Apps sprechen über APIs und MCPs mit der Außenwelt, was mehr Flexibilität bringt, aber eigene API-Keys und ein bisschen Setup erfordert. Drittens die Fähigkeiten: Im Agenten entwickeln sie sich dynamisch, in der App sind sie definiert und codiert — kontrollierbarer, aber auch bewusster gestaltet.

Wegwerf-Software ist kein Makel — sie ist das Ziel
Holgers Bewerbungs-App wird in ein paar Wochen in der Schublade verschwinden. Nicht weil sie schlecht ist, sondern weil er dann einen Job hat. TJ nennt das Wegwerf-Applikation — und meint es als Kompliment. Eine App, die einen Menschen präzise durch eine Lebensphase begleitet und danach irrelevant wird, hat ihren Zweck erfüllt. Das ist effizienter als ein generisches Agenten-System, das für alle funktionieren soll und deshalb für niemanden wirklich passt. Die Pointe: Der Prompt, den du für den Agenten geschrieben hättest, funktioniert als Anforderungsbeschreibung für die App genauso gut — der Aufwand ist ähnlich, der Output kontrollierbarer.

Fazit: Apps schaffen ein Universum für einen Anwendungsfall
TJ fasst es pointiert zusammen: Mit einer eigenen Applikation baust du dir ein Universum für genau einen Zweck — wiederholbar, steuerbar, erweiterbar. Das ist etwas, das ein Agent in dieser Form nicht leisten kann. Der Einstieg ist einfacher als gedacht: einmal klären, wo die App lebt, einmal die nötigen Schnittstellen andocken — und dann läuft ein Werkzeug, das exakt auf deine Bedürfnisse zugeschnitten ist. Wer KI wirklich nutzen will, denkt nicht in Tools, sondern in Problemen. Und baut dann das Kleinstmögliche, das dieses Problem löst.

Das nimmst du mit:
• Wenn dein Agent lange läuft und trotzdem keine brauchbaren Ergebnisse liefert, ist eine kleine App mit klarem UI die bessere Wahl.
• Denk KI immer vom Anwendungsfall her: Welches Problem taucht häufig auf, und lohnt es sich, es zu automatisieren?
• Der gleiche Prompt, der einen Agenten beschreibt, taugt direkt als Anforderung für eine App — der Aufwand ist ähnlich, der Output kontrollierbarer.
• Agenten leben im Harness des Providers (OpenAI, Claude, Perplexity). Apps brauchen eine eigene Plattform — lokal, auf Vercel oder einem eigenen Server.
• Apps verbinden sich über APIs und MCPs mit der Außenwelt, nicht über vorgefertigte Konnektoren — mehr Flexibilität, aber mit eigenem API-Key-Setup.
• Wegwerf-Applikationen sind kein Verschwendung: Eine App, die Holger durch die Jobsuche bringt und danach wegkommt, ist ein Erfolg.

Kapitel:
00:00 Hook: Die Welt der Wegwerf-Applikationen
00:26 KI vom Anwendungsfall her denken
01:36 Rückblick: Von Prompts über Workflows zu Agenten
02:46 Warum der Bewerbungsagent enttäuscht hat
03:41 Der Shift: Agent vs. Applikation
05:27 Unterschied 1: Plattform und Hosting
06:53 Unterschied 2: Konnektoren vs. API / MCP
08:06 Unterschied 3: Fähigkeiten — Skills vs. Code
08:43 Was das konkret für dich bedeutet

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KI-Disruption: Wo du in deinen Kernprozessen wirklich ansetzen solltest

Bevor du KI in dein Unternehmen bringst, lohnt sich eine ehrliche Frage: Wo tut es eigentlich weh? Torsten zeigt in diesem Call, dass echte Disruption nicht dort beginnt, wo du bereits eine Lösung hast, sondern dort, wo der Schmerz sitzt. Ob überbordendes Marketing, aufwändige Kampagnen oder die zähe Recherche in Bewerberportalen wie Indeed – der Ansatzpunkt liegt immer beim größten Hebel.

Torsten Koerting auf LinkedIn: LinkedIn - https://www.linkedin.com/in/torstenkoerting/

Wenn du deine Kernprozesse disruptierst, gibt es zwei Blickwinkel, die du nie getrennt betrachten solltest. Nach innen geht es darum, Fehler zu vermeiden, die Qualität deiner Kernprozesse zu steigern und echte Zeitfresser zu eliminieren – und damit dein Team spürbar zu entlasten. Nach außen dreht sich alles um die Kundenschnittstelle und darum, das gesamte Kundenerlebnis zu optimieren. Torsten hat genau an dieser Außensicht am Wochenende gebaut: eine Lösung, die die Schnittstelle für alle 1.800 Bestandskunden massiv verbessern soll.

Viele diskutieren aktuell über den Preis neuer Modelle wie Fable 5 und die Token-Kosten – doch die Rechnung ist eine andere. Tokens werden kontinuierlich günstiger, und die leistungsstarken Modelle von vor einem Jahr nutzt du heute nahezu kostenlos oder als Open-Source-Variante. Zur Einordnung nennt Torsten ein Beispiel vom CEO von Salesforce: Bei 83.000 Mitarbeitern hat das Unternehmen im letzten Jahr rund 300 Millionen an die großen Anbieter überwiesen. Das sind gerade einmal drei Prozent des gesamten Personalaufwands.

Frag dich zuerst, wo bei dir wirklich der Schmerz sitzt – und schau dann gezielt auf den größten Hebel: Fehlervermeidung, Qualitätssprung und die Kundenschnittstelle. Prüfe dabei beide Richtungen, die Innen- und die Außensicht, statt nur an einem Symptom zu arbeiten. Die Kosten sind dabei selten das eigentliche Hindernis. Nimm dir diese Woche einen einzigen Prozess vor, der dich Zeit kostet und Fehler produziert, und mach ihn zum Startpunkt deiner nächsten Optimierung.

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Deine eigene KI-Plattform: So lieferst du in Minuten statt Monaten

In dieser Folge aus unserer Juli Agenten Challenge zeigt Torsten, wie sich ein Projekt, das noch vor wenigen Monaten drei bis sechs Monate gedauert hätte, an einem einzigen Wochenende umsetzen ließ. Es ging dabei um nichts Geringeres als das Frontend zur Kundenschnittstelle für über 2000 User. Der Schlüssel dazu ist kein Trick, sondern ein System aus zwei Bausteinen. Genau das schauen wir uns hier an.

Torsten Koerting auf LinkedIn: LinkedIn - https://www.linkedin.com/in/torstenkoerting/

Torsten unterscheidet vier Arten von KI für Unternehmen. Die integrierte KI bekommst du quasi frei Haus, etwa in Microsoft, Zoom oder HubSpot, und sie bleibt eher generisch. Die additive KI kaufst du gezielt für einen Spezialfall hinzu, zum Beispiel Hedy oder Fonio. Darüber liegen die Unternehmens-KI, die du als dein zentrales Modell festlegst, und die disruptive KI, mit der du Anwendungen und Workflows selbst neu baust.

Die disruptive KI entfaltet ihre Wirkung erst auf einer Plattform, auf der das Entwickelte auch leben kann. Torsten nennt das eine Lego-Platte: die Grundfläche, auf der du Baustein für Baustein eigene Anwendungen setzt. Niedrigschwellig geht das mit Claude-Artefakten oder mit Netlify und Vercel, professionell mit einem Virtual Private Server, Superbase als Datenbank, GitHub für die Codebasis, Linear für die Dokumentation und Coolify fürs Server-Management. Ohne so eine Umgebung bleiben dir bestimmte Entwicklungsschritte schlicht verschlossen.

Die eigentliche Magie entsteht dort, wo ein echter Kinnladen-Moment auf eine tragfähige Plattform trifft. Erst wenn du fingerfertig mit der KI umgehst und eine Umgebung hast, in der deine Ergebnisse Bestand haben, lieferst du in Minuten, wofür andere Monate ansetzen. Frag dich also konkret: Kannst du souverän mit der KI arbeiten, und hast du bereits eine Plattform, auf der deine Anwendungen wachsen dürfen? Wenn nicht, ist genau das dein nächster Schritt.

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KI-Souveränität: Wenn dein Spitzenmodell über Nacht abgeschaltet wird

Ein Regierungs-Kill-Switch für dein wichtigstes KI-Modell ist keine Zukunftsmusik mehr, sondern gerade Realität geworden. Fable 5 stand nur 48 Stunden uneingeschränkt zur Verfügung, bevor es außerhalb der USA über Nacht wieder abgeschaltet wurde.

Torsten Koerting auf LinkedIn: LinkedIn - https://www.linkedin.com/in/torstenkoerting/

Wenn eine Regierungsentscheidung ausreicht, um ein Modell über Nacht vom Markt zu nehmen, hast du als Unternehmer die Kontrolle über deine eigenen Prozesse verloren. Torsten Koerting nennt das offen ein Erpressungsrisiko für Europa und für jedes Unternehmen, das kritische Abläufe auf ein solches Modell aufbaut. Wer produktive Geschäftsprozesse an eine Technologie bindet, die per Kill Switch abgestellt werden kann, betreibt damit im Kern ein Glücksspiel. Erst wenn eine Technologie wirklich demokratisiert und uneingeschränkt zugänglich ist, lässt sie sich verantwortungsvoll produktiv einsetzen.

Solange die Rahmenbedingungen für stabilen Zugriff fehlen, gehören Spitzenmodelle wie Fable 5 in Testumgebungen, Playgrounds und Sandboxes, nicht in kritische Geschäftsprozesse. Für das Tagesgeschäft reicht in den meisten Fällen ohnehin ein niedrigschwelligeres Modell, etwa für Blogbeiträge, News Reports oder Chat-Anwendungen. Erst wenn du KI nutzt, um wirklich etwas völlig Neues entstehen zu lassen, wird das teuerste und leistungsstärkste Modell überhaupt relevant. Diese Unterscheidung entscheidet darüber, wo Abhängigkeit von einem einzelnen Anbieter riskant wird und wo nicht.

Aus dieser Erfahrung ist bei Koerting Institute ein neues Einordnungsmodell entstanden: integrierte, additive, Unternehmens- und disruptive KI, verortet zwischen den Achsen generisch bis individuell und evolutionär bis disruptiv. Es hilft dir einzuordnen, ob du gerade mit der KI arbeitest, sie also wie ein Werkzeug im Tagesgeschäft nutzt, oder durch die KI etwas völlig Neues schaffst. Diese Einordnung entstand erst in den letzten Wochen aus einem Impuls in einem Corporate Workshop und wird laufend weiterentwickelt.

Die Fable-5-Episode zeigt sehr konkret, dass technologische Abhängigkeit von einem einzelnen, politisch beeinflussbaren Modell ein echtes unternehmerisches Risiko ist. Prüfe deshalb, welche deiner Prozesse wirklich auf ein Spitzenmodell angewiesen sind und welche mit einem stabileren, austauschbaren Modell genauso gut laufen.

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Jede Woche Mittwoch um 08:30 Uhr öffnet das KI-Café seine Online-Pforten ... wir lösen KI-Anwendungsfälle live auf der Bühne ... moderieren Expertenpanel zu speziellen Themen (bspw. KI im Recruiting ... KI in der Qualitätssicherung ... KI im Projektmanagement ... und vieles mehr) ... ordnen die neuen Entwicklungen in der KI-Welt ein und geben einen Ausblick ... und laden Experten ein für spezielle Themen ... und gehen auch mal in die Tiefe und durchdringen bestimmte Bereiche ganz konkret ... alles für dein Weiterkommen.
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Ein klarer Leitfaden für Unternehmer, Selbstständige und Entscheider, die Künstliche Intelligenz nicht nur verstehen, sondern wirksam einsetzen wollen. Dieses Buch zeigt dir, wie du relevante KI-Anwendungsfälle erkennst und die KI als echten Sparringspartner nutzt, um diese Realität werden zu lassen. Praxisnah, mit echten Beispielen und vollständig umsetzungsorientiert.
Das Buch ist ein Geschenk, nur Versandkosten von 9,95 € fallen an. Perfekt für Anfänger und Fortgeschrittene, die mit KI ihr Potenzial ausschöpfen möchten.
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Dokumente kennzeichnen: Wie du Klarheit für dich und deine KI-Agenten schaffst

Der EU AI Act verlangt ab dem 2. August eine externe Kennzeichnung KI-generierter Inhalte. Doch es gibt einen mindestens genauso guten Grund für eine interne Kennzeichnung: Sobald du multiagentisch arbeitest, muss jeder Agent auf einen Blick erkennen können, in welchem Zustand ein Dokument ist. Genau dafür lohnt sich ein einheitlicher Namensstandard.

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Der Vorschlag beginnt mit dem Kürzel für die Herkunft: HI für Human, gefolgt vom Namenskürzel, oder AI plus dem verwendeten Chatbot. Das HI-Präfix ist bewusst gewählt, damit KI-Systeme nicht per Ausschlussliste arbeiten müssen, um menschliche Dokumente zu erkennen. Danach folgt die Klassifikation nach Informationssicherheit und DSGVO: Open, Internal, Confidential oder Secret. Diese Einstufung entscheidet später mit, welche Informationen du überhaupt an eine externe KI-API schicken willst.

Zusätzlich zeigt der Dateiname den aktuellen Lebenszyklus-Status: Draft, Reviewed, Approved, Published oder Archived. So weiß jeder im Team sofort, ob ein Dokument schon freigegeben ist oder noch ein Entwurf. Ergänzt wird das um den Verantwortlichen, also die Person oder den Agenten, der zuletzt daran gearbeitet hat. Das schafft Nachvollziehbarkeit, wer erstellt, geprüft und freigegeben hat, und reduziert damit auch Haftungsrisiken.

Statt im Dateinamen lässt sich diese Information auch als YAML-Frontmatter im Dokument oder über Tools wie SharePoint-Labels und Finder-Tags pflegen. Der Nachteil dieser Tool-Lösungen: Beim Kopieren auf USB-Stick oder beim E-Mail-Versand gehen die Metadaten oft verloren, während der Dateiname immer erhalten bleibt. Am wichtigsten ist aber der letzte Schritt: Erkläre deinem KI-Agenten die Systematik, diskutiere sie gemeinsam durch und lege sie dann fest.

Eine klare, konsistente Dokumentenkennzeichnung kostet nur einmalig Aufwand, macht dafür aber die Zusammenarbeit zwischen Mensch, Team und KI-Agenten deutlich sicherer. Überlege dir für deinen eigenen Workflow, welche Statuswerte du wirklich brauchst, und richte deine Agenten entsprechend darauf ein.

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Zeit gegen Geld: Warum das Freelancer-Modell in der KI-Ära scheitert

Wer seine Leistung nach Stunden- oder Tagessatz verkauft, wird mit zunehmender Effizienz automatisch bestraft. Genau das haben Birgit und Torsten am eigenen Leib erlebt und daraus eine wichtige Erkenntnis für alle Selbstständigen gezogen, die heute im KI-Zeitalter ihren Platz finden wollen.

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Das klassische Freelancer-Modell klingt logisch: Du leistest, du bekommst Geld. Doch je besser und schneller du wirst, desto weniger verdienst du — zumindest dann, wenn dein Einkommen am Zeitaufwand hängt. Birgit schildert, wie ein Junior-Consultant von Accenture für dieselbe Aufgabe eine Woche brauchte und dadurch mehr Umsatz für sein Unternehmen generierte als sie mit einem Bruchteil der Zeit. Das ist kein Einzelfall, sondern ein systemisches Problem des Zeit-gegen-Geld-Modells.

Dass Tagessätze unter Druck geraten, ist keine Ausnahme, es ist das Standardprogramm. Birgit beschreibt eine E-Mail, in der ein Vermittler im Auftrag der Deutschen Bank eine Kürzung des Tagessatzes um zehn Prozent forderte. Wer das einmal akzeptiert, akzeptiert es immer wieder, bis der eigene Satz auf dem Niveau eines Berufseinsteiger-Honorars landet. Standhaft zu bleiben und den Tagessatz zu halten, war in diesem Fall der richtige Schritt, aber keine dauerhafte Lösung für das grundlegende Modellproblem.

Was früher für IT-Freelancer galt, gilt heute für Texter, Agenturen und viele andere Dienstleister. KI-Tools übernehmen immer mehr Aufgaben, die früher Stunden gekostet haben und wer seine Preise an dieser Leistungszeit hängt, verliert. Wer heute noch im Zeit-gegen-Geld-Modus arbeitet, steckt laut Torsten in der sogenannten roten Zone: einem Preisfindungsmodell, das strukturell unter Druck gerät.

Das Zeit-gegen-Geld-Modell war schon vor der KI-Ära ein Auslaufmodell für alle, die sich weiterentwickeln wollen. Mit KI wird dieser Druck für Selbstständige und Dienstleister noch einmal deutlich größer. Der entscheidende Schritt ist, das eigene Angebot so zu gestalten, dass es nicht mehr primär an deiner geleisteten Stundenzahl hängt — sondern am Wert, den du für deine Kunden schaffst.

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KI und Compliance: Warum dein DSGVO-konformes Tool noch lange nicht ausreicht

Viele Unternehmen glauben, mit einem DSGVO-konformen KI-Tool auf der sicheren Seite zu sein… das ist ein Irrtum. In dieser Episode spricht Tanja mit Carsten Wittmann, TÜV-Rheinland-zertifiziertem AI-Consultant und Experte für AI, Compliance und Data Privacy am Koerting Institute, darüber, warum Compliance kein Verhinderer, sondern ein Enabler ist.

Tanja Förster auf LinkedIn: LinkedIn - https://www.linkedin.com/in/foerster-tanja/

Carsten Wittmann auf LinkedIn: LinkedIn - https://www.linkedin.com/in/tumaki/

Ein Tool kann DSGVO-konform sein und trotzdem völlig falsch eingesetzt werden. Wer die falsche Rechtsgrundlage wählt oder Datenlöschungen nicht nachweisen kann, handelt non-compliant, egal wie seriös der Anbieter ist. Compliance ist kein einmaliger Status, sondern ein laufender Prozess.

Wer KI verbietet, ohne eine offizielle Lösung anzubieten, treibt die Nutzung in den Untergrund. Carstens Empfehlung: Frag deine Mitarbeitenden, welche Tools sie heute schon nutzen — nicht um sie zu bestrafen, sondern um daraus eine compliant geprüfte Lösung zu entwickeln.

Für die meisten Unternehmensanwendungen gilt vor allem Transparenzpflicht: KI-generierte Inhalte kennzeichnen, Chatbots als solche erkennbar machen. Dazu kommt Artikel 4 — KI-Kompetenz ist Pflicht, aber rollenspezifisch: nicht jeder braucht die gleiche Schulung.

Die meisten KI-Projekte scheitern nicht an der Technologie, sondern daran, dass Compliance und Kultur zu spät mitgedacht werden. Der erste Schritt ist einfach: eine ehrliche Bestandsaufnahme, welche KI-Tools im Unternehmen heute schon im Einsatz sind.

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KI-Souveränität: Warum du nie von einem einzigen Anbieter abhängig sein darfst

Wer seine Geschäftsprozesse auf ein einziges KI-Tool aufbaut, lebt gefährlich. Was passiert, wenn das Tool plötzlich verschwindet, gesperrt wird oder sich verändert? Torsten erklärt, warum echte KI-Kompetenz bedeutet, unabhängig von einzelnen Anbietern zu bleiben.

Torsten Koerting auf LinkedIn: LinkedIn - https://www.linkedin.com/in/torstenkoerting/

Für kurze Zeit war Claude Fable 5 verfügbar, eines der stärksten Modelle, das viele je in den Händen hatten. Dann war es wieder weg. Wer in diesen wenigen Tagen bereits Prozesse darauf aufgebaut hatte, stand vor einem Problem. Dieses Beispiel zeigt exemplarisch, was passiert, wenn man sich zu stark auf einen einzigen Anbieter verlässt: Nicht nur einzelne Aufgaben haken, sondern ganze Workflows können zusammenbrechen, im schlimmsten Fall mit direkten geschäftlichen Folgen.

Torsten vergleicht die Situation mit der Internetanbindung seines Büros in einer 400 Jahre alten Zehnscheune: Eine einzige Kupferleitung von der Telekom, ohne Glasfaser, ohne Ausweichoption. Die Lösung: ein zweiter 5G-Router mit einem anderen Anbieter, nahtlos integriert, sodass beim Ausfall der eine übernimmt, ohne dass der Call unterbrochen wird. Genau dieselbe Logik gilt für KI-Tools. Datensouveränität bedeutet, dass du jederzeit wechseln kannst, nicht erst, wenn es brennt.

Der entscheidende Unterschied zwischen KI-Nutzern, die dauerhaft produktiv bleiben, und solchen, die bei jeder Modell-Änderung ins Straucheln geraten: die einen haben ein Tool gelernt, die anderen haben Prinzipien verstanden. Wenn du weißt, welche Mechanismen hinter einem funktionierenden KI-Workflow stecken, kannst du diese auf jeden Anbieter übertragen, ob Claude, GPT oder ein europäisches Modell. Copy-Paste-Workflows, manuelle Zwischenschritte, ständiges Neuanlernen: das alles gehört der Vergangenheit an, sobald du ein System gebaut hast, das auf übertragbaren Grundlagen steht.

KI-Souveränität ist keine technische Frage, sondern eine strategische. Wer versteht, wie Systeme funktionieren, statt nur, welche Buttons er drücken muss, bleibt handlungsfähig, unabhängig davon, was die großen Anbieter entscheiden. Der erste Schritt: Schau dir an, welche deiner aktuellen KI-Workflows ausschließlich von einem einzigen Tool abhängen. Genau dort liegt das Risiko und das größte Optimierungspotenzial.

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KI-Beratung in der Praxis: Warum du nur so schnell bist wie das langsamste Glied

Wer KI in Unternehmen einführt, stößt früher oder später auf eine Wahrheit, die sich anfühlt wie eine Betonwand: Nicht das Modell, nicht der Prototyp, nicht das Wissen bremst dich, sondern Menschen, Strukturen und Entscheidungen auf dem Weg dorthin.

Torsten Koerting auf LinkedIn: LinkedIn - https://www.linkedin.com/in/torstenkoerting/

In der KI-Strategieberatung gibt es eine typische Abfolge von Widerständen. Zuerst warten viele Berater monatelang darauf, dass Entscheider überhaupt grünes Licht geben, obwohl Technologien wie Microsoft Copilot längst ausgerollt sind, aber niemand sie nutzt. Dann folgt die zweite Hürde: die Beharrlichkeit von Mitarbeitenden, die ihr Verhalten schlicht nicht ändern wollen. Am Ende kommen häufig externe Systempartner, die mit Pflichtenheft, Lastenheft und Testteam die gesamte Dynamik wieder auf Schritttempo bringen.

Torsten teilt in dieser Episode einen Entwickler-Hack aus einer IBM-OS/2-Konferenz in Colorado, der heute direkt auf KI-Prototypen übertragbar ist: Antizipiere den nächsten Klick des Nutzers und starte den API-Aufruf im Hintergrund, bevor die Person überhaupt auf den Knopf drückt. Das Ergebnis wirkt gefaked, weil die komplexeste Berechnung bereits fertig ist, wenn der Nutzer auf "Absenden" klickt. Tokens kosten Geld, werden aber stetig günstiger; die Wirkung auf potenzielle Kunden ist hingegen unbezahlbar.

Wenn du Unternehmen mit starken Prototypen begeisterst, erzeugst du Momentum und genau dieses Momentum wird an jeder Engstelle gebremst, die du nicht eingeplant hast. Als KI-Strategie-Berater ist deine Aufgabe nicht nur, Lösungen zu bauen, sondern auch die Bremsklötze im Voraus zu identifizieren und gezielt anzugehen. Wer das versteht, berät nicht nur technisch, sondern führt Veränderung.

Die Geschwindigkeit einer KI-Einführung wird nicht vom Modell bestimmt, sondern vom schwächsten Glied in der Kette. Wer das frühzeitig einplant, von der Entscheider-Ebene bis zum Dienstleister, ist nicht nur technisch stark, sondern strategisch souverän. Das ist der Unterschied zwischen einem Prototypen-Bauer und einem echten KI-Strategieberater.

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KI und Mehrwert: Warum das Problem wichtiger ist als die Technologie

Viele Unternehmen haben KI-Tools im Einsatz und suchen noch nach dem passenden Problem dafür. Das ist keine Nische — das ist die Regel. Torsten zeigt in dieser Episode, wo KI wirklich wirkt: nicht als Selbstzweck, sondern als Hebel für Kundenzufriedenheit und interne Effizienz.

Torsten Koerting auf LinkedIn: LinkedIn - https://www.linkedin.com/in/torstenkoerting/

Wer zuerst in KI-Tools investiert und dann überlegt, wofür er sie nutzt, verschwendet Budget und Energie. Tokens kosten Geld, und ohne klaren Anwendungsfall verpufft der Einsatz. Der entscheidende erste Schritt ist nicht die Tool-Auswahl, sondern die ehrliche Frage: Welches Problem lösen wir damit konkret?

Der CEO von Salesforce hat im All-In-Podcast zwei klare Felder definiert: außen Kundenzufriedenheit, innen Qualität und Produktivität. Wer die Kundenzufriedenheit erhöht, gewinnt mehr Kunden, empfiehlt sich weiter und senkt gleichzeitig die Abwanderungsrate. Das klingt simpel und ist trotzdem das, woran die meisten scheitern.

Interne Produktivität ist kein Selbstzweck, sondern Voraussetzung. Nur wenn Prozesse reibungslos laufen, entsteht der Freiraum, um das umzusetzen, was mit KI überhaupt erst möglich wird. Checklisten und SOPs helfen, aber Menschen neigen dazu, bekannte Abläufe auswendig zu machen und dabei Fehler einzuschleichen — KI kann hier als Korrektiv wirken.

Die wichtigste KI-Entscheidung ist keine technische. Sie ist strategisch: Wo willst du besser werden — beim Kunden oder intern? Wer diese Frage klar beantwortet, findet den richtigen Einsatz fast von selbst. Alles andere ist teures Ausprobieren.

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KI-Durchbruch: Warum du KI selbst erleben musst, um das Potenzial wirklich zu verstehen

Wer KI nur in Meetings erwähnt hört oder ab und zu einen Prompt eintippt, bleibt Zuschauer. Der echte Durchbruch kommt, wenn du selbst erlebst, was heute möglich ist und das ist leichter erreichbar, als die meisten denken.

Torsten Koerting auf LinkedIn: LinkedIn - https://www.linkedin.com/in/torstenkoerting/

Es reicht nicht, anderen beim Arbeiten mit KI zuzusehen oder Berichte darüber zu lesen. Der entscheidende Moment ist der, in dem du selbst vor dem Ergebnis sitzt und es kaum glaubst, was gerade passiert ist. Torsten beschreibt es so: Wer früher für eine Buchübersetzung ein Jahr und zehntausende Euro gebraucht hätte, kann heute mit KI dasselbe in einem Bruchteil der Zeit erledigen. Genau dieses "Licht aufgehen" ist der Moment, auf den es ankommt.

In den meisten Unternehmen fehlen gleichzeitig Kompetenz, Ressourcen und der Mut, KI wirklich einzusetzen. Viele Geschäftsführungen glauben, mit einem bereitgestellten Copilot sei das Thema erledigt aber das ist weit vom tatsächlichen Potenzial entfernt. Für Selbstständige und Unternehmer entsteht dadurch gerade ein enormes Marktfenster: Wer die Kompetenz hat, kann von außen das bringen, was intern fehlt. Das ist kein theoretisches Versprechen, sondern eine konkrete Lücke, die sich gerade auftut.

Torsten nennt zwei Voraussetzungen für den Durchbruch: erstens selbst erleben, was KI jenseits von Chatbots leisten kann, und zweitens eine geeignete Plattform haben, auf der solche Entwicklungsprojekte überhaupt möglich werden. Beides allein reicht nicht — wer nur zuschaut, entwickelt kein echtes Gespür, und wer ohne die richtigen Werkzeuge arbeitet, bleibt unter seinen Möglichkeiten. Der Einstieg muss praktisch sein, nicht theoretisch.

Der Unterschied zwischen denen, die KI wirklich nutzen, und denen, die noch darüber nachdenken, ist ein einziger konkreter Moment des Selbst-Erlebens. Such dir ein reales Projekt, setz es mit KI um und schau, was passiert. Genau dort beginnt der Durchbruch.

Das KI-Café ... jede Woche Mittwoch (>350 Teilnehmer) von 08:30 bis 10:00 Uhr ... online via Zoom .. kostenlos und nicht umsonst
Jede Woche Mittwoch um 08:30 Uhr öffnet das KI-Café seine Online-Pforten ... wir lösen KI-Anwendungsfälle live auf der Bühne ... moderieren Expertenpanel zu speziellen Themen (bspw. KI im Recruiting ... KI in der Qualitätssicherung ... KI im Projektmanagement ... und vieles mehr) ... ordnen die neuen Entwicklungen in der KI-Welt ein und geben einen Ausblick ... und laden Experten ein für spezielle Themen ... und gehen auch mal in die Tiefe und durchdringen bestimmte Bereiche ganz konkret ... alles für dein Weiterkommen.
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Ein klarer Leitfaden für Unternehmer, Selbstständige und Entscheider, die Künstliche Intelligenz nicht nur verstehen, sondern wirksam einsetzen wollen. Dieses Buch zeigt dir, wie du relevante KI-Anwendungsfälle erkennst und die KI als echten Sparringspartner nutzt, um diese Realität werden zu lassen. Praxisnah, mit echten Beispielen und vollständig umsetzungsorientiert.
Das Buch ist ein Geschenk, nur Versandkosten von 9,95 € fallen an. Perfekt für Anfänger und Fortgeschrittene, die mit KI ihr Potenzial ausschöpfen möchten.
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Exponentielles Wachstum: Warum wir bei KI noch ganz am Anfang sind

KI verdoppelt ihre Möglichkeiten alle dreieinhalb Monate. Seit dem 30. November 2022 sind wir gerade mal auf Feld zwölf eines 64-Felder-Schachbretts angekommen.

Torsten Koerting auf LinkedIn: LinkedIn - https://www.linkedin.com/in/torstenkoerting/

Stell dir vor, du hast die Wahl: eine Million Euro sofort, oder ein Cent, der sich 30 Tage lang täglich verdoppelt. Die meisten greifen intuitiv zur Million. Aber wer den Cent wählt, kommt nach 30 Tagen auf über 5,6 Millionen Euro. Das Tückische: Lange passiert scheinbar nichts. Ein Cent, drei Cent, sieben Cent. Und dann, irgendwann, geht das Ding durch die Decke.

Die Schachbrett-Legende kennen viele: Ein Reiskorn auf dem ersten Feld, immer doppelt so viel auf dem nächsten — am 64. Feld türmt sich Reis in der Höhe des Mount Everest. Dieses Muster gilt heute für KI-Entwicklung. Als Startpunkt gilt der 30. November 2022, der Tag, an dem ChatGPT öffentlich wurde und KI in der Gesellschaft ankam. Seitdem verdoppeln sich laut Experten die Möglichkeiten der KI alle dreieinhalb Monate.

Dreieinhalb Jahre nach dem ChatGPT-Moment sind wir, aufs Schachbrett übertragen, bei ungefähr Feld zwölf. Vier Verdopplungen pro Jahr, viermal drei Monate... das klingt nach viel, ist aber auf einem 64-Felder-Brett noch früh. Wer mit Claude Code gearbeitet hat, wer ein Multi-Agenten-Team parallel an einem Projekt hat arbeiten lassen, der spürt bereits, was dieser Sprung von einem Feld aufs nächste bedeutet. Und das auf Feld zwölf.

Genau das ist die entscheidende Botschaft: Wir sind noch am Anfang. Wer jetzt anfängt, sich ernsthaft mit KI zu beschäftigen, steigt nicht zu spät ein — sondern noch früh genug, um die nächsten Verdopplungen bewusst mitzuerleben. Nutz das. Die Felder, die noch vor uns liegen, werden alles bisher Gesehene in den Schatten stellen.

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KI-Strategieberatung: Warum Mut der entscheidende Faktor ist

Als KI-Strategieberater reicht technisches Wissen allein nicht aus. Wer wirklich herausstechen will, braucht drei Dinge: technische Kompetenz, Fingerfertigkeit im Umgang mit KI-Tools und den Mut, das alles aktiv beim Kunden einzusetzen.

Torsten Koerting auf LinkedIn: LinkedIn - https://www.linkedin.com/in/torstenkoerting/

Du bist bereits Experte in deinem Bereich. Vielleicht monetarisierst du Daten, begleitest Unternehmensfusionen oder führst strategische Beratungsprojekte durch. Das macht dich zu einem von wenigen. Wenn du dazu noch transformativ arbeitest... also echte Veränderungen beim Kunden erzeugst, nicht nur Konzepte lieferst — schrumpft der Kreis nochmals deutlich. Nimmst du jetzt noch KI ernsthaft mit rein, bist du einer von wirklich sehr wenigen auf dem Markt.

Technische Kompetenz bedeutet konkret: ein bezahlter Account bei Tools wie Perplexity, ausreichend Rechenleistung für anspruchsvollere Anwendungen, und das Wissen, welche Ressourcen du wofür brauchst. Fingerfertigkeit bedeutet, dass du nicht mehr nachdenken musst — nachts um drei kannst du eine Tiefenanalyse aufsetzen, ohne lang zu überlegen. Und Mut bedeutet, das alles proaktiv in Kundenprojekte einzubringen, auch wenn noch nicht alles perfekt ist.

Eine der treffendsten Analogien aus dieser Episode: Beim Bau des World Trade Centers wurde der Stahl, der für die Konstruktion gebraucht wurde, zum Zeitpunkt der Vertragsunterzeichnung noch gar nicht existiert. Trotzdem wurde unterschrieben — weil Glaube, Vertrauen und Mut da waren. Genau das gilt auch für dich: Du musst nicht alles fertig haben, bevor du es anbietest. Deine Kunden vertrauen dir, und dieses Vertrauen ist dein größtes Kapital.

KI in der Strategieberatung ernst zu nehmen heißt, kontinuierlich Kompetenz aufzubauen, Tools wirklich zu beherrschen und dann den Schritt zu wagen, sie beim Kunden einzusetzen. Fang damit an, eine Ressource zu identifizieren, die du noch nicht nutzt — und investiere konkret. Wer Fachexpertise, Transformationskraft und KI zusammenbringt, gehört zu einer Gruppe, die sich kaum jemand leisten kann zu ignorieren.

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Anbieter oder Betreiber: Wann du unter dem EU AI Act zur Haftungsfalle wirst

Der EU AI Act unterscheidet scharf zwischen Anbietern und Betreibern von KI-Systemen und wer auf der falschen Seite landet, trägt erheblich mehr Pflichten und Haftungsrisiken. Was viele nicht wissen: Schon ein falscher Markenname kann dich rechtlich zum Anbieter machen, ohne dass du ein einziges Modell selbst entwickelt hast.

Philipp Hacker auf LinkedIn: LinkedIn - https://www.linkedin.com/in/philipp-hacker-078940257/

Anbieter ist, wer ein KI-System selbst entwickelt oder entwickeln lässt und es unter eigenem Namen auf den Markt bringt für sie gelten die strengsten Anforderungen des AI Act. Betreiber ist dagegen schlicht, wer ein bestehendes System einsetzt, etwa ein Arzt, der ein KI-Tool in seiner Praxis nutzt. Für private Verbraucher gilt der AI Act gar nicht... relevant wird er ausschließlich im geschäftlichen Kontext.

Wer ein bestehendes KI-System, ob Hochrisiko-System oder GPAI-Modell — unter eigenem Namen oder eigener Marke vermarktet, wird rechtlich zum Anbieter, auch ohne eine einzige Zeile Code selbst geschrieben zu haben. Das nennt sich Rechtsscheinshaftung: Du beanspruchst den Vertrauensvorsprung deiner Marke und trägst damit auch die entsprechende Verantwortung. Gleiches gilt nach überwiegender Rechtsauffassung auch dann, wenn du ein Modell spezialisierst und anschließend unter eigenem Label anbietest.

Der wichtigste praktische Takeaway ist einfach: Wenn du ein bestehendes KI-Modell als eigenes Produkt vermarktest, nenn es nicht nach dir oder deiner Marke — ein neutraler Fantasiename reicht, um nicht in die Anbieterhaftung zu rutschen. Wer tiefer in die Materie einsteigen will, findet in der Studie "Simplifying EU AI Regulation" und den aktuellen Kommissions-Guidelines eine solide Grundlage.Das Recht entwickelt sich gerade im Wochentakt weiter.

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EU AI Act 2026: Was jetzt gilt und was noch auf dich zukommt

Der EU AI Act ist verabschiedet — aber er wird bereits überarbeitet, bevor er vollständig in Kraft ist. Was das konkret für dich als Selbständige oder Unternehmer bedeutet, welche Regeln schon heute gelten und worauf du dich bis 2027 vorbereiten musst, erklärt Rechtsexperte Philipp Hacker im Koerting-Institute-Podcast. Hier die wichtigsten Punkte im Überblick.

Philipp Hacker auf LinkedIn: LinkedIn - https://www.linkedin.com/in/philipp-hacker-078940257/

Einige Teile des AI Act sind schon jetzt verbindlich — darunter das Verbot von Emotionserken-nung am Arbeitsplatz und die Pflicht, dass alle, die mit KI arbeiten, ein Grundverständnis über tech-nische und rechtliche Zusammenhänge mitbringen. Wer ein bestehendes KI-Modell unter eigenem Namen vermarktet, kann außerdem rechtlich als Anbieter eingestuft werden.

Ab dem 2. August 2026 muss jeder Chatbot zu Beginn einer Interaktion klarstellen, dass es sich um KI handelt… Nutzer dürfen nicht den Eindruck bekommen, mit einem Menschen zu sprechen. Die Regeln zu Watermarking und Labeling folgen erst ab Dezember 2026, die Hochrisikopflichten zu Risikomanagement, Datengovernance und menschlicher Aufsicht sogar erst 2027 oder 2028. Diese Verschiebungen sind das Ergebnis der laufenden AI-Omnibus-Überarbeitung, mit der die EU den AI Act bereits nachschärft, bevor er vollständig in Kraft ist.

Deepfakes sind weiter gefasst als oft angenommen: Darunter fällt nicht nur das gefälschte Perso-nenvideo, sondern auch ein KI-generiertes Produktbild auf deiner Website oder substanziell bear-beitete Marketingfotos… sobald KI wesentlich eingreift, gilt Kennzeichnungspflicht. Draft Guide-lines zu Deepfakes sind seit dem 8. Mai 2026 im Entwurf verfügbar und erklären anhand von Bei-spielen, was kennzeichnungspflichtig ist und was nicht.

Der EU AI Act ist kein abstraktes Brüsseler Projekt mehr… er ist bereits in Teilen geltendes Recht und betrifft auch Selbständige und kleinere Unternehmen direkt. Die unmittelbar relevanten Punkte sind überschaubar: Chatbots kennzeichnen, keine Emotionserkennung gegenüber Mitarbeitenden, KI-Kompetenz aufbauen und KI-generierte Inhalte als solche ausweisen. Wer diese Entwicklungen regelmäßig verfolgt, ist nicht nur gesetzeskonform, sondern baut echtes Vertrauen bei Kunden und Partnern auf.

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