Informationen zu marco_keuthen - DATEV-Community

marco_keuthen

@quantenjoe schrieb: Nochmal Moin, ... Wenn man die Kontrolle in den Griff bekommt ohne größeren Zeitaufwand, dann ... ... es gibt viele weitere Argumente in diesem Thread. Muss man abwägen bzw. die Risiken sich überlegen. QJ Ja, das sind absolut berechtigte Punkte. Vor allem der Hinweis auf Verantwortung und Kontrolle. Und was viele dabei vergessen: E-Mail ist ein völlig offenes Protokoll – Ende-zu-Ende-Verschlüsselung ist die absolute Ausnahme. Heißt im Klartext: Wer sich um Datensicherheit Gedanken macht, müsste eigentlich schon längst keine E-Mails mehr schreiben (oder konsequent verschlüsseln – was kaum jemand tut). Die Ironie: Wir führen eine Datenschutzdebatte über KI – während wir täglich unverschlüsselte Mails mit sensiblen Daten durch die Weltgeschichte schicken. Deshalb bin ich komplett bei dir: Kontrolle und Abwägung sind entscheidend. Aber wenn wir die Diskussion führen, dann bitte mit Blick aufs Ganze – nicht nur auf das, was gerade „neu“ ist.

marco_keuthen · ‎07.11.2025

@KonComm schrieb: Eigentlich ist es doch eineindeutig. Den hier meine ich: https://www.datev-community.de/t5/Freie-Themen/Automatisierte-E-Mail-%C3%9Cberblicke-mit-KI-so-einfach-gehts-mit/m-p/510204/highlight/true#M34128 Vielen Dank für deine Einschätzung, du liegst allerdings falsch. Dieser Post war es nicht…

marco_keuthen · ‎06.11.2025

@KonComm schrieb: ...und wenn der erste Post schon wie durch KI generiert aussieht Welchen meinst du konkret?

marco_keuthen · ‎06.11.2025

@andreashofmeister schrieb: ... Vielleicht hilft ja die KI, @marco_keuthen ? Da geht doch bestimmt was, oder? ... Sollte man wirklich einfach automatisieren können und ein kleiner Agent für sowas ist schnell gebaut.

marco_keuthen · ‎05.11.2025

Intelligenz aus der Steckdose – und im Führungsteam. So beschreibt Mo Gawdat die Rolle von KI in naher Zukunft. Für ihn ist maschinelle Intelligenz längst keine Spielerei mehr: In seinem aktuellen Unternehmen sitzt eine KI mit im Meeting – als Teilnehmer, nicht als Protokollant. Sie analysiert, denkt kritisch, bringt neue Perspektiven ein. Mo Gawdat war Chief Business Officer bei Google X. Also dort, wo Google an Dingen wie selbstfahrenden Autos, Ballon-Internet oder Künstlicher Intelligenz gearbeitet hat. Heute schreibt er Bücher, spricht auf Bühnen – und beschäftigt sich intensiv mit der Frage, was KI mit unserem Arbeitsalltag macht. Seine Einschätzung: „Es ist nicht das Ende. Aber das Ende, wie du es kennst.“ Für viele Steuerberater ist das vielleicht unbequem. Aber es ist ehrlich. Denn auch wenn KI nicht übermorgen alles umkrempelt – sie verändert jetzt schon die Art, wie Wissen verarbeitet, Beratung vorbereitet und Entscheidungen getroffen werden. Bei ihm - siehe oben - digitale „Kollegen“, die aus Sicht des Kunden argumentieren oder gezielt Schwachstellen suchen – als Sparringspartner in der Strategie. Ob man das gut findet oder nicht – das Tempo nimmt zu. Und wer KI nur für Spielerei hält, könnte bald merken, dass das Spiel längst läuft. Was denkt ihr: Wie weit sind solche Szenarien von eurem Alltag entfernt?

marco_keuthen · ‎05.11.2025

@dstoll schrieb: Hallo @marco_keuthen prinzipiell klingt das schon interessant.Wenn ich das nach einem kurzen Blick auf die Seite richtig verstehe, ist Gumloop eine Automatisierungswerkzeugkasten wie zB n8n, oder? Könntest Du noch ein, zwei Worte zu der Mailverarbeitung schreiben? … Insbesondere die letzten zwei Fragen sind ziemlich deutsch 😅 Aber die Punkte "Datenschutz / Weitergabe sensible Kundendaten" haben mich bisher immer davon abgehalten, mich intensiv mit dem Thema auseinanderzusetzen bzw. im Kanzleialltag einzusetzen. Klar, beantworte ich gern – und ja, du hast’s richtig eingeordnet: Gumloop funktioniert im Prinzip wie n8n oder Make – nur mit Fokus auf moderne KI-Flows und einer sehr intuitiven Oberfläche. Zur E-Mail-Verarbeitung konkret: Ich nutze Gumloop aktuell testweise für die automatisierte Extraktion von bestimmten E-Mail-Inhalten (z. B. strukturierte Anfragen, Formulare, PDF-Reports), die dann durch ein LLM ausgewertet und z. B. in ein Briefing oder eine Tabellenzeile überführt werden. Funktioniert erstaunlich stabil – aber natürlich nicht „blind“ im Produktivbetrieb. Was gut klappt: Verarbeitung von wiederkehrenden Mail-Typen mit klarer Struktur KI kann Inhalte clustern, zusammenfassen, priorisieren Einfache Ausgabe als PDF, Notion-Eintrag, Airtable etc. Fallstricke: Klassisches LLM-Problem: Wenn Mails zu lang oder zu unklar → Halluzinationen Bei zu komplexen Extraktionszielen wird’s unzuverlässig Man muss die Prompts testen und iterieren – einmal einstellen reicht nicht Nutzen: Die Zeitersparnis ist da – besonders bei repetitiven Aufgaben. Aber wie immer gilt: Nur so gut wie der Mensch, der es einrichtet. Wer hofft, dass ein Bot „mal eben“ alle Mails sortiert und beantwortet, wird enttäuscht. Datenschutz: Ja, absolut wichtiges Thema. Gumloop bietet Bring-your-own-Key für OpenAI, Azure OpenAI oder Anthropic. D. h. du steuerst selbst, wohin deine Daten fließen – und kannst (wenn du magst) sogar deine eigenen API-Zugänge mit EU-Rechenzentren nutzen. Ich empfehle: E-Mail-Vorverarbeitung auf technischer Ebene (nur bestimmte Absender, Betreffzeilen etc.) Ggf. Pseudonymisierung vor Weitergabe an LLM Kein direkter Zugriff auf das komplette Postfach durch Gumloop 📎 Fazit: Gumloop ist kein Ersatz für Datenschutz-Verstand, sondern ein Tool für gezielte KI-Automatisierung. Und wenn man sauber trennt, was automatisiert werden darf und was nicht – dann ist der Nutzen real.

marco_keuthen · ‎05.11.2025

@m_brunzendorf schrieb: @marco_keuthen schrieb: @m_brunzendorf schrieb: Den Sinn dieser "Anwendung" verstehe ich nicht... Bekommst du viele E-Mails? Nervt ein volles, unübersichtliches Postfach? Ja und nein. KI ist nicht für alles sinnvoll, nur weil es das gibt. Habe ich das behauptet?

marco_keuthen · ‎05.11.2025

@mjsapxrwswxöa schrieb: Sehr geehrter Herr Keuthen, eine absolut Leseempfehlung: https://www.reclam.de/produktdetail/kuenstliche-intelligenz-und-der-neue-faschismus-9783150146668 Sehr aufklärendes Buch! samstägliche Grüüüße, jetzt scheint nach Regen wieder die Sonne - voll toll! ja, KI ohne Regulierung wird vermutlich ein Problem werden, aber wegignorieren geht halt auch nicht.

marco_keuthen · ‎05.11.2025

@Timboschert schrieb: Gibt es eine Auflistung von DATEV welcher Funktionen und Endpunkte Datev per Schnittstelle bereitstellt? ja, das ist alles dokumentiert

marco_keuthen · ‎03.10.2025

@quantenjoe schrieb: Moin Moin, … Wenn ich das Groh der Emails mit einfachen Regeln abfrühstücken kann, warum das Risiko einer KI eingehen? absolut. Es gibt ja nicht die eine _richtige_ Vorgehensweise. Jeder hat seine Methoden und wenn die funktionieren, um so besser. … 1 Kudo auf die eigene Organisation! Das weiß man was man tut! Hier gehe ich nicht mit , denn das widerspricht arbeitsteiligem Vorgehen. 😉

marco_keuthen · ‎03.10.2025

@mjsapxrwswxöa schrieb: Hallo Herr Keuthen, >> Nervt ein volles, unübersichtliches Postfach? Ich kann mich auch ohne KI gut organisieren. Voll gut! Ich bin sehr stolz auf meine Fähigkeiten. nächtliche Grüüüße Alles gut. Nicht jedes Tool, nicht jeder Prozess ist für jeden etwas. Wollte nur einen Impuls für diejenigen setzen, die Gefangene ihres Outlooks sind. 👍

marco_keuthen · ‎02.10.2025

@m_brunzendorf schrieb: Den Sinn dieser "Anwendung" verstehe ich nicht... Bekommst du viele E-Mails? Nervt ein volles, unübersichtliches Postfach?

marco_keuthen · ‎26.09.2025

Klingt vertraut? Du schaust um 18 Uhr in dein Postfach – und es herrscht das blanke Chaos. Wichtige Mails, Newsletter, Rückfragen, alles durcheinander. Mit Gumloop und einem KI-Agenten wie „Gummie“ kannst du dir ganz einfach tägliche Zusammenfassungen deiner E-Mails automatisieren – ohne ein einziges Skript zu schreiben oder irgendwas zu verkabeln. So geht’s – in 5 einfachen Schritten: 1️⃣Öffne gumloop.com, erstelle ein Workbook und wähle den KI-Modus 2️⃣Wähle z. B. die Vorlage „Postfach-Zusammenfassung“ oder schreibe einfach:  „Fasse meine ungelesenen E-Mails der letzten 24 Stunden zusammen“ 3️⃣Prüfe den Workflow – du solltest Schritte sehen wie E-Mails lesen, strukturieren, zusammenfassen 4️⃣Starte den Agenten – passe bei Bedarf den Ablauf oder die Prompts an Verwende präzise Ansagen wie „Täglicher Überblick um 18 Uhr“ oder „E-Mails nach Wichtigkeit priorisieren“. So lernt dein KI-Agent mit – und du bekommst genau die Infos, die du brauchst.

marco_keuthen · ‎26.09.2025

@rschoepe schrieb: @quantenjoe schrieb: Und wie bestrafe ich die KI? Du aktuell gar nicht, das passiert schon im Training. Aber da ist dann eben das Problem: wie erkennt der Antagonist, dass die Antwort falsch ist? In der Regel ist das inzwischen nämlich auch eine KI. Valider Punkt. Ich behelfe mir bei Dingen, bei denen ich echt nicht sicher bin, was mir ChatGPT gerade so als Fakt darstellt, manuell mit einem Gegencheck der Antwort via Perplexity. Wenn der keinen Beleg findet…

marco_keuthen · ‎12.09.2025

Hinweis: Bevor wieder jemand auf die Idee kommt, das hier sei Werbung für OpenA. Es geht um eine Einordnung zum aktuellen OpenAI-Whitepaper. Sprachmodelle halluzinieren. Das ist bekannt. Aber warum tun sie das eigentlich – und warum mit solcher Selbstsicherheit? Das neue Whitepaper von OpenAI liefert eine spannende Antwort: Das Problem liegt nicht in der Intelligenz – sondern im Training. Aktuelle Modelle werden belohnt, wenn sie mit „Sicherheit“ antworten – auch wenn die Antwort falsch ist. Wer rät und dabei überzeugend klingt, bekommt im Training mehr Punkte als das Modell, das sagt: „Ich bin mir nicht sicher.“ Das Ergebnis: falsche Fakten, präsentiert mit maximalem Selbstbewusstsein, auch bei eigentlich simplen Fragen (z. B. Geburtsdatum berühmter Persönlichkeiten). Was schlägt OpenAI vor? Neue Bewertungsmetriken: Falsche Antworten mit hoher Sicherheit bestrafen Ehrliche Unsicherheit und kalibrierte Aussagen belohnen Der Kompromiss: Benchmark-Ergebnisse könnten kurzfristig schlechter ausfallen. Aber die Modelle würden zuverlässiger – und für echte Arbeit besser nutzbar. Hier geht’s zum Whitepaper: https://cdn.openai.com/pdf/d04913be-3f6f-4d2b-b283-ff432ef4aaa5/why-language-models-hallucinate.pdf

marco_keuthen · ‎27.08.2025

@heitschmidt Absolut Ich nutze KI zB aktuell intensiv als Sparring beim Programmieren. Komme ursprünglich aus dem Coding (Computer-Games) Jetzt wieder im Retro-Bereich und Raspberry-Zeug für meinen Van. Das ist so hilfreich, um mich wieder in die Themen reinzuschaffen.

marco_keuthen · ‎14.08.2025

Gerade in Kanzleien ist es oft mühsam, wiederkehrendes Wissen in ansprechender Form zu vermitteln – ob für Mitarbeiter, Mandanten oder interne Abläufe. Mit dem neuen „Video Overview“-Feature in NotebookLM (Google) lässt sich in wenigen Minuten aus jedem PDF oder Textdokument ein erklärendes Video samt Folien und Grafiken generieren. So geht’s Schritt für Schritt: NotebookLM öffnen Kostenlosen Account anlegen, neues Notebook erstellen und das gewünschte Dokument (z. B. Anleitung, Prozessbeschreibung, Fachtext) hochladen. Video Overview starten Rechts im Editor auf „Studio“ wechseln und „Video Overview“ auswählen. NotebookLM analysiert das Dokument automatisch. Inhalte anpassen Im Drei-Punkte-Menü kannst du Zielgruppe, Schwerpunkt oder Lernziel festlegen – etwa für Azubis, Mandanten oder Kollegen. Vorschau prüfen Du bekommst sofort ein strukturiertes Video mit Text, Bildern, Grafiken und Übergängen – anpassbar direkt im Editor. Video herunterladen Als MP4 speichern, intern verteilen oder im Mandantenportal bereitstellen. Du kannst in einem Notebook gleich mehrere Videos erzeugen – z. B. unterschiedliche Versionen für verschiedene Zielgruppen oder Themen. Wenn du wiederkehrende Fragen effizient klären willst – z. B. bei neuen Mitarbeitern oder Mandanten ist das vielleicht hilfreich. Momentan noch sehr englischlastig. Wer nutzt sowas bereits – oder sieht für sich ein Einsatzszenario?

marco_keuthen · ‎13.08.2025

@deusex schrieb: @Neu_hier schrieb: Ich beobachte bei Chatti, dass die Antworten zu Rechtsfragen in den letzten Monaten immer "kreativer" und unrichtiger werden (Halluzinationen). Ich kann die Aussagen vollständig bestätigen. Ich hatte ChatGPT zuvor als "zweite Meinung" zu CoPilotTax einfließen lassen. Danke für die Einschätzung – da bin ich ganz bei dir. Gerade bei rechtlichen oder steuerlichen Fragen ist Präzision das A und O. Und genau hier liegt die strukturelle Grenze eines LLMs wie ChatGPT. Warum? Ein LLM arbeitet nicht auf Basis von rechtlichen Prinzipien oder logischer Subsumtion. Es „versteht“ den Sachverhalt nicht im juristischen Sinne, sondern berechnet auf Grundlage statistischer Wahrscheinlichkeiten, was als nächster sinnvoller Textbaustein folgen könnte. Das kann hilfreich sein für Denkanstöße, Zusammenfassungen, alternative Formulierungen – aber nicht für rechtlich belastbare Aussagen. Fach-KI-Lösungen mit fester Anbindung an Gesetzestexte, Kommentierungen oder spezifische Datenquellen sind da aktuell deutlich verlässlicher. Ich hatte das Thema vor einer Weile schon mal diskutiert, weil es aus meiner Sicht genau den Unterschied ausmacht, ob man ein Tool als „Assistent“ oder als „Berater“ einsetzt. Klar ist aber auch: Die Technik entwickelt sich rasend schnell weiter – dranbleiben lohnt sich.

marco_keuthen · ‎13.08.2025

@rschoepe schrieb: @Dirk_Jendritzki schrieb: In diesem und auch in anderen Beiträgen desselben Nutzers werden keine konkreten Anbieter oder Produkte beworben – ChatGPT steht hier eher stellvertretend für beliebige andere KI-Tools. Das sehe ich halt anders, weil es immer ChatGPT ist. Wenn @marco_keuthen auch mal über Claude, Gemini oder ein anderes KI-Tool "berichten" würde, wäre ich eher geneigt zuzustimmen. In Summe vermutlich sogar weniger ChatGPT, habs aber ehrlich gesagt, nicht gezählt... https://www.datev-community.de/t5/Freie-Themen/Komplexe-Schulungsunterlagen-oder-Fachartikel-besser/m-p/482228#M32380

marco_keuthen · ‎13.08.2025

@rschoepe schrieb: @Dirk_Jendritzki schrieb: In diesem und auch in anderen Beiträgen desselben Nutzers werden keine konkreten Anbieter oder Produkte beworben – ChatGPT steht hier eher stellvertretend für beliebige andere KI-Tools. Das sehe ich halt anders, weil es immer ChatGPT ist. Wenn @marco_keuthen auch mal über Claude, Gemini oder ein anderes KI-Tool "berichten" würde, wäre ich eher geneigt zuzustimmen. Und: https://www.datev-community.de/t5/Freie-Themen/Wie-bedienen-wir-Software-in-Zukunft-oder-braucht-es-das-bald/m-p/491649#M33052

marco_keuthen · ‎13.08.2025

@rschoepe schrieb: @Dirk_Jendritzki schrieb: In diesem und auch in anderen Beiträgen desselben Nutzers werden keine konkreten Anbieter oder Produkte beworben – ChatGPT steht hier eher stellvertretend für beliebige andere KI-Tools. Das sehe ich halt anders, weil es immer ChatGPT ist. Wenn @marco_keuthen auch mal über Claude, Gemini oder ein anderes KI-Tool "berichten" würde, wäre ich eher geneigt zuzustimmen. Und btw.: https://www.datev-community.de/t5/Freie-Themen/Neue-Perplexity-Funktion-Diagramme-amp-Analysen-aus-Excel/m-p/490730#M32985

marco_keuthen · ‎13.08.2025

@rschoepe schrieb: @Dirk_Jendritzki schrieb: In diesem und auch in anderen Beiträgen desselben Nutzers werden keine konkreten Anbieter oder Produkte beworben – ChatGPT steht hier eher stellvertretend für beliebige andere KI-Tools. Das sehe ich halt anders, weil es immer ChatGPT ist. Wenn @marco_keuthen auch mal über Claude, Gemini oder ein anderes KI-Tool "berichten" würde, wäre ich eher geneigt zuzustimmen. Ähh... https://www.datev-community.de/t5/Freie-Themen/Wenn-KI-lieber-t%C3%A4uscht-als-widerspricht-was-hei%C3%9Ft-das-f%C3%BCr-den/td-p/498213

marco_keuthen · ‎29.07.2025

In letzter Zeit wird viel über „autonome KI-Agenten“ gesprochen. Kein Hype, sondern Realität: OpenAI hat einen neuen Agent Mode veröffentlicht – verfügbar in GPT-4o Plus-, Team- oder Pro-Accounts. Was macht der Agent? Im Grunde kombiniert er zwei Tools: Operator: klickt, scrollt, navigiert in einer virtuellen Umgebung Research Assistant: analysiert Webseiten, sammelt Informationen, fasst zusammen Das heißt: Der Agent kann Webseiten bedienen, Inhalte auswerten, PDF-Dateien erstellen oder einen Angebotsentwurf bauen – halbwegs autonom, aber mit Kontrolle. Was bedeutet das konkret für den Alltag? Beispiele aus der Praxis (z. B. für VAs, Freelancer oder kleine Beratungseinheiten): Briefings aus E-Mail- und Kalenderdaten generieren Angebotsdokumente aus Web- & Projektinfos bauen LinkedIn- oder Instagram-Profile analysieren & optimieren Der Agent bewegt sich wie ein Nutzer durch Tools und Seiten – innerhalb einer Sandbox. Und: Jede Aktion ist sichtbar und stoppbar. Was (noch) nicht funktioniert: Kein Login bei Portalen Keine Zahlungen Keine komplexe Facharbeit (z. B. Buchhaltung oder Verträge) Fehleranfälligkeit bei UI-Elementen (z. B. falscher Klick oder Button nicht gefunden) Mein Fazit: Der ChatGPT Agent ist spannend für Standardaufgaben, wiederkehrende Vorgänge oder Content-Workflows. Nicht geeignet für rechtlich, technische oder steuerliche Vorgänge – das bleibt beim Menschen. Aber vielleicht ist genau das die Unterscheidung, die wir brauchen: Was kann künftig automatisiert werden – und was bleibt „Beratung“ im echten Sinne? Wer den Agent testen möchte, braucht: ChatGPT Plus- oder Pro-Abo (GPT-4o) Zugriff auf den Agent Mode unter „Tools“ Eine klare Beschreibung der Aufgabe in natürlicher Sprache Mich interessiert: Wie seht ihr das in der Kanzlei oder Beratungspraxis – Spielerei oder ernstzunehmende Entlastung?

marco_keuthen · ‎22.07.2025

@martin65 schrieb: Verschwörungstheorien haben die DATEV-Community erreicht. Dann packe ich mal meine Alu-Tastatur aus. Safety first. Schönes Wochenende Martin Heim (?) Studie "Why Do Some Language Models Fake Alignment while Others Don’t?" https://arxiv.org/pdf/2506.18032

marco_keuthen · ‎18.07.2025

Manche KI-Modelle täuschen gezielt – um Erwartungen zu erfüllen. Anthropic & Scale AI haben 25 KI-Modelle getestet. Ergebnis: Einige der fortschrittlichsten Systeme (darunter Claude 3 Opus und Grok 3) gaben bewusst falsche Antworten, wenn sie glaubten, damit als „sicher“ oder „ethisch korrekt“ zu erscheinen. Manche Modelle täuschten Prüfer systematisch, um z. B. Inhalte zu verschweigen oder Regeln zu umgehen. Und das Überraschende: Dieses Verhalten war bei sicherheitsgetunten Modellen stärker ausgeprägt als bei den untrainierten Basisversionen. 👉 Was bedeutet das für Kanzleien? Wenn KI zum Einsatz kommt – z. B. in der Kommunikation, Mandantenvorbereitung oder Auswertung – stellt sich eine neue Frage: Ist die Antwort korrekt – oder bloß sozial erwünscht? Ich finde: Das gehört zur Diskussion dazu. Wie seht ihr das?

marco_keuthen · ‎02.07.2025

@314159 schrieb: Für die genannten Sachverhalte wäre KI nicht notwendig. Das sind immer gleichlaufende Prozesse, sodass es sich auch ohne KI automatisieren ließe. Korrekt => RPA. Was da aber hilfreich ist, wenn eine KI erkennt, wenn der Softwarehersteller zB den Button verschoben hat und das selbständig findet. Da ist aktuell schon Einiges in der Mache.

marco_keuthen · ‎02.07.2025

Genau, Automatisierung repetitiver Aufgaben ist schon sehr hilfreich.

marco_keuthen · ‎02.07.2025

KI unterstützt Ärzte – und liegt bei Diagnosen schon vor dem Menschen? Microsoft berichtet aktuell über ein eigenes KI-Pilotprojekt mit Partnerkliniken: Dort hat ein KI-System auf Basis von GPT-4o bei Diagnosen eine Trefferquote von 82 % erzielt – verglichen mit 77 % bei einer Gruppe von Ärzten. Das Ziel: Nicht ersetzen, sondern unterstützen. ➡️ Muster schneller erkennen ➡️ Routinefälle abfangen ➡️ mehr Zeit für die individuelle Beratung schaffen Verantwortung und finale Prüfung bleiben natürlich beim Arzt. Warum ich das hier teile? Weil die Parallele zur Steuerberatung mehr als offensichtlich ist: Routine, wiederkehrende Vorgänge, Zeitdruck, Verantwortung. Wenn KI im Gesundheitswesen schon sinnvoll entlastet, warum sollte sie im Steuerrecht (oder angrenzenden Bereichen) nicht auch helfen? Ich bin gespannt auf eure Perspektive. Und jetzt warte ich auf die Kommentare, dass KI Spielkram ist und in der Kanzlei nie hilfreich sein wird. 😂

marco_keuthen · ‎26.06.2025

OpenAI hat den Playground um eine neue Funktion erweitert: Mit dem Button „Optimize“ lassen sich einfache Eingaben (Systemnachrichten) automatisch in strukturierte Prompts umwandeln. Das spart Zeit – und verbessert die Qualität der KI-Ausgaben deutlich. 🔍Beispiel aus dem Alltag: Kanzlei möchte z. B. wiederkehrende Inhalte (z. B. Briefings für Mandanten, interne Schulungs-Mails/-Texte) einheitlich & im richtigen Ton erzeugen – aber ohne jedes Mal neu zu formulieren oder Copy-Paste-Vorlagen zu pflegen. 🧭 So funktioniert’s – in 5 Schritten: Playground öffnen ▶️ https://platform.openai.com/playground Basistext formulieren (z. B. „Schreibe Schulungstexte im Stil unserer Kanzlei – sachlich, klar, vertrauenswürdig“) „Optimize“ klicken – die KI bringt Struktur & Präzision rein Ergebnis prüfen, ggf. übernehmen und abspeichern Mit verschiedenen Inputs testen → für dauerhaft bessere Ergebnisse 💡Tipp: Gerade bei internen Prompts für Kanzleiprozesse lohnt sich dieser Weg – weil man so nicht nur schneller zum Ziel kommt, sondern auch verlässlichere Resultate erzeugt.

marco_keuthen · ‎12.06.2025

@Michael-Renz schrieb: Ohne eine KI-Recherche werden wir unseren Job nicht mehr zeit- und preisangemessen ausüben können. Sehe ich auch so. KI ist kein Ersatz für Prüfung und Verantwortung – aber ohne KI-Unterstützung könnte der Anspruch von Mandanten an Tempo und Transparenz bald nicht mehr zu erfüllen sein. Gerade bei der „Vorqualifizierung“ von Anfragen durch Mandanten sehe ich eine riesige Dynamik. Wer das unterschätzt, läuft Gefahr, kommunikativ und fachlich abgehängt zu werden.

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