In meinen Schulungen beobachte ich aktuell eine spannende Entwicklung: Die Nachfrage verschiebt sich zunehmend von klassischen KI-Grundlagen ("Was kann KI?", "Wie funktioniert Prompting?", "Welche Risiken gibt es?") hin zu konkreten Agenten-Lösungen mit messbarem Mehrwert. Ein besonders interessantes Beispiel ist die Terminplanung. Mit Microsoft 365 Copilot lassen sich bereits heute passende Zeitfenster für mehrere Personen finden. Das funktioniert schnell und unkompliziert. Die zugrunde liegende Logik basiert jedoch überwiegend auf Free/Busy-Informationen und liefert nur Terminvorschläge für den nächsten verfügbaren Zeitraum - nicht für einen ganz bestimmten Zeitkorridor. Doch was passiert, wenn man die Terminplanung eben auf mehrere Wochen strecken will - für ein passendes Senior-Management Level kurz vor der Urlaubszeit? Wenn ein Agent die Kalender von Führungskräften oder Projektbeteiligten über mehrere Wochen hinweg analysieren, Prioritäten berücksichtigen, Ressourcen einplanen und verschiedene Optimierungsszenarien berechnen soll, braucht es mehr als die Standardfunktionen. Hier kommt die Kombination aus: ✅ M365 Copilot Studio ✅ Power Automate (Agent Flows) ✅ Microsoft Graph ✅ Exchange Online ins Spiel. Ein solcher Agent kann – entsprechende Berechtigungen vorausgesetzt – Kalenderinformationen strukturiert auswerten, intelligente Alternativen erzeugen und Termine sogar automatisch buchen. Gerade für Geschäftsführungen und Assistenzen sehe ich hier enormes Potenzial. Statt stundenlanger Abstimmung könnte ein Agent die komplette Koordination übernehmen und dabei definierte Planungsregeln berücksichtigen. Die spannende Frage lautet für mich: Wo endet die klassische Terminfindung und wo beginnt die echte KI-gestützte Executive Assistenz? Die beigefügte Infografik visualisiert den Unterschied zwischen Standard-M365-Terminplanung und einem Enterprise Scheduling Agent. Wie seht Ihr das? Würdet Ihr einem Agenten die Koordination komplexer Terminketten anvertrauen?

Hat jemand von Euch Erfahrung mit Claude Cowork und Code auf mehreren Rechnern (Windows und Mac) und an verschiedenen Standorten. Wo lässt ihr Eure .md Dateien 'residieren'? Was ich nicht verstehe ist, dass wenn ich den Co-Work Pfadordner definiere - neue .md Dateien aber dann doch wieder bei Windows in einem temporären Ordner angelegt werden, auch wenn man das anders definiert. Ich habe einen etwas umständlichen Workaround, wäre aber von Euch Claude Profis für Tipps dankbar.

Es wird doch gross immer rum gejammert, dass wir keine Strom-Ressourcen mehr haben und Bitcoin-Farmen deswegen schliessen sollen/müssen usw. Ähääää und wie genau ist das mit dem unendlichen Bedarf an Strom für KI-Framen? Wie genau will die "Welt" das lösen?

🐒 Sitze zum ersten mal hier bei der KI-Connect. Tolle Stimmung. Gerade hat das Team Leuchtturm präsentiert. Alles super. In vorderster Reihe sitzen Mitarbeitende des „Living Case“ Kunden. Jetzt startet das Team „Wasser Marsch“ und der Presenter kündigt auch an dass es um Change gehen wird. Da sind wir beim Thema … Jetzt werde ich aber weiter zuhören und teile einfach nur aus dem Post von Kai-Fu Lee, die wichtigen Sätze, die ins Auge gesprungen sind. Kurzgesagt: die gefährliche Tendenz eines „KI-Vielwissenden“ ist der Fokus auf technische Machbarkeit, aber diese ist der leichtere Teil bei der Transformation. QUOTES: Here is the test I give every leader: if your AI program has not moved a number on your earnings call, you have ‼️ not transformed the company. You have funded an expensive AI laboratory. Too many companies mistake pilots for progress, tools for strategy, and adoption for transformation. Adding a chatbot to an ‼️ old workflow does not make a company ‼️ AI-native. … The AI-native company is a company ‼️ rewritten around a new reality: intelligence is becoming abundant. Such companies do not use AI as an add-on, ‼️ but change to be AI-native in the core. … 🔥 AI transformation is a CEO mandate. … https://x.com/kaifulee/status/2077911788491010275

... das ist gerade der teuerste Denkfehler der Beratungsbranche. Und er setzt sich rasant fest .. und ist eine Frage die durch eine aktuelle BDU-Studie belegt oder skizziert wird .. wenn KI eingesetzt wird, dann sind die Auftraggeber willens weniger zu bezahlen 🤔 Gestern ist die neue BDU-Geschäftsklimabefragung erschienen. Drei Zahlen daraus sollten jeden Selbstständigen und Unternehmer aufhorchen lassen: 🔥 Schon heute sehen 38% der Beratungen ihre Honorarkalkulation durch KI beeinflusst ... bei den Großen ist es jede zweite. 🔥 Fast jeder Dritte berichtet: Kunden fordern bereits jetzt Rabatte, weil im Projekt KI im Spiel ist. 🔥 Für 60% verliert die Abrechnung nach Zeit an Relevanz. Die Logik der Kunden? „Ihr habt doch gar nicht so viel Zeit gebraucht ... also kann es auch nicht so viel wert sein." Das ist das Zeit-für-Geld-Mindset. Und es ist grundfalsch. Denn Wert entsteht nicht aus Zeit. Schau dir die Nutzenformel von Alex Hormozi an (aus „$100M Offers"): Wert = (Ergebnis x Eintrittswahrscheinlichkeit) / (Zeit x Aufwand & Verzicht) Und jetzt setz KI ein: ✅ Das Ergebnis liegt näher an dem, was der Kunde wirklich will. ✅ Die Wahrscheinlichkeit, dass er es erreicht, steigt. ✅ Die Zeit bis zum Ergebnis sinkt drastisch. ✅ Sein Aufwand, seine Reibung, sein Warten ... alles sinkt. Alle vier Hebel bewegen sich nach oben. Der Wert steigt. Also muss der Preis steigen ... nicht fallen. Wer jetzt Rabatte gibt, verwechselt seinen eigenen Aufwand mit dem Nutzen des Kunden. Dazu kommt: Wer Domänenkompetenz, Transformationskompetenz und KI-Kompetenz verbindet, erreicht bessere Ergebnisse, schneller ... und damit einen früheren ROI beim Kunden. Genau das ist der Wert. Es braucht eine Eisenstange im Rücken, um das zu vertreten. Und die alte Metapher passt besser denn je: Der Hammer kostet 5 Euro (das ist die KI). Zu wissen, wo man ihn ansetzt, damit der Motor wieder läuft ... das ist dein Wertbeitrag. ❓ Frage an dich: Rechnest du noch nach Zeit ab ... oder nach dem Wert, den du schaffst? Schreib's in die Kommentare.