Warum KI Sie nicht produktiver macht — und was stattdessen hilft

Die allermeisten nutzen KI, um schneller und besser zu arbeiten. Bei den allerwenigsten kommt davon im Alltag etwas an. Kilian Sell zeigt im Video vier Ansätze, die bei ihm den Unterschied gemacht haben — ohne Programmierkenntnisse, ohne großes Projekt.

Die vier Punkte bauen aufeinander auf. Die ersten drei sind Werkzeuge, der vierte ist eine Arbeitsweise. Und der vierte entscheidet darüber, ob die ersten drei überhaupt etwas bringen.

1. Sprechen statt tippen

Wir sprechen deutlich schneller, als wir tippen. Genau da liegt der kleinste Hebel mit der größten täglichen Wirkung: Prompts nicht mehr eintippen, sondern diktieren.

Kilian nutzt dafür Whisper Flow. Es gibt eine kostenlose Variante, die Pro-Version liegt bei rund 20 Euro. Der Vorteil gegenüber der Bordfunktion: Das Werkzeug merkt sich wiederkehrende Begriffe aus dem eigenen Arbeitsumfeld, und das Diktat läuft flüssiger. Wer erst einmal testen will, ob die Arbeitsweise zu ihm passt, nutzt die Diktierfunktion des Betriebssystems oder klickt in ChatGPT, Claude oder Gemini einfach auf das Mikrofon.

Der Punkt ist nicht das Werkzeug. Der Punkt ist, dass ein ausformulierter, langer Prompt plötzlich keine Arbeit mehr macht — und längere Prompts liefern bessere Ergebnisse.

2. Skills und Konnektoren statt immer neuem Kontext

Ohne Vorbereitung beginnt jede Unterhaltung mit einer KI bei null. Rolle erklären, Aufgabe beschreiben, Hintergrundinformationen liefern. Jedes Mal.

Skills nehmen diesen Teil ab: Rolle und Vorgehen sind hinterlegt, das Modell weiß ohne Vorrede, was zu tun ist. Konnektoren binden die eigenen Programme an — Gmail, Google Drive, ein Projektmanagement-Werkzeug wie Asana. Beides gab es zuerst bei Claude, inzwischen arbeiten ChatGPT und Gemini ebenfalls damit.

Bei KI ist Kontext häufig wichtiger als die Formulierung. „Schreib eine E-Mail an Kunde XYZ" ergibt ohne Hintergrund eine beliebige E-Mail. Derselbe Satz mit dem Zusatz, dass die Informationen im Postfach liegen, ergibt eine E-Mail, die man abschicken kann.

Dazu kommt die Richtung, die oft übersehen wird: Über Konnektoren holt die KI nicht nur Informationen, sie legt Ergebnisse auch wieder ab. Damit entsteht ein Ablauf statt zehnmal Kopieren und Einfügen.

3. Eigene kleine Werkzeuge bauen

Der dritte Ansatz klingt nach Programmierung und ist keine. Mit Claude Code oder Codex beschreibt man in Alltagssprache, was ein Werkzeug tun soll, und bekommt es gebaut.

Ein Beispiel aus der eigenen Arbeit: Während dieses Video aufgenommen wurde, lief im Hintergrund ein Ablauf, der aus dem fertigen Video einen Blogartikel, einen Instagram-Beitrag und eine E-Mail erzeugt. Ein zweiter liefert jeden Montag ein Briefing darüber, welche KI-Neuigkeiten es gab und welche Videos im Themenfeld gut liefen.

Für einzelne Aufgaben reichen Skills und Konnektoren. Sobald sich eine Aufgabe wiederholt, lohnt der Schritt weiter: ein Agent, der zuarbeitet, statt eines Werkzeugs, das bedient werden will.

4. Wie ein Projektmanager denken

Wer viel mit KI arbeitet, braucht die Fähigkeiten einer Projektleitung: Aufgaben vergeben, Ergebnisse prüfen, Abläufe vollständig übergeben. Zu den Mitarbeitenden kommen Agenten und Abläufe hinzu, und sie wollen genauso geführt werden.

Daraus folgen zwei Regeln, die sich in der Praxis bewährt haben.

Erstens: ein Projekt zur Zeit, und zwar fertig. Der häufigste Fehler ist der halbfertige Ablauf: Er ist interessant, aber nicht besser als die bisherige Lösung, und bleibt deshalb liegen. Zeit und Geld sind verbraucht, geändert hat sich nichts. Besser einen Ablauf vollständig bauen, testen, laufen lassen — und erst dann den nächsten anfangen.

Zweitens: Prozesse anstoßen, bevor der Tag beginnt. Vor einem zweistündigen Termin lässt sich einiges in Gang setzen: Videomaterial an den Schnitt-Agenten geben, ein Projekt zum Bauen anstoßen, die Korrespondenz eines Kunden zusammenfassen lassen. Nach dem Termin liegen Ergebnisse vor, statt dass die Zeit ungenutzt verstrichen ist.

Die Frage morgens im Büro lautet damit nicht mehr nur, ob die Mitarbeitenden genug zu tun haben, sondern auch, ob die Agenten die richtige Arbeit haben.

Was das für Betriebe bedeutet

Keiner der vier Punkte setzt technisches Vorwissen voraus. Alle vier setzen voraus, dass jemand im Betrieb die Arbeitsweise kennt und sie weitergibt. Genau daran scheitern die meisten KI-Einführungen: Die Werkzeuge sind da, die Routine fehlt.

Dafür gibt es geförderte Qualifizierung. Für Beschäftigte läuft sie über das Qualifizierungschancengesetz nach § 82 SGB III, für Arbeitsuchende über den Bildungsgutschein nach § 81 SGB III. Beide Wege werden durch die Bundesagentur für Arbeit unterstützt; über die Förderung entscheidet die Agentur für Arbeit oder das Jobcenter im Einzelfall. Wir unterstützen beim Antrag und stellen die Unterlagen zusammen.

Nächster Schritt

Wenn Sie wissen wollen, welche dieser Arbeitsweisen sich in Ihrem Betrieb lohnt und wie eine Qualifizierung dazu aussehen kann, sprechen Sie mit uns. Im Erstgespräch klären wir Aufgaben, Zeitrahmen und Förderweg.