KI-Tools sind Teil unserer Arbeitsweise geworden. Wir nutzen sie in den Bereichen Inhalt, SEO, Automatisierung und Design – und wir haben auch die Probleme gesehen, die sie verursachen, wenn sie unachtsam eingesetzt werden. Dieser Artikel ist unsere ehrliche Einschätzung, basierend darauf, wie KI in unseren Projekten erscheint. Wir beschreiben es qualitativ; KI ist ein Werkzeug in vielen Projekten, anstatt ein separater Projekttyp mit eigenen Statistiken.
Wo KI hilft
Erste Entwürfe von Website-Texten
Inhalte sind der häufigste Grund, warum Website-Projekte ins Stocken geraten. WordPress-Projekte mit fehlenden oder verspäteten Inhalten hatten in unseren Daten eine mittlere Lieferzeit von 74 Tagen, verglichen mit 26 Tagen, wenn die Inhalte bereit waren. KI hilft uns, einen ersten Entwurf aus dem Briefing des Kunden, vorhandenen Materialien und einem kurzen Interview zu erstellen, den das Team dann bearbeitet.
Die Regel, die wir nie brechen: Jeder KI-unterstützte Text wird vom Kunden überprüft und bestätigt. Nur der Kunde weiß, welche Aussagen wahr sind, welche Begriffe sie verwenden dürfen und wie sie klingen möchten.
SEO-Forschung und On-Page-Arbeit
KI beschleunigt die Keyword-Clustering, Meta-Beschreibungsentwürfe, FAQ-Ideen und Inhaltsstrukturen. Forschungstools liefern weiterhin die Daten; KI hilft bei der Organisation und Entwurf. Wir fügen auch llms.txt-Dateien in Premium-SEO-Setups hinzu, um KI-Assistenten zu helfen, den Inhalt einer Website zu verstehen.
Lead-Qualifizierung in Automatisierungen
In unseren n8n-Lead-Generierungs-Workflows bewertet ein KI-Schritt jeden Lead anhand des idealen Kundenprofils des Kunden, bevor eine bezahlte Anreicherung erfolgt. Mit klaren Kriterien und strukturiertem Output filtert es effektiv. Grenzfälle gehen zur menschlichen Überprüfung.
Skriptvorlagen für Anrufe und Nachrichtenentwürfe
Für Vertriebs- und CRM-Projekte hilft KI bei der Erstellung von Skriptvorlagen für Anrufe, E-Mail-Sequenzen und Follow-up-Nachrichten, die der Kunde an seinen Ton anpasst.
Interne Effizienz
Zusammenfassen langer Feedback-Dokumente, Strukturieren von Anforderungen aus Workshop-Notizen, Entwerfen von Testfällen – alltägliche Aufgaben, bei denen KI hinter den Kulissen Zeit spart.
Wo KI Probleme schafft
Produktbilder
Kunden erzeugen zunehmend Bilder mit KI. In einem Shop-Projekt zeigten KI-generierte Bilder Kleidungsstücke mit falschen Markenkennzeichen. KI reproduziert Logos und Produktdetails nicht zuverlässig. Produkt- und Kollektionsbilder müssen das echte Produkt zeigen; etwas anderes zu zeigen, schafft Haftung. KI-Bilder können für Stimmungs- und Erzählabschnitte funktionieren.
Behauptungen, die nicht wahr sind
KI schreibt selbstbewusst. Wenn niemand überprüft, können Texte Behauptungen über Erfahrungen, Zertifizierungen oder Dienstleistungen enthalten, die das Unternehmen nicht hat. Deshalb ist die Kundenüberprüfung obligatorisch.
Generische Inhalte
KI-Entwürfe basieren auf generischen Briefings und klingen wie alle anderen. Je mehr echte Details ein Kunde liefert – Kunden, Beispiele, Unterschiede – desto besser das Ergebnis.
Rechtliche Transparenz
Die EU-Vorschriften zur Transparenz für KI-generierte Inhalte entwickeln sich weiter. Wir haben die Kennzeichnung von KI-generierten Bildern auf einer Kundenwebsite im Einklang mit dem EU-KI-Gesetz umgesetzt. Unternehmen sollten wissen, wo KI-Inhalte auf ihrer Website erscheinen.
Automatisierung ohne Aufsicht
Ein KI-Schritt, der entscheidet, wer kontaktiert wird, ohne Schutzmaßnahmen, kann peinliche oder kostspielige Fehler verursachen. Wir fügen immer Schwellenwerte, Protokollierung und menschliche Überprüfung für unsichere Fälle hinzu.
Unsere Regeln für KI in der Kundenarbeit
| Bereich | Regel |
|---|---|
| Kopieren | KI entwirft, Menschen bearbeiten, Kunde bestätigt |
| Produktbilder | Nur echte Produkte; KI für Stimmungsabschnitte |
| Ansprüche und Fakten | Vom Kunden verifiziert |
| Automatisierung | Klare Kriterien, Schwellenwerte, menschliche Überprüfung für Grenzfälle |
| Transparenz | Kennzeichnen Sie KI-generierte Inhalte, wo erforderlich |
| Daten | Keine vertraulichen Kundendaten in Tools ohne entsprechende Vereinbarungen |
Wie wir entscheiden, ob wir KI für eine Aufgabe einsetzen
Ein einfacher Test leitet uns: Reduziert KI den Aufwand, ohne die Genauigkeit zu verringern, und gibt es eine menschliche Überprüfung, bevor das Ergebnis an die Öffentlichkeit oder einen Kunden gelangt? Wenn beides zutrifft – erste Entwürfe, Recherchen, Zusammenfassungen, interne Vorbereitung – ist KI gut geeignet. Wenn das Ergebnis ohne Überprüfung direkt an Kunden geht oder die Genauigkeit kritisch und schwer zu überprüfen ist, fügen wir entweder einen Überprüfungsschritt hinzu oder verwenden keine KI für diese Aufgabe.
Wir achten auch auf die Kosten. KI-Aufrufe in Automatisierungen sind einzeln günstig, summieren sich jedoch bei großem Volumen, weshalb wir KI-Schritte nach günstigeren Filtern in unseren Arbeitsabläufen platzieren.
Was das für Kunden bedeutet
KI macht einige Teile von Projekten schneller – insbesondere den Übergang von einer leeren Seite zu einem ersten Entwurf. Es beseitigt nicht die Notwendigkeit für Ihr Feedback, Ihre Überprüfung und Ihre Entscheidungen. In unseren Daten bestimmen diese menschlichen Faktoren – fertige Inhalte, schnelles Feedback, ein Entscheidungsträger – immer noch, wie schnell ein Projekt voranschreitet.
FAQ
Werden meine Website-Texte von KI geschrieben?
Wir können KI verwenden, um erste Entwürfe zu erstellen, die unser Team bearbeitet. Sie überprüfen und bestätigen jeden Text vor der Veröffentlichung.
Kann KI ein Fotoshooting ersetzen?
Für Produktbilder nein. Für stimmungsvolle Bilder und Hintergründe kann KI eine Option sein, mit Vorsicht.
Muss ich KI-Inhalte auf meiner Website kennzeichnen?
Es hängt von der Art des Inhalts und den aktuellen Vorschriften ab. Wir beraten zur Kennzeichnung, wo es relevant ist.
Warum benötigen kundenspezifische Softwareprojekte eine Liste mit nicht enthaltenen Punkten?
Weil neue Ideen auftauchen, sobald die Leute funktionierende Software sehen. Nach unserer Erfahrung ist das Aufschreiben dessen, was nicht in der ersten Version enthalten ist, der Schlüssel, um ein MVP im Zeitplan zu halten.
Warum können Sie keinen festen Zeitplan vor der Festlegung geben?
Weil der Zeitplan von Regeln und Integrationen abhängt, die normalerweise erst nach einer Abgrenzungssitzung klar sind. Wir bevorzugen eine kurze Abgrenzungsphase gegenüber einer Schätzung, die später korrigiert werden muss.
Woher die Zahlen stammen: unsere eigenen Projektaufzeichnungen in Odoo – 233 abgeschlossene Projekte, 909 Aufgaben und etwa 4941 protokollierte Stunden, hauptsächlich aus 2025–2026. Die Dauer sind Kalendertage ab Projektbeginn und wir geben Mediane an, damit ein ungewöhnlich langes Projekt das Bild nicht verzerrt.
Planen Sie ein Automatisierungsprojekt?
Wenn Sie einen realistischen Plan für Ihr eigenes Projekt möchten, buchen Sie einen kurzen Anruf mit unserem Team und wir führen Sie durch die Phasen, was wir von Ihnen benötigen und wo Projekte wie Ihres normalerweise Zeit verlieren. Sie können auch abgeschlossene Arbeiten in unserem Automatisierungsportfolio durchstöbern.
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