Heute erzähle ich dir die Geschichte von Monica.
Monica ist Leadership und Team Coach in einer kleinen Boutique-Beratung. Extrem erfahren und wirklich verdammt gut in dem, was sie tut. Aber wie die meisten Coaches die ich kenne, hatte sie ein Problem damit, ihre Sitzungen sauber vorzubereiten.
Nicht aus Faulheit. Aus Zeit.
Die Vorbereitung fand statt, falls sie gerade Zeit finden konnte. Mal gründlich, mal ein schneller Überblick 5 Minuten vor der Sitzung. Nicht selten musste sie auf ihren Instinkt vertrauen. Kein System. Keine automatisierten Informationen über ihre Gesprächspartnet. Nur Monica, ihr Kalender und das bisschen Zeit, das sie sich irgendwie freischaufeln konnte.
Kommt dir bekannt vor? Mir auf jeden Fall.
Von manueller Vorbereitung zu automatisierter Intelligenz
Monica ist eine der Coaches, mit denen ich in meinen AI Lab Mentoring Programm für Coaches & Berater arbeite. In den letzten Monaten haben wir ihre KI-gestützten Workflows aufgebaut – angefangen mit Meeting-Protokollen und automatisierter Angebotserstellung, dann zu dem, was sie vor jedem Kunden-Gespräch still auslaugte: die Vorbereitung.
So sieht ihr Meeting Vorbereitung heute aus:
Wenn ein Interessent oder ein Kunde über Calendly ein Meeting bucht, beantwortet er einige Fragen, die Monica helfen, sich vorzubereiten.
Zapier greift auf und setzt die Vorbereitung in Bewegung. ChatGPT Business recherchiert den Interessenten/Kunden, baut Kontext um das Meeting auf und generiert einen Leitfaden basierend auf Monicas gewünschten Outcomes für das Gespräch. Alles wird in einer zentralen Datenbank gespeichert und automatisch an Hedy.ai (ihren Meeting Sidekick) übermittelt bevor die Sitzung beginnt.
Wenn Monica sich dann einwählt, hat sie bereits:
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Hintergrund zu der Person und ihrem Kontext
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Ein klares Bild dessen, was sie erreichen will
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Relevante Talking Points und wenn nötig einen Gesprächsleitfaden
Keine manuelle Recherche. Kein Durcheinander. Kein Hoffen, dass sie sich noch schnell ein paar Minuten Zeit findet.
Um vollkommen transparent zu sein: Das Setup hat echte Arbeit gekostet. Monica hatte vorher noch nie mit Automationen gearbeitet und den Workflow richtig hinzubekommen brauchte Zeit und Iteration. Es gab Momente, in denen sie wahrscheinlich ihren Laptop aus dem Fenster werfen wollte und mich insgeheim verflucht hat. Total normal. KI-Powered Work ist Arbeit. Aber wenn es klickt, dann klickt es.
Monica geht jetzt in jedes Meeting mit mehr Insight und besserer Vorbereitung als vorher und das ohne mehr Zeit für die Vorbereitung aufzuwenden.
Der Workflow endet dort aber nicht. Die gleiche Intelligenz, die Monica auf ein Meeting vorbereitet, fliesst auch in ihre Angebotserstellung ein und in Kunden-Insights, die zukünftige Offerings prägen können. Ein Input. Mehrere Outputs.
Genau das macht ein gut gestaltetes KI-System aus
Monicas System ist keine Magie. Es sind ein paar verbundene Tools, klare gut durchdachte Workflows und die Bereitschaft, Zeit vorab zu investieren, um sie später konsistent zu sparen.
Das ist eine Arbeit, die ich extrem befriedigend finde: mit Menschen Workflows zu bauen, die einen echten Mehrwert im Arbeitsalltag schaffen. Solche Workflows sind oft alles andere als "sexy". Das müssen sie auch nicht sein.
Wenn du dich gefragt hast, wie das in deiner eigenen Praxis aussehen könnte, meld dich gerne bei mir. Ich freu mich drauf!
Bis bald
Elena
P.S. Das funktioniert genauso gut mit praktisch jedem Tech-Stack. Claude, Gemini, Langdock, Make, N8N, Google Drive, Fireflies, Fathom – sie sind alle dafür gebaut, in Workflows verbunden zu werden, die zu deinen Anforderungen passen.
P.P.S. Das Bild? OpenAI's Image2 auf Basis dieser Newsletter-Edition. Ich habe kurz beschrieben, was ich wollte und es gebeten, den Prompt zu erstellen. Diesen habe ich minimal angepasst und dann das Bild generiert. 2 kleine Tweaks. Fertig. Im Nachgang habe ich die KI noch gebeten, die Arbeit, die wir gerade gemacht haben, in einen Skill umzuwandeln, da ich weiss, dass ich in Zukunft häufiger ähnliche Bilder generieren will. Mit diesem Skill muss ich dann nicht jedes Mal das Rad neu erfinden.
