KI + Automatisierung = 10 Stunden pro Woche sparen – pro Person | EP34

00:00:00: Stell dir vor, jeder in deinem Team hätte 10 Stunden pro Woche mehr Zeit, ganz ohne neue

00:00:06: Mitarbeiter.

00:00:07: Genau das schafft KI.

00:00:09: Es ist ein exzellentes Skalierungs- und Entlastungstool.

00:00:13: Es ist eine Technologie, die du einsetzen kannst, aber es geht natürlich auch um Prozesse und

00:00:20: wie du das Ganze tust.

00:00:22: Ich gebe dir heute ein paar Beispiele, wie du das erreichst und wir werden auf einem

00:00:28: höherem Level kurz darüber sprechen, wie dieser technologische Stack dahinter aufgebaut

00:00:33: ist.

00:00:34: Ich werde dir heute keine dilizierten Prompts mit auf den Weg geben, sondern ich will dir

00:00:37: so ein Bild malen, wie das in der Praxis abläuft.

00:00:41: Zunächst einmal fängt man damit an, zu identifizieren, welche wiederkehrenden repetitiven Aufgaben

00:00:50: in deinem Alltag in deinem Unternehmen immer wieder vorkommen.

00:00:53: Das ist Sortieren, Schreiben, Zusammenfassen, Kundensupport, Vertrieb, vielleicht Technische

00:01:01: Unterstützung, Produktion, Accounting, HR, so der typische Unternehmens Core Stack.

00:01:09: Da ist es auch immer ganz gut damit anzufangen und hier auch Gewichten.

00:01:14: Was erzeugt den größten Mehrwert für mein Unternehmen?

00:01:18: Du kannst nicht sofort alles auf einmal umsetzen, du musst Prioritäten setzen und vielleicht

00:01:22: pro Monat eine Sache adressieren und leicht vorantreiben.

00:01:26: Die meisten Hebel, wo wir sehen, was er am meisten macht, ist so Vertrieb, ist ganz

00:01:32: oft ein Thema, denn läuft der Vertrieb gut, läuft der Motor, hast du genug Cashflow,

00:01:39: oft alle anderen Probleme, mit Geld zuzuwerfen, so ein bisschen meine unternehmerische Erfahrung.

00:01:44: Daher würde ich damit einfach mal anfangen.

00:01:46: Wie läuft also ein Aufbau einer solcher Plano ab?

00:01:51: Zunächst einmal, wir schauen uns den Prozess genau an.

00:01:53: Und die allerwichtigste Frage ganz vorne, die du stellst, bevor du darüber nachdenkst,

00:01:58: einen KI-Agenten, einen KI-Lösung oder einen Prozessautomatisierungssystem dahinter zu bauen ist,

00:02:04: stell dir die Frage, ob es diesen Prozess überhaupt braucht.

00:02:07: Wenn nicht, eliminiere ihn.

00:02:09: Wir neigen viel zu oft, bestehen das einfach zu übernehmen und es kritisch zu hinterfragen.

00:02:13: Wenn du sagst, ja, das macht Sinn, das müssen wir tag ein, tag aus erledigen, dann gilt es

00:02:18: sich erst mal so eine mentale Skizze zu bauen.

00:02:21: KI-Architekten nutzen dafür Tools wie N8M, pack ich dir gerne in die Show-Nauts.

00:02:27: Das ist eben so eine Art Plattform, so eine Art Dashboard, wo du verschiedene übergeordnete

00:02:33: Agenten, Systeme und Schnittstellen zusammenbauen kannst.

00:02:38: So ein bisschen wie ein Drag and Drop System, wo du sagst, hier links ist zum Beispiel mein

00:02:43: Slack, wo ich mit dem KI-Agenten kommuniziere.

00:02:46: Oder da ist noch mein Microsoft Outlook, dann habe ich noch eine weitere KI da drin.

00:02:52: Das ist Perplexity für Research.

00:02:54: Dann habe ich JetGPT da drin, um Reasoning zu betreiben, sprich Schlüsse zu ziehen und

00:03:00: Daten aufzubereiten.

00:03:02: Und wenn ich jetzt zum Beispiel Content Creation mache, habe ich dann noch Cloud mit drin.

00:03:06: Das ist eine Lage ist Texte, die du bereitstellst, noch einmal emotionaler und catchiger zu gestalten.

00:03:13: Das ist ein bisschen menschlicher klingen, dass man wegkommt von diesem typischen KI-Output.

00:03:18: Und das kannst du dann beliebig erweitern.

00:03:21: Alles, was in engerer Form eine moderne Schnittstelle hat, das kann YouTube sein, das kann LinkedIn

00:03:25: sein, das ist Twitter, das ist TikTok, das ist Instagram, Meta, es spielt keine Rolle.

00:03:32: Alle Technologien, die da draußen verfügbar sind, die eine API haben oder eine direkte

00:03:37: Schnittstelle, sind in der Regel integriert wahr.

00:03:40: Du hast also so eine Art Sandkasten.

00:03:43: Das kann aber auch schnell problematisch werden, weil du zu viele Dinge versuchst,

00:03:47: auf einmal zu machen.

00:03:48: Da kannst du gerne von uns aus der KI-Community verschiedene Templates für verschiedene Use

00:03:54: Cases nehmen.

00:03:55: Dazu musst du dich einfach kostenfrei in der Community registrieren.

00:03:58: Da gibt es einen Abschnitt KI Templates und da haben wir Use Cases für Marketing, Use

00:04:02: Cases für Verkaufsautomationen, also rund um den Sales-SDR und so weiter und so fort.

00:04:08: Das hilft dir am Anfang so ein bisschen zu verstehen, wo fange ich denn überhaupt an?

00:04:12: Was sonst hast du?

00:04:13: Einfach nur ein leeres Blatt?

00:04:14: Wenn du mit der Technologie noch nie gearbeitet hast, das kann einer schlagen, weil man sich

00:04:18: auch ganz schnell verzettelt, weil man auch nicht weiß, wie man das Ganze zusammen baut.

00:04:21: So, und wenn du so Templates hast, kannst du relativ einzelne Teilbereiche schon mal abdecken.

00:04:26: Wenn du unser Sales-SDR-Script nimmst, ist es so, dass du ggbt mit deinem E-Mail postfach

00:04:33: verbindest und hier fangst.

00:04:34: vollautomatisierte Entwürfe erzeugt, wenn ein Kunde eine Mail schreibt, diesen Prompt

00:04:39: kannst du mit einer Wissenstatemang hinterlegen, damit dieser Agent, man muss mit so einer

00:04:45: Scheibe, damit du das verstehst, also ChatGPT ist klassisch ein Prompt, der auf dich reagiert.

00:04:52: Du schreibst, du tippst, du transkrippierst, du bist der Trigger. Bei einem KI-Agenten,

00:04:58: das ist so ein bisschen der, ich nenn es mal vorsichtig, Next Level Shit, der ist eigenständig,

00:05:04: der zieht eigenständige Schlüsse und je nachdem, welch ein Trigger er hält, operiert

00:05:09: er selbstständig. So kann es sein, um ganz einfaches Szenario zu wählen, wenn du sagst,

00:05:15: du steuerst einen KI-Agenten mit WhatsApp oder Telegram, einfaches Beispiel. Dann schickst

00:05:20: du dem Sprache nicht, sagst du pass mal auf, ich würde gerne hier bei dem Friseur um die

00:05:25: Ecke zuge der nächsten Woche einen Termin ausmachen. Dann entscheidet der KI-Agent

00:05:30: selbstständig, was der smarteste Weg ist. Gibt es auf der Homepage von dem jeweiligen Friseur

00:05:36: ein Booking-Formular, falls ja nehme ich das, dann gucke ich in den Kalender, den der

00:05:42: Libyanosch verbunden hat mit mir und schaue, wann hat er den nächsten 3, 4 Tagen Zeit

00:05:47: dafür, pickt einen Termin, also zieht sich die Information und macht einen Termin aus.

00:05:51: Insgesamt ist der Friseur auf dem Dorf, der hat sowas nicht, das ist ja Zukunft, dann

00:05:56: entscheidet die KI, okay, dann rufen wir den Friseur an. Und dann gibt es verschiedene

00:06:01: Sprachmodule, 11 Labs zum Beispiel, die in der Lage sind, wirklich mittlerweile sehr

00:06:07: gute Kommunikation durchzuführen, spricht der Ruf da an, spricht mit dem, hält Rückfragen

00:06:13: und wenn der mit dir spricht und du musst ja mal verschiedene Demo-Beispiele dazu anhören,

00:06:19: du merkst kaum noch, dass das eine KI ist, weil du hast immer wieder so Lückenfüllerwörter

00:06:24: wie M oder Pausen oder Stotterer, alles was so richtig organisch wirkt. Und mitdenke,

00:06:31: wir sind am Anfang dieser Technologie. Im US haben wir kanische Raum, wenn es um die

00:06:35: englische Kommunikation geht, die ist deutlich weiter vorangeschritten. Deutsch ist aber

00:06:39: eine komplexe Sprache, das wird sich hier noch ein bisschen dauern mit höhentiefen

00:06:43: Betonungen, etc. Aber es reicht für solche Sachen definitiv schon aus. Wir sind selber

00:06:48: schon experimentieren mit Verkaufs, die AS im Kommunikationsbereich. Ich würde es vorsichtig

00:06:54: so sagen, muss man mit Vorsicht genießen, geht nicht für alle Zwecke. Aber ich bin mir

00:06:58: ziemlich sicher, dass es in den nächsten fünf bis zehn Jahren kaum noch Call Center

00:07:02: geben wird. Weil alles was da passiert, lässt sich dich in Logos damit so wahnsinnig gut

00:07:07: abbilden. Jetzt hast du also diesen Sandkasten und kannst solche Szenarien aufbauen. Du verstehst

00:07:12: also ein KI-Agent, das ist deutlich mehr als der Prompt, den du fütterst, sondern ist

00:07:17: es ein in sich eigenständige Instanz, die Handel und Entscheidungen trifft. Man kann

00:07:24: hier noch nicht von der künstlichen Intelligenz, die komplett eigenständig operiert sprechen.

00:07:29: Wir sind in der Theologie auf dem Weg dorthin, aber allein das ist schon unfassbar mächtig,

00:07:35: wenn du so für einzelne Use Cases und KI-Agenten trainierst. Das ist der Schlüssel. So, jetzt

00:07:41: stell dir vor, du schaffst das ein Unternehmensprozess, damit aufzubauen. Das kann LinkedIn Content

00:07:50: Creation sein, das kann E-Mail-Kommunikation sein, was auch immer. Spaßst du damit auf

00:07:56: einen Schlag fünf bis zehn Stunden für die jeweilige Fahrabteilung ein. Bei einem Grundinvest

00:08:01: - da haben wir vorsichtig gesagt - gerade am Anfang, wenn die Theologie neu ist, brauchst

00:08:05: du sicher mal fünf Stunden, um das mal richtig zu verstehen, was du da zusammen bastelst,

00:08:08: testen, implementieren. Aber der Return Of Firmness ist einfach gigantisch, weil du

00:08:13: dann die nächsten ein, zwei, drei Jahre dich damit kaum noch befassen musst, außer dass

00:08:17: du es halt ab und zu trainierst und weiterentwickelst. Das heißt, wenn wir schaffen, zehn Stunden

00:08:22: mal zehn Mitarbeiter einzusparen, sind das 100 Stunden, sprich, 2,5 Wochen Arbeitszeit

00:08:27: pro Woche gewonnen. Nimm das mal mit, lasst das Sacken. Das ist so, was man bauen kann.

00:08:34: Aber wie wir in den vorherigen Podcast-Episoden schon besprochen haben, fangen wir den kleinen

00:08:38: Dingen. Das braucht dann auch ein bisschen mehr Intellizierungsauffand. Du brauchst

00:08:42: NNN, du brauchst Sapea, das ist ein Automatisierungstool, du brauchst Make, du brauchst verschiedene

00:08:46: Ergieagenten. Da werden wir dann auch in der Community auch noch ein bisschen was bereitstellen,

00:08:50: so ein Basiskurs, damit du das Ganze verstehst. Mir ging es heute um das Gefühl, dass du verstehst,

00:08:56: was technologisch machbar ist. In der nächsten Folge reden wir darüber, welche Tools du wirklich

00:09:02: brauchst und welche meiner Meinung nach Zeitverschwendung sind. Darum geht es in der nächsten Frage.

00:09:07: Danke für die Aufmerksamkeit.