Alle sprechen von KI-Krise, sprechen wir darum mal von KI-Alltag

TLDR: Fünfhundert Euro. In einer Nacht. Für eine API-Schleife, die niemand gestoppt hat. Während ich selig geschlafen habe, hat unsere KI fleissig Daten verarbeitet – und dabei unser Budget pulverisiert. Willkommen in der Realität der künstlichen Intelligenz.

Andere sprechen vom KI-Winter. Davon, dass die Kapazitätsgrenzen erreicht sind, dass Unternehmen keinen ROI aus ihren KI-Projekten ziehen, dass die Ernüchterung eingesetzt hat. Die Venture-Capital-Millionen versickern, die Chatbot-Projekte werden eingestellt, und plötzlich ist KI nicht mehr das Allheilmittel, das alle Probleme löst.

Weisst du was? Gut so. Endlich können wir ehrlich darüber sprechen, was KI wirklich kann und was nicht. Keine Marketing-Märchen mehr von magischen Algorithmen, die deine Website automatisch updaten oder dein SAP-System zum Leben erwecken. Realtalk: KI ist kein Zauberstab. Aber richtig eingesetzt? Verdammt nützlich.

Darum mal Klartext, was wir mit KI tatsächlich umsetzen und wo die Grenzen liegen. Ohne Hype, ohne Bullshit. Mit konkreten Tools, echten Zahlen und ehrlichen Fails. Denn der vermeintliche KI-Winter ist eigentlich das KI-Erwachsenwerden.

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Das KI-löst-alles-Märchen

"Können wir nicht einfach eine KI haben, die meine Website automatisch aktuell hält?" Diese Frage höre ich mindestens zweimal pro Woche. Gefolgt von: "KI soll unseren Traffic verdoppeln", "Also dieses ChaGPT KI macht unser SAP-System endlich benutzerfreundlich" oder mein persönlicher Favorit: "KI übernimmt unsere komplette Buchhaltung oder?"

Hier der Realitäts-Check: Nein, kann sie nicht. Jedenfalls nicht so, wie du dir das vorstellst. Eine Website automatisch zu updaten bedeutet nicht nur Texte zu ändern - da hängen Plugins dran, SEO-Optimierungen, Local Marketing Optimization, Google My Business-Verknüpfungen. Das ist ein komplexes Ökosystem, nicht ein simpler Textgenerator.

Und Traffic? KI schreibt dir gerne Content. Aber sie kennt deine Zielgruppe nicht, versteht deine Markenstrategie nicht und hat null Ahnung von deiner Conversion-Optimierung. Ja das könntest Du alles einbauen, einbinden und dann übernehmen, aber Du bist die Kraft dahinter, nicht die KI. Sie ist ein Amplifikator, kein:E Marketingdirektor/Managerin.

Das eigentliche Problem liegt tiefer: Die meisten Unternehmen wollen KI als Abkürzung für eine Digitalisierung verwenden, die sie nie gemacht haben. Wer seine Prozesse nicht kennt, seine Ziele nicht definiert hat und seine Daten nicht im Griff hat, dem hilft auch die beste KI nicht weiter.

Was KI wirklich kann: Unsere konkreten Erfolge

Genug der Ernüchterung - Zeit für die Erfolgsgeschichten. Denn während andere noch darüber diskutieren, ob KI den Hype wert ist, haben wir bereits 18 Monate praktische Erfahrungen gesammelt. Mit echten Kund:innen, echten Projekten und echten Zahlen.

Die folgenden Beispiele stammen aus unserem Alltag und dem unserer Kund:innen. Keine theoretischen Szenarien, keine Marketing-Versprechen - sondern dokumentierte Anwendungen mit messbaren Ergebnissen. Wir zeigen dir genau, welche Tools wir verwenden, wie wir sie konfiguriert haben und was sie wirklich kosten. Plus die Setup-Zeit, die niemand gerne erwähnt, aber die du einkalkulieren musst.

Warum diese Transparenz? Weil du eine ehrliche Grundlage brauchst, um zu entscheiden, ob sich KI für dein Unternehmen lohnt. Nicht jede Anwendung funktioniert für jeden - aber diese hier haben sich bei uns bewährt und lassen sich auf andere Unternehmen übertragen.

Spoiler: Es geht nicht um revolutionäre Durchbrüche, sondern um intelligente Automatisierung wiederkehrender Aufgaben. Genau da liegt das echte Potenzial von KI - nicht in der kompletten Übernahme deiner Arbeit, sondern in der Optimierung dessen, was du sowieso schon tust.

Der interne Game-Changer: Ferienrückblick-Automation

Drei Wochen Ferien, 147 E-Mails, 34 Slack-Nachrichten, 12 verpasste Meetings und ein nicht nachgeführter Kalender. Früher brauchte ich ein bis zwei Tage, um wieder im Business zu sein. Heute öffne ich morgens eine einzige E-Mail mit dem Betreff "Dein Ferienrückblick".

So funktioniert es: Make verbindet Mail, Slack und Calendar und TLDV. Alle E-Mails der Tage von “Ferien” bis “Ferien” werden gefiltert - Newsletter raus, automatische Bestätigungen raus, nur echte Kommunikation bleibt. Diese gehen via API an ChatGPT API mit einem gesonderten Prompt der zusammengefasst sagt: "Analysiere alle E-Mails, Einladungen und Dokumenete nach Themen, Projekte oder Kunden, sortiere nach Dringlichkeit. Erstelle drei Kategorien: Sofort handeln, diese Woche erledigen, zur Kenntnisnahme."

Die Make Automation erstellt dann eine strukturierte Zusammenfassung: "3 Kunden warten auf Angebote (Max Muster AG - Website-Relaunch, Budget 25'000 CHF, Deadline 15. Oktober). 2 Projekte haben Deadlines diese Woche. 1 neuer Lead aus der Website-Anfrage - Maschinenbau-Unternehmen sucht Social Media Betreuung."

Dazu kommen alle verpassten Slack-Threads, automatisch zusammengefasst: "Team hat Projekt X abgeschlossen, Kunde Y ist zufrieden, Problem Z wurde gelöst." Plus eine To-Do-Liste mit konkreten Terminen für diese Woche.

Setup-Zeit: 8 Stunden für Make-Integration und Prompt-Engineering. Kosten: keine 12 CHF monatlich für die API-Calls. Zeitersparnis pro Ferienrückkehr: 6 Stunden. Das entspricht bei meinem Stundensatz 900 CHF gesparter Arbeitszeit - nach dem ersten Einsatz war das System bezahlt.

Der Kunden-Favourite: Meeting-Transkription ohne Datenschutz-Alptraum

Kunde: Müller & Partner, 23 Architekten. Problem: Jedes Gespräch manuell nachbearbeiten kostet 1-2 Stunden pro Meeting. Bei 15 Gesprächen pro Woche sind das 30 Stunden reine Schreibarbeit.

Die Lösung läuft so: TLDV mit Cloud in der EU (musst du manuell einstellen) zeichnet automatisch alle Zoom-Meetings auf und transkribiert sie. TLDV läuft auf EU Server, erfüllt DSGVO-Anforderungen und alle Daten bleiben in Europa. Nach dem Meeting geht das Transkript automatisch an alle Teilnehmende mit einem speziell trainierten Prompt: "Du bist .... Fasse … zusammen: Kernthemen, offene Fragen, nächste Schritte für das Team, relevante Deadline."

Diese Zusammenfassung geht automatisch an alle Besprechungsteilnehmenden und in den Slack-Channel. Die zuständige Person muss nur noch 10 Minuten fürs durchscannen aufwenden statt 2 Stunden für komplette Nachbearbeitung.

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Mehr KI Kompetenz? Inkl. Kompetenznachweis? Dazu haben wir das KI-Update entwickelt, immer jeden Montag Abend für Members und völlig kostenlos jeden 2ten Montagabend zum reinschnuppern. Mehr Infos gibts auf: www.ki-update.com 

Der Prompt Engineer: Schluss mit Trial-and-Error

Hier unser grösster Lerneffekt: Wir haben Monate damit verschwendet, für jeden Anwendungsfall neue Prompts zu basteln. ChatGPT mal so, Claude mal anders, bei jedem Kunden von vorne anfangen. Pure Zeitverschwendung.

Die Lösung: Wir haben einen Prompt Engineer gebaut - einen CustomGPT, der gefüttert ist mit unserem kompletten Wissen über effektive Prompts, unsere bewährten Formulierungen und typische Anwendungsfälle. Heute fragen wir diesen Engineer: "Ich brauche einen Prompt für Newsletter-Zusammenfassungen in der Maschinenbau-Branche" und bekommen einen fertigen, getesteten Prompt zurück.

Konkretes Beispiel: Ein Kunde aus der Fintech-Branche wollte einen CustomGPT für Kundenservice-Anfragen. Früher hätten wir 3 Stunden experimentiert. Heute geben wir dem Prompt Engineer diese Anfrage: "Erstelle einen Prompt für einen Kundenservice-Agent im Banking-Bereich. Zielgruppe: KMU-Kunden. Tonfall: professionell aber zugänglich. Muss rechtliche Fragen an Menschen weiterleiten."

Der Engineer liefert einen 280-Wörter-Prompt mit Persona-Definition, Anweisungen für Edge Cases und Sicherheitsparameter. Setup-Zeit für den Kunden-CustomGPT: 15 Minuten statt 3 Stunden. Der CustomGPT beantwortet jetzt 80% aller Standard-Anfragen automatisch und leitet nur komplexe Fälle weiter.

Hier gehts zum Prompt Engineer: CustomGPT

Die Newsletter-Revolution: Keine Inbox mehr, sondern intelligente Kuration mit Slack und Make

Newsletter-Chaos kennst du: 27 Branchen-Newsletter, 23 Tech-Updates, 15 Marketing-Insights - und null Zeit, sie zu lesen. Unser Team hatte dasselbe Problem, bis wir die Newsletter-Automation gebaut haben.

So läuft es heute: Alle relevanten Newsletter gehen nicht mehr in unsere persönlichen Postfächer, sondern an eine zentrale E-Mail-Adresse. Zapier fängt sie ab und schickt sie direkt an Claude AI. Der Prompt lautet: "Du bist unser Content-Kurator. Fasse diese Newsletter zusammen: Welche 3 wichtigsten Trends? Welche konkreten Tipps? Was ist für eine Digital-Agentur relevant? Erstelle daraus einen kompakten Wochenrückblick."

Jeden Samstagmorgen erhalten wir eine einzige E-Mail: "Dein Weekly Digest". Darin stehen die wichtigsten Entwicklungen der Woche, sortiert nach Relevanz und Themenblöcken.

Die API-Horror-Story: Was schief gehen kann

Zurück zu meiner 500-CHF-Nacht. Wir wollten einen automatischen Recherche-Sync zwischen Google Calendar und unserem CRM-System bauen. Klingt simpel: Suche von Leads → automatisch in die Datenbank.

Der Fehler: Wir haben keine Rate Limits gesetzt und einen Loop programmiert. Das System hat jeden Termin x-mal synchronisiert, jede Änderung als neuen Termin interpretiert und dabei tausende API-Calls generiert. GPT4o AI hat fleissig jeden einzelnen Kalendereintrag "optimiert" und dabei unser Budget pulverisiert.

Die Rechnung am nächsten Morgen: 547 CHF für eine Nacht. Lesson learned: Immer Limits setzen, immer Tests mit kleinen Datensätzen machen, immer Monitoring aktivieren.

CustomGPTs für Routine-Tasks: Der digitale Mitarbeiter

Hier wird es richtig praktisch. Wir haben für wiederkehrende Aufgaben spezialisierte CustomGPTs gebaut - digitale Mitarbeiter, die genau wissen, wie wir arbeiten.

CustomGPT "Betreuungs-Dokumentation": Gefüttert mit unseren Dokumentationsstandards, typischen Betreuungssituationen und Fachterminologie aus der Sozialen Arbeit. Input: "Dokumentiere heutigen Hausbesuch bei Familie Müller: Tochter zeigt Fortschritte in der Schule, Mutter braucht Unterstützung bei Behördengängen, nächster Termin: Elterngespräch organisieren." Output: Strukturierte Dokumentation nach BESA-Standards mit Zielen, Massnahmen und Terminen. Spart pro Dokumentation 20 Minuten Schreibzeit.

CustomGPT "Antrags-Assistent": Kennt alle relevanten Sozialversicherungen, Hilfsmittel-Kategorien und Antragsfristen. Input: "Familie mit autistischem Kind, 8 Jahre, braucht Assistenzbeitrag und Hilfsmittel für Schule." Output: Strukturierte Übersicht aller möglichen Anträge (IV-Beitrag, Hilflosenentschädigung, kantonale Ergänzungsleistungen) mit konkreten Fristen und benötigten Dokumenten. Reduziert Antrags-Recherche von 1.5 Stunden auf 20 Minuten.

RAG "Ressourcen-Finder": Trainiert auf lokale Unterstützungsangebote, Therapiemöglichkeiten und Beratungsstellen in der Region. Input: "Alleinerziehende Mutter, 2 Kinder, finanzielle Schwierigkeiten, 8-Jähriger zeigt Verhaltensauffälligkeiten." Output: Konkrete Anlaufstellen mit Kontaktdaten, Öffnungszeiten und Anmelde-Modalitäten. Erste Ressourcen-Übersicht in 5 Minuten statt 45 Minuten recherchieren.

Ergebnis: Der CustomGPT beantwortet 75% aller Standard-Anfragen sofort und fachlich korrekt. Komplexe Fälle leitet er an die Fachpersonen weiter - aber mit einer Voranalyse und relevanten Gesetzesartikeln und die Administration ist entlastet und zwar massiv.

Die harte Realität: Wo KI an ihre Grenzen stösst

Nach bald 60 Monaten KI-Praxis haben wir gelernt: Nicht alles, was technisch möglich scheint, ist auch praktisch sinnvoll. Angefangen damals mit Integromat und Zapier, heute immer mehr und mehr Agentic - aber hier die ungeschminkte Wahrheit über KI-Grenzen - mit konkreten Beispielen aus unserer täglichen Arbeit.

Komplexe Systeme: Der Website-Update-Traum platzt

"Kann KI nicht einfach meine Website aktuell halten?" Diese Frage kommt wöchentlich. Die Antwort: Theoretisch ja, praktisch nein.

Konkretes Beispiel: Ein Maschinenbau-Unternehmen wollte seine Produktseiten automatisch aktualisieren lassen. 847 verschiedene Maschinen, jede mit 23 technischen Spezifikationen. Dazu CE-Kennzeichnungen, Sicherheitsdatenblätter, branchenspezifische Normen. Die Website läuft auf WordPress mit 12 verschiedenen Plugins für E-Commerce, mehrsprachige Inhalte und B2B-Preisstrukturen.

Was wir versucht haben: Die KI sollte Produktbeschreibungen aktualisieren, SEO-Texte optimieren und Preise anpassen. Das Ergebnis nach 3 Testwochen: 47 fehlerhafte Produktseiten. KI hatte Modelle verwechselt, veraltete Normen verwendet und Preise für falsche Märkte eingesetzt. Eine Hochpräzisions-Fräsmaschine wurde als "vielseitiger Küchenhelfer" beschrieben - offensichtlich hatte die KI ähnliche Begriffe aus anderen Kontexten übernommen.

Das Problem: KI kann Texte schreiben, aber sie versteht keine Systemzusammenhänge. Sie weiss nicht, dass Modell XY-2000 seit März nicht mehr produziert wird, dass die neue CE-Norm andere Sicherheitshinweise erfordert und dass deutsche Kunden andere Spezifikationen brauchen als Schweizer. Kurzum: manchmal sind kleinere Prozessschritte einfacher als die grossen Würfe.

Menschen bleiben notwendig: KI ist kein Ersatz

Das grösste Missverständnis: KI ersetzt menschliche Entscheidungen. Tut sie nicht, sie schafft Freiraum für menschliche Entscheidungen.

Unser Meeting-Transkriptions-System unktioniert excellant - aber nur mit menschlicher Kontrolle. Jede KI-Zusammenfassung wird von uns quer geprüft. Warum? KI übersieht Nuancen, misinterpretiert Ironie und erkennt keine emotionalen Untertöne oder schreibt Namen manchmal doch falsch. KI macht Menschen effizienter, aber sie ersetzt keine Expertise, Empathie oder strategisches Denken.

Was wirklich funktioniert: Repetitive Aufgaben automatisieren, Informationen strukturieren, Routineprozesse beschleunigen. Was nicht funktioniert: Komplexe Entscheidungen treffen, Kreativität komplett ersetzen, menschliche Expertise überflüssig machen.

KI ist kein Allheilmittel für schlechte Prozesse. Aber sie ist ein mächtiger Verstärker für das, was bereits funktioniert. Wenn du deine Abläufe kennst, deine Ziele definiert hast und deine Daten im Griff hast, dann ist jetzt der perfekte Zeitpunkt für den KI-Einstieg.

Starte mit einem konkreten Problem: Welche wiederkehrende Aufgabe kostet dich wöchentlich 2-3 Stunden? Meetings zusammenfassen? E-Mails kategorisieren? Content erstellen? Angebote schreiben? Such dir eine Sache aus und automatisiere sie.

Budget für den Anfang: 200-500 CHF monatlich für Tools, plus 10-15 Stunden Setup-Zeit. Erwarteter ROI: 2-4 gesparte Stunden wöchentlich ab dem zweiten Monat. Das ist realistisch erreichbar und messbar profitable.

Darum: Fang klein an, denk langfristig

Schreib mir eine E-Mail an [email protected] und mit dem Betreff “Automation”. Wir zeigen dir an deinen konkreten Beispielen, was mit KI möglich ist - und was nicht. Ehrlich, praktisch, ohne Marketing-Blabla.

Denn während andere noch über den KI-Winter diskutieren, nutzen wir die Technologie bereits. Jeden Tag. Mit messbaren Ergebnissen. Das können wir auch für dich.

Die KI-Revolution findet nicht in spektakulären Durchbrüchen statt, sondern in 15 gesparten Minuten pro Tag. Das summiert sich zu Stunden, Tagen, Wochen produktiver Arbeitszeit. Zeit, die du in dein Kerngeschäft investieren kannst.

Der KI-Winter? Kann kommen. Wir sind bereit - mit funktionierenden Systemen, realistischen Erwartungen und konkreten Ergebnissen. Bist du es auch?

Und darum bin ich nach wie vor überzeugt, es geht nur gemAInsam. Also wenn Du reden willst, und wenn Du mit mir zusammenarbeiten willst: melde Dich gerne www.rogerbasler.ch

Disclaimer: Dieser Artikel wurde nach meinem eigenen Wissen und dann mit Recherchen mit KI (Perplexity.Ai und Grok.com sowie Gemini.Google.com) manuell zusammengestellt und mit Deepl.com/write vereinfacht. Der Text wird dann nochmals von zwei Personen meiner Wahl gelesen und kritisch hinterfragt. Das Bild stammt von Ideogram.Ai und ist selbst erstellt. Dieser Artikel ist rein edukativ und erhebt keinen Anspruch auf Vollständigkeit. Bitte melde dich, wenn Du Ungenauigkeiten feststellst, danke.

Weitere Informationen:

Mein Podcast “KI kann ich”

Das längere Format mit Janet Zentel und mir:

PS: Sehen wir uns in Wien?