Autorin: Esther Jaggy Aebi

Ich geb es zu: Ich hatte meine Phasen mit Automation-Tools und jede davon hat mich etwas gelehrt.

Phase 1: Make entdeckt – verbindet Apps automatisch miteinander (visueller Baukasten). Begeisterung aber auch Zweifel, ist das nicht zu technisch für mich? Ich habe Stunden, Tage und Wochen investiert, Automationen ausprobiert und immer wieder dasselbe: irgendeine Verbindung schlug fehl, und ich wusste nicht warum. Dabei hatte ich sogar ein Erfolgserlebnis: Ich hatte meinen Blog automatisiert. Es funktionierte – wochenlang. Bis plötzlich die Meldung kam, ein Webhook hänge.

Welcher Webhook genau das war, war klar ersichtlich, aber ich wusste nicht wie ich ihn reparieren sollte – und das ist symptomatisch für das ganze Thema.

Ich holte mir Hilfe – von Profis und musste feststellen: Auch sie standen an, immer wieder.

Phase 2: Zapier – verbindet Apps automatisch miteinander (einfacher, weniger flexibel als Make). Hier hatte ich sogar eine richtig coole Idee von einem Kollegen erhalten: Jede Person, die über Calendly einen Termin buchte, sollte automatisch ein personalisiertes Video erhalten, generiert mit HeyGen. Calendly löst den Trigger aus, Zapier verbindet, HeyGen produziert das Video. Klingt genial, oder?

War es auch, zumindest fast. Im Video stimmte nämlich immer wieder entweder die Uhrzeit oder das Datum nicht. Nach einer Woche hatte ich den Workflow wieder eingestellt. So nah am Ziel, und trotzdem nicht fertig.

Phase 3: n8n – wie Make/Zapier, aber technisch flexibler und auch selbst hostbar. Ich wollte meinen Posteingang automatisieren. Selbstversuche, dann einen Workshop gebucht, viel gelernt und zum Schluss trotzdem keine finale Lösung. Irgendwo hing es immer.

Phase 4: Lindy – KI-Agent, der selbständig Aufgaben erledigt. Ein Tool, das mit echten KI-Agenten arbeitet. Agenten, die selbständig entscheiden, nicht nur starre Flows abarbeiten. Schön, smart, vielversprechend.

Du ahnst es bereits: auch hier lief es nicht rund.

Ich bin TÜV-zertifizierte KI-Trainerin, keine Programmiererin. Und ich sage dir: Das Frustrationspotenzial dieser Tools ist real, nicht weil sie schlecht wären, sondern weil sie für eine bestimmte Art von Nutzerin gebaut wurden – eine, die im Notfall den Code anfassen kann oder einfach ein technisches Verständnis hat.

Warum so viele scheitern – und warum das kein Versagen ist

Was ich erlebt habe, höre ich immer wieder, auch von Personen, welche sich mit diesen Tools schon länger beschäftigen: «Ich hab Make oder Zapier ausprobiert, aber die Verbindungen klappen nicht und ich weiss nicht warum.» Oder: «n8n war mir zu technisch», ich persönlich habe sogar einen Workshop besucht und trotzdem keine Lösung für mich gefunden.

Das ist keine individuelle Schwäche, das ist schlicht ein Produktproblem.

Diese Tools wurden für Menschen gebaut, die mit APIs, Webhooks und JSON vertraut sind. Für alle anderen ist es, trotz Drag-and-Drop-Oberfläche, oft ein Kampf auf verlorenem Posten. Viele lassen Agenten-Tools wie Lindy oder n8n komplett aus, weil schon die ersten Schritte zu steil sind. Und selbst Profis stehen manchmal an.

Das ist keine Ausrede, das ist die Realität dieser Tools.

Was sich verändert hat und warum ich wieder Lust habe

Dann kam Claude mit einem Update, und zwar nicht nur als Chatbot, sondern als Cowork-Partner direkt auf dem Desktop. Claude ist ein KI-Assistent zum Denken & Schreiben und wird zum KI-Agenten, sobald man Tools verbindet.

Was das bedeutet: Ich muss nicht mehr verstehen, wie eine API-Verbindung konfiguriert wird. Ich beschreibe, was ich will und Claude hilft mir, es umzusetzen. Schritt für Schritt, in meiner Sprache, nicht in Programmiersprache.

Cowork und Code, zwei Funktionen der Claude Desktop-App haben etwas Entscheidendes verändert: Das Verbinden von Tools, das Automatisieren von Abläufen, das Arbeiten mit KI-Agenten ist plötzlich auf einer Ebene möglich, die für Nichtprogrammiererinnen zugänglich ist. Kein endloses Googeln oder ChatGPT befragen bezüglich Fehlermeldungen. Und auch kein Aufgeben nach Tagen.

Menschen, die Make ausprobiert und aufgegeben haben, melden sich zurück. Menschen, die gesagt haben «KI ist nichts für mich», entdecken jetzt Lust am Ausprobieren. Weil der Einstieg plötzlich einfacher geworden ist und weil er nicht mehr allein bewältigt werden muss.

Was du jetzt konkret tun kannst

Du musst nicht sofort alles verstehen. Fang mit einer Frage an, keiner Aufgabe:

• Welche Arbeit kostet mich jede Woche am meisten Zeit?
• Wo kopiere ich Informationen manuell von A nach B – immer wieder?
• Welche E-Mails schreibe ich gefühlt im Schlaf, weil sie so ähnlich sind?
• Was erkläre ich KundInnen immer wieder von Grund auf neu?

Genau dort fängst du an. Und damit KI dir wirklich gute Antworten liefert, nicht dieses generische Einheitsbrei-Ergebnis, dass du nach 10 Sekunden wieder wegklickst, hilft ein einfaches Framework.

Das 5-Schritte-Framework für bessere Prompts

Der häufigste Grund, warum KI-Ergebnisse enttäuschen: Der Prompt war zu vage. Dabei braucht es keine Programmierkenntnisse – nur fünf klare Zutaten:

1. Rolle: Wer soll die KI sein? Zum Beispiel: «Du bist eine erfahrene Marketing-Texterin für Schweizer KMU.» Eine KI ohne Rolle antwortet wie ein Lexikon. Mit Rolle antwortet sie wie eine Expertin.
2. Kontext: Was muss die KI über dich wissen? Branche, Zielgruppe, Situation – je mehr Hintergrund, desto präziser das Ergebnis. Stell dir vor, du briefst eine neue Mitarbeiterin.
3. Aufgabe: Was soll die KI konkret tun? Vage Aufgaben = vage Ergebnisse. Faustregel: Wenn du den Auftrag einer Praktikantin geben würdest, würde sie genau wissen, was zu tun ist? Wenn nein, ist er noch zu vage.
4. Format: Wie soll das Ergebnis aussehen? Als E-Mail? Als nummerierte Liste? Als 3 Varianten? KI wählt sonst selbst und oft nicht das, was du brauchst.
5. Tonalität: Wie soll es klingen? Hier kommt deine Brand Voice ins Spiel. Ohne Tonalität klingt KI generisch. Mit Tonalität klingt sie nach dir.

Zwei Minuten in einen guten Prompt investieren spart zwei Stunden Nachbearbeitung. Versprochen.

Bereit für den nächsten Schritt?

Das 5-Schritte-Framework kannst du sofort ausprobieren. Und wenn du merkst, dass du dir dabei eine Begleitung wünschst – jemanden, der mitdenkt, erklärt, korrigiert und anfeuert – dann melde dich gerne bei mir.

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Über die Autorin

Esther Jaggy Aebi ist TÜV-zertifizierte KI-Trainerin und Gründerin von ej.AI.minds. Sie begleitet KMU und Solopreneure im deutschsprachigen Raum dabei, KI praxisnah und ohne Technikstress einzusetzen – vom ersten Schritt bis zur echten Integration in den Arbeitsalltag. Ihr Motto: «KI kann leicht sein – darin liegt ihre Power.»

Mit ihrem Programm WAItblick, ein 12-Wochen 1:1-Begleitprogramm, hilft sie Solo-Selbständigen, die KI strukturiert und ohne Technikstress in ihren Alltag integrieren wollen.

ej.AI.minds
Esther Jaggy Aebi

Webseite: ejaiminds.com
Email: esther@ejaiminds.com
Telefon: +41 79 915 59 63

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