AI-Tools im Praxistest: Was funktioniert
Aus dem Testmodus in den Alltag
Viele AI-Tools sind schnell installiert und ausprobiert. Doch der wahre Nutzen zeigt sich erst, wenn sie fester Bestandteil der Arbeitsroutine werden.
Ein Beispiel aus unserem Alltag: ChatGPT setzen wir nicht nur sporadisch ein, sondern gezielt für die Entwicklung von Kampagnenkonzepten. Dafür haben wir strukturierte Prompt-Vorlagen erstellt, mit denen sich wiederkehrende Aufgaben deutlich schneller und in gleichbleibender Qualität umsetzen lassen.
So arbeiten wir mit AI-Tools
Als kompaktes Team mit vielen Projekten und engen Deadlines müssen wir unsere Zeit klug einsetzen. Jeder unnötige Arbeitsschritt kostet wertvolle Ressourcen – und genau hier kommen AI-Tools ins Spiel.
Sie helfen uns, Aufgaben schneller zu erledigen und Prozesse zu straffen. In den nächsten Beispielen zeigen wir, wie wir AI gezielt einsetzen, um im Alltag spürbare Entlastung zu schaffen – und welche Ergebnisse wir damit erzielen.
Praxisbeispiel 1: Content-Ideenfindung – ChatGPT
Für den kreativen Prozess – etwa bei der Planung von Artikeln oder Kampagnen – greifen wir häufig auf ChatGPT zurück. Ziel ist es, frische Ideen und individuelle Textansätze zu entwickeln, mit Prompts, die sich bewusst von Standardformulierungen abheben. Das gelingt durch sorgfältig formulierte Prompts, in denen der Stil, der Ton und spezifische Nuancen vorgegeben werden – das nimmt dem System die Standardroutine und gibt uns spannende Inputs.
Die Umsetzung beginnt mit dem richtigen Prompt. Denn wie bei einem Briefing im Agenturalltag gilt auch hier: Je klarer die Vorgaben, desto brauchbarer das Ergebnis. Wer ChatGPT einfach nur mit „Ideen für Artikel im Promotion-, Messe- und Event-Bereich“ füttert, bekommt meist generische Antworten – austauschbar und voller Phrasen.
Es lohnt sich deshalb, den Prompt wie ein Mini-Briefing aufzubauen. Wir geben immer mehrere Dinge mit, wie den Kontext, also worum es geht, die Zielgruppe, also wen wir erreichen wollen, das gewünschte Format, etwa Artikelstruktur, Kampagnenidee oder Social-Media-Plan und die Tonalität.
Ein Beispiel wäre:
„Du bist Kreativtexter für eine Promotion-Agentur. Erstelle zehn unterschiedliche & einzigartige Content-Ideen für Artikel, die Jobsuchende aus dem Promotion-, Messe- und Event-Bereich anspricht.“
Meist sind die ersten Vorschläge noch zu allgemein formuliert. Deshalb überarbeiten wir den Prompt in einigen Schleifen, indem wir konkreter werden: Wir streichen typische Floskeln wie „auf ein neues Level heben“ oder „Gamechanger“ und bitten explizit um frische, unverbrauchte Formulierungen. So lassen sich schnell Ergebnisse erzielen, die nicht nach „KI-Text“ klingen.
Der Zeitaufwand ist überschaubar. Für die erste Ideensammlung braucht es in der Regel bis zu 10 Minuten, bis ein brauchbarer Output vorliegt. Rechnet man noch einige Optimierungsrunden ein, ist man in einer halben Stunde bis Stunde bei einem Ergebnis, das sich direkt als Grundlage für eine interne Diskussion eignet.
Soweit funktioniert die Methode, doch ChatGPT hat auch seine Schwächen. Viele Antworten klingen sofort wieder wie typische KI-Texte: elegant, aber generisch. Man erkennt Sätze, die sich im Internet ähneln und nur variieren. Zudem muss man auch aufpassen, da ChatGPT auch faktisch falsche Informationen generieren kann, weil sie Kontext nur statistisch, nicht real versteht. Beispiele dazu reichen von falschen Zitaten bis zu komplett falschen Fakten.
Trotzdem nutzen wir ChatGPT als Kreativbooster: Für Artikelaufbau, Headlines oder Themenideen ist es unschlagbar in puncto Tempo und Vielfalt. Die KI liefert in Sekundenschnelle Beispiele, spart Recherchezeit und inspiriert mit frischen Blickwinkeln – vorausgesetzt, wir kontrollieren alles sorgfältig.
Unser Fazit: ChatGPT ist ideal für erste Ideen, Strukturen und Impulse. Aber die Texte müssen trotzdem inhaltlich geprüft, stilistisch angepasst und faktisch verifiziert werden.
Praxisbeispiel 2: Social-Media-Content – ChatGPT + Midjourney
Für unsere Social-Media-Kanäle wie Facebook, Instagram und TikTok brauchen wir regelmäßig neuen Content, um Jobsuchende anzusprechen und gleichzeitig unsere Reichweite auszubauen. Die Herausforderung dabei war bisher immer, passendes Bildmaterial zu finden – insbesondere Szenen von Messen oder Promotion-Aktionen. Solche Motive gibt es auf klassischen Stockfoto-Plattformen kaum oder gar nicht, und wenn, dann wirken sie oft gestellt oder passen nicht zum Content.
Unser Ziel war deshalb, Inhalte zu schaffen, die es in dieser Form sonst nicht gibt, die Aufmerksamkeit wecken und sich gezielt für unsere Social-Media-Strategie einsetzen lassen.
Heute gehen wir dabei wie folgt vor: Zuerst sammeln wir Ideen im Team oder lassen uns direkt von ChatGPT inspirieren. Auf dieser Basis entwickeln wir die passenden Prompts, die wir Schritt für Schritt verfeinern, bis sie den gewünschten Effekt haben. Meist sind Prompts auf Englisch genauer und besser. Sobald ein erster Vorschlag überzeugt, testen wir diesen in Midjourney und schauen, wie das Bild wirkt. Wenn uns etwas noch nicht gefällt, geben wir denselben Prompt zurück an ChatGPT und bitten um Verbesserungen – etwa mehr Detailtiefe, einen anderen Stil oder eine neue Perspektive. Auf diese Weise entsteht durch das Zusammenspiel beider Tools sehr schnell ein visuelles Ergebnis, das nahe an unseren Vorstellungen liegt.
Schon kleine Anpassungen können die Resultate grundlegend verändern. In Midjourney gibt es zahlreiche Stellschrauben, mit denen man experimentieren kann – verschiedene Versionen, die jeweils leicht andere Bildstile liefern, oder zusätzliche Einstellungen wie „Stylization“, „Weirdness“ und „Variety“, die die Bildsprache massiv beeinflussen. Auch das Hochladen von eigenen Bildern als Vorlage oder das Trainieren einer Personalisierung eröffnet viele Möglichkeiten, doch das würde für einen kompakten Überblick schon zu weit ins Detail führen.
Ein Beispiel für einen einfachen Prompt wäre etwa:
„Happy catering worker holding waffle iron and cocktail shaker, in front of food truck“
Mit etwas Übung lassen sich so Motive erzeugen, die es auf keinem Stockfoto-Portal gibt – sei es eine Messeszene, ein Promotionstand oder ein Festivalmoment. Wo wir früher mehrere Stunden nach Bildern gesucht oder improvisiert hätten, erstellen wir jetzt innerhalb kurzer Zeit Bilder.
Die Stärken von Midjourney: Es ist extrem vielseitig, ersetzt in vielen Fällen Stockfoto-Plattformen und eröffnet eine enorme kreative Bandbreite. Fast alles lässt sich damit darstellen – und die kontinuierliche Weiterentwicklung des Tools, inklusive erster Videofunktionen, macht es noch interessanter. Gleichzeitig gibt es aber auch Schwächen: Bei komplexen Szenen mit vielen unterschiedlichen Elementen neigt die KI zu Fehlern – so kann aus der Vorgabe „drei Erwachsene und ein Kind“ schnell ein Bild mit drei Kindern oder zwei Erwachsenen und zwei Kindern werden. Auch Tiere oder Mischungen verschiedener Motive geraten manchmal durcheinander, sodass aus zwei Möwen und einem Bären plötzlich eine „Möwe mit Fell“ oder ein „Bär mit Möwenschnabel“ entsteht.
Trotz dieser Einschränkungen ist unser Fazit eindeutig: Midjourney hat das Potenzial, Stockfoto-Plattformen abzulösen. Der Kreativität sind kaum Grenzen gesetzt, und mit etwas Erfahrung im Prompting lassen sich Ergebnisse erzielen, die nicht nur einzigartig, sondern auch für den professionellen Einsatz im Marketing absolut geeignet sind.
Praxisbeispiel 3: Schulungsvideos – Synthesia
Für Promotion-Aktionen, Messen, Events und andere Einsätze sind Schulungsvideos für das eingesetzte Personal unverzichtbar. Sie sollen schnell über Aufgaben informieren, einheitlich wirken und so produziert sein, dass sie sich bei Bedarf für unterschiedliche Themen wiederverwenden lassen. Klassische Videoproduktionen sind dafür jedoch oft zu aufwendig, teuer und wenig flexibel. Daher testen wir momentan verschiedene Tools, die das leisten können.
Eines davon ist Synthesia. Unser Ziel war es, schnell ein visuell ansprechendes Video zu erstellen, das Promoter kompakt einweist – ohne großen Aufwand und mit der Möglichkeit, es leicht für weitere Inhalte anzupassen. Die Umsetzung war unkompliziert: Texte werden als Vorlage eingegeben, anschließend können Avatare und Stimmen passend zur Zielgruppe ausgewählt werden. Wir nutzen hierfür häufig Sprechtexte, die wir mit ChatGPT promptbasiert erstellen und dann feintunen, passend zu typischen Einsatzfeldern, etwa zur Rolle am POS oder zum Umgang mit Kunden. Wichtig ist dabei, dass die Texte klar formuliert sind, da dies die Natürlichkeit von Stimme und Avatar maßgeblich beeinflusst. Nach Auswahl und Konfiguration lässt sich das fertige Video als MP4-Datei exportieren und direkt einsetzen – etwa für interne Plattformen, Websites oder als Bestandteil von Briefings.
Das Ergebnis: Nach nur ein bis zwei Stunden hatten wir ein funktionierendes Video, das sich innerhalb der kostenlosen Version bereits sehr gut für erste Demos, interne Abstimmungen oder standardisierte Briefings eignet. Für komplexere Schulungsformate wäre ein Upgrade auf die Bezahlversion zwingend notwendig.
Stärken:
- Sehr einfache Bedienung, keine Vorkenntnisse erforderlich
- Schnell einsatzbereit – direkt im Browser nutzbar, kein Download
- Glaubwürdige KI-Avatare und Stimmen
- Flexible Einsatzmöglichkeiten (z. B. POS, Messe, Onboarding)
- Sprache und Mimik passen meistens gut zusammen
- Professionelle Wirkung bei guter Textvorbereitung
- Export als MP4 – vielseitig nutzbar für interne und externe Zwecke
- Mehrsprachige Ausgaben möglich
Schwächen:
- Begrenzte Interaktivität (z. B. keine Quizfunktionen oder LMS-Integration)
- Kein detailliertes Timeline-Editing wie bei klassischer Videoproduktion
- Stimmen und Mimik können je nach Textqualität leicht unnatürlich wirken
- Gestik und Hintergründe sind noch eingeschränkt
- In der kostenlosen Version: 1 Video pro Monat mit max. 1 Minute, keine deutsche Sprache
Unser Fazit: Synthesia ist ein leistungsfähiges Werkzeug, wenn es darum geht, Schulungs- und Erklärvideos schnell und ohne großen Produktionsaufwand zu erstellen. Für standardisierte Inhalte wie Promoter-Briefings, POS-Anleitungen oder Messe-Onboardings ist es eine echte Arbeitserleichterung, doch bereits mit der kostenlosen Version kann man Ideen schnell visualisieren und intern diskutieren. Für vollwertige Schulungsvideos auf Deutsch reicht die Gratis-Version aber nicht aus.
Praxisbeispiel 4: Automatisierte Abläufe – Flowise
Flowise bietet die Möglichkeit, komplexe Abläufe über eine visuelle Oberfläche in sogenannten „Agent-Flows“ abzubilden. Statt komplizierten Code zu schreiben, lassen sich Prozesse über verbundene Knotenpunkte gestalten – und mit Tools wie Dokumenten-Datenbanken oder Web-Scrapern kombinieren. Damit können Aufgaben automatisiert und Workflows erheblich vereinfacht werden.
Bei Promotionbasis arbeiten wir aktuell an zwei spannenden Einsatzszenarien:
- Stellenanzeige per Chatbot erstellen: Freitext‑Eingaben werden schrittweise in strukturierte Felder (Titel, Aufgaben, Anforderungen etc.) überführt, validiert und als neue Anzeige gespeichert.
- Personalsuche per Chat: Freitext‑Eingaben werden in Suchfilter (Ort, Zeitraum, Skills etc.) übersetzt, sodass direkt eine Kandidatensuche ausgelöst werden kann.
Für diesen Artikel reduzieren wir die Komplexität und bauen zunächst ein Minimalbeispiel: einen Chatbot, der Bewerberfragen zu einer Stellenanzeige beantwortet. Dafür nutzen wir Flowise entweder über npm oder docker lokal eingerichtet (siehe hierzu: https://docs.flowiseai.com/getting-started) oder über den Cloud-Service (siehe https://flowiseai.com/#pricing , Free-Option mit 2 Flows verfügbar). Die Sprachmodelle, wie OpenAI, die ChatGPT-Modelle oder die Claude-Modelle von Anthrophic, werden über API-Keys eingebunden und bilden das Herzstück des Systems. Der Key wird in Flowise hinterlegt, damit LLM‑Knoten mit dem Modell kommunizieren können.
Die Abbildung von Flow-Strukturen und Abläufen kann in Flowise sehr unterschiedlich vorgenommen werden. Es können für die einzelnen Schritte einzelne spezielle Knoten definiert werden oder aber es wird versucht, die Logik in einem zentralen „Agent-Node“ zu platzieren. Seit Version 3 gibt es zudem die sogenannten „Agentflows V2“ (siehe hierzu: https://docs.flowiseai.com/using-flowise/agentflowv2 ), die besonders flexibel sind und auch komplexere Logiken in Flowise abbilden können.
In unserem Prototyp starten wir mit der Umsetzung eines neuen „Agentflows V2“ und wählen eine einfache Knoten-Struktur mit einem „Agent-Node“, der mit dem Startpunkt verbunden wird. In diesem Node hinterlegen wir die Konfiguration des Sprachmodells (z. B. GPT-4 mit einer eher neutralen Temperatur) und die passenden Prompts. Ergänzt durch ein Web-Scraper-Tool kann der Bot die externe Stellenanzeige einlesen und die Antworten darauf aufbauen. Unser Flow soll verschiedene Aufgaben erledigen:
- Begrüßung des Nutzers und Aufforderung zur Eingabe einer Stellen-URL
- Auslesen und Verarbeitung der Informationen dieser URL
- Beantwortung der Fragen in kurzer Form und wahrheitsgemäß auf Basis dieser Informationen
Wir führen für die Abbildung dieser Prozesse und Funktionen in Flowise also die folgenden Schritte durch:
- Neuen Agentflow V2 anlegen.
- Agent‑Node hinzufügen und mit dem Start‑Knoten verbinden.
- LLM konfigurieren: gewünschtes Modell wählen (z. B. aktuelles GPT‑ oder Claude‑Modell), Temperatur moderat (≈ 0,5) für sachliche Antworten.
- Web‑Scraper als Tool einbinden: z. B. Cheerio Web Scraper, Playwright Web Scraper oder Spider. Für dynamische Seiten (JS‑Rendering, Cookie‑Banner) sind Playwright‑basierte Loader oft robuster.
- Prompts hinterlegen (System‑ & User‑Message, siehe unten).
- Policies/Guards setzen: Timeouts, Max‑TOKENS, Quellenpflicht (nur Inhalte der Seite), Fallback‑Antworten (z. B. bei 403/404/No‑Content).
- Testen: mit einer echten Anzeigen‑URL starten; Randfälle prüfen (falsche URL, Startseite ohne Anzeige, PDF‑Anzeigen etc.).
Beispiel-Prompt
System-Message:
User-Message:
Tipp: Prompts lassen sich in Flowise oder mit externen Tools (z. B. ChatGPT/Claude) iterativ verfeinern.
Der erste Test verlief erfolgreich: Der Chat reagiert zuverlässig, liefert nützliche Informationen und demonstriert, wie schnell sich mit Flowise ein funktionierender Prototyp entwickeln lässt. Gleichzeitig zeigt sich aber auch, dass mit steigender Komplexität die Anforderungen an Knoten, State-Management und Integration stark zunehmen.
Stärken:
- Diverse Möglichkeiten durch zahlreiche Knoten-Typen, Tools und Integrationsmöglichkeiten
- Leistungsfähige Agenten-Knoten, die eine Vielzahl von Aufgaben übernehmen und abbilden können
- Definition von strukturierten JSON-Daten für die Rückgabe bei LLM-Knoten
Schwächen:
- Komplexität wächst mit der Anzahl an Knoten/Schleifen/Abzweigungen
- Performance bei der Ausführung von größeren Flows mit vielen LLM-Knoten wirkt träge
- Allgemein: Sprachmodelle sind nicht perfekt und liefern nicht immer wahrheitsgemäß Informationen/Antworten
Unser Fazit: Flowise bietet einen einfachen Einstieg in die Modellierung von Agenten-Flows. Erste Ergebnisse lassen sich schnell erreichen, und es gibt zahlreiche Vorlagen, an denen man sich orientieren kann. Für einfache, manuelle Workflows ist das Tool bestens geeignet. Wer jedoch sehr komplexe Automatisierungen plant, muss mehr Zeit investieren und mit Einschränkungen rechnen.
Unsere Learnings – Chancen nutzen
Nach den ersten intensiven Erfahrungen mit verschiedenen AI-Tools haben wir für uns ein klares Bild gewonnen: Der Einsatz lohnt sich, aber nicht ohne Einschränkungen. Besonders bei Themen wie Datenschutz und Urheberrecht bleiben Fragezeichen. Sensible Daten sollten nicht unbedacht in externe Systeme eingegeben werden und bei Bildern oder Texten ist immer zu prüfen, ob die Nutzung auch rechtlich abgesichert ist.
Hinzu kommt die Tool-Flut. Fast wöchentlich erscheinen neue Plattformen, die vermeintlich alles noch besser, schneller oder günstiger machen. Doch jede Evaluierung kostet Zeit – und am Ende braucht es klare Entscheidungen, welche Tools wirklich in die eigenen Prozesse passen und einen messbaren Mehrwert liefern.
Am wichtigsten ist für uns jedoch die Erkenntnis: KI ersetzt kein Team. Sie kann Abläufe beschleunigen, Ideen anstoßen und Routineaufgaben übernehmen – aber die menschliche Kreativität, die Erfahrung im Umgang mit Kunden und die Fähigkeit, zwischen den Zeilen zu lesen, bleiben unersetzlich. Vorerst sehen wir KI deshalb nicht als Ersatz, sondern als Erweiterung.
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