Marco Chluba
März 2026
KI die handelt vs. KI die antwortet
Viele Leute benutzen KI heute auf dieselbe Art: Dokument in ChatGPT hochladen, Frage stellen, Antwort rauskopieren, weiterarbeiten. Das ist Stufe 1 – und bringt wenig systematischen Gewinn.
Die Zeit, die du bei der eigentlichen Aufgabe sparst, verlierst du beim Prompting. Der echte Mehrwert entsteht woanders – nämlich dort, wo KI dir echte Arbeit abnimmt, nicht nur Texte generiert.
Die 3 Stufen der KI-Nutzung
Stufe 1
Reaktive KI – Copy & Paste
PDF in ChatGPT hochladen und dazu befragen. Nützlich für Einzelfälle, aber kein systematischer Effizienzgewinn. Die Zeit die man bei der Aufgabe spart, verliert man beim Prompting.
Beispiel Buchhaltung: Lieferantenrechnung als PDF in ChatGPT hochladen, Betrag abfragen, dann von Hand ins ERP eintippen.
Stufe 2
KI in Automatisierung – fixer Workflow
PDF wird automatisch hochgeladen, Daten extrahiert und per JSON an ein Buchhaltungstool weitergegeben. Schon deutlich effizienter – aber wenig flexibel und fehleranfällig, sobald das Format abweicht oder unerwartete Fälle auftreten.
Stufe 3
Agentic AI – autonomes Handeln
Agentic AI gibt dem LLM die Möglichkeit, selbst zu entscheiden, ob eine gewisse Analyse erforderlich ist, um eine Aktion auszuführen. Der Agent bekommt ein Bewusstsein und Werkzeuge – und entscheidet selbstständig was zu tun ist.
Das Praxisbeispiel: Tanja, die KI-Bürochefin
Stell dir vor, du gibst einem KI-Agenten folgendes Bewusstsein:
«Du bist Tanja, die Bürochefin von chluba-engineering – du kannst Termine buchen, Rechnungen verbuchen, Offerten erstellen, Kunden anlegen.»
Als Tools stehen Tanja neben einem Outlook-MCP-Server auch das ERP-System zur Verfügung. Dadurch entscheidet Tanja selbstständig was zu tun ist – egal ob ich ihr eine PDF schicke, nach offenen Rechnungen eines Kunden frage oder sie bitte, einen Termin mit einem Lieferanten zu koordinieren.
Sie liest den Kontext, wählt das richtige Werkzeug, führt die Aktion aus und meldet das Ergebnis zurück. Kein fixer Workflow. Kein Copy-Paste. Echte Arbeit.
Was lernen wir daraus?
Der Mehrwert entsteht nicht dort, wo KI Bildchen für den nächsten LinkedIn-Post generiert – sondern dort, wo sie echte Arbeit abnimmt.
Als Einzelunternehmen oder kleines KMU-Team kann man so mehrere «Mitarbeiter-Kapazitäten» aufbauen, die einen lediglich ein paar API-Calls kosten. Ein KI-Agent arbeitet 24/7, kennt seinen Auftrag und macht keine Fehler durch Müdigkeit oder Ablenkung.
Das Wichtigste in Kürze:
- → Stufe 1 (Copy & Paste) bringt kaum systematischen Gewinn
- → Stufe 2 (fixer Workflow) ist besser, aber starr
- → Stufe 3 (Agentic AI) entscheidet selbst und handelt – hier entsteht der echte Wert
- → Der Agent braucht klare Grenzen und Logging – dann ist er zuverlässig