Viele Unternehmer scheitern nicht an der Idee, sondern am Anspruch, alles sofort perfekt umsetzen zu müssen. Gerade bei großen KI-Initiativen entsteht schnell das Gefühl: „Das ist zu viel, zu komplex, zu groß.“ In dieser Folge sprechen wir über ein zentrales Mindset: Wie du große Anwendungsfälle in machbare Schritte zerlegst – und warum genau das über deinen langfristigen Erfolg entscheidet.
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Der Vergleich mit dem Mount Everest ist kein Zufall: Wer direkt zum Gipfel stürmen will, ohne sich zu akklimatisieren, scheitert. Genauso verhält es sich mit ambitionierten KI-Projekten. Der Nutzen ist groß – aber der Weg dorthin besteht aus vielen kleinen, gut planbaren Schritten. Wer mit der Basis beginnt, baut nicht nur Kompetenz auf, sondern sichert sich auch erste schnelle Erfolge.
Ein typischer Denkfehler: „Wenn ich das schon mache, dann gleich richtig groß.“ Doch genau das blockiert. Statt sofort eine vollautomatisierte Pipeline mit mehreren Tools zu bauen, solltest du mit einem manuell formulierten Social Media Post in ChatGPT starten. Dann entwickelst du ein Custom GPT. Später kommen Bildgeneratoren wie Fal.ai hinzu – alles Schritt für Schritt.
Der Weg zur durchautomatisierten Make-Strecke ist wie eine Reise mit Zwischenstopps. Erst der Social Post, dann das passende Bild, dann die Integration in Make. Anschließend können Prüfmechanismen oder Human-in-the-Loop-Elemente ergänzt werden. Jeder Schritt bringt Klarheit, Routine und Skalierung – ohne dich zu überfordern.
Große KI-Anwendungen entstehen nicht an einem Tag – und das ist gut so. Wer klein startet, bleibt flexibel, lernt schneller und baut nachhaltiger. Entscheidend ist nicht, wie viel du gleichzeitig umsetzt, sondern dass du kontinuierlich gehst. Der Everest wartet – aber du bestimmst, wie du ihn erklimmst.
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