Wieviel KI braucht ihr wirklich? – Deep Dive #14
TL;DR: KI-Tools überfluten den Markt – Product Hunt listet täglich über 30 neue. Harvard-Forscherinnen nennen die mentale Erschöpfung dadurch „AI Brain Fry“. Die gute Nachricht: Für die allermeisten reichen zwei Tools – ein Sprachmodell und ein Bildmodell. Was wirklich über euren Erfolg entscheidet, ist nicht das Modell, sondern das Wissen, das ihr eurer KI mitgebt. Databricks hat gerade gezeigt: Mit kuratiertem Wissen steigt die Trefferquote von nahe null auf 70 Prozent.
Ich behaupte mal, mit zwei Tools könnt ihr fast alles machen. Letzte Woche habe ich abends meinen Rechner zugeklappt und gefühlt 15 verschiedene Tools geschlossen – obwohl ich die meisten über Claude steuere. Ich hatte einiges angeschaut, getestet, ein wenig selbst entwickelt, dazu kommen Browser-Erweiterungen und viele kleine Helferlein, es ist ziemlich verrückt.
Ich bin die Person, die das beruflich macht. Ich teste, ich ordne ein, ich erkläre es anderen. Und selbst ich hatte am Freitag das Gefühl, dass es gerade sehr viel ist.
Wenn es mir so geht, wie muss es dann erst den Leuten gehen, die das alles nebenbei mitbekommen? Die morgens LinkedIn öffnen und dort lesen, dass sie jetzt unbedingt Agenten brauchen. Die mittags einen Podcast hören, in dem jemand sein komplettes Business mit 17 KI-Tools automatisiert hat. Und die abends erschöpft denken, dass sie einfach nicht mehr hinterherkommen.
Das höre ich tatsächlich von vielen meiner Kundinnen und auch von Profis. Und ich möchte heute mal etwas tun, das in der KI-Welt selten passiert – runterschalten. Dieser Newsletter ist eure Erlaubnis, durchzuatmen.
Der Berg wächst täglich
Product Hunt als Beispiel listet jeden Tag über 30 neue KI-Tools, jeden einzelnen Tag. Selbst wenn ihr aggressiv filtert und nur das anschaut, was für euer Arbeitsfeld relevant sein könnte, bleiben pro Woche 35 bis 70 Neuerscheinungen übrig. Und parallel dazu jonglieren Selbständige routinemäßig oft zahlreiche KI-Abos gleichzeitig. Vielleicht kommt dir das bekannt vor und vielleicht kennst du auch die Gedanken: „Oh, das sollte ich unbedingt mal wieder abbestellen.“ oder – fast noch besser – „Oh, das wollte ich doch unbedingt mal testen.“
Das ist ein echtes Problem, und es gibt inzwischen sogar einen Begriff dafür.
AI Brain Fry nennt man das
Forscherinnen der Harvard Business School haben ein Phänomen beschrieben, das sie „AI Brain Fry“ nennen – das ist mentale Erschöpfung durch den übermäßigen Einsatz von KI-Tools. Wer eine kleine, überschaubare Auswahl nutzte, berichtete von echten Produktivitätsgewinnen. Aber ab einer bestimmten Anzahl kippte der Effekt, mehr Tools bedeuteten mehr Entscheidungsermüdung und mehr Fehler.
Ausgerechnet die Werkzeuge, die uns effizienter machen sollen, machen uns ab einem gewissen Punkt weniger effizient.
Wenn ihr euch in dieser Beschreibung wiederfindet, seid ihr damit also absolut nicht allein. Also bitte auch kein schlechtes Gewissen, denn die Menge an KI-Tools da draußen ist objektiv überwältigend und subjektiv sowieso.
Ich habe mir von Anfang an angewöhnt, jeden Monat durch alle meine Abos zu gehen und bewusst zu entscheiden, ob sie bleiben dürfen oder gehen müssen. Wenn ich etwas Neues ausprobiere, mache ich immer nur ein Monatsabo und kündige es sofort. Wenn ich es tatsächlich brauche, kann ich es jederzeit wieder aktivieren – keine Firma der Welt sagt dazu nein. Aber ich hänge nicht gleich in jeder „Abo-Falle“.
Zu technisch? Dann braucht ihr es wahrscheinlich noch nicht.
Ich habe eine Überzeugung, die ich meinen Kundinnen gerne mitgebe und den ich heute auch euch mitgeben möchte. Wenn etwas sehr technisch ist, ist es noch nicht massentauglich. Und was noch nicht massentauglich ist, wird sich für die meisten von uns in der aktuellen Form nicht durchsetzen. Und so ist es auch.
Vor ein paar Wochen war LinkedIn noch voll mit wilden N8N Workflows, heute sieht man keine mehr und ich habe immer gesagt, das ist zu komplex für normale Anwenderinnen. KI und Automatisierung wird immer einfacher. Aber das ist das Schicksal der „Early Adopters“ – wir gehen manchmal den steinigen Weg und haben sogar spielerisches Vergnügen dabei.
Aber denkt mal zurück – als das Internet aufkam, musste man HTML schreiben können, um eine Website zu haben. Heute tippt ihr bei Claude oder Gemini oder jedem x-beliebigen KI-Tool drei Sätze und bekommt eine fertige Seite. Als Social Media startete, brauchte man einen Grafikdesigner für jeden Post. Heute zieht ihr in Canva ein Template rein und seid fertig. (Und das hat, glaube ich, keine zehn Jahre gedauert.)
Was komplex startet, wird irgendwann vereinfacht und so lange geschliffen, bis es jeder nutzen kann. Und genau das passiert gerade auch bei KI. Wir sind mitten in der Phase, in der die Tools noch Ecken und Kanten haben, in der man noch wissen muss, wie ein guter Prompt aussieht, in der es einen Unterschied macht, ob man Claude oder ChatGPT oder Gemini verwendet. Aber diese Phase geht vorbei – dass es passiert, steht fest, offen ist nur, wie schnell.
Und das heißt für heute, dass ihr euch entspannen dürft. Wenn euch etwas zu komplex vorkommt und ihr nicht gerade besonders technikbegeistert seid oder unbedingt vorne dabei sein wollt, dann braucht ihr es wahrscheinlich noch nicht. Wer versucht, alles gleichzeitig zu lernen, lernt am Ende gar nichts – und das ist die eigentliche Gefahr, nicht das Hinterherhinken.
Großdenken statt Tool-Vergleich
Stellt euch vor, ihr hättet eine Super-KI – eine, die alles kann, die perfekt versteht was ihr wollt, die eure Branche kennt, euer Business, eure Kunden. Was würdet ihr damit machen? Welches Tool ihr dafür bräuchtet, ist völlig egal, und ob das heute schon geht, auch. Es geht nur darum, was ihr tun würdet, wenn alles möglich wäre.
Die meisten kommen auf erstaunlich klare Antworten, wenn sie sich von der Tool-Frage lösen. „Ich würde meine Angebote in einer Stunde statt in drei Tagen schreiben.“ „Ich würde endlich wissen, was meine Kunden wirklich umtreibt, bevor ich mit ihnen telefoniere.“ „Ich würde nicht mehr drei Stunden am Tag mit E-Mails verbringen.“ „Ich würde meinen Traum erfüllen und ein eigenes Business gründen“ oder „expandieren“ oder oder oder.
Nehmt euch fünf Minuten und schreibt die drei Dinge auf, die euch sofort einfallen. Ernsthaft – jetzt gleich, bevor ihr weiterlest. Was aufgeschrieben ist, arbeitet im Kopf weiter – was nur gedacht wird, verfliegt.
Dieses Großdenken öffnet Türen, und das Überraschende ist, dass vieles davon heute schon geht, vielleicht nicht perfekt, vielleicht mit ein bisschen Anleitung, aber es geht. Wenn wir wissen, wo wir hinwollen, finden wir den Weg dorthin mit erstaunlich wenig Werkzeug.
Was ihr wirklich braucht (und was wahrscheinlich nicht)
Für die allermeisten Selbständigen, Unternehmerinnen und Berufstätigen reichen zwei Dinge – ein gutes Sprachmodell und ein Bildmodell. Claude, ChatGPT oder Gemini für Text, Denken und Programmieren (auch Präsentationen, Websites, Apps…), Midjourney, Nano Banana (Gemini) oder vergleichbares für Bilder. Alles weitere hängt davon ab, was ihr konkret macht, und das ist bei jeder von euch anders.
Und bevor jemand fragt, es ist nicht sooooo entscheidend, welches Sprachmodell ihr nehmt. Vom reinen Wissen her sind die großen Modelle (die sogenannten Frontier Modelle, falls ihr das mal hört) inzwischen vergleichbar. Was den Unterschied macht, ist eher die Art, wie eine KI kommuniziert – manche mögen den Ton von ChatGPT nicht, andere finden Gemini zu oberflächlich, und Claude macht gerade vieles richtig, ist innovativer als die anderen und meine klare Empfehlung. In drei Monaten kann die KI-Welt allerdings schon wieder ganz anders aussehen. Aber das ist am Ende eine Frage des persönlichen Erlebens, und das Erleben entscheidet, ob ihr dranbleibt. Probiert aus, was sich für euch gut anfühlt, und bleibt dann dort.
Der eigentliche Unterschied entsteht bei euch – in der Frage, die ihr stellt, im Kontext, den ihr mitgebt, und in der Klarheit darüber, was ihr eigentlich wollt.
Das Wissen schlägt das Modell
Und damit bin ich bei einem Punkt, der mir extrem wichtig ist. Was über euren Erfolg mit KI entscheidet, ist vor allem davon abhängig, welche Daten ihr zur Verfügung stellt, welches Wissen ihr aufbaut, mit dem die KI arbeiten kann (und damit meine ich nicht die Memory-Funktion im Modell, die gehört immer ausgeschaltet).
Die Forschungsabteilung von Databricks hat dazu vor wenigen Tagen Zahlen veröffentlicht, die ich sehr gerne teile. Sobald eine KI Zugriff auf kuratiertes, gepflegtes Wissen hatte, stieg ihre Trefferquote von nahe null auf 70 Prozent. Und die Anzahl der Denkschritte bis zur richtigen Antwort sank von zwanzig auf unter fünf. Das Modell blieb dabei unverändert – die KI wurde stärker, weil sie wusste, wo sie nachschauen konnte.
Für euch als Unternehmerinnen heißt das zweierlei. Erstens, ihr müsst eurer KI Kontext geben – euer Geschäftsmodell, eure Kundinnen, eure Art zu arbeiten, eure Tonalität. Je besser sie euch kennt, desto besser werden die Ergebnisse. Zweitens, alles, was ihr einmal richtig aufschreibt, zahlt sich immer wieder aus. Ein sauberes Brand-Dokument, eine klare Beschreibung eures Angebots, eine Liste eurer häufigsten Aufgaben – das sind die Dinge, die den Unterschied machen. Am besten in strukturierter Form und mit kontinuierlichem, automatisierten Wissensaufbau.
Jenseits von „bessere Texte schreiben“
Wer häufiger meine Beiträge liest, weiß dass ich allergisch reagiere, wenn KI nur auf Texterstellung reduziert wird, alle wollen gefühlt nur automatisierte LinkedIn-Erstellungen (aber niemand will diese lesen). „Lass dir einen Blogpost schreiben.“ „Optimiere deine E-Mail-Betreffzeilen.“ Das ist so ausgelutscht, dazu brauche ich jetzt wirklich keinen mehr hinter der Tür vorzuholen.
Wo KI wirklich wirksam wird, ist in den Prozessen, die vielleicht nicht sexy sind, uns aber enorm viel Arbeit machen, das sind alles Dinge, für die ich genau EIN Sprachmodell brauche. Das sind unsere Zeitfresser und unsere Routinen – und ja, dazu kann auch Social Media gehören. Aber auch Dinge wie meine CRM zu pflegen, da bin ich nicht so gut, der Tag hat eben nur 24 Stunden. (Manchmal finde ich das persönlich beleidigend.) Macht aber jetzt auch KI.
Nichts davon ist spektakulär, aber genau das sind die Dinge, die im Arbeitsalltag den Unterschied machen – und für beides brauche ich genau ein KI-Tool.
Focus and Finish
Fangt mit euren Routineaufgaben an, mit dem, was euch jeden Tag nervt oder was regelmäßig unter den Tisch fällt, weil „der Tag zu kurz“ ist.
Was kostet mich jede Woche am meisten Zeit? Und was bleibt regelmäßig liegen, obwohl ich weiß, dass es wichtig wäre? Wer diese beiden Fragen sorgfältig beantwortet, hat seinen ersten KI-Anwendungsfall.
Ein Sprachmodell, eine halbe Stunde Ausprobieren und eine konkrete Aufgabe reichen für den Anfang. Und dann, Woche für Woche, ein bisschen mehr – eine neue Aufgabe, ein neuer Anwendungsfall. Wenn nach einem Monat etwas fehlt, wisst ihr viel besser, welches zusätzliche Tool ihr wirklich braucht, als wenn ihr von Anfang an alles gleichzeitig gestartet hättet.
Der Berg wird kleiner
Ich weiß, dass das Tempo der KI-Entwicklung sich anfühlt wie ein Berg, der jeden Tag höher wird. Neue Modelle, neue Features, neue Möglichkeiten und ständig neue Fachbegriffe. Davor bin ich auch nicht sicher und immer wieder überkommt mich auch FOMO (Fear of missing out oder die Angst, etwas zu verpassen).
Aber ich habe einen Vorteil. Ich habe ein Netzwerk von Leuten, die das alles ebenfalls testen und einordnen. Dieses Netzwerk funktioniert wie ein Filter – nicht alles, was neu ist, ist relevant, nicht alles, was gehypt wird, hält was es verspricht, und vieles, was heute komplex aussieht, wird in sechs Monaten mit drei Klicks funktionieren.
Wer dieses Netzwerk nicht hat, für den kann ich genau das sein – ein Filter. Genau dafür schreibe ich diesen Newsletter, um die Dinge einzuordnen, damit ihr es nicht selbst tun müsst.
Lasst euch nicht verrückt machen. Der Berg wird kleiner, wenn ihr aufhört ihn von unten anzustarren und stattdessen den ersten Schritt macht. Und der erste Schritt ist fast immer einfacher, als ihr denkt.
Ich bin neugierig – was wäre die eine Aufgabe, die euch jede Woche am meisten Zeit kostet, die eine, bei der ihr denkt, da müsste es doch eine bessere Lösung geben? Schreibt mir, ich lese jede Antwort.
Alles Liebe,
eure Manuela
P.S. Für diesen Newsletter habe ich mit KI recherchiert, Quellen selbst gecheckt, mit KI geschrieben, aber nicht durch KI. Die HBR-Studie zum „AI Brain Fry“ findet ihr unter hbr.org/2026/03/when-using-ai-leads-to-brain-fry, das Databricks-Papier zu Memory Scaling unter databricks.com/blog/memory-scaling-ai-agents.