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Gründerin Initiative Neuland | Hochwertige Ergebnisse mit generativer KI | Speaker | AI Consultant
Generative KI verstehen. Kritisch anwenden. Verantwortungsvoll nutzen. Ich unterstütze Sie dabei, generative KI kompetent und reflektiert einzusetzen: durch praxisnahe Schulungen, 1:1 Coachings und Workshops zur Vermittlung von KI Kompetenzen. Meine Schwerpunkte sind dabei Automatisierung mit GPTs, Skills, Claude Cowork und Claude Code, GEO (Optimierung für KI Suche), Erstellung hochwertiger Texte mit KI, Prompt Engineering, Präsentationen mit KI, KI-Ethik und kritische Ergebnisbewertung. Mein Ansatz: KI-Kompetenz ist mehr als Werkzeugbeherrschung. Wer mit LLMs arbeitet, muss verstehen, wie sie funktionieren und wo ihre Grenzen liegen. Erst dann entfaltet generative KI ihr Potenzial. Was ich anbiete: → Prompt Engineering: Von den Grundlagen bis zu fortgeschrittenen Techniken: strukturiertes Prompting, das zuverlässige und nutzbare Ergebnisse liefert. → Automatisierung und Workflow-Optimierung mit Skills, Custom GPTs, Claude Cowork, individuelle Automationsprogramme mit Claude Code programmieren. → Contenterstellung mit KI: hochwertige Inhalte mit KI generieren. Individuelle Texte, hochwertige Bilder und Infografiken, Recherche mit KI, Eigenen Schreibstil umsetzen. → GEO: Optimieren Sie die Angebote auf Ihrer Webseite so, dass sie in KI Suchen zitiert werden. → Kritische KI-Kompetenz und Responsible AI: Halluzinationen und Fehlinformationen systematisch aufspüren, Faktenprüfung bei KI-generierten Inhalten, Qualitätssicherung etablieren. Wie erkennen wir algorithmische Verzerrungen? Meine Schulungen richten sich an Teams und Einzelpersonen, die KI nicht nur nutzen, sondern verstehen wollen. Ob Einführungsworkshop oder vertiefende Weiterbildung: Ich vermittle KI-Wissen, das befähigt statt verunsichert.
Public LinkedIn data · Sep 18, 2026
Der permanente Verdacht auf "mit KI erstellt” macht LinkdedIn nicht besser und zerstört unsere Urteilsfähigkeit. Überall höre ich nur noch: "Ich erkenne das sofort." Ohne Beleg, aber es gilt trotzdem, weil es nach Medienkompetenz klingt. Und es beendet die Auseinandersetzung mit dem Inhalt, bevor sie anfängt, obwohl genau diese Auseinandersetzung stattfinden muss, um einen Text zu beurteilen. Ob die These interessant ist, ob die Zahlen stimmen, ob die Schlussfolgerung passt, wird gar nicht erst geprüft. Es wird vorsortiert und geurteilt. Das ist ein Fehlschluss in seiner bequemsten Variante: Die Entstehung eines Arguments wird zu seinem Wert erklärt. Der AI Act verlangt Offenlegung darüber, wie ein Inhalt entstanden ist. Über seine Qualität sagt die Vorschrift nichts. Trotzdem wird damit aus einer Herkunftsangabe ein Gütesiegel mit umgekehrtem Vorzeichen abgeleitet. 💡Die Detektoren messen etwas anderes, als alle glauben. Viele Texte werden als KI genriert eingestuft, obwohl sie von Menschen geschrieben sind. Zum Beispiel begrenzter Wortschatz und regelmäßiger Satzbau bewirkt diese Einstufung. Der Detektor misst nämlich keine Autorschaft, er misst vor allem Vorhersagbarkeit. Wer vorhersagbar, also z.B. einfach schreibt, wird verdächtig. Die menschliche Variante des Detektors arbeitet nach demselben Prinzip, nur schlechter dokumentiert: langer Gedankenstrich, "nicht X, sondern Y", Dreieraufzählung. Verdacht. ❗Was dabei verschwindet, ist der Prüfschritt. Einen Text zu beurteilen ist aufwendig. Man muss Argumentationen nachvollziehen, (scheinbare) Widersprüche interpretieren, das eigene Gehirn nutzen. Die Herkunftsfrage dagegen kostet drei Sekunden und fühlt sich nach Urteilskraft an. Eine ganz bequeme Angelegenheit also, dabei ist es genau das Gegenteil von Urteilskraft. Der Vorwurf gilt für beide Seiten: Wer Output ungeprüft übernimmt, überlässt sein Urteil der KI. Wer den KI-Verdacht als Urteil nimmt, überlässt es dünnen Indizien. Gespart wird in beiden Fällen derselbe Schritt: das eigene Denken. Ein Label beantwortet lediglich, wie ein Text entstanden ist. Ob er etwas taugt, beantwortet nur, wer ihn aufmerksam liest. Wann hast du dich zuletzt mit einen Beitrag inhaltlich auseinandergesetzt, statt seine Herkunft zu diagnostizieren?
Arbeitsteilung mit KI: funktioniert das? Sind Denken und Formulieren getrennte Arbeitsschritte? Diese Frage wurde hier bereits oft diskutiert. Nun bin ich über dieses Zitat gestolpert: „Die Grenzen meiner Sprache bedeuten die Grenzen meiner Welt.“ (Wittgenstein) Geschrieben vor über hundert Jahren, lange bevor es LLMs gab, deren Zugang zur Welt zu einem großen Teil aus Sprache besteht. „… wir können also auch nicht sagen, was wir nicht denken können.“ Wittgenstein meinte logische Grenzen, nicht Wortschatz oder Stilsicherheit. Als Denkanstoß taugt der Gedanke trotzdem. Er legt nahe, dass Denken und Sprache keine getrennten Arbeitsschritte sind, bei denen der zweite den ersten nur verpackt. Mit LLMs unterstellen wir diese Trennung jeden Tag. Die KI formuliert präziser, gegliederter und oft auch eleganter als die meisten von uns. Also liefern wir die Idee, und die Maschine baut den Satz. Klingt nach vernünftiger Arbeitsteilung. Nur existiert der Gedanke vor dem Satz oft gar nicht in ausgereifter Form. Er wird es erst beim Formulieren: Beim Formulieren merkt man oft erst, dass ein Argument nicht funktioniert oder dass die eigene These eine Lücke hat. Wittgenstein beschreibt diese Arbeit so: „Das Resultat der Philosophie sind nicht ‚philosophische Sätze‘, sondern das Klarwerden von Sätzen.“ 💡Übertragen auf die Arbeit mit KI: → Das LLM liefert Sätze. → Das Klarwerden liefert es nicht mit. Wir delegieren also nicht bloß das Schreiben. Wir delegieren zudem den Prozess, über den ein vager Gedanke sich zu etwas belastbaren entwirkclt. Der Text wirkt klar, aber der Kopf dahinter ist es deshalb noch lange nicht. Bei Nutzung eines LLMs zeigt sich das schnell: Man lässt ein Modell eine Stellungnahme schreiben, liest sie, nickt - und kann sie eine Stunde später niemandem erklären, ohne auf den Bildschirm zu schauen. Der Text war überzeugend. Verstanden hat man ihn nicht, weil man ihn nicht durchdacht hat. Wittgenstein verschiebt das Bild noch weiter: In den „Philosophischen Untersuchungen“ entsteht Bedeutung im Gebrauch, im Sprachspiel. Wer nur noch auswählt, welche von drei Formulierungen am besten klingt, spielt dieses Spiel nicht mit. Er wird zum Lektor seiner Gedanken, bevor er sie gedacht hat. ❓Heißt das, beim Schreiben die Finger vom LLM zu lassen? Nein. Es ist eine Frage der Reihenfolge und der Art, wie man ein LLM nutzt: → Erst selbst grob formulieren, die These in drei holprigen Sätzen festhalten, Lücken und Widersprüche finden. → Das LLM als Gegenüber nutzen, das widerspricht, zuspitzt und stilistisch glättet. Wer mit dem Glätten beginnt, hat nichts mehr, woran sich ein Gedanke reiben kann. Ein LLM kann meine Formulierungen verbessern. Meine Gedanken nur, wenn ich sie vorher selbst hatte. Bild erstellt mit Claude Design Danke Patrick Hedfeld für den Denkanstoß
Claude Design - einfach genial: dein persönlicher KI Grafiker. Noch vor einigen Wochen waren die Ergebnisse aus Claude Design okay, nicht mehr. Aber das Tool hat sich weiterentwickelt. Durch Funktionen wie das Einrichten eines - oder mehrerer - individueller Design-Systeme hast du ein Werkzeug zur Verfügung, das immer konsistent im eigenen CI arbeitet. Und für alle, die noch kein CI haben: Auch das Entwickeln eines eigenen CI mit Claude Design ist ein perfekter Use Case. Das Ergebnis ist ein ausführliches CI-Regelwerk, ein Style-Guide, der sich überall einsetzen lässt - nicht nur in Claude Design. Eine perfekte Basis für einen CI-Skill in Claude: nie mehr Standard-Layouts. 💡Ich durfte letzte Woche den Teilnehmern der Online-Marketing-Masterclass von Felix Beilharz das Tool ausführlich vorstellen und habe viele begeisterte Reaktionen ausgelöst. Was mich nicht verwundert, denn auch ich bin inzwischen begeistert von Claude Design! Wenn es ein paar kleine Zickereien abschaltet, die aktuell in der BETA Version noch vorhanden sind, wird das ein sehr mächtiges und nützliches Tool. Ein paar meiner Lieblings-Funktionen und Fähigkeiten: -> Hinterlegen mehrerer Design-Systeme: Entwürfe in verschiedenen CI, perfekt für die Arbeit mit unterschiedlichen Kunden -> Verschiedene Bearbeitungsmöglichkeiten: Direkt im Entwurf, über den Chat, in der CSS-Ansicht oder gezielt an einem Bereich im Comment-Modus -> Erstellen einer Landingpage mit Übergabe an Claude Code Entwickeln Interaktiver Prototypen -> u.v.m. Und wer sich wundert, dass es keinen .jpg-Export gibt: Einfach danach fragen, Claude Design macht das, fehlt nur (noch) als Auswahl im Menü. Wenn du lernen möchtest, wie du Claude Design für dich nutzen kannst: In meinem kompakten Workshop lernst du alles, was du brauchst, um zu starten: https://lnkd.in/eHwvZsCX
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Kathrin Lückenga is a B2B LinkedIn creator based in Germany with 12,051 followers, posting about AI, Productivity, and Marketing. On Naano, one sponsored LinkedIn post by Kathrin Lückenga costs €457, a fixed price per post.
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