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KI-Projekte richtig starten: KISB-Launch SHE Serie - Folge 3
Sechs W-Fragen entscheiden, ob ein KI-Projekt vom ersten Tag an Richtung hat oder im Nebel stochert. In Folge 3 der KISB-Launch SHE Serie stellt Birgit den KI-Innovationsrahmen vor – ein strukturiertes Werkzeug, das Warum, Wen, Welche Lösungen, Wann, Wo und Woran wir Erfolg messen in einen klaren Projektauftrag übersetzt. Wer das Reality Gap zwischen KI-Möglichkeiten und Unternehmensrealität schließen will, findet hier den Einstieg.
Warum Klarheit vor dem ersten Prompt kommt Die meisten KI-Projekte scheitern nicht an der Technologie, sondern daran, dass niemand zu Beginn die entscheidenden Fragen stellt. Der KI-Innovationsrahmen setzt genau hier an: Bevor ein einziger Algorithmus trainiert oder ein Tool lizenziert wird, braucht das Projektteam einen gemeinsamen Auftrag. Sechs W-Fragen liefern diesen Rahmen – strukturiert, wiederholbar, auf jedes Unternehmen übertragbar. Das klingt simpel. In der Praxis ist es oft das, was fehlt.
Die sechs W-Fragen im Überblick Der Rahmen gliedert sich in sechs Dimensionen: Warum wollen wir KI einsetzen – was ist das strategische Ziel? Wen betrifft die Lösung – Kunden, Mitarbeiter, Partner? Welche Lösungen kommen konkret in Frage? Wann soll was umgesetzt sein – welche Meilensteine sind realistisch? Wo im Unternehmen findet die Transformation statt? Und schließlich: Woran messen wir Erfolg – welche KPIs zeigen, dass das Projekt geliefert hat? Wer diese sechs Felder ausfüllt, hat keinen Fahrplan für alles – aber einen klaren Auftrag für den nächsten Schritt.
Das Reality Gap – und warum es so hartnäckig ist KI entwickelt sich exponentiell, das Bewusstsein in den meisten Unternehmen wächst linear. Diese Lücke – das Reality Gap – sorgt dafür, dass Führungsteams die tatsächlichen Möglichkeiten systematisch unterschätzen oder überschätzen, je nachdem, wo sie gerade stehen. Der KI-Innovationsrahmen ist ein Werkzeug, um diese Lücke zu schließen: Er zwingt Stakeholder, konkret zu werden, statt in abstrakten Szenarien zu denken. Wer das Gap ignoriert, riskiert entweder Lähmung durch Überforderung oder blinden Aktionismus ohne strategische Grundlage.
Facilitation als Erfolgsfaktor – nicht als Nebensache Ein Rahmen ist nur so gut wie die Gespräche, die er auslöst. Die sechs W-Fragen funktionieren deshalb nur dann, wenn jemand die Stakeholder mit starker Facilitation durch den Prozess führt. Das bedeutet: Widersprüche sichtbar machen, konkurrierende Prioritäten moderieren und am Ende einen Konsens herausholen, den alle mittragen. Ohne diese Führungsarbeit bleibt der schönste Rahmen ein leeres Dokument. Mit ihr wird er zum gemeinsamen Auftrag, auf den sich das Projektteam in schwierigen Momenten berufen kann.
Fazit: Struktur schlägt Bauchgefühl Folge 3 der KISB SHE Serie liefert kein Versprechen, dass KI-Projekte einfach sind. Sie liefert ein Werkzeug, das blindes Experimentieren durch strukturierte Klarheit ersetzt. Sechs Fragen, ein gemeinsamer Auftrag, eine realistische Grundlage – das ist der Unterschied zwischen einem Projekt, das irgendwann startet, und einem, das von Anfang an weiß, wohin es will. Wer den KI-Innovationsrahmen konsequent anwendet, gibt seinem Team die beste Ausgangsposition für eine Transformation, die auch hält.
Das nimmst du mit: • Sechs W-Fragen (Warum, Wen, Welche Lösungen, Wann, Wo, Woran messen wir Erfolg) schaffen einen klaren Projektauftrag – bevor das erste Tool angerührt wird. • Das Reality Gap entsteht, weil KI exponentiell wächst, während das Unternehmensbewusstsein linear bleibt – der Innovationsrahmen hilft, diese Lücke aktiv zu schließen. • Starke Facilitation ist keine Kür, sondern Voraussetzung: Ohne geführte Stakeholder-Gespräche bleibt jeder Rahmen folgenlos. • Struktur schlägt Bauchgefühl – ein gemeinsam erarbeiteter Auftrag gibt dem Projektteam in schwierigen Momenten eine belastbare Referenz. • Der KI-Innovationsrahmen ist auf jedes Unternehmen übertragbar und funktioniert als Einstieg in jede KI-Transformation, unabhängig von Branche oder Unternehmensgröße.
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Das KI-Café ... jede Woche Mittwoch (>350 Teilnehmer) von 08:30 bis 10:00 Uhr ... online via Zoom .. kostenlos und nicht umsonst Jede Woche Mittwoch um 08:30 Uhr öffnet das KI-Café seine Online-Pforten ... wir lösen KI-Anwendungsfälle live auf der Bühne ... moderieren Expertenpanel zu speziellen Themen (bspw. KI im Recruiting ... KI in der Qualitätssicherung ... KI im Projektmanagement ... und vieles mehr) ... ordnen die neuen Entwicklungen in der KI-Welt ein und geben einen Ausblick ... und laden Experten ein für spezielle Themen ... und gehen auch mal in die Tiefe und durchdringen bestimmte Bereiche ganz konkret ... alles für dein Weiterkommen. Melde dich kostenfrei an ... www.koerting-institute.com/ki-cafe/
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Die KI-Lounge ... unsere Community für den Einstieg in die KI (>2800 Mitglieder) Die KI-Lounge ist eine Community für alle, die mehr über generative KI erfahren und anwenden möchten. Mitglieder erhalten exklusive monatliche KI-Updates, Experten-Interviews, Vorträge des KI-Speaker-Slams, KI-Café-Aufzeichnungen und einen 3-stündigen ChatGPT-Kurs.
Tausche dich mit über 4.000 KI-Enthusiasten aus, stelle Fragen und starte durch. Initiiert von Torsten & Birgit Koerting, bietet die KI-Lounge Orientierung und Inspiration für den Einstieg in die KI-Revolution. Hier findet der Austausch statt ... www.koerting-institute.com/ki-lounge/
Starte mit uns in die 1:1 Zusammenarbeit Wenn du direkt mit uns arbeiten und KI in deinem Business integrieren möchtest, buche dir einen Termin für ein persönliches Gespräch. Gemeinsam finden wir Antworten auf deine Fragen und finden heraus, wie wir dich unterstützen können. Klicke hier, um einen Termin zu buchen und deine Fragen zu klären. Buche dir jetzt deinen Termin mit uns ... www.koerting-institute.com/termin/
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Die Architektur hinter der Methode : KISB-Launch SHE Serie - Folge 2
Gute KI-Strategieberatung ist kein Bauchgefühl – sie folgt einer klaren Architektur. In Folge 2 der KISB-SHE-Serie zeigt Birgit Koerting, wie drei Kräfte zusammenspielen: KI als Werkzeug, Methodik als Struktur und der eigentliche Inhalt – also Organisation, Menschen und Kultur. Warum diese Balance über Erfolg oder Scheitern entscheidet, erfährst du in dieser Folge.
Warum KI-Beratung mehr ist als Tool-Auswahl Viele Unternehmen starten ihre KI-Initiative mit der gleichen Frage: Welches Tool nehmen wir? Das ist verständlich, aber es greift zu kurz. Was auf den ersten Blick wie eine Technologieentscheidung aussieht, ist in Wirklichkeit eine Organisationsfrage. Birgit Koerting macht in dieser Folge deutlich, dass der Einsatz von KI immer in einem größeren Rahmen stattfindet – einem Rahmen, der durch Methodik und den spezifischen Kontext eines Unternehmens geprägt ist. Wer nur das Werkzeug optimiert, ohne die anderen Ebenen zu verstehen, baut auf einem wackligen Fundament.
Die drei Kräfte: Werkzeug, Methode, Inhalt Das Herzstück dieser Folge ist die dreischichtige Architektur hinter dem KISB-Ansatz. Erste Kraft: die KI selbst – als Werkzeug mit konkreten Fähigkeiten und Grenzen. Zweite Kraft: die Methodik, also das strukturierte Vorgehen, das festlegt, wie KI sinnvoll eingesetzt wird, in welcher Reihenfolge, mit welchem Ziel. Dritte Kraft: der Inhalt – die Organisation, die Menschen, die gelebte Kultur. Alle drei müssen in Balance stehen. Kippt eine Ebene aus dem Gleichgewicht, etwa weil die Methodik fehlt oder die Kultur den Wandel blockiert, laufen selbst die besten KI-Tools ins Leere.
Kultur und Menschen als unterschätzte Variable Die technische Seite von KI-Projekten bekommt die meiste Aufmerksamkeit. Die menschliche Seite bleibt oft im Hintergrund – und genau das wird zum Problem. Birgit betont, dass Organisation und Kultur keine weichen Faktoren sind, sondern harte Erfolgskriterien. Ein Team, das KI als Bedrohung erlebt, wird Prozesse unterlaufen, selbst wenn das Werkzeug noch so gut ist. Eine Methodik, die Menschen nicht abholt, scheitert an der Umsetzung. Deshalb denkt der KISB-Ansatz alle drei Ebenen von Anfang an zusammen – nicht nacheinander, sondern gleichzeitig.
Was diese Architektur für deine Praxis bedeutet Der praktische Kern dieser Folge ist eine klare Handlungsanweisung: Bevor du KI in dein Unternehmen bringst, prüfe alle drei Ebenen. Hast du ein passendes Werkzeug? Hast du eine erprobte Methodik, die den Einsatz strukturiert? Und hast du den Kontext – Rollen, Prozesse, Kulturmuster – wirklich verstanden? Wer diese Fragen bejahen kann, geht mit einer stabilen Basis in die Umsetzung. Wer eine Ebene überspringt, riskiert, viel Energie in etwas zu investieren, das später nicht trägt.
Fazit: Architektur schlägt Aktionismus Folge 2 der KISB-Serie liefert das konzeptionelle Rückgrat für alles, was danach kommt. Die zentrale Botschaft: Gute KI-Strategie ist kein Bauchgefühl, sondern ein durchdachtes System aus drei aufeinander abgestimmten Ebenen. Wer diese Architektur versteht, trifft bessere Entscheidungen – bei der Tool-Auswahl genauso wie bei der Frage, wie Change-Prozesse gestaltet werden. Nicht Schnelligkeit gewinnt. Sondern Klarheit über das große Bild.
Das nimmst du mit: • KI-Strategieberatung braucht eine dreischichtige Architektur – Werkzeug, Methodik und Inhalt müssen gemeinsam gedacht werden, nicht isoliert. • Die Wahl des richtigen KI-Tools ist nur eine von drei Ebenen; ohne passende Methodik bleibt das Werkzeug unter seinem Potenzial. • Organisation, Menschen und Kultur sind keine weichen Faktoren, sondern harte Erfolgskriterien bei jeder KI-Initiative. • Kippt eine der drei Kräfte aus dem Gleichgewicht, gefährdet das den Gesamterfolg – egal wie gut die anderen Ebenen aufgestellt sind. • Wer alle drei Ebenen vor dem Start prüft, investiert Energie gezielt und vermeidet teure Korrekturen in der Umsetzungsphase. • Architektur vor Aktionismus: Klarheit über das System schlägt blinde Geschwindigkeit beim KI-Einsatz.
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Das KI-Café ... jede Woche Mittwoch (>350 Teilnehmer) von 08:30 bis 10:00 Uhr ... online via Zoom .. kostenlos und nicht umsonst Jede Woche Mittwoch um 08:30 Uhr öffnet das KI-Café seine Online-Pforten ... wir lösen KI-Anwendungsfälle live auf der Bühne ... moderieren Expertenpanel zu speziellen Themen (bspw. KI im Recruiting ... KI in der Qualitätssicherung ... KI im Projektmanagement ... und vieles mehr) ... ordnen die neuen Entwicklungen in der KI-Welt ein und geben einen Ausblick ... und laden Experten ein für spezielle Themen ... und gehen auch mal in die Tiefe und durchdringen bestimmte Bereiche ganz konkret ... alles für dein Weiterkommen. Melde dich kostenfrei an ... www.koerting-institute.com/ki-cafe/
Mit jedem Prompt ein WOW! ... für Selbstständige und Unternehmer Ein klarer Leitfaden für Unternehmer, Selbstständige und Entscheider, die Künstliche Intelligenz nicht nur verstehen, sondern wirksam einsetzen wollen. Dieses Buch zeigt dir, wie du relevante KI-Anwendungsfälle erkennst und die KI als echten Sparringspartner nutzt, um diese Realität werden zu lassen. Praxisnah, mit echten Beispielen und vollständig umsetzungsorientiert. Das Buch ist ein Geschenk, nur Versandkosten von 9,95 € fallen an. Perfekt für Anfänger und Fortgeschrittene, die mit KI ihr Potenzial ausschöpfen möchten. Das Buch in deinen Briefkasten ... https://koerting-institute.com/shop/buch-mit-jedem-prompt-ein-wow/
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KI-Einführung ohne Masterplan: KISB-Launch SHE Serie - Folge 1
Wer auf den perfekten Moment wartet, bevor er KI im Unternehmen einführt, wartet zu lang. Birgit und TJ zeigen am Beispiel des KISB-Launches in einer HE- & SHE-Serie, warum iteratives Vorgehen schneller zu Ergebnissen führt als jeder ausgefeilte Rollout-Plan. Ein ehrlicher Blick auf die „alles muss klar sein"-Falle – und wie du da rauskommst.
Die „alles muss klar sein"-Falle Viele Unternehmer kennen das Muster: Die KI-Einführung soll starten, aber erst wenn die Prozesse dokumentiert sind, das Team geschult ist und die Strategie steht. Das Ergebnis? Nichts passiert. Birgit benennt diese Haltung direkt und ohne Umschweife als das eigentliche Hindernis. Perfektionismus tarnt sich als Sorgfalt – tatsächlich ist er oft schlicht Aufschub. Die SHE-Serie des KISB-Launch steht in dieser Folge als konkretes Gegenbeispiel: Hier wurde angefangen, bevor alles geklärt war. Und genau das hat funktioniert.
Iterativ statt ideal: Was der KISB-Launch beweist Der Launch der SHE-Serie im Koerting Institute Business School-Format zeigt, wie ein iterativer Ansatz in der Praxis aussieht. Statt eines monatelangen Planungszyklus wurde eine Version rausgebracht, getestet und dann angepasst. Das klingt einfach – ist es in traditionell denkenden Unternehmen aber selten. Birgit macht deutlich, dass der erste Schritt zwangsläufig unfertig wirkt, und dass das der Punkt ist. Wer auf Vollständigkeit wartet, verschenkt genau die Lernkurve, die nur echtes Tun erzeugt. Lernen im Tun ist keine Notlösung, sondern die schnellste Route.
Was zögernde Unternehmer gerade verpassen Während Unternehmer noch Konzepte schreiben, sammeln andere bereits Daten, Erfahrungen und Vorsprung. TJ ergänzt Birgits Analyse mit dem Blick auf das Marktgeschehen: Die Lücke zwischen Early Adoptern und dem Rest wächst. Nicht weil die einen bessere Technologie haben, sondern weil sie früher angefangen haben, Fehler zu machen und daraus zu lernen. Wer jetzt zögert, holt nicht nur technischen Rückstand auf – er holt auch fehlende Praxiserfahrung auf, und die lässt sich nicht abkürzen. Der Moment, der sich wie ein schlechter Zeitpunkt anfühlt, ist meistens der richtige.
Energiegeladene Handlungsaufforderung: Was jetzt konkret zu tun ist Birgit schließt mit einem Monolog, der keine Hintertüren lässt. Die Botschaft ist klar: Wähle eine Sache, fang heute an, miss was passiert. Kein neues Meeting, kein weiteres Briefing. Der erste Schritt muss klein genug sein, um ihn noch heute zu gehen – und groß genug, um echte Rückmeldung zu erzeugen. Das ist das Prinzip hinter dem KISB-Ansatz und hinter dieser Folge. Wer wartet, bis der Plan perfekt ist, hat am Ende einen perfekten Plan für eine Welt, die sich weitergedreht hat.
Fazit: Anfangen ist die Strategie Diese Folge ist kein Aufruf zu Nachlässigkeit – sie ist ein Aufruf zu mutigem, bewusstem Handeln unter Unsicherheit. Birgit liefert die Analyse, TJ die Energie. Zusammen ergibt sich eine klare Botschaft für jeden Unternehmer, der mit KI-Einführung zögert: Der Masterplan kommt nicht vor dem Start. Er entsteht durch ihn. Wer das verinnerlicht, hat den entscheidenden Mindset-Shift bereits vollzogen.
Das nimmst du mit: • Perfektionismus bei der KI-Einführung ist selten Sorgfalt – meistens ist es Aufschub, der sich nur vernünftig anfühlt. • Iteratives Vorgehen erzeugt Lernkurven, die kein Planungsdokument ersetzen kann: Praxiserfahrung entsteht nur im Tun. • Der KISB-Launch der SHE-Serie zeigt konkret, dass ein unfertiger Start schneller zu Ergebnissen führt als ein perfekter Plan. • Wer jetzt zögert, holt nicht nur technischen Rückstand auf, sondern auch fehlende Erfahrung – und die lässt sich nicht abkürzen. • Ein erster Schritt muss klein genug sein, um ihn heute zu gehen, und groß genug, um echte Rückmeldung zu liefern. • Der Masterplan kommt nicht vor dem Start – er entsteht durch ihn.
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Value Pricing mit KI: Warum Zeit gegen Geld als Modell bricht
Kunden fordern Rabatte, weil du mit KI schneller arbeitest — das ist ein Denkfehler, der dich Honorar kostet. TJ erklärt, warum das Stundenmodell mit KI endgültig kippt und wie Value Pricing nicht nur als Antwort taugt, sondern als echte Einkommenschance. Mit Hormozi Nutzen-Formel und Alan Weiss' Ansatz bekommst du konkrete Werkzeuge an die Hand — hör rein, bevor deine Kunden die Preisdebatte für dich führen.
Warum der Rabatt-Reflex deiner Kunden ein Denkfehler ist Das Argument klingt auf den ersten Blick logisch: Du arbeitest mit KI, bist schneller fertig, also soll es weniger kosten. TJ nennt das klar beim Namen — ein Zeit-gegen-Geld-Mindset, das auf der falschen Einheit aufbaut. Wer Stunden verkauft, wird durch Effizienzgewinne bestraft. Wer aber Nutzen verkauft, wird durch dieselbe Effizienz belohnt. Der Unterschied liegt nicht in der Technik, sondern in der Kommunikation: Was entsteht beim Kunden durch deine Leistung — und was ist das wert? Genau diese Frage trennt künftig Berater, die wachsen, von denen, die unter Preisdruck geraten.
Das Stundenmodell bricht — und zwar mathematisch TJ rechnet es nüchtern vor: Wer weiter nach Zeit abrechnet und gleichzeitig durch KI schneller wird, braucht das 10- bis 20-fache an Kunden, um denselben Umsatz zu erzielen. Das ist kein theoretisches Problem, das ist ein Skalierungsbruch. Das Modell funktioniert schlicht nicht mehr. Drei Jahre predigt TJ diesen Punkt bereits — und jetzt bestätigt es eine aktuelle Studie: Abrechnung nach Zeit verliert an Relevanz, Value Pricing wird zur Notwendigkeit. Wer das jetzt versteht, positioniert sich neu. Wer wartet, verliert Marktposition an die, die schneller umdenken.
Hormozi Nutzen-Formel — auf Beratung übertragen Alex Hormozi hat in seinem Buch *100 Million Dollar Offers* (2021) eine Nutzen-Formel beschrieben, die TJ nach eigener Aussage gut 20 Mal gehört hat — weil sie so präzise sitzt. Auf Beratung übertragen bedeutet das: Du machst dem Kunden klar, dass deine Leistung durch KI schneller fertig ist, qualitativ hochwertiger ausfällt und er weniger Aufwand mit dem Ergebnis hat. Dazu kommt die fast garantierbare Ergebnissicherheit. Drei Argumente, die nicht für einen Nachlass sprechen, sondern für einen höheren Preis. Der Nutzen steigt — also steigt der Wert. Das ist die Logik, die du in Preisgesprächen brauchst.
Ausführung verliert, Einordnung gewinnt — die neue Beraterrolle Wenn KI Recherche, Datenanalyse und Ausführung übernimmt, verschiebt sich das, wofür Kunden zahlen. Nicht mehr für das Erstellen, sondern für das Bewerten, Priorisieren und Verantworten von Empfehlungen. TJ beschreibt das so: Kunden werden zunehmend danach fragen, wie du in der Lage bist, mit KI belastbare Ergebnisse hervorzubringen — und wer die Verantwortung dafür trägt. Das ist strategische Arbeit, keine Ausführungsarbeit. Wer diese Verschiebung früh versteht, schützt sein Honorar. Wer weiter als Umsetzer denkt, macht sich durch KI selbst ersetzbar.
Alan Weiss und die Bibel des Value Based Pricing Als Pflichtlektüre empfiehlt TJ ein Buch von Alan Weiss — einem Autor, der über 50 Bücher zum Thema Beratung geschrieben hat. Konkret geht es um *How to Write a Proposal That's Accepted Every Time*: ein Werk, das beschreibt, wie du Angebote so formulierst, dass sie fast immer angenommen werden. Das Prinzip dahinter ist konsequentes Value Based Pricing — du stellst nicht deine Zeit in den Vordergrund, nicht das Ergebnis, sondern den Nutzen, der durch deine Leistung beim Kunden entsteht. Matthias Kolbuser gilt laut TJ als sein Vertreter im deutschsprachigen Raum. Fazit: Wer Value Pricing wirklich verstehen will, fängt hier an.
Das nimmst du mit: • Wer weiter nach Stunden abrechnet, braucht durch KI das 10- bis 20-fache an Kunden — das Modell bricht mathematisch zusammen. • KI macht deine Leistung schneller und qualitativ besser: Das ist dein Argument für höhere Preise, nicht für Nachlässe. • Hormozys Nutzen-Formel zeigt drei konkrete Hebel — Geschwindigkeit, Qualität, geringerer Aufwand — mit denen du Value Pricing im Kundengespräch verankern kannst. • Die Beraterrolle verschiebt sich von Ausführung zu Einordnung: Wer bewertet, priorisiert und Verantwortung übernimmt, schützt sein Honorar. • Eine aktuelle Studie bestätigt, was TJ seit drei Jahren sagt: Abrechnung nach Zeit verliert an Relevanz — wer jetzt wartet, verliert Marktposition. • Alan Weiss' Ansatz liefert das Handwerk: Angebote, die konsequent den Kundennutzen in den Vordergrund stellen, werden häufiger und zu besseren Konditionen akzeptiert.
Kapitel: 00:00 Warum Kunden Rabatte fordern — und warum das falsch gedacht ist 00:44 Das Zeit-gegen-Geld-Modell und warum es mit KI kippt 01:56 Hormozys Nutzen-Formel auf Beratung angewendet 03:57 Studienergebnis: Value Pricing wird zur Notwendigkeit 04:57 Ausführung verliert, Einordnung gewinnt — die neue Beraterrolle 06:14 Alan Weiss und die Bibel des Value Based Pricing
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MD-Dateien: Die Infrastruktur, die KI-Entwicklung von Anfang an richtig macht
Nicht bessere Prompts, sondern eine durchdachte Infrastruktur aus MD-Dateien macht KI-Entwicklung konsistent und skalierbar. TJ zeigt, wie sein Team der KI alles Nötige einmalig mitgibt — Umsysteme, Coding-Style, Corporate Identity, Engineering- und Design-Prinzipien — sodass sie von Schritt eins an qualitativ hochwertige Anwendungen baut. Warum das Prinzip auf einer IBM-Entwicklerkonferenz aus den 90ern fußt und was du davon heute direkt ableiten kannst, hörst du in dieser Folge.
Die Lego-Platte: Was MD-Dateien überhaupt leisten
MD-Dateien sind keine Notizzettel — sie sind die strukturelle Grundlage, auf der KI-gestützte Entwicklung zuverlässig funktioniert. TJ beschreibt sie als das „Habitat" der KI: ein klar definierter Rahmen, der der KI mitteilt, in welcher Welt sie arbeitet. Wer diesen Rahmen einmal sauber aufsetzt, spart sich bei jeder neuen Anwendung das mühsame Wiederholen von Regeln, Kontexten und Präferenzen. Die KI kennt das Spielfeld — und entwickelt darin. Das ist der eigentliche Hebel: nicht mehr erklären, sondern dokumentiert haben.
Umsysteme und Coding-Style: Was die KI über deinen Stack wissen muss Im Koerting Institute sind aktuell 23 Umsysteme dokumentiert — von Klick-Tipp über Zoom bis Stripe und LexOffice. Das klingt nach Verwaltungsaufwand, ist aber entscheidend: Weil die KI weiß, dass Stripe das Abrechnungssystem ist, schlägt sie nie Digistore vor. Sie denkt im richtigen Stack. Ergänzt wird das durch den Coding-Style-Guide, der festlegt, wie Code dokumentiert wird, welche Praktiken vermieden werden sollen und wie qualitativ hochwertige Entwicklung im Team aussieht. Beides sind eigenständige MD-Dateien — und beides muss nur einmal geschrieben werden.
Corporate Identity und Dokumentationsrichtlinien: Konsistenz ohne Kontrolle
Damit alle Anwendungen einheitlich wirken, steckt die Corporate Identity ebenfalls in einer MD-Datei: Farbgebung, Klammer-Syntax, visuelles Erscheinungsbild. Die KI greift automatisch darauf zurück. Parallel dazu regeln Dokumentationsrichtlinien über das Tool Linear, wie Features, Bugs und Release Notes festgehalten werden. Das klingt nach Bürokratie — ist aber das Gegenteil. Wer einmal definiert, wie Dinge dokumentiert werden, befreit sein Team davon, es jedes Mal neu aushandeln zu müssen. Struktur schafft Spielraum.
Engineering-Prinzipien: Eine IBM-Lektion, die 30 Jahre Gültigkeit hat
Vor 30 Jahren lernte TJ auf einer IBM-Entwicklerkonferenz in Keystone, Colorado von Paul Giangara — damals einer der Chefentwickler bei IBM — zehn Prinzipien für performante Anwendungen. Eines davon: Denke den nächsten Nutzerschritt voraus und führe ihn im Hintergrund schon aus. Wenn der Nutzer dann klickt, ist das Ergebnis sofort da. Ein weiteres Prinzip ist der Zwei-Fakten-Check bei kritischen Berechnungen. Beide Prinzipien stehen jetzt in der Engineering-MD-Datei — und die KI baut sie automatisch in jede Anwendung ein. Kein Erinnern, kein Nachfragen. Einfach drin.
Design-Prinzipien und Fazit: Anwendungen, die kein Handbuch brauchen
Die jüngste Ergänzung sind Design-Prinzipien — nicht im grafischen Sinne, sondern auf der Ebene der Usability. Wie werden Buttons angeordnet? In welcher Reihenfolge führt man Menschen durch Eingabemasken? Die Antworten stehen in der MD-Datei, damit Anwendungen selbsterklärend sind. Kein Handbuch für Melissa, Nina oder Mia — einfach öffnen und verstehen. Das ist die eigentliche Qualität dieser Infrastruktur: Nicht die KI wird besser, weil man besser prompts. Sie wird besser, weil sie von Anfang an den richtigen Kontext hat. Einmal aufsetzen. Immer profitieren.
Das nimmst du mit:
• Wenn du deine Umsysteme — zum Beispiel Stripe, Klick-Tipp oder n8n — als MD-Datei mitgibst, schlägt die KI dir nie wieder Lösungen vor, die nicht in deinen Stack passen. • Engineering-Prinzipien wie der Zwei-Fakten-Check gehören in eine MD-Datei: Dann baut die KI sie automatisch in jede Anwendung ein, ohne dass du sie jedes Mal neu erklärst. • Das IBM-Prinzip von Paul Giangara aus Keystone, Colorado gilt noch heute: Denke den nächsten Nutzerschritt voraus, führe ihn im Hintergrund aus — und das Ergebnis ist sofort da, wenn der Nutzer klickt. • Design-Prinzipien in MD-Dateien sorgen dafür, dass Anwendungen selbsterklärend sind und kein Handbuch brauchen — ein konkreter Qualitätsgewinn für alle, die täglich damit arbeiten. • Eine MD-Datei-Infrastruktur ist keine einmalige Fleißarbeit, sondern die Voraussetzung dafür, dass KI-Entwicklung konsistent, skalierbar und vom ersten Schritt an qualitativ hochwertig bleibt.
Kapitel:
00:00 Einstieg: Was steckt in den MD-Dateien? 01:31 Umsysteme: Welche Tools kennt die KI? 02:07 Coding-Style-Guide: Wie wird bei euch entwickelt? 02:57 Corporate Identity & Dokumentationsrichtlinien 03:38 Engineering-Prinzipien: IBM-Lektion aus Keystone, Colorado 05:17 Design-Prinzipien: Usability statt Handbuch
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Mit jedem Prompt ein WOW! ... für Selbstständige und Unternehmer Ein klarer Leitfaden für Unternehmer, Selbstständige und Entscheider, die Künstliche Intelligenz nicht nur verstehen, sondern wirksam einsetzen wollen. Dieses Buch zeigt dir, wie du relevante KI-Anwendungsfälle erkennst und die KI als echten Sparringspartner nutzt, um diese Realität werden zu lassen. Praxisnah, mit echten Beispielen und vollständig umsetzungsorientiert. Das Buch ist ein Geschenk, nur Versandkosten von 9,95 € fallen an. Perfekt für Anfänger und Fortgeschrittene, die mit KI ihr Potenzial ausschöpfen möchten. Das Buch in deinen Briefkasten ... https://koerting-institute.com/shop/buch-mit-jedem-prompt-ein-wow/
Die KI-Lounge ... unsere Community für den Einstieg in die KI (>2800 Mitglieder) Die KI-Lounge ist eine Community für alle, die mehr über generative KI erfahren und anwenden möchten. Mitglieder erhalten exklusive monatliche KI-Updates, Experten-Interviews, Vorträge des KI-Speaker-Slams, KI-Café-Aufzeichnungen und einen 3-stündigen ChatGPT-Kurs.
Tausche dich mit über 4.000 KI-Enthusiasten aus, stelle Fragen und starte durch. Initiiert von Torsten & Birgit Koerting, bietet die KI-Lounge Orientierung und Inspiration für den Einstieg in die KI-Revolution. Hier findet der Austausch statt ... www.koerting-institute.com/ki-lounge/
Starte mit uns in die 1:1 Zusammenarbeit Wenn du direkt mit uns arbeiten und KI in deinem Business integrieren möchtest, buche dir einen Termin für ein persönliches Gespräch. Gemeinsam finden wir Antworten auf deine Fragen und finden heraus, wie wir dich unterstützen können. Klicke hier, um einen Termin zu buchen und deine Fragen zu klären. Buche dir jetzt deinen Termin mit uns ... www.koerting-institute.com/termin/
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Die Koertings auf die Ohren ... Wenn dir diese Podcastfolge gefallen hat, dann höre dir jetzt noch
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Manuelle Schritte automatisieren: TJs Prinzip für KI-Applikationen Sobald ein manueller Schritt mehrfach vorkommt und kein Mensch zwingend nötig ist, gehört er in die Applikation — so lautet TJs Kernprinzip. In dieser Folge zeigt TJ live, wie eine semantische Matching-Plattform in 45 Minuten entsteht, und erklärt, warum dieser Ansatz erst seit wenigen Monaten wirklich funktioniert. Wenn du verstehen willst, wo KI aufhört und Mensch anfängt, ist das deine Folge.
Die Matching-Plattform der KI Masterclass — live in Aktion TJ zeigt live, wie die Matching-Plattform der KI Masterclass funktioniert: 80 von 150 Mitgliedern haben ihr Kompetenzprofil hinterlegt. Gibt man eine Projektanfrage ein — im konkreten Beispiel „Change und Kultur" — liefert die Plattform in 10 bis 15 Sekunden passende Kandidaten, inklusive prozentualem Match-Wert. Das System zeigt nicht nur, wer passt, sondern auch warum — und bietet direkt Kontaktoptionen per LinkedIn oder WhatsApp an. Dokumente lassen sich ebenfalls hochladen, das Matching wird dann noch granularer. Gebaut wurde das Ganze an einem Mittwoch im KI Café — in rund einer Dreiviertelstunde.
Agent oder Applikation — warum der Unterschied entscheidend ist Viele denken bei KI-Automatisierung zuerst an Agenten. TJ setzt hier eine klare Grenze: Für skalierbare, wiederholbare Prozesse ist die Applikation der richtige Ansatz, nicht der Agent. Was dahinter steckt, ist technisch präzise: eine vektorisierte Datenbank mit semantischer Suche. Nur so kann das System verstehen, dass „Führung im Wandel" und „Change und Kultur" zusammengehören — ohne dass ein Mensch jeden Begriff manuell verknüpft. Der Agent eignet sich für andere Aufgaben; wer Prozesse wirklich skalieren will, braucht eine durchdachte Datenbankarchitektur im Hintergrund.
Warum der Durchbruch erst seit wenigen Monaten möglich ist TJ betont ausdrücklich: Dieser Entwicklungssprung ist erst seit drei bis fünf Monaten realistisch. Mit Modellen wie Claude Opus 4.5, 4.7 und zuletzt Claude 4 (Fable) liefern KI-Systeme nach einer Stunde Entwicklungsarbeit nahezu fehlerfreie Applikationen. Das ist kein Hype — es verändert, was ein einzelner Unternehmer oder ein kleines Team in kurzer Zeit bauen kann. Wer dieses Zeitfenster jetzt nutzt, hat einen strukturellen Vorsprung gegenüber Wettbewerbern, die noch auf den nächsten Hype-Zyklus warten.
TJs Prinzip: Der zweite Monitor als Entwicklungsmethode Das Kernprinzip klingt einfach, verändert aber die Art zu arbeiten fundamental: Sobald du einen manuellen Schritt außerhalb der App machst und weißt, dass er häufiger vorkommt, automatisiere ihn sofort. TJs Methode dafür ist der zweite Monitor. Während du einen Prozess durchführst, entwickelst du parallel die Applikation, die diesen Schritt beim nächsten Mal übernimmt. Kein separates Projektmeeting, kein Lastenheft — sondern kontinuierliche Weiterentwicklung während der echten Arbeit. So wird der manuelle Schritt beim zweiten Durchlauf bereits durch die KI gelöst.
Fazit: Wo der Mensch bleibt — und wo er loslassen sollte TJ zieht eine klare Linie: Dort, wo es „menscheln" muss — im Erstgespräch, beim Beziehungsaufbau, überall wo Vertrauen entsteht — bleibt der Mensch unersetzlich. Telefonbots für Outbound-Calls oder Avatare im Erstkontakt sind für ihn keine Option. Aber alles, was davor oder dahinter liegt und sich wiederholt, gehört in die Applikation. Das ist kein Entweder-oder, sondern eine saubere Arbeitsteilung: Mensch dort, wo Urteilsvermögen und Beziehung zählen — KI überall sonst. Wer dieses Prinzip konsequent umsetzt, skaliert Prozesse, ohne Qualität zu opfern.
Das nimmst du mit: • Kommt ein manueller Schritt mehr als einmal vor und ist kein Mensch aus Prinzip- oder Qualitätsgründen nötig, automatisiere ihn sofort — ohne Aufschub. • Für skalierbare Prozesse brauchst du eine vektorisierte Datenbank mit semantischer Suche, keinen Agenten — der Unterschied ist architektonisch, nicht kosmetisch. • Überall dort, wo Vertrauen und Beziehung entscheiden — etwa im Erstgespräch — bleibt der Mensch. KI ersetzt dort nichts und sollte es auch nicht versuchen. • Die Qualität von KI-generierten Applikationen hat sich in den letzten drei bis fünf Monaten so stark verbessert, dass fehlerfreie Ergebnisse nach einer Stunde Entwicklung realistisch sind. • Der zweite Monitor ist eine Arbeitsmethode: Während du einen Prozess durchführst, entwickelst du parallel die Applikation, die ihn beim nächsten Mal übernimmt.
Kapitel: 00:00 Intro: Die Matching-Plattform der KI Masterclass 01:23 Live-Demo: Semantische Suche und Projekt-Matching in 15 Sekunden 03:10 Warum Applikation statt Agent der richtige Ansatz ist 03:57 TJs Prinzip: Jeden manuellen Schritt automatisieren 05:17 Zweiter Monitor als Methode: Prozesse während der Arbeit weiterentwickeln
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Wann baust du einen KI-Agenten — und wann ist eine maßgeschneiderte Applikation die bessere Wahl? TJ erklärt den Unterschied anhand eines konkreten Bewerbungs-Tools und zeigt, warum autonome Agenten oft enttäuschen, während kleine, zweckgebundene Apps überraschend viel leisten. Wer KI vom Anwendungsfall her denkt, gewinnt — und das hörst du in dieser Folge.
Vom Anwendungsfall denken — nicht von der Technologie TJ eröffnet mit einer Forderung, die in vielen KI-Kursen fehlt: Fang nicht bei der Technologie an, fang beim Problem an. Was kostet dich gerade Zeit? Wo liegt der echte Schmerzpunkt? Für Holger aus dem Kurs war die Antwort klar: Bewerbungen. Statt lange über das richtige Tool zu diskutieren, stellt sich die konkrete Frage — wie oft durchläufst du diesen Prozess, und lohnt es sich, ihn zu automatisieren? Genau diese Haltung, konsequent vom Intent her zu denken, ist der Ausgangspunkt für alles, was TJ in dieser Episode auseinandernimmt.
Warum der Bewerbungsagent enttäuscht hat Im Kurs haben die Teilnehmer die klassische Lernkurve durchlaufen: Prompts, dann Workflows, dann Custom GPTs mit Mentions-Funktion, dann eigene Skills — und schließlich Agenten. Der Bewerbungsagent hat fünf Stellen rausgesucht und eine Entwurfs-Mail geschrieben. Klingt solide, war aber „nicht wirklich ergiebig". Der Höhepunkt kam, als ein Agententeam bei Perplexity — Chef-Agent, Researcher, Autor, Analyst — eine Stunde lang im Hintergrund gearbeitet hat, ohne einen wirklichen Durchbruch zu liefern. Das ist der Moment, an dem TJ den Schalter umlegt: Nicht mehr Agent, sondern Applikation.
Drei konkrete Unterschiede: Plattform, Zugang, Fähigkeiten TJ zieht eine klare Linie zwischen beiden Welten. Erstens die Plattform: Agenten laufen in einem „Harness" des jeweiligen Providers — OpenAI, Claude, Perplexity. Sie sind nicht in der freien Wildbahn. Eine App dagegen braucht eine eigene Basis: lokal auf dem Rechner, auf Vercel oder einem eigenen Virtual Private Server. Zweitens der Zugang zur Außenwelt: Agenten nutzen vorgefertigte Konnektoren, die direkt im Provider-Interface konfigurierbar sind — Gmail, HubSpot, fertig. Apps sprechen über APIs und MCPs mit der Außenwelt, was mehr Flexibilität bringt, aber eigene API-Keys und ein bisschen Setup erfordert. Drittens die Fähigkeiten: Im Agenten entwickeln sie sich dynamisch, in der App sind sie definiert und codiert — kontrollierbarer, aber auch bewusster gestaltet.
Wegwerf-Software ist kein Makel — sie ist das Ziel Holgers Bewerbungs-App wird in ein paar Wochen in der Schublade verschwinden. Nicht weil sie schlecht ist, sondern weil er dann einen Job hat. TJ nennt das Wegwerf-Applikation — und meint es als Kompliment. Eine App, die einen Menschen präzise durch eine Lebensphase begleitet und danach irrelevant wird, hat ihren Zweck erfüllt. Das ist effizienter als ein generisches Agenten-System, das für alle funktionieren soll und deshalb für niemanden wirklich passt. Die Pointe: Der Prompt, den du für den Agenten geschrieben hättest, funktioniert als Anforderungsbeschreibung für die App genauso gut — der Aufwand ist ähnlich, der Output kontrollierbarer.
Fazit: Apps schaffen ein Universum für einen Anwendungsfall TJ fasst es pointiert zusammen: Mit einer eigenen Applikation baust du dir ein Universum für genau einen Zweck — wiederholbar, steuerbar, erweiterbar. Das ist etwas, das ein Agent in dieser Form nicht leisten kann. Der Einstieg ist einfacher als gedacht: einmal klären, wo die App lebt, einmal die nötigen Schnittstellen andocken — und dann läuft ein Werkzeug, das exakt auf deine Bedürfnisse zugeschnitten ist. Wer KI wirklich nutzen will, denkt nicht in Tools, sondern in Problemen. Und baut dann das Kleinstmögliche, das dieses Problem löst.
Das nimmst du mit: • Wenn dein Agent lange läuft und trotzdem keine brauchbaren Ergebnisse liefert, ist eine kleine App mit klarem UI die bessere Wahl. • Denk KI immer vom Anwendungsfall her: Welches Problem taucht häufig auf, und lohnt es sich, es zu automatisieren? • Der gleiche Prompt, der einen Agenten beschreibt, taugt direkt als Anforderung für eine App — der Aufwand ist ähnlich, der Output kontrollierbarer. • Agenten leben im Harness des Providers (OpenAI, Claude, Perplexity). Apps brauchen eine eigene Plattform — lokal, auf Vercel oder einem eigenen Server. • Apps verbinden sich über APIs und MCPs mit der Außenwelt, nicht über vorgefertigte Konnektoren — mehr Flexibilität, aber mit eigenem API-Key-Setup. • Wegwerf-Applikationen sind kein Verschwendung: Eine App, die Holger durch die Jobsuche bringt und danach wegkommt, ist ein Erfolg.
Kapitel: 00:00 Hook: Die Welt der Wegwerf-Applikationen 00:26 KI vom Anwendungsfall her denken 01:36 Rückblick: Von Prompts über Workflows zu Agenten 02:46 Warum der Bewerbungsagent enttäuscht hat 03:41 Der Shift: Agent vs. Applikation 05:27 Unterschied 1: Plattform und Hosting 06:53 Unterschied 2: Konnektoren vs. API / MCP 08:06 Unterschied 3: Fähigkeiten — Skills vs. Code 08:43 Was das konkret für dich bedeutet
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KI-Disruption: Wo du in deinen Kernprozessen wirklich ansetzen solltest
Bevor du KI in dein Unternehmen bringst, lohnt sich eine ehrliche Frage: Wo tut es eigentlich weh? Torsten zeigt in diesem Call, dass echte Disruption nicht dort beginnt, wo du bereits eine Lösung hast, sondern dort, wo der Schmerz sitzt. Ob überbordendes Marketing, aufwändige Kampagnen oder die zähe Recherche in Bewerberportalen wie Indeed – der Ansatzpunkt liegt immer beim größten Hebel.
Torsten Koerting auf LinkedIn: LinkedIn - https://www.linkedin.com/in/torstenkoerting/
Zwei Richtungen: nach innen und nach außen
Wenn du deine Kernprozesse disruptierst, gibt es zwei Blickwinkel, die du nie getrennt betrachten solltest. Nach innen geht es darum, Fehler zu vermeiden, die Qualität deiner Kernprozesse zu steigern und echte Zeitfresser zu eliminieren – und damit dein Team spürbar zu entlasten. Nach außen dreht sich alles um die Kundenschnittstelle und darum, das gesamte Kundenerlebnis zu optimieren. Torsten hat genau an dieser Außensicht am Wochenende gebaut: eine Lösung, die die Schnittstelle für alle 1.800 Bestandskunden massiv verbessern soll.
Warum die Kosten kein Gegenargument sindViele diskutieren aktuell über den Preis neuer Modelle wie Fable 5 und die Token-Kosten – doch die Rechnung ist eine andere. Tokens werden kontinuierlich günstiger, und die leistungsstarken Modelle von vor einem Jahr nutzt du heute nahezu kostenlos oder als Open-Source-Variante. Zur Einordnung nennt Torsten ein Beispiel vom CEO von Salesforce: Bei 83.000 Mitarbeitern hat das Unternehmen im letzten Jahr rund 300 Millionen an die großen Anbieter überwiesen. Das sind gerade einmal drei Prozent des gesamten Personalaufwands.
Fazit: HandlungsanstoßFrag dich zuerst, wo bei dir wirklich der Schmerz sitzt – und schau dann gezielt auf den größten Hebel: Fehlervermeidung, Qualitätssprung und die Kundenschnittstelle. Prüfe dabei beide Richtungen, die Innen- und die Außensicht, statt nur an einem Symptom zu arbeiten. Die Kosten sind dabei selten das eigentliche Hindernis. Nimm dir diese Woche einen einzigen Prozess vor, der dich Zeit kostet und Fehler produziert, und mach ihn zum Startpunkt deiner nächsten Optimierung.
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Deine eigene KI-Plattform: So lieferst du in Minuten statt Monaten
In dieser Folge aus unserer Juli Agenten Challenge zeigt Torsten, wie sich ein Projekt, das noch vor wenigen Monaten drei bis sechs Monate gedauert hätte, an einem einzigen Wochenende umsetzen ließ. Es ging dabei um nichts Geringeres als das Frontend zur Kundenschnittstelle für über 2000 User. Der Schlüssel dazu ist kein Trick, sondern ein System aus zwei Bausteinen. Genau das schauen wir uns hier an.
Torsten Koerting auf LinkedIn: LinkedIn - https://www.linkedin.com/in/torstenkoerting/
Die vier KI-Typen, die dein Unternehmen kennen sollte
Torsten unterscheidet vier Arten von KI für Unternehmen. Die integrierte KI bekommst du quasi frei Haus, etwa in Microsoft, Zoom oder HubSpot, und sie bleibt eher generisch. Die additive KI kaufst du gezielt für einen Spezialfall hinzu, zum Beispiel Hedy oder Fonio. Darüber liegen die Unternehmens-KI, die du als dein zentrales Modell festlegst, und die disruptive KI, mit der du Anwendungen und Workflows selbst neu baust.
Warum du eine eigene Plattform brauchstDie disruptive KI entfaltet ihre Wirkung erst auf einer Plattform, auf der das Entwickelte auch leben kann. Torsten nennt das eine Lego-Platte: die Grundfläche, auf der du Baustein für Baustein eigene Anwendungen setzt. Niedrigschwellig geht das mit Claude-Artefakten oder mit Netlify und Vercel, professionell mit einem Virtual Private Server, Superbase als Datenbank, GitHub für die Codebasis, Linear für die Dokumentation und Coolify fürs Server-Management. Ohne so eine Umgebung bleiben dir bestimmte Entwicklungsschritte schlicht verschlossen.
Fazit: Wow-Moment trifft PlattformDie eigentliche Magie entsteht dort, wo ein echter Kinnladen-Moment auf eine tragfähige Plattform trifft. Erst wenn du fingerfertig mit der KI umgehst und eine Umgebung hast, in der deine Ergebnisse Bestand haben, lieferst du in Minuten, wofür andere Monate ansetzen. Frag dich also konkret: Kannst du souverän mit der KI arbeiten, und hast du bereits eine Plattform, auf der deine Anwendungen wachsen dürfen? Wenn nicht, ist genau das dein nächster Schritt.
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KI-Souveränität: Wenn dein Spitzenmodell über Nacht abgeschaltet wird
Ein Regierungs-Kill-Switch für dein wichtigstes KI-Modell ist keine Zukunftsmusik mehr, sondern gerade Realität geworden. Fable 5 stand nur 48 Stunden uneingeschränkt zur Verfügung, bevor es außerhalb der USA über Nacht wieder abgeschaltet wurde.
Torsten Koerting auf LinkedIn: LinkedIn - https://www.linkedin.com/in/torstenkoerting/
Warum das ein Souveränitätsproblem ist
Wenn eine Regierungsentscheidung ausreicht, um ein Modell über Nacht vom Markt zu nehmen, hast du als Unternehmer die Kontrolle über deine eigenen Prozesse verloren. Torsten Koerting nennt das offen ein Erpressungsrisiko für Europa und für jedes Unternehmen, das kritische Abläufe auf ein solches Modell aufbaut. Wer produktive Geschäftsprozesse an eine Technologie bindet, die per Kill Switch abgestellt werden kann, betreibt damit im Kern ein Glücksspiel. Erst wenn eine Technologie wirklich demokratisiert und uneingeschränkt zugänglich ist, lässt sie sich verantwortungsvoll produktiv einsetzen.
Testen ja, produktiv einsetzen neinSolange die Rahmenbedingungen für stabilen Zugriff fehlen, gehören Spitzenmodelle wie Fable 5 in Testumgebungen, Playgrounds und Sandboxes, nicht in kritische Geschäftsprozesse. Für das Tagesgeschäft reicht in den meisten Fällen ohnehin ein niedrigschwelligeres Modell, etwa für Blogbeiträge, News Reports oder Chat-Anwendungen. Erst wenn du KI nutzt, um wirklich etwas völlig Neues entstehen zu lassen, wird das teuerste und leistungsstärkste Modell überhaupt relevant. Diese Unterscheidung entscheidet darüber, wo Abhängigkeit von einem einzelnen Anbieter riskant wird und wo nicht.
Die vier Formen der KI im UnternehmenAus dieser Erfahrung ist bei Koerting Institute ein neues Einordnungsmodell entstanden: integrierte, additive, Unternehmens- und disruptive KI, verortet zwischen den Achsen generisch bis individuell und evolutionär bis disruptiv. Es hilft dir einzuordnen, ob du gerade mit der KI arbeitest, sie also wie ein Werkzeug im Tagesgeschäft nutzt, oder durch die KI etwas völlig Neues schaffst. Diese Einordnung entstand erst in den letzten Wochen aus einem Impuls in einem Corporate Workshop und wird laufend weiterentwickelt.
FazitDie Fable-5-Episode zeigt sehr konkret, dass technologische Abhängigkeit von einem einzelnen, politisch beeinflussbaren Modell ein echtes unternehmerisches Risiko ist. Prüfe deshalb, welche deiner Prozesse wirklich auf ein Spitzenmodell angewiesen sind und welche mit einem stabileren, austauschbaren Modell genauso gut laufen.
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