AI Operation Systems

Hi ,

Ich muss dir was gestehen: Die meisten Leute bauen AI Agents komplett falsch.

Sie bauen komplexe Multi-Agent-Systeme mit zwölf verschiedenen Agents, unzähligen Tools und Skills – und am Ende funktioniert das Ding im echten Business-Alltag nicht nachhaltig. Ich sehe das ständig. Complexity wird als Feature verkauft, obwohl Simplicity in 99% der Fälle gewinnt.

Die harte Wahrheit? Wenn du mit KI wirklich Geld machen willst, solltest du aufhören, isolierte AI Agents zu bauen.
Du solltest AI Operation Systems bauen.

Das Problem mit dem Agent-Hype

Lass mich konkret werden: AI Agents sind für komplexe Tasks gedacht. Das Problem ist nur – die meisten Business-Probleme brauchen gar keine super komplexen Agents. Sie brauchen ein durchdachtes System.

Wenn du einen AI Agent nach dem anderen baust, ohne System dahinter, hast du am Ende:
• Copy-and-Paste-Aufwand bei jedem neuen Kunden
• Keine Skalierung, weil alles Custom ist
• Wartungs-Chaos, weil jeder Agent sein eigenes Ding macht
• Keinen echten Leverage

Du löst punktuelle Probleme statt systematische. Und genau da liegt der Denkfehler.

Wie ich das löse? Mit AI Operation Systems

Ein AI Operation System (AI OS) besteht aus vier Bausteinen, die zusammen ein skalierbares Ökosystem bilden. Kein Code nötig, nur logisches Denkvermögen.

Die 4 Komponenten:

1. AI – Die Modelle, die du nutzt. Claude, OpenAI, Deepseek, Grok – oder OpenRouter, wenn du alle über einen Anbieter haben willst. Das ist dein Processing-Layer.

2. Automation – Deine Workflow-Engine. Zapier, N8N oder Make. Hier läuft die Logik, hier werden Prozesse orchestriert. Das ist dein Backend.

3. Datenbanken – Wo deine Daten leben. Airtable, Google Sheets, Supabase. Hier speicherst du alles, was für dein spezifisches Problem relevant ist. Das ist dein Speicher-Layer.

4. Clients – Die Benutzeroberfläche, mit der Menschen interagieren. Airtable Interface, Claude Desktop mit MCP, Cursor oder ein Custom UI mit Lovable. Das ist dein Frontend.

Die Magie entsteht in der Kombination dieser vier Bausteine. Du baust kein Tool – du baust ein System.

Wann macht ein AI OS Sinn?

Wenn du ein komplexes Problem einer spezifischen Zielgruppe kennst und verstehst, dann kannst du das mit einem System lösen. Und weil es ein System ist, kannst du es templatieren. Das bedeutet: Du baust es einmal, und verkaufst es immer wieder – ohne Mehraufwand.

Jeder, der in der gleichen Nische unterwegs ist und dieses Problem hat, kann dein System nutzen. Kein Custom-Setup für jeden Client. Kein Copy-and-Paste-Marathon. Nur das System, das arbeitet.

Und ja, AI Agents können Teil dieses Systems sein. Aber sie sind nicht das System.

Hier mal ein Beispiel aus der Praxis: LinkedIn Agency Suite

Ich baue gerade ein AI OS für Copywriter. Die haben ein klares Problem: Sie müssen für ihre Kunden schnell und konsistent hochwertige LinkedIn-Posts generieren, ohne dabei die Brand Voice zu verlieren.

Mein System löst das so:

Der Copywriter nutzt ein Airtable Interface als Single Point of Entry. Dort kann er Brand Voices für seine Kunden anlegen – Name, LinkedIn-Profil, Referenzen. Ein Klick, und das System generiert automatisch die komplette LinkedIn-Strategie: Writing Framework, Content Pillar Matrix, Zielgruppen-Analyse, Heldengeschichte.

Das macht er für beliebig viele Kunden. Zehn Kunden? Zehn Brand Voices im System. Human-in-the-loop ist trotzdem möglich – er kann alles anpassen, ergänzen, verfeinern.

Im nächsten Step wählt er eine Brand Voice aus, gibt eine Quelle ein – YouTube-Video, LinkedIn-Post oder Text – und lässt Post-Ideen generieren. Das System spuckt sofort Content-Vorschläge aus, die zur Brand Voice passen. Er kann die direkt exportieren oder weiterbearbeiten.

Kein Copy-and-Paste. Kein manuelles Hin-und-Her. Nur System.

Mein Setup für dieses Beispiel

Ich nutze Airtable als Interface und Datenbank. Simple Tables: Brand, Content. N8N läuft als Backend – jeder Button-Klick im Interface triggert einen Webhook, der einen N8N-Workflow startet.

In N8N habe ich verschiedene Routes für verschiedene Use Cases: Brand Voice generieren, Content-Ideen erstellen, Strategie aufsetzen. Die meisten laufen über einfache LLM Nodes, weil simples Prompting reicht.

Aber – und das ist der Punkt – wenn ich morgen einen komplexeren Task habe, wo ein AI Agent wirklich Sinn macht, füge ich einfach eine neue Route hinzu und baue einen Agent Node ein. Der Agent ist dann sofort für alle Copywriter verfügbar, die mein System nutzen. Jedes Update landet automatisch bei allen.

Das ist Skalierung. Das ist Leverage.

Was du jetzt tun solltest

Überleg dir - Welches Problem einer spezifischen Zielgruppe kennst du wirklich gut? Wo könntest du ein System bauen, das dieses Problem immer wieder löst – automatisiert, skalierbar, ohne dass du bei jedem Client von vorne anfängst?

Dann wähl deinen Stack. Mein persönliches Lieblings-Setup ist Claude, N8N, Supabase und wieder Claude als Interface. Aber es kommt immer auf den Use Case an. Für manche Projekte macht Airtable mehr Sinn, für andere ein Custom UI mit Lovable.

Der entscheidende Shift ist mental: Hör auf, in einzelnen Agents zu denken. Fang an, in Systemen zu denken.

Das komplette System im Detail

In den nächsten Wochen werde ich mehr über AI Operation Systems in meinem Newsletter teilen – konkrete Blueprints, Tech-Stack-Entscheidungen, Real-World-Cases.

Happy Building!
Sascha

chatGPT Agent Builder Guide

Letzte Woche bin ich tiefer in den neuen OpenAI Agent Builder eingestiegen. Nicht aus Neugierde, sondern weil ich gerade eine neue Reihen an Production-Agents für Kunden aufbaue und ich wissen musste: Was kann die Platform wirklich?

Spoiler: Es gibt drei Features, die so verdammt gut gelöst sind, dass ich sie sofort in unsere Client-Systeme integriert habe. Und eines davon hat mir buchstäblich Stunden an Vektor-Setup gespart.

Das will ich dir heute zeigen, weil wenn du Agents baust oder planst zu bauen, dann sparst du dir damit massiv Zeit und Kopfschmerzen.

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.

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