Herzlich Willkommen zu den AI FIRST Insights!

In dieser Woche hatte ich mal wieder das Gefühl, nicht mit den Entwicklungen im KI-Markt Schritt halten zu können:

• Claude kann jetzt Word, Powerpoint, Excel und Co. bearbeiten
• Alibaba bringt mit Qwen 3 ein neues LLM mit 1 Billion Parameter raus
• Seadream 4 soll das neue Bild-Modell der Stunde sein, dabei hatten wir uns gerade erst an Nano Banana gewöhnt

Und das sind nur 3 Ereignisse aus einer ehen ereignislosen Woche.

Das Testen, Verstehen und Einordnen neuer KI-Fähigkeiten ist ein Vollzeit-Analysten-Job geworden.

Spätestens seit 2025.

Das Tempo ist so hoch, dass man ohnmächtig werden könnte, wenn man sich alles reinfährt, was einem von Big Tech und Consulting-Buden um die Ohren geworfen wird.

Falls du das Gefühl kennst: Du bist nicht allein.

Und falls du denkst, dass das, was du machst, nicht genug ist: Das stimmt nicht.

Heute teile ich meine 5 goldenen Prinzipien, die mir helfen, die Signale im Lärm zu finden und trotz FOMO in die produktive Umsetzung zu kommen.

Los geht's!

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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.

Im Oktober öffnen wir das AI Collective für weitere Mitglieder, die die KI-Transformation in ihrem Unternehmen vorantreiben.

Wenn du bereit bist, die KI-Verantwortung in deinem Unternehmen zu übernehmen und deine Karriere auf die nächste Stufe zu heben, ist das deine Einladung.

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5 Prinzipien gegen die KI-FOMO

Prinzip 1: Problem vor Technologie

Letzte Woche fragte mich ein Kunde: "Felix, sollen wir unsere Bilderstellung auf Nano Banana umstellen?"

Meine Gegenfrage: "Löst unser Flux-Workflows das Problem nicht?"

Silence.

Wir jagen Tools hinterher, ohne zu wissen, welches Problem wir eigentlich lösen wollen.

Das ist der erste Wendepunkt, den ich für mich entdeckt habe: Immer Problem vor Technologie.

Ich habe aufgehört, jedem neuen Tool oder Feature hinterherzulaufen.

Es wird nie aufhören.

Irgendwas Besseres wird's immer geben.

Das Shiny Object Syndrom ist sehr real im KI-Bereich. Neue Tools sind selten die richtige Antwort.

Deshalb steht auf unserer Use Case Scorecard ganz oben "Welches Problem lösen wir damit?"

Und für dieses Problem suche ich dann die einfachste Lösung, nicht die coolste/modernste/neueste.

Deine Umsetzung: Schreib dir heute drei konkrete Arbeitsprobleme auf, die dich nerven. Prüfe dann, wie du dieses Problem ohne KI lösen kannst (frag einfach KI, wenn du es nicht weißt). Prüfe im 2. Schritt, wie du das Problem mit bestehenden Tools gelöst bekommst.

Prinzip 2: Weniger Tools, mehr Wirkung

Hier schließt sich direkt das 2. Prinzip an.

Im Kern nutze ich nur noch zwei KI-Tools.

Eine Multi-LLM Plattform für Chatbots, Assistenten und Workflows.

Eine Bild/Video-KI Plattform für alles Visuelle.

Hier und da noch ein One-off Tool, z.B. Wispr Flow für das diktieren von Eingaben.

In diese wenigen Tools arbeite ich mich tief ein, integriere sie in alle meine Workflows und stelle sicher, dass mein gesamtes Team täglich damit arbeitet.

Beispiel: Statt für E-Mail Management und Meeting Summaries Spezialtools zu kaufen (die dann wieder 20 weitere Funktionen haben, die ich nicht benötige), setze ich einen eigenen E-Mail Agent und Meeting Summary Agent auf einer generischen KI-Plattform auf, die mir dafür alle Funktionen bietet.

Das bringt mir mehr als zehn oberflächlich getestete Tools, die dann doch nur Staub sammeln.

Deine Umsetzung: Mache eine Bestandsaufnahme deiner Probleme und daraus resultierenden Anwendungsfälle (siehe unsere 3-teilige Use Case Serie). Prüfe dann, welche Fähigkeiten / Tools du wirklich benötigst, um diese Probleme zu lösen. Dir wird auffallen, dass sich die Anforderungen immer wieder ähneln (LLM generiert Text, Workflow Automation zwischen 2 Systemen, Datenbank abfragen und verarbeiten, ...).

P.S. Ich mache bewusst keine blinde Empfehlung für Tools, da es kein one-size-fits-all gibt. Wenn du Unterstützung bei der Auswahl brauchst, dann schreibe mir eine Mail mit ein paar Eckdaten zu deinen Anforderungen.

Prinzip 3: Anwenden statt konsumieren

Alle Tools dieser Welt sind nichts wert, wenn wir sie nicht nutzen.

Anwendung von KI an eigenen Problemen ist die eine Sache, die dich wirklich nach vorne bringt.

Ich kenne Leute, die jeden KI-Newsletter lesen, aber noch nie was davon umgesetzt haben.

Ich würde sogar behaupten, dass das die Allermeisten sind.

Die wissen alles über die neuesten Modelle, aber scheitern daran, das Wissen in wertstiftende Lösungen umzusetzen. Dann wird gefachsimpelt und mit komplizierten Worten um sich geworfen, aber Wert entsteht keiner.

Einen Agent selbst end-to-end aufzusetzen löst die 100x steilere Lernkurve aus und lässt mich die Relevanz für mein Unternehmen besser einschätzen als jeder YouTube-Kanal.

Meine verfügbare Zeit versuche ich daher zu 90% mit der Anwendung von KI zu verbringen und zu 10% mit dem Konsum von Informationen darüber.

Jeden Freitag haben wir im Team eine "AI Building Session". Wir haben einen Backlog aus Problemen, die wir lösen wollen und 2 Stunden fokussierte Zeit geblockt, um eins nach dem anderen mit eigenen KI-Lösungen zu knacken. Das ist mein Lieblingstermin geworden.

Deine Umsetzung: Blocke dir jetzt 60 Minuten in deinem Kalender für diese Woche. Nimm dir ein Problem aus deinem Backlog und arbeite 60 Minuten fokussiert daran, die einfachst-mögliche KI-Lösung dafür aufzusetzen. Das kann auch nur ein richtig guter Prompt sein! Wiederhole das in der nächsten Woche. Mach das für 10 Wochen und berichte, wie weit du gekommen bist :)

Prinzip 4: Erfahrungen teilen

Was mir enorm geholfen hat: Erfahrungen mit anderen teilen.

Jede Woche darf ich einen Podcast mit einem KI-Leader aufnehmen und zwei Community Sessions mit 60 KI-Verantwortlichen in unserem AI Collective hosten.

Dieses Sparring mit Menschen, die die gleichen Ziele und Herausforderungen haben, ist gold wert.

Nur in diesem Kreis fällt mir auf, dass alle "BREAKING NEWS !!1!" in der realen Business-Welt meist eine geringe Relevanz haben.

Mit der Gefahr mich zu wiederholen: Es geht um die Lösung passender Probleme mit dem einfachst möglichen Ansatz.

Dieses Soundingboard hilft mir dabei, nicht in unproduktive FOMO zu verfallen.

Falls du keine Community hast: Such dir zwei, drei Kollegen oder Bekannte, die auch mit KI experimentieren.

Tauscht euch alle 1-2 Wochen aus.

Das nimmt so viel Druck raus.

Deine Umsetzung: Schreib drei Kollegen oder Bekannte an, die auch mit KI arbeiten. Vereinbart einen wöchentlichen 30-Minuten-Call zum Erfahrungsaustausch. Was funktioniert bei euch? Was nicht? Das reduziert FOMO enorm.

Prinzip 5: Eigene Benchmarks aufbauen

Es gibt ja dieses schöne Sprichwort: "Vergleichen macht unglücklich." oder auch "Nur wer seinen eigenen Weg geht, kann nicht überholt werden."

Mir und meinem Unternehmen bringt es nichts, wenn ich mich mit hochpolierten KI-Demos auf Social Media vergleiche. Meistens hat es hunderte Iterationen für die Ergebnisse benötigt oder der Workflow funktioniert nur in einem sehr klein gesteckten Rahmen.

Trotzdem tappe ich oft in die Falle und denke: "das brauche ich auch".

Um dieses Gefühl zu validieren habe ich mir eine eigene Benchmark aufgebaut, die eigentlich sehr einfach ist.

a) Ich habe eine Liste an Use Cases

b) Jeder Use Cases hat eine Definition, was der erwartete Output ist

c) Für einige Use Cases wird dieser Output bereits erzielt, für andere nicht

Jedes neue Modell oder Feature kann ich durch diese Use Cases (meist sind das Agenten oder Workflows) laufen lassen, indem ich einfach das Modell austausche, und sehr schnell einschätzen, ob die Ergebnisse besser sind oder nicht.

Hier ein Beispiel meiner GPT-5 Tests.

So bleibe ich bei dem, was für mich relevant ist, statt jedem Hype hinterherzulaufen.

Deine Umsetzung: Erstelle dir zwei Listen - "KI Use Cases, die bei mir funktionieren" und "KI Use Cases, die noch nicht funktionieren". Teste neue Tools / Modelle nur anhand dieser Listen. So siehst du sofort, ob sich ein Wechsel lohnt.

🏁 Fazit

Am Ende ist es recht einfach: Keep it simple, machen statt reden, eigene Meinung bilden.

Die FOMO hört nicht auf - auch bei mir nicht. Aber sie wird erträglicher, wenn du dich auf das konzentrierst, was wirklich zählt: Probleme lösen, praktisch anwenden, tief verstehen.

Du musst nicht jedes neue Modell kennen.

Du musst nicht jedes Feature testen.

Du musst nicht jeden Newsletter lesen.

Du musst nur deine Probleme kennen, die richtigen Tools dafür finden und dranbleiben.

Die wichtigsten Takeaways:

• Problem vor Technologie - fang mit deinen Schmerzpunkten an
• 90% anwenden, 10% konsumieren - Erfahrung schlägt Information
• Weniger Tools, mehr Wirkung - Tiefe vor Breite
• Austausch suchen - geteilte Erfahrungen reduzieren Unsicherheit
• Eigene Benchmarks - deine Use Cases sind dein Kompass

Dein Selbstcheck:

Du bist auf dem richtigen Weg, wenn...

1. Du deine Top 3 KI-Probleme klar benennen kannst
2. Du mindestens ein KI-Tool richtig gut beherrschst
3. Du mehr Zeit mit KI-Anwendung als mit KI-Content verbringst
4. Du dich mit anderen über praktische Erfahrungen austauschst
5. Du neue Tools nur testest, wenn sie ein konkretes Problem besser lösen

Die nächste Woche, in der ein neues "Game-Changer"-Tool launched wird, kommt bestimmt.

Aber du weißt jetzt, wie du damit umgehst.

Wie gehst du mit der Geschwindigkeit im KI-Markt um? Schreib mir gerne deine Erfahrungen!

Bis nächsten Sonntag,

Felix