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Skalieren mit AI, Agents & Automations

Skalieren mit AI, Agents & Automations

By: René Tzschoppe
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Skalieren mit AI, Agents & Automations Der Podcast für inhabergeführte KMU, die KI nicht nur testen, sondern damit echte Hebel im eigenen Betrieb bauen wollen. Wer heute ein Unternehmen führt, kommt an einer Frage nicht vorbei: Wo im eigenen Betrieb übernimmt KI ab jetzt Arbeit, die bisher Menschen, Zeit und Geld gekostet hat? Genau darum geht es hier. In jeder Folge zeigen wir zwei konkrete Fallbeispiele aus einer Rubrik: Vertrieb, Marketing, HR, Service, Operations oder Finance. Du erfährst: - Welches Problem das Unternehmen gelöst hat - Welche Tools, Modelle und Workflows dahinter stecken, von n8n über Claude und OpenAI bis hin zu Voice-Agenten und RAG-Setups - Welche Zahlen sich verändert haben, Conversion, Antwortzeit, Personalkosten, Lead-Volumen - Was du sofort übernehmen kannst und wo die Stolperfallen liegen Kein Tutorial-Geschwurbel. Kein "Schau, wie einfach das mit KI ist." Wer KI als Easy-Button verkauft, hat noch keinen Prozess produktiv ausgerollt. In jeder Folge geht es um den Unterschied zwischen einem Prompt im Chatfenster und einem Agenten, der seit sechs Monaten unbeaufsichtigt im Backend läuft. Dieser Podcast ist Pflichtprogramm für Geschäftsführer, Inhaber und Macher im Mittelstand, die wissen wollen, was in zwei Jahren entscheidet, ob ein Betrieb weiter mithält oder von der Konkurrenz überholt wird, die längst still und leise automatisiert. Hinter dem Podcast steht AUTIMA®, Agents & Automations. Wir bauen die Setups, die du hier hörst, täglich für Kunden im deutschsprachigen Mittelstand. Die Cases stammen aus unserem Kurs und unserer Praxis. Wenn dir eine Folge gefällt, bau sie nach. Wenn du Hilfe brauchst, kommst du auf autima.de vorbei. Economics Marketing Marketing & Sales
Episodes
  • Folge 7: Skalieren mit AI, Agents und Automations: Vom Call zum belastbaren Projektplan

    Folge 7: Skalieren mit AI, Agents und Automations: Vom Call zum belastbaren Projektplan
    May 18 2026
    Drei Tage Vorbereitung für einen Projektplan. Drei von zehn Projekten kommen zu spät. Das sind keine Ausnahmen, das ist der Standard in den meisten Unternehmen. In dieser Folge zeige ich dir, wie du beides mit AI, Agents und Automations radikal verbesserst. Im ersten Case geht es darum, wie aus einem Kunden-Briefing-Call automatisch ein vollständiger Projektplan entsteht. Phasen, Tasks, Verantwortliche, Timeline. Aus drei Tagen werden dreißig Minuten. Ein Beratungsunternehmen mit fünfundzwanzig Kickoffs pro Jahr spart so über sechzig Stunden und liefert gleichzeitig konsistentere Pläne. Im zweiten Case schauen wir auf das größere Problem dahinter. Schätzungen. Die meisten Aufwandsschätzungen sind dreißig bis fünfzig Prozent zu optimistisch. Ich zeige dir, wie KI aus historischen Projektdaten lernt, den kritischen Pfad ableitet und realistische Puffer einbaut. Eine Software-Agentur hat damit ihre verspäteten Lieferungen von einunddreißig auf zwölf Prozent gedrückt. Drei Key-Takeaways. Erstens, der Engpass im Projektmanagement ist nicht die Ausführung, sondern die Planung. Zweitens, AI ersetzt nicht den Projektleiter, sondern liefert ihm den Entwurf. Drittens, belastbare Timelines entstehen aus Daten, nicht aus Bauchgefühl. Mehr auf autima.de.
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    14 mins
  • Folge 8: Skalieren mit AI, Agents und Automations: PDF-Extraktion und Social-Media-Autopilot

    Folge 8: Skalieren mit AI, Agents und Automations: PDF-Extraktion und Social-Media-Autopilot
    May 18 2026
    Achtzig Stunden pro Monat. So viel tippt eine durchschnittliche Steuerkanzlei PDF-Daten in Systeme ab. Und zwölf Stunden pro Woche verschlingt Multi-Channel-Social-Media bei einem typischen B-2-B-Anbieter. In dieser Folge zeige ich dir, wie zwei AUTIMA-Cases beide Zeitfresser komplett neutralisiert haben. Case A ist eine Steuerberatungskanzlei mit zweitausendvierhundert Belegen im Monat. Wir haben den Erfassungs-Aufwand von achtzig auf acht Stunden gedrückt. Achtunddreißigtausend Euro Personalkosten pro Jahr gespart. Trefferquote über fünfundneunzig Prozent. Case B ist ein B-2-B-Anbieter mit fünf Plattformen und zwanzig Posts pro Woche. Aus zwölf Stunden Posting-Aufwand wurden eineinhalb Stunden. Gleichzeitig stieg die Cross-Channel-Reichweite um zweihundertachtzig Prozent. Drei Key-Takeaways: Erstens, PDF-Extraktion ist heute planbar, nicht magisch. OCR-Layer, Strukturerkennung, Feld-Mapping, Plausibilitätscheck. Zweitens, Multi-Channel-Posting wird durch K-I nicht nur schneller, sondern reichweitenstärker. Drittens, beide Cases sparen nicht nur Zeit. Sie eröffnen Kapazität für Tätigkeiten, die ein Mensch besser kann. Mehr auf autima.de.
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    14 mins
  • Folge 9: Skalieren mit AI, Agents und Automations: Whitepaper und Content-Repurposing

    Folge 9: Skalieren mit AI, Agents und Automations: Whitepaper und Content-Repurposing
    May 18 2026
    Content frisst Zeit. Viel Zeit. Ein gutes Whitepaper kostet dich klassisch vierzig bis achtzig Stunden. Eine Podcast-Folge sauber zu repurposen, das sind nochmal vier bis acht Stunden pro Hero-Asset. Und genau hier liegt der grösste ungenutzte Hebel im B-2-B-Marketing. In dieser Folge bekommst du zwei Cases, die zeigen, wie du Content-Produktion radikal skalierst, ohne dass Qualität leidet. Case A: Ein Software-Anbieter wollte sechs Case-Studies pro Jahr. Statt zwanzigtausend Euro an externe Texter zu zahlen, hat er den Prozess intern mit K-I aufgebaut. Ergebnis: dreitausend Euro Aufwand, achtundachtzig Prozent weniger Erstellungszeit, und gleichzeitig achtunddreissig Prozent mehr marketing-qualifizierte Leads. Case B: Ein Coach mit wöchentlichem Podcast. Statt vier Stunden Repurposing pro Folge läuft heute alles in fünfzehn Minuten. Aus einer Episode werden zwanzig Stücke Content. Organische Reichweite in vier Monaten: plus dreihundertachtzig Prozent. Drei Takeaways: Erstens, Content-Skalierung beginnt nicht beim Posten, sondern bei der Aufbereitung. Zweitens, das Hero-Asset ist der Hebel, alles andere ist nur Variation. Drittens, du brauchst kein grösseres Team, du brauchst eine bessere Pipeline. Mehr auf autima.de.
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    16 mins
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