Friedemann Schütz

In 5 Minuten Chat herausfinden, wo KI und Automatisierung in einem Betrieb wirklich Mehrwert bringen würden, ohne Buzzword-Bingo, ohne langen Fragebogen. Die KI fragt zu Branche, Tool-Stack, Pain Points und Hürden, dann gibt's drei bis fünf konkrete Workflow-Vorschläge, umsetzbar in 6 Wochen. Optional auch per Sprachnachricht beantwortbar.

Das Ergebnis kommt im Browser als saubere Auswertung, mit einer KI-generierten Infografik im Sketchnote-Stil, individuell zu den jeweiligen Empfehlungen, auf Wunsch zusätzlich als PDF per Mail. Empfehlungen sind workflow-fokussiert: Trigger → KI → Aktion, n8n als zentrale Plattform, datenschutzfreundliche Optionen wenn sensibel.

Am Ende hast du eine ehrliche Standortbestimmung und eine kurze Liste konkreter Workflows, die wirklich zu deiner Branche, deinem Tool-Stack und deinen Engpässen passen, genug Substanz, um damit im Team weiterzudiskutieren oder direkt selbst loszulegen.

Ich wollte wissen, ob ein modernes KI-Zeitreihenmodell die simple saisonale Faustregel „nächstes Jahr wird wie dieses Jahr“ wirklich schlägt. Also habe ich es sauber gemessen: Rolling-Origin-Backtest über 34 Reihen der amtlichen Tourismusstatistik, 1992 bis 2026.

Antwort: ja, deutlich. Nach Corona liegt der Fehler bei 0,648 statt 2,297 (MASE), und das Modell gewinnt in allen 34 Reihen. Genauso wichtig ist der Nullbefund: Ferien- und Feiertagskalender als Zusatzinformation bringen in normalen Zeiten nichts. So etwas vorher zu messen spart dir später das teure Projekt, das nichts bringt.

Browser-Extension für den schnellen Greenwashing-Check von Marketing-Texten nach EU-EmpCo-Richtlinie 2024/825 und UWG, verbindlich ab 27.09.2026, mit Bußgeldern bis 4 % Jahresumsatz. Marketing-Texter:innen markieren einen Satz, Rechtsklick „EmpCo prüfen", in Sekunden kommt die Bewertung im Side-Panel.

Im Hintergrund läuft ein n8n-Workflow gegen einen kuratierten Korpus aus EmpCo-Originaltext (alle 42 Erwägungsgründe und 6 Artikel), UWG-Paragraphen und 9 anerkannten Drittzertifikaten (EU Ecolabel, EMAS, GreenSign, DEHOGA Umweltcheck u.a.). Jede Bewertung wird mit verbatim-Citation belegt. Halluzinationen werden erkannt und herabgestuft.

DOM-aware: das Plugin unterscheidet automatisch zwischen Hero-Headline, Menüpunkt und Body-Content. Pro kritischer Aussage drei EmpCo-konforme Umformulierungs-Alternativen mit Copy-Button. Pendant für ganze Sites: der Self-Check V2 Multi-Page-Audit (Sitemap-Discovery, Cross-Page-Substantiierung, Cherry-Picking-Detector, PDF-Bericht per Mail).

Seit dem 2. August 2026 gilt die Kennzeichnungspflicht der EU-KI-Verordnung. Der amtliche Kompass der Bundesnetzagentur scheitert für Laien schon an der ersten Frage. Also habe ich ein Werkzeug gebaut, das die Pflicht als Fragenbaum in Alltagssprache durchgeht und am Ende sagt, was konkret zu tun ist.

Dazu ein Bild-Kennzeichner, der das EU-Zeichen setzt, ein Prüfer für vorhandene IPTC- und C2PA-Metadaten und fertige Textbausteine. Alles läuft im Browser, kein Bild wird hochgeladen. Ein Beispiel dafür, wie sich eine neue Pflicht in ein benutzbares Werkzeug übersetzen lässt.

Mitarbeitende teilen ihr Erfahrungswissen in einem freien KI-Dialog, wahlweise per Chat (Text und Sprachnachricht) oder Live-Voice-Interview mit der KI. Am Ende entsteht ein strukturiertes Wiki-Dokument als PDF in der Mailbox.

Ideal für Urlaubsvertretungen, Onboarding neuer Kolleg:innen, Aufgabenübergaben oder allgemeines Wissens-Sharing im Team.

Erweiterung: Für die interne Nutzung wird das gesammelte Wissen vektorisiert und kann ganz einfach per Chatbot abgefragt werden. Dies ist aus Datenschutzgründen nicht in der Demo enthalten!

Die Gegenrichtung zum Wissenssammler: Neue Kolleg:innen bekommen einen personalisierten Onboarding-Plan für Tag 1, Woche 1 und Monat 1, KI-generiert auf Basis der hinterlegten Wissensquellen (Wissenssammler-Themen, Wiki-URLs, hochgeladene Handbücher).

Dazu zwei interaktive Modi: Chat mit RAG-Antworten samt Quellenangabe und ein Voice-Buddy, mit dem man sich frei über den Plan unterhält. Beide kennen dieselbe Memory. Der Voice-Buddy weiß, was im Chat besprochen wurde und umgekehrt.

HR-Bereich passwortgeschützt: Quellen pflegen, Session für neue Person anlegen, Magic-Link wird automatisch per Mail verschickt. Demo-Session ohne Login öffenbar.

Self-Check für Tourismusbetriebe: Stimmen die Öffnungszeiten überall überein? Das Tool holt die Zeiten aus Website, Google, Tripadvisor und OpenStreetMap, gleicht sie Tag für Tag ab und zeigt in einer Matrix, wo sie sich widersprechen oder ganz fehlen, ein Problem, das Gäst:innen vor verschlossener Tür stehen lässt.

Die Website-Recherche übernimmt Claude mit Web-Suche, findet die Zeiten auch auf Unterseiten und bei Marken mit mehreren Standorten. Die übrigen Quellen werden deterministisch ausgewertet; ein Treffer zählt nur bei sicherer Zuordnung (Domain bzw. Name + Ort), sonst „nicht gefunden" statt Falschtreffer. Ergebnis als PDF-Report zum Download oder per Mail.

Ein KI-Sprachagent, der eigenständig Betriebe anruft und im Dialog Daten validiert, telefonisch, in natürlicher Sprache. Beispiel: Öffnungszeiten für touristische Destinationen (DMOs), bei denen Website, Google Maps und die touristische Landesdatenbank oft widersprüchliche Angaben zeigen.

Im Gespräch erfasst der Agent die bestätigten Angaben, gleicht sie gegen die vorhandenen Quellen ab und schreibt das Ergebnis samt Abweichungs-Hinweis über einen n8n-Workflow in eine Datenbank. Self-hosted auf Basis von Dograh, einer Open-Source-Alternative zu Vapi und Retell.

Selbst testen: Klick im Panel auf den Button und sprich mit dem Agenten. Du spielst den angerufenen Betrieb (im Beispiel ein Restaurant, das nach seinen Öffnungszeiten gefragt wird). Der Agent gibt sich zu Beginn als KI zu erkennen.

Ein touristischer Wander- & Naturroutenplaner für Rollstuhl, Rollator und Kinderwagen, der nicht die kürzeste, sondern die am besten befahrbare Route sucht. Profil wählen, Start & Ziel auf die Karte klicken, fertig.

Technisch dasselbe Prinzip wie der Schatten-Planer, nur mit Barrierefreiheit als Kantenkosten: Treppen, zu steile, zu schmale oder zu raue Wege fallen je Profil aus dem Netz, rauer Belag und Steigung verteuern. Die Steigung, das wichtigste Kriterium, kommt aus einem Geländemodell (1-m-DGM1 in NRW, sonst Copernicus). Jeder Abschnitt wird per Ampel eingefärbt (grün gut, gelb Vorsicht); gibt es keine durchgängig barrierefreie Verbindung, wird trotzdem die bestmögliche Strecke gezeigt und Hindernisse rot markiert statt aufzugeben.

Dazu barrierefreie POIs (rollstuhlgerechte WCs, Behindertenparkplätze, barrierefreie Einkehr) aus OpenStreetMap und Wheelmap/accessibility.cloud (inkl. Aufzug-Echtzeitstatus) sowie ein einblendbarer Layer offizieller barrierefreier Routen , u. a. aus dem Open-Data-Hub NRW (Eifel Tourismus). Höhenprofil, GPX-Export, teilbarer Link und ein Embed-Modus zum Einbetten ins Destinationsportal (Whitelabel) sind dabei. Die Live-Demo deckt den Nationalpark Eifel ab und ist DACH-weit on-demand erweiterbar.

Ein Wander-Routenplaner, der berechnet, welcher Wegabschnitt wann in der Sonne oder im Schatten liegt, und auf Wunsch die schattigste Route sucht statt nur der kürzesten. Ideal für heiße Sommertage. Es genügt, Start & Ziel zu setzen (oder eine Rundtour ab einem Punkt).

Der Schatten wird je Wegabschnitt aus drei Quellen bestimmt: Geländeschatten (Horizontwinkel aus einem Höhenmodell gegen den astronomischen Sonnenstand), Waldschatten (OpenStreetMap, saisonal) und Bewölkung (Open-Meteo). Dazu Höhenprofil, gefühlte Temperatur, UV- und Gewitter-Warnung, Wasserbedarf, GPX-Export und ein KI-Empfehlungstext.

Die Live-Demo deckt die Region Essen/Baldeneysee ab (1-m-Geländemodell von Geobasis NRW); die Engine ist DACH-weit erweiterbar. Dort werden neue Gebiete on-demand aus Copernicus-Höhendaten und OSM vorbereitet. Technisch dasselbe Prinzip wie eine klassische Routenplanung, nur mit „Schatten" als Kantenkosten. Die Grundidee ist inspiriert von Bastian Hillers „Shade" (shade.imbastian.de).

Eine touristische „Kühle-Orte“-Karte: Sie zeigt bei Hitze für jeden beliebigen Ort (per GPS oder Suche) die nächstgelegenen Plätze zum Abkühlen, mobil-first und zweisprachig (DE/EN). Gedacht für Gäst:innen, die eine fremde Stadt bei 35 °C erleben.

Auf der Karte: kühle Orte aus OpenStreetMap: Parks & Grünanlagen, Gewässer & Bäder, Brunnen & Trinkbrunnen sowie klimatisierte Innenräume (Museen, Kirchen, Bibliotheken, Malls). Dazu ein Live-Hitze-Banner (Open-Meteo, gefühlte Temperatur + Warnung) und ein einblendbarer Satelliten-Hitzelayer, der aus Landsat-Oberflächentemperatur die Hitzeinseln der Stadt sichtbar macht (blau kühl bis rot heiß).

Der Clou ist die KI-Empfehlung „welcher kühle Ort passt mir jetzt?“. Sie berücksichtigt Uhrzeit und Öffnungszeiten (keine geschlossene Kirche um Mitternacht), markiert den Ort und zeigt den Fußweg dorthin. Damit hebt sie sich bewusst von den statischen Behörden-Kühlorte-Karten ab: touristisch, live, überregional und mit KI.

Besucherlenkung scheitert meist daran, dass niemand weiß, was „voll“ eigentlich heißt. Besucherpuls zieht 100 Live-Messpunkte aus fünf Ländern zusammen und hält jeden Wert nicht gegen eine erfundene Kapazität, sondern gegen den eigenen Normalwert für genau diese Tageszeit.

Statt einer Warnung gibt es immer einen Vorschlag: anderer Ort, andere Stunde oder anderes Ziel. Gebaut aus offenen Daten, ohne einen einzigen bezahlten Zugang. Das Muster lässt sich auf jede Auslastungsfrage übertragen, von Parkhäusern bis zur Kantine.

Ein Baukasten, den ich an einem Stück gebaut habe, um zu zeigen, wie schnell aus offenen Geodaten benutzbare Werkzeuge werden: Datencheck, Lade-Lücken, Thementour, Genuss-Radar, Golden Hour, Naturwunder, Schlechtwetter, Ruhe-Finder, Geheimtipp, Wildtier, Laden & Erleben, E-Auto-Ausflug und Charge & Hike.

Technisch ist das ein einziges Repository mit dreizehn Adressen und einem gemeinsamen n8n-Backend. Angereichert wird jeder Fund mit Wikipedia-Text, freiem Foto, Öffnungszeiten und einer kurzen KI-Einordnung, streng an die Fakten gebunden.

Vier Werkzeuge rund um eine Frage, die sich schlecht mit Luftlinie beantworten lässt: Wie gut ist eine Lage wirklich erreichbar? Lage-Check zeigt, was in zehn Gehminuten liegt, Lage-Finder prüft zehn Kriterien inklusive Blocker, Ausflugs-Radar plant nach Zeitbudget statt nach Kilometern, Autofrei-Check rechnet die Anreise ohne Auto durch.

Gerechnet wird mit echten Isochronen auf dem Wegenetz, nicht mit Kreisen auf der Karte. Der Unterschied ist der Punkt: Ein Berg oder ein Fluss macht aus fünf Minuten Luftlinie schnell dreiviertel Stunden Fußweg.

Zweistufig: ein Schnell-Check nennt die Kernzahlen, der Tiefen-Report rechnet mit amtlichen Klimaindikatoren auf Kreisebene und einer eigenen EURO-CORDEX-Auswertung. Der eigentliche Kern ist die Verschneidung mit der amtlichen Übernachtungs-Saisonkurve der Gemeinde: nicht „es wird wärmer“, sondern „es wird wärmer, wenn bei euch die Gäst:innen kommen“.

Der fertige Report kommt als PDF. Fünf Destinationen sind als Demo hinterlegt, von Winterberg bis St. Peter-Ording. Das Muster ist übertragbar: amtliche Daten, eigene Rechnung, verständlicher Bericht, alles ohne Handarbeit.

Tourismusbetriebe in Brandenburg geben Adresse, Betriebsart und ein paar Merkmale ein, in wenigen Minuten kommt ein personalisiertes Risikoprofil zurück: standortbezogene Klimagefahren (Hitzewellen, Starkregen, Trockenperioden, Waldbrandgefahr, veränderte Saisonverläufe), Anfälligkeit des Betriebs und Vorbereitungsstand. Dazu konkrete, priorisierte Anpassungsmaßnahmen, von Vorsorge über bauliche Anpassungen bis zum Krisenmanagement.

Entwickelt im Auftrag der Teejit GmbH mit dem Tourismusnetzwerk Brandenburg sowie BTE Tourismus- und Regionalberatung und ZENAT (Zentrum für Nachhaltigen Tourismus) und Bastian Hiller. Mein Anteil: der n8n-basierte Backend-Workflow.

Dieselbe Bauweise, anderes Thema: Pegel-Ampel, Waldbrand-Radar, Destinations-Klimacheck, Solar-Vorabcheck, Grünstrom-Fenster, Hitze-Briefing, Saison-Radar und Frost-Warndienst. Quellen sind durchweg amtlich oder offen: DWD, NASA FIRMS, ERA5, CMIP6, PVGIS, PEGELONLINE, GBIF.

Jedes Tool sagt offen, was es nicht kann. Das Grünstrom-Fenster etwa nennt seine Grenzen selbst: bundesweite Prognose statt regionaler Aussage, keine Steuerung, keine CO₂-Zertifikate. Ehrliche Grenzen sind bei KI-Werkzeugen kein Makel, sondern die Bedingung dafür, dass jemand sie benutzt.

Empfehlen ChatGPT & Co. deinen Betrieb, oder deine Region? Der Audit misst es, statt zu raten: wortwörtliche Gäste-Fragen an 6 KI-Plattformen (ChatGPT inkl. echter Consumer-Oberfläche, Claude, Gemini, Perplexity, Google AI Overviews), jede Frage 3× wiederholt, weil KI-Antworten schwanken. Für einzelne Betriebe ebenso wie für ganze Destinationen.

Auf Regions-Ebene werden bis zu 450 Einzelmessungen gegen die vollständige Betriebsbasis aus OpenStreetMap abgeglichen. Das Ergebnis: eine Ampel-Karte der Region (stabil sichtbar / vereinzelt / KI-unsichtbar), Sichtbarkeit je Kategorie und KI-System, die meistzitierten Quellen. Der Betriebscheck liefert die Ursachen-Diagnose gleich mit: Beantwortet die eigene Website die Gäste-Fragen? Fehlen strukturierte Daten? Wie steht die Bewertungslage gegen den meistempfohlenen Wettbewerber?

Reports gibt's interaktiv im Browser und als PDF, die Methodik ist vollständig offengelegt. Der Audit ist der erste Baustein des KI-Sichtbarkeits-Monitors für Destinationen. Beispiel: DMO-Report Spreewald.

Entstanden aus der Anfrage einer SEO-Agentur: Werden die Domains unserer Kund:innen von KI-Assistenten überhaupt zitiert, und wenn ja, bei welcher Frage? Das Werkzeug prüft beliebig viele gleichrangige Domains gegen ein Fragen-Portfolio in ChatGPT, Gemini, Perplexity und Claude, jede Frage dreimal, mit der Zitat-URL je Treffer.

Jeder Lauf ist ein datierter Messpunkt, so entsteht ein Verlauf statt einer Momentaufnahme. Ein typischer Fall für „wir müssten mal regelmäßig prüfen, ob…“. Genau dafür taugt Automatisierung.

Tourismusbetriebe können sich über ein Formular selbst testen, oder Destinationen (DMOs) reichen Betriebsdaten gesammelt ein. Im Hintergrund laufen sechs spezialisierte Analyse-Workflows parallel und prüfen die digitale Aufstellung des Betriebs: Website-Technik & KI-Sichtbarkeit, Social Media (sechs Plattformen), Google-Sichtbarkeit (SEO), Kundenbewertungen (Google Maps, Booking.com, TripAdvisor), Barrierefreiheit nach BFSG/WCAG und das Google Unternehmensprofil.

Datenquellen sind unter anderem Google APIs, DataforSEO, Apify und KI-Crawler-Checks für ChatGPT, Claude & Perplexity. Ergebnis: ein ausführlicher PDF-Report pro Betrieb mit Scores, Stärken-/Schwächen-Profil und priorisierten Handlungsempfehlungen, auf Wunsch plus DMO-Dashboard mit Gesamtauswertung.

Entwickelt im Auftrag der Teejit GmbH, komplett von mir konzipiert und gebaut: n8n-Hauptworkflow + sechs Subworkflows, API-Integrationen, Scoring-Logik, Empfehlungs-Engine, PDF-Reporting.

Mails, Meeting-Transkripte, Notizen und PDFs liest eine KI-Bibliothekarin und destilliert sie zu belegten Wissensdateien. Der Bestand ist reines Markdown in git, jede Aussage mit Quelle und wörtlichem Zitat. Keine Datenbank, kein Anbieter, an den man gekettet ist.

Sensibles wie Bewerbungen, Gehälter oder Zugangsdaten landet nie automatisch im Bestand, sondern in einer Entscheidungs-Ablage zur menschlichen Freigabe. Nachts prüft ein Aufräumlauf den Bestand auf Widersprüche und Duplikate, und jeder Fund braucht ein wörtliches Zitat als Beweis. Übernommen wird trotzdem nur, was ein Mensch bestätigt.

Die öffentliche Demo spielt in einer erfundenen Destination namens „Nebeltal“ und ist voll funktionsfähig: Fragen stellen, Wissen einwerfen, Entscheidungen treffen, per Web-Recherche anreichern. Inklusive Schnittstelle, über die eigene KI-Agenten das Gedächtnis mitbenutzen können.