Ich wollte alles auf einmal. Mein Einstieg in die KI-Automatisierung sollte kein vorsichtiger Testlauf sein, sondern direkt das große Ganze. Warum klein anfangen, wenn man theoretisch sofort ein ganzes Medienhaus simulieren kann? Mein Plan war ambitioniert: Ein einziger Workflow sollte Ideen generieren, Texte schreiben, passende Bilder erstellen, alles in Social-Media-Formate umwandeln und schließlich vollautomatisch auf allen Kanälen posten. Das Ergebnis vorweg: Ich habe mich geirrt.

Der Traum vom perfekten KI-Workflow

Die Realität holte mich schnell ein. Statt eines eleganten Systems, das mir die Arbeit abnimmt, schuf ich mir ein digitales Monster. Ich verbrachte eineinhalb frustrierende Tage damit, Knoten zu lösen, die ich mir selbst in die Leitung gebaut hatte. Der Workflow steht nun. Er kann Texte generieren und posten. Das war es aber auch schon. Er ist weit entfernt von Perfektion, die Bilder fehlen, und die Texte haben noch Luft nach oben.

Doch genau hier liegt die Lektion. Wir neigen oft dazu, das Endprodukt zu visualisieren und vergessen den Weg dorthin. Wer direkt den Marathon laufen will, ohne vorher joggen zu gehen, wird stolpern. Mein System läuft, aber es humpelt. Und das ist in Ordnung. Dieser Blogartikel ist der Beweis. Er ist ein Produkt dieses noch unperfekten Prozesses, den ich Schritt für Schritt verfeinern werde. Man wird live sehen können, ob die Qualität mit der Zeit steigt.

Hürden im Dschungel der APIs

Die größte Herausforderung für mich als Anfänger war die technische Übersetzung meiner Wünsche. Man öffnet ein Tool wie Make.com und fühlt sich erst einmal erschlagen. Woher soll man wissen, welches unscheinbare Feld in einem Modul welche vitale Funktion steuert? Die Logik dahinter ist faszinierend, aber der Einstieg ist steinig.

Dazu kommt der Kampf mit den Zugängen. Wer verschiedene Dienste miteinander verknüpft, jongliert plötzlich mit API-Schlüsseln und Sicherheitsfreigaben. Mein Posteingang lief über. Ich erhielt gefühlt tausend Mails mit „Sicherheitshinweisen“ von Google und anderen Diensten, nur weil ich versuchte, eine Verbindung herzustellen. Das wirkt bedrohlich und seltsam, gehört aber zum Lernprozess dazu. Man muss lernen, die Sprache der Schnittstellen zu sprechen, bevor man ihnen Befehle erteilen kann.

Warum iteratives Vorgehen gewinnt

Aller Anfang ist schwer, aber die ersten Schritte sind gemacht. Mein Verständnis für die Automatisierung wächst mit jedem Fehler, den das System ausspuckt. Anstatt sofort die perfekte Maschine zu bauen, habe ich gelernt, dass ein funktionierender Prototyp wertvoller ist als ein gescheitertes Großprojekt.

Ich werde weiter an den Stellschrauben drehen. Die Prompts werden schärfer, die Bildgenerierung wird integriert, die Tonalität angepasst. Es ist ein Prozess des ständigen Lernens und Anpassens. Für Kommunikationsprofis und Unternehmer gilt dasselbe: Starten Sie klein. Automatisieren Sie einen einzigen, nervigen Prozess. Wenn der läuft, nehmen Sie sich den nächsten vor. Wer versucht, den gesamten Betrieb über Nacht auf Autopilot zu schalten, wird scheitern.

Vielleicht erkennen Sie sich in diesem Drang zur Perfektion wieder. Oder Sie stehen selbst vor dem Berg an Möglichkeiten, den KI und Automatisierung bieten, und wissen nicht, wo Sie den ersten Haken setzen sollen. Manchmal hilft ein Blick von außen, um die Komplexität zu reduzieren.

Lassen Sie uns darüber sprechen, wie wir Ihre Kommunikation effizienter gestalten können – ohne dass Sie dafür tagelang Fehlermeldungen studieren müssen. Melden Sie sich gerne bei mir.

Quellen:
https://www.make.com/en/help/general/getting-started-with-ma