„Gibt’s da nicht eine KI für?“
Diesen Satz hören wir regelmäßig – und genau darum geht es in dieser Folge.

Denn: Künstliche Intelligenz kann Prozesse beschleunigen, verbessern, automatisieren. Aber sie ist nicht die Lösung für alles. In vielen Fällen braucht es gutes Erwartungsmanagement, um Enttäuschung, Frust oder ineffiziente Umwege zu vermeiden.

Wir zeigen in dieser Folge an zwei konkreten Praxisbeispielen, wo KI heute wirklich hilft und wo sie klar an ihre Grenzen stößt.

Fall 1: Social-Media-Reporting
Die Idee: KI soll monatliche Reports automatisch erstellen.
Die Realität: Für Datenerhebung und Strukturierung ist KI nicht geeignet. Aber bei der Interpretation der Daten, etwa aus Kommentaren oder DMs, zeigt sie ihre Stärke.

Fall 2: Website mit KI erstellen
Die Idee: Eine komplette Website auf Knopfdruck.
Die Realität: Tools wie lovable.dev liefern erstaunlich gute Entwürfe. Doch ohne menschliche Nacharbeit, Debugging und Content-Finetuning bleibt es bei einem Rohbau.

Was du aus der Folge mitnimmst:
– Wann sich der Einsatz von KI wirklich lohnt
– Wo klassische Automatisierung oft die bessere Wahl ist
– Warum die Erwartungshaltung über Erfolg oder Misserfolg entscheidet
– Wie du KI und Mensch sinnvoll kombinierst, statt gegeneinander auszuspielen

Zusätzlich sprechen wir über aktuelle Entwicklungen:
– Roadmap für GPT-5
– Warum Agenten & Automatisierung mehr als ein Buzzword sind
– Und was Midjourney bald im Bereich Videogenerierung plant

Fazit:
Wer mit KI arbeitet, muss nicht nur Tools verstehen, sondern auch die eigene Erwartung klar steuern. Denn echte Fortschritte entstehen dort, wo man klug kombiniert, nicht blind automatisiert.

Jetzt reinhören, Learnings mitnehmen und besser entscheiden, wann KI dein Team wirklich weiterbringt.

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