Prompt-a-thon – 26.05.2025 – Lösung der AWFs

Zusammenfassung Prompt-a-thon – Lösungen

Nach der intensiven Arbeit in den Breakout-Räumen präsentierten die Gruppen ihre Erkenntnisse, Lösungsansätze und Learnings aus der kollaborativen Bearbeitung der zuvor vorgestellten Anwendungsfälle. Jeder Raum hatte ca. fünf Minuten zur Vorstellung.

1. Gundula & Alexander – Lizenzpartner für Zeitvorsorge-Modell finden

Erkenntnisse:

• Die Komplexität des zugrunde liegenden Systems mit vielen offenen Fragen schreckt Interessenten ab.
• Die Webseite des Initiators ist aus Perspektive von Investoren, Helfenden und Betroffenen nicht selbsterklärend. Zu viele Unklarheiten verhindern Engagement.
• Eine Skalierung mittels KI ist aktuell nicht zielführend – vor allem nicht ohne konzeptionelle Vorarbeit mit dem Initiator.
• Empfehlung: Ein bezahlter Konzeptionsworkshop mit dem Gründer wäre notwendig, um strukturiert weiterzuarbeiten.

Ergänzende Inhalte:

• Alexander zeigte Gundula Tools wie Recall und HANA, inkl. eines praktischen Beispiels zum Teilen von YouTube-Inhalten über eine selbst erstellte Artikelseite.

2. Amy & Gruppe – Fachliches Erarbeiten mit KI

Zentrale Diskussionsthemen:

• Wie kann man sich mit KI neues Fachwissen aneignen?
• Vorgehensweise laut Gruppe:
  • Erstes Verständnis aufbauen durch Fragen an die KI (z. B. Kernpunkte, wichtige Begriffe).
  • Rückgriff auf Expertenmeinungen und kritisches Hinterfragen der Ergebnisse.
  • Prompt-Struktur bewusst aufbauen: Kontext, Ziel, Zielgruppe, gewünschtes Format.
  • KI gezielt auffordern, unfreundlich und überkritisch zu antworten – zur Qualitätskontrolle.

Didaktischer Fokus:

• In der Lehre: Inhalte stark reduzieren, Orientierung an einem klaren Framework (Prompt-Struktur).
• Reflexionszeit zwischen Lernschritten einbauen.
• Studierende brauchen mehr Sicherheit und Klarheit bzgl. KI-Einsatz – große Verunsicherung herrscht, auch aufgrund unterschiedlicher Regelungen an Hochschulen.

Ergebnis:

• Erkenntnisgewinn bei Amy, insbesondere durch das Prinzip „Reduktion auf Wesentliches“.
• Konkrete Prompt-Vorlage von Mike zur thematischen Durchdringung wurde geteilt.

3. Thomas – Automatisierte Buchhaltung für Selbstständige

Erkenntnisse:

• Große Spannbreite an Erfahrungsständen und Lösungswegen:
  • Von Excel-Tabellen bis zu komplexen Tool-Integrationen.
  • Unterschiedlicher Umgang mit Steuerberatern – mit oder ohne.
• Vorschläge aus der Gruppe:
  • Nutzung von Tools wie Get My Invoices, Lexoffice, N8N, Power Automate.
  • Automatisierungsworkflows möglich – z. B. Rechnungen sortieren, sammeln, weiterverarbeiten.
• Angebot: Markus stellt ein N8N-Script bereit zur Automatisierung des Rechnungseingangs.

Zusätzliche Impulse:

• Diskussion über Aufwand-Nutzen-Verhältnis bei Automatisierung.
• Entscheidungshilfe: Wenn Aufwand der manuellen Buchhaltung überschaubar ist (z. B. 1 h pro Quartal), lohnt Automatisierung möglicherweise nicht.
• Hinweis auf steigende Austrittsbarrieren aus Tool-Ökosystemen – Tech-Stack frühzeitig strategisch wählen.

Haupt-Learning von Thomas:

Die Einfachheit einer strukturierten Ordnung – inspiriert durch ein Beispiel aus der Gruppe („Ich mache das in einer Stunde im Quartal“).

4. Andreas – Checkbot 2.0 für Konsistenzprüfung

Ziel des Bots:

• Prüfung umfangreicher Trainings- und Projektunterlagen auf inhaltliche Konsistenz und Vollständigkeit, nicht fachliche Richtigkeit.

Funktionale Schwerpunkte:

1. Konsistenz zwischen Dokumenten und Detailgraden.
2. Abgleich mit Aufgabenstellungen (z. B. Lernziele, Workpackages).
3. Check gegen Abnahmekriterien (z. B. TÜV-Anforderungen).

Erkenntnisse und Weiterentwicklung:

• Ergänzung durch „Prüfhärte“ – blinde Flecken identifizieren, Gegenfragen stellen.
• Ziel: Bot neutralisieren, um ihn breiter einsetzbar zu machen (z. B. auch in Großprojekten mit vielen Mitwirkenden).
• Sicherheitsaspekte: Einsatz von Delta-Jet als Open-Source-Frontend, lokale LLMs, Verschlüsselung zur Wahrung von Vertraulichkeit.

Fazit:

• Ziel ist langfristig ein robuster, sicherer Bot für interne Qualitätssicherung.
• Erste Version ist bereits funktionsfähig, Feedback erwünscht.

5. Sebastian, Katrin & Gruppe – Exposé-Optimierung + 3D-Grundriss

Teil 1: Exposé-Bot mit KI

• Ausgangspunkt: Wunsch, Exposés teilautomatisiert zu erstellen.
• Lösung: Katrin bringt einen fertigen Bot ein, entwickelt mit echten Maklern und basierend auf 20+ Exposé-Beispielen.
• Empfehlung: Tonalität nicht einfach aus Mustervorlagen übernehmen, sondern zielgruppenspezifisch entwickeln (z. B. Seniorenwohnung vs. Renditeobjekt).
• Bot ermöglicht Textproduktion, muss jedoch an Zielgruppe angepasst werden.

Teil 2: 3D-Grundriss aus 2D-Plänen

• Praxis-Test mit verschiedenen Tools zeigt:
  • Hohe Fehlerquote bei Maß- und Formgenauigkeit.
  • KI „halluziniert“ Türen, Fenster oder Autos.
• Aufwand weiterhin hoch, keine verlässliche One-Click-Lösung verfügbar.
• Fazit:
  → Bereich ist technologisch noch nicht ausgereift.
  → Manuelle Prüfung und Nachbearbeitung notwendig.
  → Bedarf an professionellen Tools bleibt bestehen.

Technischer Ausblick von Andreas:

• Idee: Verbindung mit CAD-Systemen über AI-Robots (z. B. Robocorp), die Grundrisse automatisiert nachzeichnen und als 3D-Modell generieren – realistisch und exakter als GenAI.