In Folge 64 nehmen Stefan und Ronny euch mit in ihren echten KI-Alltag und stellen den Begriff "Vibe Working" vor – die konsequente Weiterentwicklung von Vibe Coding auf sämtliche Arbeitsbereiche. Sie räumen mit dem Marketing-Mythos auf, dass ein kurzer Prompt komplexe Aufgaben in wenigen Minuten vollautomatisch erledigt, und zeigen stattdessen, worauf es wirklich ankommt: gutes Briefing, Multitasking zwischen mehreren KI-Prozessen und der Mut, der KI Zugriff auf Rechner und Tools zu geben. Anhand konkreter Beispiele – vom Skill für automatisierte Google-Ads-Checks über die freihändige Website-Bearbeitung per Sprache bis zur Content-Mehrfachverwertung aus einem einzigen Workshop – wird deutlich, wie sich Arbeitsweise und Denken durch den täglichen Umgang mit KI verändern. Perfekt für alle, die über den ersten Chatbot-Prompt hinauswollen und wissen möchten, wie sich Vibe Working im echten Berufsalltag anfühlt.

OpenClaw: Open-Source-KI-Agent, der auf einem eigenen (oft im Sandbox-Modus laufenden) Rechner lebt und dort eigenständig Aufgaben erledigt – https://openclaw.ai n8n: Workflow-Automatisierungstool, mit dem sich z. B. Deep-Research-Prozesse oder News-Monitoring im Hintergrund laufen lassen – https://n8n.io Claude: KI-Assistent, den Stefan und Ronny für Texterstellung, Website-Überarbeitung per Sprache und komplexe Briefings nutzen – https://claude.ai WordPress.com MCP: Ermöglicht es KI-Assistenten, WordPress.com-Websites direkt über MCP zu bearbeiten und Beiträge vorzubereiten oder zu veröffentlichen – https://developer.wordpress.com/docs/mcp/ ElevenLabs: Text-to-Speech-Tool, mit dem Stefan aus einem Workshop-Transkript eine vollautomatische Präsentation mit seiner eigenen Stimme erstellt hat – https://elevenlabs.io Suno: KI-Musikgenerator, mit dem der Outro-Song der heutigen Folge erstellt wurde – https://suno.com

Reinhören lohnt sich – abonniert die Folge, damit ihr keine neuen Vibe-Working-Hacks verpasst.

• Stefan Ponitz: Berater und Experte für KI in Marketing und Vertrieb für kleine und mittelständische Unternehmen.
  

Stefan und Ronny widmen sich in Folge 63 einem Thema, das direkt an ihre bisherigen Prompting-Diskussionen anknüpft: Skills. Sie erklären verständlich, wie aus einem guten Prompt eine dauerhaft nutzbare Fähigkeit für die KI wird und warum Markdown-Dateien dabei die zentrale Rolle spielen. Wer viel mit Chatbots arbeitet und den nächsten Schritt in Richtung Automatisierung und Professionalisierung gehen möchte, bekommt hier praxisnahe Einordnungen, Vergleiche zu MyGPTs und Gems sowie konkrete Beispiele aus dem Arbeitsalltag der beiden. Ein wichtiger Seitenstrang dreht sich um digitale Souveränität und die Frage, wie man sich nicht zu abhängig von einem einzelnen Tool macht. Zum Abschluss teilt Ronny seine Erfahrungen mit dem KI-Modell Fable bei einem Lern-App-Projekt, und Stefan zeigt, wie er sich per Cowork, n8n und Telegram ein tägliches KI-Briefing aufs Handy schicken lässt.

Claude Cowork: Anwendung für automatisierte Routinen mit Zugriff auf Kalender, E-Mail und Internetrecherche, inklusive zeitgesteuerter Trigger – https://claude.ai/

n8n: Automatisierungstool, mit dem Stefan über einen MCP-Connector Cowork-Ergebnisse als Telegram-Nachricht verschickt – https://n8n.io/

Suno: KI-Musiktool, mit dem Ronny das Ausklang-Musikstück dieser Folge erstellt hat – https://suno.com/

Wenn euch diese Folge weitergeholfen hat, abonniert den Podcast und schaut auf fokus-ki.de vorbei – dort findet ihr noch mehr praxisnahe Impulse rund um KI im Arbeitsalltag.

• Stefan Ponitz: Berater und Experte für KI in Marketing und Vertrieb für kleine und mittelständische Unternehmen.
  

In dieser Folge nehmen sich Stefan und Ronny das MCP-Protokoll vor – die Technologie, mit der KI-Chatbots wie Claude plötzlich auf andere Software zugreifen und sie steuern können. Anschaulich erklären sie den Unterschied zu klassischen APIs und warum MCP oft mit USB-C verglichen wird: einfach andocken, statt sich durch Dokumentationen zu wühlen. Ihr erfahrt, welche Connectoren im Alltag der beiden wirklich Zeit sparen (von Gamma über n8n bis Google Drive) und warum ein simpler Trick – Claude einfach fragen, was er über einen Connector alles kann – bares Klickarbeit erspart. Besonders spannend für alle, die KI-Tools nicht nur nutzen, sondern wirklich miteinander vernetzen wollen: Die Folge zeigt, wo MCP im Business-Alltag schon zuverlässig funktioniert und wo es noch hakt. Zum Schluss gibt's noch einen Ausflug zu Perplexity, das inzwischen erstaunlich viele MCP-Connectoren mitbringt.

Gamma: KI-gestütztes Tool zur automatischen Erstellung von Präsentationen, das Stefan direkt über Claude ansteuert – https://gamma.app

Notion: Zentrale Wissens- und Projektdatenbank, die Stefan über MCP direkt aus Claude heraus befüllen lässt – https://notion.so

Higgsfield: KI-Bild- und Mediengenerator (Bilder, Videos, Sounds, Musik), den Claude über MCP als zusätzliche Fähigkeit nutzt, obwohl Claude selbst keine Bilder generieren kann – https://higgsfield.ai/

n8n: Automatisierungstool, das Ronny inzwischen fast täglich über den MCP-Connector direkt aus dem Chatbot heraus mit neuen Workflows bestückt – https://n8n.io

Perplexity: KI-Suchmaschine mit einer großen Zahl an MCP-Connectoren und einer "Computer"-Funktion; Ronny nutzt sie seit über zwei Jahren als Google-Ersatz – https://perplexity.ai

Suno: KI-Musiktool, mit dem Stefan den K-Pop-Song für seine Tochter erstellt hat, der als Outro der Folge läuft – https://suno.com

Wenn euch diese Folge weitergeholfen hat, lasst uns gerne eine Bewertung da und schreibt uns eure Themenwünsche – wir freuen uns drauf!

• Stefan Ponitz: Berater und Experte für KI in Marketing und Vertrieb für kleine und mittelständische Unternehmen.
  

In dieser Folge sprechen Stefan und Ronny über ein Ereignis, das viele in der KI-Branche aufgeschreckt hat: Die US-Regierung hat den Export der Anthropic-Modelle Fable und Mythos an Nicht-US-Bürger per Dekret gestoppt, kurz nachdem Mythos überhaupt erst frei verfügbar gemacht wurde. Die beiden ordnen ein, warum ein Land plötzlich ein KI-Modell als Waffensystem einstufen kann, welche Rolle ein Sicherheitsvorfall bei der Entscheidung gespielt haben könnte und was das für die Abhängigkeit Europas von US-Technologie bedeutet. Dabei diskutieren sie ganz praktisch, wie Unternehmen sich unabhängiger von einzelnen Anbietern machen können – von europäischen Alternativen wie Mistral über chinesische Modelle bis hin zu Multi-Modell-Diensten wie OpenRouter und Perplexity. Wer wissen will, warum diese Episode weit über eine reine Nachrichtenmeldung hinausgeht und was sie für die eigene KI-Strategie bedeutet, ist hier genau richtig. Zum Abschluss geben Stefan und Ronny wie gewohnt ihre persönlichen KI-Empfehlungen der letzten Wochen weiter, unter anderem zu KI-generierter Musik und Videogenerierung.

Mistral / Le Chat: Europäische KI-Alternative, laut Ronny und Stefan für rund 90 % der alltäglichen KI-Aufgaben eine ernstzunehmende Alternative zu US-Modellen – https://chat.mistral.ai/chat

OpenRouter: Dienst, der nahezu alle KI-Modelle über eine einzige Schnittstelle zugänglich macht und so schnelles Umschalten zwischen Anbietern erlaubt, empfohlen als Backup-Lösung gegen Anbieterabhängigkeit – https://openrouter.ai/

Perplexity: Wird als mögliche Alternative genannt, um auch auf Chatbot-Ebene flexibel zwischen verschiedenen Modellen und Anbietern zu wechseln – https://www.perplexity.ai/

Grok Videomodell (xAI): Von Ronny als aktuell sehr überzeugend eingestuft, produziert Short-Videos bis 30 Sekunden durch Aneinanderhängen von 10-Sekunden-Clips – https://grok.com/

DeepSeek R1: Von Stefan als leistungsfähiges Open-Source-Modell genannt, das lokal betrieben werden kann und dadurch für datenkritische Anwendungsfälle interessant ist – https://www.deepseek.com

NotebookLM: Wird zu Beginn der Folge als Beispiel für automatisch generierte Audio-Inhalte aus eigenen Quellen erwähnt – https://notebooklm.google/

Wenn euch diese Folge gefallen hat, hinterlasst uns gerne eine Bewertung auf eurer Podcast-Plattform und schaut in zwei Wochen wieder rein, wenn es um Konnektoren und die Zusammenarbeit von KI-Systemen geht.

• Stefan Ponitz: Berater und Experte für KI in Marketing und Vertrieb für kleine und mittelständische Unternehmen.
  

In dieser Folge diskutieren Stefan und Ronny, wie sich Weiterbildung im Zeitalter der KI grundlegend verändert. Ronny bringt die These ein, dass klassische Bildungsangebote zu langsam sind und sich intrinsisch motivierte Mitarbeitende künftig klar von den anderen abheben werden. Stefan widerspricht in Teilen und zieht Parallelen zur Einführung von Computer und Strom ins Büro: Nicht jeder musste IT-Experte werden, damit die Technologie sinnvoll genutzt wurde – und genauso wenig muss jeder zum KI-Experten werden. Einig sind sich beide, dass es ein gesellschaftliches Grundverständnis für Chancen und Risiken von KI braucht, ähnlich wie beim Umgang mit Strom oder dem Auto. Zum Schluss geht es praktisch weiter: Stefan berichtet von seinen Erfahrungen mit den Tools Fal AI und Higgsfield für Bild- und Videogenerierung sowie vom Aufbau eigener Skills für einheitliche visuelle Stile. Wer wissen will, warum "KI-Mitarbeiter" für Stefan ein Unwort ist und wie man Weiterbildungsangebote wirklich wirksam macht, sollte reinhören.

Tipps/Tricks & Empfehlungen

Fal AI: Tool zum Vergleichen verschiedener Bildmodelle (z.B. Image Gen 2.0 vs. Nano Banana vs. Flux) anhand desselben Prompts, nutzungsbasierte Credits statt Abo – https://fal.ai/

Higgsfield: Plattform für Bild-, Video- und Audiomodelle mit inoffiziellem MCP-Connector für Claude; ermöglicht den Aufbau eigener Skills für einheitliche Bild- und Videostile – https://higgsfield.ai/

Wenn euch diese Folge weitergebracht hat, lasst uns gerne eine Bewertung da und folgt Fokus KI für mehr Gespräche rund um KI im Unternehmensalltag.

• Stefan Ponitz: Berater und Experte für KI in Marketing und Vertrieb für kleine und mittelständische Unternehmen.
  

Einmal im Jahr ziehen Stefan und Ronny Bilanz, wie sich KI als Reisebegleiter weiterentwickelt hat – und diese Folge 59 zeigt, wie viel sich seit dem letzten Update tatsächlich getan hat. Ronny berichtet von seiner jüngsten Japan-Reise und erklärt, warum er unterwegs inzwischen fast ausschließlich auf Perplexity statt auf klassische Chatbots setzt, wenn es um aktuelle Informationen wie Öffnungszeiten oder Ticketpreise geht. Besonders spannend für alle, die KI als Wissens- und Reisepartner nutzen wollen: Ronny beschreibt, wie sich der Austausch mit der KI von einzelnen Fragen hin zu einem echten, permanenten Dialog entwickelt hat, der ihm auf seiner letzten Reise mehr kulturelles und historisches Hintergrundwissen vermittelt hat als die neun Reisen davor zusammen. Gleichzeitig wird deutlich, wo die Technik noch an Grenzen stößt – etwa bei der flüssigen Echtzeit-Übersetzung im direkten Gespräch. Im zweiten Teil berichtet Stefan, wie Claude für ihn zur zentralen Steuerzentrale für Kalender, E-Mail, Notion und zahlreiche eigene KI-Projekte geworden ist, inklusive automatisierter Hintergrundaufgaben über Claude Cowork. Für alle Hörer:innen, die selbst überlegen, wie sie mehrere KI-Tools sinnvoll kombinieren und wann sich der Wechsel zwischen Modellen lohnt, liefert diese Folge viele konkrete Praxisbeispiele. Zum Abschluss kündigen die beiden ein kommendes Thema an: den bewussten, ökonomischen Umgang mit KI-Tokens und Modellwahl.

Perplexity: Bevorzugte KI für unterwegs – recherchiert aktiv im Netz und liefert deutlich verlässlichere, aktuellere Antworten zu Öffnungszeiten, Preisen und Verbindungen als klassische Chatbots – https://www.perplexity.ai/

Claude: Dient Stefan inzwischen als zentrale Steuerzentrale mit zahlreichen angebundenen MCPs, eigenen Projekten (Marketing, CMO, COO) und direktem Zugriff auf Kalender, E-Mail und Notion – https://claude.ai/

Suno (aktuell Version 5.5): KI-Musikgenerierung inklusive eigener Songtexte und der Möglichkeit, eigene Stimmproben hochzuladen und damit singen zu lassen – https://suno.com/

Google AI Edge Gallery: App zum Testen offline laufender, lokaler KI-Modelle (z. B. Gemma) direkt auf dem Smartphone – praktisch etwa im Flugzeug ohne Internetverbindung – https://developers.google.com/edge/gallery

ElevenLabs (11 Labs): Erwähnt im Zusammenhang mit KI-Audio-Erstellung – https://elevenlabs.io/

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• Stefan Ponitz: Berater und Experte für KI in Marketing und Vertrieb für kleine und mittelständische Unternehmen.
  

In dieser Folge bekommst du einen seltenen Blick hinter die Kulissen Chinas – jenseits westlicher Medienbilder. Zu Gast ist Peter Hillig, Deutscher, der seit 2022 in Guangzhou lebt und ein Import-Export-Unternehmen betreibt. Er erklärt, wie tief KI dort bereits im Alltag verwurzelt ist: nicht als bewusste Handlung wie bei uns, sondern nahtlos integriert in WeChat, das Schweizer Taschenmesser des chinesischen Lebens. Du erfährst, welche Modelle die Chinesen wirklich nutzen – von DeepSeek bis zur WeChat-integrierten KI von Bytedance und Alibaba – und warum der OpenClaw-Hype dort eine ganz andere Dimension hatte als in Europa. Peter räumt außerdem mit dem Mythos des flächendeckenden Social Credit Systems auf: Was wirklich existiert, ist ein Financial Score – näher an der Schufa als an einer Überwachungsmaschine. Dazu gibt es konkrete Alltagsbeispiele: KI-Roboter in Hotels, autonome Taxis, Drohnenlieferungen im Park und ein KI-Avatar, der dein Auto per Sprache steuert. Am Ende wird klar: Die größte Lektion aus China ist vielleicht keine technologische, sondern eine kulturelle – weniger Angst vor der Zukunft, mehr Gestaltung im Jetzt.

1. WeChat: Die chinesische Super-App, die Bezahlen, Chatten, Shopping, KI-Assistenz und Browser in einer App vereint – der Standard im chinesischen Alltag. – https://www.wechat.com

• Stefan Ponitz: Berater und Experte für KI in Marketing und Vertrieb für kleine und mittelständische Unternehmen.
  

In dieser Folge nehmen Stefan und Ronny das Trendthema GEO (Generative Engine Optimization) kritisch unter die Lupe – und sprechen offen aus, was viele Agenturen lieber verschweigen. Du erfährst, warum GEO keine direkte Nachfolge von SEO ist, sondern eine reine Brandingmaßnahme mit einem entscheidenden Problem: Sie ist kaum messbar. Stefan und Ronny erklären, warum die Variabilität von KI-Modellen (Stichwort: Temperature-Regler) reproduzierbare Ergebnisse schlicht ausschließt – und warum Trainingsdaten-Cutoffs bedeuten, dass viele GEO-Maßnahmen von heute erst in Monaten oder Jahren ankommen könnten. Gleichzeitig zeigen die beiden, welche Maßnahmen trotzdem logisch sinnvoll sind: strukturierte Daten, W-Fragen, Autorität durch echte Bewertungen und Auszeichnungen. Stefan teilt außerdem ein konkretes Praxisprojekt, mit dem er echte W-Fragen aus Google-Echtdaten (People Also Ask) extrahiert – statt sich auf generische KI-Vermutungen zu verlassen. Wer jetzt Geld in GEO investieren will, sollte diese Folge zuerst hören.

1. Suno 5.5: KI-Musikgenerator, der mit jeder Version einen deutlichen Qualitätssprung macht. Für kommerzielle Nutzung (z. B. Hintergrundmusik für Videos und Shorts) gibt es ein Jahresabo für unter 100 Euro. Eigene Stimmmodelle für personalisierten Gesang möglich. – https://suno.com

• Stefan Ponitz: Berater und Experte für KI in Marketing und Vertrieb für kleine und mittelständische Unternehmen.
  

Unternehmen, die mit KI starten wollen, fühlen sich schnell überfordert – Agenten, Automatisierung, Tools, DSGVO-Bedenken und halbgare KI-Berater kommen gleichzeitig auf sie ein. In dieser Folge räumen Stefan Ponitz und Ronny Siegel mit überzogenen Erwartungen auf und zeigen, welche Einstiegswege wirklich funktionieren. Ihr erfahrt, warum ein Team-Account der erste vernünftige Schritt ist und wie freiwillige Austauschrunden im Unternehmen mehr bewirken als jede Pflichtschulung. Stefan und Ronny erklären, woran ihr einen seriösen KI-Berater erkennt – und warum Agentur-Beratung nicht automatisch neutrale Beratung ist. Außerdem diskutieren sie, warum der Vibe-Coding-Vortrag vom Abend vorher kein guter Startpunkt für eure KI-Strategie ist. Der rote Faden der Folge: KI ist Infrastruktur wie Strom aus der Steckdose – die eigentliche Frage ist nicht, ob ihr sie nutzt, sondern wie ihr die Menschen in eurem Unternehmen befähigt, sie sinnvoll einzusetzen.

1. Team-Account (ChatGPT / Claude / Gemini / Mistral): Bietet gegenüber dem geteilten Pro-Account bessere Nutzerverwaltung und schließt das Einfließen von Daten in Trainingsdatensätze aus – ein sinnvoller erster Datenschutz-Baustein. Mistral wird als europäische Alternative empfohlen. – https://mistral.ai

• Stefan Ponitz: Berater und Experte für KI in Marketing und Vertrieb für kleine und mittelständische Unternehmen.
  

In dieser Folge von Fokus KI räumen Stefan und Ronny mit dem „digitalen Chaos mit Abogebühren“ auf, das in vielen Teams herrscht. Arbeitet ihr bereits mit KI, aber jeder nutzt eigene Tools und hütet seine besten Prompts wie ein Staatsgeheimnis? Wir zeigen dir, warum dieses „Prompt-Hoarding“ eine Gefahr für die Wissensbasis deines Unternehmens ist und wie du Effizienzverluste vermeidest, wenn Mitarbeiter das Team verlassen. Du erfährst, wie du eine zentrale Prompt-Library aufbaust, warum Prozesse wichtiger sind als das Tool selbst und wie du Prompts durch Variablen für alle nutzbar machst. Wir teilen exklusive Lifehacks zur Automatisierung von Meeting-Transkripten und erklären, wie du mit Video-Analysen Workflows in Rekordzeit dokumentierst. Diese Episode ist dein Leitfaden, um die KI-Nutzung in deinem Unternehmen zu systematisieren und echte Wettbewerbsvorteile zu sichern. Erfahre außerdem, welche Tools dir dabei helfen, Wissen spielend leicht festzuhalten und wiederverwendbar zu machen.

1. Google Workspace (Kalender/Meet): Automatisierte Aufnahme und Transkription von Meetings für nahtloses Wissensmanagement – https://workspace.google.com

• Stefan Ponitz: Berater und Experte für KI in Marketing und Vertrieb für kleine und mittelständische Unternehmen.