Aufzeichnung – KI-Kickstart – 07.03.2025

Zusammenfassung des Trainingscalls: KI-Interaktion mit ChatGPT optimieren

In diesem Training vertiefen wir unser Verständnis für die Interaktion mit ChatGPT. Nach einem kurzen Überblick über verschiedene KI-Tools (z. B. Perplexity, Claude, ChatGPT) liegt der Fokus auf praktischer Anwendung.

Themen & Inhalte:

✅ Zugang & Nutzung von ChatGPT:

• Wie erstelle ich ein Konto?
• Unterschiede zwischen Gratis-, Plus- und Team-Accounts.
• Welche Funktionen bieten verschiedene Abonnements?

✅ ChatGPT-Oberfläche & Funktionen:

• Historie & Suchfunktion für vergangene Chats.
• „Kleine Helfer“ (Custom GPTs) für spezifische Anwendungsfälle.
• Projekte & deren Struktur für effizientere Nutzung.

✅ Prompting-Techniken & KI-Interaktion:

• Einfache Fragen vs. Kontextreiche Anfragen: Ein Beispiel mit einer Paris-Reise zeigt, wie detaillierte Prompts zu besseren Ergebnissen führen.
• Schritt-für-Schritt-Optimierung: Anpassung der Antworten durch gezieltes Nachfragen.
• KI-Grenzen & Halluzinationen: Ab wann KI-Modelle „vergessen“ oder falsche Antworten generieren.

✅ Praxis-Tipps & Best Practices:

• Warum Loben & Motivieren der KI manchmal zu besseren Ergebnissen führt.
• Wie man eigene Prompts & Antworten speichert (Trello, Notizen-App, OneNote).
• Unterschiede zwischen Google-Suche & KI-generierten Antworten.

✅ Anwendungsfälle & fortgeschrittene Funktionen:

• Dokumentenverarbeitung (z. B. Rechnungsprüfung auf Baustellen).
• Umgang mit großen Textmengen (z. B. Buchkapitel oder Workshop-Konzepte).
• Welche Modelle in Perplexity sinnvoll genutzt werden können.

Ausblick & Hausaufgabe:

📌 Ein eigenes Prompt-Repository anlegen.
📌 Eine Reiseplanung oder einen Workshop mit ChatGPT erstellen und durch gezielte Fragen optimieren.

Dieses Training vermittelt praxisnahe Techniken für den produktiven Einsatz von KI im Alltag und Beruf. 🎯 🚀

Aufzeichnung – KI-Kickstart – 11.03.2025

Zusammenfassung des Trainingscalls – KI-Optimierung für Schreibstil, SEO & Individualisierung

In dieser Session haben wir tief in das Prompt-Engineering und die Individualisierung der KI für spezifische Anforderungen eingetaucht. Hier sind die wichtigsten Erkenntnisse:

1️⃣ KI in eine Rolle versetzen (Umprogrammierung der KI)

• Die KI kann in verschiedene Rollen schlüpfen, um spezifische Inhalte zu generieren (z. B. als SEO-Experte, Personal Trainer, Storyteller oder Projektmanager-Coach).
• Durch das Setzen einer klaren Rolle fokussiert sich die KI auf relevante Informationen und gibt gezieltere Antworten.
• Beispiel: Die KI wurde als Laufcoach programmiert und hat basierend auf individuellen Daten einen detaillierten Trainings- und Ernährungsplan für einen Ultramarathon erstellt.

2️⃣ Schreibstil & Tonalität definieren

• Analyse des eigenen Schreibstils: Mit einem bestimmten Prompt kann die KI drei bis vier Adjektive identifizieren, die den Stil eines Textes beschreiben (z. B. „dynamisch, prägnant, inspirierend“).
• Anwendung der Schreibtonalität: Diese Adjektive können genutzt werden, um beliebige Texte in genau diesem Stil umschreiben zu lassen.
• Erweiterung: Bestimmte Wörter und Phrasen können ausgeschlossen werden, z. B. „eintauchen“, „entdecken“, „umarmen“, um einen natürlicheren Stil zu erhalten.

3️⃣ Strukturierte Prompts für SEO-Optimierung

• Schritt 1: Die KI hat eine Liste von SEO-Regeln analysiert und auf Aktualität überprüft.
• Schritt 2: Die Regeln wurden optimiert und an die neuesten Best Practices angepasst.
• Schritt 3: Diese verbesserten Regeln wurden auf einen bestehenden Blog-Artikel angewandt, um ihn SEO-freundlich zu gestalten.
• Tipp: Die KI kann Schritt für Schritt Anleitungen für SEO-Optimierung geben und Texte direkt nach spezifischen SEO-Kriterien umschreiben.

4️⃣ Canva-Modus vs. Chat-Modus – Wann nutzt man welchen?

• Canva-Modus: Ideal für einfache Anpassungen (Länge ändern, Lesbarkeit anpassen, Emojis hinzufügen).
• Chat-Modus: Empfehlenswert für tiefgehende Interaktion, kreative Prozesse und präzisere Steuerung.
• Hack: Wenn du gezielt Texte optimieren willst (SEO, Tonalität, Stil), ist der Chat-Modus die bessere Wahl, weil du feiner steuern kannst.

5️⃣ Individuelle Anpassung der KI & Multicontent-Strategie

• „Das bin ich“-Prompt: Die KI kann mit einer Persönlichkeitsbeschreibung gefüttert werden, um Inhalte individueller zu gestalten.
• LinkedIn-Optimierung: Mit den Informationen aus dem eigenen LinkedIn-Profil kann die KI gezielte Post-Ideen und Blogartikel generieren.
• Revolutionärer Hack: Zwei KI-Accounts nutzen!
  • Einen KI-Account für allgemeine Inhalte.
  • Einen zweiten KI-Account, der komplett personalisiert ist (z. B. für die eigene Marke, eigene Texte und spezifische Inhalte).

✅ Fazit: Was solltest du jetzt tun?

1. Probiere es aus! Lass dir deine Schreibtonalität analysieren und teile dein Ergebnis in der Community.
2. Vermeide KI-typische Wörter in deinen Texten, um einen natürlicheren Stil zu erhalten.
3. Erstelle eine persönliche „Das bin ich“-Beschreibung, um präzisere Ergebnisse zu bekommen.
4. Nutze die KI für SEO-Optimierung, um deine Inhalte für Suchmaschinen sichtbarer zu machen.
5. Teste den Hack mit zwei KI-Accounts – ein personalisiertes Profil und ein neutrales für Kundenprojekte.

🎯 Hausaufgabe: Identifiziere deine persönliche Schreibtonalität und teile deine Adjektive in der WhatsApp-Gruppe. 😊

Aufzeichnung – KI-Kickstart – 14.03.2025

Zusammenfassung des Trainingscalls – KI-Interaktion & Schreibtonalität

In diesem energiegeladenen Call ging es um zwei zentrale Themen: die richtige Interaktion mit KI sowie die Anpassung der Schreibtonalität an verschiedene Zielgruppen. Die Teilnehmer erhielten praxisnahe Strategien, um KI effektiver für ihre Bedürfnisse zu nutzen.

Schlüsselpunkte des Calls:

✅ Interaktion mit KI optimieren

• Einsatz von Klammern und Struktur in Prompts zur besseren Steuerung der KI
• Wichtige Prompt-Bausteine: Anrede, Kontext, Auftrag, Präzisierung
• Nutzung von Gänsefüßchen und eckigen Klammern, um Begriffe klar abzugrenzen

✅ Schreibstil analysieren & anpassen

• Eigene Schreibtonalität erkennen, indem man bestehende Texte durch KI analysieren lässt
• Übernahme fremder Schreibstile, z. B. die analytisch-philosophische Tonalität eines Harari
• Anpassung der Schreibweise an die Erwartungen der Zielgruppe (z. B. für LinkedIn-Beiträge, Kundenkommunikation oder Stellenausschreibungen)

✅ Einsatz von KI für personalisierte Kommunikation

• Analyse von LinkedIn-Profilen, um den eigenen Stil und den Stil der Zielgruppe zu optimieren
• Erstellung eines Style Guides für eine konsistente Markenkommunikation
• Nutzung von KI für die Analyse von Webseiteninhalten zur gezielten Textgenerierung

Bonus-Learnings & Diskussionen:

📌 KI provisorischer Chat: Neue Funktion, um anonym mit der KI zu arbeiten, ohne dass Daten gespeichert oder für Trainingszwecke genutzt werden
📌 Bildanalyse & Persönlichkeitstypen: KI wird restriktiver bei der Analyse von Gesichtern, aber LinkedIn-Profile können zur Persönlichkeitsanalyse genutzt werden
📌 Zielgerichtete Stellenausschreibungen: Schreibstil der Anzeige an den gewünschten Persönlichkeitstyp anpassen

Fazit:
Dieser Call lieferte tiefe Einblicke in die strategische Nutzung von KI für Textgenerierung. Wer seine Kommunikation präziser und zielgerichteter gestalten möchte, konnte hier wertvolle Werkzeuge an die Hand bekommen.

📌 Nächster Call: Dienstag, 8:30 Uhr – 21 Prinzipien der KI-Interaktion. Hier erfährst du, wie du die Mechanismen hinter der KI besser verstehst und noch gezielter einsetzen kannst! 🚀

Aufzeichnung – KI-Kickstart – 18.03.2025

In dieser Session wurden die 21 Prinzipien einer effektiven Interaktion mit Künstlicher Intelligenz erläutert. Ziel ist es, die Qualität der Ergebnisse zu optimieren, indem die Kommunikation mit der KI klarer, strukturierter und zielgerichteter gestaltet wird.

Grundsätzliche Prinzipien

1. Anwendungsfall-basiertes Arbeiten
   Die Nutzung der KI sollte immer mit einem klar definierten Ziel erfolgen. Zufällige oder spielerische Anfragen liefern oft unzureichende oder irrelevante Ergebnisse.
2. Weg von festen Prompts, hin zu Dialogen
   Anstelle von standardisierten Prompts sollten Nutzer die KI als Gesprächspartner betrachten und iterative Dialoge führen.
3. „Shit in, Shit out“ – Qualität der Eingaben bestimmt die Qualität der Ergebnisse
   Präzise, gut formulierte Fragen und klare Kontextinformationen führen zu besseren Antworten.
4. Das Pareto-Prinzip (80/20-Regel)
   Sobald ein Ergebnis zu 80-90 % zufriedenstellend ist, sollte es aus der KI herausgenommen und manuell verfeinert werden. Perfektionierung innerhalb der KI kann das Ergebnis verschlechtern.
5. Mit einfachen Aufgaben starten
   Anfänger sollten mit kleinen, klar definierten Anfragen beginnen, bevor sie komplexe Projekte mit der KI umsetzen.
6. Frühzeitig korrigieren
   Falls sich die Antwort der KI in eine falsche Richtung entwickelt, sollte der ursprüngliche Prompt angepasst werden, anstatt das fehlerhafte Ergebnis weiterzuverarbeiten.
7. Begrenztes Kontextfenster beachten
   KI kann nur eine begrenzte Anzahl von Tokens (ca. 128.000) in einem Chat „erinnern“. Längere Chats führen dazu, dass vorherige Inhalte vergessen werden.
8. Dokumente und Bilder effizient nutzen
   Die KI verarbeitet hochgeladene Dokumente nicht vollständig, sondern selektiv. Bilder innerhalb von PDFs können nicht interpretiert werden.
9. Ergebnisse stets verifizieren
   KI-generierte Antworten, insbesondere Quellenangaben oder Zahlen, sollten nicht ungeprüft übernommen werden, da die KI dazu neigt, Informationen zu halluzinieren.

Verpflichtende Ansätze für eine wirksame Interaktion

1. Perspektive und Rolle definieren
   Die KI sollte wissen, wer mit ihr spricht (z. B. Unternehmer, Projektmanager, Forscher), um passendere Antworten zu liefern.
2. Kontext bereitstellen
   Je mehr Hintergrundinformationen die KI erhält, desto präziser werden die Antworten.
3. Auftrag klar formulieren
   Eine präzise Anweisung erhöht die Wahrscheinlichkeit, dass die KI die gewünschte Antwort liefert.

Optionale Ansätze zur Optimierung

1. Strukturen nutzen
   Die KI kann Informationen besser verarbeiten, wenn eine klare Struktur vorgegeben wird (z. B. „Erstelle eine Liste mit fünf Punkten“).
2. Tonalität festlegen
   Die gewünschte Sprachstilrichtung (z. B. professionell, analytisch, storytelling-orientiert) kann die Qualität der Ergebnisse erheblich beeinflussen.
3. Erwartungen formulieren
   Spezifische Anforderungen wie „keine Fachbegriffe“ oder „ohne Emojis“ helfen, die Antwort besser auf die eigenen Bedürfnisse anzupassen.
4. Schrittweise Annäherung an das Ergebnis
   Statt eine vollständige Antwort auf einmal zu verlangen, sollte ein Thema schrittweise entwickelt werden.
5. Eigene Gedanken einbringen
   Eigene Erkenntnisse oder bereits vorhandene Texte (z. B. frühere Blogbeiträge) können die KI dabei unterstützen, relevantere Ergebnisse zu liefern.

Profi-Tipps für den fortgeschrittenen Umgang mit KI

1. Mehrere Chats für unterschiedliche Themen nutzen
   Jeder neue Chat beginnt mit einem leeren Kontext. Komplexe Projekte sollten daher in separaten Chats organisiert werden.
2. Prompts in einer Bibliothek speichern
   Wiederkehrende Prompts oder Rollenbeschreibungen sollten dokumentiert werden, um sie schnell wiederzuverwenden.
3. Den KI-Modus bewusst wählen
   Je nach Aufgabe kann zwischen dem normalen Chat-Modus und dem „Canva-Modus“ für interaktive Textbearbeitung gewechselt werden.
4. Einsatz von Custom GPTs
   Für sich wiederholende Aufgaben können eigene GPT-Modelle konfiguriert werden, um den Arbeitsprozess zu optimieren.

Fazit

Eine effektive Kommunikation mit KI erfordert Klarheit, Struktur und iterative Anpassungen. Wer diese Prinzipien beachtet, kann die KI gezielt für strategische Aufgaben nutzen, sei es für die Erstellung von Texten, die Optimierung von Prozessen oder die Generierung neuer Ideen.

Aufzeichnung – KI-Kickstart – 21.03.2025

Zusammenfassung des Trainingscalls – Deep Dive in wirksame KI-Interaktionen & Personas

Im Mittelpunkt dieses Trainingscalls stand die praktische Anwendung der 21 Prinzipien für wirksame KI-Interaktion – ergänzt um fortgeschrittene Methoden zur Persona-Erstellung, zur Marktrecherche und zur Integration KI-gestützter Tools in Beratungs- und Kommunikationsprozesse.

Kerninhalte des Calls im Überblick

1. Rückblick & Grundverständnis

• Startpunkt: Rückblick auf das Training vom Dienstag mit Fokus auf den 21 Prinzipien der wirksamen Interaktion mit KI.
• Zentrale Botschaft: KI ist ein Gesprächspartner, kein starrer Prompt-Empfänger – Conversational AI steht im Vordergrund.
• Anwendungsorientierung: KI-Arbeit immer vom konkreten Use Case denken – z. B. einen LinkedIn-Post oder eine Stellenanzeige schreiben.
• Pareto-Prinzip bei der Nutzung: Wenn die KI 80–90 % liefert, lieber übernehmen und weiterverarbeiten, statt zu perfektionieren.

2. Professioneller Umgang mit KI

• Shit in – shit out: Qualität der Ergebnisse hängt direkt von Klarheit, Kontext und Ziel der Eingaben ab.
• Kontextfenster verstehen und bewusst nutzen – bei langen Chatverläufen lieber mit einem „nackigen“ neuen Chat starten.
• Validierung & Verifizierung als Schlüsselkompetenz: KI-Ergebnisse hinterfragen, prüfen, weiterdenken.

3. Fortgeschrittene Prinzipien der KI-Interaktion

• KI gezielt in Rollen versetzen (z. B. als Coach, HR-Experte, Redenschreiber).
• Tonalität & Erwartungsmanagement definieren: Wie soll die KI schreiben? Was soll sie vermeiden?
• KI kann auch zur Reflexion über Annahmen und Herleitungen befragt werden („Wie kommst du zu diesem Ergebnis?“).
• Erste Tool-Kombinationen: Nutzung von ChatGPT, Gamma, Perplexity, Claude.

Praxisbeispiel Stefanie – Kundenpersona entwickeln mit KI

Ausgangssituation

• Stefanie ist Strategieberaterin im Gesundheitswesen.
• Ziel: Effiziente Erstellung von Kundenpersonas mithilfe von KI.
• Herausforderung: Zeitintensive manuelle Methoden sollen ersetzt werden.

1. Positionierung & Kontext definieren

• LinkedIn-Profil von Stefanie als Kontext-Basis.
• Erstellung einer klaren Rollen- und Positionierungsbeschreibung mithilfe eines Prompts.
• Erkenntnis: Kontext ist entscheidend für präzise KI-Ergebnisse.

2. Persona-Arbeit (Beispiel Manfred, 62, Parkinson-Patient)

• KI erarbeitet eine vollständige Kundenpersona basierend auf Stefanies Input.
• Struktur: Basisdaten, Ziele, Herausforderungen, Werte, Entscheidungsverhalten etc.
• Visualisierung: Erstellung eines passenden Avatars via KI-Bildgenerator.

3. Integration in Beratungsprozesse

• Nutzung der Persona für Kommunikationsstrategien und Therapietreue-Kampagnen.
• Export der Persona-Elemente als Sticky Notes in Miro – Automatisierung von Workshop-Boards mit KI.

Mini-Umfrage & LinkedIn-Kampagne mit KI

• Ziel: Herausfinden, warum Innovation im Gesundheitsmarkt oft scheitert.
• Entwicklung einer LinkedIn-Kurzumfrage + einer ausführlichen Google Forms Umfrage – beides mit passender Tonalität für Stefanies Zielgruppe.
• Erstellung eines triggenden, professionellen LinkedIn-Beitrags via KI.
• Zielgruppenfokussierte Kommunikation und Aktivierung der Community.

Deep Research: Sekundäranalyse mit ChatGPT

• Nutzung der neuen Deep Research Funktion von GPT-4o.
• Automatisierte Recherche zu Barrieren für Innovation im Healthcare-Markt.
• Ergebnis: Hochwertiger 14-seitiger Bericht mit vertrauenswürdigen Quellen (z. B. Deloitte, McKinsey, HBR).
• Transparente Quellenverweise und klare Handlungsempfehlungen.

Veredelung des Researchs

• Bericht als Word-Dokument gespeichert.
• Erstellung einer PowerPoint-Präsentation via Gamma aus dem Text – sofort teil- und präsentierbar.
• Export als PPT, PDF oder Bilder für maximale Weiterverwendung im Beratungs- und Workshopkontext.

Webseite & Verkaufs-Page mit Gamma erstellen

• Ziel: Landingpage zur Vermarktung des Berichts nach dem StoryBrand-Ansatz von Donald Miller.
• KI erstellt Website-Texte mit klarer Struktur und psychologischem Aufbau.
• Umsetzung in Gamma: Sofort live schaltbare Website mit Verlinkung zu z. B. Digistore oder Buchungsseite.

Zusätzliche Hacks & Tools aus dem Call

• FireShot für lückenlosen Export von Chatverläufen als PDF.
• Gamma zur Erstellung von:
  • Präsentationen
  • Webseiten
  • Verkaufsunterlagen
• Miro AI für automatische Erstellung von Sticky Notes & Personas in Workshop-Boards.
• Hinweise auf Tools & Erweiterungen (z. B. Gamma Pro, O1 Pro für Deep Research, Webseiten mit WordPress + Divi/Elementor & KI-Integration).

Q&A Highlights

• Prompt-Editierung in ChatGPT: Nur eingeschränkt beim ersten Prompt möglich – technisches Verhalten je nach Verlauf.
• Adjektivwahl für Tonalität: Empfehlung: nicht zu viele Adjektive – klare Fokussierung erhöht Präzision.
• Deep Research Modelle: GPT-4o funktioniert gut – für tiefergehende Analysen ggf. O1 Pro (200$/Monat) nutzen.

Fazit & Nutzen für Teilnehmer:innen

• Dieses Training war ein praxisnaher Deep Dive in die KI-Nutzung für Content-Erstellung, Marktrecherche, Persona-Design und Beratungsunterstützung.
• Zahlreiche sofort umsetzbare Workflows und Tools wurden live demonstriert.
• Erkenntnis: Wer KI strategisch, kreativ und dialogorientiert nutzt, schafft sich einen unfairen Wettbewerbsvorteil.

Aufzeichnung – KI-Kickstart – 25.03.2025

Thema: Custom GPTs (Bots) – KI-Helfer für wiederkehrende Aufgaben

In diesem Trainingscall lernen die Teilnehmer die praktische Anwendung von Custom GPTs kennen – also selbst konfigurierte kleine KI-Helfer („Bots“), die speziell für wiederkehrende Aufgaben genutzt werden können.

Einführung ins Thema: Custom GPTs

Custom GPTs sind eigens konfigurierte ChatGPTs – also KI-Bots, die so trainiert wurden, dass sie spezifische, häufig wiederkehrende Aufgaben übernehmen. Sie stellen damit ein wertvolles Werkzeug dar, um Zeit zu sparen und Qualität zu sichern.

Anders als ein gewöhnlicher Chat-Einstieg müssen bei diesen Bots Kontext und Aufgabe nicht jedes Mal neu erklärt werden. Stattdessen erhalten sie bei der Konfiguration klare Hinweise, worauf sie trainiert sind und was sie leisten sollen.

Praxisbeispiel: Das interne Bot-Dashboard

Im Koerting Institute wurde dazu ein Google-Sheet aufgebaut, das alle wichtigen Bots auflistet:

• Name des Bots
• Kurze Beschreibung
• Direkter Link

Dieses Dashboard ermöglicht es allen Teammitgliedern, mit wenigen Klicks auf die passenden Bots zuzugreifen – ganz gleich, ob es um Trainingscall-Zusammenfassungen, Social Media-Beiträge, Angebotsvorlagen oder E-Mail-Sequenzen geht.

Beispiel: Der Bot „Trainingscall zusammenfassen“ erhält das Transkript eines Calls und erzeugt daraus eine professionelle, prägnante Inhaltsübersicht für die Online Academy – innerhalb weniger Minuten.

Vorteile im Unternehmen

• Qualitätssicherung: Jeder Bot ist auf eine bestimmte Aufgabe spezialisiert, die Konfiguration kann zentral gepflegt und bei Bedarf angepasst werden.
• Effizienz: Routineaufgaben wie Zusammenfassungen, Angebotsformulierung, Newsletter-Serien oder Social-Media-Inhalte werden deutlich schneller bearbeitet.
• Wissensspeicherung: Inhalte aus Calls, PDFs oder Prozessen bleiben verfügbar und nutzbar.
• Zentrale Zugänglichkeit: Alle Mitarbeitenden können unabhängig von Standort und Abteilung auf die Bots zugreifen.

Technische Umsetzung eines Bots

Am Beispiel des „Trainingscall-Zusammenfassen-Bots“ wurde detailliert erklärt, wie ein Bot konfiguriert wird:

• Kontext: Was ist der Zweck des Bots? Wofür wird er eingesetzt?
• Erwartung: Wie soll das Ergebnis aussehen? Welche Tonalität wird gewünscht?
• Do’s & Don’ts: Zum Beispiel: keine Abkürzungen, lückenlose Auswertung, professionelle Sprache.
• Gesprächsstarter: Eine typische Formulierung, um den Bot zu aktivieren (z. B. „Ich habe wieder ein Trainingscall-Transkript – bist du bereit?“)

Auch Uploads (z. B. PDF-Dateien) oder zusätzliche Funktionen (z. B. Internetzugang, Code-Interpreter, Aktionen) wurden als optionale Erweiterungen vorgestellt.

Live-Demonstration: Bots in der Anwendung

Im Live-Teil des Calls wurde anhand verschiedener Anwendungsfälle demonstriert, wie leicht und schnell individuelle Bots gebaut werden können:

Fall 1: LinkedIn-Beiträge für ein Network-Marketing-Unternehmen (Katja)

• Erstellung eines „Themenfindungs-Bots“, der regelmäßig Ideen für Beiträge liefert.
• Konfiguration mit Internetzugang, um Kontext von einer Website zu analysieren.
• Übergang zur Erstellung eines weiteren Bots, der die Themen in fertige Beiträge verwandelt.
• Empfehlung: Für jeden Prozessschritt (Themenfindung, Beitragsschreiben, Hook-Line) eigene spezialisierte Bots nutzen.

Fall 2: Speaker Coach für Keynotes

• Ein Bot, der Vorträge analysiert und Feedback sowie Optimierungsvorschläge gibt.
• Beispiel: Bewertung einer 2-Minuten-Kurz-Keynote mit Struktur-, Stil- und Dramaturgie-Feedback.
• Verwendung eines Bewertungsbogens (TED-Talk-Kriterien) als Wissensgrundlage.

Diskussion: Welche Routineaufgaben könnten Bots übernehmen?

Die Teilnehmer wurden gebeten, eigene wiederkehrende Tätigkeiten zu identifizieren, z. B.:

• Social-Media-Beiträge schreiben
• Kundenanfragen beantworten
• Verträge analysieren
• Newsletter und Blogposts erstellen
• Präsentationen aus langen Texten generieren
• Angebote schreiben
• Reports oder Protokolle erstellen
• Personas entwickeln

Die Erkenntnis: In nahezu allen Fällen können Custom GPTs als unterstützendes Tool eingesetzt werden.

Hinweise zur Bot-Konfiguration

• Erst testen, dann automatisieren: Zuerst soll eine Aufgabe manuell im normalen Chat gelöst werden. Nur wenn der Prozess funktioniert, wird er als Bot umgesetzt.
• Spezifisch statt generisch: Je klarer und präziser der Bot konfiguriert wird, desto besser das Ergebnis.
• PDFs und Wissen richtig nutzen: Bei umfangreichen Quellen (z. B. Bücher als PDF) sollte geprüft werden, ob die KI überhaupt darauf zugreifen kann. Bei Bedarf kann der Text in Kapitel oder Abschnitte aufgeteilt und gezielt hochgeladen werden.

Dateigrößen beachten: Im Bot können bis zu 20 Dateien hochgeladen werden (max. 200 MB). Bei mehr Informationen empfiehlt sich die Nutzung von ZIP-Archiven.

Fazit & Aufgaben für die Teilnehmer:

Ziel:
Die Teilnehmer sollen nun beginnen, eigene kleine Bots für ihre Routinetätigkeiten zu bauen.

Empfohlene Vorgehensweise:

1. Finde eine wiederkehrende Aufgabe (z. B. Social-Post, Zusammenfassung, Angebot)
2. Löse sie zunächst über den normalen Chat
3. Leite daraus die Konfiguration eines Bots ab (Kontext, Ziel, Erwartung)
4. Erstelle den Bot
5. Teile ihn (z. B. als Link in der WhatsApp-Gruppe) und hole dir Feedback

Am kommenden Freitag wird dieser Prozess weiter vertieft – inkl. Aufbau komplexerer Bots, der Verknüpfung mehrerer GPTs und fortgeschrittener Anwendungsbeispiele.

Kernbotschaft:
Custom GPTs machen dich schneller, klarer und unabhängiger. Jeder von euch kann sich heute ein eigenes KI-Team aufbauen – mit klaren Aufgaben, sauberem Kontext und hoher Wirksamkeit.

Aufzeichnung – KI-Kickstart – 28.03.2025

Zusammenfassung Trainingscall – KI-Kickstart

1. Zugang zur Academy & Programmlogik

• Zugriffszeitraum auf die KI-Kickstart Academy: In der Regel 3 Monate, gerechnet ab dem letzten Live-Call.
• Hintergrund dieser Regelung:
  • Die Entwicklungen im Bereich Künstlicher Intelligenz sind exponentiell – jede neue Runde des KI-Kickstarts wird aktualisiert und neu konzipiert.
  • Die zeitliche Begrenzung dient der Fokussierung und Umsetzung: Wer Inhalte nicht innerhalb von 3 Monaten bearbeitet, ist oft ohnehin schon beim nächsten Thema oder Projekt.
• In der Praxis wird der Zugang oft auch auf 4 Monate ausgeweitet – ebenso bleibt die begleitende WhatsApp-Gruppe häufig weiterhin aktiv.

2. Bonus-Termin: KI-Kompetenztraining zum EU AI Act

• Termin: Freitag, 25. April, von 11 bis 13 Uhr (automatisch im Kalender, sofern abonniert).
• Ziel: Vermittlung von rechtssicherer KI-Kompetenz für den beruflichen Alltag, angepasst an die Anforderungen des EU AI Acts.
• Trainer: Carsten Wittmann, Experte für Datenschutz, Compliance und KI-Regularien.
• Exklusiv für Kickstart-Teilnehmende (aktuelle sowie ausgewählte frühere).
• Inhalte:
  • Überblick über „Standard-KI-Tools“ („Bordmittel“) und deren sichere Anwendung.
  • Grundlagenverständnis von KI – verständlich und praxisnah, ohne technischen Overload.
  • Konkrete Praxisfälle, u.a.: „Darf ich einen Bewerbungs-Lebenslauf in ChatGPT hochladen?“
  • One-Pager zur Risikoeinschätzung: Einordnung der Use Cases in Kategorien wie „kein“, „minimales“ oder „hohes Risiko“.
  • Ziel: Klarheit über Chancen und Grenzen der KI im betrieblichen Alltag.

3. Praxisbeispiel: Custom GPT in der Psychotherapie

• Teilnehmerin Susanne stellt ihren Custom GPT vor, der auf Basis von Anamnesebögen strukturierte Behandlungspläne generieren soll.
• Ziel: Automatisierung der bisherigen manuellen Auswertung.
• Technische Umsetzung:
  • KI wird mit einer Rolle, relevanten Fragen und Hintergrundwissen gefüttert.
  • PDF-Anamnesebögen können direkt in GPT hochgeladen und verarbeitet werden.
• Herausforderung:
  • Sensibler Umgang mit personenbezogenen Daten (Frage für den 25. April: „Darf ich diese Daten KI-basiert auswerten?“).
  • GPT reagiert bei kritischen Themen (z. B. Sexualtherapie, Sucht) mit Einschränkungen – aufgrund von Sicherheitsmechanismen der Plattform.

4. Live-Coaching: Positionierung & Custom GPT

• Teilnehmerin Edith bringt die Herausforderung der Neu-Positionierung nach 18 Jahren Berufserfahrung in der Zeitarbeit ein.
• Anliegen:
  • Bessere berufliche Positionierung.
  • Wunsch nach einer Rolle, in der sie ihre Stärken und Werte voll einbringen kann.
• Coach entwickelt live einen Positionierungs-GPT als Beispiel für alle:
  • GPT wird mit strukturierten Fragen (Stärken, Erfahrungen, Werte, Talente etc.) gefüttert.
  • Integration von Lebenslauf, Audio-Dateien (transkribiert), 16Personalities-Profil und LinkedIn.
  • Ziel: Automatisierte, aber maßgeschneiderte Positionierung inkl. Bewertung und Optimierung.
• Hinweis: Das GPT-Template wird mit allen geteilt.

5. Ausblick: Weitere Calls & Themen

• Zusätzlicher Bonus-Call in der kommenden Woche geplant
• Fokus:
  • Custom GPTs selbst bauen.
  • Themen wie Gamma-Präsentationen, Deep Research & Promptstrukturierung.
• Folge-Thema für Edith: Wie finde ich Unternehmen, die wirklich meine Werte leben (Wertbasierte Unternehmensrecherche)?
• Am 25. April: Fokus auf rechtssicheren KI-Einsatz im Sinne des EU AI Acts.

6. Zentrale Learnings & Takeaways

• Nutzung von GPTs erfordert präzise Vorgaben: Rolle, Ziel, Struktur, Sprache.
• Je klarer die Konfiguration, desto verlässlicher und professioneller das Ergebnis.
• Beispielhafte Anwendungen im Call:
  • Automatisierte Bewerbungsunterlagen & Anschreiben.
  • Positionierung im Karriere-Kontext.
  • Verarbeitung sensibler Daten (unter Beachtung der Datenschutzrichtlinien).

Aufzeichnung – KI-Kickstart – 04.04.2025 – BOTs bauen

Zusammenfassung des Trainingscalls: Custom GPTs und Bot-Building für wiederkehrende Aufgaben

In diesem Sondercall ging es schwerpunktmäßig um den praxisnahen Einsatz von Custom GPTs zur Automatisierung wiederkehrender Aufgaben. Ziel war es, Teilnehmende zu befähigen, eigene KI-Bots für spezifische Use Cases zu bauen – schnell, effizient und praxisrelevant.

Kerninhalte und Highlights des Trainingscalls

1. Einführung & Ziel des Calls

• Rückblick auf vorherige Sessions: Schnelligkeit und Informationsfülle führten zu Nachfragen.
• Ziel des heutigen Trainings: Vertiefung im Bereich Custom GPTs, mit dem Fokus auf:
  • Wiederkehrende Prozesse automatisieren
  • Individuelle Bots für verschiedene Anwendungsfälle bauen
  • Strukturierte Herangehensweise beim Erstellen und Testen der Bots

2. Vorstellung & Diskussion konkreter Bot-Ideen aus der Community

Die Teilnehmenden hatten im Vorfeld Bot-Ideen eingereicht. Die beliebtesten wurden im Call weiterentwickelt:

• Storytelling-Bot: Für Marketing & Kommunikation, nutzt Storyplots (z.B. Heldenreise) zur Transformation von Gedanken in packende Geschichten.
• Verhandlungs-Bot: Basierend auf dem Harvard-Konzept – entwickelt individuelle Verhandlungsstrategien je nach Zielperson und Kontext.
• Weitere Ideen: Vertriebsbots, Social-Media-Content-Bots, Rollen-basierte Film-Bots, Kochrezepte mit Bildanalyse, Bewerberanalyse-Bots u.a.

3. Praxisbeispiel 1: Storytelling-Bot

Ziel:

Einen Custom GPT bauen, der aus Gedanken und Impulsen automatisch:

• Eine Story erstellt
• Einen LinkedIn-Beitrag formuliert
• Einen Newsletter-Text generiert

Vorgehen:

• Zunächst mit der KI geeignete Storyplots definieren lassen (z. B. Heldenreise, Aha-Erlebnis, David-gegen-Goliath).
• Danach: Erste Gedanken zum Thema Coaching & KI als Input getestet → KI generiert passende Geschichte.
• Ergebnis wurde evaluiert und in einen Custom GPT überführt.

Technische Umsetzung:

• Verwendung von GPT-Builder (Custom GPT)
• Struktur des Bots:
  • Gesprächsstarter: „Ich habe neue Gedanken, willst du helfen, sie in eine Story zu überführen?“
  • Drei Aufgaben: Geschichte, LinkedIn-Beitrag, Newsletter
  • Integration der eigenen Positionierung für zielgruppengerechten Tonfall
  • Definieren unerwünschter Wörter & Stilmittel

4. Praxisbeispiel 2: Verhandlungs-Bot

Ziel:

Ein Bot, der Nutzer:innen bei der Vorbereitung von Verhandlungen unterstützt, basierend auf dem Harvard-Verhandlungskonzept.

Vorgehen:

• Einführung in die 4 Prinzipien des Harvard-Konzepts:
  1. Menschen & Probleme getrennt behandeln
  2. Interessen statt Positionen erkennen
  3. Optionen zum gegenseitigen Vorteil entwickeln
  4. Objektive Entscheidungskriterien verwenden
• Konkreter Fall simuliert: Eine Teilnehmerin möchte ein Workshop-Angebot verkaufen → Der Bot entwickelt dafür eine empathische Verhandlungsstrategie.
• Die KI identifiziert Kundennutzen, Formulierungen und potenzielle Argumente für eine erfolgreiche Gesprächsführung.

Technische Umsetzung:

• Kontext: Wer bin ich, was will ich erreichen?
• Bot-Konfiguration ähnlich wie beim Storytelling-Bot:
  • Gesprächsstarter
  • Promptstruktur mit Kontext (Kunde, Angebot)
  • Ziel: Win-Win-orientierte Strategie

5. Praxis-Tipps & strategische Empfehlungen

• Bots direkt im Unternehmensalltag einsetzen, sobald Aufgaben mehrfach auftreten.
• Verwendung eines internen Dashboards mit Übersicht aller GPT-Bots, inkl. Zugrifflinks, Aufgabenbeschreibung und Kategorisierung nach Themenfeldern.
• Wichtig: Bots testen, bevor man sie baut. Inhalte und Abläufe erst im klassischen Chat simulieren, danach in den Bot überführen.
• Herleitung der Konfigurationen über einfache Sprachdialoge (z. B. mit „Hast du Bock?“ starten).
• Positionierung & Werte des Nutzers sollten im Bot mit berücksichtigt werden, um Qualität & Zielgruppenansprache sicherzustellen.
• Custom GPTs nicht direkt monetarisierbar, aber hervorragend als Bestandteil in eigenen Coaching-/Beratungsangeboten nutzbar.
• Hinweis: GPT-Konfigurationen sind nicht geschützt – daher sollten sie Teil eines übergeordneten Angebots sein.

6. Ausblick & Bonus-Session

• Nächster Sondercall am 25. April: Fokus auf Datenschutz & rechtssicheren KI-Einsatz im beruflichen Kontext
• Spezialgast: EU AI Act & Datenschutzexperte
• Zielgruppe: Besonders relevant für Nutzer:innen, die KI im HR-Bereich oder in risikobehafteten Szenarien einsetzen (z. B. Bewerberanalyse)

Essenz des Calls

Die Teilnehmenden lernen, wie sie mit ChatGPT:

• Wiederkehrende Aufgaben strukturieren und automatisieren
• Individuelle Custom GPTs erstellen, testen und produktiv einsetzen
• Konzeptionelle Klarheit über Rollen, Kontexte & Outputs von Bots gewinnen
• So die Brücke schlagen zwischen Strategie, Technik und konkretem Business-Nutzen

Aufzeichnung – KI-Kickstart – 04.04.2025 – DeepResearch & Bildgenerierung

Zusammenfassung des Trainingscalls: Deep Research & Bildgenerierung mit ChatGPT

In diesem praxisorientierten Training standen zwei zentrale Funktionen von ChatGPT im Fokus: Bildgenerierung und die neue Deep Research-Funktion. Ziel des Calls war es, beide Tools kennenzulernen, produktiv zu nutzen und in bestehende Workflows – z. B. in der Beratung oder Content-Erstellung – zu integrieren.

Teil 1: Deep Research – Relevante Markt- und Wettbewerbsanalysen mit KI

1. Einführung in das Feature

• Die neue „Deep Research“-Funktion von ChatGPT erlaubt es, tiefgehende Marktanalysen auf Basis vertrauenswürdiger und aktueller Quellen durchzuführen.
• Der Workflow beginnt mit einer präzisen Eigenpositionierung: Die Teilnehmenden sollten ihre Rolle, Branche oder Unternehmen an ChatGPT übermitteln.
• Anschließend wurde ein maßgeschneiderter Deep-Research-Prompt erstellt, der die KI anleitet, eine fundierte Analyse durchzuführen.

2. Prompt-Erstellung und -Anpassung

• Die Erstellung des richtigen Prompts erfolgt in zwei Schritten:
  1. „Das bin ich“ – Eingabe der eigenen Positionierung.
  2. Formulierung der Analyseanfrage – z. B. Marktchancen, Herausforderungen, Konkurrenzübersicht, Zahlen/Daten/Fakten etc.
• Anschließend forderten die Teilnehmenden ChatGPT auf, einen geeigneten Deep-Research-Prompt zu erstellen, um die bestmögliche Analyse zu erhalten.

3. Durchführung der Analyse

• Nach Start der Analyse („Deep Research“ aktivieren und Prompt einfügen) dauerte die Recherche in der Regel zwischen 10–20 Minuten.
• Die KI analysierte bis zu 30+ Quellen, darunter z. B. Harvard Business Review, McKinsey, etc.
• Die Ergebnisse wurden in einem ausführlichen, gegliederten Bericht (z. B. als Google Docs Markdown) geliefert – teilweise mit über 20 Seiten hochdichtem Content.

4. Verwertung der Ergebnisse

• Die fertige Analyse konnte z. B. in Kundenprojekte, Marktpositionierungen oder interne Strategiearbeit eingebunden werden.
• Besonderer Hinweis: Dieses Tool ersetzt teure Agenturleistungen, die früher Wochen dauerten – jetzt in wenigen Minuten verfügbar.

Teil 2: KI-gestützte Bildgenerierung mit ChatGPT

1. Einstieg in die Funktion

• Während der Analysezeit wurde parallel mit dem Feature „Bild erstellen“ gearbeitet.
• Ziel war es, zu zeigen, wie einfach individuelle, stilisierte oder themenspezifische Bilder direkt in ChatGPT generiert werden können.

2. Anwendungsszenarien

• Profilbilder transformieren: Bilder konnten im Comic-Stil, Ghibli-Stil (inspiriert von japanischer Animation), oder anderen Varianten erzeugt werden.
• Es wurden auch Infografiken erstellt – z. B. zur Entstehung von Aufwinden beim Paragliding.
• Nutzer konnten sogar Bilder miteinander kombinieren (z. B. eine Person auf einem Gipfelkreuz).

3. Hinweise zur Nutzung

• Bilder sollten möglichst im richtigen Format hochgeladen werden (nicht z. B. eingebettet in Word-Dokumente).
• Die Generierung ist limitiert (max. 5–10 Bilder pro Session).
• Es gab auch Tipps zum Speichern (bei Problemen: rechte Maustaste > „Bild speichern unter“).

Teil 3: Von der Analyse zur Präsentation mit Gamma.app

1. Präsentationserstellung aus Analyseberichten

• Mit dem Online-Tool Gamma.app wurde demonstriert, wie sich umfangreiche Analysen automatisiert in PowerPoint-Präsentationen überführen lassen.
• Ablauf:
  • Deep Research Bericht in Textform in Gamma einfügen
  • Präsentation im „traditionellen Stil“ generieren lassen
  • Umfang orientierte sich an der Faustformel: Doppelte Anzahl Slides wie Seiten im Analysebericht

2. Vorteile von Gamma

• Auch im kostenlosen Account möglich (bis zu 8 Slides)
• Individuelles Corporate Design einsetzbar (Schriftarten, Farben, Logos)
• Export als PowerPoint oder Präsentation im Browser

Fazit & Nutzen für die Praxis

• Deep Research ermöglicht schnelle, professionelle Marktanalysen mit echten Quellen – ideal für Selbstständige, Berater:innen oder Angestellte in strategischen Rollen.
• Die Bildgenerierung unterstützt visuelle Kommunikation auf Plattformen wie LinkedIn oder in Präsentationen.
• In Kombination mit Gamma.app entsteht ein nahtloser Workflow: Von der Analyse zur fertigen Präsentation – in unter 30 Minuten.

Aufzeichnung – KI-Kickstart – 25.04.2025 – Datenschutz, Recht & KI-Kompetenz

In diesem intensiven Trainingscall führt Carsten, TÜV-zertifizierter AI-Consultant, durch die entscheidenden Grundlagen rund um den rechtssicheren und verantwortungsvollen Einsatz von Künstlicher Intelligenz. Im Mittelpunkt steht die Frage: Was dürfen wir mit KI tun – und was nicht? Besonders mit Blick auf personenbezogene Daten, Geschäftsgeheimnisse und regulatorische Anforderungen nach dem EU AI Act.

Einstieg: Darf ich personenbezogene Daten in KI-Tools wie ChatGPT laden?

Ein konkreter Praxisfall eröffnet den Call: Was ist, wenn man einen Lebenslauf oder sensible Coachingdaten mit ChatGPT analysieren möchte – ist das erlaubt? Carsten klärt auf, worauf es ankommt:

• Wann spricht man von einem Datenschutzverstoß?
• Wer haftet – der Nutzer oder der Anbieter?
• Was ist der Unterschied zwischen „grünem“, „gelbem“ und „rotem“ Risikobereich?

Zugleich wird betont, wie wichtig es ist, sich nicht auf Annahmen zu verlassen, sondern den rechtlichen Rahmen aktiv zu kennen und anzuwenden.

Technische Grundlagen: Wie KI wirklich funktioniert

Carsten vermittelt verständlich, wie große Sprachmodelle (LLMs) wie GPT-4 aufgebaut sind. Er erklärt, warum KI keine logische Denkerin, sondern ein statistisches Vorhersagesystem ist – mit all seinen Stärken und Grenzen.

Behandelte Themen:

• Trainingsdaten, Tokens und Vorhersagemechanik
• System Prompts, Temperature, Guardrails
• Bias und Halluzinationen
• Was „Reasoning“-Modelle wirklich leisten können – und was nicht
• Warum mathematische und logische Aufgaben eine Schwachstelle bleiben

Bildgenerierung & Diffusionsmodelle

Im zweiten Technikteil wird die Funktionsweise bildgenerierender Modelle wie Midjourney oder Adobe Firefly erklärt. Besonders im Fokus steht:

• Wie aus verrauschten Bildern KI-gesteuert klare Darstellungen entstehen
• Warum biometrische Daten (Gesichter, Stimmen) besonders sensibel sind
• Welche Herausforderungen bei Text in Bildern, Upscaling oder Fingerschlucker-KI bestehen
• Wie Anbieter wie Adobe mit Haftungsversprechen umgehen

Was sagt der EU AI Act?

Der neue EU AI Act definiert erstmals klare Risikoklassen für KI-Anwendungen. Carsten erläutert:

• Welche Anwendungsfälle sind verboten (z. B. Social Scoring, verdeckte Emotionserkennung)
• Wann KI als Hochrisiko gilt (z. B. im Recruiting oder im Finanzwesen)
• Welche Anforderungen für Nutzer und Unternehmen bestehen

Besonderes Augenmerk liegt auf der Rolle des Nutzers: Auch wer „nur“ KI verwendet, hat klare Pflichten – etwa zur Transparenz, Datenminimierung und Schulung.

Vier praxisnahe Use Cases

Anhand typischer Anwendungsszenarien zeigt Carsten, wie rechtssicheres KI-Arbeiten konkret aussehen kann. Für jedes Beispiel gibt es klare Empfehlungen, worauf in der Umsetzung zu achten ist.

1. Recherche mit KI

• Nutzung von GPT-4, Claude oder Perplexity
• Quellen manuell prüfen, keine personenbezogenen Daten im Prompt
• Ergebnisse kennzeichnen und abspeichern

2. Textgenerierung

• Erstellung von E-Mails, Blogposts, Social Media oder Verträgen
• Bei sensiblen Inhalten: Menschliche Prüfung und rechtliche Kontrolle unerlässlich
• Urheberrecht und Schöpfungshöhe beachten

3. Medienerzeugung (Bilder, Ton, Video)

• Verwendung von Firefly, Midjourney, DALL·E etc.
• Klärung von Nutzungsrechten und Personenbildern
• Bei Bildinhalten mit Außenwirkung: Klare Freigabeprozesse definieren

4. Meetings transkribieren

• DSGVO- und strafrechtskonforme Einwilligung notwendig
• Klare Löschkonzepte für Audio und Transkript
• Tools wie „Meet Jamie“ mit besonderen Anforderungen (z. B. ohne Tonspur)

Handlungsempfehlung: Kompetenz absichern und standardisieren

Der Aufbau von KI-Kompetenz ist laut EU AI Act verpflichtend – abgestimmt auf die jeweilige Rolle im Unternehmen. Carsten empfiehlt:

• Eigene Checklisten für sichere KI-Nutzung entwickeln
• Interne Prozesse zur Datenverarbeitung klar definieren
• Bei sensiblen Anwendungsfällen auf spezialisierte Tools und jurische Beratung setzen
• Transparenz durch Kennzeichnung („mit KI erstellt“) schaffen

Auch im Dialog mit Kunden oder bei kritischen Projekten – wie im diskutierten Fall einer abgelehnten Datenschutzanpassung – ist Klarheit über die eigene Verantwortlichkeit entscheidend.

Fazit

Dieser Trainingscall bietet eine kompakte, praxisnahe und fundierte Einführung in die sichere Anwendung von KI im Unternehmenskontext. Mit konkreten Beispielen, klaren rechtlichen Einordnungen und einem strukturierten Vorgehen werden Teilnehmende befähigt, KI sinnvoll, rechtssicher und kompetent einzusetzen – und damit auch im Rahmen des EU AI Acts auf der sicheren Seite zu agieren.