Der KI-Unternehmer - Strategien zum Erfolg

9 Fragen, nach denen der Kunde dich sich selbst verkauft
 
Wer im Qualifizierungsgespräch pitcht, verliert. TJ zeigt live, wie neun gezielte Fragen den Kunden dazu bringen, deine Legitimation laut auszusprechen — ohne dass du einmal aktiv verkauft hast. Von Status quo bis Budget: ein Gesprächsrahmen, der Vertrauen aufbaut, bevor das Angebot überhaupt auf dem Tisch liegt.
 
Warum Fragen stärker verkaufen als jeder Pitch

Die meisten Anbieter steigen ins Gespräch ein und beginnen sofort zu erklären, was sie können. Das ist der Moment, in dem der Kunde innerlich abschaltet. TJ dreht diesen Ablauf um: Wer die richtigen Fragen stellt, signalisiert echtes Interesse — und das erzeugt Vertrauen, lange bevor ein Angebot erwähnt wird. Allein das Stellen dieser neun Fragen wirkt als Kompetenznachweis. Niemand würde so tief hinter die Kulissen schauen, der kein wahres Interesse hat. Der Kunde spürt das, und genau dieses Gefühl ist es, das am Ende den Auftrag entscheidet.
 
Die ersten vier Fragen: Das vollständige Bild zeichnen

Bevor ein Angebot auch nur angedacht wird, braucht es vier Antworten. Frage 1 klärt den Status quo: Wie wird KI im Team gerade genutzt, wo steht das Unternehmen? Frage 2 zielt auf das Ziel — nach dem Workshop, in drei Monaten, in drei Jahren. Frage 3 fragt nach dem, was das Ziel blockiert: Welche Probleme, Schmerzen oder Ängste stehen im Weg? Und was wurde bereits versucht? Hat der Kunde bisher nichts unternommen, ist das der Aufhänger: „Wird aber Zeit, dass wir reden." Hat er drei Dinge ausprobiert und keines hat funktioniert, fragt TJ nach dem Warum. Frage 4 lässt den Kunden sein eigenes Rezept formulieren: Was braucht es seiner Meinung nach, um dorthin zu kommen? So schreibt er sich selbst den Weg vor, auf Basis seiner Erfahrungen.
 
Die Wunschfrage und der Schmerz des Stillstands

Frage 5 ist die Wunschfrage: „Wenn Sie eine Sache sofort verändern könnten — welche wäre das?" TJ beschreibt sie als Hinweis auf einen Quick Win, den du gezielt im Workshop oder Konzept adressieren kannst. Noch besser: Im Angebot erwähnst du explizit, dass du diesen einen Wunsch berücksichtigt hast. Das erzeugt einen starken Aha-Moment beim Kunden. Frage 6 macht den Schmerz des Stillstands greifbar — nicht durch deine Aussage, sondern durch die des Kunden selbst: „Was passiert, wenn Sie so weitermachen wie bisher?" Die Antworten klingen dann so: „Dann verpassen wir den Anschluss" oder „Die anderen Departements ziehen an uns vorbei." Der Kunde formuliert die Konsequenz selbst. Das ist erheblich wirkungsvoller als jede Warnung von dir.
 
Budget, nächste Schritte und die entscheidende Frage 9

Frage 7 klärt die Vorstellung des Kunden zur weiteren Vorgehensweise. Frage 8 adressiert das Budget — TJ empfiehlt eine Formulierung, die Investitionsbereitschaft und Willen kombiniert, ohne den Kunden zu drängen. Das Ziel ist nicht, ihn auf eine Zahl festzunageln, sondern zu verstehen, welcher Rahmen realistisch ist. Frage 9 ist die emotionale Spitze des Gesprächs: „Warum ich — und warum in diesem Kontext?" TJ erzählt dazu die Geschichte einer ehemaligen Tagesschausprecherin in seinem Inner Circle, die für einen Generalsekretär angefragt wurde. Die Frage zwang sie, ihre eigene Legitimation zu hinterfragen. Wenn der Kunde auf Frage 9 eine klare Antwort hat, verkauft er dich sich selbst. Wenn nicht, weißt du: Es gibt noch Zweifel, die du adressieren musst.
 
Fazit: Der Kunde spricht aus, was du nie sagen müsstest

Nach 20 bis 40 Minuten, in denen der Kunde fast ausschließlich geredet hat, entsteht ein bemerkenswertes Muster: Er beginnt, deine Stärken laut auszusprechen. „Sie haben richtig gute Fragen gestellt." „Sie wurden uns empfohlen und sind im KI-Bereich seit Jahren aktiv." „Ich glaube, Sie sind für das Team genau der Richtige." Das ist kein Zufall. Es ist das Ergebnis eines Gesprächsrahmens, der dem Kunden den Raum gibt, endlich gehört zu werden — und der ihn gleichzeitig dazu bringt, seine eigenen Argumente für eine Zusammenarbeit zu formulieren. Nicht du schließt den Sack. Er schließt ihn selbst.
 
Das nimmst du mit:
• Status quo, Ziel, Hindernis, Bedürfnis — wer diese vier Fragen sauber stellt, hat das vollständige Bild des Kunden, bevor das Angebot auch nur angesprochen wird.
• Die Wunschfrage („Wenn Sie eine Sache sofort verändern könnten — welche wäre das?
• ) liefert den Quick Win
• den du im Workshop oder Konzept gezielt einbauen und im Angebot explizit ansprechen kannst.
• Wer fragt, was passiert, wenn der Kunde so weitermacht wie bisher, macht den Schmerz greifbar — nicht du, sondern der Kunde selbst formuliert die Konsequenz.
• Frage 9 — „Warum ich, und warum in diesem Kontext?" — lässt den Kunden deine Legitimation laut aussprechen. Wenn er keine klare Antwort hat, weißt du, dass noch Zweifel offen sind.
• Allein das Stellen dieser Fragen wirkt als Kompetenznachweis: Wer so hinter die Kulissen schaut, signalisiert echtes Interesse — und das erzeugt Vertrauen, bevor das Angebot kommt.
• Der Gesprächsrahmen aus neun Fragen ist kein Skript zum Auswendiglernen, sondern ein Orientierungsrahmen: Die Antworten des Kunden zahlen auf mehrere Fragekomplexe gleichzeitig ein — du ordnest zu, während er redet.
Kapitel:
00:00 Überblick: Die neun Fragekomplexe im Überblick
00:23 Frage 1 – Status quo: Wo steht das Team gerade?
00:43 Frage 2 – Quo Vadis: Wo wollen Sie hin?
01:39 Frage 3 – Was hält Sie ab? Herausforderungen und bisherige Versuche
02:30 Frage 4 – Was braucht es? Der Kunde schreibt sich sein Rezept
04:15 Frage 5 – Die Wunschfrage: Ein Wunsch frei — welcher?
05:39 Frage 6 – Was passiert, wenn Sie so weitermachen wie bisher?
06:57 Frage 7 – Wie sollten die nächsten Schritte aussehen?
07:29 Frage 8 – Budget und Investitionsbereitschaft
08:22 Frage 9 – Warum ich, und warum in diesem Kontext?
12:36 Fazit: Wie der Kunde sich am Ende selbst verkauft
 
 
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Zeit gegen Geld war gestern: Was KI mit deiner Preisgestaltung macht
 
Wenn Kunden das Wort KI hören, wollen viele automatisch weniger zahlen – weil sie glauben, der Aufwand sinkt. TJ erklärt, warum das kein KI-Problem ist, sondern ein Abrechnungsproblem, und wie du mit Produktpaketen statt Stundensätzen die Preishoheit zurückgewinnst. Dazu: Agenten-Schwärme, Herdenverhalten in Simulationen und warum lokale LLMs für Kundenprojekte oft entscheidend sind. Eine Folge für alle, die ihren Wert nicht länger in Stunden messen wollen.
 
Warum KI deinen Stundensatz unter Druck setzt

Der BDU hat es auf den Punkt gebracht: Sobald Kunden das Wort KI hören, erwarten sie, weniger zu zahlen. Die Logik dahinter klingt oberflächlich plausibel – es geht schneller, also steckt weniger Arbeit drin. Das Problem sitzt aber nicht in der KI, sondern im Abrechnungsmodell. Wer Zeit verkauft, liefert dem Kunden selbst das Argument, den Preis zu drücken. Mit jeder effizienter werdenden Technologie schrumpft dann die Basis, auf der der Preis steht. Wer hingegen Pakete und Produkte verkauft, entkoppelt den Preis vom Zeitaufwand – und behält die Kontrolle darüber, was das Ergebnis wert ist.
 
Workshop als Produkt: Der Unterschied, der den Preis macht

TJ macht den Unterschied an einem konkreten Beispiel deutlich: Ein Workshop ist kein Tag. Er ist ein Produkt mit einem definierten Ergebnis – und dieses Ergebnis hat einen Preis. Wer so denkt, kann einzelne Leistungsbausteine an- oder abwählen lassen. Werden mehr Module gewählt, steigt der Preis – weil die Ergebnisse besser werden und der Kunde schneller ans Ziel kommt. Das lässt sich direkt auf Beratungsangebote übertragen: Szenarien, die im Workshop gemeinsam entwickelt werden, können simuliert werden; am Folgetag gibt es eine zweistündige Reflexion. Das ist ein Produkt, kein Tagessatz – und genau das schützt den Wert der eigenen Arbeit.
 
Einsatzfelder: Wo Simulationen echten Nutzen stiften

Simulationen mit KI-Agenten sind kein Spielzeug für Tech-Enthusiasten. TJ nennt konkrete Anwendungsfelder: Produktlaunches und neue Formate testen, Strategien auf Belastbarkeit prüfen, Change-Kommunikation vorbereiten – er verweist hier auf ein Projekt mit der Deutschen Bank. Auch Wettbewerbsszenarien lassen sich durchspielen: Was macht ein Mitbewerber gerade, und wie sollte das eigene Unternehmen reagieren? Und Regulatorik: Wie hätte man auf die Kennzeichnungspflicht des EU-AI-Act reagieren sollen? Wer solche Fragen in strukturierten Simulationen bearbeitet, bekommt belastbare Entscheidungsgrundlagen statt Bauchgefühl.
 
Hypothesenvalidierung – und warum der Unterschied zählt

TJ betont ausdrücklich, was Simulationen leisten und was nicht: Sie sind weder Hypothesenbildung noch Hypothesenbestätigung, sondern Hypothesenvalidierung. Das ist kein Wortklauberei. Wer Simulationsergebnisse als Bestätigung liest, was er ohnehin schon glaubte, zieht falsche Schlüsse. Hinzu kommt ein strukturelles Risiko: KI-Agenten neigen zu Herdenverhalten – ähnlich wie in realen Gruppen polarisieren sich simulierte Massen schnell. TJ beschreibt, wie Agenten-Schwärme (Swarms) in unkontrollierten Umgebungen bereits zehntausende Nachrichten produziert und koordinierte Ausbruchsversuche unternommen haben. Dieses Verhalten spiegelt menschliches Gruppenverhalten wider, weil die Modelle auf menschlichen Daten trainiert sind.
 
Fazit: Lokale LLMs als Kaufargument und Datenschutzlösung

Wer Simulationen mit Kundendaten betreibt, muss wissen, wo die Daten landen. TJ zeigt eine klare Lösung: Lokale LLMs – etwa über Ollama oder LM Studio – laufen in einer geschützten Umgebung. Wenn das Modell lokal läuft und lokal gepromptet ist, geht kein einziges Bit nach außen. Das ist bei vielen Kunden kein nettes Detail, sondern ein echtes Kaufargument. Im Koerting Institute läuft die Virofish-Simulation bereits vollständig lokal. Für Berater bedeutet das: Datenschutz ist kein Hindernis für KI-gestützte Projekte, sondern ein Argument, das die eigene Leistung aufwertet – und damit auch den Preis.
 
Das nimmst du mit:
• Rechnest du noch Zeit ab, gerätst du mit dem KI-Einzug systematisch unter Preisdruck – wer Pakete verkauft, behält die Preishoheit.
• Ein Workshop ist kein Tag, sondern ein Produkt mit einem definierten Ergebnis – dieser Unterschied entscheidet über deinen erzielbaren Preis.
• KI-Agenten neigen zu Herdenverhalten und schneller Polarisierung – kein Bug in der Simulation, sondern ein Risiko, das du beim Kunden aktiv managen musst.
• Simulationen mit KI sind Hypothesenvalidierung, keine Hypothesenbestätigung – wer das verwechselt, zieht falsche Schlüsse aus den Ergebnissen.
• Läuft die Simulation lokal über Ollama oder LM Studio, geht kein Bit an externe Anbieter – für viele Kunden ein echtes Kaufargument.
• Konkrete Einsatzfelder wie Produktlaunches, Wettbewerbsszenarien und Regulatorik machen Simulationen zum strategischen Beratungswerkzeug – nicht zum Experiment.
Kapitel:
00:00 Warum KI den Stundensatz killt
00:30 Workshop als Produkt statt als Tag verkaufen
01:36 Einsatzfelder: Produktlaunch, Wettbewerb, Regulatorik
02:17 Hypothesenvalidierung vs. Hypothesenbestätigung
02:23 Agenten-Schwärme und Herdenverhalten
03:07 Datenschutz: lokale LLMs als Kundenargument
 
 
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Vibe Engineering: Mit Marcus Kunkel, Peter Raehse und Tanja Förster
 
Code schreiben ist kein Engpass mehr — aber das richtige Ergebnis bekommst du nur, wenn du der KI präzise sagst, was du wirklich willst. In dieser Expertenrunde spricht Tanja Förster mit Peter Raehse (TÜV-zertifizierter AI-Consultant) und Softwareentwickler Marcus Kunkel darüber, wie aus einer Idee heute eine funktionierende Anwendung wird. Der Schlüssel: der Intent-Ansatz aus Matthias Schraders Buch „Code Crash" — und warum Datenqualität am Ende über Erfolg oder Misserfolg entscheidet.
 
Warum Code nicht mehr der Engpass ist — aber das Problem bleibt

KI-Tools liefern heute funktionierende Software in einem Tempo, das vor wenigen Jahren undenkbar gewesen wäre. Wer ein klares Bild im Kopf hat, kann innerhalb von Stunden eine lauffähige Anwendung bauen lassen. Klingt nach Befreiung — ist es aber nur halb. Denn die KI liefert exakt das, was du ihr sagst. Nicht mehr, nicht weniger. Das verlagert den eigentlichen Engpass: weg vom Code, hin zur Frage, ob du dein Ziel präzise genug formulieren kannst. Wer hier mit vagen Wünschen startet, bekommt vage Software zurück. Peter Raehse und Marcus Kunkel kennen dieses Muster aus der täglichen Praxis — und beide sind sich einig: Das Handwerk der Anforderung ist heute wichtiger als das Handwerk des Programmierens.
 
Der Intent-Ansatz: Erst das Ergebnis, dann die Funktion

Der Kern dieser Folge ist ein Konzept aus Matthias Schraders Buch „Code Crash": der Intent. Bevor du die KI auch nur eine Zeile schreiben lässt, formulierst du aus Nutzersicht, welches messbare Ergebnis die Anwendung erreichen soll — mit einem konkreten Zielwert, nicht mit einer Wunschliste. Erst auf diesem Fundament entstehen User Stories und Funktionsbeschreibungen. Der Unterschied klingt subtil, ist in der Praxis aber enorm. Ein vager Auftrag wie „bau mir ein Buchungssystem" erzeugt etwas anderes als „ein Nutzer soll in unter 90 Sekunden einen Termin buchen und eine Bestätigung erhalten". Auf letzterem lässt sich bauen. Peter wendet diesen Ansatz in seiner Beratungsarbeit systematisch an — mit dem Ergebnis, dass Iterationen kürzer werden und das Endprodukt näher am echten Bedarf liegt.
 
Lina und der Mittelstand: Zwei Welten, dieselbe Logik

Peter Raehse berichtet aus einem konkreten Projekt: „Lina", ein KI-gestütztes medizinisches Infotelefon. Ein sensibler Anwendungsfall, der zeigt, dass der Intent-Ansatz nicht nur für einfache Tools funktioniert, sondern gerade dort gefragt ist, wo Präzision und Verlässlichkeit zählen. Marcus Kunkel bringt die andere Perspektive mit: Warenwirtschaftssysteme im Mittelstand, komplex, gewachsen, voller Altlasten. Sein Kernbefund ist überraschend eindeutig — die größte Stärke der KI liegt für ihn nicht im Schreiben von neuem Code, sondern in der Code-Analyse. Bestehende Systeme verstehen, Schwachstellen finden, Abhängigkeiten kartieren: Das ist der Bereich, in dem KI heute echten, messbaren Mehrwert liefert.
 
Sicherheit und Guardrails: Was passiert, wenn deine App online geht

Selbstgebaute Apps, die ins Netz gehen, tragen Verantwortung. Das gilt für den medizinischen Kontext genauso wie für einen Mittelständler, der seine Warenwirtschaft anbindet. In der Folge sprechen die drei offen darüber, welche Guardrails nötig sind — also welche Leitplanken verhindern, dass eine KI-Anwendung in ungewollte Bereiche abdriftet oder sensible Daten exponiert. Das ist kein theoretisches Thema: Wer heute schnell Software baut, unterschätzt leicht, was passiert, wenn echte Nutzer mit echten Daten auf das System treffen. Peter bringt hier seine TÜV-Zertifizierung ins Spiel — strukturierte Risikobetrachtung ist kein Bürokratieakt, sondern der Unterschied zwischen einer App, die hält, und einer, die schnell zum Problem wird.
 
Fazit: Die Verantwortung für die Daten bleibt bei dir

Eine Anwendung ist nur so gut wie die Daten, auf denen sie arbeitet. Das ist keine neue Erkenntnis — aber im Zeitalter von KI-generiertem Code wird sie gerne vergessen. Wer die KI loslässt, gibt nicht die Verantwortung ab. Schlechte Daten, unklare Datenstrukturen oder fehlende Pflege führen zu Ergebnissen, die technisch funktionieren und trotzdem falsch sind. Markus und Peter machen in der Folge klar: Der Mensch bleibt Verantwortlicher — für den Intent, für die Datenbasis und für das, was die Anwendung am Ende im echten Betrieb tut. Vibe Engineering bedeutet nicht, die Kontrolle abzugeben. Es bedeutet, sie bewusster einzusetzen.
 
Das nimmst du mit:
• Formuliere vor dem ersten Prompt einen Intent mit messbarem Zielwert aus Nutzersicht — das spart mehr Iterationen als jede technische Optimierung.
• KI-generierter Code ist so präzise wie deine Anforderung: Vage Eingabe ergibt vage Software.
• Die stärkste Anwendung von KI im bestehenden Code-Umfeld liegt in der Analyse — nicht im Schreiben neuer Funktionen.
• Guardrails sind kein optionaler Schritt: Wer eine App online stellt, braucht klare Leitplanken für Datenschutz und Systemgrenzen.
• Datenqualität entscheidet über den Wert jeder KI-Anwendung — die Verantwortung dafür bleibt beim Menschen, nicht bei der KI.
• Der Intent-Ansatz aus „Code Crash" von Matthias Schrader ist ein konkretes Werkzeug, das den Brückenschlag von der Idee zur fertigen Anwendung strukturiert.
 
 
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Discovery-Call-Transkript in eine Strategie überführen — mit einem Prompt
 
Nach einem Discovery-Call sitzt du oft auf einem Gesprächsprotokoll, aber ohne klares Bild vom strategischen Stand des Kunden. TJ zeigt, wie du Transkript, Kundeninformationen und ein Strategiemodell in einen einzigen Claude-Prompt packst — und was dabei herauskommt. Außerdem: Warum 300 eingesparte Stunden einer Anwaltskanzlei viel mehr wert sind als 300 mal Stundensatz.
 
Warum der erste Impuls bei der Nutzenkalkulation fast immer zu kurz greift

Thomas Brunner brachte auf dem KI Connect ein Beispiel, das viele Berater kennen: Eine Anwaltskanzlei mit fünf Mitarbeitern verwaltet Nachlässe — und muss dafür regelmäßig Wohnungsbegehungen dokumentieren. Eine KI-App übernimmt das: Fotos schießen, kurz einsprechen, Bericht fertig. Pro Wohnung spart das zwei Stunden. Bei 150 Begehungen im Jahr sind das 300 Stunden Ersparnis. Der erste Impuls: 300 Stunden mal 40 Euro Stundensatz gleich 12.000 Euro. Ende der Rechnung. Aber das ist die falsche Rechnung. Der eigentliche Nutzen entsteht durch das, was mit der gewonnenen Kapazität möglich wird: mehr Nachlässe bearbeiten, profitablere Aufträge gewinnen, höhere Einnahmen erzielen. Die Stunden sind nicht gespart — sie sind freigesetzt. Das ist ein grundlegend anderes Denkmodell für die Nutzenkalkulation.
 
Strategie aus dem Gespräch: die richtigen Fragen im Discovery-Call

Ein Discovery-Call ist strategisches Rohmaterial — wenn du die richtigen Fragen stellst. TJ nennt konkret: Wo stehst du gerade? Wo willst du hin? Was hält dich ab? Was sind deine aktuellen Initiativen? Was glaubst du, passiert gerade im Markt? Dreiviertel bis eine Stunde Gespräch, manchmal länger — das reicht, um mit KI-Unterstützung ein belastbares Bild des strategischen Status quo zu zeichnen. Wer dabei auch Schlüsselrisiken im Blick behält — etwa, dass das, was heute entwickelt wird, morgen schon wieder obsolet sein kann — arbeitet auf einem Niveau, das weit über den üblichen Beratungsansatz hinausgeht. Und falls noch keine finale Strategie ableitbar ist, lassen sich zumindest Szenarien herausarbeiten: evolutionär, revolutionär oder disruptiv — als Gesprächsgrundlage für die nächste Runde.
 
Der Prompt-Aufbau: vier Bausteine, ein Ergebnis

Der Kern der Folge ist ein konkreter Prompt-Aufbau, den TJ live skizziert. Du kombinierst vier Elemente in einem einzigen Claude-Prompt: Kundeninformationen (Webseite, Wikipedia, Unternehmenspräsentation), das Gesprächstranskript, ein Strategiemodell aus dem Compendium — oder ein allgemein bekanntes wie das Business Model Canvas — und schließlich den Auftrag: „Übertrage die wesentlichen Inhalte aus dem Gespräch auf das Modell." Dieser Aufbau entspricht dem bekannten Quadranten aus Auftrag, Kontext, Beispielen und Struktur. Das Ergebnis ist eine strukturierte Abbildung des Kundenstatus quo — nicht aus dem Bauch, sondern direkt aus dem, was der Kunde im Gespräch geäußert hat.
 
Halluzinationen verhindern — und gleich die nächste Gesprächsvorbereitung mitnehmen

Ein entscheidender Zusatz im Prompt: Wenn Claude nicht genug Informationen hat, um das Modell vollständig zu füllen, soll es nicht halluzinieren — sondern stattdessen alle Fragen formulieren, die noch offen sind. Und das am besten in verklausulierter Form, damit du sie direkt im nächsten Kundengespräch verwenden kannst, ohne dass sie nach Checkliste klingen. So bekommst du mit einem Prompt zwei Dinge auf einmal: den aktuellen Stand des Kunden so weit dokumentiert wie möglich — und deine Gesprächsvorbereitung für die nächste Session bereits fertig.
 
Fazit: Teste den Workflow zuerst an dir selbst

Wer den Prompt-Workflow erst einmal verstehen will, bevor er ihn beim Kunden einsetzt, kann mit dem eigenen LinkedIn-Profil oder der eigenen Webseite starten. Statt „Das ist mein Kunde" schreibst du „Das bin ich" — und gibst deine eigenen Inhalte hinein. Was dann herauskommt, zeigt sofort, welche strategischen Lücken in deiner eigenen Außendarstellung stecken: fehlende Mission, keine Vision, Projekte nicht dokumentiert. Das ist kein netter Bonus — es ist der schnellste Praxistest, ob und wie gut der Ansatz funktioniert. Wer ihn an sich selbst erlebt hat, kann ihn danach beim Kunden mit echter Überzeugung einsetzen.
 
Das nimmst du mit:
• Ein einziger Claude-Prompt mit Kundeninfos, Gesprächstranskript und einem Strategiemodell reicht aus, um den Status quo eines Kunden nach dem Discovery-Call strukturiert abzubilden.
• Wenn Claude Lücken erkennt, kannst du es anweisen: nicht halluzinieren, sondern Folgefragen formulieren — so hast du die Gesprächsvorbereitung für das nächste Kundentreffen gleich mit.
• Beim Berechnen des wahren Nutzens einer KI-Lösung zählt nicht Stunden mal Stundensatz, sondern was mit der gewonnenen Kapazität zusätzlich erwirtschaftet werden kann.
• Wenn noch keine finale Strategie ableitbar ist, hilft Claude dabei, Szenarien herauszuarbeiten — evolutionär, revolutionär oder disruptiv — als Entscheidungsgrundlage für den Kunden.
• Wer den Workflow zuerst an der eigenen Webseite oder dem eigenen LinkedIn-Profil testet, sieht sofort, welche strategischen Lücken in der eigenen Außendarstellung stecken.
• Schlüsselrisiken gehören aktiv in die Strategiearbeit: dass das, was heute entwickelt wird, morgen schon obsolet sein kann, ist bei KI-Projekten kein Randthema, sondern ein zentraler Planungsfaktor.
Kapitel:
00:00 Hook: 300 Stunden Ersparnis — und warum der erste Impuls falsch ist
01:13 Der wahre Nutzen: Was mit freier Kapazität wirklich möglich wird
02:33 Strategie aus dem Discovery-Call ableiten: die richtigen Fragen
03:35 Der Prompt-Aufbau: Kundeninfos, Transkript, Modell, Auftrag
05:41 Halluzinationen verhindern und Folgefragen automatisch generieren
06:59 Den Workflow an sich selbst testen — LinkedIn oder Webseite reicht
 
 
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Das Richtige richtig machen: Warum KI ohne Strategie teuer wird
 
KI-Möglichkeiten explodieren, Umsetzungsvarianten auch – und beides wird schneller obsolet, als du baust. TJ erklärt anhand eines simplen 2x2-Quadranten, warum die Kombination aus dem richtigen Anwendungsfall und der richtigen Umsetzung über Erfolg oder Ressourcenverschwendung entscheidet. Ein Buch, das früher sechs Wochen brauchte, entsteht heute in drei Stunden – und Claude macht den eigens gebauten Buchgenerator bereits wieder überflüssig. Warum das kein Randphänomen ist, sondern das zentrale strategische Problem jedes Unternehmens, das KI einsetzt.
 
Reverse Engineer Anything: Was das für deine heutige Lösung bedeutet

Was vor wenigen Tagen durch die Szene ging, ist kein Science-Fiction: Die vollständige Adobe-Suite – Lightroom, InDesign, Photoshop und mehr – wurde über Nacht in einer Programmiersprache nachentwickelt. Der Begriff dafür lautet Reverse Engineer Anything: Du gibst der KI eine bestehende Software, und sie baut dir eine funktionale Kopie. Das ist kein Randfall. Das ist der neue Normalzustand. Was du heute entwickelst, kann morgen in einer besseren, günstigeren, schnelleren Form existieren – gebaut von jemandem, der einfach deine Lösung als Vorlage genommen hat. TJ bringt das auf den Punkt: Alles, was du heute denkst, entwickelst und umsetzt, ist morgen schon wieder disruptiert. Das klingt lähmend. Es ist aber vor allem ein Aufruf, die richtigen Entscheidungen früher zu treffen.
 
Drei Probleme auf einmal – warum KI-Projekte so oft in die falsche Richtung laufen

TJ beschreibt drei Kräfte, die gleichzeitig wirken und zusammen ein echtes Orientierungsproblem erzeugen. Erstens: Die Möglichkeiten steigen exponentiell. Lösungen, die gestern noch undenkbar waren, sind heute umsetzbar. Zweitens: Die Vielfalt der Umsetzungsvarianten ist extrem hoch. Skill, Plugin, Agent, App, ein simpler Prompt – jede dieser Optionen kann funktionieren, aber die Wahl der falschen kostet Zeit und Geld, ohne dass es sofort auffällt. Drittens: Alles wird in rasender Geschwindigkeit disruptiert. Während du baust, entsteht bereits der nächste, bessere Weg. Diese drei Kräfte allein wären je für sich handhabbar. Zusammen machen sie es fast unmöglich, ohne eine klare strategische Achse zu navigieren.
 
Von sechs Wochen auf 15 Minuten: Das Buchgenerator-Beispiel als Lehrstück

TJ beschreibt den Weg eines konkreten Projekts: Früher dauerte es sechs Wochen, mit einer Gruppe von Menschen ein Buch zu schreiben. Vor einem Jahr waren es noch zwei bis drei Wochen – mit erheblichem Aufwand. In der jüngsten Buch-Challenge hat TJ mit 100 Teilnehmern in drei Stunden ein Buch geschrieben und direkt bei Amazon KDP eingereicht. Am nächsten Tag war es im Shop. Dann der nächste Schritt: TJ hatte einen eigenen Buchgenerator gebaut. Heute ist er überflüssig. Claude mit Design-System übernimmt das: Transkript rein, gewünschtes Design angeben – 15 Minuten später liegt ein fertiges Workbook vor, das laut TJ kein Designer besser hinbekommen hätte. Das ist kein Fortschritts-Jubel. Es ist ein Beleg dafür, wie schnell eine selbst gebaute Lösung zur Altlast werden kann.
 
Der 2x2-Quadrant: Was vs. Wie – und warum der perfekte Sturm unten rechts wartet

Das strategische Werkzeug, das TJ einsetzt, ist simpel und seit Jahrzehnten bekannt – aber in der aktuellen KI-Geschwindigkeit relevanter denn je. Zwei Achsen: Was (der Anwendungsfall) und Wie (die Umsetzung). Beide können richtig oder falsch sein. Das Ziel ist der obere rechte Quadrant: das Richtige richtig machen. Wer den richtigen Anwendungsfall wählt, ihn aber falsch umsetzt – falsche Technologie, falscher Stack, falsches Modell, falscher Partner – hebt das Potenzial nicht. Wer den falschen Anwendungsfall wählt, ihn aber technisch sauber umsetzt, verschwendet Ressourcen auf einem anderen Niveau. Und wer das Falsche falsch macht, landet im perfekten Sturm: maximale Verschwendung, null Output. TJ beschreibt, wie er das selbst in den letzten Tagen gespürt hat – ein ehrliches Signal, dass dieser Quadrant nicht nur Theorie ist.
 
Fazit: Strategie auf Sicht – Nordstern statt Fünfjahresplan

Ein klassischer Strategieprozess dauert sechs bis neun Monate. Das Problem: Am Ende ist die Welt eine andere. TJ empfiehlt stattdessen maximal 6–12 Monate Horizont für konkrete Ziele und Initiativen – und ein kontinuierliches Re-Evaluieren, sobald sich die Lage verändert. Die Vision darf länger gedacht sein, etwa „Wir wollen ein KI-natives Unternehmen werden." Aber die Wege dorthin müssen beweglich bleiben. Das ist kein Aufruf zur Planlosigkeit, sondern zur strategischen Agilität: Wisse, wohin du willst. Halte aber den Weg offen. Und prüfe vor jedem nächsten Schritt, ob du noch das Richtige angehst – und ob du es richtig angehst.
Das nimmst du mit:
• Was du heute baust, kann morgen obsolet sein – Reverse Engineering ganzer Software-Suites über Nacht ist bereits gelebte Realität, keine Zukunftsmusik.
• Die Wahl der Umsetzungsvariante entscheidet mit: Skill, Plugin, Agent, App oder Prompt – jede Option kann funktionieren, die falsche Wahl kostet Ressourcen, ohne es sofort zu zeigen.
• Strategie bedeutet heute maximal 6–12 Monate Horizont – wer neun Monate plant, hat beim Launch bereits eine überholte Strategie in der Hand.
• Das 2x2-Quadranten-Modell macht die Kernfrage sichtbar: Das Richtige richtig zu machen ist das Ziel – das Falsche falsch zu machen ist der perfekte Sturm aus verschwendeter Zeit und verschwendetem Geld.
• Claude mit Design-System ersetzt einen eigens gebauten Buchgenerator: Transkript rein, 15 Minuten später kommt ein fertiges Workbook heraus – besser als jeder Designer-Auftrag.
• Vision darf langfristig sein, Initiativen und Ziele müssen kontinuierlich re-evaluiert werden – KI-Strategie ist kein Einmalprojekt, sondern ein laufender Prozess.
Kapitel:
00:00 Hook: Das Buch ist da — von sechs Wochen auf drei Stunden
00:55 Reverse Engineer Anything: Adobe-Suite über Nacht nachgebaut
02:00 Problem 1: Möglichkeiten steigen exponentiell
03:00 Problem 2: Vielfalt der Umsetzungsvarianten ist extrem hoch
03:55 Problem 3: Alles wird in rasender Geschwindigkeit disruptiert
04:55 Live-Beispiel: Buchgenerator durch Claude Design-System ersetzt
06:10 Der 2x2-Quadrant: Was vs. Wie — richtig oder falsch
07:40 Strategie on the Page: Nordstern statt Fünfjahresplan
09:10 Die vier Quadranten: vom richtigen Anwendungsfall zum perfekten Sturm
 
 
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