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Der KI-Unternehmer - Strategien zum Erfolg

Birgit und Torsten Koerting
Der KI-Unternehmer - Strategien zum Erfolg
Neueste Episode

562 Episoden

  • Der KI-Unternehmer - Strategien zum Erfolg

    #563 — KI im Einkauf: Mit Thomas Brunner und Selina Gärtner

    18.09.2026 | 43 Min.
    KI im Einkauf: Mit Thomas Brunner und Selina Gärtner
     
    KI im Einkauf ist für viele Mittelständler noch ein blinder Fleck – dabei steckt hier einer der wirkungsvollsten Hebel für die Bottom Line. Thomas Brunner, Einkaufsberater und KI-Strategieberater im Koerting Institute, erklärt, wo Einkaufsprozesse im Mittelstand typischerweise haken, warum der direkte Einkauf oft besser aufgestellt ist als der indirekte, und wie der AI-Design-Sprint in ein bis zwei Tagen konkrete Anwendungsfälle liefert. Wer verstehen will, warum Tool-first-Ansätze scheitern und wie Problem-first-Denken echte ROI-Sicherheit bringt, sollte reinhören.
     
    Vom Sportmode-Einkäufer zum KI-Strategieberater – Thomas Brunners Weg

    Thomas Brunner hat das Thema Einkauf von der Pike auf gelernt: Über 15 Jahre verantwortete er internationale Beschaffung und Produktmanagement in einem mittelständischen Unternehmen der Sportmode- und Funktionstextilbranche. Danach wechselte er in die Beratung – zunächst im Change-Management, dann als Partner eines spezialisierten Franchise-Netzwerks für Einkaufsoptimierung im Mittelstand. Die logische Weiterentwicklung war die KI: Als ChatGPT im November 2022 erschien, erkannte er das Potenzial, nahm zunächst eine Ausbildung als AI-Trainer und entschied sich dann für die KI-Strategieberatung im Koerting Institute. Sein Kernargument: Er kommt nicht von der technischen, sondern von der kaufmännischen Seite – und genau diese Brücke zwischen betriebswirtschaftlicher Problemkenntnis und technischer Umsetzung fehlt vielen Unternehmen.
     
    Direkter vs. indirekter Einkauf – wo wirklich Geld versickert

    Im direkten Einkauf, also allem, was direkt in die Herstellung fließt, sind Mittelständler laut Brunner noch vergleichsweise gut aufgestellt – oft abgebildet in ERP-Systemen, mit klaren Prozessen. Kritisch wird es beim indirekten Einkauf: alles unter den sonstigen betrieblichen Aufwendungen, von Verpackungen über Logistik bis zu Büromaterial. Dort kann ein produzierendes Unternehmen schnell 40 bis 50 verschiedene Ausgabenkategorien ansammeln. Brunner hat Unternehmen erlebt, die 20 oder 30 verschiedene Lieferanten allein für Büromaterial hatten. Im Longtail – viele Artikel, viele Lieferanten, wenig Ausgaben – herrscht häufig das, was er diplomatisch als „Wildwuchs" bezeichnet. Auch der direkte Einkauf hat Schwachstellen: Die manuelle Verarbeitung von Auftragsbestätigungen ist ein klassischer Zeitfresser, der gleichzeitig Produktionsstillstände riskiert.
     
    Strategischer Einkauf: Drei Hebel, die den Unterschied machen

    Viele Mittelständler betreiben laut Brunner eigentlich nur Disposition – sie wissen, was sie brauchen, und bestellen. Echter strategischer Einkauf geht weiter: Erstens eine saubere Bedarfsanalyse mit Kategorisierung der Ausgaben (Category Management). Zweitens ein bewusstes Lieferantenportfolio mit Ausschreibungen, Verhandlungen und Rahmenverträgen für vorteilhafte Konditionen und gesicherte Lieferfähigkeit. Drittens eine systematische Risikobetrachtung – besonders relevant angesichts der Ereignisse der letzten Jahre: Corona, Ukraine-Krieg, Iran-Konflikt, Straße von Hormus, Zollpolitik. Brunner nennt das konkrete Beispiel eines Mineralwasserabfüllers, dessen Natronpreise für die Flaschenreinigung plötzlich durch die Decke gingen – ein bis dahin irrelevanter Posten wurde zum echten Kostenfaktor, der die Bottom Line gefährdete.
     
    Problem-first statt Tool-first – und der AI-Design-Sprint als Abkürzung

    Brunners zentrales Credo: Vom Problem herkommen, nicht vom Tool. Er erlebt regelmäßig Kunden, die 50 Copilot-Lizenzen gekauft haben und dann fragen, was sie damit anfangen sollen. Sein Gegenmodell ist der AI-Design-Sprint – ein hochstrukturiertes Format mit Elementen aus Design Thinking und dem Google Design Sprint, das in ein bis zwei Tagen mit allen Prozessbeteiligten durchgeführt wird. Das Herzstück: Time-Boxing, eine Divergenzphase zur kreativen Ideenfindung und eine Konvergenzphase zur Priorisierung – mit rund 30 bis 40 vorgegebenen Fragen, die alle Facetten des Problems durchleuchten. Das Ergebnis: konkrete, beschriebene Anwendungsfälle und oft direkt ein Prototyp zum Anfassen. Vorkenntnisse in KI sind bei den Teilnehmern nicht erforderlich – nur Prozesskenntnis und die Bereitschaft, sich einzulassen. Kunden reagieren laut Brunner regelmäßig überrascht, wie viel in so kurzer Zeit entsteht.
     
    Fazit: Der digitale Zwilling des strategischen Einkäufers – eine Vision für drei Jahre

    Change-Management ist kein Anhang, sondern Teil des Formats: Weil alle Prozessbeteiligten von Anfang an eingebunden sind, entsteht Partizipation statt Widerstand – die eigene Lösung, nicht ein externer Blueprint. Für den Mittelstand sieht Brunner die Jobangst durch KI übrigens als weniger dramatisch als oft dargestellt: Einkaufsabteilungen sind dort eher unterbesetzt und überlastet, nicht überbesetzt. Dazu kommt der demografische Wandel – die Babyboomer-Generation verlässt den Arbeitsmarkt, in Deutschland werden in den nächsten Jahren vier bis fünf Millionen Personen ausscheiden. Seine Vision für die nächsten drei Jahre nennt er den „Digitalen Zwilling des strategischen Einkäufers": ein KI-System, ein sogenannter AI Procurement Hub, der strategische Einkaufsaufgaben übernimmt und mittelständischen Unternehmen ermöglicht, ihren Einkauf auf Topniveau zu führen – ohne teures Spezialpersonal und ohne massive Systeminvestitionen.
     
    Das nimmst du mit:
    • Indirekter Einkauf ist im Mittelstand oft komplett vernachlässigt – mit 40 bis 50 Ausgabenkategorien und teils 20 bis 30 Lieferanten für eine einzige Kategorie liegt hier das größte ungehobene Einsparpotenzial.
    • Strategischer Einkauf bedeutet drei Dinge: saubere Bedarfsanalyse, bewusstes Lieferantenportfolio und systematisches Risikomanagement – gerade geopolitische Ereignisse machen Lieferketten zur Chefsache.
    • Wer erst ein Tool kauft und dann ein passendes Problem sucht, riskiert teure Frustrationsprojekte – der richtige Weg führt immer vom konkreten Problem zur technischen Lösung.
    • Der AI-Design-Sprint liefert in ein bis zwei Tagen beschriebene Anwendungsfälle und einen greifbaren Prototyp – ohne KI-Vorkenntnisse bei den Teilnehmern, aber mit hoher Prozesskenntnis im Raum.
    • Mitarbeiter im Mittelstand-Einkauf müssen KI weniger fürchten als oft angenommen: Unterbesetzung, Überstunden und der demografische Wandel sprechen eher für Entlastung als für Jobverlust.
    • Der „Digitale Zwilling des strategischen Einkäufers" ist Thomas Brunners Leitbild für die nächsten drei Jahre – ein KI-gestützter AI Procurement Hub, der strategischen Einkauf für den Mittelstand zugänglich macht.
    Kapitel:
    00:00 Intro & Vorstellung: Thomas Brunner und Selina Gärtner
    00:44 Thomas' Hintergrund: Sportmode, internationale Beschaffung, 15 Jahre Mittelstand
    01:58 Weg in die Beratung: verlängerte Werkbank und Einkaufsoptimierung
    04:42 ChatGPT-Moment November 2022 und der Weg zur KI-Strategieberatung
    07:28 Direkter vs. indirekter Einkauf: wo es hakt
    10:00 Pain Point: manuelle Auftragsbestätigungen im Procure-to-Pay-Prozess
    11:00 Typisches Einstiegsszenario: Kunden wissen nicht, wo sie mit KI anfangen sollen
    15:12 Drei Hebel des strategischen Einkaufs: Bedarf, Lieferanten, Risiko
    17:54 Geopolitik und Lieferketten: Corona, Ukraine, Iran als Beispiele
    22:00 KI-Prozessidentifikation: Auftragsbestätigungen und Rechnungsprüfung automatisieren
    24:36 Problem-first statt Tool-first: warum 50 Copilot-Lizenzen der falsche Start sind
    27:48 AI-Design-Sprint: Format, Ablauf und was am Ende rauskommt
    32:05 Prototyp als Gamechanger: KI zum Anfassen und Basis für die Umsetzung
    35:03 Change Management: Mitarbeiter von Anfang an einbinden
    38:09 Jobangst durch KI im Mittelstand – warum sie überschätzt wird
    38:45 Vision: Digitaler Zwilling des strategischen Einkäufers in drei Jahren
    40:47 Für wen ist Thomas der richtige Ansprechpartner und wie erreicht man ihn?
     
     
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  • Der KI-Unternehmer - Strategien zum Erfolg

    #562 — KI-Support-Automatisierung live bauen: So geht's für Handwerker

    14.09.2026 | 4 Min.
    KI-Support-Automatisierung live bauen: So geht's für Handwerker
     
    TJ baut in Echtzeit – ohne Vorbereitung, direkt im Call – eine KI-gestützte Support-Automatisierung für Handwerker Andi. Der eigentliche Engpass liegt nicht bei fehlenden Kunden, sondern bei der Zeit dahinter. Du siehst Schritt für Schritt, wie ein echter Anwendungsfall vom Gespräch zum laufenden System wird – und was das für dein eigenes Business bedeutet.
     
    Live und ohne Vorbereitung: Warum das kein Zufall ist

    TJ startet die Session ohne ausgearbeitetes Konzept. Keine Folien, kein Briefing-Dokument – stattdessen das rohe Gespräch mit Andi, direkt hochgeladen. Das ist Methode, kein Improvisationstheater. Der Punkt: Wer KI als Entwicklungspartner einsetzt, braucht keinen perfekten Input, sondern den echten Kontext. Ein schlanker Prompt plus das aufgezeichnete Kundengespräch reichen aus, um die KI zielgenau auf den Anwendungsfall einzustimmen. TJ formuliert es bewusst so: erst lesen lassen, noch nichts umsetzen, Fragen stellen, dann Anweisungen folgen. Dieses schrittweise Einführen verhindert Rauschen und hält den Output fokussiert.
     
    Andis echter Engpass: Nicht Leads – sondern Zeit

    Andi ist Handwerker und hat sein Marketing im Griff. Seine Google-Ads-Strategie bringt Kundenanfragen rein – das funktioniert. Das Problem sitzt woanders: Er muss zu viel im Business selbst erledigen. Mehr Zeit würde direkt mehr Aufträge bedeuten. Genau hier setzt die Automatisierung an. Diese Diagnose ist ein Muster, das TJ immer wieder beobachtet: Wer über Engpässe nachdenkt, landet oft zuerst beim Marketing. Der tatsächliche Flaschenhals liegt aber meistens in den manuellen Prozessen dahinter. Erst wenn der operative Druck sinkt, kann Kapazität für Wachstum entstehen.
     
    Support-Anfragen nahezu vollautomatisch beantworten

    Der konkrete Anwendungsfall: Support-Anfragen sollen nahezu automatisch beantwortet werden. TJ zeigt live, wie er die KI darauf einschwenkt – mit dem Gesprächsprotokoll als Wissensbasis, ohne aufwendiges Datenmodell. Der Prompt ist bewusst schlank gehalten. Die KI liest die Dokumente, orientiert sich am realen Gespräch und wartet auf weitere Anweisungen, bevor sie handelt. Das Ergebnis ist ein System, das Routineanfragen übernimmt und dem Handwerker den Kopf freihält – für die Aufgaben, die tatsächlich seine Persönlichkeit und sein Urteil erfordern.
     
    TJs Automatisierungsphilosophie: Alles wegkaisieren bis zur Ununterbrechbarkeit

    TJ beschreibt das Prinzip des Koerting Institute mit einem klaren Satz: alles wegkaisieren und disruptieren – bis zu dem Punkt, wo es nicht mehr disruptierbar ist. Dieser Punkt ist erreicht, wenn nur noch der Mensch zählt. Er erzählt, wie er Thorsten gegenüber sagte, dass inzwischen so gut automatisiert sei, dass er nichts mehr administriert. Stattdessen bereitet er den KI-Connect vor, plant den Menti-Summit für den Inner Circle, entwickelt Workshop-Inhalte. Hunderte Kunden betreuen, ohne in Admin-Arbeit zu versinken – das ist kein Versprechen, sondern der beschriebene Ist-Zustand. Sobald manuelle Prozesse und damit verbundene Fehler auftauchen, wird disruptiert.
     
    Fazit: Erst den Engpass finden, dann automatisieren

    Diese Episode ist ein seltenes Format: echte Entwicklungsarbeit, live dokumentiert, ohne Netz. Der größte Lerneffekt liegt nicht im technischen Detail, sondern in der Denkreihenfolge: Engpass lokalisieren, dann gezielt automatisieren – nicht umgekehrt. Andi hatte kein Lead-Problem. Er hatte ein Zeitproblem. Die KI-Lösung greift genau dort. Wer dieses Muster versteht, hört auf, KI-Tools auf funktionierende Unternehmensbereiche anzuwenden, und richtet den Blick stattdessen auf den echten Flaschenhals. Das ist der Unterschied zwischen einem weiteren Experiment und einem System, das tatsächlich etwas verändert.
     
    Das nimmst du mit:
    • Suche den Engpass zuerst im operativen Alltag, nicht im Marketing – Andi hatte genug Kundenanfragen, sein Problem war die Zeit dahinter.
    • Ein schlanker Prompt plus das echte Kundengespräch als Kontext reichen aus, um KI zielgenau auf einen Anwendungsfall einzustimmen – kein aufwendiges Briefing nötig.
    • Support-Anfragen lassen sich nahezu vollautomatisch beantworten, wenn die KI den realen Gesprächskontext als Wissensbasis bekommt.
    • Automatisierung greift am stärksten, wenn du sie bis zur Grenze treibst – bis nur noch das übrig bleibt, was echte menschliche Präsenz erfordert.
    • Manuelle Prozesse erzeugen nicht nur Zeitverlust, sondern auch Fehleranfälligkeit – beides ist ein Signal, sofort zu automatisieren.
    • Wer administrative Last abbaut, gewinnt Kapazität für das, was kein System ersetzt: das direkte Kundenerlebnis und strategische Vorbereitung.
    Kapitel:
    00:00 Hook: Ohne Netz und doppelten Boden – TJ startet live
    00:21 Der Prompt: KI auf den Anwendungsfall einschwingen
    01:15 Andis Engpass: Nicht Leads, sondern Zeit im Business
    02:30 Warum schlanke Prompts + echte Gespräche reichen
    03:30 TJs eigene Automatisierungsphilosophie: alles wegkaisieren
     
     
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    #561 — Der Bücher-Prompt: KI liest dein Regal – und liegt zu 50 % richtig

    11.09.2026 | 6 Min.
    Der Bücher-Prompt: KI liest dein Regal – und liegt zu 50 % richtig
     
    Was würde deine KI antworten, wenn du sie fragst, welche Bücher du gelesen hast? TJ hat den Versuch live gemacht – und das Ergebnis war halb verblüffend, halb unbequem. In dieser Folge erfährst du den genauen Prompt, siehst Carstens Live-Reaktion (er greift buchstäblich ins Regal) und verstehst, warum die Erinnerungsfunktion der entscheidende Hebel ist.
     
    Wie dieser Prompt überhaupt entstanden ist

    Der Ausgangspunkt war kein Experiment im stillen Kämmerlein. Nach einem zweitägigen Workshop mit einem Führungskräfteteam fragte ein Teilnehmer TJ, welche Bücher ihn dorthin gebracht haben, wo er heute steht – in der Annahme, dieselbe Lektüre könnte ihn weiterbringen. TJ dachte kurz nach und ließ dann einfach die KI antworten. Er hatte in Claude die Erinnerungsfunktion aktiviert und wollte sehen, was das System aus Monaten gemeinsamer Gespräche rekonstruieren kann. Heraus kam ein Leseprofil, das niemand manuell hätte zusammenstellen können – und das für TJ zu 50 % ins Schwarze traf.
     
    Der genaue Prompt – und warum Kontext alles ist

    Der Prompt, den TJ live ausführt, lautet: *„Nach allem, was du über mich weißt – welche Bücher glaubst du habe ich gelesen, und welche sollte ich als nächstes lesen, passend zu dem, wo ich gerade stehe?"* Klingt simpel. Ist es aber nur dann, wenn die KI tatsächlich etwas über dich weiß. Wer die Speicherfunktion in Claude oder ChatGPT noch nicht eingeschaltet hat, bekommt eine generische Liste – nützlich wie ein Buchhandlungs-Bestseller-Tisch. Wer sie aktiviert hat, bekommt ein persönliches Leseprofil, das aus echten Gesprächsverläufen destilliert wurde. Der Prompt funktioniert also nur mit Kontext – und der Kontext entsteht über Zeit.
     
    Carstens Live-Reaktion: Der Griff ins Regal

    Carsten probiert den Prompt direkt in der Session aus – in ChatGPT, weil er dort die Speicherung aktiv hat. Das Ergebnis ist eine Liste mit hoher Treffsicherheit: *The Goal* von Goldratt – gelesen. *Thinking in Systems* – zumindest in Teilen. *The Lean Startup* – ja. Dann kommt die Einzelempfehlung: *The E-Myth Revisited* von Michael E. Gerber. Carstens Reaktion ist eindeutig: Er dreht sich um, greift in sein Regal mit den ungelesenen Büchern – und hält es hoch. Das Buch stand dort. Ungelesen. Die KI hat aus seinen Gesprächen rekonstruiert, was er noch nicht gelesen hat, aber offensichtlich längst kaufen wollte.
     
    Bücher lesen vs. mit Büchern leben

    TJ schließt die Folge mit einem Gedanken von Marcel Reich-Ranicki, dem Literaturkritiker, der jahrelang das Literarische Quartett prägte. Reich-Ranicki sagte sinngemäß: „Bücher hat man nicht, um sie zu lesen – sondern um mit ihnen zu leben." Der Moment kommt, wenn man ins Regal greift, weil man endlich bereit ist. Carstens Regal-Griff ist genau das: Er hatte das Buch schon. Er war noch nicht bereit. Die KI hat erkannt, dass die Zeit jetzt gekommen ist – und ihm das sachlich gespiegelt. Das ist keine Spielerei. Das ist KI als Selbstreflexions-Werkzeug.
     
    Fazit: Selbstreflexion per Prompt – sofort nachmachbar

    Der Bücher-Prompt ist eines der klarsten Beispiele dafür, was entsteht, wenn du der KI über Monate echten Einblick in dein Denken gibst. Kein Dashboard, kein Fragebogen – nur gespeicherte Gespräche und ein einziger Satz als Eingabe. Die 50-%-Regel gilt dabei als produktive Daumenregel: Die eine Hälfte bestätigt, dass die KI dich kennt. Die andere Hälfte zeigt dir, wo deine blinden Flecken liegen. Wer diesen Prompt noch heute ausprobieren will, braucht drei Dinge: eine aktivierte Erinnerungsfunktion, ein paar Monate Gesprächshistorie – und die Bereitschaft, das Ergebnis anzunehmen.
     
    Das nimmst du mit:
    • Aktiviere die Speicherfunktion in Claude oder ChatGPT – ohne gespeicherten Kontext liefert der Prompt eine generische Liste, keine persönliche.
    • Der genaue Prompt lautet: „Nach allem, was du über mich weißt – welche Bücher glaubst du habe ich gelesen, und welche sollte ich als nächstes lesen, passend zu dem, wo ich gerade stehe?
    • ,
        
    • 50
    • % Treffer sind kein schlechtes Ergebnis – die bekannten Bücher bestätigen
    • dass die KI dich kennt; die unbekannten zeigen dir deine blinden Flecken.
    • Die KI kann aus deinen bisherigen Gesprächen ein Leseprofil rekonstruieren, das kein Mensch manuell zusammenstellen könnte – Carstens Regal-Moment ist der lebendige Beweis.
    • Bücher kaufen, um sie irgendwann zu lesen, ist eine legitime Strategie – die KI hilft dir zu erkennen, wann die Zeit für ein bestimmtes Buch tatsächlich gekommen ist.
    • Dieser Prompt gehört zur Kategorie Selbstreflexion, nicht Produktivität: Das Ziel ist nicht eine schnelle Aufgabe, sondern ein ehrlicher Spiegel deiner Denk- und Lernwelt.
    Kapitel:
    00:00 Hook: Was wenn die KI deine Bücherliste kennt?
    00:21 Woher der Prompt stammt – die Entstehungsgeschichte
    01:37 Der Prompt wird live ausprobiert (Claude & ChatGPT)
    03:11 Carstens Ergebnis: ChatGPT greift ins ungelesene Regal
    04:19 Bücher lesen vs. mit Büchern leben – das Abschluss-Zitat
     
     
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    #560 — KI-Qualität im Tiefgang: Praktikant vs. Experte – der echte Test

    07.09.2026 | 3 Min.
    KI-Qualität im Tiefgang: Praktikant vs. Experte – der echte Test
     
    Woran erkennst du, ob ein KI-Tool wirklich taugt? Nicht an Einzelfragen – sondern daran, wie es sich schlägt, wenn ein echter Arbeitskontext entsteht. TJ schildert zwei gescheiterte Setups mit Perplexity und wie Claude dasselbe Problem in fünf Minuten gelöst hat. Warum der Unterschied zwischen KI-Modellen erst im Tiefgang sichtbar wird – und was du daraus für deinen Workflow mitnehmen kannst.
     
    Die Oberfläche lügt – warum KI-Qualität sich versteckt

    Viele KI-Tools wirken auf den ersten Blick ähnlich leistungsfähig. Einzelne Fragen beantworten sie sauber, die Antworten klingen kompetent, das Interface ist flüssig. Der echte Unterschied zeigt sich erst, wenn du tiefer gehst: wenn aus einer Frage ein Dialog wird, wenn Zwischenergebnisse zurückgeliefert, bewertet und weiterverarbeitet werden müssen. Genau das ist der Moment, in dem manche Tools schlicht aufhören zu funktionieren – und du es ohne direkten Vergleich oft gar nicht merkst. TJ beschreibt diesen Punkt treffend: „Qualitätsunterschiede, die kannst du an der Oberfläche nicht erkennen."
     
    Slack-Einführung abgebrochen: wenn das Kontextfenster nicht reicht

    TJ wollte die Slack-Einführung in seinem Unternehmen mit Perplexity aufsetzen – und musste mittendrin abbrechen. Das Modell halluzinierte, lieferte mit „geschwellter Brust" Anweisungen, die inhaltlich weit vom Ziel entfernt waren. Der Grund: Das Kontextfenster reichte schlicht nicht aus. Je länger das Gespräch wurde, desto mehr verlor Perplexity den Faden. Was zu Beginn funktionierte, kippte in dem Moment, in dem der Arbeitskontext komplexer wurde. Ein klassisches Beispiel dafür, dass Einzelfragen kein verlässlicher Maßstab für die Leistungsfähigkeit eines Modells sind.
     
    VPS-Installation: Trial and Error statt strukturierter Lösung

    Der zweite Test war technisch anspruchsvoller: TJ versuchte, Mirofish auf einem VPS mit angebundenem Ollama zu installieren – eine mehrstufige Aufgabe mit Abhängigkeiten, Rückmeldeschleifen und echten Systemzugängen. Perplexity lieferte Trial and Error. Probier das, schau mal, probier das nochmal. Kein strukturiertes Vorgehen, kein klarer Plan. Das kostete Zeit – und Nerven. Der Wechsel kam nicht aus Ungeduld, sondern aus Vernunft: Wenn ein Tool nach mehreren Schleifen nicht weiterkommt, ist der sauberste Zug, den Kontext geordnet zu übergeben und neu anzusetzen.
     
    Fünf Minuten mit Claude: strukturiert, ergebnisorientiert, gelöst

    TJ übergab Claude den Kontext mit einem klaren Briefing: „Ich bin hier mit Perplexity dran, der kriegt's nicht auf die Reihe – guck mal drauf, verschaff dir ein Bild, dann lösen wir das." Claude bekam die nötigen Zugänge, analysierte die Situation und arbeitete sich in klar definierten Schritten vor: „Mach das, liefer mir das Ergebnis zurück. Mach das, liefer das Ergebnis zurück." Dieser Rhythmus aus Anweisung, Rückmeldung und nächstem Schritt ist der entscheidende Unterschied. Nach fünf Minuten war das gesamte Thema gelöst. Der Vergleich, den TJ zieht, trifft es gut: Perplexity war der Praktikant, Claude der Experte, den man dazuholt, wenn es drauf ankommt.
     
    Fazit: Teste KI-Tools dort, wo es wirklich schwierig wird

    Der wichtigste Punkt dieser Episode ist kein Produktvergleich – es ist eine Methode. Teste KI nicht mit Einstiegsfragen, sondern mit echtem Arbeitskontext. Geh tief, lass das Tool in Schleifen arbeiten, fordere Zwischenergebnisse zurück. Erst dort wird sichtbar, ob ein Modell wirklich strukturiert denkt oder nur gut klingt. Und wenn ein Tool nicht weiterkommt: kein stundenloses Trial and Error, sondern Kontext sauber zusammenfassen und ein anderes Modell neu ansetzen lassen. Das ist keine Schwäche – das ist effizienter Umgang mit den Werkzeugen, die dir zur Verfügung stehen.
     
    Das nimmst du mit:
    • Perplexity verliert bei längeren, mehrstufigen Aufgaben den Kontext und halluziniert – selbst mit Max-Account und Opus 4.
    • KI-Qualität ist an der Oberfläche kaum erkennbar: Der echte Unterschied zeigt sich erst, wenn du wirklich tief in ein Problem gehst.
    • Wenn ein Tool nicht weiterkommt, lohnt es sich, den Kontext sauber zu übergeben und mit einem anderen Modell neu anzusetzen – statt stundenlang Trial and Error zu betreiben.
    • Die Fähigkeit, strukturiert Teilaufgaben abzuarbeiten und Ergebnisse zurückzufordern, trennt brauchbare KI-Assistenten von teuren Zeitfressern.
    • Teste KI-Tools nicht mit Einstiegsfragen, sondern mit echtem Arbeitskontext – erst dort wird sichtbar, ob ein Modell wirklich taugt.
    Kapitel:
    00:00 Hook: Praktikant vs. Top-Experte
    00:12 Perplexity verliert den Kontext bei der Slack-Einführung
    00:28 VPS-Installation: Trial and Error mit Perplexity
    00:48 Wechsel zu Claude: strukturiertes Vorgehen, Problem gelöst
    01:30 Fazit: Qualitätsunterschiede zeigen sich erst im Tiefgang
     
     
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    #559 — Angebote, die Kunden verlieren – und wie KI das repariert

    04.09.2026 | 8 Min.
    Angebote, die Kunden verlieren – und wie KI das repariert
     
    Dein Angebot steckt voller Fachbegriffe, die nur du kennst – der Kunde findet sich nicht wieder. TJ zeigt, warum zu viel "Wie" im Angebot entweder zum Feilschen einlädt oder den Kunden glauben lässt, er könne das Projekt selbst umsetzen. Außerdem: wie KI dir hilft, die exakte Sprache des Kunden aus dem Erstgespräch direkt ins Angebot zu übernehmen – und warum das Tesla-Prinzip auch für deine Beratungsleistung gilt.
     
    KI als Terminologie-Übersetzer – warum deine Sprache den Kunden verliert

    Der klassische Fehler beim Angebotschreiben: Du verwendest deine eigene Fachsprache – und der Kunde erkennt sein Problem darin nicht wieder. TJ empfiehlt, das Erstgespräch aufzuzeichnen und anschließend per KI auswerten zu lassen, mit einer klaren Anweisung: Verwende die exakte Terminologie des Kunden. Im Abschnitt "Ausgangslage und Zielsetzung" sollte sich der Gesprächspartner Wort für Wort wiederfinden. Das klingt simpel, ist in der Praxis aber der Unterschied zwischen einem Angebot, das sofort Vertrauen aufbaut, und einem, das Rückfragen produziert. KI macht diesen Schritt reproduzierbar – ohne dass du selbst jede Formulierung mühsam zurückverfolgen musst.
     
    Die 20/80-Regel: Was ins Angebot gehört – und was raus

    TJ skizziert eine klare Gewichtung: 20 Prozent Ausgangslage, 60 Prozent Was – also welches Problem wird gelöst, welches Ergebnis wird erreicht – und nur 20 Prozent Wie. Der Fehler, den die meisten Berater machen, ist die Umkehrung: 80 Prozent Wie, 20 Prozent Was. Man beschreibt den eigenen Workflow bis ins Detail, weil man stolz darauf ist – welcher Prompt, welches Tool, welcher Illustrationsprozess. Das Ergebnis: Der Kunde liest ein Konzeptpapier statt ein Angebot. Und ein Konzeptpapier lädt zum Nachbessern ein, nicht zum Unterschreiben.
     
    Das Tesla-Prinzip: Verkauf die Probefahrt, nicht die Elektroden

    TJ zieht die Analogie aus dem Buch "The Algorithm" des früheren Tesla-Präsidenten: Was Kunden zum Kauf bringt, ist die Probefahrt – das Erlebnis von 0 auf 100 in 2,6 Sekunden. Wie die Elektroden dabei zusammenwirken, interessiert niemanden. Für dein Angebot bedeutet das: Beschreibe das Ergebnis so greifbar wie möglich. Nicht "Cloud-Design-Prompt, Upscaling, Illustration mit Image 2" – sondern: publikationsfertiges Workbook auf KDP, 20–30 Seiten, für 10 Themengebiete, Top-Qualität wie der Prototyp. Wer das liest, will das Ergebnis. Wer den Prozess liest, fängt an zu rechnen.
     
    Warum Detailtiefe zum Preisverhandeln einlädt

    TJ nennt zwei konkrete Gefahren, wenn du zu tief ins Konzeptionelle gehst. Erste Gefahr: Der Kunde bekommt eine Scheinsicherheit – er glaubt, das Projekt selbst umsetzen zu können. Zweite Gefahr: Er fängt an, einzelne Posten herauszudiskutieren. TJ beschreibt ein reales Beispiel: Ein Kunde, der beim Workshop-Angebot jeden Baustein einzeln hinterfragte und Teile ersetzen wollte. Dasselbe gilt für die Preisgestaltung. Wer zehn Workbooks à 500 Euro auflistet, lädt dazu ein, von zehn auf neun zu gehen. Wer 5.000 Euro für zehn Workbooks als Paket nennt, verkauft ein Gesamtergebnis – nicht verhandelbare Einzelteile.
     
    Fazit: Du bist der Experte – verteidige dein Konzept von oben

    Wenn ein Kunde anfängt, an deinem Konzept zu schrauben, ist eine klare Antwort besser als eine offene Diskussion: "Ich mache das seit fünf Jahren. Diese Sequenz ist handkuratiert für Ihre Situation – wenn wir einzelne Bausteine herausnehmen, kann ich das Ergebnis nicht mehr garantieren." TJ fasst zusammen: Bleib auf Flughöhe. Das Angebot zeigt das Ziel, nicht den Maschinenraum. KI hilft dir, die Sprache des Kunden zu treffen. Das Tesla-Prinzip hilft dir, das richtige auszuwählen, was du zeigst. Und die Paketpreislogik schützt dich davor, dass aus einem Ja-Gespräch ein Verhandlungsmarathon wird.
     
    Das nimmst du mit:
    • KI kann Call-Aufzeichnungen auswerten und die exakte Terminologie des Kunden ins Angebot übernehmen – so findet er sich wieder, statt über Fremdworte zu stolpern.
    • Halte die 20/80-Regel ein: 80 Prozent des Angebots gehören dem Was und dem Ergebnis – nicht dem Wie und dem Prozess.
    • Das Tesla-Prinzip gilt auch für Beratungsangebote: Verkauf das Erlebnis der Probefahrt, nicht die Beschleunigungskurven und Elektroden dahinter.
    • Wer Preise an Einzelleistungen koppelt, lädt den Kunden ein, Posten herauszuverhandeln – ein Paketpreis für das Gesamtergebnis schützt dich davor.
    • Zu viel Konzeptdetail erzeugt zwei Probleme: Der Kunde glaubt, er kann es selbst machen – oder er fängt an, an deinem Konzept herumzudiskutieren.
    • Als Experte für dein Konzept darfst du klar sagen: Wenn wir Bausteine ersetzen, garantiere ich das Ergebnis nicht mehr – und das ist keine Diskussion, sondern Expertise.
    Kapitel:
    00:10 KI zur Terminologie-Übernahme aus Call-Aufzeichnungen
    00:51 Ausgangslage & Zielsetzung: Was ins Angebot gehört
    01:51 Das Was vs. das Wie – 20/80-Regel im Angebot
    02:38 Tesla-Analogie: Verkauf die Probefahrt, nicht die Elektroden
    05:04 Detailtiefe im Angebot lädt zum Preisverhandeln ein
    06:53 Du bist der Experte – so verteidigst du dein Konzept
     
     
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Generated: 9/19/2026 - 6:59:36 PM