Anwendungsfälle

Ein Tech-Blogger hat Paperless-ngx 3.0 mit einem Sprachmodell verbunden und den Button „Vorschlagen“ ausprobiert, der Tags, Dokumenttyp, Korrespondent und Titel vorschlägt. Erst wenn eine Person einen Vorschlag übernimmt, ändert sich etwas.

Ein Automatisierungsentwickler betreibt einen zeitgesteuerten Agenten, der Leads in Airtable liest, Gmail auf Antworten prüft und Nachfass-Entwürfe ablegt. Die Entwürfe landen in Slack, wo jeder einzelne Entwurf freigegeben oder abgelehnt wird.

Ein Team hat in Claude Cowork einen Skill gebaut, der jeden Morgen Kalender, Nachrichten und offene Aufgaben zu einem Überblick bündelt. Der Überblick ist eine Zusammenfassung: Eine Person entscheidet, was sie daraus aufgreift, und der Beitrag beschreibt keinen Schritt, in dem etwas versendet wird.

Eine Beraterin nutzt ChatGPT oder Claude, um eine Folge von drei Erinnerungs-E-Mails für überfällige Rechnungen zu entwerfen, und speichert sie als Vorlagen. Sie ergänzt die Kundendaten und verschickt jede E-Mail selbst aus ihrem eigenen Postfach.

Ein freiberuflicher Paid-Media-Berater lässt Claude die Management-Zusammenfassung, die Kampagnenkommentare und die Hinweise zu Auffälligkeiten in seinen monatlichen Kundenberichten entwerfen. Er prüft zuerst die Daten, überarbeitet den Entwurf und erstellt den fertigen Bericht selbst.

Eine Google-Partner-Agentur aus Neuseeland hat ein Audit-Werkzeug gebaut, in dem Claude aus Daten der Google-Ads-API und der eigenen Best-Practice-Datei einen Bericht mit 17 Abschnitten schreibt. Mitarbeitende prüfen das Ergebnis und können jeden Abschnitt bearbeiten, bevor das Audit als Kunden-PDF exportiert wird.

Die Marketingleitung eines Start-ups startet jeden Sonntagabend einen Claude-Code-Befehl, der die Dokumente für die Meetings der kommenden Woche vorbereitet. Die Leitung prüft jede Zeile, und in ein Dokument, das das Team liest, wird erst nach ihrer Freigabe geschrieben.

Eine Person im Marketing hält Abläufe, Checklisten und Hausregeln in einem Obsidian-Ordner, mit dem Claude Code arbeitet. Fertige Arbeit wartet auf einem Board auf Annehmen, Nachfragen oder Ablehnen, und bezahlte API-Aufrufe halten zuerst an einer Genehmigungsnotiz an.

Ein Hosting-Anbieter beschreibt paperless-gpt, einen Dienst, der für gescannte Dokumente in Paperless-ngx Datum, Dokumenttyp, Korrespondent, Tags und Titel vorschlägt. Dokumente mit dem Prüf-Tag warten in einer Oberfläche, in der eine Person jede Änderung freigibt.

Eine Performance-Marketing-Agentur lässt ein KI-Modell verständliche Zusammenfassungen der wöchentlichen Veränderungen in den Kampagnen jedes Kunden schreiben. Jede Zusammenfassung wird als Entwurf gespeichert, und der Account Manager prüft, passt an und versendet sie.

Eine Fachkraft legt in einer Regeldatei fest, wie Claude Cowork den Posteingang am Morgen sortiert und Antworten entwirft, und liest dann eine einseitige Zusammenfassung. Der Gmail-Connector legt nur Entwürfe an, deshalb liest der Autor jede Antwort selbst und verschickt sie.

Ein Vertriebsteam lässt einen KI-Agenten nach jedem Verkaufsgespräch die Folge-E-Mail entwerfen, ausgehend von der Gesprächszusammenfassung. Die Vertriebsperson überarbeitet und verschickt jeden Entwurf selbst.

Ein Unternehmen lässt einen KI-Agenten jeden Morgen Seiten von Wettbewerbern und Erwähnungen im Web prüfen und je Wettbewerber ein Briefing schreiben. Das Briefing ist internes Lesematerial für das Team, und der Agent schickt den Wettbewerbern nichts.

Ein CTO lässt Claude Cowork jeden Morgen ein Briefing aus dringenden E-Mails, dem Tageskalender und einer kurzen Aufgabenliste erstellen. Der Autor liest es selbst, und der Beitrag zeigt keinen Schritt, in dem etwas versendet wird.

Die Marketingleitung eines kleinen Unternehmens lässt KI-Agenten in einem Durchlauf sechs Marketingsysteme auslesen und auf einer Seite zusammenfassen, was sich verändert hat. Die Agenten analysieren und entwerfen. Alles, was Kunden erreicht, prüft und gibt ein Mensch frei.

Ein Einzelunternehmen hat einen Claude-Code-Skill gebaut, der Belege aus dem Fiken-Eingang liest und anhand früherer Buchungen ein Konto vorschlägt. Verbucht wird erst, nachdem der Inhaber jeden Vorschlag bestätigt hat.

Eine kleine Webagentur lässt einen n8n-Workflow die Nachrichten in ihrem Outlook-Posteingang einordnen und für die schwierigeren Fälle Antwortentwürfe schreiben. Der Inhaber gibt jeden dieser Entwürfe mit einem Klick frei, und der Workflow protokolliert seine Schritte in Google Sheets.

Eine Mitgründerin eines Unternehmens hat in Claude Cowork eine wöchentliche Aufgabe eingerichtet, die aus kürzlich gewonnenen Deals Entwürfe für die Ansprache ähnlicher Unternehmen macht. Die Entwürfe landen in Slack und werden dort vom Team geprüft, einen automatischen Versand gibt es nicht.

Eine Agentur mit 11 Kunden lässt KI-Agenten jeden Mittwochabend wöchentliche Berichte aus Google Analytics 4 entwerfen. Jeder Account Manager prüft und überarbeitet die Entwürfe am Donnerstag, bevor sie an die Kunden gehen.

Eine n8n-Vorlage lässt einen Gemini-Agenten jede neue Gmail-Nachricht lesen, mit einem Label versehen und, wo nötig, einen Antwortentwurf speichern. Jeder Entwurf liegt in Gmail bereit, und die Nachricht ist als ungelesen markiert, damit ein Mensch ihn prüft.

Ein Hilfeartikel von easybill beschreibt einen Connector, mit dem ein KI-Assistent in einem easybill-Konto Rechnungen, Angebote und Gutschriften anlegt. Jedes Dokument entsteht zunächst als Entwurf; Festschreiben, Versand und das Buchen von Zahlungen warten auf die Bestätigung des Kunden.

Google dokumentiert einen Assistenten in Google Ads, der Fragen zur Kampagnenleistung, zu abgelehnten Anzeigen und zur Abrechnung beantwortet und Änderungen vorschlägt. Eine Änderung wird erst nach der Freigabe durch den Werbetreibenden umgesetzt.

SimplyBills beschreibt, wie Selbstständige ihre eigene KI, ChatGPT oder Claude, mit dem Rechnungsprogramm verbinden. Die KI findet überfällige Rechnungen und entwirft die Erinnerung; versendet wird erst nach Bestätigung, und der Versand über die KI ist dem Tarif Max vorbehalten.

The Trade Desk beschreibt dialogfähige Koa-Agenten in der Plattform Kokai, die beim Aufbau einer Kampagne aus einem hochgeladenen Mediaplan helfen, Probleme im Setup melden und Kampagnen untersuchen, die kein Budget ausgeben. Die Funktion ist in einer geschlossenen Beta, und die Person im Media-Einkauf entscheidet, was umgesetzt wird.