Meine Expertise in der KI-Beratung war nicht nur dadurch begründet, dass ich mich intensiv in das Thema eingelesen und weitergebildet habe, sondern auch, dass ich KI tatsächlich in meiner Arbeit implementiert habe. Wo immer es möglich und sinnvoll war, habe ich KI über Tools und selbst entwickelte Lösungen eingesetzt. Diese Projektarbeit mit KI hat mir so viel Freude bereitet, dass ich letztendlich meine berufliche Ausrichtung komplett geändert habe – weg vom Vertrieb und Marketing, hin zur KI.
Schon seit meiner Jugend war ich mehr Technik- als BWL-affin. Eigentlich wollte ich Programmierer werden, aber die Mathematik im Studium hat mir diesen Weg erschwert, sodass ich Betriebswirt wurde. Doch in der heutigen KI-Ära hat sich vieles geändert: Ich muss nicht mehr programmieren können, um Software zu entwickeln. KI und Automatisierung haben das Spiel komplett verändert.
Der Workflow meines KI-Assistenten: Wie alles funktioniert
Mein aktuelles Projekt, das ich am dringendsten benötige und gleichzeitig mit viel Begeisterung umsetze, ist ein KI-Assistent. Dieser kann für mich E-Mails schreiben, Termine und Aufgaben verwalten, Recherche durchführen und auf mein persönliches Wissen zugreifen. Um den Assistenten zum Laufen zu bringen, habe ich auf n8n gesetzt – ein flexibles und kostengünstiges Automatisierungstool.
Hier ist eine Übersicht, wie der Workflow meines KI-Agenten aussieht:
- Telegram Trigger:
Alles beginnt mit einer Nachricht oder Sprachanweisung über Telegram. Dieser Trigger sorgt dafür, dass jede Eingabe sofort weiterverarbeitet wird. Das macht Telegram zur zentralen Schnittstelle für die Kommunikation mit meinem KI-Agenten. - Switch (Regeln):
An diesem Punkt wird entschieden, ob die Eingabe Text oder Sprache ist. Falls es sich um eine Sprachnachricht handelt, wird diese über OpenAI in Text transkribiert. - Edit Fields:
Die eingegangenen und transkribierten Daten werden in dieser Node bearbeitet und angereichert. Das Ziel ist es, die Daten so aufzubereiten, dass sie problemlos an den nächsten Schritt übergeben werden können. - AI-Agent-Integration:
Hier kommen die KI-Funktionen ins Spiel. Ich nutze OpenAI-Modelle, ergänzt durch spezialisierte Agenten wie:- EmailAgent: E-Mails automatisch erstellen und versenden.
- CalendarAgent: Termine erstellen und verwalten.
- ResearchAgent: Informationen aus verschiedenen Quellen recherchieren.
- TaskAgent: Aufgaben aufnehmen und organisieren.
- Supabase und Vektor-Datenbank:
Für den Zugriff auf mein persönliches Wissen, das ich in Form von PDFs in der Cloud hinterlegt habe, nutze ich eine RAG-Integration (Retrieval Augmented Generation). Hier wird eine Vektordatenbank genutzt, um Informationen effizient abzurufen. - Rückmeldung an Telegram:
Die Ergebnisse, ob eine E-Mail, ein Termin oder eine Recherche, werden schließlich über Telegram direkt an mich zurückgespielt.
Herausforderung und Erfolgserlebnis
Die Einrichtung dieses Workflows war keine leichte Aufgabe. Besonders die technische Grundlage, wie das Hosten von n8n auf einem VPS-Server, hat mich als „Non-Techie“ vor Herausforderungen gestellt. Ich musste lernen, wie Docker funktioniert, wie man SSH-Schlüssel einrichtet und ein SSL-Zertifikat installiert. Glücklicherweise konnte ich auf die Unterstützung durch KI und umfassende Online-Dokumentationen zurückgreifen.
Am Ende war das Erfolgserlebnis umso größer: Mein KI-Agent läuft jetzt stabil auf meinem eigenen Server, und ich habe die volle Kontrolle – ohne monatliche Gebühren.
Was als Nächstes kommt
Mit diesem Workflow habe ich die Grundlage für einen leistungsfähigen KI-Assistenten geschaffen, der mir bereits viele wiederkehrende Aufgaben abnimmt. Doch das ist erst der Anfang. In Zukunft möchte ich weitere Tools integrieren und den Agenten kontinuierlich verbessern, um ihn noch leistungsfähiger zu machen.
Wenn du selbst einen KI-Agenten bauen möchtest oder Hilfe bei der Umsetzung benötigst, kannst du dich gerne an mich wenden. 😊 Ich teile gerne meine Erfahrungen und helfe dir, deinen eigenen Agenten zum Leben zu erwecken!