These: Nicht KI gefährdet dein Business, sondern Gewohnheit. Wer heute sauber automatisiert, Wissen skalierbar macht und seine „menschlichen Moats“ schärft, gewinnt. Utopie vs. Untergang? Egal. Wir bauen jetzt belastbare Vorteile.
Was sich ändert (kurz & ehrlich)
KI wird zum Betriebssystem deiner Arbeit: im Browser, in Office, in Prozessen.
Geschwindigkeit & Qualität steigen gleichzeitig: neue Multimodal- und Edge-Ansätze.
Governance wird Pflicht: Evaluierungen, Nachvollziehbarkeit, Standards.
Arbeitsmarkt: Routine kippt in Automatisierung – Differenzierung liegt im Menschlichen (Urteil, Beziehung, Kreativität).
Die 5+2 Hebel bis 2030 (mit Copy-Prompts)
1) Vollständiger Automations-Audit (Zeitfresser raus, Qualität bleibt)
Du bist Operations-Analyst. Auditiere mein Business [Branche/Modell, Teamgröße, Tools].
Liste alle Aufgaben, die Mustern folgen. Sortiere nach: (1) Stundenersparnis/Woche,
(2) Implementationsaufwand (S/M/L), (3) Qualitätsrisiko (niedrig/mittel/hoch).
Für die Top-10 gib mir: exakte Tool-Empfehlung, Setup-Schritte, Checkliste für QA,
und eine 30-Tage-Umsetzung (Woche 1–4) mit Verantwortlichen.
Fokusbereiche: [Kundensupport | Content | Backoffice | Datenpflege].
2) Dein Wissen als skalierbares KI-Asset (aus dem Kopf ins System)
Du bist Productizer. Aus meiner Expertise [Nische/Methodik/Zielgruppe] entwickelst du
3 KI-gestützte Assets: (A) Diagnose/Assessment, (B) Guided-Advisor/Coach, (C) Micro-Produkt (Template/Workshop as a Service).
Erstelle Datenplan (Welche Dokumente/FAQs/Cases?), Trainings-Prompts, Tone-Of-Voice-Leitplanke, und ein Wartungs-Ritual (monatlich) für Aktualität. Liefere außerdem ein Onboarding-Script
("So nutzt du das Tool in 10 Minuten").
3) Brutal ehrliche 2030-Risikokarte (was kippt, was trägt)
Erstelle meine 2030-Überlebenskarte. Analysiere Einnahmequellen: [Liste].
Bewerte KI-Ersatzrisiko je Quelle (1–10) + warum. Identifiziere nicht automatisierbare
Kernelemente (z. B. Kontexturteil, Reputation, Community, Live-Facilitation).
Baue daraus eine 12-Monats-Shift-Roadmap: was beenden, was transformieren, was verdoppeln.
Mit Quartals-Milestones, Kennzahlen und Abbruchkriterien.
4) Opportunity-Radar aus der Disruption (Lücken sehen, bevor sie Mainstream sind)
Du bist Opportunity-Scout. Auf Basis meiner Stärken [Skills], Zielgruppe [Avatar] und Trends
identifizierst du 12 konkrete Chancen, die durch KI-Umbrüche entstehen.
Für jede Chance: Problem, Zahlungsbereitschaft, First-Offer, Einstiegs-Preisanker,
Proof-Mechanik (wie beweise ich in 7 Tagen Nutzen?), und Go-To-Market-Mini-Plan.
Priorisiere nach Time-to-Value (<30 Tage) und strategischer Hebelwirkung.
5) Bau deinen „AI-Twin“ (arbeitet 24/7, bleibt 100 % du)
Du bist Conversation-Architect. Entwirf meinen AI-Twin für [Ziel: Leads qualifizieren,
Fragen beantworten, Termine buchen]. Definiere:
(1) Wissensbasis (Docs, Videos, Cases, Einwände, Preise – als Liste),
(2) Persönlichkeit (Stimme, No-Go-Phrasen, Prinzipien),
(3) Gesprächsflüsse (Kalt → Qualify → Objection-Handling → CTA),
(4) Eskalationsregeln (wann Mensch übernimmt),
(5) Messgrößen (Qualifizierungsquote, Buchungsrate, Zufriedenheit).
Liefere Trainings-Prompts + 10 Test-Dialoge inkl. Idealantwort.
Bonus A – Menschliche Moats schärfen (nicht kopierbar):
Mappe meine nicht automatisierbaren Stärken (z. B. Live-Sparring, komplexes Framing, Netzwerk-Effekte). Baue daraus 3 Premium-Leistungen (Name, Nutzen, Prozess, Preis, Garantie) und eine Content-Serie, die genau diese Moats sichtbar macht.
Bonus B – Governance by Design (Vertrauen als Wettbewerbsvorteil):
Erstelle für meine KI-Workflows ein schlankes Governance-Playbook: Datenquellen, Versionsführung, Evaluations-Checks, Bias-/Sicherheits-Gates, und ein "Post-Mortem-Template" für Fehlerfälle. Schreibe es so, dass ein Freelancer es in 60 Minuten versteht und umsetzt.
30-Tage Sprint (realistisch & messbar)
Woche 1 – Sicht & Setup
Audit starten (Top-10 Aufgaben, 3 Quick-Wins auswählen)
Wissensinventar fürs KI-Asset sammeln (Ordnerstruktur, Dateibenennung)
KPI-Baseline: Lead-zu-Call-Rate, Erstellzeit Content, Support-Antwortzeit
Woche 2 – Erste Automationen live
2 Workflows produktiv (z. B. Intake-Form → CRM → Draft-Antwort)
AI-Twin: Wissensbasis v1 + 5 Testdialoge
Landing „Wie wir mit KI arbeiten“ (Transparenz ≙ Vertrauen)
Woche 3 – Produktisierung
Assessment v1 + Guided-Advisor (begrenzter Pilottest)
Opportunity-Radar: 1 Micro-Offer launchen (≤ 30 Tage Time-to-Value)
QA-Ritual einführen (wöchentlich 30 Min: Logs, Fehler, Verbesserungen)
Woche 4 – Skalierung & Review
Automationen → Team-Handbuch (GIF-Loom + Checklisten)
AI-Twin auf Website/Inbox live (mit klarer Eskalation)
Review: KPI-Delta, Lerneffekte, Backlog v2 → Monat 2 planen
Kennzahlen, die wirklich zählen
Zeitgewinn: -X h/Woche in Support/Produktion
Qualität: Revisionsquote ↓, Zufriedenheit ↑
Konversion: Qualifizierte Leads/100 Kontakte ↑
Risiko: Dokumentierte Entscheidungen, Fehler-TTR ↓
Implementieren mit TMP-Prinzipien
Kontext vor Antwort: Rolle, Ziel, Kriterien immer zuerst.
Klein iterieren: 5 schnelle Loops schlagen das „perfekte Briefing“.
Moats pflegen: Menschliche Stärken sichtbar & bepreist machen.
Browser-nah arbeiten: Entscheiden da, wo die Infos entstehen.
Governance mitdenken: Prüfbarkeit spart später Ärger.
Schnelle Startliste (heute noch)
Audit-Prompt laufen lassen → 3 Quick-Wins definieren
Wissensbasis-Ordner anlegen → 20 Kernartefakte sammeln
AI-Twin-Entwurf mit 5 Testdialogen erstellen
Mini-Offer aus dem Opportunity-Radar shippen
Wöchentliches QA-Ritual blocken (30 Min, immer!)
