„Ich hab jetzt Claude. Und was mach ich damit?“ Diese Frage höre ich in Erstgesprächen häufiger als jede andere. Der Zugang zu guter KI kostet heute weniger als ein Handyvertrag. Trotzdem bleiben die meisten Einzelunternehmen und kleinen Betriebe bei der Rechtschreibprüfung stehen.
Das liegt nicht an fehlender Technik und auch nicht an fehlendem Willen. Es liegt daran, dass niemand sagt, welche der vierzig Aufgaben im Betrieb sich zuerst lohnt. Genau dafür hab ich den KI-Check gebaut.
Du beantwortest zwölf Fragen, anonym und ohne Anmeldung, und bekommst danach konkrete Aufgaben aus deinem Alltag, den Umsetzungsweg dazu, einen Kostenrahmen und die rechtlichen Leitplanken. In diesem Artikel zeig ich dir, wie das Werkzeug arbeitet und wie du das Ergebnis liest.
Warum scheitert der KI-Einstieg so oft an der Auswahl?
Der typische Ablauf sieht so aus: Jemand liest von einem Tool, schließt ein Abo ab, probiert drei Tage lang aus, was ihm gerade einfällt. Ein Gedicht, eine Zusammenfassung, vielleicht ein Blogtext. Dann kommt der Alltag zurück und das Abo läuft still weiter.
Was fehlt, ist keine Schulung und kein besseres Modell. Was fehlt, ist die Entscheidung, welche eine Aufgabe zuerst dran ist.
Der Engpass beim KI-Einstieg ist nicht das Werkzeug, sondern die Auswahl der richtigen Aufgabe.
In meiner Beratungsarbeit mit EPU und KMU im DACH-Raum sehe ich das Muster regelmäßig. Ein Betrieb, mit dem ich gearbeitet habe, hat monatelang versucht, die Kundenkommunikation zu automatisieren, weil das nach dem größten Hebel aussah. Gebracht hat es wenig, weil jede zweite Anfrage ein Sonderfall war. Die Belegvorbereitung für die Buchhaltung dagegen, die niemand auf dem Zettel hatte, war nach einem Tag eingerichtet und spart seither jeden Monat einen halben Arbeitstag.
Solche Fehleinschätzungen sind teuer, aber vermeidbar. Man muss nur strukturiert hinschauen, statt dem Bauchgefühl zu folgen.
Was macht der KI-Check konkret?
Der Check läuft in fünf Schritten und dauert etwa fünf Minuten.
Zuerst das Profil: Betriebsgröße, Branche, Zahl der Personen, interner Kostensatz. Danach vier Fragen zur Datenreife, dazu gleich mehr. Im dritten Schritt wählst du aus einem Katalog von vierundzwanzig Aufgaben jene, die bei dir regelmäßig anfallen. Der Katalog ist nach Branche und Betriebsgröße gefiltert, ein Einzelunternehmen sieht keine Recruiting-Prozesse.
Im vierten Schritt legst du fest, wie oft eine Aufgabe anfällt, wie lange sie dauert und wie viele Personen daran sitzen. Alle Werte sind mit Erfahrungswerten vorbelegt, du änderst nur, was bei dir deutlich anders ist.
Dann kommt eine Frage, die sonst niemand stellt: Was passiert eigentlich mit der Zeit, die frei wird? Mehr Aufträge, teilweise, oder einfach weniger Abendarbeit. Alle drei Antworten sind legitim, aber sie führen zu unterschiedlichen Ergebnissen. Wer die freigewordene Stunde nicht verkaufen kann, gewinnt Entlastung statt Umsatz. Das ist ein guter Grund anzufangen, nur eben kein finanzieller.
Alles läuft im Browser. Es gibt keine Registrierung, keine E-Mail-Abfrage und keine Übertragung an einen Server. Erst am Ende entscheidest du, ob du dein Ergebnis als Anfrage schicken willst.
Was ist Datenreife und warum frage ich zuerst danach?
Datenreife beschreibt, ob die Informationen, die ein KI-Werkzeug braucht, überhaupt greifbar sind. Vier Kriterien: Existieren Vorlagen für wiederkehrende Aufgaben? Liegen die nötigen Infos digital und auffindbar vor? Läuft der Ablauf jedes Mal weitgehend gleich? Ist definiert, wann ein Ergebnis richtig ist?
Wenn höchstens ein oder zwei davon erfüllt sind, überschreibt der Check die gesamte Auswertung. Dann steht dort nicht, wo dein Potenzial liegt, sondern der Hinweis: zuerst aufräumen, dann automatisieren.
Das klingt streng, erspart aber echtes Lehrgeld. Ein Sprachmodell kann kein Angebot schreiben, wenn die Preisliste im Kopf des Chefs liegt. Es kann keine Frage aus dem Handbuch beantworten, wenn das Handbuch ein Ordner mit Papier ist. Warum neun von zehn Firmen bei KI auf der Stelle treten, hab ich an anderer Stelle ausführlicher beschrieben: Sie kaufen Technologie und ändern ihre Arbeitsweise nicht.
Die gute Nachricht: Datenreife herzustellen ist meistens eine Sache von Stunden, nicht von Monaten. Drei Musterangebote heraussuchen und in einen Ordner legen reicht oft schon.
Wie liest du das Ergebnis?
Jede gewählte Aufgabe wird auf drei Achsen bewertet. Der Hebel kommt aus Häufigkeit, Dauer und Zahl der Beteiligten. Die Machbarkeit aus Datenreife, Standardisierbarkeit und Fehlertoleranz. Das Risiko aus Personenbezug, Rechtsfolge und Einstufung nach EU AI Act.
Daraus entstehen vier Gruppen: Quick Wins, Projekte, Später, und Finger weg. Die Reihenfolge ist deine Arbeitsliste. Fang oben an, arbeite dich nach unten, und ignoriere die Verlockung, gleich beim größten Brocken zu starten.
Wertvoller als die Einstufung ist aber das, was darunter steht. Zu jeder Aufgabe gehört ein Umsetzungsweg: welches Werkzeug, was reingeht, was rauskommt, an welcher Stelle ein Mensch prüfen muss, was vorher vorhanden sein muss, wie lange die Einrichtung dauert und welcher Fehler typischerweise passiert.
Beim Angebot liest sich das so: ein Claude Project mit einem Skill, der eure Preislogik und Textbausteine kennt, drei bis fünf Musterangebote als Projektwissen, Einrichtung rund ein Arbeitstag. Preise, Fristen und Rechtstexte werden immer geprüft. Der typische Fehler: Das Modell erfindet Positionen, die nie besprochen wurden. Wie so ein Skill technisch aufgebaut ist, zeig ich Schritt für Schritt in meinem Beitrag über Claude Skills als echtes digitales Handwerk.
Bei Bildern läuft es anders. Da schreibt Claude den Prompt, und Higgsfield erzeugt das Motiv. Der Check ist bei den Werkzeugen bewusst festgelegt: Claude für Text, Analyse und Automatisierung, Higgsfield für Bild und Video. Das sind die beiden, die ich täglich selbst einsetze und bei denen ich weiß, wo sie halten und wo nicht.
Warum steht auch drin, wovon du die Finger lassen sollst?
Weil ein Werkzeug, das bei jeder Aufgabe Potenzial meldet, dir nicht hilft.
Aufgaben mit hohem Rechtsrisiko landen unabhängig vom Zeithebel in der vierten Gruppe. Das Sichten und Bewerten von Bewerbungen zum Beispiel, weil Anhang III der Verordnung (EU) 2024/1689 über künstliche Intelligenz KI-Systeme im Beschäftigungskontext als Hochrisiko einstuft. Es reicht schon, wenn eine Software Kandidaten reiht oder Übereinstimmungen mit einer Stelle berechnet.
Die Fristen dafür wurden nach hinten verschoben. An der Einstufung ändert das nichts, und ich bin mir nicht ganz sicher, ob die Verschiebung wirklich hilft. Mein Eindruck aus Kundengesprächen ist, dass sie als Entwarnung gelesen wird.
Sofort relevant für jeden Betrieb sind dagegen zwei andere Punkte: die Kennzeichnungspflicht für erzeugte Bilder und Chatbots nach Artikel 50 und die KI-Kompetenz nach Artikel 4. Der Check weist bei jeder Aufgabe darauf hin, wenn sie betroffen ist. Was das praktisch bedeutet, hab ich in meinem Beitrag darüber, was der Digital Omnibus für EPU wirklich ändert, auf drei Maßnahmen heruntergebrochen.
Was kostet der Einstieg?
Der Check schlägt dir eine passende Tool-Stufe vor. Alle Werte in US-Dollar, netto, Stand August 2026.
Ein Einzelunternehmen mit einem Zugang liegt bei Claude Pro mit 20 Dollar im Monat, jährlich gezahlt rund 17. Kommen erzeugte Bilder dazu, addierst du Higgsfield mit etwa 9 bis 15 Dollar. Macht rund 30 bis 35 Dollar monatlich, und das deckt den Großteil aller EPU-Fälle ab.
Ein Team bis sieben Personen landet mit Claude Team, einem Platz mit erweiterten Rechten und einem zentralen Bildzugang bei etwa 250 bis 450 Dollar. Ab fünfzehn Personen mit Automatisierung sind es 750 bis 1.200 Dollar.
Der Posten, der in keiner Preistabelle steht, ist der größere: Einarbeitung, Pflege der Vorlagen, Qualitätskontrolle. Meine Faustregel für Kunden lautet Abokosten mal fünf bis zehn im ersten Jahr. Das klingt abschreckend, relativiert sich aber schnell. Wenn du wissen willst, ob sich deine bestehenden Abos rechnen, findest du bei mir auch eine Anleitung, wie du den ROI deiner KI-Tools in fünfzehn Minuten misst. Der Check schaut nach vorne, diese Rechnung schaut zurück.
Häufige Fragen
Mach den Check, bevor du das nächste Abo abschließt
Fünf Minuten, zwölf Fragen, und du hast statt eines Gefühls eine Liste.
Wenn dir der Check wenig Potenzial anzeigt, ist das kein Softwarefehler. Dann ist entweder dein Hebel klein oder deine Ablage noch nicht so weit, und beides lässt sich ändern. Wenn er dir drei Quick Wins zeigt, hast du deinen Fahrplan für die nächsten zwei Wochen.
Und wenn du bei der Umsetzung nicht allein bleiben willst: Schick mir dein Ergebnis über den Button in der Auswertung. Dann weiß ich vorab, worum es geht, und wir sparen uns die erste Hälfte des Gesprächs.
