Ich denke A LOT über KI nach.
Ich rede inzwischen auch mehr mit KI als mit Menschen – locker.
Und das bringt natürlich eine Frage auf.
Ich baue eine Notion-Beratung auf.
Aber…
Wenn KI jetzt einen Notion Workspace bauen kann – warum sollte dann noch jemand einen Notion Berater engagieren?
Das ist eine faire Frage.
Und ehrlich gesagt: Wenn du nur jemanden wolltest, der für dich auf Buttons klickt – die Antwort ist wahrscheinlich: Du solltest das nicht.
KI kann schon jetzt Datenbanken generieren, Workflows entwerfen, Automationen vorschlagen, Formeln schreiben, Dokumentation erstellen und erste Entwürfe für Agents skizzieren.
Arbeit, die früher Stunden manueller Klicks brauchte, passiert jetzt in Minuten. Manchmal Sekunden.
Aber ändert das wirklich etwas?
Ersetzt KI uns alle?
Ich glaube nicht.
(Ich bin durch und durch Techno-Optimist)
Execution war nie das Einzige, wofür die Leute bezahlt haben.
Es war nur der sichtbarste Teil.
Das Build war mit etwas anderem gebündelt
Als jemand vor fünf Jahren einen Notion Berater engagiert hat, zahlte er zum Teil für technisches Know-how.
Kann das in Notion umgesetzt werden?
Wie funktionieren Relations?
Wie bauen wir wiederkehrende Tasks, bevor Notion sie offiziell unterstützt?
Das war echte Arbeit. Sie hat gezählt. Und genau das ist auch die Art von Arbeit, die KI sehr gut komprimieren kann.
Aber in dieser Build-Arbeit steckten versteckt drei andere Dinge:
Judgment.
Was sollte existieren? Was nicht? Welche Anforderung ist ein echtes operatives Bedürfnis – und welche nur eine Dashboard-förmige Ablenkung?
Experience.
Was hast du schon kaputtgehen sehen? Welches schöne System wird niemand nach Woche drei noch nutzen? Welche clevere Automation wird zur Maintenance Debt, sobald sich der Prozess ändert?
Capacity.
Wer hat die Zeit und das Context Window, um das gesamte Projekt im Kopf zu halten – und gleichzeitig seinen eigentlichen Job zu machen?
Diese drei Dinge waren immer Teil des Engagements. Sie kamen nur im Build-Paket verpackt.
Jetzt entfernt KI die Verpackung.
Und das macht das eigentliche Produkt sichtbarer.
KI macht Execution zur Massenware. Menschliche Aufmerksamkeit ist knapp.
Das ist der Punkt, zu dem ich immer wieder komme.
KI macht Execution zur Massenware. Menschliche Aufmerksamkeit ist weiterhin knapp.
(Ich habe ein paar Mal über den Human Context Window geschrieben – und das Konzept fühlt sich relevanter an denn je)
Du kannst fast alles bauen, wenn du genug Aufmerksamkeit darauf verwendest. Aber dieser Satz trägt eine Menge Gewicht.
Wenn du genug Aufmerksamkeit darauf verwendest.
Denn Aufmerksamkeit ist immer noch die Grenze.
Dein Unternehmen ist kein Prompt. Es ist eine chaotische Sammlung aus Menschen, Gewohnheiten, Ausnahmen, Kundenversprechen, halb dokumentierten Prozessen, Slack-Threads, alten Spreadsheets und Workarounds, bei denen alle vergessen haben, dass es Workarounds waren.
Du kannst einer KI nicht einfach sagen:
Gib mir bitte das perfekte Betriebssystem für mein Unternehmen.
Zumindest nicht, wenn du erwartest, dass die Antwort nützlich ist – ohne enormen Übersetzungsaufwand davor.
Jemand muss immer noch entscheiden, was wichtig ist.
Jemand muss immer noch den Workflow vom politischen Geplänkel um den Workflow trennen.
Jemand muss immer noch erkennen, wenn zwei Teams dasselbe Wort für verschiedene Dinge verwenden – oder verschiedene Worte für dasselbe.
Jemand muss immer noch entscheiden, was KI übernehmen soll, was Menschen weiter verantworten sollen – und wo der Übergabepunkt zwischen beiden gefährlich wird.
Das ist kein Button-Klicken.
Das ist die eigentliche Arbeit.
Die Software-Analogie
Ich glaube, Software ist die einfachste Art, das zu verstehen.
KI hat Software-Entwicklung dramatisch zugänglicher gemacht. Wenn du die Grundlagen verstehst, über Systeme nachdenken kannst und weißt, wie man testet und debuggt – dann ist es unglaublich, was du jetzt bauen kannst.
Das spüre ich selbst.
Dinge, die vor ein paar Jahren noch ein ganzes Entwicklerteam erfordert hätten, sind jetzt plötzlich erreichbar für Operator:innen mit Systemdenken, den richtigen Tools und genug Geduld.
Kürzlich haben wir für einen Kunden unsere erste Google-Workspace-App gebaut, um sein Notion CRM mit Google Calendar & Gmail zu integrieren – vor drei Monaten noch ein Wunschtraum 😅
Aber das bedeutet nicht, dass jetzt alle Software-Entwickler:innen sind.
Und es bedeutet definitiv nicht, dass jetzt alle dabei sind, die nächste großartige App, das nächste Spiel oder die nächste interne Plattform zu bauen.
Code zu schreiben war immer nur ein Teil von Software.
Der sichtbarste Teil, ja.
Oft die entscheidende Hürde, ja.
Aber trotzdem nur ein Teil.
Gute Software braucht auch Product Judgment, Architektur, Sequenzierung, Taste, Nutzerempathie, Debugging-Disziplin – und eine ziemlich nervige Menge an Entscheidungen darüber, was nicht gebaut wird.
KI kann bei all dem helfen.
Sie lässt diese Dinge nicht verschwinden.
Notion bewegt sich in dieselbe Richtung.
KI kann dir beim Aufbau des Workspace helfen. Sie kann die Datenbankarchitektur entwerfen. Die Automation vorschlagen. Die erste Version des Prozesses generieren.
Aber der Engpass verlagert sich von:
Können wir das bauen?
zu:
Sollte das existieren?
Und das ist eine viel interessantere Frage.
Warum das bei Notion besonders relevant ist
Notion ist von diesem Wandel besonders stark betroffen – weil Notion so meinungslos ist.
Das ist der ganze Charme.
Du kannst es an dein Team anpassen, statt dein Team in ein starres Tool zu zwingen.
Aber diese Freiheit war immer auch die Falle.
Bei traditionellen Tools drückt das Tool zurück. Du lebst in einer ziemlich meinungsstarken Struktur. Das ist manchmal frustrierend – aber es schafft auch Leitplanken.
Bei Notion kannst du… alles?
Du kannst eine weitere Datenbank hinzufügen.
Einen weiteren Status.
Ein weiteres Dashboard.
Und jetzt kann KI dabei helfen, all das viel schneller zu tun.
Damit entsteht nicht automatisch ein besseres System. Es kann nur ein größeres werden.
Das Schwierige an einem Notion-Projekt in 2026 ist nicht „Wie erstellen wir eine Datenbank.”
Das Schwierige ist, ob die Struktur wirklich dazu passt, wie das Team tatsächlich arbeitet.
Ob die Leute den Daten vertrauen.
Ob der Founder immer noch der versteckte Router für jede Entscheidung ist.
Ob der KI-Agent sauberen genug Kontext hat, um zu handeln, ohne die Dinge schlimmer zu machen.
Deshalb geht es beim Notion-Consulting 2026 nicht mehr wirklich darum, einen Workspace für Menschen zu bauen.
Es geht darum, ein Unternehmen in ein System zu übersetzen, das sowohl Menschen als auch KI betreiben können.
Also: Warum einen Berater engagieren?
Du engagierst einen Berater aus denselben Gründen, aus denen du immer externe Hilfe engagiert hast:
Judgment. Experience. Zusätzliche Capacity.
KI verändert die Form dieser Dinge – aber sie macht sie nicht überflüssig.
Vielleicht hast du das Judgment selbst. Viele Gründer:innen und Operator:innen haben das.
Vielleicht baust du das System sogar selbst gerne. Ich auf jeden Fall.
Aber die Frage ist nicht nur, ob du es könntest.
Sondern ob du deine wertvollste Aufmerksamkeit dort einsetzen solltest.
Jede Operator:in hat ein begrenztes Human Context Window.
Es gibt nur so viele Threads, die du gleichzeitig im Kopf halten kannst: das Geschäftsziel, die Teamdynamik, die Edge Cases, die Tool-Grenzen, die KI-Möglichkeiten, das Adoption-Risiko, das nächste Quartal, was der Kunde wirklich braucht, was das Team sagt was es will.
KI macht dich schneller innerhalb dieses Fensters.
Aber sie macht das Fenster nicht unendlich.
Genau da hat ein guter Berater noch immer seinen Platz.
Nicht weil er schneller klicken kann als KI.
Sondern weil er dir helfen kann zu entscheiden, was gebaut werden sollte – bevor überhaupt etwas geklickt wird.
Wenn das etwas in dir berührt: Es begann als Newsletter-Ausgabe – tritt 37.000+ Notion Buildern bei und sichere dir 40+ kostenlose Notion-Ressourcen.
