Uwe berichtet, wie der Workshop am Samstag sein Nachdenken über die eigenen Arbeitsprozesse befeuert hat — bis hin zur Kündigung seines Adobe-Abos nach 30 Jahren. Daraus wird ein größerer Impuls: KI ist Kontextverstärker. Nur wer den eigenen Kern und die gewachsene Expertise mitbringt, kann KI als Brandbeschleuniger und Selbstverstärkung wirklich nutzen.

Uwes Reflexion: Nebenprozesse konsequent disruptieren

Lead-In: Uwe nimmt den Impuls aus dem Workshop am Samstag mit in die eigene Praxis — und beginnt am Sonntag systematisch, etablierte Software-Stacks zu hinterfragen.

• Adobe nach 30 Jahren: Photoshop und das gesamte Adobe-Abo seit Jahrzehnten im Einsatz. Bei ehrlicher Analyse nutzt selbst ein Power-User maximal 5% des Funktionsumfangs. Kündigung trotz Halbierungsangebot von Adobe — der Bedarf ist schlicht weg.
• PDF-Workflow neu gedacht: Für einen BAFA-Bericht musste Uwe vier PDFs schneiden, Unterschriften einfügen und zusammenführen. Früher: Adobe Acrobat, ~30 € Abo, eine Stunde Arbeit. Jetzt: Claude gefragt, was mit Mac-Bordmitteln (Linux-Unterbau) machbar ist. Ergebnis: ein Go-Skript, eine kleine eigene App — Dokument draufziehen, Dialog, fertig in fünf Minuten.
• Hochgerechnet: 20 Berichte pro Jahr × gesparte Zeit = ~20 Stunden jährlich, allein aus einem einzigen Nebenprozess.

Die eigentliche Pointe: Es geht nicht um Optimierung als Selbstzweck. Die Frage lautet: Welche Prozesse muss ich wirklich disruptieren — und welche laufen bereits gut und brauchen nichts? Und: Was Uwe für sich entdeckt, kann er direkt als Beratungsleistung an seine Kunden weitergeben.

KI als Kontextverstärker

Lead-In: Aus Uwes Beispiel zieht Sascha den größeren Bogen. Bezug: Matthias Schrader, Autor von Code Crash und Speaker auf dem kommenden KI Summit, formuliert es so:

AI ist der Kontextverstärker.

Was bedeutet das konkret für die Teilnehmer:innen im Business Lab?

• Reflektieren, wo ihr herkommt. Sibylles Marketing-Expertise, Katjas Resilienz-Arbeit mit Führungskräften, Sabines LinkedIn-Tiefe mit Geschäftsführern, Thomas‘ drei Jahrzehnte Merger & Acquisition, Uwes 25 Jahre SEO-Ursuppe — das ist der Nährboden.
• Diesen Kontext bewusst mitbringen. Erst dann wird KI zum Brandbeschleuniger und zur Selbstverstärkung — nicht vorher.
• Nicht neu erfinden. Werdet nicht „KI-Trainer“ oder „KI-Consultant“, nur weil ihr eine Ausbildung mit TÜV-Siegel absolviert habt. Die Ausbildungen ergänzen den Nährboden — sie ersetzen ihn nicht.

Warum „Wie machst du das?“ die falsche Frage ist

Lead-In: Birgit fragte am Samstag, wie Sascha elf Stunden Workshop in dieser Tiefe moderieren kann. Die ehrliche Antwort: Großprojekte in der Softwareentwicklung mit dreistelligen Millionenbeträgen, Jahrzehnte an gemanagter Komplexität — dieser Kontext zahlt auf jede Architektur-Diskussion, jeden Coding-Style-Guide, jeden Stack ein.

Genauso bei Uwe: Wenn alle fragen „Uwe, wie machst du das?“, liegt die Antwort in seinem technischen Verständnis aus 25 Jahren SEO-Praxis. Die KI verstärkt diesen Kern — sie erschafft ihn nicht.

Die Konsequenz für dich:

• Bleib in deinem Kern unterwegs.
• Sei dir diesem Kern bewusst.
• Dann fließt es — mit Verbindungselementen und Ergebnissen, die in dieser Form kaum jemand anderes hervorbringt.

Tempo-Hinweis für die Gruppe

Wer wie Uwe Umsetzungskompetenz und technisches Verständnis mitbringt, läuft schnell vorne weg. Deshalb bremst Sascha bewusst — damit niemand „in der Wüste am Wassermangel“ zurückbleibt. Die Verstärkung soll für alle wirken, nicht nur für die Pioniere.

Kernsatz zum Mitnehmen: KI ist die Verstärkung des Kontextes — und es braucht euch für diesen Kontext.

Sabine zeigt ihr selbstgebautes LinkedIn-Cockpit mit Profilanalyse, Redaktionsplan und Mandantenverwaltung – komplett am Wochenende vibe-coded. Daraus entwickelt sich ein offenes Q&A zur Automatisierung: Wie weit darf man bei Posts und Kommentaren über die LinkedIn-API gehen, wo lauern Sperren, und warum sind Browser-Extensions wie DuckSoup riskant? Plus eine grundsätzliche Reflexion, wie wertvoll selbstgebaute Tools im Vergleich zu großen SaaS-Anbietern wirklich sind.

Sabines LinkedIn-Cockpit: Was am Wochenende entstanden ist

Sabine zeigt live, was sie nach dem Samstags-Workshop und am Sonntag gebaut hat: ein vollständiges LinkedIn-Cockpit für ihre eigene Beratungsarbeit und ihre Mandanten.

Enthaltene Module:

• Profilanalyse und Profil-Wizard (inkl. Redaktionsplan-Generator aus dem Mittwochs-Call)
• Redaktionsplan mit direktem Zugriff auf die einzelnen Posts
• Kommentar-Strategie: mit wem will ich interagieren?
• Newsletter, Unternehmensposts, Visuals (Quote-Liste, Vorher/Nachher, LinkedIn-Banner in eigenen Farben)
• Viral-Posts, LinkedIn-Ads, wichtige Kontakte, Analytics
• Mandantenverwaltung: mehrere Kunden auf einer Plattform managen

Das Wissen ist aus Screenshots von Taplio und anderen Tools, ergänzt um Algorithmen-Reports von Richard van der Blom und Input aus dem Alex-Hormozi-Online-Meeting. Sabines Plan: kein eigenes SaaS-Abo aufziehen, sondern die Plattform als Mehrwert in ihre LinkedIn-Trainings integrieren — jeder Teilnehmer geht am Ende mit einer eigenen Instanz nach Hause.

„Das ist wirklich einfach total easy entstanden.“

Der Knoten ist geplatzt – warum eigene Apps schlagen, was es am Markt gibt

Lead-In: Mit Claude Opus 4.6 ist nicht nur in der KI-Welt ein Knoten geplatzt, sondern auch bei den Teilnehmern selbst. Wer am Samstag im Workshop war, will Olivers Postmeister gar nicht mehr nachbauen – sondern das eigene Tool.

Der entscheidende Punkt: Wenn du selbst bauen kannst, übernimmst du nie eine fremde Lösung 1:1. Du willst:

• deine eigenen Herangehensweisen abbilden
• dein eigenes Geschäftsmodell unterstützen
• deine eigene Usability und Abläufe integrieren

Plattformen wie Scribe 4.0 oder andere fertige LinkedIn-Tools brauchst du dann schlicht nicht mehr.

Frage: Geht die Automatisierung bis zu LinkedIn durch, oder bleibt Copy-Paste?

Antwort von Sabine: Bewusst kein Auto-Posting. Sie hat extrem schlechte Erfahrungen mit Tools gemacht – inklusive Sperrungen von Kundenkonten. LinkedIn ist sehr streng, und sie managt die Accounts ihrer Kunden persönlich, weil diese explizit kein rein automatisiertes Auftreten wollen.

Frage: Wie würdest du es trotzdem automatisieren, ohne dass LinkedIn es merkt?

Antwort von Uwe: Über die offizielle LinkedIn Post-API ist es technisch möglich, aber riskant.

• Es gibt einen geheimen Schwellenwert für erlaubte Post-Frequenz, den niemand offiziell kennt.
• Solange du in der bisher etablierten Frequenz deines Accounts bleibst (z.B. 1× am Tag), ist die Gefahr gering.
• Sprunghafte Steigerungen (von 10 auf 100 Posts/Woche) führen garantiert zur Sperrung – API hin oder her.
• KI ist für deterministische Automatisierung noch nicht verlässlich genug. Risiko: die KI postet aus Versehen 20 vorbereitete Posts an einem Tag statt verteilt über zwei Wochen.
• Falls automatisiert: lieber klassische N8N-artige Workflows ohne KI im kritischen Pfad.

Uwes Fazit: LinkedIn ist zu wichtig, um das Risiko einzugehen. Olivers Erfahrungen mit der API wären hier der nächste sinnvolle Sparringspartner.

Frage: Was ist mit Kommentaren – darf ich die automatisieren?

Antwort von Uwe: Ähnliches Muster wie bei Posts. LinkedIn protokolliert auch Kommentaraktivität, unnatürliche Sprünge führen zur Sperrung. Aber:

• Kommentare sollten persönlich bleiben – das ist echte Interaktion.
• Der eigentliche Hebel liegt in der Vorbereitung im Tool: Die App schaut sich den Post an, zieht in deiner Tonalität ein paar relevante Punkte raus, formuliert einen Kommentar-Vorschlag.
• Du editierst kurz, dann Copy & Paste rüber zu LinkedIn.
• Zeitersparnis: 10–15 Minuten pro Kommentar.

Frage: Was ist mit Tools wie DuckSoup, die per Browser-Extension Nutzerverhalten simulieren?

Antwort – mehrstimmig:

Uwe: Technisch denkbar, aber man muss prüfen, wie sauber die Simulation tatsächlich ist. Spezialisierte Anbieter haben da tausende Mannstunden investiert – aber die Verantwortung für den eigenen Account bleibt bei dir.

Thomas (eigene Erfahrung): Vor drei Jahren wegen genau so eines Tools von LinkedIn abgemahnt worden. Bei erneuter Nutzung wäre der Account gesperrt worden. Ein Bekannter in London nutzt es regelmäßig ohne Probleme – also: mit Vorsicht zu genießen.

Sabine: Hatte einmal eine 24-Stunden-Sperrung für einen Kundenaccount – sehr unangenehm. Interessant: Claude Code hat ihr beim App-Bau selbst vorgeschlagen, mit einem Browser-Plugin zu arbeiten.

Konsens: Keine echte Option für seriöses Account-Management.

Die smartere Lösung: Halbautomatik mit App-Sprungbrett

Uwes Vorschlag für Sabines Cockpit:

1. Im Tool sind Profil-URL des Kunden und URLs der Ziel-Posts hinterlegt.
2. Die App bereitet Kommentare und Antworten vor – in der richtigen Tonalität.
3. Per Knopfdruck springt die App direkt in den richtigen LinkedIn-Post, mit bereits kopiertem Text in der Zwischenablage.
4. Du musst nur noch Strg+V drücken und prüfen.

Der größte Zeitfresser bei LinkedIn ist nicht das Schreiben – es ist das Wiederfinden, wo man gerade war, zwischen 50 offenen Browser-Tabs.

Reflexion: Wie wertvoll ist das eigentlich, was wir hier bauen?

Lead-In: Im KI-Café entsteht schnell der Eindruck, das sei alles „easy“ und allen klar. Sobald man rausgeht, merkt man: Selbst Corporate-Profis, die für KI-Themen bezahlt werden, sind Lichtjahre entfernt.

Was in den selbstgebauten Apps steckt:

• Das gesamte eigene Know-how aus 20–30 Jahren Berufserfahrung
• Destilliert in ein Tool, das der Kunde direkt nutzen kann
• Verstärkung der eigenen Kompetenz, nicht Ersatz

Wichtiger Reminder: Preisschilder ehrlich kalibrieren. Etablierte SaaS-Anbieter rufen für vergleichbare Funktionen teilweise unverschämte Monatspreise auf – das, was hier in einem Wochenende mit Mandantenfähigkeit entsteht, hat denselben oder höheren Geschäftsnutzen.

Was wird disruptiert – und was nicht?

Der Salesforce-CEO im All-In-Podcast: Solange die Quartalszahlen der großen SaaS-Anbieter weiter herausragend sind, ist das Disruptions-Narrativ vor allem Börsenstimmung. Konzentriere dich nicht auf die Börse, sondern auf deine Kunden und deine Wertschöpfung.

Was NICHT über Nacht disruptiert wird:

• Tief integrierte CRM-Systeme (Close, HubSpot, Salesforce)
• Unternehmen mit hunderttausenden verschachtelten Datensätzen
• Oracle, SAP und die ganz großen Spieler

„Du musst ein System aus dem Umfeld rausdrehen und wieder ein neues reindrehen.“ — Grundregel aus der Softwareentwicklung.

Was SEHR WOHL disruptiert wird:

• Spezialisierte Tools auf Greenfield-Use-Cases (LinkedIn-Cockpits, Conference-Vorbereitung, Postmeister-artige Workflows)
• Standard-Apps ohne tiefe Integration
• Alles, was man mit fünf Screenshots und einem klaren Use Case nachbauen kann

Beispiel Conference-Tool: Fünf Screenshots, Kommentare von der ersten Seite, zwei persönliche Tweaks (eigene Positionierung + echte Recherche statt 5000 vorkonfigurierter Konferenzen) – fertig ist ein perfekt zugeschnittenes Tool für die nächste KI-Konferenz in Las Vegas mit 15.000 Teilnehmern.

Kernbotschaft

Die Spitze der Pyramide ist klein. Wer hier KI-Apps für die eigenen Workflows baut, ist Frontier unterwegs – und sollte sich dessen bewusst sein, gerade beim nächsten Kundengespräch und der nächsten Preisverhandlung.

Katja teilt, wie sie an einem Samstag vier KI-Projekte parallel umgesetzt hat – vom Resilienz-Quick-Check über ein eigenes Trello-Replacement bis zum skalierbaren Coaching-Produkt. Daraus entwickelt sich ein Coaching-Moment: Wo liegt dein eigentlicher Engpass, und wie verbindest du die Geilheit am KI-Bauen mit dem, was dein Business wirklich braucht? Konkreter Hack zur Akquise-Automatisierung mit Perplexity Computer inklusive.

Vier Projekte an einem Samstag – und eine neue Erkenntnis

Katja berichtet, wie sie an einem einzigen Samstag an vier Projekten parallel gebaut und sie zum Teil fertiggestellt hat. Die Mischung: Leistung liefern, Bestehendes geiler machen, Prozesse verbessern und ein neues Konzept entwerfen für eine potenziell große Kooperationsanfrage, die sie über die Resi-Methode skalierbar machen kann.

Zwei Beobachtungen nimmt sie daraus mit:

• Es macht ihr unfassbar viel Spaß – so viel, dass sie den ganzen Tag nichts anderes tun könnte.
• Zum ersten Mal in ihrem Berufsleben kreiert sie als Dienstleisterin etwas, das man anfassen und nutzen kann – ein Ergebnis, das bleibt und nicht nur fröhliche Teilnehmer hinterlässt.

„Ich habe mit der KI eine Möglichkeit gefunden, meine Kreativität in etwas zu gießen, was nutzbar ist für andere – in einer unfassbaren Geschwindigkeit.“

Die Herausforderung, die sie offen benennt: impulsgesteuert das zu machen, was gerade Spaß macht, statt das, was gerade ansteht. Die Waage zwischen Spielen und allen Elementen des Business sauber abbinden.

Der Twist: Engpass erkennen und KI gezielt dort einsetzen

Hier setzt der entscheidende Impuls an: Jeder von euch hat einen Engpass. Bei manchen ist es die Klarheit über die eigene Richtung, bei anderen die Außenwirksamkeit, bei vielen schlicht die Kundengewinnung.

Lead-In: Die KI bringt nur dann echten Hebel, wenn ihr die Geilheit am Bauen mit dem verbindet, was euer Business gerade wirklich braucht.

• Wenn der Engpass „keine Akquise“ heißt: KI für Akquise einsetzen.
• Wenn der Engpass „Sichtbarkeit“ heißt: geile LinkedIn-Posts, Podcast neu denken auf Basis vorhandener Coaching-Inhalte.
• Wenn der Engpass „Konzeptarbeit skalieren“ heißt: ein lizenzierbares Produkt bauen.

Der Rückblick auf eigene 36.000 Euro Coaching-Ausgaben 2018 macht den Punkt scharf: Hilfreich wäre es vor allem dann gewesen, am Anfang eine Entscheidung zu treffen, wofür das Investment überhaupt eingesetzt wird. Erst die Entscheidung, dann an den Engpässen arbeiten.

Katjas vier Anwendungsfälle im Detail

1. Resilienz-Quick-Check als Freebie – entstanden aus einer Keynote vor Entscheidern der Automobilindustrie. Ein leichter Selbsteinordnungs-Check zur Kombination aus Resilienz, Führung und Transformation, um Problembewusstsein zu schaffen.
2. Trello-Replacement für den Resilienz-Run – aus dem Engpass entstanden, im neunköpfigen Orga-Team Überblick zu halten, ohne selbst alle Fäden ziehen zu müssen. Maßgeschneidert mit Kalender-Anbindung, WhatsApp-Weiterleitung und individuellen Features.
3. Webseite zum Lauf – als Spielerei und Lernprojekt gebaut, das danach gemeinsam mit dem Sohn via Vibe Coding neu aufgesetzt wird, weil WordPress-Bausteine ihm keinen Spaß gemacht haben.
4. Skalierbares Resi-Methode-Produkt – auf Basis einer Kooperationsanfrage rund um eine Software-Einführung mit klassischem Change-Problem. Ziel: ein lizenzierbares Format, auf das Coaches geschult werden können.

Wie kommt man zu eigenen Anwendungsfällen?

Katjas Antwort in zwei Kategorien:

• Am Anfang: Beispielen folgen, Copy-Paste, einfach rumspielen – auch ohne verwertbares Ergebnis, nur um zu lernen, wie es funktioniert.
• Danach: Immer fragen, was als Nächstes ansteht und wie es einfacher oder geiler gemacht werden kann. Welche Aufgabe nervt? Wo will ich es anders machen als bisher? Das, was vor der Nase liegt, ist der beste Ausgangspunkt.

Die Sockenstrick-Falle

Katjas eigenes Warnbild: Frauen auf Wochenmärkten, die mit Begeisterung Socken stricken oder Becher töpfern – und dann am Stand sitzen, ohne sie zu verkaufen. Das Tun macht Spaß, das Ergebnis liegt herum.

Übertragen auf KI: Es ist verlockend, tausend Artefakte zu bauen. Die Disziplin liegt darin, sich auf die zu konzentrieren, die an den Mann und an die Frau kommen – die also einen echten Empfänger und einen Kundennutzen haben.

Der Akquise-Hack – konkret in fünf Sekunden

Katjas eigentlicher Engpass entpuppt sich im Gespräch nicht als das Bauen, sondern als die Wiederholung: Leute raussuchen, anschreiben, dranbleiben. Der vorgeschlagene Workflow:

1. Perplexity Computer (oder Gemini) eine Recherche starten lassen, eingegrenzt auf 50–100 km Umkreis.
2. Liste mit potenziellen Ansprechpartnern zurückgeben lassen.
3. Scheduled Task einrichten: Jede Nacht bereitet die KI fünf E-Mail-Entwürfe nach definierten Prioritätskriterien vor und legt sie in den Entwurfsordner.
4. Am nächsten Morgen um 8:30 Uhr: nur noch absenden.

„Einfach nur machen. Und du wirst es optimieren von Tag zu Tag zu Tag.“

Die Verabredung: In zwei Wochen – am 2. Juni – meldet Katja sich selbstständig, zeigt die Lösung und es werden gemeinsam die ersten E-Mails verschickt.

Kernbotschaft

Die wenigen Prozent, die wirklich profitieren, sind die, die die Fingerfertigkeit der KI am eigenen Business zur Anwendung bringen – nicht im luftleeren Raum, sondern entlang ihrer echten Engpässe. Erst Entscheidung, dann Engpass, dann KI als Hebel.

Stefanie teilt zwei zentrale Weichenstellungen: Sie fokussiert sich bewusst auf KI-Innenprozesse statt auf Kundenanwendungen (Stichwort Softwareanbieter-Risiken) und positioniert sich klar mit „Ordnung to go“ – weg vom Vor-Ort-Geschäft, hin zu Online. Das Segment zeigt, warum verbindliche Entscheidungen rituell manifestiert werden müssen und wie der Fitness-Check als nächster Schritt eingebunden wird.

Stefanies Ausgangslage: Fokus auf eigene Prozesse

Stefanie meldet sich mit einem Gedanken, der an Katjas Beitrag anschließt. Sie merkt, dass sie inzwischen bewusst filtert, was sie aus den Calls und der WhatsApp-Gruppe übernimmt — und was nicht.

• Beispiel Notion-Nachbau: Ihr Notion läuft so, wie es ist, gut für sie. Sie investiert keine Zeit, um etwas nachzubauen, das bereits funktioniert.
• Beispiel Thrive Quiz Builder: Den hat sie mit Claude Code nachgebaut und das Abo gekündigt — ein konkreter Disruptions-Win durch KI.
• Roter Faden: Fokus auf die eigenen Prozesse und darauf, wie sie damit vorwärts kommt, statt jedem Tool-Impuls hinterherzulaufen.

Innen vs. Außen: KI-Anwendungen und das Software-Risiko

Am Samstag ist Stefanie ein wichtiger Unterschied bewusst geworden:

Für die Innennutzung sind KI-Anwendungen unproblematisch — bauen, nutzen, fertig.

Für die Außennutzung — also Tools, die Kunden zur Verfügung gestellt werden — wird es heikel. Ein Quiz ist unkritisch, aber sobald es eine echte Anwendung wird, landet man im Bereich Softwareanbieter mit allen rechtlichen Implikationen. Das betrifft Stefanie konkret, weil sie einen Online-Kurs plant, in dem ein Tool enthalten sein soll. Ihr Fazit: erstmal Fokus auf die Innenprozesse, das Außen-Thema sauber durchdenken.

Die erste Entscheidung: Selbstständigkeit committen

Tjorven greift den Faden auf und stellt die Kernfrage: Für welchen Weg hat sie sich entschieden?

Stefanies Antwort: Der Weg geht weiter. Wenn es nicht klappt, geht sie zurück in die Selbstständigkeit — das ist die Konsequenz.

Tjorvens Impuls dazu:

• Eine Entscheidung muss aus dem System verbannt werden, sonst zieht sie weiter Energie.
• Das funktioniert über ein Ritual — egal ob esoterisch oder pragmatisch. Manche werfen etwas ins Feuer, manche schicken eine E-Mail an eine Agentur, manche posten auf LinkedIn und taggen 100 Leute mit dem expliziten Commitment: „Ich stehe für keinerlei Festanstellung mehr zur Verfügung.“
• Entscheidend ist, die Entscheidung fühlbar zu machen — kein Deadline-Druck von außen, sondern eigene Manifestation.

Die zweite Entscheidung: Positionierung „Ordnung to go“

Innerhalb ihres Weges trifft Stefanie zwei klare Festlegungen:

1. Weg vom Vor-Ort-Geschäft, hin zu Online — das bleibt.
2. Positionierung: Ordnung to go.

Den Fitness-Check macht sie diese Woche fertig. Tjorvens klare Ansage: Bring ihn am Donnerstag mit in Birgits Q&A-Call, idealerweise schon Mittwochnacht schicken, damit Birgit sich vorbereiten kann. Nicht erst Pfingsten verstreichen lassen.

Warum diese Entscheidungen alles andere nach sich ziehen

Tjorven zieht die Parallele zu Sibylle: Macht sie 49-Euro-Logos auf Knopfdruck — oder Brand Experiences für 25.000 Euro? Das sind zwei völlig unterschiedliche Welten. Die Entscheidung muss getroffen werden, dann fällt alles andere davon ab.

Ob wir auf einen großen Wetterstein gehen oder eine Talrunde machen, sind zwei völlig unterschiedliche Sachen. Und ob du bergrunter läufst oder bergrauf läufst, sind zwei unterschiedliche Sachen.

Die Kernbotschaft: Wenn Stefanie sagt, es ist „Ordnung to go“ und der Weg führt von Offline zu Online — geil. Der Rest verästelt sich von dort. Aber die zwei wesentlichen Entscheidungen müssen stehen.

Der konkrete nächste Schritt

• Diese Woche: Fitness-Check fertigstellen.
• Mittwochnacht: An Birgit schicken.
• Donnerstag: Im Q&A-Call validieren, Fragen mitbringen.
• Pfingsten: Nochmal prüfen.
• Dienstag danach: Mit klarer Ansage zurück in den Call — „so, jetzt gehe ich voran.“

In diesem Segment lernst du die zentralen Filter kennen, mit denen du KI-Anwendungsfälle in deinem Business priorisierst: am echten Engpass arbeiten, lebendes Material brauchen und Aufwand-Nutzen sauber abwägen. Am Beispiel von Katjas Resi-Run (161 Anmeldungen, ausgebucht!) und Thomas‘ LinkedIn-Kommentar-Workflow siehst du, wie Entscheidungen und schlaue Automatisierungen Wirkung entfalten. Plus: Was technisch beim LinkedIn-Scraping wirklich geht — von Screenshots über Fireshot bis Comet.

Innen bauen, außen Kunden – warum beides zusammengehört

Wenn du dich nach innen ausrichtest und Strukturen, Knowledgebases und Automationen baust, brauchst du gleichzeitig im Außen Kunden. Sonst fällt das, was du baust, nicht auf den Nährboden. Eine Matching-Plattform ohne Teilnehmer ist wertlos. Eine WhatsApp-Knowledgebase ohne archivierungswürdige Gruppen macht keinen Sinn. Eine Solutions-Separierung ohne reale Solutions ist Arbeit ins Leere.

„Ich könnte mir ein Ei draufbraten und nachts sagen: Ich habe das Geilste in der Welt, kommt zu mir, nutzt es. Aber wenn es halt da ist, ist es noch viel geiler.“

Daraus folgt der erste Filter: Baue nur das, wofür es lebendes Material gibt. Kunden, Daten, Gruppen, Anfragen – irgendetwas muss da sein, das durch deinen Bau hindurchfließt.

Am echten Engpass arbeiten

Der zweite Filter lautet: Widme dich konsequent dem aktuellen Engpass. Im Beispiel war der bisherige Hauptengpass „Mangel an Entscheidung und damit verbundener Konsequenz“. Ist der gelöst, rückt automatisch der nächste Engpass nach – in den meisten Fällen Kundengewinnung und Sichtbarkeit.

Das heißt für dich: KI-Tools und Automationen sind dann am wertvollsten, wenn sie genau auf den Engpass zielen, der gerade dran ist. Katjas Briefkasten-Gang im Vorjahr ist ein gutes Bild dafür: Erst das Drücken des Sendeknopfes hat den Durchbruch gebracht – danach der größte Auftrag der Firmengeschichte und mehr Umsatz in einer Woche als im gesamten Vorjahr.

Heile Prozesse statt Bastel-Bastel

Der dritte Filter: Setze KI dort ein, wo sie heile Prozesse schafft. Das Beispiel Katja: In zwei Wochen schreibt die KI ihre E-Mails vor, sie muss morgens nur noch redigieren. Genau diese Art Anwendung bringt dich in die Sichtbarkeit und entlastet dich gleichzeitig.

Das aktuelle Ergebnis bei Katja:

• 161 Anmeldungen inklusive virtueller Läufer für den Resi-Run
• ausgebucht, 50 Anmeldungen mehr als im Vorjahr
• wahrscheinlich der größte Resi-Run ever
• bewusste Begrenzung auf 150 vor Ort, um Strukturen sauber zu fahren

„Der Fisch wird nur so groß wie der Pool, in dem er schwimmt.“

Soll heißen: Sobald die Strukturen stehen, kann der Hahn weiter aufgemacht werden. Aber zuerst muss der Prozess heil sein.

Aufwand-Nutzen ehrlich abwägen – nicht alles nachbauen

Der vierte Filter: Nicht alles selbst nachbauen. Wenn es ein Tool gibt, das deine Aufgabe sauber erfüllt, prüfe es zuerst, bevor du dir den Eigenbau antust. Tools wie Taplio managen z.B. genau die Listen von aktiven LinkedIn-Profilen, die Thomas im Live-Beispiel selbst aggregieren wollte.

Praxisfall: LinkedIn-Posts aggregieren und kommentieren

Thomas möchte automatisiert die Posts aktiver LinkedIn-Profile aus seiner Industrie bekommen, um darauf substanzielle Kommentare zu schreiben – nicht 20-Wort-Floskeln, sondern Beiträge mit Gehirnschmalz, die zu seinem Ansatz passen und Beziehungen aufbauen.

Das Hindernis: Die KI verweigert mit Verweis auf das LinkedIn-Urteil von 2022, dass Scrapen nicht erlaubt sei.

Uwes Einordnung: Zwei Ebenen sauber trennen.

1. Die Terms of Service der Plattform – die verbieten klassisches Scraping.
2. Was technisch möglich ist, ohne als Bot aufzufallen.

Der Screenshot-Workaround

Der einfachste Weg, an die Inhalte zu kommen:

• Mit einer Extension wie Fireshot Screenshots der Aggregator-Seite ziehen
• Den Screenshot von der KI auslesen und transkribieren lassen
• Den Text in deinen App-Prompt einfügen: „Schreib mir mit meinem Hintergrundwissen und meinem Ansatz einen gescheiten Kommentar dazu.“
• Den ganzen Ablauf über einen Browser-Agenten wie Comet automatisieren

„Das ist das Gleiche, ich kann ja auch ein Foto machen, ich kann mich vor den Monitor stellen und ein Foto machen, das ist berührungslos.“

Alternativ existiert die LinkedIn-API, an die ranzukommen ist aber relativ aufwendig.

Warum „natürliches“ Verhalten der Schlüssel ist

Damit Automatisierung sicher bleibt, gilt: Frequenz und Aufbau müssen natürlich aussehen.

• Sei selbst eingeloggt, wenn der Agent über deinen Rechner arbeitet
• Keine 100.000 Zugriffe am Tag – das fällt jedem Algorithmus auf
• Bei alle-drei-Wochen-Aggregator-Posts ist tägliches Vorbeischauen völlig unauffällig
• Neue Accounts langsam aufwärmen: erst ein Post pro Tag, dann zwei, dann mehr
• Sprünge sind gefährlich – sie heben sofort rote Flaggen

Das historische SEO-Beispiel: 2006 ging ein neuer Account online, 100.000 Posts in 10 Minuten – sofortige Sperrung. Wer dagegen organisch wächst, hat selbst bei automatisierten Workflows keine Probleme.

Die vier Filter im Überblick

Bevor du den nächsten KI-Anwendungsfall baust, prüfe:

1. Lebendes Material: Gibt es echten Input/Output – Kunden, Daten, Gruppen?
2. Engpass: Adressiert dieser Bau meinen aktuell wichtigsten Engpass?
3. Heiler Prozess: Macht das einen meiner Prozesse spürbar reibungsärmer?
4. Aufwand vs. Nutzen: Gibt es schon ein Tool, das das löst – oder lohnt sich der Eigenbau wirklich?

Mit diesen vier Filtern entscheidest du nicht mehr nach Lust und Glanz, sondern nach Wirkung.

In diesem Segment zeigt Tobias seine vier Filter, mit denen er entscheidet, was er mit KI tatsächlich umsetzt — und was nicht. Anschließend gehen wir live in die PrepCerting AI hinein und nutzen sie, um über die Selbstbeschreibung und 40 Kontextfragen Engpässe im eigenen Business sichtbar zu machen und konkrete Anwendungsfälle ableiten zu lassen. Du erfährst, warum „lebende Objekte“ wie echte Kunden-Keynotes oder Redaktionspläne der entscheidende Resonanzkörper sind — und warum der Mom-Test eine Warnung ist.

Die vier Filter: Was setze ich mit KI um — und was nicht?

Zwischen exponentiellem Wachstum der KI-Möglichkeiten und einem nur linear wachsenden Bewusstsein für sinnvolle Anwendungsfälle braucht es einen klaren Korridor. Tobias arbeitet mit vier Filtern, die wie Ikigai-artige Kreise zusammenwirken. Erst wenn alle vier Filter ein Häkchen bekommen, lohnt sich die Umsetzung.

Filter 1 — Relevant für mich? Bezogen auf deine Rolle als Selbstständige:r und auf dein Business. Nicht auf die Rolle als Mutter, Vater oder Vereinskassenwart. Was du in diesem Call hörst, hat per Definition eine Relevanz für deine Selbstständigkeit — du musst es nur konkret auf dich beziehen.

Filter 2 — Relevant für meine Kunden? Beispiel Sabine: Ihr LinkedIn-Workflow ist nicht nur relevant für sie (Zeitersparnis, mehr Tiefe), sondern auch für ihre Kunden — schneller, on point, höhere Qualität, ergänztes Werteversprechen. Beispiel Katja: Wenn sie über automatisierte E-Mails wieder in die Akquise kommt, ist das relevant für sie (Sichtbarkeit) und für die Kunden — denn ohne diese Mail würden sie nicht wissen, dass es Katja gibt. Tobias nennt das halb scherzhaft „unterlassene Hilfeleistung“.

Wichtig: Die interne Prozessoptimierung wirkt mittelbar immer auch auf den Kunden. Mehr Freiraum, bessere Energie, höhere Qualität, schnellere Lieferung — das zahlt am Ende auf die Kundenbeziehung ein. Es kann also ein „entweder/oder“ sein, das sich gegenseitig verstärkt.

Filter 3 — Umsetzbar und/oder vermittelbar? Vermittelbar heißt: Kann ich die Komplexität so weit reduzieren oder so aufbauen, dass alle mitkommen? Der Samstag war dramaturgisch genau so geplant — fünf große Post-its vom „Hello World“ über Webseite-aus-Video, Screenshot-zu-App, eigene Idee → Business Case → Plan → Applikation bis hin zur PrepCerting AI und der Architekturdiskussion mit Axel Beckert. Alles baut aufeinander auf, damit am Ende der „Carsten Wittmann“-Move funktioniert.

Umsetzbar heißt: Liegt es in deiner Lern- oder Komfortzone — oder schon in der Stresszone? n8n und Make zum Beispiel sind erfahrungsgemäß schwer vermittelbar und noch schwerer umsetzbar — egal ob mit Friedemann Schütz, Holger Gehlhausen oder Sonja Schmidt: es war jedes Mal eine Zangengeburt. Ähnlich bei lokalen LLMs über Hugging Face: relevant ja, aber noch nicht endkundenkompatibel. Eine Idee kann hochrelevant sein und trotzdem aktuell nicht umsetzbar — dann muss sie warten.

Filter 4 — Gibt es ein lebendes Objekt? Das ist der entscheidende Filter, um von der Spielwiese auf die transformative Ebene zu kommen. Ein lebendes Objekt ist:

• Katjas Keynote, die sie morgen tatsächlich hält
• Sabines Kunde, der nächste Woche seinen Redaktionsplan braucht
• Der Merchant-Acquisition-Kunde, der seine Integration weiterentwickeln muss
• Stefanies Online-Kurs mit echten Teilnehmenden, die echte Resonanz geben

Nur mit lebendem Objekt schaust du anders auf die Ergebnisse. Sabine würde meinen Redaktionsplan nett finden — aber sie ist nicht meine Kundin. Bei Dr. Meier von der Müller GmbH mit 10.000 Mitarbeitern guckt sie viel genauer hin, weil dort ein Rant-Post im falschen Tonfall oder ein gesperrtes LinkedIn-Profil echten Schaden anrichten würde.

Man nennt das den Mom-Test. Es gibt ein eigenes Buch dazu: Man sollte mit Freunden und Verwandten niemals seine eigene Herangehensweise, Business-Cases oder Software testen — die sind gefällig, nicht wirksam.

Du brauchst echte Resonanzkörper. Mama findet dich immer toll. Dein:e Kund:in wird dir sagen, was wirklich trägt.

Engpässe und Ideen mit der PrepCerting AI finden

Tobias hat die Anwendung unter prep.koerting.ai nach Feedback aus der KI-Masterclass und einem Hinweis von Mike Imenako (Stichwort „Körting-Bias“) überarbeitet. Zwei große Veränderungen:

• Ein kleines Onboarding für Erstnutzer
• Eine klare Aufteilung in Außen (Kunden, Markt) und Innen (eigene Prozesse, Geschäftsmodell)

Innerhalb beider Bereiche gibt es jeweils drei Modi:

1. Ideen finden — du hast noch keine konkrete Idee
2. Idee härten / validieren — du hast eine Idee und willst sie schärfen (Begriff aus der Softwareentwicklung)
3. Bauplan erzeugen — Idee ist klar, du brauchst die konkrete Umsetzung

Der Eingabeprozess: Selbstbeschreibung + Kontext

Im Innenbereich („Engpässe finden“) gibt es zwei zentrale Eingabefelder:

Selbstbeschreibung: Tobias empfiehlt, das eigene LinkedIn-Profil zu nutzen — inklusive Infobox, weil ihr nach der LinkedIn-Challenge eure Produkte ins Schaufenster gestellt habt und nicht Berufsstationen aneinanderreiht. Markieren, kopieren, einfügen — das ist dein Kontext. Alternativ: Trello-Bord, Positionierungsdokument.

Zusätzlicher Kontext: Lebenslauf, Speaker-Mappe (Beispiel Katja) oder andere tiefergehende Beschreibungen.

Die 40 Fragen — entscheidend für die Qualität der Ergebnisse: Im Februar-Workshop wurden 40 Fragen geteilt zu Business, Geschäftsmodell, dir selbst, deinen Kunden, Marketing und Vertrieb. Wer diese beantwortet hat, gibt der KI massiv mehr Substanz. Pragmatischer Weg: eine halbe bis eine Stunde hinsetzen, einfach reinsprechen, Transkript erzeugen, ins Tool laden. Tobias selbst hat 50 Minuten gebraucht. Das Transkript reicht — du musst die Antworten nicht den Fragen einzeln zuordnen.

Was die KI dann tut

Nach „Auswerten und weiter“ identifiziert die KI:

• Kernprozesse und bekannte Engpässe (aus deinem eingesprochenen Kontext)
• USP-Hypothese auf Basis deiner Inhalte
• KI-Kompetenz-Profil entlang von vier Stellschrauben: KI-Kompetenz, Experten-Ressourcen, Fingerfertigkeit, Mut/Vertrauen

Beispiel Katja: Sie könnte feststellen, dass sie inzwischen klar ist auf der Zielgruppe „Führungskräfte im Sandwich“ — aber gleichzeitig im Vertrieb und in der Akquise nachgelassen hat. Genau das wird die KI auffangen und sichtbar machen.

Wenn alle relevanten Kreise belegbar (nicht nur als Selbstbeschreibung, sondern durch produktive Systeme und Community-Zertifizierung) auf hoch stehen, bedeutet das: keine technischen, operativen oder psychologischen Bremsklötze, die eine Idee im Vorfeld killen würden.

Vom Engpass zur Idee zum Anwendungsfall

Über den Button „Inspiration — individuelle Anwendungsfälle für dich generieren“ liefert die KI konkrete Vorschläge. Bei Tobias kamen unter anderem:

• Automatisierte Setting-Call-Vorqualifizierung
• Closing-Call-Nachbearbeitung als Pipeline
• Masterclass-Onboarding als Outcome-Tracking-Agent pro Teilnehmer
• Knowledge-Augmentation via APIs
• Support-Self-Service-Layer
• Custom Chat- oder Cloud-Agent auf das gesamte Wissensarchiv (Akademie, FAQs, frühere Communities)

Reaktion Tobias auf den Setting-Call-Vorschlag:

Da frage ich mich: Wieso haben wir das noch nicht seit einem Jahr Masterclass?

Vom Anwendungsfall zur Ausgestaltung

Im nächsten Schritt baut die KI den Anwendungsfall aus. Beispiel Setting-Call-Agent:

• Sobald ein Lead über Klick-Tipp reinkommt, wird ein KI-Agent angestoßen
• Er zieht LinkedIn-Profil, Formular und Reaktionshistorie zusammen
• Erzeugt einen Qualifizierungs-Score
• Liefert ein knackiges Gesprächsbriefing
• Leitet drei wahrscheinliche Einwandhypothesen ab
• Spielt den angereicherten Datensatz direkt in Close zurück, inklusive Empfehlung, ob du den Call selbst führen sollst

Tobias‘ Bewertung: „Bau ich für mich, damit setze ich einmal pro Woche fünf Stunden frei.“ Die Detaildefinition (Klick-Tipp vs. Call-Buchung) lässt sich an dieser Stelle weiter anpassen. Optionale Dateien wie eine Beschreibung des bestehenden Setting-Call-Prozesses können hochgeladen werden, um den Vorschlag zu schärfen.

Deine Aufgabe

1. Geh auf prep.koerting.ai und arbeite dich durch das Onboarding.
2. Falls noch nicht geschehen: Beantworte die 40 Fragen — eine Stunde einsprechen, Transkript ablegen.
3. Lade Selbstbeschreibung (z. B. LinkedIn-Profil inkl. Infobox) und Kontext-Transkript ins Tool.
4. Lass dir Engpässe identifizieren und Anwendungsfälle vorschlagen.
5. Filtere die Vorschläge durch die vier Filter: relevant für mich, relevant für Kunden, umsetzbar/vermittelbar, lebendes Objekt vorhanden.
6. Wähle die Idee, hinter der ein echter, lebender Kunden- oder Business-Anlass steht — und bau sie.

Die Teilnehmerinnen teilen ihre KI-generierten Ideen zur Adressierung ihrer Business-Engpässe. Stefanie zeigt konkrete Vorschläge wie eine Podcast-Schnitt-Pipeline und eine KI-Vorab-Diagnose – und teilt eine wichtige Lektion: Warum eine LinkedIn-URL als Input bessere Ergebnisse liefert als eine Website. Der Call schließt mit dem Kernimpuls: KI-Kompetenz aktiv am eigenen Business anwenden.

Ziel der Übung: Ideen, die Engpässe adressieren

Entscheidend ist nicht das Sammeln möglichst vieler KI-Spielereien, sondern Ideen zu finden, die echte Engpässe im Business adressieren. Genau darauf zielt die Reflexionsrunde mit der Gruppe ab.

Stefanies Ergebnisse aus dem Tool

Stefanie teilt die Ideen, die die KI auf Basis ihres Profils ausgespuckt hat:

• Podcast-Schnitt-Pipeline mit KI (bereits parallel in Arbeit)
• Quiz zur Verkaufssequenz in Brevo (bereits in Arbeit)
• Ordnungs-DNA Vorab-Diagnose per KI-Formular
• Aufbau eines eigenen Methoden-Archivs

Begründung der KI: Stefanie wurde so eingeordnet, dass sie ein starkes Asset hat — echte methodische Tiefe, ein eigenständiges Framework und Vertrauenskapital mit 850.000 Podcast-Downloads.

Was mich vom Sweetspot trennt, ist nicht Wissen, sondern Gewohnheit. KI ist noch nicht mein Reflex-Werkzeug.

Auf dieser Basis hat das Tool die Vorschläge generiert. Stefanies Fazit: Sie würde die Ideen tatsächlich alle der Reihe nach übernehmen — zwei laufen bereits, beim Rest schaut sie sich an, was das Tool zusätzlich liefert.

Impuls: Quantität und Begründung erhöhen

Fünf Ideen sind zu wenig. Zwei Stellschrauben werden in den Prompt nachgezogen:

1. Quantität der Ideen deutlich erhöhen
2. Begründung pro Idee sichtbar machen — also: Warum genau diese Idee für dieses Profil?

So wird nachvollziehbar, weshalb die KI eine konkrete Empfehlung ausspricht, und du kannst die Vorschläge fundierter priorisieren.

Lektion aus der Praxis: Der richtige Input zählt

Stefanie berichtet von einem Versuch am Samstag, bei dem das Tool danebenlag:

• Sie hatte statt der LinkedIn-URL ihre Website (Ordnung-to-go) als Input gegeben.
• Die KI hat sich tief in eine einzelne Podcast-Folge geklickt — ein Interview mit einer Fachärztin für Psychologie namens Katrin.
• Ergebnis: Die KI hielt Stefanie für „Katrin, die Fachärztin für Psychologie“, obwohl auf der Startseite klar steht, dass sie Stefanie ist.
• Von zehn Vorschlägen waren nur zwei oder drei brauchbar.

Die Korrektur: Stefanie hat den übergreifenden Text der Website als Input reingegeben — also nicht die URL, in die sich die KI weiterklickt, sondern den verdichteten Inhalt direkt als Text. Ergebnis: Klarheit 8 von 10, und das Tool kann sinnvoll arbeiten.

Take-away: LinkedIn-URL oder ein kuratierter Übersichtstext funktionieren besser als eine vielschichtige Website, in der sich die KI in Details verrennt.

Der Kernimpuls zum Abschluss

Worum es im Business Lab geht:

• KI-Kompetenz am eigenen Business anwenden
• KI für das eigene Business einsetzen, nicht nur abstrakt verstehen
• Das Gelernte aktiv integrieren, nachvollziehen und vertiefen

Ihr habt mittlerweile eine echte Kompetenz aufgebaut — jetzt geht es darum, sie reflexhaft in den Alltag zu bringen.

In der Abschlussrunde teilen die Teilnehmenden ihre wichtigsten Erkenntnisse des Tages: vom Aufräumen ungenutzter KI-Subscriptions über das Lösen eigener Engpässe per KI bis hin zum Mut, neue Kunden auch mit noch nicht perfektem Produkt anzusprechen. Ein dichtes Blitzlicht mit konkreten Next Steps – ehrlich, selbstreflektiert und mit klaren Impulsen für die eigene Umsetzung.

Rahmen der Blitzlicht-Runde

Zum Abschluss des Calls geht es um eine kurze Reflexionsrunde: Was war heute die größte Erkenntnis? Was liegt noch oben auf? Die Hausaufgabe bis zum nächsten Termin lautet, die eigenen Engpässe zu identifizieren und das eine oder andere bereits in die Umsetzung zu bringen.

Thomas – Aufräumen, Kommentieren, Nachfass-Maschine bauen

Thomas nimmt drei konkrete Erkenntnisse mit:

• AI-Subscriptions ausmisten: Er will seine bestehenden KI-Abos durchgehen und konsequent aussortieren, was er nicht wirklich nutzt.
• Kommentar-Routine optimieren: Er muss einen Weg finden, stärker auf LinkedIn zu kommentieren – notfalls über seine virtuelle Assistentin auf den Philippinen.
• Nachfass-System für Bestandskunden: Die Idee, pro Nacht fünf E-Mails durch die KI vorbereiten zu lassen, die er morgens nur noch freigibt, übernimmt er für sich. Das permanente Suchen nach Neugeschäft braucht es seiner Meinung nach deutlich stärker – ebenso wie das gezielte Nachfolgeangebot an bestehende Kunden.

Bonus-Erkenntnis: Parallel hat er Claude mit seinen Inhalten gefüttert und einen hervorragenden Blueprint für sein Playbook zurückbekommen. Das Prinzip „Kompetenz + Ressourcenpaar in die KI“ zahlt sich aus.

Katja – Engpässe nicht nur erkennen, sondern in die KI geben

Katja beschreibt einen klaren Shift in ihrer Arbeitsweise:

„Ich bin schon sehr selbstreflektiert und erkenne meine Engpässe – habe da bisher aber nichts draus gemacht.“

Bisher endete die Erkenntnis bei „ah scheiße, ich rutsche wieder in mein Muster“. Durch den Austausch heute wird ihr bewusst: Sobald sie einen Engpass erkennt, kann sie ihn direkt in die KI geben und fragen: Wie kann ich diesen Engpass lösen? Den Schritt weiterzugehen und etwas zu bauen, was genau diesen Engpass abnimmt, war für sie der entscheidende Impuls, um ins Tun zu kommen.

Stefanie – Zuversicht und Validierung

Stefanies Erkenntnis ist eher emotional, aber nicht weniger wichtig: Sie geht zuversichtlich aus dem Call, sicher, auf einem guten Weg zu sein. Sie nimmt viele Impulse mit und stellt fest, dass die KI ihr zunehmend Sachen vorschlägt, die sie selbst schon im Kopf hat – ein Zeichen, dass sich ihr Denken und die Tools angleichen.

Sibylle – Entscheidungen stehen an

Sibylle merkt, dass sie noch einige Entscheidungen treffen darf: in welche Richtung sie sich tatsächlich bewegen will, ob sie stärker auf eine bestimmte Branche fokussiert. Sie nimmt das mit als persönliche Klärungsaufgabe.

Uwe – Vier Filter, raus aus der Fingerübung, rein in den Vertrieb

Uwe hebt zwei Punkte hervor:

• Die vier Filter ernst nehmen: So begeisternd das Entwickeln eigener Tools ist – wenn dahinter kein echtes Lebensobjekt, kein konkreter Kunde oder Eigennutzen steht, bleibt es eine schöne Fingerübung ohne Business-Wirkung.
• Jetzt aktiv neue Kunden gewinnen: Er hat die letzten zwei Wochen an Apps für Optimax gearbeitet, drei bis vier Buchhaltungs-APIs angebunden und zwei Pilotkunden im Einsatz. Jetzt geht es darum, weitere Kunden zu erschließen – auch auf die Gefahr hin, dass das Produkt noch nicht zu 100 % fertig ist.

Lead-In zum Perfektionismus: Er kennt seine Prozesse, könnte sie auch ohne KI bedienen. Mit fertigen KI-Strecken wird es nur effizienter. Das ist kein Grund, mit dem Vertrieb zu warten.

René – Mehr Klarheit über die eigene Richtung

René stellt fest, dass die KI auf Basis seines LinkedIn-Profils und seiner Inputs Ideen in eine Richtung generiert, die er gar nicht mehr verfolgen will. Seine Erkenntnis: Er muss zuerst selbst mehr Klarheit gewinnen, damit die KI-Outputs auch wirklich in die Richtung gehen, die er einschlagen möchte.

Abschluss

Der Call endet mit dem Hinweis auf die nächsten Termine (Dienstag und Donnerstag mit Birgit) und der Einladung, eigene Themen und Engpässe mitzubringen, um sie gemeinsam weiter aufzulösen.

Hier findest du die ungeschnittene Original-Aufzeichnung des kompletten Calls. Du kannst sie ansehen oder das vollständige Transkript herunterladen — der Link wird vom Team final gesetzt.

Diese Aufzeichnung enthält den gesamten Call ohne Schnitt — inklusive Begrüßung, Pausen, Q&A und Abschluss. Sie eignet sich als Backup oder zum Nachschlagen einzelner Stellen, die in den thematischen Segmenten oben nicht enthalten sind. Das vollständige Transkript ist als Textdatei verfügbar — Link wird vom Team final hinterlegt.