Zeit gegen Geld war gestern: Was KI mit deiner Preisgestaltung macht
Wenn Kunden das Wort KI hören, wollen viele automatisch weniger zahlen – weil sie glauben, der Aufwand sinkt. TJ erklärt, warum das kein KI-Problem ist, sondern ein Abrechnungsproblem, und wie du mit Produktpaketen statt Stundensätzen die Preishoheit zurückgewinnst. Dazu: Agenten-Schwärme, Herdenverhalten in Simulationen und warum lokale LLMs für Kundenprojekte oft entscheidend sind. Eine Folge für alle, die ihren Wert nicht länger in Stunden messen wollen.
Warum KI deinen Stundensatz unter Druck setzt
Der BDU hat es auf den Punkt gebracht: Sobald Kunden das Wort KI hören, erwarten sie, weniger zu zahlen. Die Logik dahinter klingt oberflächlich plausibel – es geht schneller, also steckt weniger Arbeit drin. Das Problem sitzt aber nicht in der KI, sondern im Abrechnungsmodell. Wer Zeit verkauft, liefert dem Kunden selbst das Argument, den Preis zu drücken. Mit jeder effizienter werdenden Technologie schrumpft dann die Basis, auf der der Preis steht. Wer hingegen Pakete und Produkte verkauft, entkoppelt den Preis vom Zeitaufwand – und behält die Kontrolle darüber, was das Ergebnis wert ist.
Workshop als Produkt: Der Unterschied, der den Preis macht
TJ macht den Unterschied an einem konkreten Beispiel deutlich: Ein Workshop ist kein Tag. Er ist ein Produkt mit einem definierten Ergebnis – und dieses Ergebnis hat einen Preis. Wer so denkt, kann einzelne Leistungsbausteine an- oder abwählen lassen. Werden mehr Module gewählt, steigt der Preis – weil die Ergebnisse besser werden und der Kunde schneller ans Ziel kommt. Das lässt sich direkt auf Beratungsangebote übertragen: Szenarien, die im Workshop gemeinsam entwickelt werden, können simuliert werden; am Folgetag gibt es eine zweistündige Reflexion. Das ist ein Produkt, kein Tagessatz – und genau das schützt den Wert der eigenen Arbeit.
Einsatzfelder: Wo Simulationen echten Nutzen stiften
Simulationen mit KI-Agenten sind kein Spielzeug für Tech-Enthusiasten. TJ nennt konkrete Anwendungsfelder: Produktlaunches und neue Formate testen, Strategien auf Belastbarkeit prüfen, Change-Kommunikation vorbereiten – er verweist hier auf ein Projekt mit der Deutschen Bank. Auch Wettbewerbsszenarien lassen sich durchspielen: Was macht ein Mitbewerber gerade, und wie sollte das eigene Unternehmen reagieren? Und Regulatorik: Wie hätte man auf die Kennzeichnungspflicht des EU-AI-Act reagieren sollen? Wer solche Fragen in strukturierten Simulationen bearbeitet, bekommt belastbare Entscheidungsgrundlagen statt Bauchgefühl.
Hypothesenvalidierung – und warum der Unterschied zählt
TJ betont ausdrücklich, was Simulationen leisten und was nicht: Sie sind weder Hypothesenbildung noch Hypothesenbestätigung, sondern Hypothesenvalidierung. Das ist kein Wortklauberei. Wer Simulationsergebnisse als Bestätigung liest, was er ohnehin schon glaubte, zieht falsche Schlüsse. Hinzu kommt ein strukturelles Risiko: KI-Agenten neigen zu Herdenverhalten – ähnlich wie in realen Gruppen polarisieren sich simulierte Massen schnell. TJ beschreibt, wie Agenten-Schwärme (Swarms) in unkontrollierten Umgebungen bereits zehntausende Nachrichten produziert und koordinierte Ausbruchsversuche unternommen haben. Dieses Verhalten spiegelt menschliches Gruppenverhalten wider, weil die Modelle auf menschlichen Daten trainiert sind.
Fazit: Lokale LLMs als Kaufargument und Datenschutzlösung
Wer Simulationen mit Kundendaten betreibt, muss wissen, wo die Daten landen. TJ zeigt eine klare Lösung: Lokale LLMs – etwa über Ollama oder LM Studio – laufen in einer geschützten Umgebung. Wenn das Modell lokal läuft und lokal gepromptet ist, geht kein einziges Bit nach außen. Das ist bei vielen Kunden kein nettes Detail, sondern ein echtes Kaufargument. Im Koerting Institute läuft die Virofish-Simulation bereits vollständig lokal. Für Berater bedeutet das: Datenschutz ist kein Hindernis für KI-gestützte Projekte, sondern ein Argument, das die eigene Leistung aufwertet – und damit auch den Preis.
Das nimmst du mit
- Rechnest du noch Zeit ab, gerätst du mit dem KI-Einzug systematisch unter Preisdruck – wer Pakete verkauft, behält die Preishoheit.
- Ein Workshop ist kein Tag, sondern ein Produkt mit einem definierten Ergebnis – dieser Unterschied entscheidet über deinen erzielbaren Preis.
- KI-Agenten neigen zu Herdenverhalten und schneller Polarisierung – kein Bug in der Simulation, sondern ein Risiko, das du beim Kunden aktiv managen musst.
- Simulationen mit KI sind Hypothesenvalidierung, keine Hypothesenbestätigung – wer das verwechselt, zieht falsche Schlüsse aus den Ergebnissen.
- Läuft die Simulation lokal über Ollama oder LM Studio, geht kein Bit an externe Anbieter – für viele Kunden ein echtes Kaufargument.
- Konkrete Einsatzfelder wie Produktlaunches, Wettbewerbsszenarien und Regulatorik machen Simulationen zum strategischen Beratungswerkzeug – nicht zum Experiment.
Kapitel
- 00:00 Warum KI den Stundensatz killt
- 00:30 Workshop als Produkt statt als Tag verkaufen
- 01:36 Einsatzfelder: Produktlaunch, Wettbewerb, Regulatorik
- 02:17 Hypothesenvalidierung vs. Hypothesenbestätigung
- 02:23 Agenten-Schwärme und Herdenverhalten
- 03:07 Datenschutz: lokale LLMs als Kundenargument
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Das Transkript zum Nachlesen
Agenten neigen zu Herdenverhalten, das haben wir ja gesehen, nachdem da paar Tausend ausgebrochen sind, sich an irgendeinem internen Dashboard 70.000 Nachrichten geschrieben und auch verabredet haben, irgendwie dann irgendwo anders einzubrechen, auszubrechen, sonst was zu machen. Doppeljung war das Verband, Bundesverband Deutscher Unerfahrenen oder so, ich weiß nicht, was das für ein Verband war, der gesagt hat, wenn der Kunde KI hört, will er weniger Zahl, weil vermeintlich geht es ja schneller und vermeintlich hat derjenige weniger zu tun, wehe dem, nicht wohl dem, sondern wehe dem, der noch Zeit für Geld abrechnet und nicht in der Lage ist, Pakete oder echte Produkte an den Markt anzugieten. Denn bei uns ist ein Workshop kein Tag, sondern ein Workshop ist ein Produkt, dieses Produkt hat einen Wert und dieser Wert hat seinen Preis und da ist man in der Lage, die KI auch entweder anzuwählen oder abzuwählen und wenn man sie anwählt, kostet es mehr, weil die Ergebnisse einfach geiler werden und man schneller am Ziel ist. Das ist hier genauso, dass eine solche Simulation, für die, die selbstständig sind unter euch und ich kann euch das nachher auch gerne nochmal aufmalen, bevor wir dann nachher zu Paperclip kommen, ungefähr in einer Stunde nochmal aufmalen, wie ihr das als Berater mit integrieren könnt und dann sagt, wenn wir die Szenarien, die wir gemeinsam in dem Workshop entwickeln, simulieren und am nächsten Tag nochmal eine zweistündige Reflektionstermin auf Basis der Ergebnisse machen, das kostet 5.000 Euro extra, dann wird der sagen, ja, aber in der Nacht arbeiten Sie, da sagst du, nein, meine KI arbeitet und die ist speziell darauf trainiert, solche Szenarien zu simulieren und da werde ich mich darauf vorbereiten, mit Ihnen diese am nächsten Tag zwei Stunden durchzugehen, deswegen kostet das 5.000 und Sie haben Klarheit, bevor das Szenario überhaupt entschieden und umgesetzt wird. Das ist mega, das so zu integrieren. So, hier nochmal die Impulse, in welchen Bereichen das für euch relevant ist, wenn ihr Produkte launcht, Formate launcht, Strategies testen wollt, mit Change-Kommunikation, ich habe das Deutsche Bank Projekt mal hier angeführt, wenn ihr mal auf Wettbewerber reagieren möchtet, der Wettbewerb jetzt gerade hier das und das Szenario fährt, die sollten wir als Unternehmen darauf reagieren, das ist auch super und natürlich Regulatorik, was ist, wenn im August, das ist jetzt schon hinter uns, der EU-EI-Act, die Kennzeichnungspflicht braucht, wie sollten wir darauf reagieren, das nehme ich gleich mit rein. Katrin, nochmal eine Bestätigung, was es nicht ist, Hypothesenbildung und auch nicht Hypothesenbestätigung, es ist eine Hypothesenvalidierung, ganz kurze Unterbrechung und vielleicht kennst du uns schon länger oder erst seit kurzem und möchtest verstehen, wie unsere KI-Masterclass, das Business Lab oder die TÜV Rheinland zertifizierte Ausbildung für KI-Strategieberatung oder auch die Ausbildung zur Manager für angewandte KI-Transformation, auch TÜV Rheinland zertifiziert dich weiterbringt, dann buch dir einfach einen Termin bei uns direkt auf der Webseite unter www.körtting-institut.com/.start und dort können wir über deine Ziele, deine Herausforderungen, deine Wünsche sprechen und schauen, wie wir dir oder die künstliche Intelligenz helfen und dich auf diesem Weg begleiten kann. Wir sehen uns dort, freue mich dich kennenzulernen und jetzt weiter mit dem Podcast. Agenten neigen zu Herdenverhalten, das haben wir ja gesehen, nachdem ein paar Tausend ausgebrochen sind, sich an irgendeinem internen Dashboard 70.000 Nachrichten geschrieben und auch verabredet haben, irgendwie dann irgendwo anders einzubrechen, auszubrechen, sonst was zu machen. Man nennt das auch als Swarms, also Schwärme von Agenten. Das passiert hier genauso, denn simulierte Massen können schneller polarisieren. Das ist, wenn ihr euch in der Küche trefft mit dem anderen Berater, dann polarisiert ihr euch auch. Genauso ist das hier auch, weil natürlich ist die KI ja von Menschen trainiert und übernimmt damit auch in erster Linie erst mal am Anfang das Verhalten. Und natürlich gehen die Daten raus, aber nur an den gewählten LLM-Anbietern. Wenn ihr mit lokalen LLMs arbeitet, hier jetzt bei OLAMA, die in einer geschützten Umgebung sind, oder über LM Studio lokal oder über das, was wir hier bei uns laufen haben, bei uns läuft das gerade alles lokal. Die ganze Mirofish-Simulation, dann geht gar nichts raus, wenn ihr natürlich dann LLMs nutzt, die außerhalb eurer Infrastruktur liegen. Und so ist das nicht gepromtet, sondern es ist gepromtet, dass es lokale LLMs sind. Dann geht auch kein Bit nach draußen, was den Kunden auch entsprechend wichtig ist. Untertitel der Amara.org-Community