KEINE CONTENT-FABRIK.
ABER KLARE HALTUNG.

Ich erinnere mich noch gut an den Moment, in dem ich zum ersten Mal einen längeren Briefing-Text in ChatGPT geschmissen habe. Irgendwo zwischen zwei Kundengesprächen. Der Output kam in unter dreißig Sekunden zurück und war sofort brauchbar. Mein erster Gedanke war: Dickes Ding. Mein zweiter Gedanke, ungefähr zwei Minuten später: Warte mal. Der Text klang okay. Er klang nach niemandem. Er hatte keine Haltung, keinen Stil. Er hätte genauso gut für jeden anderen Kunden stehen kö

Genau da wird es meistens ungenau. Denn bevor man über Lösungen spricht, sollte erstmal klar sein, worüber man überhaupt spricht. Ein KI-Projekt braucht keinen großen Zauber am Anfang. Es braucht ein sauberes Verständnis davon, was eigentlich gelöst werden soll, für wen das gedacht ist und woran man später erkennt, ob die Sache etwas bringt. Hier sind fünf Fragen, die aus meiner Sicht vor jedem KI-Projekt auf den Tisch gehören. 1. Welches Problem soll eigentlich gelöst werden

Über Künstliche Intelligenz und Gen AI wird gerade viel gesprochen. Oft klingt es so, als müssten Unternehmen jetzt möglichst schnell aufspringen, damit ihnen nichts entgeht. Für viele Unternehmen ist die wichtigere Frage aber eine andere: Wo hilft das Thema tatsächlich im Alltag? Wie kann man KI praktisch nutzen? Es geht nicht darum, große Visionen an die Wand zu malen oder erst einmal Strategiepapiere zu produzieren. Es geht darum, KI dort einzusetzen, wo sie einen echten M

Weiterbildungen gibt es viele.Spannend wird es für mich erst dann, wenn aus Wissen ein belastbarer Case wird. Genau das war für mich der entscheidende Punkt an meiner Weiterbildung am Innolea Institut . Es ging nicht nur um AI , Gen AI  oder die Rolle eines modernen AI Consultant . Es ging darum, ein Thema so weit zu durchdenken, dass daraus ein echter Beratungsansatz entsteht: mit Problemdefinition, Use-Case-Priorisierung, Pilotlogik, KPI-System und Business Case. Das finale