KI-Automatisierung ist kein Plug & Play
Automatisierung mit KI – das klingt nach Effizienz, nach Entlastung, nach Flow.
Aber: Der Weg dorthin ist oft holpriger, als viele erwarten.
Was ich erlebt habe:
In den letzten Wochen habe ich mehrere kleinere KI-Automationen gebaut – rund um interne Prozesse, Content-Produktion und Wissensmanagement.
Und obwohl ich die Tools inzwischen gut kenne, war klar: Einfach drauflos klicken bringt gar nichts.
Ohne Struktur, ohne Plan und vor allem ohne technisches Verständnis wird es schnell frustrierend. Die Verbindungen greifen nicht, Trigger funktionieren falsch, der Output ist unbrauchbar.
Was wirklich hilft:
KI-Automatisierung braucht Klarheit – über das Ziel, über die Abläufe, über die Logik dahinter.
Man muss verstehen, was passieren soll – und was passieren darf, wenn etwas schiefläuft.
**Der größte Aha-Moment: **
Es geht weniger um das Tool selbst – sondern um die Denke dahinter. Wenn ich eine Automation nicht erklären kann, wird sie auch nicht funktionieren.
Mein Learning:
KI ist kein Zauberstab. Sie kann Arbeit abnehmen, ja. Aber nur dann, wenn wir ihr die richtigen Aufgaben geben – sauber strukturiert und logisch durchdacht.
Das bedeutet: Zeit investieren. Testen. Debuggen. Lernen. Und dann Stück für Stück weiterbauen.
Was ich heute anders mache:
Ich skizziere jede Automation zuerst auf Papier. Ich definiere jeden Input, jeden Prozessschritt, jeden Output. Und erst dann gehe ich ins Tool.
Der Effekt? Deutlich weniger Frust – und endlich das Gefühl: Jetzt funktioniert’s wirklich.
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