Du tippst dir bei ChatGPT die Finger wund, formulierst fünfmal um und am Ende schreibst du die E-Mail doch wieder selbst? Das kostet dich mehr Zeit, als es spart und nervt gewaltig.
Du bekommst hier:
- Einen Weg raus aus der „Spielerei-Falle“ hin zu echten Ergebnissen.
- Die 3-Stufen-Anleitung, wie aus Chat-Verläufen feste Workflows werden.
- Meine Prozess-Vorlage für wiederkehrende KI-Aufgaben.
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Das Wichtigste auf einen Blick
- Chatten skaliert nicht: Wer jedes Mal bei Null anfängt zu prompten, verliert Zeit.
- Prozess vor Tool: Eine KI ohne klaren Arbeitsauftrag ist wie ein Praktikant ohne Einweisung.
- Workflows > Agents: Vergiss den Hype um „autonome Agenten“ – dein Geld liegt in stabilen, wiederholbaren Abläufen.
- Kontext ist King: Ohne saubere Daten (wer bist du, was verkaufst du) rät die KI nur.
Woran du es erkennst (Symptome)
- Du hast 50 offene Chats mit Namen wie „Neuer Chat“, „Text überarbeiten“ und „Ideenfindung“.
- Du kopierst deine Firmeninfos (Preise, Angebot) immer wieder manuell in das Chatfenster.
- Deine Mitarbeiter nutzen KI gar nicht, weil sie nicht wissen, wie sie fragen sollen.
- Das Ergebnis klingt oft generisch („In der heutigen Zeit…“) und nicht nach dir.
- Der Mini-Test: Wenn du für die gleiche Aufgabe heute länger brauchst als gestern, läuft was falsch.
Warum das passiert
Das Problem ist nicht die KI, sondern die fehlende Standardisierung. Viele KMU-Chefs behandeln KI wie einen Google-Suche: Frage rein, hoffen auf Antwort. Aber KI ist kein Orakel, sondern ein Prozessor. Wenn du ihr jedes Mal den Kontext („Ich bin ein Tischler aus Krems…“) neu erklären musst, ist das ineffizient. Dein Ziel für 2026 muss sein: Weg vom Ad-hoc-Chatten, hin zum definierten Workflow.
Die Lösung – Stufe 1: Quick Wins (10-20 Min)
Wir bauen uns einen statischen Kontext. Du hörst auf, jedes Mal alles neu zu tippen.
- Erstelle ein „Cheat Sheet“: Eine simple Textdatei mit deinen Stammdaten (Firmenname, Zielgruppe, Tonalität, Deine Top-3 Angebote). Ich nenne das auch gerne den Master-Prompt.
- Nutze „Custom Instructions“ (ChatGPT) oder „Gems“ (Google): Füttere die KI einmalig mit diesen Infos.
- Der Test: Starte einen neuen Chat und schreibe nur: „Schreibe ein Angebot für Kunde Maier, Dachreparatur“. Wenn die KI sofort weiß, wer du bist und wie dein Angebot auszusehen hat, hast du gewonnen.
- Risiko: Wenn deine Stammdaten veraltet sind, erzählt die KI Quatsch. Halte das File aktuell.
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Die Lösung – Stufe 2: Sauber lösen (1-3 Std)
Jetzt machen wir aus dem Zufall einen Prozess. Wir definieren einen Standard-Ablauf für eine Aufgabe, die du oft machst (z.B. Kunden-E-Mails beantworten).
- Schritt 1: Nimm eine echte gelungene E-Mail von dir als Beispiel (One-Shot Prompting).
- Schritt 2: Baue einen festen Prompt-Rahmen:
- Rolle: „Du bist mein Kundenservice-Mitarbeiter.“
- Kontext: [Füge hier die E-Mail des Kunden ein]
- Aufgabe: „Antworte freundlich, bestätige den Termin, aber lehne den Rabatt ab.“
- Format: „Kurz, max. 5 Sätze.“
- Schritt 3: Speichere diesen Prompt in einem Tool (z.B. Notes, OneNote oder als eigenen GPT/Gem).
- Do: Gib klare Anweisungen wie einem neuen Mitarbeiter.
- Don’t: Schreibe „Mach mal was Nettes“. Das ist ein Glücksrad.
Die Lösung – Stufe 3: Nachhaltig (Architektur/Mindset)
Hier passiert die Magie: Automatisierung. Wenn der Prozess aus Stufe 2 steht und immer das gleiche Ergebnis liefert, nimmst du den Menschen (dich) aus dem Loop.
- Wir nutzen Tools wie n8n, Copilot Studio oder PowerAutomate.
- Szenario: Eine E-Mail kommt rein -> KI analysiert sie -> KI schreibt den Entwurf -> Du bekommst eine Teams-Nachricht zum „Absegnen“ mit 👍 -> E-Mail geht raus.
- Das ist der Unterschied zwischen „Ich spiele mit KI“ und „KI macht meine Arbeit“.
- Entscheidungs-Guide: Wenn du etwas mehr als 3x pro Woche machst -> Stufe 2. Wenn es mehr als 10x passiert -> Stufe 3.
Typische Fehler
- Fehler: Zu viel Vertrauen in „Zero Shot“ (Fragen ohne Beispiele).
- Auswirkung: Generisches Blabla.
- Alternative: Gib immer ein gutes Beispiel mit („One Shot“).
- Fehler: „Alles auf einmal wollen“.
- Auswirkung: Du verhedderst dich in komplexen Agenten-Systemen.
- Alternative: Starte mit einem simplen Workflow (z.B. Rechnungserklärung).
- Fehler: Datenschutz ignorieren.
- Auswirkung: Kundendaten landen im öffentlichen Trainings-Pool.
- Alternative: Nutze Business-Lizenzen (Team/Enterprise), wo deine Daten dir gehören.
FAQ
Bringt das auch was für kleine Handwerksbetriebe? Absolut. Gerade da. Ein „Gem“ für „Baustellen-Update an Kunden“ spart deinem Vorarbeiter jeden Tag 20 Minuten Tippen am Handy.
Brauche ich dafür einen Programmierer? Nein. Für Stufe 1 und 2 brauchst du nur Word und gesunden Menschenverstand. Für Stufe 3 hilft dir ein erfahrener Partner (wie ich 😊), aber es ist keine Raketenwissenschaft mehr.
Welches KI-Modell ist dafür am besten? Egal ob ChatGPT, Claude oder Gemini – solange der Prozess stimmt. Ich empfehle für Texte ChatGPT, für Google-Integration Gemini, für Microsoft-Integration Copilot.
Fazit
Hör auf zu chatten, fang an zu bauen. Der Hebel liegt nicht im nächsten neuen KI-Feature, sondern in deinen langweiligen, alten Prozessen. Wenn du die digitalisierst, hast du freitags früher frei.
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