Im letzten Newsletter habe ich eine Frage offen gelassen: Lässt ein Kopf sich skalieren?

Was ich entwickle

Ich entwickle gerade eine Firma ohne menschliche Mitarbeiter. Statt Angestellten arbeitet eine Crew aus KI-Agenten für mich — sieben inzwischen, jeder mit Namen, Fachgebiet und eigenem Arbeitsbereich.

Falls dir das neu ist: Ein KI-Agent ist kein Chatfenster, in das man eine Frage tippt und eine Antwort bekommt. Es ist ein Sprachmodell, dem ich vorher schriftlich gesagt habe, wer es ist und nach welchen Regeln es arbeitet — so wie ein neuer Mitarbeiter eine Stellenbeschreibung bekommt, bevor er anfängt. Der Unterschied ist nur: Dieser Mitarbeiter liest die Beschreibung einmal und vergisst sie nie wieder.

Das ist es, was ich The New Era of Solopreneurship nenne. Ein Mensch mit Fachexpertise auf einem Gebiet, der ohne Mitarbeiter aufbaut und skaliert — mit einer Crew aus KI-Agenten statt einem Team aus Menschen.

Mein eigenes Fachgebiet ist E-Commerce speziell Marktplatz Amazon im Seller Central System. Vierzehn Jahre mache ich das inzwischen. Konkret heisst das: Ich sorge dafür, dass Produkte von Marken auf Amazon gefunden und gekauft werden. Dazu gehört alles, was ein Kunde auf einer Produktseite sieht — der Titel, der Beschreibungstext, die Bilder, die Suchbegriffe im Hintergrund, mit denen das Produkt überhaupt gefunden wird, und die Werbeanzeigen dazu.

Ein einzelnes Produkt richtig auszuarbeiten kostet Stunden. Und ein Markenkatalog — also die gesamte Produktpalette einer Marke — hat oft mehrere hundert Artikel. Kein Mensch schafft das für alle gleich gründlich. Also macht man, was jeder Kaufmann macht: Man kümmert sich intensiv um die zwanzig Prozent, die den grössten Umsatz bringen. Der Rest bleibt liegen, so gut es eben geht (Pareto-Prinzip)

Genau das will ich umdrehen. Smart Scale

Der erste Teil

Er ist der unspektakulärste — und der wichtigste.

Bevor irgendein Agent irgendetwas übernehmen kann, braucht er saubere Daten. Daran hängt es in fast jedem Unternehmen, nicht nur bei mir.

Was heisst das konkret? Die Informationen zu einem Produkt liegen normalerweise verstreut. Eine Tabelle beim Einkauf. Ein PDF vom Hersteller. Ein Dokument mit den technischen Angaben. Wo liegt noch mal das aktuelle Logo? Welche Bilder dürfen überhaupt verwendet werden?

Menschen kommen damit zurecht. Wir erinnern uns, wir fragen im Zweifel nach.

Eine KI kann das nicht. Sie weiss nicht, welche von drei ähnlichen Tabellen die aktuelle ist. Und was nirgends aufgeschrieben steht, erfindet sie sich einfach dazu — das nennt man in der KI-Welt eine Halluzination, eine Aussage, die plausibel klingt, aber nicht stimmt.

Deshalb steht am Anfang meiner Smart Scale® beta Engine die Ordnung: alles Verstreute an einen Ort bringen, in einer Form, die ein Agent zuverlässig lesen kann.

Das läuft noch grösstenteils über meine eigenen Hände, und das ist Absicht. Wer auf unsauberen Daten automatisiert, vervielfacht nur das bestehende Chaos — nur schneller.

Der Test

Diese Woche ist ein neues KI-Modell erschienen (wie fast jede Woche). Ich habe es getestet, aber anders als sonst — ohne Auftrag im Detail.

Ich habe nur gesagt: Geh in meine Smart Scale® beta Engine, nimm ein Produkt von einer der Partnermarken, arbeite es komplett durch.

Das Modell kannte meine Firma vorher nicht. Keine mündliche Erklärung, kein Briefing von mir. Nur Zugriff auf das, was ich über Monate schriftlich festgehalten habe: was ein gutes Produkttext ausmacht, welche Amazon-Regeln gelten, welche Formulierungen aus rechtlichen Gründen verboten sind. Vierzehn Jahre Wissen, das vorher nur in meinem Kopf steckte, jetzt aufgeschrieben.

Das Modell hat sich selbst hindurchgelesen und daraus eine vollständige Produktseite gebaut — Titel, Stichpunkte, Beschreibungstext, Suchbegriffe. Nach meinem Smart Scale®Standard.

Ein Produkt. Nicht zweihundert. Das beweist also noch nichts für einen ganzen Katalog. Aber es war ein Anfang.

Was der Test gezeigt hat

Der wertvolle Teil kam erst danach. Ich habe gefragt: Wo hat es gehakt?

Sechs Punkte kamen zurück.

Eine Regel, die man auf zwei verschiedene Arten verstehen kann.

Eine Information, die ich für selbstverständlich hielt — sie stand nur in meinem Kopf und sonst nirgends.

Eine Struktur, die für ein einzelnes Produkt funktioniert, aber nicht mehr für zweihundert.

Und ein Fehler, der mich fast eine falsche Behauptung gekostet hätte: Im Text stand, hinter der Marke stehe ein Team von Köchen. Das steht nirgends in meinen tatsächlichen Fakten. Die KI hatte das nur aus dem Tonfall der Markenbeschreibung herausgelesen und daraus eine Tatsache gemacht, die keine war.

Daraus ist eine neue Regel entstanden: Wie eine Marke klingt, sagt nichts darüber, was über sie behauptet werden darf.

Nichts davon hätte ich allein gefunden. Ich kenne meinen eigenen Aufbau zu gut, um seine Lücken noch selbst zu sehen. Es ist wie Korrekturlesen beim eigenen Text — die eigenen Fehler springen einen nicht an.

Warum ich nicht alles auf einmal automatisiere

Ich hätte diese Woche auch versuchen können, gleich zweihundert Produkte auf einmal durchlaufen zu lassen.

Dann hätte ich zweihundertmal denselben Fehler produziert — und ihn vielleicht erst gemerkt, wenn er längst online ist.

Stattdessen: ein Produkt. Anschauen. Sechs Lücken schliessen. Dann das nächste.

Das ist mein Prinzip, und es steht auch für Smart Scale® beta:

Once built. Scale infinite.

Erst einmal richtig bauen. Dann unendlich oft wiederholen.

Ein Gedanke, der mich gerade nicht loslässt

Ich freue mich über jeden, der mich auf diesem Weg begleitet — bei dem Versuch, eine komplett neue Art von Firma aufzubauen, ohne Mitarbeiter, mit KI als Werkzeug, um als Einzelunternehmerin zu skalieren, statt zu wachsen wie man es bisher kannte.

Und dabei beschäftigt mich gerade etwas, das über Amazon und Produktdaten hinausgeht.

Aus meiner Sicht sehen wir gerade an so vielen Dingen, wie sich die Wirtschaft grundlegend verändert: Ich sehe Stellenabbau bei großen Konzernen wie VW, ich sehe Insolvenzen. Auf der anderen Seite wird deutlich, wie viel Neues gerade entsteht – es gibt so viele neue Gründungen und Start-ups durch die Technologie KI. wie noch nie.

Nur passt das Drumherum noch nicht dazu.

Ich bin Einzelunternehmerin. Ich zahle mir seit meiner Selbstständigkeit ein festes Gehalt, versteuere das ganz normal — das ist auch richtig so. Alles, was ich darüber hinaus verdiene, lasse ich in der Firma, um zu investieren und zu wachsen. Trotzdem wird dieser gesamte Betrag sofort mit meinem persönlichen Steuersatz belastet, egal ob ich ihn entnehme oder nicht. Das Geld liegt dann bestenfalls auf einem Konto mit ein paar Zinsen, statt in echtem Wachstum zu arbeiten.

Der klassische nächste Schritt wäre eine GmbH. Aber eine GmbH will ich nicht. Bilanzpflicht, Dokumentationsaufwand, hohe Gründungskosten, ein ganzer bürokratischer Apparat, der für ein Team gedacht ist — nicht für eine Person mit einer Crew aus KI-Agenten.

Also stelle ich mir gerade die Frage, die ich auch KI-gestützt weiterdenke: Braucht es eine Zwischenstufe? Ein Level-up des Einzelunternehmens, gedacht für genau diese neue Art von Solopreneurship, die es in dieser Form vorher schlicht nicht gab?

Eine fertige Antwort habe ich noch nicht. Sobald ich eine Erkenntnis dazu habe, teile ich sie hier.

Das ist auch der Grund, warum dieses Logbuch nicht nur von Amazon-Listings handeln wird. Manche Wochen geht es um die Engine, um Regeln und Agenten. Andere Wochen um mich als Unternehmerin, um das, was politisch und gesellschaftlich um diese Transformation herum passiert. Alles gehört zusammen, weil es alles dieselbe Frage berührt: Wie baut man heute etwas Neues auf, wenn die alten Formen dafür nicht gemacht sind.

💬 Wie handhabst du das bei dir? Woran hängt es bei dir gerade am meisten: bei der Technik, bei der Zeit, oder eher bei genau solchen strukturellen Fragen wie dieser?

Anke Vieten

Ich habe aufgehört, für Systeme zu arbeiten. Jetzt entwickle ich Systeme, die für mich arbeiten.

Smart Scale® (beta): Ich entwickle eine Firma mit KI-Agenten statt Mitarbeitern.

The New Era of Solopreneurship.

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Dieser Beitrag ist mit KI geschrieben und von mir persönlich finalisiert.