KI-Solutions 28.07.2025 – Gruppe 1 – Bots hinter Paywall – Innovationsrahmen

In diesem Abschnitt des Trainingscalls wird der Innovationsrahmen für Klaudias KI-Solution „Bots hinter Paywall“ systematisch vorgestellt. Ziel ist es, ein klar strukturiertes Konzept für die Umsetzung und Monetarisierung des Vorhabens zu entwickeln – auf Grundlage eines bestehenden Templates, das für KI-Innovationsprojekte innerhalb der MasterClass genutzt wird.

Zielsetzung der Solution:

Es soll eine Multi modale Lösung entwickelt werden, bei der ein GPT-basierter Bot nur zahlenden Nutzern zur Verfügung steht – geregelt durch ein Paywall-System mit gezielter Rechtevergabe. Wer bezahlt, erhält Zugriff auf die Lösung; wer nicht (mehr) bezahlt, verliert diesen. Die Lösung richtet sich primär an Berater und Coaches, die ihre Expertise automatisiert und skalierbar zur Verfügung stellen möchten.

Schlüsselmerkmale der Lösung:

• Paywall mit Zugriffssteuerung: Nur zahlende Kunden erhalten Zugriff.

• Individuelle Knowledge Base: Nutzer sollen eigene Inhalte einpflegen können, sodass die KI-Lösung personalisierte Ausgaben liefert.

• Nicht-auslesbare Inhalte: Die Inhalte und Daten, mit denen der Bot gefüttert wurde, dürfen vom Endnutzer nicht eingesehen oder rückgeschlossen werden können.

• 24/7-Zugriff: Kunden erhalten rund um die Uhr Zugang zu Know-how, Beratung und individualisierten Lösungen.

• Automatisiertes Update-System: Zahlungspflichtige Nutzer erhalten kontinuierlich aktualisierte Inhalte und Funktionserweiterungen.

• Individuelle Voreinstellungen: Die Lösung soll sich an die jeweilige Kundensituation anpassen lassen.

Technische Anforderungen:

• Erstellung individueller Zugriffslinks für jeden Kunden.

• Integration eines Zahlungsanbieters (z. B. Digistore).

• Einbindung eines sicheren Backends als Schutz vor unerlaubtem Zugriff (z. B. durch fremde Bots).

• Bereitstellung einer nutzerfreundlichen Oberfläche („Gesicht“ der Lösung).

Strategischer Rahmen und Motivation:

• Die Lösung dient der Monetarisierung bestehender GPT-Bots, indem sie in ein bezahlbares Produkt überführt werden.

• Sie unterstützt Coaches und Berater bei der Skalierung ihrer Dienstleistungen.

• Die Lösung kann flexibel angepasst werden: vom generischen Textbot bis hin zum spezialisierten Trainingstool oder Klon der eigenen Expertise.

Entwicklungsansatz:

Die Umsetzung erfolgt evolutionär – bestehende Bot-Prototypen werden weiterentwickelt und monetarisiert. Dabei wird erwartet, dass sich neue Anforderungen im Lauf des Projekts zeigen, die gemeinsam identifiziert und bearbeitet werden.

Geplanter Prozess:

1. Recherche der technischen und inhaltlichen Lösungsbausteine.

2. Zusammenführen aller Ideen und Perspektiven innerhalb der Gruppe.

3. Entwicklung und Test von zwei bis drei Prototyp-Varianten.

4. Identifikation technischer Spezialanforderungen.

5. Gegebenenfalls Einbindung von Expert:innen für spezifische Umsetzungsfragen.

6. Präsentation einer ersten Standardlösung am Ende der acht Wochen.

Erfolgskriterium:

Der Erfolg wird daran gemessen, ob sich mit der Lösung konkret Geld verdienen lässt – also an einem realen Marktzugang und generiertem Umsatz.

Organisation der Umsetzung:

Klaudia übernimmt die Koordination der Projektgruppe, teilt das Konzeptpapier in den relevanten WhatsApp-Gruppen (Masterclass-Gruppe und Arbeitsgruppe). Die Gruppe organisiert sich selbstständig innerhalb des vorgegebenen Rahmens. Zwei Admins (aus dem Team und der Leitung) begleiten unterstützend. Anliegen und Rückfragen können jederzeit direkt über die Gruppen gestellt werden.

Fazit:

Die Gruppe rund um Klaudia verfolgt einen praxisorientierten, strukturierten Weg zur Entwicklung eines skalierbaren, KI-gestützten Produktes mit klarer Paywall-Integration. Ziel ist die Kombination aus technischer Machbarkeit, inhaltlicher Tiefe und wirtschaftlicher Verwertbarkeit – mit ersten Ergebnissen innerhalb von acht Wochen.

Bots hinter der Paywall

Solutions-Übersicht (5 Teams)

1. Bots hinter der Paywall (Claudia, Team 1 – Präsentation in diesem Call).

2. Arzt-Patienten-Kommunikation (Christiane).

3. Outbound-Telefon-Bot (Birgit)

4. Lokales Sprachmodell mit Kundendatenabgleich für Ergotherapeuten (Stefan).

5. Agent-Coding-Netzwerk (Christoph).

Team 1: „Bots hinter der Bezahlschranke“ – Ziel und Erkenntnisse

Ziel: Wege, um Custom GPT zahlpflichtig und sicher bereitzustellen („Bots hinter der Bezahlschranke“).

Untersuchte Lösungswege (5 Ansätze)

1. WordPress + AI Engine Plugin + Programmierschnittstelle

   • Einfache Einbindung eines Assistenten auf Mitgliederseiten.

   • Risiko: Token-Verbrauch schwer kalkulierbar; Preissetzung mit Sicherheitspuffer könnte unattraktiv werden.

2. Proprietäre Plattform „Christiani AI“

   • Hochgradig individuell programmiert; spiegelt Dialoge in vorbereiteten Oberflächen.

   • Preislich hoch (ungefähr 6.000 Euro jährlich oder 500 Euro monatlich nach Testphase).

   • Hersteller- und Anbieterrolle mit zusätzlichen Compliance-Anforderungen.

   • Vermutung: ChatGPT als Backend (sprachliche Signaturen deuten darauf hin).

3. Tobit-Plattform für Agenten

   • Branding, Nutzerverwaltung, einstellbare Datenschutzstufen, Agenten können interagieren.

   • Praxis-Test: Drei identische Agenten vs. drei identische Custom GPT – Custom GPT deutlich überlegen (Verständlichkeit, Tiefe, Ideenreichtum, Sprachqualität).

   • Rückmeldung an Tobit; Prüfung der verdeckten System-Prompts angekündigt. Empfehlung derzeit: nur bei Qualitätsverbesserung erwägen.

4. Kombination Custom GPT + Airtable + Make + Teachable

   • Gatekeeping mittels Namensprüfung in Datenbank über Make-Prozess; Stil-Beispiele hochladen; erst nach Autorisierung Nutzung möglich.

   • Methodisch interessant, inhaltlich nicht überzeugend; Kauf zu Testzwecken, anschließend widerrufen.

   • Wirksam als „harter“ Zugangsschutz via Prozesskette.

5. Einfachlösung: Custom GPT + Passwort + Schutz-Prompt

   • Sehr schnell, kostengünstig, praxistauglich („Quick and Dirty“).

   • Monatlicher Passwortwechsel per E-Mail möglich; E-Mails zugleich als Nutzungs-Inspiration und Upsell-Fläche.

   • Schutz-Prompt verhindert übliche Ausleseversuche der Instruktionen weitgehend; nicht hundertprozentig.

   • Der bekannte „Killer-Prompt“ liefert weiterhin Rollenbeschreibungen – dies gilt auch bei der Airtable-Make-Teachable-Variante.

   • Visualisierter Prozessablauf vorhanden; wird geteilt.

Live-Demonstrationen

• Airtable-Make-Teachable-Flow: Nameingabe → Autorisierungscheck → bei Freigabe Nutzung des Ghostwriters im persönlichen Stil.

• Passwort-geschützter Custom GPT: Startet nur bei korrektem Kennwort; falsches Kennwort blockt.

Nächste Schritte bis 10. Oktober

• Christiani-Oberfläche tief testen (sieben Tage Test; technikorientierte Mitstreiter erwünscht, u. a. Stefan, Ray, Christoph). Ziel: Backend-Mechanik, Datenschutz und Schutzmechanismen besser verstehen.

• Praxis-Piloten launchen: 3–5 Bots mit Passwort- und Schutz-Prompt an den Markt bringen, End-to-End zeigen (inkl. monatlichem Passwortprozess).

• Artefakte teilen: Folien, Schutz-Prompt, Prozessgrafik.

Q&A und Impulse

• Wichtige Unterscheidung: Custom GPT (Endnutzer trägt Tokenkosten) vs. Assistenten-Lösungen (Anbieter trägt Tokenkosten).

• Inhalt vs. Backend trennen: Eine coole Fachlösung ist nicht gleich ein übertragbares Backend-Modell.

• Schutz-Prompt wird geteilt; schützt viel, aber nicht absolut.

• Vorgehen „klein starten“: Minimal funktionsfähiges Produkt bauen, iterativ verbessern statt „Everest“ sofort besteigen.

• Zusagen/Orga: Slides an Torsten senden; Implementierungen erwünscht (Claudia in der Akademie; Übertragbarkeit auf andere Anwendungsfälle wie Möbelhaus).

Ergebnisvorstellung des Teams auf dem KI-Connect – 10.10.2025

Zusammenfassung des Abschnitts: „Bots hinter der Paywall“

Im Zentrum der Vorstellung steht der innovative Ansatz von Klaudia, GPT-basierte Assistenten als skalierbares, automatisiertes Self-Service-Produkt über eine Paywall anzubieten. Ziel ist es, Coaches und Beratern einen Weg zu bieten, ihr Know-how effizient zu monetarisieren – ohne direkte Einblicke der Endnutzer in sensible Daten.

1. Ausgangspunkt & Zielsetzung
   Klaudia betreut technische Fachberater mit dem Ziel, 100.000 € Monatsumsatz zu erreichen. Dafür entwickelt sie GPT-gestützte Content-Lösungen (z. B. Social-Media-Posts). Der nächste Schritt: Ein Self-Service-Produkt, das diese Leistungen automatisiert über eine Bezahlschranke zugänglich macht.
2. Konzept „Bots hinter Paywall“
   Ein individuell anpassbarer KI-Assistent, erreichbar nur für zahlende Kunden, mit folgenden Kernfunktionen:

• Zugriffssteuerung via Paywall (z. B. Digistore)
• Personalisierte Inhalte durch eigene Datenbasis
• Datenschutz & Abschirmung der Bot-Struktur
• Automatische Updates & 24/7-Verfügbarkeit
• Skalierbarkeit und einfache Kundenintegration

3. Technische Varianten (Erprobte Lösungsansätze)
   Die Gruppe untersuchte fünf technische Wege zur Umsetzung:

• AI Engine (WordPress Plugin): Einfach, aber unsichere Kostenkontrolle (Tokenverbrauch).
• Christiani AI: Hochprofessionell, jedoch teuer (600€/Monat) und kaum anpassbar.
• Tobit/Sidekick: Gute Oberfläche, aber qualitativ schwache Agentenantworten.
• Airtable + Make + Teachable: Clevere Verknüpfung, aber Schutz leicht umgehbar.
• Custom GPT + Passwort: Simpel, schnell und kostengünstig, mit monatlich wechselndem Passwort via Newsletter.

4. Live-Demos & Erkenntnisse
   Mehrere Bots wurden demonstriert, u. a.:

• Zugang per Namensprüfung (via Airtable)
• Schutz-Prompts mit Passwortabfrage
• Visuelle Prozessdarstellung und Schutzmaßnahmen

5. Kommerzialisierung & Produktstrategie
   Katrin stellte eine eigene Produktstruktur vor:

• Drei Pakete (S/M/XL) mit wachsendem Leistungsumfang:
  • S: Videos, Workbook, 2 Bots, Passwort-Zugang
  • M: Erweiterung um mehr Inhalte, alle 5 Bots, Live-Sessions
  • XL: Personalisierung für individuelle Branchenanwendung
• Die Bots sind bewusst „nachgelagerte Produktbestandteile“, um Haftungsrisiken als Softwareanbieter zu umgehen.

6. Rechtliche & strategische Hinweise

• AGBs & Fernunterrichtsgesetz (ZFU-Zertifizierung) beachten.
• Diskussion zur Relevanz des EU AI Acts für GPT-Angebote.
• Wichtig: Positionierung der Bots als Teil eines größeren Serviceprodukts – nicht als eigenständige Softwarelösung.