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  • Folge 16: Mein KI_Agent labert sch***e
    Dec 12 2025
    „Ich habe Angst, dass die KI-Agenten sch*iße empfehlen.“
    Diesen Satz höre ich aktuell daily.

    Die Sorge ist real. Denn falsche Antworten können teuer werden und Vertrauen zerstören.

    Halluzinationen passieren aber nicht einfach.
    Sie entstehen dort, wo Struktur fehlt.
    Und genau das trennt ein offenes Modell von einem gesteuerten KI-Agenten.

    Ein Sprachmodell kennt deine Daten nicht.
    Es kennt deine Abläufe nicht.
    Es hat keinen Rahmen.
    Also generiert es Antworten auf Basis statistischer Wahrscheinlichkeiten, auch wenn die inhaltliche Grundlage fehlt.

    Ein KI-Agent ist kein freies Modell.
    Er hat feste Regeln.
    Er hat Grenzen.
    Und er hat Kontrollpunkte, bevor etwas nach außen geht.

    Und bevor jemand sich das Worst-Case-Szenario ausmalt...

    Natürlich lässt niemand ein wildes Tier direkt auf seine Website.
    Wir testen intern.
    Staging. Playground.
    Fragen provozieren, Fehler suchen, Grenzen austesten.
    Dann Schritt für Schritt scharf schalten.
    Kontrolliert und nicht blind.

    Wenn diese Struktur steht, kann man aufatmen.
    Der Agent wird verlässlich.
    Er arbeitet stabil.
    Er erkennt Unsicherheiten und übergibt sauber an Menschen.
    Und mit kontrollierten Updates wird er präziser, ohne jemals unkontrolliert „weiterzulernen“.

    Halluzinationen passieren nicht „einfach so“.
    Sie sind das Resultat von Struktur
    oder eben von fehlender Struktur 😅

    Mit klaren Daten, klaren Regeln, sauberen Kontrollmechanismen und den richtigen Schnittstellen wird aus einem Sprachmodell ein verlässlich gesteuerter KI-Agent, der Teams entlastet statt gefährdet.
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    2 m
  • #15 Chatbot vs KI-Agenten
    Dec 3 2025
    Unternehmen setzen Chatbots ein, aber sie schaffen selten das, was Kundenbindung wirklich braucht.

    Verständnis, Entscheidungen und gelöste Fälle.

    Genau hier entsteht gerade ein massiver Gap.

    Chatbots beantworten weiter Fragen.
    KI-Agenten übernehmen längst komplette Aufgaben.
    Sie schließen Vorgänge ab, greifen auf CRM oder ERP zu, tragen Daten ein, aktualisieren Informationen und erkennen Absichten, ohne dass Teams jeden Schritt manuell begleiten müssen.

    Von außen haben beide auf der Website die gleiche Oberfläche.
    In der Architektur beider Systeme liegen jedoch deutliche Unterschiede in Tiefe und Wirkung.

    Und genau deshalb wundern sich viele aktuell, warum ihre Chatbots kaum Effekt zeigen,
    während KI-Agenten Teams spürbar entlasten können.
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    2 m
  • #14 - Obacht beim KI-Agenten zulegen
    Nov 28 2025
    „Hauptsache, wir haben auch einen.“
    Das scheint gerade das Motto vieler Mittelständler zu sein,
    wenn es um KI-Agenten geht.

    Schnell, günstig, in 10 Minuten eingerichtet.
    Nur dass danach keiner so genau weiß,
    was sie eigentlich bringen.

    Und man fragt sich dann:
    Ist das Ergebnis jetzt Smalltalk?

    Jap, meistens schon 😅

    Viele dieser Systeme verstehen keine Prozesse.
    Sie wissen nicht, was im CRM steht,
    kennen keine offenen Tickets im Service-Tool
    und greifen auf keine Produktdaten aus dem PIM oder ERP zu.

    Dann reden sie zwar mit dem Kunden,
    aber halt absolut ohne Kontext.
    Sie wissen nicht, dass der Kunde gestern schon eine Reklamation gemeldet hat,
    dass ein Angebot offensteht
    oder dass ein Ersatzteil gar nicht lieferbar ist.

    Du weißt, worauf ich hinauswill, oder? 😆

    Warum also Chatbots als Beschäftigungstherapie einsetzen,
    wenn man Kunden stattdessen rund um die Uhr
    wirklich beraten und betreuen kann?


    Ein echter KI-Agent arbeitet wie ein Kollege.
    Er verbindet sich mit CRM, Ticketsystem oder Shop,
    zieht Daten heran,
    kommuniziert bidirektional
    und versteht, was gebraucht wird.

    Das dauert zwar länger als 10 Minuten,
    aber dann habt ihr auch echte Unterstützung...
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    2 m
  • #13: Erfolgsfaktor Datenqualität
    Nov 14 2025
    Wie du Automatisierung ruinierst, bevor sie überhaupt startet.

    Viele Unternehmen investieren in Tools, KI-Agenten und Automatisierungsszenarien und wundern sich dann über schlechte Ergebnisse 🙃

    Der Grund ist meisten eine schlechte Datenqualität.

    // Veraltete Informationen
    // Lückenhafte Einträge
    // Uneinheitliche Datenstrukturen
    // Keine eindeutigen Quellen

    Kein Wunder, dass daraus
    falsche Entscheidungen entstehen, Kommunikation ins Leere läuft und Prozesse eher Chaos automatisieren als Klarheit schaffen.

    Statt Effizienz entsteht Mehraufwand. Statt Vertrauen in die Automation, eher Frust.

    Und am Ende wird nicht die Datenqualität hinterfragt, sondern das ganze Projekt 😅

    Würdest du deinen eigenen Daten blind vertrauen? 🤔
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    1 m
  • #12: Automatisierung im Marketing
    Nov 11 2025
    Automatisierungen sind super, wenn sie nicht gegen Dich arbeiten.

    Denn hier scheitern viele Teams:
    // Prozesse werden automatisiert, bevor sie verstanden sind
    // Tools übernehmen Aufgaben, die niemand gebraucht hat
    // Zeitersparnis bleibt aus – die Komplexität steigt

    → Am Ende läuft mehr automatisch, aber nichts besser 😅

    Es hilft enorm, wenn man:
    // Erst Prozesse analysiert, dann automatisiert
    // Immer vom Ziel aus denkt, nicht vom Tool
    // Human in the Loop, besonders bei kritischen Themen, die geprüft werden müssen

    Gute Automatisierung spart Zeit, schafft Fokus und stärkt Teams.
    Aber nur, wenn sie mit Sinn und Struktur umgesetzt wird.

    Nicht alles, was automatisierbar ist, ist auch sinnvoll.

    Also nicht automatisieren, um zu automatisieren. Sondern, um Kapazität für das zu schaffen, was kein System übernehmen kann.
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    2 m
  • #11: Agenturhandling
    Nov 7 2025
    Eine Agentur beauftragen ist leicht. Richtig zusammenarbeiten nicht.

    Denn genau hier verlieren viele Projekte an Tempo:
    // Abstimmungen werden seltener
    // Feedback dauert
    // Erwartungen bleiben unausgesprochen

    → Die Zusammenarbeit stockt, obwohl das Projekt längst läuft 🙃

    Was dann hilft:
    // Klare Rollen und Reaktionszeiten
    // Verbindliche Check-ins
    // Gemeinsames Verständnis von Zielen und Prioritäten

    Gutes Agenturhandling spart nicht nur Zeit, es schafft Klarheit, Verlässlichkeit und Fokus!
    Und genau das ist die Grundlage für Wirkung.

    Nicht erst in der Umsetzung, sondern von Anfang an 🤝

    Budget allein reicht nicht. Echte Ergebnisse entstehen nur, wenn beide Seiten Verantwortung übernehmen.

    Vielleicht ist das ein guter Moment, beim nächsten Projekt nicht nur in Maßnahmen zu denken, sondern auch in Zusammenarbeit.

    Also ich werde bei der digit.ly GmbH tatsächlich dafür bezahlt, Ar***tritte zu verteilen, wenn es nötig ist und das wissen unsere Partner sehr zu schätzen 🙄
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    2 m
  • #10 KI Agenten als SEO Datenlabore
    Oct 10 2025
    KI-Agenten & SEO-Tools. Zwei Perspektiven, ein Ziel: bessere Inhalte.

    SEO-Tools wie SISTRIX oder SEMrush liefern harte Fakten:
    // Suchvolumen
    // Wettbewerbsanalysen
    // SERP-Verläufe

    → Sie zeigen, WONACH Menschen suchen und wie sich ihr Verhalten entwickelt.

    KI-Agenten ergänzen diese Sicht:
    // Sie erfassen, WIE Menschen fragen, in natürlicher Sprache
    // Sie zeigen, was Nutzer spontan brauchen
    // Sie machen Themen sichtbar, bevor sie in Tools auftauchen

    Gemeinsam entsteht ein viel klareres Bild 🧩

    Welche Insights habt ihr schon aus den Fragen an eure KI-Agenten gewonnen? 🤔

    Fragen? vu@digitly.de
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    1 m
  • #9 Server Side Tracking
    Sep 29 2025
    Third-Party-Cookies verschwinden und damit bricht das Fundament vieler Tracking-Setups weg 🫠
    Server Side Tracking ist die Antwort für alle, die weiterhin verlässliche Daten wollen.

    Stefan Steinmann erklärt,
    // wie ihr mit First-Party-Daten unabhängiger werdet
    // warum Server Side Tracking Ladezeiten verbessert
    // welche Stolperfallen ihr kennen müsst

    Was Ihr davon habt?
    -> Stabilere Datenbasis
    -> Schnellere Websites
    ->Mehr Kontrolle über eure Datenflüsse

    Ohne sauberes Setup und Consent läuft auch hier nichts.

    Fragen? -> @digit.ly GmbH
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    2 m