Moin, ich bin mat aus Hamburg. Ich bin habe erst vor ein paar Tagen angefangen, mich richtig mit Claude Code zu beschäftigen. Zuvor habe ich außer Suchanfragen mit Gemini und ein bisschen Grafikdesign mit Chat GPT nicht viel gemacht. Mein erstes Ziel ist es einen persönlichen Assistenten zu bauen und mich generell zum Thema KI weiterzubilden.

Ich bin im Bereich Hobby, Basteln und DIY unterwegs und liebe es, mit KI kleine Rechner und praktische Helfer für meine Besucher zu entwickeln. Mein Blog ist fast 14 Jahre alt und umfasst inzwischen rund 900 Bastelanleitungen, darunter etwa 350 Verpackungsprojekte. Aktuell entwickle ich mit Claude und teilweise ChatGPT einen interaktiven Verpackungsfinder. Besucher wählen aus, was sie verpacken möchten, und bekommen passende Anleitungen aus meinem Blog vorgeschlagen. Gestartet bin ich mit etwa 50 Weihnachtsverpackungen. Dafür habe ich eine Tabelle mit den entsprechenden Beiträgen und Informationen aufbereitet. Der Finder läuft als HTML-Anwendung auf meiner Website. Erste Tests mit sieben Nutzerinnen waren durchaus positiv. Jetzt kommt meine eigentliche Herausforderung: Damit der Finder möglichst passende Ergebnisse liefert, wären die genauen Maße der Verpackungen und Angaben zum möglichen Inhalt hilfreich. Bei meinen älteren Beiträgen stehen diese Informationen allerdings häufig nur in den dazugehörigen Videos. Alle 350 Verpackungsprojekte manuell aufzuarbeiten, wäre ein enormer Aufwand. Mich interessiert deshalb, ob und wie sich diese Informationen mithilfe von KI aus den vorhandenen Blogbeiträgen und Videos erschließen lassen. Und langfristig: Wie könnte daraus ein intelligenter Bastelberater entstehen, ohne dass die laufenden KI-Kosten für mein kleines Unternehmen zu hoch werden? Hat jemand Erfahrungen mit einem ähnlichen Projekt oder Ideen, wie man das angehen könnte? LG Hannelore

Moin zusammen, ich werde oft gefragt, wie wir kurze KI Videos für Kunden bauen, ohne Studio und ohne Drehtag. Ehrlich gesagt ist das weniger Magie als ein fester Ablauf. So machen wir das: Skript zuerst: Bevor irgendein Tool aufgeht, steht ein Skript für 20 bis 30 Sekunden. Ein Satz Aufhänger, ein Problem, eine Lösung, ein Satz, was der Zuschauer tun soll. Die meisten schwachen KI Videos sind eigentlich schwache Skripte. Jede Szene eine Zeile: Was ist zu sehen, welche Kameraperspektive, welches Licht, welche Stimmung. Daraus werden die Prompts. So bleibt der Look über alle Szenen gleich. Erst Standbild, dann Bewegung: Wir erzeugen pro Szene zuerst ein Bild und animieren dann dieses Bild. Das ist viel besser steuerbar, als direkt aus Text ein Video zu machen, und das Produkt oder die Person sieht in jeder Szene gleich aus. Günstig proben, teuer rendern: Alle Szenen erst im günstigen Modell testen. Nur die zwei, drei Schlüsselszenen gehen ins teure Modell. Das spart locker die Hälfte der Kosten. Stimme und Untertitel: Sprecherstimme per KI, Untertitel immer drauf, weil die meisten ohne Ton schauen. Schnitt ganz klassisch: Zusammengesetzt wird im normalen Schnittprogramm, mit Musik, Tempo und Logo am Ende. Hier entscheidet sich, ob es nach Werbung oder nach Spielerei aussieht. Für ein 30 Sekunden Video brauchen wir so meist zwei bis drei Stunden statt einem ganzen Drehtag. Wo hakt es bei euch gerade am meisten: beim Skript, bei gleichbleibenden Figuren oder beim Schnitt? :)

Hallo zusammen! 👋 Ich freue mich, Teil der KI-BUSINESS Lounge zu sein! Als Unternehmerin interessiert mich besonders, wie künstliche Intelligenz dabei helfen kann, Geschäftsprozesse effizienter zu gestalten, Zeit zu sparen und neue Wachstumschancen zu erschließen. 🚀 Ich bin überzeugt, dass KI weit mehr als nur ein Trend ist – richtig eingesetzt kann sie einen echten Mehrwert für Unternehmen schaffen. Ich freue mich darauf, von euren Erfahrungen zu lernen, neue Ideen zu entdecken und mich mit anderen Unternehmerinnen und Unternehmern über praktische KI-Anwendungen auszutauschen. 🤝 Auf spannende Impulse, wertvolle Kontakte und nachhaltigen Business-Impact! ✨

Michael hat am Mittwoch im KI-Café ein eingängiges Bild gezeichnet: Viele Unternehmen behandeln KI wie ein Fitnessstudio-Abo. Die Mitgliedschaft ist bezahlt, und trainiert wird kaum. Er hat dazu die Bitkom-Befragung von 603 deutschen Unternehmen mitgebracht. Rund die Hälfte nutzt inzwischen KI, und gerade einmal drei Prozent sagen, dass sie das Potenzial stark ausschöpfen. Kein einziges Unternehmen gibt an, es voll zu nutzen, und 59 Prozent sagen ehrlich, dass sie überhaupt nichts davon heben. Michael nennt das eine Lizenzillusion, denn gekauft ist schnell, und gekonnt ist damit noch lange nichts. Was wir in der Praxis erleben Ich habe von einem Workshop mit Sachverständigen erzählt. Ein Teil der Gruppe war neugierig und wollte strukturiert Prozesse anschauen und Anwendungsfälle finden. Ein anderer Teil winkte bei jeder Idee ab, ob Recherche oder wiederkehrende Textbausteine im Gutachten, und sagte, das schreibe ich lieber selbst. Mein Weg mit dieser Gruppe führte über die Frage, wo es dich persönlich drückt, was dich nervt und was sich ständig wiederholt. Dort entsteht ein niedriger Einstieg, und aus dem ersten kleinen Erfolg wird oft ein „ach, geht ja doch”. Tanja kennt das Muster aus ihren Copilot-Schulungen. Unternehmen verteilen Lizenzen in der Breite, lehnen sich zurück und schauen, wer sie nutzt, und wer sie liegen lässt, verliert sie im nächsten Monat wieder. Den Mitarbeitenden sagt dabei niemand, was sie mit dem Werkzeug anfangen können, und selbst die kostenfreien Basisfunktionen bleiben unsichtbar. Selina und der Mut zur Reihenfolge Selina hat genau dieses Bild aus der Medizintechnik bestätigt. Lizenzen sind da, eine Schulung hat stattgefunden, und die Anwendungsfälle fehlen. Sie nennt das ein typisches Mittelstandsproblem und sieht dahinter ein deutsches Mindset aus Angst und Beschränkung, obwohl Regularien eigentlich unterstützen sollen. Ihre Kundinnen und Kunden führt sie Schritt für Schritt. Zuerst geht es darum, die heutige Arbeit schneller zu erledigen, zum Beispiel E-Mails zusammenfassen oder nach dem Urlaub die wichtigsten Nachrichten herausfiltern. Danach kommt die Frage, ob ein über Jahre gewachsener Prozess überhaupt noch wertvoll ist und vor jeder Automatisierung glattgezogen gehört.