Warum dein KI-Business nicht tot ist

Hi ,

OpenAI hat ein Update gelauncht, bei dem vermutlich 80% aller KI-Consultants erstmal zusammengezuckt sind. Der neue AI Agent Builder. Ein Interface, mit dem jeder innerhalb von zwei Stunden komplexe Automation-Systeme bauen kann. Ohne Code. Ohne Make. Ohne N8N.

Viele werden sich jetzt fragen: Ist mein Business tot?

Die kurze Antwort: Nein.

Die längere Antwort: Es hat sich nur das Spielfeld verschoben. Und zwar fundamental.

Das Problem mit der Tool-Obsession

Lass uns ehrlich sein. In den letzten Monaten hast du wahrscheinlich gemerkt, wie das Business härter geworden ist. Kunden fragen dich: "Kann ich das nicht mit ChatGPT selbst machen?" Und die unbequeme Wahrheit ist – ja, können sie. Die Tools werden immer zugänglicher. Immer einfacher. Immer selbsterklärender.

Der OpenAI Agent Builder ist das beste Beispiel dafür. Web Search anbinden? Ein Klick. RAG-System implementieren? 20 Sekunden. MCP-Server integrieren? Drag and Drop. Das, wofür Leute vor ein paar Monaten noch 2.000 bis 5.000 Euro bezahlt haben, kann jetzt theoretisch jeder selbst bauen.

Und genau hier liegt der Denkfehler, den viele gerade machen. Sie denken, der Wert liegt im Tool. In der Fähigkeit, Nodes zu verbinden oder Code zu schreiben. Aber das war nie der echte Wert. Das war nur die Eintrittskarte.

System-Design statt Tool-Mastery

Hier ist, was sich wirklich verändert hat. Es geht nicht mehr darum, ob du technisch einen Agent aufsetzen kannst.

Die Frage ist: Kannst du ein System designen, das ein echtes Problem löst?

Lass mich dir ein konkretes Beispiel geben. Nehmen wir einen Content Research Agent. Die technische Umsetzung? Relativ simpel. Du nimmst den OpenAI Agent Builder, erstellst einen Vector Store, lädst ein paar Daten hoch, schreibst eine Instruction und bist fertig. Klingt nach 10 Minuten Arbeit, oder?

Aber jetzt kommt der Teil, der den Unterschied macht. Welche Daten sammelst du? Wie strukturierst du sie? Welche Instruction schreibst du, damit der Agent wirklich in der Brand Voice deines Kunden antwortet? Wie baust du Guardrails ein, um Leaks von persönlichen Infos zu vermeiden? Wie setzt du User Approval Points, damit der Workflow nicht durchbrennt? Wie automatisierst du den Daten-Refresh über Apify oder ähnliche Tools?

Das ist System-Design. Und das kann dein Kunde nicht in 10 Minuten selbst machen. Nicht, weil er dumm ist. Sondern weil er nicht weiß, welche Fragen er sich stellen muss.

Was ein echtes System ausmacht

Wenn ich einen Content Research Agent baue, denke ich nicht in Nodes. Ich denke in Problemen und Lösungen. Der Kunde will nicht drei Content-Ideen. Der Kunde will ein System, das ihm jeden Montag drei Content-Ideen liefert, die zu seiner Brand Voice passen, die auf seinen bisherigen erfolgreichen Posts basieren und die er direkt umsetzen kann.

Das bedeutet ich brauche einen automatisierten Scraping-Flow, der seine letzten LinkedIn Posts und YouTube-Transkripte zieht. Ich brauche einen Vector Store, der diese Daten vektorisiert und durchsuchbar macht. Ich brauche einen Agent mit einer präzisen Instruction, die nicht nur sagt "erstelle Content-Ideen", sondern die versteht, was seine Brand Voice ist, was seine Content Pillars sind, welche Formate performen.

Und dann brauche ich Absicherungen. Guardrails gegen Prompt Injection. User Approval für kritische Entscheidungen. Eine klare End-Bedingung, damit der Loop nicht endlos läuft.

Das Setup dauert nicht 10 Minuten. Das Setup dauert ein paar Stunden. Aber es läuft dann monatelang. Automatisch. Zuverlässig. Und es liefert echten Wert.

Der Wert liegt im Nicht-Sichtbaren

Hier ist, was dein Kunde nicht sieht. Er sieht nicht, dass du drei verschiedene Prompt-Varianten getestet hast, bevor du die richtige Instruction gefunden hast. Er sieht nicht, dass du einen Classify-Node eingebaut hast, um zwischen LinkedIn und YouTube Content zu unterscheiden. Er sieht nicht, dass du einen Guardrail gegen Halluzinierung eingebaut hast, der auf einem separaten Vector Store mit Fact-Check-Daten läuft.

Er sieht nur → Das System funktioniert.

Und genau das ist der Wert. Du verkaufst nicht den Agent. Du verkaufst das System. Du verkaufst das Wissen, wie man von einem Problem zu einer funktionierenden Lösung kommt.

Und das hat drei massive Vorteile.

Erstens: Du lieferst schnell. Das Setup ist in Stunden erledigt, nicht in Wochen.

Zweitens: Die Kundenzufriedenheit ist hoch, weil das System sofort Value liefert.

Drittens: Du kannst Recurring Revenue aufbauen, wenn du das System wartest, optimierst und mit neuen Features erweiterst.

Die Agent Library als Asset

Hier wird es noch interessanter. Jeder Agent, den du baust, wird Teil deiner internen Library. Und das Schöne an diesen Systemen: Sie sind modular. Ein Content Research Agent für einen LinkedIn Coach funktioniert mit minimalen Anpassungen auch für einen YouTube Creator oder einen Newsletter-Schreiber.

Du musst nur den Vector Store austauschen. Neue Daten rein, gleicher System-Prompt, gleiche Logic Nodes. Und schon hast du einen neuen Agent für einen neuen Kunden. Das bedeutet: Dein zweiter Kunde kostet dich ein Viertel der Zeit. Dein zehnter Kunde kostet dich ein Zehntel.

Das ist Skalierung. Nicht über mehr Manpower. Sondern über bessere Systeme.

Was das für dich bedeutet

Hör auf, das nächste Tool zu lernen. Hör auf, zu denken, dass du jetzt N8N, Make, Zapier und noch zehn andere Plattformen beherrschen musst. Das ist nicht das Spiel.

Das Spiel ist es die Probleme zu verstehen deines Kunden besser als er selbst. Designe ein System, das dieses Problem löst. Baue es mit den einfachsten verfügbaren Tools. Und liefere es schnell.

Der OpenAI Agent Builder ist nicht dein Feind. Er ist dein bestes Tool. Weil er die technische Komplexität reduziert und dir mehr Zeit gibt, über das System nachzudenken. Über die Instruction. Über die Guardrails. Über die User Experience.

Die Leute, die jetzt gewinnen, sind nicht die besten Coder. Es sind die besten System-Designer. Die, die wissen, wie man komplexe Probleme in einfache, automatisierbare Workflows übersetzt.

Schau dir den kompletten Workflow an

Ich habe den kompletten Prozess in einem Video durchgegangen. Du siehst, wie ich einen Content Research Agent von Grund auf baue. Wie ich Apify nutze, um YouTube-Transkripte und LinkedIn Posts zu scrapen. Wie ich einen Vector Store aufsetze. Wie ich die Instruction schreibe. Und wie ich den automatisierten Workflow baue, der das System jeden Tag mit neuen Daten füttert.

Das Video ist kein Polished-Marketing-Content. Es ist ein echter Workflow. Mit allen Ecken und Kanten. Mit den Entscheidungen, die ich treffe. Mit den Trade-offs, die ich eingehe.

Zum Video: OpenAI Agent Builder Tutorial

Das neue Spiel

Die Barriere für KI-Tools sinkt. Jeden Tag. Jeden Monat. Und das ist gut so. Weil es bedeutet, dass die wirklich wichtigen Skills jetzt sichtbar werden. System-Design. Problem-Verständnis. Kontext-Engineering.

Das sind keine Tools. Das sind Denkweisen. Und die kann dir kein Agent Builder abnehmen.

Also verschiebe deinen Fokus. Vom Tool zum System. Von der Technik zur Strategie. Von der Implementation zur Lösung.

Dein Business ist nicht tot. Es fängt gerade erst an.

Happy Building!
Sascha

Wie man frische Daten in openAI Vector Store bekommt ohne ein Finger zu rühren

Ich beschreibe, dass es wichtig ist, immer aktuelle Infos im Storage zu haben. Das ist am einfachsten mit einem Workflow in make.com oder N8N.

Dafür habe ich ein Template gebaut, welches du weiter unten findest, wenn du upgraden möchtest.

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

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

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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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