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Nach Jahren Funkstille fange ich noch mal von vorne an. Diesmal aber nicht allein, sondern mit AI an meiner Seite — als Assistent, als Berater, als jemand, der mir die Reibung aus den Projekten nimmt. Das hier ist die ehrliche Geschichte dazu. Kein Hype, keine Panik, sondern das, was ich in den letzten Monaten tatsächlich erlebt habe. Kurz gesagt geht es darum, wie ich gelernt habe, KI im Alltag sinnvoll zu nutzen — beim Bildermachen, beim Übersetzen alter Briefe, beim Programmieren und beim Organisieren.

Wer hier eigentlich schreibt

Kurz zu mir: Ich bin Informatiker, 61, arbeite nicht mehr und probiere gern Dinge aus. Im Freundeskreis bin ich seit jeher „der Technik-Guy“. „Ingo, wie machst du das? Kannst du mir kurz helfen?“ — vom iPhone über den Mac bis zu allem dazwischen. Ich helfe gern, und ich habe früher schon Kurse zu den unterschiedlichsten Themen gegeben.

Jetzt fasziniert mich AI. Und zwar so sehr, dass ich nicht nur darüber reden will. Ich will es selbst können, selbst erfahren haben, eigene Fehler machen. Genau dafür gibt es @Ingo Düsentrieb wieder — als Klammer um diesen Neustart.

Mein Ziel: ehrlich klein gerechnet

Ich erzähle dir gleich von beeindruckenden Momenten, aber lass uns vorher die Erwartung erden. Mein Ziel ist kein Business-Imperium, sondern ein Taschengeld: rund 200 € im Monat, erreichbar in etwa sechs Monaten. Genug, dass sich meine KI-Kosten von 100 € im Monat tragen — und ein bisschen mehr.

Zwei Standbeine schweben mir vor. Erstens lokale Beratung hier in Berlin: in 45 oder 90 Minuten zeige ich Leuten ganz praktisch, was AI in ihrem Alltag oder für ihre Selbstständigkeit bringt. „Ich nehm dich an die Hand“ sozusagen. Zweitens meine Maker-Projekte: kleine Gadgets aus Mikrocontroller, 3D-gedrucktem Gehäuse und etwas Software, deren Baupläne und Code ich für kleines Geld — so um die 5 € — zum Download anbiete. Vieles bleibt aber kostenlos im Netz.

Wie aus Neugier eine Reise wurde

Angefangen hat alles zum Jahresbeginn. Alle reden über KI, seit Monaten. Irgendwann dachte ich: Jetzt muss ich das selbst ausprobieren. Vier Stationen haben mich überzeugt.

Station 1: Bildgenerierung

Mein Einstieg waren Bilder. Ich habe mir Draw Things heruntergeladen — eine App, die im Grunde ein leerer Rahmen ist, in den man sich die passenden, frei verfügbaren Modelle selbst hineinlädt (Flux, Z Image Turbo und Konsorten). Das Erste, was ich dabei lernen musste, war Prompting. Klingt banal, ist es aber nicht: Bilder sieht man mit den Augen — und auf einmal soll man sie in Worte fassen.

Das Ganze lief komplett lokal auf meinem M1 Mac Mini mit 16 GB, einem älteren Rechner. Ein Bild dauerte je nach Größe zwischen einer und fünf Minuten. Kein Tempo-Wunder, aber man kann damit arbeiten. Ich war beeindruckt, was möglich ist — fotorealistisch genauso wie 2D-Grafik für mein anderes Hobby, Cartoons und Animation. Ein, zwei Monate habe ich das intensiv getrieben, immer in dieser interaktiven Schleife: ausprobieren, anschauen, Prompt ändern, von vorne.

Station 2: Der Familienstammbaum

Der echte Aha-Moment kam übers Familienarchiv. Meine Schwestern recherchieren unseren Stammbaum, und da lagen alte, handgeschriebene Briefe — 50, 80 Jahre alt, schwer zu entziffern. Schlimmer noch: einige waren auf Russisch, Litauisch, Polnisch. „Das müsste man mal übersetzen lassen“, hieß es bei uns immer. Liegen geblieben, natürlich.

Also habe ich einen Brief abfotografiert und ChatGPT auf dem Handy vorgelegt. Das Ergebnis war stark: schnell entziffert, sauber übersetzt. Dazu noch die kniffligen Ortsnamen — alte Schreibweise, heute oft in einem anderen Land — über Google Maps zugeordnet. Das Gratis-Kontingent war zwar fix aufgebraucht, aber die ersten Treffer waren so überzeugend, dass ich zum ersten Mal dachte: Dafür zahle ich gern. Es wurde das 8-€-Abo von ChatGPT, und damit ging es durch über hundert Briefe und Dokumente.

Station 3: Vibe Coding — der Moment, der mich geflasht hat

Als Informatiker wollte ich natürlich wissen, was KI fürs Programmieren taugt — also für meine Maker-Projekte. Ich habe nie hauptberuflich entwickelt, war eher Berater, aber Programmieren war immer mein Hobby. Ich kenne das Vokabular, ich weiß, wie man Software plant. Dieser Vorsprung hilft beim „Vibe Coding“ enorm, weil man weiß, wovon man redet.

Ein kurzer Modellvergleich später war klar: Fürs Coden ist Claude von Anthropic für mich das beste Werkzeug.

Warum ausgerechnet Claude? Rein fürs Coding hat mich Claude am meisten überzeugt — aber ehrlich gesagt spielte noch etwas anderes mit. In genau dieser Zeit lief eine größere Debatte darüber, wie eng sich die KI-Anbieter mit Politik und Militär einlassen und wo sie Grenzen ziehen. Ich will daraus keinen politischen Beitrag machen, das ist nicht mein Thema hier. Aber meinen persönlichen Eindruck verschweige ich nicht: Bei Anthropic und Dario Amodei hatte ich das Gefühl, da zieht jemand bewusst rote Linien, auch wenn es Geld kostet. Bei OpenAI und Sam Altman wirkte das auf mich eher umgekehrt. Den Ausschlag gab ein Interview mit Amodei, das ich gesehen habe (NYT Opinion: „Is Claude Coding Us Into Irrelevance?“) — seine nachdenkliche, eher selbstkritische Art hat mir gefallen. Das ist kein Faktencheck und keine Empfehlung gegen andere, nur mein Bauchgefühl. Aber Sympathie für die Leute hinter dem Werkzeug, mit dem ich täglich arbeite, ist mir eben nicht egal.

Beim Geld habe ich mich ehrlich hochgetastet: erst das 20-€-Abo, dann 30 € Extra-Guthaben obendrauf, inzwischen das 100-€-Abo. Der Grund sind die Token-Limits. Tokens sind so etwas wie die Währung der KI — eine simple Frage kostet wenige, „bau mir eine App“ schnell Millionen Token. Beim kleinen Abo war mein Fünf-Stunden-Kontingent oft schon nach einer Stunde weg, und ich musste meinen Tag drumherum bauen. Mit dem 100-€-Abo laufe ich gefühlt in gar keine Limits mehr — für mich persönlich Gold wert.

Was mich endgültig überzeugt hat, war so eine Kleinigkeit: Mein Batch-Skript für Draw Things — eine Stapelverarbeitung, die ganze Bildserien automatisch durchrendert — sollte mir am Ende eine Notification aufs Handy schicken. Hätte ich früher allein nicht gebaut, zu fummelig. Die KI hat kurz zwei Push-Dienste verglichen, mit PushOver einen empfohlen, mich durch den API-Schlüssel gelotst — nach einer Viertelstunde lief das Ding. Schön nebenbei: So schließt sich der Kreis zur Bildgenerierung von ganz am Anfang.

Station 4: Mein Second Brain

Je mehr ich mit KI arbeitete, desto klarer wurde: Über mehrere Tage hinweg merkt sie sich Dinge schlecht. Die automatischen „Memories“ der Anbieter funktionieren zwar ein bisschen, aber richtig gut wird es erst, wenn man der KI bewusst Kontext vorlegt — ein paar Pflöcke einschlägt, bestimmte Notizen vorab anlegt.

Dafür bin ich von Apple Notizen auf Obsidian umgestiegen. Das speichert simple Textdateien im Markdown-Format — dasselbe Format, das auch Claude nutzt. In der „Second Brain“-Szene ist Obsidian deshalb beliebt — wie sich so eine Notiz-Reise anfühlt, beschreibt etwa diese ehrliche Reflexion eines deutschen Obsidian-Nutzers. Für mich war der Umstieg leicht. Ein paar Wochen habe ich am Workflow gefeilt, gerade am Übergang vom Handy zum Mac im Arbeitszimmer. Jetzt habe ich meinen Vault, so heißt die Gesamtheit der verlinkten Notizen bei Obsidian, immer auf dem Smartphone dabei. Aufwand, ja — aber genau das ist Teil der Reise.

Der Relaunch: Plattform für Plattform

Aus dem Spielen wurde irgendwann ein Plan. Bei der Plattformwahl ging es mir vor allem darum, den Fokus zu schärfen — und nebenbei wollte ich, wo es sich ohne Verrenkungen anbietet, auch ein Stück weit Big Tech reduzieren. Diese Idee hat sogar einen Namen: den Digital Independence Day (#diday), eine lockere Bewegung, die jeden ersten Sonntag im Monat zu kleinen Schritten weg von den großen Tech-Konzernen ermutigt. Bei mir bleiben zwei bewusst drin: Apple und Anthropic.

Wo ich herkam? Eine Website, die ich seit Jahren habe, inzwischen veraltet und mit vielleicht 20 Besuchern die Woche. Udemy-Kurse, mit denen ich zwar über 1000 € verdient habe, die sich aber zäh anfühlten — unterm Strich eher ein Fehlschlag. Dazu 3D-Gehäuse auf Thingiverse und ein paar Vektor-Designs auf RedBubble (unter 10 € im Monat). Überall war ich leidlich aktiv, nirgends richtig.

Der Relaunch soll genau das schärfen — weniger Gemischtwarenladen, klareres Profil. Inhaltlich sortiere ich mich künftig entlang von fünf Säulen: Maker-Projekte, AI, 2D-Animation, Godot (die Open-Source-Spiele-Engine, mit der ich herumbastle) und AI-Coaching. Was in keine dieser Säulen passt, lasse ich bewusst weg.

Das schlägt sich auch in der Plattformwahl nieder:

Plattform	Rein / Raus	Warum
ingohoffmann.de (Hetzner + WordPress)	✅ Zentrale	Eigene Bühne, eigene Daten (#diday)
YouTube	✅	Reichweite, für Zuschauer kostenlos
Gumroad	✅	Günstige Downloads (Baupläne/Software ~5 €)
Thingiverse	✅	3D-Modelle und Gehäuse teilen
GitHub	✅	Code und Skripte
Mastodon	✅	Big-Tech-fern (#diday)
RedBubble	✅	Vektor-Designs auf Produkten
Udemy	❌ raus	Zäh, zu wenig Reichweite, veraltete Kurse
Instagram / Pinterest	❌ bewusst nicht	Weniger Big Tech – passt nicht zu #diday, und ich will den Fokus schärfen
PixelFed / komoot	❌ bewusst nicht	Es muss nicht alles rein; das Profil soll schärfer werden

Wo AI beim Relaunch konkret half

Spannend war, dass AI nicht nur beim Coden geholfen hat, sondern beim ganzen Drumherum.

Bei der Planung haben wir das Sechs-Monats-Ziel in kleine Sprints und To-dos heruntergebrochen — interaktiv im Obsidian-Vault, inklusive Tracking, wie aufwendig die Sachen wirklich sind. Beim Branding habe ich meine Grafik-App Affinity direkt an die KI angeschlossen und interaktiv gearbeitet: Farbschema, passende Schriften, und mein altes verspieltes 2D-Avatar durch ein echtes Foto ersetzt. Bei der Website kam ein Stück Claude-Design fürs Layout dazu, dann die WordPress-Umsetzung, bei der die KI in Chrome praktisch mitklickt, plus Texte, Bio und eine ehrliche Seite zu meinem KI-Einsatz. Das lief auch deshalb so rund, weil die KI durch die Wochen im Vault schon viel Kontext über mich hatte.

Und genau hier sitze ich gerade: bei den Inhalten. Diesen Post habe ich zunächst völlig unstrukturiert ins Mikrofon gesprochen — daraus ist dieser Text geworden, und im nächsten Schritt wird ein YouTube-Skript daraus. Der Redaktionsplan mit Themen und Aufwands-Tracking steht.

Ehrlich eingeordnet

Ich kenne die Skeptiker. „Das halluziniert doch nur.“ „Hab ich probiert, ist nichts für mich.“ Da bin ich anderer Meinung — aber mit einem Aber. Man muss Zeit investieren und sich eine Struktur anlegen. Tut man das, wird es richtig stark. Am deutlichsten beim Programmieren, aber längst nicht nur: auch bei der Reiseplanung, bei der Menüplanung in der Restaurant-Küche oder bei Nähprojekten hilft es überraschend gut.

Mein Fazit nach diesen Monaten: AI nimmt die Reibung raus — aber die Entscheidungen nimmt sie dir nicht ab. Der Neustart ist machbar, und ich nehme dich hier gern mit.

Wie es weitergeht

Als Nächstes wird es konkret: Ich starte eine kleine Serie zur AI-Bildgenerierung, in der ich zeige, wie das lokal auf dem eigenen Rechner läuft. Wenn dich das interessiert, abonnier die Seite oder schau auf meinem YouTube-Kanal vorbei. Und falls du in Berlin bist und so einen Einstieg in AI suchst — schreib mir einfach.

— Ingo (@Ingo Düsentrieb)

Häufige Fragen

Wie kann ich KI im Alltag nutzen? Womit fange ich als Anfänger an?

Mit kleinen, konkreten Projekten: KI-Bilder lokal erzeugen, alte Briefe übersetzen, im Dialog programmieren (Vibe Coding) und Notizen als Kontext anlegen.

Lohnt sich ein teures KI-Abo (z. B. 100 €)?

Es kommt auf die Nutzung an. Ich habe mich hochgetastet (8 € → 20 € → 100 €). Erst beim intensiven Arbeiten mit hohen Token-Limits zahlt sich das große Abo aus.

Kann ich KI-Bilder lokal auf einem älteren Mac erzeugen?

Ja. Auf einem M1 Mac Mini mit 16 GB läuft Draw Things lokal; ein Bild dauert je nach Größe 1–5 Minuten.

Welches KI-Tool eignet sich zum Programmieren?

Für mich war Claude das beste Werkzeug fürs Coding bzw. Vibe Coding – auch wegen der Haltung des Anbieters.

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🤖 Transparenz: Diesen Beitrag habe ich mit KI-Unterstützung erstellt und anschließend selbst redigiert und freigegeben. Eingesetzte Werkzeuge: Claude Cowork (Opus 4.8) für Struktur und Text, Draw Things (Flux 2 klein 9B KV) für die Bilder, SuperWhisper (Voice Model Standard) fürs Diktat. Eine gesetzliche Kennzeichnungspflicht besteht für einen redaktionell verantworteten Blogpost wie diesen nicht (EU AI Act Art. 50) — Transparenz finde ich aber einfach fair.