Du fragst Dich, welche KI-Tools wirklich funktionieren? Nach dreieinhalb Jahren Erfahrung beantworte ich die häufigsten Fragen.

Seit über drei Jahren beschäftige ich mich intensiv mit dem Bereich Künstliche Intelligenz und habe dabei festgestellt, dass sich viele Anfragen immer wiederholen. In diesem Rückblick teile ich meine gesammelten Erkenntnisse aus der Praxis, um Dir Klarheit im Dschungel der aktuellen Anwendungen zu verschaffen.

Wir gehen gezielt auf die wichtigsten KI-Fragen ein, die mir immer wieder gestellt werden. Dabei beleuchten wir sowohl den effektiven Einsatz verschiedener Tools als auch bewährte Methoden für präzises Prompting, damit Du Deine Ergebnisse sofort verbessern kannst. Das Video richtet sich an alle, die fundierte Antworten abseits der üblichen Hype-Themen suchen.

Wenn Du regelmäßig praxisnahe Einblicke und ehrliche Einschätzungen erhalten möchtest, abonniere den Kanal. Welche KI-Themen beschäftigen Dich aktuell am meisten? Schreib es mir in die Kommentare.

Darum geht's im Überblick:

🤘Wie Du das passende KI Tool auswählst

🤘Warum Prüfen bei KI unverzichtbar bleibt

🤘Womit Du erste echte Aufgaben meisterst

🤘Welche Daten niemals in KI gehören

Es gibt keine banalen Fragen. Es gibt nur Fragen, die sich keiner traut zu stellen. Schreib mir Deine gern als Kommentar, per Mail oder über Social Media. Auf Wunsch nenne ich Deinen Namen, auf Wunsch bleibt es anonym.

HINWEIS
In dieser Folge geht es auch um Datenschutz, DSGVO und Urheberrecht. Das ist keine Rechtsberatung, sondern meine Erfahrung aus der Praxis.

Bis demnächst in Deinem Ohr,
Deine Mareike

Hör auf, jedem KI-Trend hinterherzulaufen oder zu glauben! Freebies sind tot? Von wegen!

Kaum taucht ein neuer Trend auf, heißt es plötzlich: PDFs sind tot. Freebies funktionieren nicht mehr. Jetzt brauchst Du eine App. In der neuen Folge ordne ich dieses Narrativ ein. Denn entscheidend ist nicht die Form Deines Angebots, sondern ob Du damit ein echtes Problem Deiner Zielgruppe löst.

Ich spreche darüber, warum Technikbegeisterung oft mit echtem Bedarf verwechselt wird, weshalb eine App keinen schlechten Inhalt besser macht und warum ich mich bei meinem AI Toolfinder bewusst für einen CustomGPT statt für eine App entschieden habe.

Außerdem geht es um Prompt Injections, Datenschutz und die Fragen, die bei vielen KI Lösungen viel zu selten gestellt werden. Diese Folge ist für alle, die KI sinnvoll einsetzen möchten, statt jedem Hype hinterherzulaufen.

Welchen KI Trend siehst Du gerade, bei dem aus Deiner Sicht mehr Marketing als echter Mehrwert dahintersteckt?

Darum geht's im Überblick:

🤘Warum echte Probleme wichtiger sind als Apps

🤘Wie Du Trends von Mehrwert unterscheiden kannst

🤘Weshalb ein Custom GPT sinnvoller sein kann

🤘Was Du über Prompt Injections wissen solltest

Bis demnächst in Deinem Ohr,

Deine Mareike

ChatGPT dreht gerade richtig auf. Aber was davon brauchst Du wirklich?

Neue Modelle. Ein neuer ChatGPT Work-Modus. Und ein Live Voice Modus, der gleichzeitig zuhören und sprechen kann. Ganz schön viel auf einmal.

In der neuen Folge schaue ich mir deshalb an, was hinter den aktuellen Neuerungen steckt und was davon für Dich als Trainer:in, Berater:in, Coach oder L&D-Profi wirklich relevant ist.

Wir sprechen über die neuen Modelle Sol, Terra und Luna, den Unterschied zwischen Chat und Work und darüber, warum das stärkste Modell nicht automatisch immer die beste Wahl ist. Mein wichtigster Gedanke dabei: Nicht das Tool bestimmt die Aufgabe. Die Aufgabe bestimmt das Tool. Welche der neuen Funktionen findest Du wirklich spannend und bei welcher denkst Du eher: „Brauche ich das wirklich?"

Darum geht's im Überblick:

🤘Wie Du das passende KI-Modell auswählst

🤘Warum Work mehr als Chatten kann

🤘Was den Live Voice Modus verändert

🤘Weshalb Du mehrere KI-Tools nutzen solltest

Bis demnächst in Deinem Ohr,

Deine Mareike

Diese Daten gehören NICHT in ChatGPT! Ich gebe Dir fünf konkrete Beispiele.

Hast Du schon einmal ein Seminartranskript, einen Evaluationsbogen oder Coaching-Notizen in ChatGPT eingefügt, ohne lange darüber nachzudenken? Dann bist Du nicht allein. Aber genau hier lauern Datenschutzfallen, die viele gar nicht auf dem Schirm haben.

In der neuen Folge zeige ich Dir meine KI-Datenampel. Ein einfaches Denkmodell, mit dem Du in wenigen Sekunden einschätzen kannst, welche Daten problemlos in die KI dürfen, welche Du vorher anonymisieren solltest und welche dort grundsätzlich nichts verloren haben.

Außerdem sprechen wir über ganz konkrete Beispiele aus dem Arbeitsalltag, räumen mit Mythen rund um Inkognito-Modus und Training auf und klären, warum auch ein eigener Server nicht automatisch alle Datenschutzprobleme löst.

Darum geht's im Überblick:

🤘Was in ChatGPT eingegeben werden darf

🤘Warum die Datenampel Sicherheit schafft

🤘Wie du Daten anonymisierst

🤘Worauf du beim Datenschutz achten solltest

Bis demnächst in Deinen Ohr,

Deine Mareike

Es gibt ein neues Feature in Claude: Du nimmst deinen Bildschirm auf, erklärst dabei laut, was du tust, und daraus entsteht ein wiederverwendbarer Skill. Kein Prompt, keine Anleitung, kein Tippen.

Ich habe es an meiner eigenen Skool-Community getestet und in dieser Folge zeige ich dir beides: was dabei erstaunlich gut funktioniert hat und was mir durchgerutscht ist.

Das nimmst du aus dieser Episode mit:

→ Warum Zeigen im Lernen oft mehr trägt als jede saubere schriftliche Anleitung, und was das damit zu tun hat, dass ich die Gebrauchsanweisung für die Aquariumpumpe nicht gelesen habe

→ Der Unterschied zwischen einem Skill, den du selbst schreibst, und einem aufgenommenen. Der eine ist lesbar und prüfbar, der andere ist eine Interpretation

→ Die Regel, nach der du entscheidest: Gibt es einen Connector, nimm den Connector. Aufnehmen lohnt sich dort, wo keiner existiert

→ Der komplette Klickweg. Wichtig: Du brauchst die Claude App auf deinem Rechner, im Browser geht es nicht

→ Was tatsächlich aufgezeichnet wird. Bildschirm, Mausklicks, Tastatureingaben und deine Stimme. Und die Sternchen im Passwortfeld schützen dich nicht

→ Warum ich zwei Mitgliedernamen im Video gelassen habe, obwohl sie da nicht hingehören

→ Was sich zum Aufnehmen eignet, von der Seminarnachbereitung bis zum Umbenennen von Dateien, und was bei mir grundsätzlich nicht in eine Aufnahme kommt

→ Datenschutz konkret: Für Aufnahmen gibt es bisher keine gesonderten Aufbewahrungsregeln, ein AVV existiert erst ab dem Team-Plan, und ein Pro-Account ist kein Datenschutzkonzept

→ Die größere Frage: Was gibst du ab und was bleibt bewusst bei dir

Der Satz, der für mich alles zusammenfasst: Aufnehmen ersetzt nicht das Denken. Es ersetzt das Tippen.

Mein Tipp zum Schluss: Bevor du das erste Mal aufnimmst, mach einen Trockenlauf. Nimm ein Zoom- oder Teams-Meeting mit dir selbst auf und schau dir an, was auf deinem Bildschirm alles zu sehen ist. Auf die Ränder achtest du sonst nämlich nicht.

Ich bin keine Rechtsanwältin. Alles, was ich hier zu Datenschutz sage, ist Einordnung aus meiner Praxis.

Bis demnächst in Deinem Ohr,

Mareike

🎬 Das Video zur Folge auf YouTube: https://youtu.be/0hJdH-iq4XI
🎓 AI Practitioner L&D Ausbildung, nächste Kohorte ab 22. September: https://sandramareikelang.de/ai-practitioner-ausbildung/
📙 Interaktives Lernbuch: Mit KI lernen, ohne den Kopf abzugeben: https://sandramareikelang.de/mit-ki-lernen/
🌐 sandramareikelang.de

ChatGPT kann jetzt sehen, was auf deinem Bildschirm liegt, und hört mit,
während Du sprichst. Ich wollte das in meiner Techniksprechstunde zeigen
und es ging nicht, weil ich die Berechtigungen am Mac vorher nicht
freigegeben hatte.

In dieser Folge erzähle ich Dir, was der neue Sprachchat in ChatGPT Work
kann, was Du dafür freigeben musst, und was passiert ist, als ich mir
darüber ein Thumbnail bauen ließ. Inklusive der Stelle, an der die KI mir
Elemente beschrieben hat, die in meinem Entwurf gar nicht vorhanden waren.

Und dann die Frage, die bleibt: Die Screenshots landen bei OpenAI, nicht
auf deinem Rechner. Das Mikrofon läuft durchgehend. Was heißt das für
uns, die wir mit Teilnehmerdaten und Kundenmaterial arbeiten?

Meine Ampel dazu: Grün ist alles, was nur dir gehört. Gelb fängt beim
Kundenkontext an. Rot ist, wenn Menschen im Spiel sind, die nicht gefragt
wurden.

Passend dazu meine Episode "ChatGPT und Datenschutz: was Du eingeben
darfst und was nicht".

Darum geht's im Überblick:
🤘Wie ChatGPT Deinen Bildschirm live unterstützt
🤘Warum Datenschutz wichtiger denn je ist
🤘Weshalb Vollzugriff keine gute Idee ist
🤘Welche Einstellungen Du aktivieren solltest

Bis demnächst in Deinem Ohr,
Deine Mareike

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🎓 AI Practitioner L&D Ausbildung, nächste Kohorte startet am 22. September:
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📙 Interaktives Lernbuch: Mit KI lernen, ohne den Kopf abzugeben
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Google hat NotebookLM in Gemini Notebook umbenannt. Am Namen hängt wenig, an dem, was darunter liegt, umso mehr: Jedes Notebook kann jetzt Code ausführen, Daten auswerten und Diagramme erzeugen.

Ich habe das an zwei eigenen Notebooks durchgespielt. Aus einer Deep Research zu KI-Kompetenzen im Mittelstand habe ich 52 gefundene Quellen auf 17 reduziert. Aus einem zweiten Notebook zu Tool-Neuerungen habe ich mir Kosten ausrechnen lassen, was eine Trainerin im Monat für ihren Stapel zahlt. Anschließend habe ich die Zahlen auf den Anbieterseiten nachgesehen, und da stimmten sie nicht mehr. Dollar gegen Euro, Add-on gegen Bundle, Listenpreis gegen Aktionspreis. Nicht falsch gerechnet, sondern nicht dasselbe verglichen.

Dazu mein eigener Fehler: Ich hatte die Ergebnisse zuerst von einem anderen KI-Tool verifizieren lassen und erst mitten in der Arbeit gemerkt, dass ich damit eine Behauptung gegen eine Behauptung stelle.

Das nimmst Du aus dieser Episode mit:

→ Was sich durch die Umbenennung ändert und was nicht: Adresse, Links und Notebooks bleiben
→ Was der abgesicherte Cloud-Computer wirklich bringt und für welche Tarife er verfügbar ist
→ Warum Quellen kuratieren Deine Aufgabe bleibt, auch wenn die Recherche automatisch läuft
→ Wofür das Werkzeug stark ist: eigene Daten, Feedback, Evaluationen
→ Wofür es nicht taugt: Preise und Verfügbarkeiten aus dem Netz
→ Warum eine saubere Tabelle wie ein geprüftes Ergebnis wirkt, obwohl sie nur eine geordnete Behauptung ist

Die Prompts aus der Episode:

"Werte ausschließlich die Quellen dieses Notebooks aus. Erstelle eine Tabelle mit Spalten: Kompetenzbereich, konkrete Kompetenz, Belege aus Quellen, Relevanz für KMU, Trainingsimplikationen. Kennzeichne widersprüchliche oder nicht ausreichend belegte Aussagen als Prüfpunkt."

"Erstelle aus den recherchierten Neuerungen eine Tabelle mit Tool, Anbieter, Anwendungsfall, Verfügbarkeit, Kostenmodell, Relevanz für Trainer. Werte aus, welche Kategorien am häufigsten vorkommen, und visualisiere das als Diagramm."

Bis demnächst in Deinem Ohr,
Deine Mareike

Loop Engineering? Muss ich das jetzt auch noch lernen?

Vielleicht hast Du gerade erst das Gefühl, Prompt Engineering einigermaßen verstanden zu haben. Du arbeitest mit ChatGPT, Claude, Gemini oder anderen KI-Tools, führst gute Dialoge, gibst Kontext, stellst Rückfragen und plötzlich taucht der nächste Begriff auf: Loop Engineering.

Die gute Nachricht: Nein, Du musst jetzt nicht sofort losziehen und Loop Engineering lernen.

Aber ich glaube, Du solltest den Begriff kennen.

Denn während es beim Prompt Engineering vor allem um die Frage geht: 👉 Was soll die KI jetzt tun?

Geht Loop Engineering einen Schritt weiter: 👉 Was soll passieren, wenn die KI damit fertig ist? 👉 Was wird geprüft? 👉 Was passiert bei einem Fehler? 👉 Wann wird etwas verbessert und erneut versucht? 👉 Wann ist das Ergebnis wirklich gut genug? 👉 Und wann muss der Mensch wieder übernehmen?

In dieser Episode erzähle ich Dir auch von Franz, den ich gerade dabei beobachte, wie sich seine Arbeit mit KI massiv verändert. Er denkt nicht mehr nur darüber nach, welchen Prompt er braucht, sondern lässt mit Code, Codex und anderen KI-Werkzeugen Dinge bauen und beschäftigt sich damit, wie diese Systeme selbstständig weiterarbeiten können.

Und vielleicht denkst Du jetzt: „Mareike, ich bin Trainer:in, Coach, Berater:in oder arbeite in L&D. Ich programmiere doch nicht!"

Genau deshalb ist diese Folge für Dich. Denn vielleicht musst Du heute noch gar nichts davon können. Aber möglicherweise stehst Du in ein paar Wochen oder Monaten plötzlich vor der Frage:

🤟 Könnte KI mir für diesen wiederkehrenden Prozess etwas bauen?

🤟 Könnte ich mir ein eigenes kleines Tool oder Dashboard erstellen lassen?

🤟 Muss ich diesen Ablauf wirklich jedes Mal wieder selbst durchführen?

Dann verändert sich die Frage.

Es geht nicht mehr nur darum, wie Du besser promptest, sondern darum, wie ein System für Dich arbeiten soll.

Und dafür brauchen wir vielleicht künftig weniger klassische Programmierkompetenz, als viele heute denken, dafür aber deutlich mehr Prozess- und Systemkompetenz.

Das Spannende: Gerade Trainer:innen, Coaches, Berater:innen und L&D-Professionals bringen davon bereits unglaublich viel mit. Denn Lernen selbst funktioniert in Schleifen: Ausprobieren → Feedback → reflektieren → verändern → erneut ausprobieren.

Mein Impuls nach dieser Folge ist deshalb nicht: „Lerne jetzt Loop Engineering." Sondern: Merke Dir den Begriff. Und beobachte, wo Du anfängst, KI nicht mehr nur um Antworten zu bitten, sondern Dir mit KI etwas bauen zu lassen.

Jetzt meine Frage an Dich: 🤟 Was würdest Du Dir heute von einer KI bauen lassen, wenn Du wüsstest, dass Du dafür selbst nicht programmieren können müsstest?

Bis demnächst in Deinem Ohr,

Deine Mareike