83 Prozent sagen, KI macht sie produktiver. In der Bilanz sind es vier

Sechs Stunden für eine App, die es schon gibt

Ein Kunde von uns hat sich neulich einen Nachmittag hingesetzt und mit KI eine To-Do-App nachprogrammiert. Sechs Stunden. Handwerklich sauber, funktioniert. Auf meine Frage, warum ausgerechnet das, kam keine richtige Antwort. Auf seinem Tisch lagen zu dem Zeitpunkt ein Dutzend Sachen, an denen Geld hing.

Björn hat dazu im Gespräch etwas gesagt, das jeder kennt: Man fängt Aufgaben an, weil sie sich in dem Moment produktiv anfühlen, und abends hat man nichts vorangebracht.

KI macht das schlimmer, weil sie den Widerstand wegnimmt. Vor zwei Jahren hättest du eine mittelmäßige Idee liegen lassen, weil sie drei Wochen gekostet hätte. Heute kostet sie einen Nachmittag. Also machst du sie.

Da kommt die Lücke zwischen 83 und 4 her. Die Werkzeuge sind in Ordnung. Wir erledigen mit ihnen bloß Dinge, die vorher niemand angefasst hätte, weil sie zu teuer gewesen wären.

Seitdem frage ich mich, bevor ich etwas mit KI anfange: Beschäftige ich mich hier gerade, oder zahlt das auf etwas ein, das ohnehin auf meiner Liste stand?

Warum inzwischen alles gleich aussieht

Wer eine Infografik anfordert, ohne mehr zu sagen, bekommt den Durchschnitt von allem, was im Netz zu diesem Wort steht. Jedes Modell hat so einen Standard-Look, auf den es zurückfällt.

Sascha hat mir im Gespräch erklärt, woher das kommt, und der Grund ist banaler als gedacht. Sehr viele Seiten im Netz laufen auf gekauften Vorlagen. Tausend Blogs bei WordPress, zehn Vorlagen aus demselben Shop. Ein Modell zieht daraus den Mittelwert, und der Mittelwert kommt dann eben raus.

Vor einem Jahr hat noch niemand über KI-Optik bei Websites geredet. Heute sieht es jeder auf den ersten Blick. Was heute als solide durchgeht, ist in einem halben Jahr das Zeichen dafür, dass sich jemand keine Mühe gemacht hat.

Was bei mir stattdessen im Ordner liegt

Ich habe eine Sammlung angelegt, in der für jedes Format einmal steht, worauf zu achten ist. Bei einem LinkedIn-Banner zum Beispiel: welche Maße das Bild hat, welcher Bereich auf dem Handy abgeschnitten wird, und an welcher Stelle das Profilbild darüber liegt und alles verdeckt. Dazu ein paar Beispiele, an denen sich das Modell orientieren kann.

Im Alltag heißt das: Ich erkläre nicht mehr jedes Mal von vorn, was ich will. Ich sage, für wen das Bild ist, und die Regeln stehen schon da. Was rauskommt, hat den Text nicht mehr an der Stelle, wo ihn später das Profilbild verdeckt.

Sascha nennt das Context Engineering. Er hat im Gespräch beschrieben, was ihm dabei ständig begegnet: Leute legen ein Projekt an, schreiben acht Sätze rein, und für sie ist der Kontext damit fertig. Da fängt die Arbeit eigentlich erst an.

Eine Sache klappt damit trotzdem nicht, die vierte Zeile in der Grafik oben. Geschmack lässt sich nicht in Regeln fassen. Maße, Zonen und Machart kannst du einem Modell beibringen. Ob zwei Farben zusammen gut aussehen oder ein Satz gut klingt, nicht. Wer da unsicher ist, sammelt sich am besten Beispiele, die von jemandem mit Ahnung abgesegnet sind. Das ist die ehrlichste Abkürzung, die ich kenne.

Wie so ein Aufräumen ohne KI funktioniert, steht in Prozesse automatisieren und in Effizienzsteigerung.

Wo KI im Gespräch hilft und wo nicht

Ich werde regelmäßig von Anbietern angeschrieben, deren Werkzeug meine Chats übernehmen soll. Das lehne ich ab.

In Gesprächen nutze ich KI trotzdem, nur anders. Manchmal muss eine Antwort um zwei, drei Ecken gedacht werden, und dafür brauche ich ein paar Minuten. Wenn das Modell weiß, wie ich Gespräche führe, und den bisherigen Verlauf kennt, formuliert es das schneller, was ohnehin in meinem Kopf ist. Abschicken tue ich es selbst, und vorher lese ich, ob es sich komisch anhört.

Ein Satz von mir aus der Folge, den ich so stehen lasse: Wenn du das Handwerk nicht verstehst, produzierst du mit einem Werkzeug nur schneller Schrott. Das sieht man gerade überall. Leute, die vorher schon keinen Geschmack hatten, produzieren jetzt häufiger.

Der Ablauf, um den es dabei geht, ist unspektakulär. Ich frage, wo es gerade klemmt. Dann frage ich, woran das liegt. Und dann biete ich an, zehn bis fünfzehn Minuten zu telefonieren. So laufen rund 80 Prozent unserer Gespräche und die unserer Kunden. Wie so ein Telefonat abläuft, steht in So führst du ein Verkaufsgespräch, und was zu tun ist, wenn ein Nein kommt, in Einwandbehandlung.

Der Fehler, den fast jedes lernende System macht

Björn hat einen Einwand gebracht, auf den ich selbst nicht gekommen wäre. Sinngemäß: Was passiert, wenn das System ein Muster erkennt und es überall hinträgt, obwohl du als Mensch weißt, dass es dort nichts zu suchen hat?

Er hat ein Beispiel mitgeliefert. Ein Erklär-Beitrag lief gut, und darin waren viele Pfeile. Das System schließt daraus, dass ab jetzt überall Pfeile hingehören, auch in eine persönliche Geschichte, mit der du jemanden zum ersten Mal erreichst.

Da entscheidet sich, ob so ein System etwas taugt. Wir gehen mit zwei Regeln dagegen.

Die erste: Wir schauen uns den mittleren Wert an, nicht die Beiträge, die durch die Decke gegangen sind. Impressionen, Likes und Kommentare zählen wir getrennt. Dann nehmen wir die Beiträge, die über dem eigenen Mittelwert liegen, und machen mehr davon. Der eine Ausreißer ist der schlechteste Lehrer, den es gibt, weil man aus einem Zufall nichts lernt.

Die zweite: Wir mischen nicht, was verschiedene Aufgaben hat. Ein Beitrag, der jemanden zum ersten Mal erreicht, folgt anderen Regeln als einer, den jemand kurz vor einer Entscheidung liest. Das System darf innerhalb einer Sorte mehr von dem machen, was lief, und niemals eine Regel von der einen Sorte auf die andere übertragen.

Diese Unterscheidung muss ein Mensch einmal hineinschreiben, der schon oft genug gesehen hat, wie es schiefgeht. Deshalb glaube ich nicht, dass solche Systeme ohne Menschen auskommen.

Was Reichweite wert ist

Der Punkt, an dem das Gespräch angefangen hat, und der, an dem ich am meisten Widerspruch bekomme.

Impressionen zahlen dein Butterbrot nicht. Ich kann Impressionen erzeugen, wann ich will, ich weiß, was ich dafür posten muss. Es bringt nur niemanden dazu, mit mir zu sprechen.

Zwei Fälle aus unserer Arbeit. Wir haben einen Immobilienunternehmer begleitet, der hatte beim Abschluss 900 Follower. Aus dem Geschäft, das dabei zustande kam, wurden 20 Millionen Außenumsatz und drei bis vier Millionen Provision. Ein anderer Vermittler mit 1.500 Followern bekommt heute jeden Tag Telefonnummern aus seinen Chats.

Dazu verschiebt sich gerade noch etwas. Man braucht für Reichweite nicht einmal mehr Follower. Sascha hat es in der Folge beschrieben: Die Plattformen sortieren nach Interesse statt nach Abonnenten. Ein Konto ohne einen einzigen Follower kann heute Millionen Abrufe bekommen, wenn der Inhalt zum Thema passt. Damit sagt die Followerzahl noch weniger aus als vorher, und es erklärt, warum jemand mit steigenden Zahlen trotzdem nichts verdient.

Ich habe daraus früh eine Konsequenz gezogen. Unter jedem Video von mir steht seit dem ersten Tag ein Link mit etwas zum Herunterladen dahinter. So konnte ich von Anfang an sehen, ob der Kanal für mich funktioniert, statt zwei Jahre lang auf ein Gefühl zu vertrauen.

Was ich für die nächsten Monate erwarte

Eine Vermutung zum Schluss, an der ihr mich messen könnt.

Was wir in der Folge geteilt haben, ist in ein paar Monaten in allen Köpfen. Dann dreht das Pendel zurück. In vier bis fünf Monaten stehen auf LinkedIn die Beiträge: Wir machen wieder alles von Hand.

Deshalb ist der Zeitpunkt jetzt günstig, solange die meisten noch einzeln prompten.

Die ganze Folge hören

Dieser Beitrag ist die kurze Fassung meines Gastauftritts im Podcast Marketing-Geflüster von Björn Barthel, gemeinsam mit Sascha Hoffmann. Über eine Stunde, und einiges davon lässt sich hier schlecht abbilden.

Was du nur im Video siehst:

• Wie meine Design-Sammlung tatsächlich aussieht, mit den Bereichen, die auf dem Handy abgeschnitten werden, und wie daraus ein Auftrag wird
• Saschas Skill-Sammlung im Detail, dazu die drei Wege, so etwas einzurichten, und warum der zweite bei den meisten Zielgruppen scheitert
• Die Auswertung dazu, wie viele der langen Beiträge auf LinkedIn inzwischen als maschinell erkannt werden, und auf welchem Platz LinkedIn dabei liegt
• Björns Beobachtung zu Konten, die zwanzig Millionen Abrufe im Monat machen und trotzdem kaum wachsen
• Warum wir bei den Copywriting-Werkzeugen gerade Stillstand sehen

Hier geht es zur kompletten Folge

Wenn du das Gefühl hast, mit KI schneller zu arbeiten, ohne dass es sich in deinen Zahlen zeigt: Erzähl mir, woran du zuletzt einen Nachmittag gesessen hast. Das Schlimmste, was passiert: du weißt danach, ob das zu den vier Prozent gehörte oder zu den anderen sechsundneunzig. Erstgespräch anfragen