Notizen aus der Praxis: KI-Systeme bauen
Christoph Sauerborn schreibt darüber, wie verlässliche KI-Systeme entstehen, welche Engineering-Disziplin dafür nötig ist und was wir beim Einsatz in unserer eigenen Agentur lernen.
Leitfäden & Playbooks
Konkrete Vorlagen aus der Umsetzungspraxis – nach dem Arbeitsfeld gefiltert, das dein Team gerade verbessern will.
KI in der Kanzlei in 90 Tagen
Strukturiert Governance, ersten Use Case und Absicherung in einem 90-Tage-Plan.
Mehr Mandate ohne mehr Personal
Ordnet Routinen nach KI-Eignung und übersetzt freie Zeit in Mandatskapazität.
Schluss mit dem E-Mail-Ping-Pong
Macht fehlende Unterlagen, Zuständigkeiten und Fristen in einem Framework sichtbar.
Faulheit ist rational
Ordnet vier Aufgaben, die Verkaufszeit fressen, und zeigt den Einführungsweg.
Das Lead-Dossier
Gibt deinem Team einen Quellenplan und ein fertiges Gerüst für bessere Erstgespräche.
Angebot am selben Tag
Verkürzt den Weg von der Gesprächsnotiz zum geprüften Angebotsentwurf.
Nach dem Termin
Verbindet Protokoll, Zusagen, Follow-up und CRM-Eintrag zu einer Kette.
Das CRM, das sich pflegt
Definiert die acht Felder und Ereignisse für eine belastbare Pipeline.
Fünf KI-Use-Cases für Agenturen
Priorisiert den ersten Use Case und gibt einen belastbaren 90-Tage-Pfad vor.
Die Always-Fresh Content-Engine
Zeigt die Quellen- und Freigabe-Architektur für dauerhaft aktuellen Kunden-Content.
Von Demo zu Dauerbetrieb
Macht sichtbar, was zwischen KI-Prototyp und verlässlichem Dauerbetrieb fehlt.
Reporting, das sich selbst schreibt
Liefert das Gerüst für Reports mit Insight, Empfehlung und menschlicher Freigabe.
Notizen aus der Praxis
WhatsApp-Kundenservice mit KI, der mehr kann als ein Chatbot
Warum Chatbots mit Entscheidungsbäumen Kunden verärgern und wie ein KI-Agent mit Firmenwissen auf WhatsApp antwortet: Quellen, Übergaben, Freigaben, DSGVO.
WhatsApp CRM Integration per Sprachnachricht statt Datenpflege
Eine Sprachnachricht nach dem Termin, der Agent trägt alles strukturiert ins CRM ein. So funktioniert WhatsApp CRM Integration, DSGVO-konform per Business API.
Marktbeobachtung mit KI: ein Wiki, das sich selbst aktuell hält
Ein KI-Mitarbeiter liest eure Branchenquellen, fasst zusammen und pflegt ein Wiki in Notion, Confluence oder SharePoint. Mit Quelle, Link und klaren Grenzen.
LinkedIn Posts erstellen mit KI aus deiner Sprachnachricht
Sprachnachricht rein, Entwurf in deiner Stimme raus, freigeben, fertig. So erstellst du LinkedIn Posts mit KI, ohne eine Stunde am leeren Editor zu sitzen.
CRM-Pflege automatisieren, damit jedes Meeting im CRM landet
CRM-Pflege scheitert am Zeitpunkt, die Arbeit fällt nach dem Termin an. Wie ein KI-Mitarbeiter Zusammenfassung, Notizen und Aufgaben ins CRM schreibt.
Das KI-Produktivitätsparadox: Warum dein Team noch nicht schneller ist
Ich sehe ständig Teams, die KI einführen und danach genauso schnell liefern wie vorher. Hier steht, warum der Engpass sich verschoben hat und welche wenigen Regeln du neu schreiben musst, um aufzuholen.
Hör auf, deinen KI-Agenten hinterherzuräumen: Bau eine Verifikationsschleife
Ich habe aufgehört, meine KI-Agenten ständig zu kontrollieren. Jeder bekommt eine Verifikationsschleife und ein klares Erfolgskriterium. Hier steht, wie die Schleife funktioniert und wie ich sie baue.
KI-Subagenten: Wenn aus einem KI-Mitarbeiter ein Team wird
Ich zeige dir, wann du einen KI-Mitarbeiter in einen Orchestrator plus spezialisierte Subagenten aufteilen solltest, und den häufigeren Fall, in dem du das lieber lässt.
Was ein KI-Mitarbeiter wirklich ist (und warum er kein Chatbot ist)
Ich baue KI-Mitarbeiter, das ist mein Job. Hier kommt der echte Unterschied zwischen einem, der eine Aufgabe erledigt, und einem Chatbot, den du selbst bedienst.
Warum KI selbstsicher falsche Antworten über deine Daten gibt
KI liegt bei deinen Daten daneben, weil sie Wirtschaft im Allgemeinen kennt, aber nicht deine Definitionen. Was das behebt, ist eine semantische Schicht, die das Modell darauf abbildet, wie dein Unternehmen wirklich arbeitet.
KI-Agenten evaluieren: So erkennst du, ob dein Agent wirklich funktioniert
Jeder KI-Mitarbeiter, den ich live bringe, kommt mit einem eigenen Eval-Set. So mache ich aus "fühlt sich in letzter Zeit schlechter an" eine Zahl, mit der ich arbeiten kann.
KI-Agent-Skills: Einem KI-Mitarbeiter eine Aufgabe richtig beibringen
Ich erkläre, was ein Skill ist, wenn du KI-Mitarbeiter baust: eine paketierte, versionierte Vorgehensweise, die einem Agenten beibringt, eine Aufgabe so zu erledigen, wie dein Unternehmen es macht. Jedes Mal gleich.
Vertrauenswürdige KI-Agenten: Vertrauen entsteht durch den Mechanismus
Ich vertraue einem KI-Agenten, weil ich nachlesen kann, wie er zu einer Antwort gekommen ist, nicht weil die Antwort gut aussieht. Hier steckt die Technik dahinter.