Der KI-Unternehmer - Strategien zum Erfolg

10 % Chance auf Auslöschung – Anthropics Rücktritt, Börsengang und die Frage dahinter geplant
 
Ein Anthropic-Forscher tritt öffentlich zurück und nennt 10 % Auslöschungswahrscheinlichkeit bis 2030 – der Post geht in einem Tag auf 100 Millionen Aufrufe. TJ analysiert, was hinter dem Rücktritt steckt: echte Angst, strategisches Kalkül oder PR-Feuerwerk kurz vor Anthropics Börsengang mit angestrebten 2 Billionen Dollar Bewertung. Wer die Verflechtungen zwischen Musk, Altman und Amodei kennt, sieht das Bild klarer.
 
Ein Rücktritt, 100 Millionen Aufrufe – und kein Podcast, der schweigt

Jacob Coxon hatte auf seinem X-Account noch nie gepostet. Dann trat er öffentlich bei Anthropic zurück – und sein Post erreichte innerhalb eines einzigen Tages über 100 Millionen Aufrufe. TJ beschreibt, dass es in diesem Moment kaum einen Podcast gab, der das Thema nicht aufgriff. Das ist ungewöhnlich. Rücktritte passieren ständig. Dieser hat das Machtgefüge der gesamten KI-Branche sichtbar erschüttert – und laut TJ stehen wir erst am Anfang dieser Debatte. Der Vorwurf von Coxon: Die führenden KI-Labore, darunter Anthropic und OpenAI, verzocken unser aller Leben, weil sie ungebremst auf selbstverbessernde Systeme zurasen.
 
10 % – und dann legt ein Anthropic-Insider nach

Coxon nennt eine 10-prozentige Chance, dass es bis Ende dieser Dekade, also bis 2030, das war mit der Menschheit. Vier Jahre. Was diese Zahl noch schwerer macht: Evan Hubinger, bei Anthropic intern für die Ausrichtung der KI verantwortlich, springt kurz darauf ebenfalls an die Öffentlichkeit und sagt wörtlich, er persönlich sehe die Wahrscheinlichkeit, dass KI die Menschheit auslöscht, bei über 10 Prozent. TJ hebt hervor, wie ungewöhnlich das ist. Normalerweise sprechen in diesen Firmen nur die Chefs. Dass jemand aus der zweiten oder dritten Reihe eine solche Aussage öffentlich macht, ist ein Signal – nur unklar, welches genau.
 
Dario Amodeis Essay: Bremsen, nicht stoppen

Einen Tag nach Hubingers Aussage meldete sich CEO Dario Amodei mit einem Essay zu Wort: *We must pace the Frontier*. Sein Kernargument: nicht stoppen, aber das Tempo bewusst reduzieren, damit die Sicherheit mithalten kann. Er legte einen Drei-Stufen-Plan vor – unabhängige Prüfer mit Modellzugang, Koordination demokratischer Staaten und globale Absprachen bei gefährlichen Fähigkeiten. Kurz darauf sagte Sam Altman seinen IPO ab. Und dann sprang ausgerechnet Elon Musk öffentlich hinter Amodei. TJ ordnet ein, warum das alles andere als selbstlos ist – und warum die Reihenfolge dieser Ereignisse zu denken gibt.
 
Musks 1,5 Milliarden monatlich – und die Abhängigkeit, die er nicht nennt

Musk verdient laut TJ 1,5 Milliarden Euro monatlich daran, dass er Anthropic eines der größten Rechenzentren Amerikas vermietet – Kolossus 1. Gleichzeitig ist er auf Anthropics Modell angewiesen, weil OpenAI sein Modell von der Entwicklungsplattform Cursor zurückgezogen hat. Cursor, das Musk für rund 60 Milliarden gekauft hat, braucht ein starkes Coding-Modell – und das kommt aktuell von Anthropic. Wenn Musk also öffentlich hinter Amodei steht, obwohl beide eigentlich Wettbewerber sind, gibt es dafür handfeste wirtschaftliche Gründe. TJ hat Musk bereits vor Monaten in einem knapp zweistündigen Interview beim *Economist* gehört, in dem Musk andeutete, dass ein gewisses Risiko für die Menschheit bestehe.
 
Fazit: Echte Sorge, Marketing oder Machtspiel – die Frage bleibt offen

Was all das zusammenbringt, ist Anthropics Börsengang. Vor sechs bis acht Wochen lag die angestrebte Bewertung bei einer Billion Dollar. Inzwischen sind es zwei Billionen – eine Verdoppelung innerhalb von ein bis zwei Monaten. Laut Reuters soll die Vermarktung Mitte Oktober beginnen, noch vor den US-Zwischenwahlen im November. Laut Fortune hat das Unternehmen bei dieser Bewertung bisher keinen Gewinn erwirtschaftet. TJ stellt die entscheidenden Fragen offen: Ist die 10-Prozent-Warnung echte Sorge? Ist sie Marketing? Oder ist sie der Versuch, über ein Kontrollgremium noch mehr institutionellen Einfluss zu sichern? Wer die Zahlen kennt, sieht: Öffentliche Aufmerksamkeit ist hier kein Nebenprodukt – sie ist das Produkt.
 
Das nimmst du mit:
• Wenn ein KI-Forscher aus einer einflussreichen Firma öffentlich eine 10-%-Auslöschungs-Wahrscheinlichkeit nennt, lohnt es sich, den finanziellen Kontext zu prüfen – Anthropic strebt kurz darauf einen Börsengang mit 2-Billionen-Dollar-Bewertung an.
• Wenn Elon Musk einen Konkurrenten wie Anthropic öffentlich unterstützt, hat das handfeste wirtschaftliche Gründe: Er verdient 1,5 Mrd. Euro monatlich durch Rechenzentrums-Vermietung an Anthropic.
• Wenn Dario Amodei (Anthropic-CEO) 'das Tempo bremsen' fordert, meint er nicht Stopp – sondern einen Drei-Stufen-Plan mit unabhängigen Prüfern, Staaten-Koordination und globalen Absprachen.
• Wenn eine Firmenbewertung innerhalb von zwei Monaten von 1 auf 2 Billionen Dollar springt und das Unternehmen noch keinen Gewinn macht, ist öffentliche Aufmerksamkeit kein Nebenprodukt – sie ist das Produkt.
• Wenn alle großen Podcasts gleichzeitig dasselbe Thema aufgreifen, ist es kein Zufall: Dieser Rücktritt hat das Machtgefüge der KI-Branche sichtbar durchgeschüttelt – und die Debatte hat gerade erst begonnen.
Kapitel:
00:00 Hook: Die 10-%-Aussage und ihre Wucht
00:33 Was passiert ist: Der Rücktritt von Jacob Coxon
01:31 Evan Hubinger legt nach – >10 % Auslöschungswahrscheinlichkeit
02:40 Dario Amodeis Essay: We must pace the Frontier
03:20 Sam Altman, Musk und die Interessenkonflikte
04:59 Anthropics Börsengang: Von 1 auf 2 Billionen in zwei Monaten
06:19 Die offene Frage: Echte Sorge, Marketing oder Machtspiel?
 
 
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Grok, Claude 5.1 & ChatGPT 6: Was die neuen KI-Modelle wirklich bedeuten
 
Drei große KI-Releases in einer Woche – Grok, Claude 5.1 und ChatGPT 6 (Astra). TJ ordnet ein, welche Features für Unternehmer tatsächlich relevant sind und was davon nur Schlagzeilen produziert. Wer verstehen will, warum führende US-Podcasts inzwischen Doppelfolgen schieben, findet hier die Antwort.
 
Warum die KI-Welt gerade Doppelfolgen produziert

Das Tempo hat ein neues Level erreicht. Führende US-Podcasts wie All-In oder One Shot, die normalerweise eine Folge pro Woche veröffentlichen, schieben inzwischen teilweise zwei – weil so viel passiert, dass eine Folge schlicht nicht mehr reicht. TJ stellt genau diesen Punkt an den Anfang: Wir befinden uns auf der exponentiellen Kurve der Entwicklung, nicht irgendwo am Fuß davon. Drei maßgebliche Releases in einer einzigen Woche sind kein Ausrutscher, sondern das neue Normal. Wer das versteht, denkt bei jeder Planungsrunde schon einen Schritt weiter.
 
Grok: Elon Musk kommt mit Lichthupe

xAI – das Unternehmen hinter Grok, das TJ im Originalton noch als SpaceX bezeichnet – hat eine agentische, cloudbasierte Plattform auf den Markt gebracht, die einige bemerkenswerte Kernfeatures mitbringt. TJ beschreibt es bildlich: Elon Musk kommt auf der linken Spur mit Lichthupe. Ob er die etablierten Platzhirsche tatsächlich überholt, ist offen – es gibt Stimmen, die sagen, er liege noch deutlich hinten. Aber: Grok-Features wandern bereits. Google Gemini und Anthropic werden sie übernehmen. Deshalb lohnt es sich jetzt, einen Blick reinzuwerfen – nicht weil Grok das beste Modell ist, sondern weil es zeigt, wohin die Reise geht.
 
Claude 5.1 und das Token-Kostenproblem

Claude 5 hat bei vielen für echte Begeisterung gesorgt – neue Energie, neue Inspiration, handfeste Ergebnisse in der KI-Entwicklung. Das Problem: vierstellige Tokenkosten an einem einzigen Tag. TJ kennt das aus eigener Erfahrung. Opus 5 hat dieses Problem bereits teilweise adressiert und ähnliche Leistung zu niedrigeren Preisen geliefert. Claude 5.1 greift diesen Faden jetzt erneut auf und versucht, die Balance zwischen Leistung und Kosten besser hinzubekommen. Für alle, die Claude 5 produktiv einsetzen wollen, aber am Preisschild gescheitert sind, ist das die relevanteste Neuigkeit dieser Releases.
 
ChatGPT 6 (Astra): Der Vollständigkeit halber

Wenige Tage nach den anderen Releases hat OpenAI ChatGPT 6 unter dem Codenamen Astra veröffentlicht. TJ erwähnt es als dritten Pfeiler der Woche, ohne es übermäßig zu dramatisieren. Das ist selbst eine Aussage: Selbst ein GPT-Majorreleases geht inzwischen fast unter, wenn gleichzeitig zwei andere Anbieter neue Modelle droppen. Die Botschaft dahinter ist dieselbe wie bei Grok – Features wandern zwischen den Anbietern, kein Modell hält seinen Vorsprung lange. Wer heute auf ein einziges System setzt, sollte das bewusst tun.
 
Fazit: Nicht das Modell entscheidet – die Geschwindigkeit

Drei Releases, eine Woche, kein Ende in Sicht. Das eigentliche Takeaway dieser Folge ist nicht, welches Modell gerade vorne liegt. Es ist die Erkenntnis, dass Alleinstellungsmerkmale im KI-Markt eine Halbwertszeit von wenigen Wochen haben. Was Grok heute kann, übernimmt Google Gemini morgen. Was Claude 5 kostet, löst Claude 5.1 übermorgen. Für Unternehmer bedeutet das: Den Überblick behalten, flexibel bleiben und nicht zu tief in ein einzelnes Tool investieren, bevor das nächste Release die Karten neu mischt.
 
Das nimmst du mit:
• Grok lohnt sich jetzt anzuschauen – nicht weil es das stärkste Modell ist, sondern weil seine Features zeigen, was andere Anbieter in wenigen Wochen übernehmen werden.
• Claude 5.1 adressiert direkt das Token-Kostenproblem, das viele Nutzer von Claude 5 ausgebremst hat – inklusive vierstelliger Tageskosten beim intensiven Entwickeln.
• ChatGPT 6 (Astra) ist erschienen – dass es fast untergeht, zeigt, wie stark das Release-Tempo inzwischen ist.
• Features wandern zwischen Anbietern innerhalb von Wochen: Kein Modell hält einen Vorsprung lange, und wer flexibel bleibt, ist im Vorteil.
• Führende US-Podcasts produzieren bereits Doppelfolgen pro Woche – die exponentielle Kurve der KI-Entwicklung ist keine Metapher mehr, sondern Alltag.
Kapitel:
00:00 Intro: Warum die KI-Welt gerade Doppelfolgen produziert
00:36 Grok: Elon Musks agentische Cloud-Plattform
01:37 Claude 5.1 und die Token-Kostenfrage
02:07 ChatGPT 6 (Astra) erscheint
 
 
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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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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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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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