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KI im Vertrieb
24.03.2026, 06:00
In dieser Folge von KI fürs Business sprechen Anke Precht und Andreas Schrade darüber, wie Künstliche Intelligenz den Vertrieb verändert – und zwar nicht, indem sie Verkäufer ersetzt, sondern indem sie sie entlastet. Im Fokus stehen vor allem die oft unterschätzten Zeitfresser im Vertriebsalltag: Recherche, CRM-Pflege, Follow-ups und Angebotsprozesse.
Die beiden zeigen anhand konkreter Beispiele, wie KI genau hier ansetzt – von automatisierter Lead-Recherche über personalisierte Ansprache bis hin zur Meeting-Vorbereitung und Nachbereitung. Dabei wird deutlich: KI steigert vor allem die Produktivität, indem sie administrative Aufgaben übernimmt und so mehr Raum für echte Kundeninteraktion schafft.
Fazit der Episode: Erfolgreicher Vertrieb bleibt menschlich – aber mit KI wird er deutlich effizienter.
Gründen mit KI
18.03.2026, 09:58
Wie kann Künstliche Intelligenz beim Aufbau eines eigenen Business konkret helfen? In dieser Folge sprechen Anke Precht und Andreas Schrade darüber, wie Gründer KI gezielt einsetzen können, um schneller Klarheit zu gewinnen, effizient Inhalte zu produzieren und Prozesse zu automatisieren.
Sie zeigen, wie KI als Sparringspartner bei Positionierung und Angebotsentwicklung dient, Content-Erstellung erleichtert und im Alltag durch Automatisierungen und intelligente Agents Zeit spart. Anhand eines konkreten Praxisbeispiels wird deutlich, wie sich KI direkt in den Arbeitsalltag integrieren lässt.
Zentrale Erkenntnis: Wer von Anfang an klare, KI-gestützte Routinen etabliert und strategisch denkt, kann nicht nur effizienter arbeiten, sondern auch nachhaltiger wachsen.
OpenClaw – KI-Agent oder überschätzter Hype?
03.03.2026, 19:45
OpenClaw sorgt aktuell für Aufsehen in der KI-Welt. Als angeblich revolutionärer KI-Agent, der nicht nur antwortet, sondern tatsächlich handelt: E-Mails schreiben, Kalender pflegen, Recherchen durchführen oder Dateien analysieren. Doch wie viel Substanz steckt wirklich hinter dem Hype?
In dieser Episode von „KI fürs Business – das Wesentliche in 10 Minuten“ analysieren Anke Precht und Andreas Schrade das Open-Source-Projekt differenziert: Welche echten Business-Anwendungsfälle gibt es? Wo liegen Chancen für Selbständige und Unternehmen? Und welche Risiken sollten Entscheider unbedingt beachten. Von Datenschutz über API-Abhängigkeiten bis hin zu Sicherheitslücken?
Außerdem werfen die beiden einen Blick auf die Diskussion rund um künstlich erzeugten Social-Media-Hype und zeigen Alternativen wie TrustClaw auf.
KI in 2026 - Was Entscheider wirklich wissen müssen (Teil 2)
03.02.2026, 19:20
In dieser Folge werfen wir einen realistischen Blick auf die KI-Entwicklung in Richtung 2026. Wir diskutieren, warum Open-Source-KI strategisch immer wichtiger wird, insbesondere für Mittelstand und regulierte Branchen, und wie sich das Spannungsfeld zwischen Datenhoheit, Kosten und Abhängigkeiten von großen Tech-Konzernen entwickelt. Außerdem geht es um die Frage, ob wir uns aktuell in einer KI-Bubble befinden und was Unternehmen daraus lernen sollten, wenn Visionen auf wirtschaftliche Realität treffen. Ein weiterer Schwerpunkt ist Robotik: Wie nah sind humanoide Haushaltsroboter wirklich an der Marktreife und wo wird aktuell mehr versprochen als geliefert?Abschließend fassen wir die wichtigsten Handlungsempfehlungen für Entscheider zusammen: weniger KI-Hype, mehr messbarer Nutzen, klare Governance und ein Fokus auf Integration statt Fantasien.
KI in 2026 - Was Entscheider wirklich wissen müssen (Teil 1)
23.01.2026, 17:23
Was erwartet Unternehmen 2026 wirklich in Sachen Künstliche Intelligenz – und was war rückblickend eher Hype als Hilfe? In dieser zweiteiligen Episode nehmen wir einen nüchternen Reality-Check vor und ordnen ein, worauf sich Führungskräfte jetzt vorbereiten sollten.
Teil 1 widmet sich dem großen Elefanten im Raum: AGI. Nach Jahren voll lauter Ankündigungen wird klar, warum menschenähnliche KI nicht „morgen vor der Tür steht“ – und warum das für Unternehmen keine schlechte Nachricht ist. Es geht um realistische Zeitachsen, inkrementelle Fortschritte bei Modellen und die zentrale Frage: Was bedeutet all das konkret für Entscheider?