#how2ai mit Jan Scheidsteger über KI Einsatz in LinkedIn

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Unser Sub-Podcast “How2AI” ist #30 bei https://www.millionpodcasts.com/chatgpt-podcasts im Juli 2025 - Danke.




AI Summary:

  • 00:00 🎙️ Lockerer Einstieg & Vorstellung

    • Begrüßung und humorvoller Smalltalk über Zoom vs. persönliches Treffen,
    • Vorstellung von Jan Scheidsteger: lebt in Konstanz, arbeitet als Freelancer in Beratung und Konzeptentwicklung mit Fokus auf Gastronomie, Kreativität, Innovation und KI,
    • Rückblick auf Kennenlernen bei einem Design-Thinking-Workshop im Inolab Bodensee.

  • 03:21 🍲 KI in der Gastronomie – erste Anwendungen

    • Diskussion über frühe Experimente mit KI-generierten Rezepten (z. B. Thanksgiving-Menüs),
    • KI als Inspirationsquelle für Köche, aber fehlende Sensorik und Geschmackserfahrung,
    • Beispiele: KI erstellt Rezepte aus Kühlhaus-Beständen, nachhaltige Rezeptideen für Bücher, provokante Vorschläge regen Kreativität von Köchen an.

  • 07:03 📞 Praktische KI-Einsatzfelder in Restaurants

    • Telefonassistenz für Anrufbeantwortung und Buchungen außerhalb von Öffnungszeiten,
    • Maschinelles Lernen für Dienstplanerstellung unter Einbezug von Wetter und Events,
    • Kamerasysteme zur Müllanalyse und Portionierung,
    • Food-Waste-Optimierung in Bäckereien mit Parametern wie Wetter und Essgewohnheiten.

  • 09:37 🌍 Nachhaltigkeit & Ernährung

    • Reflexion über Ernährungsratgeber („Ernährungskompass“) und Wunsch nach ökologischer Bewertung von Lebensmitteln,
    • Beispiele: regionale vs. importierte Produkte (Rapsöl statt Olivenöl),
    • Systeme wie Food Notify berechnen CO₂-Fußabdrücke von Gerichten und kombinieren Gesundheits- und Nachhaltigkeitsaspekte,
    • Versuche mit Tabellen und Indexen zur Bewertung von Nahrungsmitteln (Eiweiß, Omega-3, Ballaststoffe) mithilfe von KI-Tools wie Perplexity.

  • 14:14 💼 Übergang zu LinkedIn & Content-Fragen

    • Diskussion über Herausforderungen auf LinkedIn: gutes Profil reicht nicht, man muss Inhalte posten,
    • Beispiele von kreativen Formaten (David Lynch’ tägliche Wettervideos),
    • Fokus: Wie können Beiträge Mehrwert schaffen statt nur Werbung zu sein?
    • Ankündigung, dass Jans Buch zu Gastro & KI später noch gezeigt wird.

  • 16:20 📝 Herausforderung LinkedIn-Posting

    • Schwierigkeit, regelmäßig Mehrwert-Posts zu verfassen und konstant sichtbar zu bleiben,
    • Ziel: drei Posts pro Woche für Reichweite,
    • Bedarf an Struktur und Prozessen zur schnelleren Themenbearbeitung und Content-Erstellung.

  • 18:14 ⚙️ Airtable & Automatisierung als Content-Cockpit

    • Nutzung von Airtable als „intelligentes Excel“ zur Sammlung und Bearbeitung von Ideen,
    • Automatisierung über Make.com: Ideen werden eingegeben, in verschiedene Post-Formate (Frage, Rat, Story etc.) umgewandelt,
    • Cloud generiert erste Post-Entwürfe, die anschließend geprüft und angepasst werden.

  • 23:24 🎨 Bildgenerierung & Post-Finalisierung

    • Einsatz von Leonardo zur Erstellung passender Bilder für Posts,
    • Beispiel: KI generiert Bild mit Koch, Obst und Gemüse – thematisch passend, aber mit kleinen Fehlern (Hand, Erdbeeren in Pfanne),
    • Möglichkeit, Inhalte zu planen, zu überarbeiten und mit visuellen Medien zu kombinieren.

  • 26:40 💡 Ideenfindung durch Keywords & Newsfeeds

    • Nutzung von Keywords (z. B. „Essen Zukunft“) zur Generierung von Inspirationen,
    • Automatisierter Abgleich mit Google News und RSS-Feeds liefert Themenvorschläge,
    • Scoring-System bewertet Relevanz der Ergebnisse, aus denen neue Post-Ideen entstehen.

  • 30:08 📋 Content-Guidelines & Feinjustierung

    • Feste LinkedIn-Guidelines: kurze Absätze, aktive Sprache, max. 3000 Zeichen, 2 Emojis, 3–5 Hashtags,
    • Fokus auf Mehrwert statt Produktwerbung,
    • Umgang mit KI-Halluzinationen: keine ungesicherten Zahlen oder Orte,
    • Anpassung der Guidelines nach Testphase, z. B. Zahlenangaben natürlicher formulieren.

  • 32:57 🌍 Persönliche Daten & Quellenintegration

    • Hintergrundinfos (z. B. 500.000 km Reisen, 28 % der Welt besucht) werden in Posts eingebaut – manchmal zu wörtlich,
    • Notwendigkeit, Angaben natürlicher und situationsgerechter darzustellen,
    • Diskussion, ob Inhalte aus dem eigenen Buch als Quelle integriert werden sollten.

  • 33:24 🎥 Experimente mit Video & Buchintegration

    • Erste Versuche mit KI-Videoerstellung blieben belanglos, da die Prompts nicht die Kernaussagen trafen,
    • Erkenntnis: Inhalte müssen in kleinere Chunks und Claims zerlegt werden,
    • Neues Projekt: eigener LinkedIn-Kommentar-GPT mit Buch, Playbook, Style- und Claim-Sheet als Grundlage zur Unterstützung beim Kommentieren.

  • 35:59 💬 KI-gestützte Kommentarerstellung

    • Ziel: Sichtbarkeit durch qualifizierte Kommentare, nicht nur durch Posts,
    • Vorgehen: KI liefert drei Varianten (formell, professionell, provokant) samt Claim-Verbindung zu eigenen Themen,
    • Ergebnisse dienen als Inspiration, nicht als finale Texte.

  • 37:29 🔄 Technischer Aufbau mit Make.com

    • Darstellung der Automatisierung: Trigger startet Prozess, Airtable liefert Content und Prompts, KI generiert Post, Umwandlung ins LinkedIn-Format, Rückführung in Airtable,
    • Ähnliche Prozesse für Bilderstellung über Leonardo AI, Auswahl wegen Kosten/Nutzen,
    • Nutzung von GPT-5 zur Entwicklung der Workflows ohne eigenes Coding-Know-how.

  • 42:00 📈 Wirkung & Bedeutung von Kommentaren

    • Mehr Kommentare auf Posts, steigende Sichtbarkeit,
    • Kommentare oft effektiver als eigene Postings in Reichweite,
    • Ziel: Austausch zu Fachthemen (gesunde und nachhaltige Ernährung, Zukunft der Branche) statt Lead-Generierung,
    • KI als Werkzeug zur Arbeitserleichterung, Inhalte bleiben geprüft und persönlich verantwortet.

  • 45:43 💡 Diskussion über Post-Qualität & Reichweite

    • Ziel von LinkedIn-Posts: Gesprächsqualität statt reiner Reichweite,
    • Beispiel: Post über Preispsychologie löste Diskussion aus, wurde aber missverstanden,
    • Sichtbarkeit durch konstante Aktivität wichtiger als kurzfristige Verkäufe,
    • Fokus auf Vertrauensaufbau und langfristige Positionierung statt aggressivem Verkauf.

  • 50:30 🚫 Kritik an aggressivem Verkaufen auf LinkedIn

    • Ablehnung von Direktnachrichten ohne Bedarfsanalyse („Kauf jetzt!“),
    • Vergleich mit Gastronomie: Gast wird nicht ungefragt mit Speisen bedient, sondern gefragt, was er möchte,
    • Beispiel: Anbieter von Profiloptimierung mit schlechtem eigenen Profil wirken unglaubwürdig.

  • 52:04 🔔 Unterbrechung & Ausblick

    • Feueralarm beim Nachbarn unterbricht das Gespräch kurz,
    • Hinweis auf geplante Diskussion zur Zukunft der Gastronomie,
    • Aufruf an Zuschauer:innen, Fragen zu Gastro und KI-Content in den Kommentaren zu stellen.

  • 53:15 🤖 Haltung zu KI-Nutzung & Content-Sichtbarkeit

    • Oliver macht seine Posts nicht unsichtbar für KI-Training, weil er möchte, dass Modelle von qualitativ guten Inhalten lernen,
    • Warnung: Wenn nur „Flacherdler & Co.“ Content freigeben, wird das KI-Training verzerrt,
    • Möglichkeit, dass LinkedIn KIs wie Jans Tool direkt integriert, wenn gute Datenbasis vorhanden ist.

  • 54:10 ⭐ Abschluss & Community-Aufruf

    • Bitte an Zuschauer:innen, Likes und Sterne-Bewertungen zu hinterlassen,
    • Humorvoller Abschluss mit Sci-Fi-Anspielungen („lebt lange und in Frieden“, „möge der Saft mit euch sein“).


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