Herzlich Willkommen zu den AI FIRST Insights!

Diese Woche hab ich endlich ein Problem gelöst, das mich seit Monaten genervt hat.

Mein Workflow für einkommende Rechnungen war grottig. Die sollten automatisch den richtigen Ausgaben im Buchhaltungstool zugewiesen werden - stattdessen gab's ständig Fehlzuordnungen und ich musste manuell nacharbeiten.

Dienstag hab ich mir 5 Minuten genommen und meinen KI-Assistenten per Spracheingabe briefed:

[Hier habe ich in einer 3-4 minütigen Spracheingabe genau erklärt: Wie mein aktueller E-Mail-Workflow aussieht, welche Rechnungsformate reinkommen, wie mein Buchhaltungstool strukturiert ist, nach welchen Kriterien zugeordnet werden soll, welche Ausnahmen es gibt und was der Agent als Output liefern soll. Also den kompletten Prozess, die Aufgabe und alle Anforderungen detailliert beschrieben.]

Das Ergebnis: Ein funktionierender Agent, der jetzt automatisch alle einkommenden E-Mails scannt, Rechnungen identifiziert, die relevanten Daten extrahiert und sie zuverlässig den richtigen Ausgabenkategorien zuordnet.

Wenn du KI nutzt, um KI besser zu nutzen, verschieben sich plötzlich die Grenzen des Machbaren.

Du musst nicht mehr alles selbst können.

Du musst nicht mehr alles selbst verstehen.

Du kannst die KI als deinen Sparring-Partner nutzen, um bessere KI-Lösungen zu entwickeln.

In diesem Newsletter beschreibe ich 4 Rollen, die eine KI einnehmen kann, um dich zum KI-Anwendungsmeister zu machen.

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Im AI Collective geben wir KI-Pionieren aus dem Mittelstand das Wissen, die Werkzeuge und das Netzwerk an die Hand, um sich selbst und ihr Unternehmen fit für die KI-Ära zu machen.

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Hier sind vier Rollen, die KI einnehmen kann, um dich bei der KI-Nutzung zu unterstützen:

1. KI als Interviewer

Wenn ich vor einer neuen, komplexen Aufgabe stehe – zum Beispiel ein Strategiepapier oder ein neues Podcast-Konzept – ist der Anfang oft das Schwierigste. Statt selbst ewig zu grübeln und eine Gliederung zu entwerfen, werfe ich mein Universal-Template in den Assistenten.

Mein Gedankengang dabei ist: Die KI soll die Struktur aus mir herausziehen.

Der Prozess zwingt mich, meine eigenen Gedanken zu schärfen. Jede Frage, die die KI stellt ("Wer ist die genaue Zielgruppe?", "Was ist die eine Kernbotschaft, die hängen bleiben soll?"), muss ich für mich beantworten. Das ist aktive Arbeit. Am Ende habe ich nicht nur die KI gebrieft, sondern vor allem mich selbst. Die Klarheit, die dadurch entsteht, ist der eigentliche Gewinn.

Prompt Template:

Bevor du diese Aufgabe ausführst, agiere als Weltklasse-Experte für dieses Thema. Stelle mir die entscheidenden Fragen, die du brauchst, um den Kontext vollständig zu verstehen und ein 10x besseres Ergebnis zu liefern. Starte mit der ersten und wichtigsten Frage.

2. KI als Reverse Engineer

Immer wenn ich merke, dass etwas wiederholt gut funktioniert – seien es E-Mails, die zu positiven Antworten führen, oder Projekt-Kickoffs, die immer erfolgreich sind – will ich das Muster dahinter verstehen und es skalierbar machen.

Mein Gedankengang dabei ist: In diesen Erfolgsbeispielen steckt ein implizites Playbook. Die KI soll es für mich explizit machen.

Ich sammle also die besten 5-10 Beispiele (den Rohtext) und gebe sie dem Assistenten mit dem klaren Auftrag, daraus ein Regelwerk zu extrahieren. Die KI ist unglaublich gut darin, die impliziten Erfolgsmuster zu erkennen, die ich selbst vielleicht nur intuitiv anwende. Das Ergebnis ist ein klares, dokumentiertes Framework, das ich dann an mein Team weitergeben oder für zukünftige KI-Prompts nutzen kann.

Prompt Template:

Ich gebe dir [ANZAHL] Beispiele für [ART DER DATEN].

Aufgabe: Analysiere diese Beispiele und erstelle daraus ein universelles Template/Briefing im [FORMAT]-Format.

Das Briefing wird von einer KI genutzt, um Inhalte in genau dem gleichen Format und Stil zu erstellen.

Die Struktur soll folgende Elemente enthalten: [STRUKTURPUNKT 1], [STRUKTURPUNKT 2], [STRUKTURPUNKT 3].

Hier sind die Daten: [DATEN EINFÜGEN]

Beispiel - Tone of Voice Analyse mit Copilot

Setze das Ergebnis deiner Copilot-Analyse in die Outlook-Einstellungen für "Entwurfsanweisungen" ein. Jetzt schreibt Copilot immer Mails, die klingen wie du.

3. KI als Prompt Engineer

Ich schreibe fast keine komplexen System-Prompts mehr von Hand. Das ist eine der wichtigsten Veränderungen in meiner Arbeitsweise.

Mein Grundgedanke: Die KI soll mir dabei helfen, sie besser zu instruieren. Es ist nicht nur mein Job, die KI zu verstehen, sondern auch der Job der KI, mich zu verstehen.

Mein Prozess ist immer zweistufig:

1. Ich beschreibe das gewünschte Ergebnis in einfachen, klaren Sätzen – so, wie ich es einem menschlichen Mitarbeiter erklären würde.
2. Diesen einfachen Text gebe ich dann in meinen "Prompt Engineer"-Assistenten mit dem Auftrag, daraus einen robusten, detaillierten System-Prompt zu bauen.

Den Feinschliff mache ich dann selbst, aber die mühsame Strukturarbeit, das Festlegen von Rollen, Regeln und Output-Formaten, übernimmt die KI. Das spart mir enorm viel Zeit und kognitive Last.

→ Hier findest du das Template zum Prompt Engineer und kannst ihn in deinem KI-Chatbot anlegen

Beispiel - Systemprompt vom Invoice Agent

Es ist so simpel, aber es funktioniert einfach.

4. KI als Workflow-Builder

Jeder liebt die Idee, lästige, manuelle Prozesse zu automatisieren. Aber kaum jemand hat Lust auf die kleinteilige Arbeit dahinter: in Tools wie n8n die richtigen Nodes zu suchen, sie mühsam zu verbinden und im Detail zu konfigurieren.

Mein Denkprozess ist daher nicht mehr, wie ich einen Workflow baue, sondern nur noch, wieich ihn beschreibe.

Ich arbeite dafür mit Claude, den ich mit den n8n MCP-Servern verbunden habe, um mir erste Workflows erstellen zu lassen. Das ausgegebene JSON lade dich runter und in n8n hoch und habe ein erstes Setup für den Workflow, den ich anschließend jedoch optimieren muss.

Prompt Template

Generate a workflow based on the following description. The output must be a valid n8n JSON format. Goal: [Describe the overall objective of the workflow].

Trigger: [Describe the event that starts the workflow].

Steps:

[First action, e.g., "Read data from trigger"].

[Second action, referencing output from step 1, e.g., "Use AI to summarize the text from step 1"].

[Third action...].

Error Handling: [Describe what should happen if a step fails, e.g., "Send a notification to a Slack channel"].

Beispiel - CRM-Workflow in n8n

So sieht der importierte Workflow in n8n aus:

🏁 Fazit

Wenn du KI nutzt, um KI besser zu nutzen, verschieben sich die Grenzen des Machbaren dramatisch. Du musst nicht mehr alles selbst können oder verstehen - die KI wird zu deinem Sparring-Partner für bessere KI-Lösungen.

Key Takeaways:

• Das universelle Muster: Ziel klar definieren → KI als Sparringspartner nutzen → ersten Entwurf iterieren → selbst den Feinschliff machen
• Briefing-Hebel: Anhängbarer Universal-Textblock verwandelt jede KI von passivem Ausführer zum aktiven Experten, der die richtigen Fragen stellt
• Reverse Engineering-Prinzip: Erfolgreiche Beispiele sammeln und von KI in explizite, wiederverwendbare Frameworks umwandeln lassen
• Agenten-Shortcut: Prozesse in einfachen Worten beschreiben, KI baut die technische Umsetzung

Probier diese Woche einen der vier Ansätze aus.

Nimm eine wiederkehrende Aufgabe und lass die KI dir dabei helfen, eine bessere KI-Lösung dafür zu entwickeln.

Das ist alles für diese Woche.

Bis nächsten Sonntag,

Felix