Der KI-Unternehmer - Strategien zum Erfolg

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 sind
Viele 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: Handlungsanstoß
Frag 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 brauchst
Die 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 Plattform
Die 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 nein
Solange 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 Unternehmen
Aus 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.
Fazit
Die 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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Dokumente kennzeichnen: Wie du Klarheit für dich und deine KI-Agenten schaffst
 
Der EU AI Act verlangt ab dem 2. August eine externe Kennzeichnung KI-generierter Inhalte. Doch es gibt einen mindestens genauso guten Grund für eine interne Kennzeichnung: Sobald du multiagentisch arbeitest, muss jeder Agent auf einen Blick erkennen können, in welchem Zustand ein Dokument ist. Genau dafür lohnt sich ein einheitlicher Namensstandard.
 
Carsten Wittmann auf LinkedIn: LinkedIn - https://www.linkedin.com/in/tumaki/
 
Herkunft und Klassifikation im Dateinamen
Der Vorschlag beginnt mit dem Kürzel für die Herkunft: HI für Human, gefolgt vom Namenskürzel, oder AI plus dem verwendeten Chatbot. Das HI-Präfix ist bewusst gewählt, damit KI-Systeme nicht per Ausschlussliste arbeiten müssen, um menschliche Dokumente zu erkennen. Danach folgt die Klassifikation nach Informationssicherheit und DSGVO: Open, Internal, Confidential oder Secret. Diese Einstufung entscheidet später mit, welche Informationen du überhaupt an eine externe KI-API schicken willst.
Status und Verantwortlichkeit
Zusätzlich zeigt der Dateiname den aktuellen Lebenszyklus-Status: Draft, Reviewed, Approved, Published oder Archived. So weiß jeder im Team sofort, ob ein Dokument schon freigegeben ist oder noch ein Entwurf. Ergänzt wird das um den Verantwortlichen, also die Person oder den Agenten, der zuletzt daran gearbeitet hat. Das schafft Nachvollziehbarkeit, wer erstellt, geprüft und freigegeben hat, und reduziert damit auch Haftungsrisiken.
Alternativen und der entscheidende Schritt
Statt im Dateinamen lässt sich diese Information auch als YAML-Frontmatter im Dokument oder über Tools wie SharePoint-Labels und Finder-Tags pflegen. Der Nachteil dieser Tool-Lösungen: Beim Kopieren auf USB-Stick oder beim E-Mail-Versand gehen die Metadaten oft verloren, während der Dateiname immer erhalten bleibt. Am wichtigsten ist aber der letzte Schritt: Erkläre deinem KI-Agenten die Systematik, diskutiere sie gemeinsam durch und lege sie dann fest.
Fazit
Eine klare, konsistente Dokumentenkennzeichnung kostet nur einmalig Aufwand, macht dafür aber die Zusammenarbeit zwischen Mensch, Team und KI-Agenten deutlich sicherer. Überlege dir für deinen eigenen Workflow, welche Statuswerte du wirklich brauchst, und richte deine Agenten entsprechend darauf ein.
 
 
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