Ich denke viel über KI nach.
Inzwischen rede ich auch mehr mit ihr als mit Menschen – deutlich mehr.
Und das wirft 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?
Eine faire Frage.
Und ehrlich gesagt: Wenn es nur darum geht, dass jemand für dich die Buttons klickt, lautet die Antwort: Wahrscheinlich solltest du es nicht.
KI kann bereits Datenbanken generieren, Workflows entwerfen, Automationen vorschlagen, Formeln schreiben, Dokumentationen erstellen und Agenten skizzieren.
Was früher Stunden manueller Klickarbeit brauchte, passiert jetzt in Minuten. Manchmal in Sekunden.
Aber ändert das wirklich etwas?
Ersetzt KI uns alle?
Ich glaube nicht.
(Ich bin durch und durch Techno-Optimist)
Ausführung war nie der einzige Wert, für den Menschen bezahlt haben.
Sie war nur der sichtbarste.
Der Build hatte immer etwas eingebaut
Wenn jemand vor fünf Jahren einen Notion Berater engagiert hat, hat er zum Teil für technisches Know-how bezahlt.
Kann das in Notion umgesetzt werden?
Wie funktionieren Relations?
Wie bauen wir wiederkehrende Aufgaben, bevor Notion das offiziell unterstützt?
Das war echte Arbeit. Sie hatte Wert. Und sie ist genau die Art von Arbeit, die KI sehr gut komprimieren kann.
Aber versteckt in dieser Build-Arbeit steckten noch drei andere Dinge:
Urteilsvermögen.
Was sollte existieren? Was nicht? Welche Anforderung ist ein echtes operatives Bedürfnis – und welche ist nur eine Dashboard-förmige Ablenkung?
Erfahrung.
Was hast du schon scheitern sehen? Welches schöne System wird niemand nach der dritten Woche noch nutzen? Welche clevere Automation wird zu technischen Schulden, sobald sich der Prozess ändert?
Kapazität.
Wer hat die Zeit und das Kontextfenster, um das gesamte Projekt im Blick zu behalten – und gleichzeitig seinen eigentlichen Job zu machen?
Diese drei Dinge waren immer Teil des Engagements. Sie kamen nur verpackt im Build.
Jetzt entfernt KI die Verpackung.
Und das macht das eigentliche Produkt sichtbarer.
KI macht Ausführung abundant. Menschliche Aufmerksamkeit bleibt knapp.
Das ist der Punkt, zu dem ich immer wieder zurückkomme.
KI macht Ausführung abundant. Menschliche Aufmerksamkeit bleibt knapp.
(Ich habe über das Human Context Window schon ein paarmal geschrieben – und es fühlt sich relevanter denn je an)
Du kannst fast alles bauen, wenn du genug Aufmerksamkeit darauf verwendest. Aber dieser Satz trägt viel Gewicht.
Wenn du genug Aufmerksamkeit darauf verwendest.
Denn Aufmerksamkeit ist nach wie vor das Limit.
Dein Unternehmen ist kein Prompt. Es ist eine chaotische Sammlung aus Menschen, Gewohnheiten, Ausnahmen, Kundenversprechen, halb dokumentierten Prozessen, Slack-Threads, alten Tabellen und Workarounds, an die niemand mehr erinnert, dass sie Workarounds sind.
Du kannst einer KI nicht einfach sagen:
Bitte gib mir das perfekte Operating System für mein Unternehmen.
Zumindest nicht, wenn du erwartest, dass die Antwort nützlich ist – ohne vorher jede Menge Übersetzungsarbeit zu leisten.
Jemand muss immer noch entscheiden, was wichtig ist.
Jemand muss immer noch den Workflow von der Politik rund um den Workflow trennen.
Jemand muss immer noch bemerken, wenn zwei Teams dasselbe Wort für verschiedene Dinge verwenden – oder verschiedene Wörter für dasselbe.
Jemand muss immer noch entscheiden, was KI tun soll, was Menschen behalten sollen und wo die Übergabe zwischen beiden gefährlich wird.
Das ist kein Button-Klicken.
Das ist die eigentliche Arbeit.
Die Software-Analogie
Ich denke, Software ist der einfachste Weg, das zu verstehen.
KI hat Softwareentwicklung deutlich zugänglicher gemacht. Wenn du die Grundlagen verstehst, über Systeme nachdenken kannst, weißt, wie man testet und debuggt – dann ist es beeindruckend, was du jetzt bauen kannst.
Ich spüre das selbst.
Dinge, die vor ein paar Jahren ein Entwicklerteam erfordert hätten, liegen jetzt plötzlich im Bereich eines systemorientierten Operators mit den richtigen Tools und genug Geduld.
Kürzlich haben wir unsere erste Google Workspace App für einen Kunden gebaut – zur Integration seines Notion-CRMs mit Google Calendar & Gmail. Vor drei Monaten noch ein Wunschtraum 😅
Aber das bedeutet nicht, dass jetzt alle Software-Entwickler sind.
Und es bedeutet definitiv nicht, dass jetzt alle dabei sind, die nächste tolle App, das nächste Spiel oder die nächste interne Plattform zu bauen.
Code schreiben war immer nur ein Teil von Software.
Der sichtbare Teil, ja.
Oft die harte Grenze, ja.
Aber trotzdem nur ein Teil.
Gute Software braucht auch Product Judgment, Architektur, Sequenzierung, Geschmack, User Empathy, Debugging-Disziplin – und eine sehr 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 helfen, den Workspace zu bauen. Sie kann die Datenbankarchitektur entwerfen. Sie kann die Automation vorschlagen. Sie kann die erste Version des Prozesses generieren.
Aber der Engpass verschiebt sich von:
Können wir das bauen?
zu:
Sollte das überhaupt existieren?
Und das ist eine viel interessantere Frage.
Warum das bei Notion besonders relevant ist
Notion ist diesem Wandel besonders ausgesetzt – weil Notion so wenig meinungsstark ist.
Das ist der ganze Reiz.
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 pushback das Tool zurück. Du lebst in einer ziemlich meinungsstarken Struktur. Manchmal ist das frustrierend – aber es schafft auch Leitplanken.
Mit Notion kannst du… alles?
Du kannst eine weitere Datenbank hinzufügen.
Du kannst einen weiteren Status hinzufügen.
Du kannst ein weiteres Dashboard hinzufügen.
Und jetzt kann KI dir dabei helfen, all das viel schneller zu tun.
Das schafft nicht automatisch ein besseres System. Es kann einfach ein größeres schaffen.
Die schwierige Aufgabe bei einem Notion-Projekt im Jahr 2026 ist nicht „wie erstellen wir eine Datenbank”.
Die schwierige Aufgabe ist, ob die Struktur dazu passt, wie das Team wirklich arbeitet.
Ob die Leute den Daten vertrauen.
Ob die Gründerin noch immer der verborgene Router für jede Entscheidung ist.
Ob der KI-Agent ausreichend sauberen Kontext hat, um zu handeln – ohne die Dinge zu verschlimmern.
Deshalb geht es bei der 2026er Version von Notion-Beratung nicht mehr wirklich darum, einen Workspace für Menschen zu bauen.
Es geht darum, ein Unternehmen in ein System zu übersetzen, das Menschen und KI gemeinsam betreiben können.
Also warum einen Berater engagieren?
Du engagierst einen Berater aus denselben Gründen, aus denen du immer externe Hilfe in Anspruch genommen hast:
Urteilsvermögen. Erfahrung. Zusätzliche Kapazität.
KI verändert die Form dieser Dinge – aber sie macht sie nicht überflüssig.
Vielleicht hast du das Urteilsvermögen selbst. Viele Gründerinnen und Operatoren haben das.
Vielleicht genießt du es sogar, das System selbst zu bauen. Ich tue es jedenfalls.
Aber die Frage ist nicht nur, ob du es könntest.
Sie ist, ob du deine wertvollste Aufmerksamkeit dort investieren solltest.
Jeder Operator hat ein begrenztes Human Context Window.
Es gibt nur so viele Threads, die du gleichzeitig im Kopf halten kannst: das Unternehmensziel, die Team-Dynamik, die Edge Cases, die Tool-Limitierungen, die KI-Möglichkeiten, das Adoptionsrisiko, das nächste Quartal, was der Kunde wirklich braucht, was das Team zu wollen sagt.
KI macht dich schneller innerhalb dieses Fensters.
Sie macht das Fenster nicht unendlich.
Genau dort spielt ein guter Berater immer noch eine Rolle.
Nicht weil er schneller klicken kann als KI.
Sondern weil er dir helfen kann zu entscheiden, was gebaut werden sollte – bevor irgendetwas geklickt wird.
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