User Stories sind das Herzstück agiler Entwicklung: prägnante Beschreibungen, die Anforderungen klar und verständlich formulieren. Doch nach meiner Erfahrung gehen in der Praxis Details oft verloren, Missverständnisse entstehen und wertvolle Zeit wird in endlose Klärungen investiert.
Ich zeige dir hier (PDF unten), wie du mit Chat GPT User Stories nicht nur formulieren, sondern direkt in KI-gestützte Workflows übersetzen kannst: Meine Custom GPTs machen aus User Stories nicht nur Textfragmente, sondern verlässliche, umsetzbare Anforderungen.
Die Vorteile dieser Vorgehensweise:
✓ Automatisierte Präzision: Deine User Story wird zu einer klaren, verständlichen Beschreibung ohne Lücken oder Interpretationsspielräume.
✓ Vertieftes Verständnis: Die KI stellt gezielte Rückfragen und deckt fehlende Details auf, um Anforderungen umfassend abzubilden.
✓ Dynamische Akzeptanzkriterien: Anstatt abstrakte Ziele zu diskutieren, formuliert die KI klare Bedingungen, die automatisch überprüft werden.
✓ Skalierbare Lösungsansätze: Aus der User Story wird eine Problemstellung und die KI liefert direkt kreative und praxistaugliche Lösungen.
✓ Simuliertes Nutzerfeedback: Realitätsnahe Tests durch die KI sorgen für fundierte Optimierungen bevor echte Nutzer einbezogen werden.
Durch meinen Workflow mit Custom GPTs bleiben deine User Stories nicht im Theoretischen stecken. Sie werden zu präzisen, verständlichen und sofort umsetzbaren Vorgaben.
👉 Möchtest du wissen, wie du das konkret umsetzt? In meinem Leitfaden „User Stories mit KI“ zeige ich dir, wie. Hier geht´s zu meinem Leitfaden Agilität + KI: User Stories
In 6 Schritten zur Automatisierung
Viele Unternehmen experimentieren mit KI aber nur wenige integrieren sie so, dass wirklich Zeit gespart, Qualität gesichert und Teams entlastet werden.
💡 Aber wie wird aus punktueller KI-Nutzung ein sinnvoller, automatisierter Marketingprozess?
In meinem Cheat Sheet, das ihr euch unten downloaden könnt zeige ich die 6 entscheidenden Schritte, um KI nicht nur punktuell zu nutzen, sondern systematisch in Marketingprozesse zu integrieren:
[1] Relevante Anwendungsfelder identifizieren und priorisieren
Wo stecken die größten Zeitfresser? Inhalte, Recherche, Newsletter?
Wer hier ansetzt, gewinnt sofort an Effizienz.
[2] Toollandschaft strategisch aufbauen
Einzeltools bringen wenig, die Kombination macht den Unterschied: von ChatGPT bis n8n, eingebettet in bestehende Systeme wie Notion oder CMS.
[3] Prozesse sichtbar machen
Erst wenn klar ist, wer was wann macht, lässt sich gezielt automatisieren. Visualisierung ist der Schlüssel.
[4] Prompts & Workflows standardisieren
Erfolgreiche Prompts sollten nicht im Kopf bleiben, sondern als Templates und Custom GPTs wiederverwendbar sein, inklusive Review-Gate.
[5] Iterativ optimieren & Review-Gate
Nicht alles auf einmal, kleine Iterationen, klares Feedback und kontinuierliche Verbesserung schaffen echten Fortschritt.
+ 𝐑𝐞𝐯𝐢𝐞𝐰 𝐆𝐚𝐭𝐞: Automatisch generierte Inhalte sollten immer durch ein manuelles oder teilautomatisiertes QA-Gate laufen für Stil, Fakten, Ton und rechtliche Aspekte. Dies kann auch durch ein spezialisiertes Custom GPT unterstützt werden.
[6] Governance & Datenschutz klären
KI braucht Rahmenbedingungen: Datenschutz, Rollenklarheit und Transparenz über KI-generierte Inhalte sind Pflicht.
Hier geht´s zu meinem Cheet Sheet: KI-Integration in Marketing-Workflows
Denn Prompting ist nicht das Hacken eines Automaten, sondern das Trainieren einer neuen Sprach- und Denkweise. Eine, die gleichzeitig analytisch und kreativ sein muss.
Es ist erstaunlich, wie hartnäckig sich das Missverständnis hält, Prompting sei nur ein „Trick“, um KI-Systeme auszutricksen.
Ein bisschen clever formulieren, ein bisschen auf die richtigen Keywords achten und fertig ist der magische Output? Diese Herangehensweise stößt schnell an die Grenze. Genau an die Grenze, hinter der hochwertige Ergebnisse liegen.
Gutes Prompting ist echte, dialogische Kompetenz: das strukturierte, präzise, empathische Kommunizieren mit einem komplexen System:
Du musst wissen, was Du willst und es auf eine Weise formulieren, die sowohl menschlich nachvollziehbar als auch für die KI interpretierbar ist.
Du musst kontextualisieren und antizipieren, wie eine KI reagiert.
Du musst systematisch optimieren, messen und iterieren.
Prompt Optimization wird zur Schlüsselkompetenz
Der neue Leitfaden von OpenAI unterstreicht diese Entwicklung:
Statt „einfach ein bisschen besser fragen“ geht es jetzt darum, systematisch
• Kontext und Zielsetzung zu präzisieren
• explizite Anweisungen zu geben
• Antworten iterativ zu verbessern und Modelle zu steuern statt sich von ihnen überraschen zu lassen.
Mit anderen Worten: Gutes Prompting ist eine strategische Kommunikationsdisziplin und die besten Ergebnisse entstehen nicht durch spontane Kreativität, sondern durch methodisches Optimieren.
In meinen Beratungen arbeite ich bewusst nicht mit „Prompt-Rezepten“, sondern zeige, wie sich individuelles Prompting als strategisches Werkzeug nutzen lässt:
Für bessere Prozesse, innovativere Ergebnisse und Teams, die souverän mit generativer KI umgehen.
Lass uns aufhören, Prompting zu unterschätzen. Es verdient denselben Respekt und Aufmerksamkeit wie jede andere echte fachliche Kompetenz.
👉 Deshalb habe ich einen umfassenden Prompting-Leitfaden entwickelt: praxisorientiert und methodisch.
Meine Mission:
Dich nicht mit Best Practices von gestern abspeisen, sondern dir das Denken, Testen und Optimieren beibringen, das du wirklich brauchst, um KI sinnvoll und erfolgreich einzusetzen.
Wenn Du lernen willst, wie du:
• präzisere Prompts entwickelst,
• systematisch testest,
• bessere Ergebnisse kontrollierst,
Design Thinking bedeutet in der Praxis aufwendige Workshops mit bunten Zetteln, großen Ideen und oft der Frust beim Transfer in den Alltag.
Aber was, wenn du diesen Prozess systematisch mit KI abbilden könntest: Schritt für Schritt, prompt für prompt?
👉 Genau das geht. Und zwar ziemlich gut.
Ich habe die Phasen des Design Thinking in Custom GPTs übersetzt:
Nutzerbedürfnisse erkennen durch simulierte Interviews oder Analyse echter Rezensionen
• Ideen generieren: kreativ UND strukturiert
• Prototypen bauen: erstmal textbasiert, dafür schnell
• Hypothetisches Feedback einholen bevor Du live gehst
• Lernen & optimieren: iterativ, wie es sein sollte
Es ist nicht kompliziert. Sondern klar, nachvollziehbar und sofort nutzbar – nutzerzentrierte Innovation auf KI-Basis.
Und es funktioniert nicht nur für Produkte. Sondern auch für Prozesse, Strategien, u.v.m.
Und wenn Du tiefer einsteigen willst buche meinen Kurs „Design Thinking mit KI“
… und sie verändert, wie wir mit KI arbeiten:
Dein Name? Deine Tonalität? Was Dir wichtig ist?
ChatGPT merkt sich das jetzt dauerhaft.
Doch Achtung: Das Gedächtnis ist kein Automatismus. Es braucht Führung, denn die KI wird nicht durch Rechenleistung besser, sondern durch gute Kommunikation, Kontext und klare Anleitung.
Was bedeutet das konkret?
Statt Dich bei jedem neuen Chat zu wiederholen, kannst Du jetzt einmal sauber definieren, wie Du arbeitest, kommunizierst und denkst und ChatGPT lernt mit.
Das verändert sich im Detail:
– Mehr Konsistenz in Deinen Ergebnissen
– Schnellere Antworten mit weniger Korrekturschleifen
– Persönlichere Empfehlungen und Formulierungen
– Bessere Zusammenarbeit auf langfristige Aufgaben
Aber nur wer das Gedächtnis aktiv führt, profitiert wirklich. Denn Du musst entscheiden, was gespeichert wird und was wieder vergessen werden soll.
Meine Tipps für den Einstieg:
👉 Memory aktivieren (in den Einstellungen)
👉 Klare Wissensanker setzen – z. B. Wer bin ich, wie spreche ich, was sind meine Ziele?
👉 Feedback geben: „So bitte nicht mehr“, „Das war genau richtig“. So lernt die KI wie ein neuer Mitarbeiter
👉 Regelmäßig überprüfen, ob das, was gespeichert ist, noch aktuell oder sinnvoll ist
Das Ziel: Eine KI, die Dich kennt. Nicht als spooky Überwachung sondern als echte hilfreiche Assistenz.
ChatGPT bietet mit „Projekte“ eine Möglichkeit, Aufgaben zu strukturieren und KI-basierte Workflows effizient umzusetzen. Parallel dazu stehen die Custom GPTs zur Verfügung.
Aber: Wo liegt der Unterschied in der Anwendung? Was passt besser zu Deinem Vorhaben?
Der Unterschied:
Custom GPTs
sind eigenständige „Instanzen“ von GPT, die Du mit Persönlichkeit, Fachwissen und Regeln ausstattest. Für erweiterte Funktionalitäten kannst Du externe Tools integrieren. Du trainierst sie, gibst ihnen ein Gedächtnis und kannst sie auch anderen zugänglich machen.
Sie eignen sich perfekt für:
• wiederkehrende Aufgaben mit gleichbleibendem Ton (Dein virtueller Assistent)
• Rollen wie Coach, Redakteur, Übersetzer, Ideengeber
• öffentlich oder intern zugängliche Tools mit individueller Note
Projekte
hingegen sind eine Art Arbeitsumgebung innerhalb ChatGPT, ideal für komplexere Aufgaben mit mehreren Bestandteilen: Du kannst hier alles sammeln, was zum Projekt gehört: Dateiuploads, Verlauf, Anweisungen. Alles ist an einem Ort.
Sie eignen sich perfekt für:
• Content-Produktionen mit Korrekturschleifen
• explorative Aufgaben (Recherche, Entwürfe, Ideenfindung)
• Workspaces, in denen man sich iterativ vorarbeitet
Anwendungsbeispiele:
Projekte
Du willst eine neue Landingpage inkl. Social-Copy, FAQs und Value Proposition erstellen.
Statt alles in einem Chat zu verlieren, legst Du ein Projekt an, gliederst Deine Aufgaben und arbeitest mit Versionen – alles bleibt sauber, nachvollziehbar und wiederholbar.
Custom GPT
Du baust für Dein Team einen „Content-Coach“:
Ein Custom GPT, das alle Guidelines kennt, in eurer Sprache antwortet, und immer bereit ist, Headlines, Captions oder Redaktionspläne zu erstellen – auch für Kollegen ohne KI-Vorerfahrung.
So entscheidest Du konkret wann ein Projekt und wann ein Custom GPT passt:
[1] Ziel definieren: Brauchst Du eine dauerhafte Rolle (->Custom GPT) oder einen temporären Arbeitsraum (->Projekt)?
[2] Teste Deinen Use Case: Mach 2–3 Aufgaben in beiden Formaten. Du wirst schnell merken, was besser funktioniert.
[3] Kombinieren erlaubt: Du kannst Custom GPTs auch mit Projekte kombinieren z. B. zur Qualitätssicherung oder zur Textvariation.
Nicht jedes Problem braucht ein Custom GPT. Und nicht jedes Briefing passt in ein Projekt. Aber mit der richtigen Einschätzung am Anfang (analysiere Deine Anforderungen!) kannst Du aus beiden das Maximum herausholen.
Welche Erfahrungen hast Du mit Projekten und Custom GPTs? Stimmst Du meinen Einordnungen zu oder gibt es Ergänzungen?
Heute hatte ich die Gelegenheit einen Impulsvortrag zu halten im fantastischen KI Café von Torsten Körting.
Viele versuchen, mit „Hacks“ und standardisierten Vorlagen die perfekten Prompts zu erstellen – und wundern sich dann über mittelmäßige Ergebnisse.
Statt auf fertige Templates zu setzen, zeige ich, warum es viel effektiver ist, die Denkweise von ChatGPT zu verstehen. In meinem erprobten System erkläre ich, wie wir die KI gezielt anleiten können.
Dabei bleibt es absolut untechnisch, es geht darum, individuelle und hochwertige Resultate zu erzielen – ohne sich auf vorgefertigte Muster zu verlassen.
📂 Was erfährst du?
Warum viele Prompting-Hacks enttäuschend sind
Wie man ChatGPT wie einen verlässlichen Assistenten nutzt
Wie du KI und menschliche Intelligenz klug kombinierst
Schon gesehen? Die „Aufgaben“ Funktion von ChatGPT, die autonomes Arbeiten ermöglicht. Damit erstellt und verwaltet ChatGPT eigenständig komplette Workflows.
➡️ Direkt testen und eigene Erfahrungen sammeln – denn autonome KI Assistenten sind sowas von genial!
Meine erste Erfahrung mit der Erstellung einer kleinen Aufgabe: Funktioniert. Ab sofort habe meinen eigenen KI Assistenten / KI Agenten! Wenngleich noch viel Luft nach oben ist. Aber es ist ja auch erst eine BETA-Version, da kommt sicher noch Gutes nach.
Der Unterschied zwischen einem guten und einem genialen Prompt? Strategie.
Prompt Engineering ist wie ein Gespräch – stell die richtige Frage, und du bekommst mehr als nur eine Antwort: Du bekommst Inspiration.
Willst du den vollen Nutzen aus deiner KI ziehen?
Dann frag nicht einfach „Wie geht’s besser?“, sondern definiere deinen Zielraum:
➡️ Welche Lösung suchst du?
➡️ Welchen Stil oder Ton möchtest du?
➡️ Welche Details dürfen nicht fehlen?
Je klarer du bist, desto kreativer kann die KI sein. 🎯
Die neue Bildgenerierung in ChatGPT: Nicht perfekt, aber endlich brauchbar.
Das verändert nicht alles, aber genug, um kreativ UND effizient arbeiten zu können.
Was gut funktioniert:
✔ Szenen mit mehreren Elementen logisch und nachvollziehbar angeordnet
✔ präzise Steuerung im Dialog schrittweise, im Kontext
✔ Text im Bild – nicht mehr nur kryptisch, sondern endlich lesbar
Natürlich ist noch nicht alles rund. Haare wachsen manchmal neu, wenn sie nicht sollen. Aber: Die Richtung stimmt.