Moin AInauten,

Willkommen zur neuen Ausgabe deines Lieblingsnewsletters.

Was passiert in der AI-Welt? Meta hat mit Muse Glimmer ein starkes Open-Source-Modell rausgehauen, das lokal läuft. Das neue Grok-Bildmodell liefert richtig gute Bilder für 2 Cent pro Stück und ist nur knapp hinter GPT Image. Und die AI hackt sich munter weiter durch die Gegend: diesmal bucht sie Termine im Gym, die eigentlich schon voll waren.

Ach ja, und Anthropic passt sich dem EU AI Act an und fügt unsichtbare Wasserzeichen in alle Texte ein, die es produziert.

Alles solide. Aber nichts davon groß besser oder anders als das, worüber wir hier schon geschrieben haben. Daher haben wir heute wieder etwas andere Themen am Start.

Hier die Details:

Los geht's!

Diese Ausgabe wird dir präsentiert von:

Diese Woche gab es einiges an Buzz von Startups, die komplette Mitarbeiter per AI liefern wollen.

Sprich: Bots, die Dinge erledigen können wie eben wir echten Menschen auch. Echte Teammitglieder.

Soeben ist auch eines der großen Labs, SpaceXAI, in die Arena gestiegen und hat ganz frisch den Grok Bot vorgestellt:

(Wir melden uns demnächst mit einer ausführlichen Einschätzung.)

Notion hat was Ähnliches und eine weitere Newsmeldung kam von einem Team, das wir vor knapp zwei Jahren schon gut fanden.

Daher müssen wir das Ganze einmal aufgreifen und starten mit einem kleinen Throwback: Damals haben wir hier zum ersten Mal über Lindy geschrieben und es getestet. Zu der Zeit war es noch ein Automation-Tool mit AI drin.

Unser Account sieht übrigens so aus:

(Last Run: Almost 2 years ago. Autsch. 😁)

Jetzt hat Lindy das Ganze neu aufgesetzt und Lindy Teammate vorgestellt.

Passend dazu geistert ein Lindy-Konkurrent schon ne Weile durch unsere Feeds. Der nennt sich Viktor.

Egal, ob Lindy, Grok Bot, Notion Agent oder Viktor: alle versprechen fast das Gleiche. Einen echten AI-Mitarbeiter, der allein aus der kompletten Unternehmenshistorie lernt. Und, wenn mit allen Tools verbunden, auch autonom arbeiten kann.

Halt wie ein echter Mensch auch. Proaktiv und lernend.

Kurz gesagt, die Kategorie hat sich umbenannt. Sie heißt jetzt nicht mehr Tool, sondern AI Employee. Wohnt in Slack oder Teams, hat Memory, fängt von selbst an zu arbeiten.

Wir sind wie gesagt gerade mitten im Testen, aber hier schon einmal am Beispiel Viktor erste Erfahrungen.

Schon vor dem Lindy-Announcement waren wir dabei, Viktor einmal zu testen.

Und so viel schon mal vorab: Das Onboarding und die Einfachheit beeindrucken.

Du verbindest dein Slack (oder Teams) und die Maschine baut sich selbst ein komplettes Bild deines Unternehmens/Teams.

Viktor hat unsere Website gelesen, die Channels durchgeackert, zu denen wir ihm Access gegeben haben, und die per 1-Klick verbundenen Tools (wie bei uns z.B. Meta-Ads-Account) live abgefragt.

Danach kam ein Briefing zurück: unser Publishing-Rhythmus, unsere Produkte, wer von uns was macht.

Danach ging es munter weiter.

Er hat ungefragt zwei konkrete Aufgaben vorgeschlagen, inklusive der Beobachtung, dass unsere Deep-Dives uns regelmäßig einen ganzen Tag kosten.

Als Bonus: Er hat auch angefangen, sie umzusetzen.

Research war stark, er hat nebenbei ein richtig brauchbares Bild erzeugt und kommuniziert wird einfach da, wo wir eh schon arbeiten: in Slack.

Viktor ist weiter in unserem Team und wir werfen ihm immer wieder Aufgaben über den Zaun. Meta Ads optimieren, neue Ideen entwickeln usw.

Das Coole ist, dass er direkt in Slack sitzt, alles liest, was wir so im Team schreiben, und auch proaktiv Wissen aufbaut.

Wir müssen nichts managen und das Setup ist wirklich in 10 Minuten erledigt. Ohne irgendwas vorher zu wissen.

Ganz ehrlich: Im Kern kann das alles auch ChatGPT, Claude, OpenClaw etc. Hier ist schon viel Hype dahinter.

Der Unterschied ist Onboarding, Usability und Handling. Das hier kann ein Team ohne einen einzigen Nerd im Raum ausrollen und sofort nutzen.

Auch die eingebaute Proaktivität haben die Großen jetzt nicht out-of-the-box.

Und genau deshalb finden wir diese Companies spannend.

Wie wir immer sagen: Der Unterschied zwischen Chatbot und Kollege liegt im Firmenwissen dahinter, in der Toolanbindung und in den Skills. Nicht unbedingt am Modell.

Lindy und Viktor gehen hier einen spannenden Shortcut. Dadurch, dass sie Slack und Teams komplett analysieren und alle Gespräche lesen, sind sie schnell ohne große Arbeit auf Unternehmensseite sehr gut aufgestellt in Sachen Kontext.

Das fühlt sich schon etwas magisch an.

Zwei Einschränkungen, bevor du das in den Firmen-Slack hängst: Ein AI-Mitarbeiter liest ALLES, wozu er Zugang hat. Das würden wir zuerst mit IT und Datenschutz abklären (bei Viktor: SOC 2 Type 1 ist da, Type 2 in Arbeit).

Ansonsten können die Tools schon echt Spaß machen.

Mit unserem Partner HubSpot

Letzte Woche hatten wir hier ein kurzes Segment zum Thema Vertrieb und AI.

Der HeyGen-Gründer, dessen Agent acht Wochen lang allein Vertrieb gemacht hat. Weil er in Elternzeit gegangen ist.

Darauf gab es einiges an Feedback. Einige AINAUTEN haben uns aber auch geschrieben, sinngemäß: "Schön für ihn. Bei uns schreibt die AI jetzt schneller Mails und transkribiert Sales Meetings, aber der Umsatz ändert sich nicht unbedingt."

Wir mussten schmunzeln, weil ein aktuelles Webinar von HubSpot (wirklich ungeplant) sehr gut dazu passt. Mehr dazu gleich.

Aber in HubSpots “EMEA State of Sales Umfrage 2026” mit 2.200+ Befragten sind wir über folgende Zahl gestolpert:

41 % der deutschen Vertriebsprofis sagen: AI macht das Team effizienter. Aber Forecast, Pipeline und Win-Rate bewegen sich nicht.

Fast die Hälfte spart also Zeit, ohne dass am Ende mehr rauskommt.

Der Grund könnte recht banal sein und auch für Teams außerhalb des Vertriebs zutreffen.

Die meisten Teams nutzen AI als Sammlung von Einzeltools. Claude schreibt Mails, Jamie fasst Meetings zusammen, Gemini recherchiert den Lead.

Jedes Tool spart ein paar Minuten. Aber keines weiß, was die anderen wissen. Die einzelnen Infos fließen nirgends auf Projektbasis und für alle sichtbar zusammen.

Das Ganze funktioniert schon kaum auf Ebene einzelner Mitarbeiter, auf Teambasis wollen wir gar nicht anfangen.

Wir merken das selbst auch immer wieder. Zum Beispiel bei unseren Partner-Deals. Wir transkribieren jedes Gespräch und haben alle Infos, Deal-Details, Reports, Placement-Daten an einem Ort.

Trotzdem haben wir z.B. wieder einiges aus Q2 vergessen abzurechnen, weil ein Tool nicht angebunden war und alles über mehrere Systeme läuft.

Ein paar wichtige Learnings für uns:

Die unterschiedlichen AIs sparen uns Zeit. Die saubere Tool-Landschaft sorgt für Umsatz.

Wenn du im Bereich Vertrieb in einem KMU bist und solche zentralen Prozesse und Workflows einmal live sehen willst: Ende August zeigt HubSpot in einem kostenlosen Live-Webinar, wie es aussieht, wenn die AI direkt auf den CRM-Daten sitzt statt daneben.

Wie immer bei HubSpot: Keine Folienschlacht. 20 Minuten Einordnung, wo AI im Vertrieb 2026 wirklich steht. Dann 30 Minuten echte Live-Demo im Sales Hub. Danach Q&A.

Selbst wenn du HubSpot nicht nutzt oder das nicht planst, könnte das Thema interessant sein, weil du einen Einblick in den Status anderer Vertriebsorganisationen bekommst und siehst, wie weit sie schon mit AI sind.

Die Details:

📅 Dienstag, 26. August 2026, 10 Uhr
🎬 Echte Live-Demo, kein Screencast
📼 Wer nicht live kann: Aufzeichnung gibt's für alle Angemeldeten

Wenn du im Vertrieb arbeitest, ein Team führst oder einfach mal sehen willst, wie ein integriertes AI-Setup in der Praxis läuft, schau einfach rein. (Es gibt natürlich eine Aufzeichnung danach.)

Kommen wir zum Abschluss noch zu einem Thema, über das wir viel nachdenken und bei dem wir uns zum Teil auch nicht sicher sind, wohin sich die Welt bewegen wird.

Wir alle sehen, wie sich das Internet und die Art, wie wir es nutzen, massiv verändern.

Also ja, wenn wir in Zukunft sichtbar sein wollen, müssen wir dafür sorgen, dass AIs uns empfehlen. (Hier kommen wir gleich noch zu einem Hack, an den wir glauben.)

Gleichzeitig aus der Nutzerperspektive: Wie bekommen die AIs wirklich echte Informationen von Menschen, wenn menschlicher Content quasi nicht mehr wirklich existiert ...?

Hier mal ein paar Impulse, über die wir gerade nachdenken.

In unserer X-Bubble wird gerade viel über die Dead Internet Theory diskutiert:

Beispiel: Stack Overflow, ein Portal, auf dem technische Fragen von der Community aufgearbeitet werden, hatte auf seinem Peak im März 2014 rund 207.000 Fragen pro Monat und krachte im Juli 2026 auf 1.400 runter.

Klar, niemand stellt seine Fragen mehr öffentlich. Die Antworten holen wir uns alle beim AI-Modell.

Was hier mit Tech-Portalen passiert, passiert mit dem ganzen Internet. Es wird weniger menschlicher Content produziert und weniger zusammen interagiert.

Wodurch weniger einzigartiger Content entsteht und vor allem mehr biased AI slop at scale.

Viele, uns eingeschlossen, sind sich einig: AI wird der primäre Kurator für Kaufentscheidungen. Teilweise ohne Mensch im Loop.

Woher zieht AI aber neue Informationen zu neuen Produkten usw.? Eine neue GoPro kommt raus. Die Specs kennt die AI von der Website. Aber woher soll sie wissen, ob die Kamera gut ist, wenn Reviews nur noch AI-generiert sind?

Uns schockiert es jetzt teilweise schon, wenn wir nach einem neuen Drucker mit bestimmten Features und Voraussetzungen fragen und die Empfehlung auf einem einzelnen Reddit-Post von vor zwei Jahren basiert.

Wir sind uns sicher, irgendwie wird das Thema hoffentlich gelöst werden. Wir wissen nur noch nicht wie.

Daher ist es umso wichtiger, die Empfehlungen der AI-Bots unbedingt jedes Mal kurz zu hinterfragen und eine Zweitmeinung einzuholen.

Wir sind zwar kleine Hobby-Philosophen, aber primär bist du ja hier für Praxisnutzen.

Kommen wir also zu einem Hack, von dem wir glauben, dass er massiv viel bringen wird, wenn du Sichtbarkeit bei den AIs aufbauen willst.

Nehmen wir an:

Dann sollten wir eigentlich alle sofort eines machen:

Viele hochwertige, gute und menschliche YouTube Shorts produzieren.

Das könnte ein simpler Hack sein, um in Zukunft relevant für die AIs zu sein.

Googles Gemini-Modelle werden zunehmend auf YouTube und die eigenen Shorts referenzieren und dadurch ihr Wissen aufbauen.

Wer dort präsent ist und Autorität aufbaut, könnte einen großen Vorteil haben.

Das sagen übrigens nicht nur wir, sondern auch Leute, die Ahnung haben:

Was das konkret heißt: Die Fragen deiner Nische in kurzen Videos beantworten. Dein Produkt zeigen. Nicht für Views. Für die Modelle.

Des Weiteren arbeiten ja alle auch an Monetarisierung über Werbung. Sprich, wir werden uns bald auch bei den ChatGPTs dieser Welt einen Platz erkaufen können. 😉

Aber der YouTube-Shorts-Hack könnte mit wenig Aufwand einen enormen Hebel haben.

So, das war's für heute. Wie immer tausend Dank fürs Lesen.

Bis Samstag!

Reto & Fabian von den AInauten