5 KI-Skills für 2026: So wirst du unersetzbar

Hi ,

letzte Woche hat mir ein Unternehmer von seiner Entscheidung erzählt: Drei Mitarbeiter mussten gehen. Nicht, weil sie schlecht waren. Sondern weil ein anderer Mitarbeiter das gleiche geschafft hat wie das ganze Team – in vier Stunden statt zwei Wochen.

Der Unterschied? Er konnte extrem gut mit KI umgehen.

Das ist kein Einzelfall. Das ist der Startpunkt einer Welle, die 2026 richtig losrollen wird. Und die Frage ist nicht mehr, ob du KI nutzt. Die Frage ist: Wie gut?

Das Problem: Tools allein bringen keinen Impact

Ich bekomme regelmäßig Nachrichten wie diese: "Sascha, ich habe ChatGPT-Kurse gemacht, ich prompte richtig, ich habe sogar Custom GPTs gebaut – aber der echte Impact bleibt aus."

Das höre ich ständig. Und ich verstehe es.

Die meisten lernen Tool nach Tool nach Tool. Aber sie lernen nicht, wie man KI strategisch implementiert. Sie lernen, mit ChatGPT umzugehen, aber nicht, wie man eine nachhaltige KI-Infrastruktur aufbaut, von der das ganze Team profitiert.

Mein Learning aus zwei Jahren intensiver KI-Projekte: Es ist viel sinnvoller, wenige Tools richtig zu verstehen und damit ein System aufzubauen, das wirklich Business Impact liefert.

Die Lösung: 5 Skills, die dich unersetzbar machen

Nach unzähligen Projekten habe ich fünf Skills identifiziert, die wirklich den Unterschied machen. Nicht irgendwelche fancy Tool-Tricks, sondern fundamentale Fähigkeiten, die dich nach vorne bringen.

1. KI Engineering

Das besteht aus zwei Säulen: Context Engineering und Prompt Engineering.

Prompt Engineering kennst du vermutlich. Aber hier geht's nicht nur darum, gute Prompts zu schreiben. Es geht darum, ein einheitliches Prompt-Framework zu entwickeln. Eines, das team-übergreifend funktioniert und das jeder versteht.

Context Engineering ist die zweite Säule – und wird oft unterschätzt. Welche Informationen müssen vorliegen? In welcher Qualität? In welcher Form? Ob Google Drive oder Notion ist egal. Wichtig ist, dass es einheitlich ist. Dass jeder weiß, wo der Kontext liegt und wie er aktualisiert wird.

2. Infrastruktur Design

Hier geht's um die Frage: Wie muss ich all meine Informationen und KI-Tools platzieren, damit jeder damit gut arbeiten kann?

Ein wichtiger Begriff dabei: Single Source of Truth. Eine einzige Stelle, wo alles zusammenläuft. Nicht die eine Mail mit dem einen PDF und dann noch drei andere Versionen verstreut. Eine Wahrheit, auf die sich alle beziehen können – Menschen und KI.

Dazu gehört auch das Verständnis für APIs und MCPs als Schnittstellen. Und das Denken in Kontext-Containern: Projekte in Claude oder ChatGPT sollten nicht Rollen abbilden, sondern Tasks. Also nicht "Marketing Senior", sondern "Copywriting für Blogposts" – mit allem Kontext, den es dafür braucht.

3. KI-Automatisierung

Hier geht's um das konzeptionelle Verständnis, wie du Prozesse vereinfachst und automatisierst. Vier Dinge sind dabei wichtig:

Modelle verstehen: Welches Modell ist wofür geeignet? Open Router ist hier eine gute Anlaufstelle.

MCPs und APIs: MCPs sind die optimierte Schnittstellen-Variante für KI. Auf mcpindex.net findest du eine gute Übersicht.

Webhooks: Triggerpunkte, mit denen du Automatisierungen starten kannst.

Tools wie n8n, Make.com oder Zapier helfen dir bei der Umsetzung. Spannend wird auch **Vibe Automation**: Du beschreibst nur noch, was passieren soll – und die KI baut den Workflow. Das funktioniert noch nicht perfekt, aber es wird immer besser.

4. KI-Agenten Managen

Das ist der nächste Level: Wie plane ich Agenten, wie leite ich sie an, und wie gestalte ich die Interaktion zwischen Mensch und KI? Der Begriff dafür: Human in a Loop.

Wichtige Unterscheidung hier: Willst du selbst Agenten bauen (z.B. mit n8n) oder willst du mit existierenden Agenten-Plattformen arbeiten (wie Lindy oder Relevance AI)? Beides hat seinen Platz. Ich mache beides.

Claude Code ist übrigens extrem mächtig geworden – der Agent kann auf Mails zugreifen, mit Google Drive arbeiten, ans CRM andocken. Claude selbst sagt, sie ärgern sich fast, dass sie es als "Code" bezeichnet haben, weil du damit viel mehr machen kannst als nur coden.

5. Sei gut in deinem Job

Das klingt banal, ist aber der wichtigste Skill. Und der Grund, warum 90% der KI-Projekte scheitern.

Kürzlich zeigte mir jemand stolz seinen LinkedIn-Post-Agenten. Er hat mir den Output gezeigt und ich hab gesagt: "Ja, du baust LinkedIn Posts. Aber die sind nicht gut." Seine Antwort? "Ich hab einfach angegeben, gute Posts zu machen und vertraut, dass die KI weiß, was gut ist."

Das funktioniert nicht. KI ist nur so gut wie der Experte, der sie schult. Wenn du nicht bewerten kannst, was ein guter Post ist, wird deine KI keine guten Posts machen. Wenn du nicht weißt, was gutes Copywriting ist, wird deine KI schlechtes Copywriting produzieren.

Domain Knowledge ist nicht optional. Es ist fundamental.

Drei Dinge musst du können: Erkennen, was gut ist und was nicht. Wissen, was wirklich wert ist, gelöst zu werden. Und der KI die richtigen Fragen stellen.

Hier auch nochmal als Video:

Was du jetzt tun kannst

Diese fünf Skills machen dich so wertvoll wie niemals zuvor. Aber sie kommen nicht über Nacht.

Mein Tipp: Fang bei deinem Job an. Werde Experte in deinem Bereich. Dann bau dir eine Basis-Infrastruktur auf. Starte mit kleinen Automatisierungen. Iteriere. Und wenn das sitzt, kannst du richtig geile Agenten bauen, die dein Team und dein Business nach vorne bringen.

Es gibt keinen besseren Zeitpunkt als jetzt. Das Feld ist noch frisch, die Lernkurve macht Spaß, und wer heute anfängt, wird den Unterschied machen.

Peace out ✌

Sascha

KI-Systeme bauen, die wirklich funktionieren

Ich bekomme diese Frage ständig: "Sascha, wie gehst du wirklich vor, wenn du ein KI-System im Backend aufbaust?"

Die Wahrheit? Die meisten Leute starten falsch. Sie öffnen n8n, Claude oder ChatGPT und fangen einfach an zu bauen. Dann wundern sie sich, warum der Output Müll ist. Warum nichts zusammenpasst. Warum sie nach drei Stunden frustriert aufgeben.

Das Problem ist nicht die KI. Das Problem ist die Reihenfolge.

Ich habe in den letzten Monaten dutzende Content Engines, Research-Systeme und Automation-Workflows gebaut. Für mich, für Kunden, für Partner. Und dabei hat sich ein klarer Prozess herauskristallisiert. Sechs Schritte. Nicht mehr, nicht weniger.

Heute zeige ich dir mein komplettes KI-System Worksheet – das gleiche Framework, das ich für jeden einzelnen Build benutze.

Dieses fortgeschrittene Tutorial ist exklusiv für Premium-Mitglieder verfügbar. Du erhältst:

• Komplettes Video-Tutorial

• Fertigen Blueprint zum Kopieren

• Zugang zu allen künftigen Premium-Tutorials

Wenn du dich bereit fühlst, dann kann ich dir folgendermaßen helfen:

1) EU AI Act Workshop 

Komme der Kompetenzpflicht nach und werde fit im Bewerten des Nutzens von KI - mit “sascha30” bekommst du sogar richtig satten Rabatt.

2) KI Transformation Workshop - Ich gebe Workshops, wie man in einem Business ein KI-First-Mindset entwickelt und ein Team von KI-Experten aufbaut.

3) Lead-Gen-System für dein SaaS Produkt - ich habe ein Lead-Gen-System, das auf KI und den aktuellsten Marketing-Trends basiert und dir nachhaltig Leads generiert.