Wie du mit System 80% deines Zeitaufwands beim Prompten sparst

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Moin liebe 10xer,

ich dachte mir, ich fokussiere mich zum Ende noch einmal darauf, wie du KI möglichst effizient alleine, aber auch in (d)einem Team anwenden kannst. Deswegen werden die Ausgabe heute und die nächsten beiden folgende Inhalte bereithalten:

• Warum das systematische Anwenden wichtig ist, um Effizienz zu gewinnen

• Wie du als IC (individual contributor) bzw. als einzelne Person dich selbst maximal produktiv machst und

• als letztes, wie du dein Team maximal fit für die Zukunft machst

Aber erstmal wieder ein Video, das einem echt die Schuhe auszieht, auch wenn die Sprachsynchro nicht so funktioniert:

Was ich heute für euch habe:

👀 Falls du die letzte Ausgabe verpasst hast: Wie du mit einem Prompt die Feiertag-Sales maximieren kannst

1. Deep Dive: Blueprint Prompts - Wie du systematisch an Prompts herangehst

2. Link Empfehlungen: Prof G teilt seine Voraussagen für 2025 mit uns

3. Beitrag der Woche: Werden die neuen KI-Modelle doch nicht besser?

4. Kuratierter Bereich: Roboter in der BWM-Fabrik ein voller Erfolg

DEEP DIVE
🤿 Blueprint Prompts: Wie du mit System 80% deines Zeitaufwands beim Prompten sparst

Prompt-Chaos kostet Unternehmen jeder Größe aber auch Individuen täglich wertvolle Zeit und Geld - meist jedoch unbemerkt. Ein tieferer Einblick in die Problematik und ihre Lösung durch systematische "Blueprint Prompts" zeigt, welches Optimierungspotenzial hier schlummert.

Das Problem: Verdeckte Kosten durch ineffiziente Prompt-Nutzung

Eine beispielhafte Rechnung offenbart das Ausmaß:

• 10 Minuten durchschnittliche Prompt-Entwicklung pro Aufgabe

• 5 templatefähige Aufgaben pro Tag

• 20 Arbeitstage pro Monat

• = 16,7 Std./Person und Monat nur für Prompt-Schreiben!

Die finanziellen Auswirkungen bei einem moderaten Stundensatz von 30€:

• 2-Personen-Team: 1.002 €/Monat

• 5-Personen-Team: 2.505 €/Monat

• 20-Personen-Team: 10.020 €/Monat

Dabei sind Folgekosten wie inkonsistente Outputs, Einarbeitungszeiten oder verpasste Chancen noch nicht einmal eingerechnet.

Die Lösung: Blueprint Prompts als systematischer Ansatz

Blueprint Prompts sind vorgetestete, optimierte Vorlagen, die:

• Die Unternehmens-Tonalität perfekt treffen

• Konsistente Ergebnisse liefern

• Teamweit nutzbar sind

• Sich durch Nutzung kontinuierlich verbessern

Praxisbeispiel: Social Media Optimierung

Vorher:

• 30 Minuten pro Post

• Manuelle Entwicklung von Hook, Content, Call-to-Action

• Zeitaufwändige Hashtag-Recherche

Nachher mit Blueprint Prompt:

• 2 Minuten pro Post

• Standardisierte, qualitätsgesicherte Outputs

• Automatisierte Prozesse

Konkrete Einsparung am Beispiel Social Media:

• 10 Posts pro Woche

• 4,7 Stunden Zeitersparnis/Woche

• 18,8 Stunden/Monat

• Bei 30€/Stunde = 564€ monatliche Einsparung nur für Social Media

Weitere Anwendungsbereiche:

• Kundenservice-Antworten

• Meeting-Zusammenfassungen

• Projekt-Briefings

• Sales Follow-ups

• Content-Outlines

• Marktrecherchen

• Wettbewerbsanalysen

Gesamtbewertung:

Blueprint Prompts markieren den Übergang von amateurhafter zu professioneller KI-Nutzung. Der systematische Ansatz überzeugt durch:

Stärken:

• Massive Zeit- und Kosteneinsparungen (bis zu 83%)

• Skalierbarkeit über Teams hinweg

• Qualitätssicherung durch getestete Templates

• Kontinuierliche Verbesserung durch Feedback-Loops

Herausforderungen:

• Initialer Aufwand für Template-Entwicklung

• Speicherung in gemeinsamer Datenbank zur Nutzung

• Notwendigkeit regelmäßiger Updates, um die Ergebnisse nicht zu monoton zu halten

• Change Management für Teamadoption

Blueprint Prompts sind mehr als nur eine Optimierungsmethode - sie sind ein strategischer Ansatz zur Professionalisierung der KI-Nutzung im Unternehmen. Die Investition in systematische Prompt-Entwicklung wird sich durch drastische Effizienzsteigerungen und Kosteneinsparungen schnell auszahlen.

Der erste Schritt, den ich gehen würde

1. Ich würde zuallererst mit dem Chatbot meiner Wahl Vorschläge generieren lassen, für welche Anwendungsfälle in meinem Alltag Tempaltes sinnvoll wären.

2. Dann würde ich konkrete Prompt-Templates erstellen lassen, die mit Platzhaltern die Möglichkeit geben, unterschiedliche Eingaben zu testen

3. Als nächstes würde ich vergangenen Content als Basis für eine Marken- und Sprachanalyse erstellen, um diese später anzuwenden und dem neu generierten Content etwas extra Menschlichkeit einzuhauchen

DIE BESTEN LINKS
💻 Meine besten Funde der letzten Woche

👨🏼‍🏫 2025 Vorhersagen: Letztes Jahr haben sich >20.000 Menschen für die 2024-Vorhersagen des NYU-Professors Scott Galloway angemeldet. Jetzt ist er zurück für 2025 - komplett kostenlos [LINK]

📖 Wie man KI nutzt, um Dinge zu “machen”: Ein einfacher, hilfreicher Leitfaden von UPenn-Professor Ethan Mollick [LINK]

⚒️ Text-zu-Flowchart-Tool: Erstelle ohne Aufwand Visualisierungen für Entscheidungsfindungen oder Prozesse mit einfacher Texteingabe [LINK]

📽️ 2024 Stand von KI im Enterprise-Segment: Die Strukturen in Unternehmen wird in Echtzeit umgeschrieben. Menlo Ventures hat 600 IT-Entscheider in Unternehmen befragt, um die Gewinner und Verlierer zu ermitteln (LINK)

CHART DER WOCHE
📈 Enterprise-Segment: Anthropic deutlich stärker als erwartet

Apropos „gewinnen“, es scheint, dass der Hauptgewinner des Wechsels hin zu Enterprise-AI derzeit Anthropic ist. In ihrem State of GenAI in the Enterprise-Bericht zeigt Menlo Ventures dies auf - und die Zahlen sind ziemlich erstaunlich (s. dieses Chart).

Du hast richtig gelesen – Anthropic hält jetzt 24 % des Enterprise-AI-Marktes, während OpenAI 16 % Marktanteil verloren hat (34 % jetzt, nachdem es vorher 50 % waren). Die Unternehmen erkennen langsam das Potenzial von Claude im Unterschied zu ChatGPT!

Auf diesem Erfolg im Enterprise-Bereich aufbauend, kündigte Anthropic kürzlich eine große Partnerschaft mit Snowflake an, einem der größten Daten-Cloud-Unternehmen, um ihre Claude AI direkt in Snowflakes Plattform zu integrieren, auf der große Unternehmen ihre Daten verwalten.

Alle Charts und Kernaussagen findest du in diesem Post →

BEITRAG DER WOCHE
📰 OpenAIs potentielles $100 Mrd. Problem

Wenn du dich gefragt hast, warum OpenAI eine Reihe cooler neuer Funktionen angekündigt hat (aber noch nicht GPT-5) und eine Menge wichtiger Führungskräfte verloren hat (und GPT-5 immer noch nicht veröffentlicht wurde), könnte dies der Grund sein: Es sieht so aus, als könnte die nächste Version von ChatGPT doch nicht so gut sein wie erwartet.

Laut einem neuen Bericht von The Information zeigt das neue GPT-Modell mit dem Codenamen „Orion“ nicht denselben beeindruckenden Leistungssprung, den wir von GPT-3 zu GPT-4 gesehen haben. Basierend auf Berichten von OpenAI-Mitarbeitern, die das Modell getestet haben, ist Orion zwar besser in der Sprachverarbeitung, aber nicht „zuverlässig besser“ bei anderen Aufgaben wie Programmieren.

Warum das problematisch ist:

Frühe Tests mit nur 20% des Trainings zeigten, dass Orion die Qualität von GPT-4 erreicht. Bei 100% Training übertrifft Orion seinen Vorgänger nur marginal.

Dies stellt eine kritische Branchenannahme in Frage, die als „Skalierungsgesetze“ bekannt sind, also die Idee, dass mehr Rechenleistung + mehr Daten = konstant exponentielle KI-Verbesserung.

Sam Altman gab zu, dass OpenAI „schwierige Entscheidungen“ über die Zuteilung von Rechenressourcen treffen müsse. Mitarbeiter sagen, dass sie „so gut wie alles“ aus den verfügbaren Internetdaten herausgeholt haben.

Die benötigten Rechenzentren könnten jeweils $100 Mrd. Dollar kosten, obwohl OpenAI argumentiert, dass ein 5 GW-Zentrum bis zu $20 Mrd. zum BIP beitragen könnte.

KI-Wettrüsten: Musk's Supercomputer-Sprint alarmiert die Konkurrenz

Dazu kommt die Nachricht, dass Elon Musk in nur 122 Tagen - statt der üblichen vier Jahre - mit "Colossus" einen Supercomputer gebaut hat, der in der KI-Branche für erhebliche Unruhe sorgt. So sehr, dass Konkurrenten angeblich sogar Aufklärungsflugzeuge zur Informationsbeschaffung einsetzen.

Die schnelle Realisierung des Projekts wirft ein Schlaglicht auf die aktuellen Herausforderungen der KI-Entwicklung: Während der 150-MW-Supercomputer beeindruckt, prognostiziert der CEO von Anthropic, dass KI-Cluster bis 2026 jeweils bis zu $10 Mrd. Dollar kosten könnten.

NVIDIAs neue Blackwell GPUs versprechen zwar 2,2x bessere Performance, aber bei $70.000/Platine und 12 Monaten Wartezeit löst auch diese Innovation nicht das Kernproblem: Die bisherigen Architekturansätze stoßen trotz steigender Rechenleistung an ihre Grenzen. Die Branche steht vor der Herausforderung, nicht nur mehr Rechenpower bereitzustellen, sondern grundlegend neue Ansätze zu entwickeln.

Was Andere dazu sagen

Sogar VCs bei A16z sagen, dass die aktuellen KI-Modelle „keine Intelligenzverbesserungen“ durch zusätzliche Rechenleistung erzielen (Zeitstempel automatisch mit drin):

Über die Konsequenzen der eventuellen Skalierungsprobleme, auf die OpenAI gestoßen ist, sprechen auch Bill Gurley und Bred Gerstner in meinem Lieblings-Podcast BG2:

WAS SONST NOCH SO LOS WAR
🚒 Das News-Feuerwerk

🚀 Tech

FigureAIs Roboter-Flotte für BMW übertrifft alle Erwartungen

Ein bemerkenswerter Fortschritt in der industriellen Robotik zeichnet sich im BMW-Werk Spartanburg ab: Die humanoiden Roboter des Startups Figure erreichen bei der automatisierten EV-Batteriemontage neue Leistungsdimensionen. CEO Brett Adcock berichtet von beeindruckenden Verbesserungen seit dem Start im August.

Die Details zu den Tätigkeiten der Roboter kannst du hier als Video sehen →

DeepMind demokratisiert Proteinforschung: AlphaFold 3 wird Open Source

In einem bedeutenden Schritt für die wissenschaftliche Gemeinschaft hat Google DeepMind sein mit dem Nobelpreis ausgezeichnetes Proteinvorhersage-Modell AlphaFold 3 als Open Source freigegeben. Akademische Forscher weltweit erhalten damit erstmals seit der eingeschränkten Veröffentlichung im Mai Zugang zu Code und Trainingsgewichten.

Das Github Repository findest du hier und die Inhalte kannst du hier nachlesen →

Chirurgischer Roboter lernt durch Zuschauen operieren

Ein bemerkenswerter Fortschritt in der robotergestützten Chirurgie wurde an der Johns Hopkins University erzielt: Erstmals konnte ein Roboter komplexe chirurgische Eingriffe allein durch das “Anschauen” von Operationsvideos erlernen und ausführen.

Wie der Roboter lernen konnte & ob er besser als ein Mensch operiert, kannst du hier nachlesen →

💰 Deals

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🏛️ Regulierung

EU-KI-Gesetz: Kein großes KI-Modell besteht den Praxistest

Eine aktuelle Studie der ETH Zürich sorgt für Aufsehen, da ab dem 01.01.2025 der neue EI AI Act aktiv wird: Mit COMPL-AI haben Forscher erstmals ein Bewertungssystem entwickelt, das KI-Modelle auf ihre Konformität mit dem kommenden EU-KI-Gesetz prüft. Das ernüchternde Ergebnis: Keines der 12 getesteten Sprachmodelle - darunter Branchenführer wie GPT-4, Claude 3 und Llama 3 - würde aktuell die ab Januar 2025 geltenden Anforderungen erfüllen.

Selbst die Klassenbesten, GPT-4 Turbo und Claude 3, erreichen nur eine Quote von 83%. Besonders problematisch: Alle Modelle scheitern an grundlegenden Anforderungen wie der Implementierung von Wasserzeichen für KI-generierte Inhalte. Metas Llama 2-7B Chat bildet das Schlusslicht der Bewertung. Durchgängig zeigen sich zudem Defizite bei Fairness und Nicht-Diskriminierung.

Alle Ergebnisse kannst du hier nachlesen →

🔨 Tools

KI zur Bildbearbeitung aus Deutschland: BlackForestLabs stellt FLUX.1 vor

Das deutsche KI-Unternehmen BlackForestLabs mischt die KI-Bildbearbeitungsszene mit vier neuen Features ihrer FLUX-Modelle auf. Die Tools versprechen präzise Kontrolle und nahtlose Bearbeitung von KI-generierten Bildern - und übertreffen dabei etablierte Konkurrenten wie Ideogram und Midjourney.

Die neuen Features beinhalten die folgenden Funktionen:

• "Fill" ermöglicht Bildergänzung und -erweiterung auf State-of-the-Art-Niveau

• "Depth" bewahrt durch Tiefenkarten die Bildstruktur bei Stiländerungen

• "Canny" bietet kantenbasierte Bildbearbeitung

• "Redux" erlaubt textbasiertes Mischen und Neuerstellen von Bildern

Hier kannst du es testen →

🗣️ Gossip

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OUTRO
Wie ich dir helfen kann, wenn du bereit bist:

✅ Mein (kostenloses) KI-Starterkit in Notion (Link)

✅ Mein kostenloser Guide zum Aufbau einer Online-Präsenz mit Hilfe von KI-Werkzeugen (Link)

✅ Die Tools, die ich jeden Tag verwende & wärmstens empfehle:

1. Beehiiv.com* - mein Newsletter-Programm, das mir >1.000 Abonnenten gebracht hat

2. Perplexity.ai - Die Suchmaschine der KI-Ära - mehr Infos hier

3. Gamma.app* - Erstelle qualitativ hochwertige Präsentation in Sekunden

4. Typeshare.co* - Meine All-in-One Social Media Content-Creation Suite, die dir die am besten funktionierenden Templates für die unterschiedlichen Kanäle anbietet

5. Hypefury.com* - Mein Social-Media-Tool mit KI-Motor für 𝕏/Twitter

6. Taplio.com* - Mein Social-Media-Tool mit KI-Motor für LinkedIn

7. Scribe AI* - mein Tool für technische Dokumentation bei Kunden, die automatisch mitdenkt und die Veröffentlichung per Klick kinderleicht macht

8. Screenstory.io* - Loom auf Steroiden - erstelle Gifs, Tutorials & andere Videos

9. Guidde.com*- Erstelle super schnell Videoanleitungen für dein Team

Die Tools sind in der Frequenz der Anwendung gelistet.

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