Produktiver mit KI (AI) & LLMs: Workflows automatisieren, Fehler reduzieren, Fokus gewinnen

1. Für wenn ist dieser Blog gedacht?

Dieser Artikel richtet sich an Selbstständige, Unternehmer, Tech-Leads, CTOs und Agenturen, die ständig zwischen E-Mails, Meetings, Tickets und Operativem jonglieren und das Gefühl haben, zu viel „Busywork“ und zu wenig fokussierte Arbeit zu machen.

Du lernst, wie du mit AI und Large Language Models (LLMs) konkrete Workflows automatisierst, Fehler reduzierst und dir mehr Fokuszeit freischaufelst – inklusive Schritt-für-Schritt-Methode, Praxisbeispielen und einer Roadmap für weitere Vertiefungsartikel.

2. Einleitung: Warum dein Arbeitsalltag nach AI schreit

Dein Kalender ist voll, dein Posteingang explodiert, Slack/Teams pingt im Minutentakt. Dazwischen sollst du strategische Entscheidungen treffen, dein Team führen und vielleicht sogar noch selbst entwickeln oder Kundenprojekte liefern. Typische Symptome:

• Du verbringst gefühlt die Hälfte des Tages mit Antworten, Weiterleiten, Zusammenfassen und Nachfassen.
• Fehler schleichen sich in E-Mails, Angeboten oder Spezifikationen ein, weil du unter Zeitdruck arbeitest.
• Du wirst ständig aus dem Fokus gerissen und hast kaum Raum für tiefes, konzentriertes Arbeiten.

Genau an diesen Stellen können AI-Tools und insbesondere Large Language Models (LLMs) ansetzen: Sie sind darauf spezialisiert, mit Text zu arbeiten – zu lesen, zu strukturieren, zu schreiben, zu übersetzen und zu prüfen.

Ziel dieses Artikels ist nicht, dir „Magie“ zu verkaufen, sondern eine pragmatische Roadmap: Wo helfen LLMs wirklich? Wie analysierst du deine Workflows? Und wie kommst du von Copy-Paste in ChatGPT zur Integration in deine eigenen Tools?

3. Was sind AI & LLMs – und was bedeutet „Workflow-Automatisierung“ konkret?

Unter künstlicher Intelligenz (AI) verstehen wir hier vor allem Systeme, die Texte, Bilder, Audio oder Code verarbeiten und erzeugen können. Ein Large Language Model (LLM) ist ein spezielles Sprachmodell, das auf riesigen Textmengen trainiert wurde und Muster in Sprache lernt, um Texte zu verstehen und neue Texte zu erzeugen.

Für dich praktisch relevant: LLMs können

• lange Texte lesen und zusammenfassen,
• Antworten auf Basis von Vorgaben formulieren,
• Strukturen erkennen (z. B. Tickets klassifizieren),
• Code analysieren, erklären und umschreiben.

Ein Workflow ist eine wiederkehrende Abfolge von Aktivitäten, mit der ein bestimmtes Ergebnis erzeugt wird – zum Beispiel der Weg von einer Kundenanfrage bis zum Angebot.

Workflow-Automatisierung bedeutet, dass Teile dieser Abfolge nicht mehr manuell, sondern durch Software ausgeführt werden. Im Kontext von Geschäftprozessen spricht man oft von Business Process Automation: Technologie-gestützte Automatisierung von Geschäftsprozessen, um Zeit zu sparen, Fehler zu reduzieren und Abläufe konsistenter zu machen.

LLMs sind hier der „Motor“ für alles, was mit Sprache und Text zu tun hat – von E-Mails über Meeting-Notizen bis hin zu Code-Reviews.

Im nächsten Blog-Artikel tauchen wir tiefer in das Thema "KI und LLMs" ein, damit du die Stärken und Schwächen von LLMs und anderen KI-Systemen besser einschätzen kannst.

4. Wo AI & LLMs wirklich helfen: typische Zeit- und Nervenfresser

Bevor du irgendetwas automatisierst, lohnt ein Blick auf typische Kandidaten – Bereiche, in denen LLMs heute schon sehr zuverlässig unterstützen können.

4.1 Kommunikation & E-Mail

• Entwürfe für Antworten formulieren (du prüfst nur noch und passt an).
• Lange Mail-Threads zusammenfassen („Worum geht es, welche Entscheidungen stehen an?“).
• Tonality-Switch: dieselbe Nachricht in „sachlich“, „kundenfreundlich“, „klar-direkt“ etc.

4.2 Dokumentation, Spezifikationen, Protokolle

• Meeting-Notizen aus Audio-Transkripten erzeugen und strukturieren.
• User Stories, Akzeptanzkriterien oder technische Spezifikationen aus Stichpunkten formulieren.
• Bestehende Doku vereinheitlichen, kürzen oder in andere Zielgruppen-Sprache übersetzen.

4.3 Support & Kundenservice

• Tickets vorklassifizieren und an das richtige Team routen.
• Antwortvorschläge aus einer bestehenden Wissensbasis generieren (Knowledge-Base + LLM).
• FAQ-Artikel aus wiederkehrenden Supportfragen erstellen.

4.4 Softwareentwicklung

• Code generieren.
• Code erklären („Was macht diese Funktion und wo sind potenzielle Risiken?“).
• Unit-Tests generieren.
• Refactorings oder Performance-Verbesserungen vorschlagen.

5. Die drei Hebel: Automatisieren, Fehler reduzieren, Fokus gewinnen

Wenn du über den Einsatz von AI nachdenkst, hilft es, in drei Hebeln zu denken. Jeder Workflow kann mindestens einen, oft mehrere Hebel bedienen.

5.1 Automatisieren: Wiederholbares delegieren

Automatisierung bedeutet, dass ein wiederkehrender Schritt gar nicht mehr oder nur noch minimal manuell ausgeführt wird. Beispiele:

• Aus einem Formular-Input wird automatisch ein strukturierter Ticket-Text generiert.
• Ein eingehender Support-Case wird automatisch klassifiziert und zugeordnet.
• Aus einem Meeting-Transkript wird automatisch ein Protokoll mit To-dos erstellt.

5.2 Fehler reduzieren: AI als Gegenleser und Checker

LLMs können systematisch auf Inkonsistenzen, fehlende Infos oder formale Fehler hinweisen. Zum Beispiel:

• Checklisten-Prompts für Angebote oder Verträge („Fehlen Pflichtangaben?“).
• Überprüfung auf widersprüchliche Anforderungen in Tickets oder Spezifikationen.
• Code-Review-Assistenz, die auf typische Fehlerklassen achtet.

5.3 Fokus gewinnen: Kognitiven Ballast auslagern

Ein großer Teil deines Tages besteht aus „Low-Leverage“-Arbeit: Lesen, sortieren, umformulieren. Wenn AI dir diese Vorarbeit abnimmt, kannst du deinen Fokus auf Entscheidungen, Kreativität und Führung legen:

• AI fasst vor, du entscheidest.
• AI schreibt den ersten Draft, du finalisierst.
• AI filtert, du priorisierst.

6. Schritt-für-Schritt: So analysierst du einen Workflow für AI-Einsatz

Anstatt „irgendwo mit AI anzufangen“, gehst du systematisch vor. Eine einfache Methode:

1. Workflow auswählen: Nimm einen Prozess, der
   • häufig vorkommt,
   • viel Zeit frisst,
   • primär textbasiert ist (E-Mail, Doku, Tickets).
2. Workflow zerlegen:
   • Input (z. B. eingehende Kunden-E-Mail),
   • Zwischenschritte (nachfragen, intern klären, Entwurf schreiben),
   • Output (finale Antwort, Ticket, Doku).
3. Schritte kategorisieren:
   • Gut automatisierbar: wiederkehrend, textbasiert, klaren Regeln folgend.
   • Eingreifen oder Überwachung durch Mitarbeiter notwendig: heikle Entscheidungen, Empathie, Verantwortung.
   • Mischformen: AI macht Vorarbeit, du entscheidest.
4. Prompts entwerfen: Für jeden geeigneten Schritt definierst du einen Prompt:
   • Rolle („Du bist …“),
   • Input-Format,
   • Output-Format (z. B. JSON, Bulletpoints, E-Mail-Entwurf).
5. Testen & verfeinern:
   • Teste mit echten Beispielen aus deiner Praxis.
   • Formuliere klare Qualitätskriterien („Akzeptabel, wenn …“).
   • Iteriere Prompt und Prozess, bis die Ergebnisse stabil gut sind.

7. Praxisbeispiele: Konkrete Workflows mit LLM-Prompts

Im Folgenden ein paar direkt nutzbare Beispiele. Du kannst sie eins zu eins testen und dann an deinen Kontext anpassen.

7.1 E-Mail-Antwort-Assistent

Ziel: Du leitest eingehende E-Mails an ein LLM weiter und bekommst einen Antwortvorschlag, den du nur noch prüfst und ggf. anpasst.

Rolle:
Du bist mein E-Mail-Assistent für die B2B-Kommunikation. Deine Aufgabe ist es, klare, professionelle und gleichzeitig menschliche Antworten zu verfassen.

Ablauf:
Beginne mit einer kurzen Checkliste (3-5 Punkte), um sicherzustellen, dass du das Anliegen korrekt erfasst und die Antwort die Erwartungen erfüllt.

Anleitung:
1. Lies die eingehende E-Mail aufmerksam.
2. Identifiziere das Anliegen des Absenders.
3. Verfasse eine Antwort, die:
   - alle gestellten Fragen vollständig beantwortet,
   - höflich und direkt formuliert ist,
   - konkrete, nachvollziehbare nächste Schritte vorschlägt.
Überprüfe nach dem Schreiben der Antwort in 1-2 Sätzen, ob alle Anforderungen erfüllt sind und passe bei Bedarf an.

Einschränkungen:
- Erfinde keine Fakten.
- Wenn Informationen fehlen, formuliere höfliche Rückfragen.

Input:
<EINGEHENDE_MAIL>
{{original_email}}
</EINGEHENDE_MAIL>

Output:
- Vorschlag für den Betreff.
- Antworttext der E-Mail auf Deutsch.

7.2 Meeting-Notizen & Protokolle

Ziel: Aus einem Transkript (oder deinen Notizen) werden automatisch strukturierte Protokolle mit To-dos.

Rolle:
Du bist Meeting-Summarizer für ein Tech-/Business-Meeting.

Aufgabe:
Fasse das Meeting strukturiert und klar gegliedert zusammen.

Strukturiere die Zusammenfassung in folgende Bereiche:
- Kontext
- Getroffene Entscheidungen
- To-dos mit Verantwortlichen
- Offene Fragen

Input:
<TRANSKRIPT_ODER_NOTIZEN>
{{meeting_text}}
</TRANSKRIPT_ODER_NOTIZEN>

Beginne mit einer kurzen, konzeptionellen Checkliste (3–7 Punkte), wie du vorgehst, bevor du die inhaltliche Ausarbeitung erstellst.

Bitte gehe folgendermaßen vor:
1. Analysiere den Input und extrahiere zu jedem der vier Bereiche die relevanten Informationen.
2. Führe die relevanten Inhalte als Bulletpoints oder Listen in den jeweiligen Bereichen auf.
3. Sortiere die Inhalte innerhalb jeder Sektion nach Relevanz und dem zeitlichen Ablauf im Meeting.
4. Falls 'meeting_text' leer ist oder sich zu einem Bereich keine Informationen aus dem Input ableiten lassen, gib in der entsprechenden Sektion "Keine Angaben" aus.

Nach Erstellung der Zusammenfassung validiere in 1–2 Sätzen, dass die Informationen korrekt auf die Bereiche verteilt wurden und ob alle Sektionen sinnvoll gefüllt sind; passe gegebenenfalls Fehler minimal an.

## Output Format
Gib deine Ausgabe im folgenden strukturierten Markdown-Format aus:

### Checkliste Vorgehen
- ...

### Kontext
- Stichpunktartige oder kurze Zusammenfassung des Kontextes, als Liste von 1–3 Strings; falls nicht verfügbar: "Keine Angaben"

### Entscheidungen
- Liste aller getroffenen Entscheidungen, jede als String-Bulletpoint; falls keine vorhanden: "Keine Angaben"

### To-dos
| Beschreibung             | Owner         | Deadline-Vorschlag      |
|-------------------------|---------------|------------------------|
| ...                     | ...           | ...                    |
Falls keine To-dos vorhanden: "Keine Angaben"

### Offene Fragen
- Liste aller offenen Fragen als String-Bulletpoints; falls keine vorhanden: "Keine Angaben"

Beispiel:

### Kontext
- Thema des Meetings: Produkt-Roadmap Q3
- Teilnehmer: Produktmanagement, Entwicklung

### Entscheidungen
- Das Feature-Release wird auf September verschoben.

### To-dos
| Beschreibung             | Owner        | Deadline-Vorschlag    |
|-------------------------|--------------|----------------------|
| User-Feedback einholen  | Anna Müller  | 10.07.2024           |

### Offene Fragen
- Wie ist das Feedback der Vertriebsteams?

7.3 Support-Case-Klassifikation

Ziel: Neue Tickets automatisch klassifizieren und priorisieren lassen, bevor ein Mensch übernimmt.

Rolle:
Du bist für das First-Level-Support-Priorisierung einer SaaS-Anwendung zuständig.

Arbeitsweise:
Beginne mit einer kurzen Konzept-Checkliste (3-5 Schritte), wie du das Ticket einordnen wirst, einschließlich (1) Kategorisierung, (2) Dringlichkeitsschätzung, (3) Zusammenfassung erstellen, (4) Validierung der Ausgabe.

Aufgabe:
- Ordne eingehende Tickets einer der folgenden Kategorien zu: "Bug", "Frage", "Feature-Wunsch", "Abrechnung", "Sonstiges".
- Schätze die Dringlichkeit des Tickets ein: "Low", "Normal", "Hoch" oder "Kritisch".
- Erstelle eine kurze Zusammenfassung des Tickets.

Format der Ausgabe:
- Gib das Ergebnis exakt im folgenden JSON-Format zurück.
- Vergewissere dich nach der Bearbeitung, dass Kategorie, Dringlichkeit und Zusammenfassung logisch zum Ticketinhalt passen; korrigiere gegebenenfalls und fahre erst fort, wenn alles valide erscheint.

Input-Beispiel:
<TICKET>
{{ticket_text}}
</TICKET>

Beispiel für den Output (JSON):
{
  "kategorie": "...",
  "dringlichkeit": "...",
  "kurzzusammenfassung": "..."
}

7.4 Entwickler-Workflow: Code-Review-Helfer

Ziel: AI als „zweites Paar Augen“ im Code-Review.

Developer: # Rolle
Du agierst als Senior-Entwickler und erfahrener Code-Reviewer.

# Aufgabe
Analysiere den folgenden Code-Snippet sorgfältig.
Beginne mit einer kurzen, konzeptuellen Checkliste (3-7 Punkte), in denen du die wichtigsten Prüfschritte auflistest, bevor du mit der Detailanalyse beginnst.

# Prüfschwerpunkte
Achte besonders auf:
- Lesbarkeit
- Mögliche Bugs
- Sicherheitsaspekte
- Offensichtliche Performance-Probleme

# Anforderungen an die Antwort
- Gib konkrete, umsetzbare Verbesserungsvorschläge.
- Optional: Lege Beispiel-Code für ein oder zwei der wichtigsten Verbesserungen bei, sofern relevant.

Nach deiner Analyse validiere kurz, ob deine Vorschläge die festgestellten Probleme adressieren und ob das Ausgabeformat vollständig ist. Führe eine minimale Selbstkontrolle durch, bevor du die JSON-Antwort erzeugst.

# Input
Input-Code wird per Platzhalter übergeben:
```
{{code_snippet}}
```

# Output Format
Das Ergebnis muss als JSON-Objekt wie folgt strukturiert sein:

```json
{
  "summary": "Kurze Zusammenfassung oder Fehlermeldung.",
  "suggestions": [
    "Verbesserungsvorschlag 1",
    "Verbesserungsvorschlag 2"
  ],
  "example_code": "Optionaler Beispiel-Code für wichtige Verbesserung(en) oder null"
}
```

Weitere Hinweise:
- Wenn der Input-Code leer oder ungültig ist, gib im Feld `summary` eine entsprechende Fehlermeldung zurück. Die Felder `suggestions` und `example_code` sollen dann leer oder null sein.
- Halte das Ausgabeformat streng wie oben beschrieben ein.

## Beispielantwort
```json
{
  "summary": "Der Code ist grundsätzlich lesbar, enthält aber wiederholte Logik und ein mögliches Sicherheitsproblem.",
  "suggestions": [
    "Lagere die wiederholte Logik in eine eigene Funktion aus.",
    "Prüfe die Benutzereingaben auf SQL-Injection."
  ],
  "example_code": "def ueberpruefe_eingabe(eingabe):\n    # Beispiel für verbesserte Eingabevalidierung\n    pass"
}
```

8. Technische Umsetzung: Von Copy-Paste bis Integration in eigene Tools

Je nach Reifegrad kannst du in drei Stufen denken.

8.1 Stufe 1: Manuell mit Chat-Interface

• Du nutzt klassische Chat-Oberflächen (z. B. ChatGPT, Claude, Gemini) und arbeitest mit vorbereiteten Prompts.
• Ideal für schnelle Experimente und für Workflows, die nicht täglich zigmal laufen.

8.2 Stufe 2: Low-Code / No-Code-Automatisierung

• Du verbindest Formulare, E-Mail-Postfächer oder Ticket-Systeme mit einem LLM über Automationsplattformen (z. B. Make, Zapier, n8n).
• Typischer Flow:
  1. Trigger (z. B. neue E-Mail, neues Ticket).
  2. Vorverarbeitung (z. B. Text extrahieren, Felder mappen).
  3. LLM-Aufruf mit Prompt-Template.
  4. Output im Zielsystem speichern (Kommentar, Feld, neue Aufgabe).

8.3 Stufe 3: Integration in eigene Anwendungen

Für maximale Kontrolle und User Experience integrierst du LLM-Aufrufe direkt in deine Anwendungen – z. B. im Backend (PHP/Laravel) oder Frontend (Vue/SPA), typischerweise über eine API eines AI-Anbieters. Offizielle API-Dokumentationen, etwa von OpenAI, beschreiben im Detail, wie Requests, Token-Limits, Modelle und Kosten funktionieren.

Wichtige technische Aspekte:

• Sauberes Fehler-Handling (Timeouts, Retries, sinnvolle Fallbacks).
• Logging der Eingaben/Ausgaben (unter Berücksichtigung von Datenschutz).
• Konfigurierbare Modelle/Prompts, damit du später optimieren kannst.
• Human-in-the-loop: Ergebnisse werden z. B. erst nach Freigabe wirksam.

9. Qualität, Sicherheit & Grenzen: Worauf du achten musst

9.1 Halluzinationen und Fehler

LLMs sind probabilistische Modelle und können „halluzinieren“ – also plausible, aber falsche oder irreführende Inhalte erzeugen. Deshalb gilt:

• In kritischen Bereichen (Recht, Medizin, Finanzen) AI-Ergebnisse immer fachlich prüfen.
• Wo möglich, AI mit verlässlichen Datenquellen „grounden“ (z. B. deine eigene Wissensbasis, Datenbank, API).
• Prompts klar formulieren: „Erfinde keine Fakten. Wenn du etwas nicht weißt, sag es explizit.“

9.2 Datenschutz & Compliance

Sobald personenbezogene Daten im Spiel sind, bist du im Gebiet der DSGVO. Die Grundprinzipien der Datenverarbeitung verlangen u. a. Rechtmäßigkeit, Zweckbindung, Datenminimierung, Richtigkeit, Speicherbegrenzung sowie Integrität und Vertraulichkeit.

Praktische Leitlinien:

• Schicke keine sensiblen personenbezogenen Daten an externe AI-Dienste ohne klare Rechtsgrundlage und passende Auftragsverarbeitungsverträge.
• Wo möglich, pseudonymisiere oder anonymisiere Daten, bevor du sie an ein Modell sendest.
• Definiere intern klar, welche Daten in AI-Workflows verwendet werden dürfen – und welche nicht.
• Eventuell ist ein selbstgehostetes LLM eine Lösung, wenn nicht verhindert werden kann, dass Persönliche Daten verarbeitet werden müssen vm LLM.

9.3 Verantwortung & Governance

Auch wenn AI viel Arbeit übernimmt: Die Verantwortung bleibt bei dir bzw. deinem Unternehmen. Stelle sicher:

• Es gibt klare Richtlinien zur Nutzung von AI (Do’s & Don’ts).
• Mitarbeiter verstehen, dass AI ein Assistenzsystem ist, kein Autopilot.
• Für sensible Entscheidungen gibt es stets einen menschlichen Review.

10. Fazit: Weg von Busywork – hin zu fokussierter Arbeit mit AI & LLMs

AI und LLMs sind keine magische Abkürzung, aber ein sehr starker Hebel, wenn du sie gezielt auf deine Workflows ansetzt. Statt „mal irgendwas mit AI“ zu machen, gehst du strukturiert vor:

• Du verstehst, was LLMs gut können: Text verstehen, strukturieren, erzeugen.
• Du identifizierst Zeit- und Nervenfresser in Kommunikation, Doku, Support und Entwicklung.
• Du nutzt die drei Hebel – Automatisierung, Fehlerreduktion, Fokus – als Denkrahmen.
• Du analysierst Workflows systematisch und testest sie erst manuell mit Prompts.
• Danach skalierst du: von Copy-Paste im Chat hin zu Low-Code-Flows und schließlich zu integrierten Lösungen in deinen eigenen Tools.

Wenn du diesen Weg gehst, verschiebst du deine Arbeitszeit Schritt für Schritt weg von repetitiven Tätigkeiten hin zu Aufgaben, bei denen du wirklich Wert stiftest: Strategie, Kreativität, Führung und hochwertige Umsetzung.

In den nächsten Artikeln dieser Reihe (immer Montag um 08:15 Uhr und Donnerstag um 12:15 Uhr) werden wir tiefer in konkrete Bereiche einsteigen – etwa in wiederverwendbare Rollen-Prompts, agentische AI-Workflows oder die Integration von LLMs in Webanwendungen.

Im nächsten Artikel schauen wir uns genauer an, was ein LLM eigentlich ist.