90% aller AI-Businesses sind tot: Warum Productized AI Systems die Lösung sind

Hi ,

Erinnerst du dich, als jeder ein AI-Business starten wollte?

Alle haben irgendwas mit KI versucht – Freelancing, Automatisierung, Software-Business. 90% dieser Projekte gibt es heute nicht mehr oder sie kämpfen ums Überleben.

Das ist kein Zufall. Es ist ein systemisches Problem.

Das Problem: Der AI-Business-Crash ist real

Warum 90% aller AI-Businesses gescheitert sind:

AI-Business-Modelle sind zu generisch geworden.

Jeder baut die gleichen Sachen:

• Chatbots für "alle Branchen"

• Standard-Automatisierungen

• KI-Lösungen ohne klaren Fokus

• GPT-Wrapper ohne echten Mehrwert

Das Ergebnis:

• AI-Freelancer unterbieten sich beim Preis (weil jeder "KI kann")

• Automatisierungsagenturen bauen immer die gleichen Workflows

• Kunden werden skeptisch wegen zu vieler "revolutionärer" KI-Lösungen

• "Experten" nutzen die gleichen kopierten GPT-Instructions

Die brutale Wahrheit: Was unterscheidet Chatbot A von B? Meist nichts.

Die Konsequenzen des generischen Ansatzes

Wenn alle generische KI-Lösungen bauen, verlieren alle:

• Preiswettkampf: Race to the bottom bei den Preisen

• Zeitverlust: Ständiges Neuentwickeln ähnlicher Lösungen

• Emotionaler Stress: Jedes OpenAI-Update macht dein Business obsolet

• Marktverdrängung: Große Player kopieren erfolgreiche Ideen

Noch brutalere Wahrheit: In 12 Monaten sind 80% der heutigen AI-Lösungen irrelevant.

Die Lösung: Productized AI Systems

Statt generischer Lösungen für alle: Spezifische KI-Systeme für spezifische Zielgruppen mit klarem Output.

Was macht Productized AI Systems aus?

Input-Spezifität:

• Sehr spezifischer Input von einer definierten Zielgruppe

• Nur die richtigen, relevanten Daten werden verarbeitet

Output-Fokus:

• Messbare, relevante Ergebnisse für eine Nische

• Nur eine bestimmte Zielgruppe profitiert wirklich

Beispiel für den Unterschied:

❌ Generisch: "Automatisierung für alle Unternehmen" ✅ Productized: "Automatisches Leadscoring-System für Newsletter-Betreiber in der SaaS-Nische"

Warum Productized AI Systems funktionieren

1. Klarer ROI für Kunden

Kunden sehen sofort den messbaren Mehrwert für ihre spezifische Situation.

2. Schwer zu kopieren

Domain-Expertise und Nischen-Wissen schaffen natürliche Barrieren.

3. Höhere Preise

Spezifische Lösungen rechtfertigen Premium-Pricing.

4. Plattform-Unabhängigkeit

Bei Updates kannst du schnell anpassen, weil du die Domain verstehst.

5. Skalierbarkeit

Ein System, viele Kunden in derselben Nische.

Praxis-Beispiel: Mein Ansatz

Statt: "AI-Automatisierung für alle" Fokus: "AI-driven Content Engines für LinkedIn Lead Generation"

Das System:

• Spezifischer Input: LinkedIn-Profile von B2B-Foundren

• Verarbeitung: Content-Strategie-Analyse + Automatisierung

• Output: Systematische Lead-Generierung über authentischen Content

Ergebnis:

• Höhere Margen als generische Automatisierung

• Starke Positionierung als "LinkedIn Content Engine Experte"

• Weniger operativer Aufwand (standardisiertes System)

• Clients zahlen Premium für spezifische Expertise

Wie du Productized AI Systems baust

Phase 1: Nische definieren

• Wähle eine sehr spezifische Zielgruppe

• Identifiziere ein messbares Problem

• Verstehe die Domain-spezifischen Anforderungen

Phase 2: System entwickeln

• Tools: Make, N8N, relevante APIs

• Fokus auf einen klaren Input → Output Flow

• Iteration basierend auf Nischen-Feedback

Phase 3: Productize & Scale

• Standardisiere das System für die Nische

• Entwickle Onboarding-Prozesse

• Baue Expertenstatus in der Domain auf

Tools für den Start

Du brauchst nicht viel, um zu starten:

• Make oder N8N: Für Workflow-Automatisierung

• Spezifische APIs: Je nach Nische (LinkedIn, CRM, etc.)

• Domain-Knowledge: Das wichtigste Asset!

Zeitrahmen: Du kannst solche Systeme in wenigen Tagen bis Wochen bauen und verkaufen.

Das Ergebnis für dich

Mit Productized AI Systems erreichst du:

• ✅ Höhere Margen (Premium-Pricing für Expertise)

• ✅ Mehr Freiheit (weniger Price-Competition)

• ✅ Starke Marktposition (Nischen-Experte)

• ✅ Weniger Stress (weniger abhängig von Platform-Updates)

• ✅ Skalierbarkeit (ein System, viele Kunden)

🎧 Hier auch als komplettes Video:

Der nächste Schritt

Die meisten AI-Businesses werden in den nächsten 12 Monaten verschwinden. Aber die, die sich auf spezifische Nischen fokussieren und echte Productized Systems bauen, werden dominieren.

Die Frage ist: Willst du weiter generische Lösungen bauen und im Preiswettkampf untergehen - oder baust du dir mit Productized AI Systems eine nachhaltige Position auf?

Von Text-Based zu Context-Based: Der Game Changer

Das Problem mit herkömmlichem Text-Based Prompting

Bisher haben wir alle so geprompt:

Du bist ein Content Assistant. Erstelle LinkedIn-Posts basierend auf 
den folgenden Anforderungen. Achte auf diese Punkte:
- Authentischer Ton
- Hook in der ersten Zeile
- Call-to-Action am Ende
Berücksichtige auch diese Design-Prinzipien...

Das Problem: Die KI kann schwer unterscheiden, was Struktur und was Content zur Interpretation ist. Markdown hilft zwar, aber oft interpretiert die KI auch die Formatierung als Inhalt.

Die Revolution: Context-Based Prompting

Stattdessen nutze ich jetzt XML-ähnliche Tag-Strukturen:

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.