Verbringst du jede Woche Stunden damit, schlechte KI-Ergebnisse nachzubessern? Du bist nicht allein – aber es gibt einen Ausweg.
Einleitung: Willkommen im Zeitalter des ‚AI Workslop‘
Die Euphorie rund um künstliche Intelligenz ist ungebrochen – und Tools wie ChatGPT, Jasper oder Copilot sind längst fester Bestandteil unseres Arbeitsalltags. Doch eine aktuelle Studie von Zapier zeigt: Über 70 % der Wissensarbeiter verbringen mehr als drei Stunden pro Woche damit, schlechte KI-Ergebnisse zu überarbeiten. Dieses Phänomen trägt den passenden Namen AI Workslop – ein Mix aus Sloppy Output (schlampige Ergebnisse), die zwar schnell generiert, aber oft unbrauchbar sind.
Was wäre, wenn du statt Nachbessern und Kontrollieren einfach smarter automatisieren könntest? In diesem Artikel zeige ich dir, wie du mit gezieltem Einsatz von Prozessvisualisierung, CRM/ERP-Strategien und HubSpot-Automatisierung den Workslop minimierst – und deine Zeit zurückeroberst.
Was ist eigentlich AI Workslop – und warum betrifft es (fast) jeden?
Der Begriff beschreibt die niedrige Qualität von KI-generierten Inhalten, die oft manuell überarbeitet werden müssen. Typische Symptome:
- Texte ohne klare Zielgruppenansprache
- Fehlender Kontextbezug in E-Mails oder Social Posts
- Falsche Daten oder veraltete Informationen in Reports
- Unstrukturierte oder verwirrende Workflows
Wichtiger Punkt: Es liegt nicht an dir – sondern am System. Die meisten Unternehmen nutzen KI als isoliertes Tool statt als integrierten Teil einer durchdachten Prozesskette.
Die Lösung: Automatisierung + klare Prozesse = hochwertige Ergebnisse
Statt KI-Ergebnisse ständig nachzujustieren, solltest du dich fragen:
Wie kann ich durch strukturierte Prozesse und Automatisierung dafür sorgen, dass KI von Anfang an besser arbeitet?
Die Antwort liegt in drei Schritten:
- Prozesse klären durch Process Mapping
- Systeme integrieren (z. B. CRM und ERP sinnvoll kombinieren)
- Workflows automatisieren mit Tools wie HubSpot und Zapier
Schritt 1: Process Mapping – der unterschätzte Gamechanger
Viele Unternehmen starten KI-Projekte „auf Zuruf“ – ohne zu wissen, wo das Tool überhaupt sinnvoll eingebunden werden kann. Process Mapping schafft hier Klarheit.
Was ist das? Es geht darum, alle relevanten Prozesse (z. B. Leadgenerierung, Angebotsversand, Kundenservice) visuell als Flussdiagramm darzustellen. So erkennst du:
- Wo KI wirklich Zeit spart
- Wo menschliche Kreativität unerlässlich ist
- Wo Automatisierung Workflows stabilisiert
Beispiel: Wenn du bemerkst, dass dein Sales-Team 40 % der Zeit mit manueller Datenpflege im CRM verbringt, kannst du über eine Automatisierung mit Zapier nachdenken – statt KI-Texte für Follow-ups dauernd neu zu korrigieren.
Schritt 2: CRM vs. ERP – was brauchst du wirklich?
Wenn dein Tech-Stack aus verstreuten Tools ohne Schnittstellen besteht, ist Workslop vorprogrammiert. Laut dem Artikel ERP vs. CRM solltest du folgende Unterschiede kennen:
| CRM | ERP |
|---|---|
| Fokus auf Kundenbeziehungen | Fokus auf Geschäftsprozesse |
| Marketing, Vertrieb, Support | Finanzen, Lager, Produktion |
| Ideal für Leadpflege & Kommunikation | Ideal für Skalierung & Ressourcenplanung |
Unser Tipp: Nutze das CRM als zentralen Daten-Hub für alle KI-gestützten Inhalte – etwa E-Mail-Automationen, Deal-Stages oder Kontaktanreicherung. Über Schnittstellen zum ERP kannst du später auch Rückläufe, Rechnungen oder Lieferviews automatisieren.
Schritt 3: HubSpot-Workflows automatisieren
In diesem Artikel findest du 11 bewährte HubSpot-Workflows, die du sofort adaptieren kannst. Unsere Top 3 gegen AI Workslop:
- Lead-Scoring + Follow-up: Statt alle Leads gleich zu behandeln, filtert HubSpot automatisch nach Score und sendet passende E-Mail-Vorlagen.
- Interne Benachrichtigungen: Wenn ein heißer Lead ein Formular ausfüllt, wird automatisch ein Slack-Alert ausgelöst – statt ein Teammitglied zu spät zu informieren.
- Content-Verteilung: Veröffentliche neue Blogartikel automatisch als Newsletter, Social Post oder In-App-Banner – ohne Copy-Paste durch Praktikanten.
Wichtig: Kombiniere diese Automationen mit klaren Prompt-Vorgaben für deine KI. Je präziser der Input, desto brauchbarer der Output.
Bonus: KI als Mitarbeiter denken (nicht als magisches Tool)
Ein häufiger Fehler: KI wird wie ein Orakel betrachtet – man gibt schnell etwas ein und hofft auf brillante Ergebnisse. Besser: Betrachte KI wie einen Junior-Mitarbeiter.
Das bedeutet konkret:
- Klare Anweisungen geben („Schreibe eine E-Mail im Stil von XY für das Segment AB“)
- Feedback geben („Das war zu lang, kürze es auf 3 Bulletpoints“)
- Automatisierte QA-Prozesse einbauen (z. B. automatische Lesezeit-Kontrolle oder Redaktionsfreigabe)
Mit diesem Mindset wird KI produktiv, nicht problematisch.
Fazit: So wirst du AI Workslop endlich los
Zusammengefasst: Workslop ist kein Technikproblem, sondern ein Prozessproblem. Mit klaren Abläufen, Systemintegration und smarter KI-Automation kannst du bis zu 3+ Stunden pro Woche zurückgewinnen – und deinen Output auf ein neues Level heben.
Statt dich über schlechte KI-Ergebnisse zu ärgern, solltest du dich fragen: Was kann ich automatisieren, um das zu vermeiden?
📣 Jetzt bist du dran
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