Ich teste seit einigen Monaten systematisch verschiedene KI-Tools für meine Affiliate-Projekte und stehe gerade vor einer Entscheidung, die ich schon länger vor mir herschiebe.
Anfangs hat ChatGPT für fast alles gereicht – Textentwürfe, Ideenfindung, kurze Skripte. Aber je mehr ich in die Details gehe, desto öfter stoße ich an Grenzen. Bei Branding-Fragen für digitale Produkte merke ich z.B., dass mir ein generalistisches Tool nur generische Antworten liefert. Ähnliches bei technischen Spezialthemen – da fehlt einfach die Tiefe.
Jetzt frage ich mich konkret: Wann macht es Sinn, von einem generalistischen Modell zu spezialisierten Tools zu wechseln oder beides parallel zu betreiben? Ich denke da an Tools wie Perplexity für Recherche, Writesonic oder ähnliche für Content, oder spezialisierte Lösungen für Code-Generierung.
Was ich bisher festgestellt habe: Der Wechsel kostet Zeit fürs Einarbeiten und Testen, und man hat schnell 3-4 Abos laufen. Die Frage ist also nicht nur 'welches Tool ist besser', sondern auch wann der Spezialisierungsgrad den Zusatzaufwand rechtfertigt.
Hat jemand da einen klaren Entscheidungspunkt gefunden – irgendein Signal oder eine Situation, wo ihr gedacht habt: ok, jetzt reicht ChatGPT nicht mehr?
Die Frage kenne ich gut. Ich hab das damals sehr pragmatisch gelöst: Solange ein Task unter 10 Minuten mit ChatGPT erledigt ist und das Ergebnis passt, kein Grund zu wechseln. Sobald ich merke, dass ich denselben Prompt drei Mal umschreibe und das Ergebnis trotzdem daneben liegt, suche ich gezielt nach Alternativen.
Bei mir war der konkrete Wendepunkt die Nischenanalyse. ChatGPT halluziniert dort einfach zu viel – macht Aussagen über Marktvolumen oder Wettbewerb, die schlicht falsch sind. Seitdem nutze ich für Recherche-intensive Tasks Perplexity, weil da wenigstens Quellen kommen die ich prüfen kann. Für Content-Drafts bleibe ich bei GPT-4o, das ist immer noch das flexibelste.
Das Parallel-Betreiben von Tools ist kein Problem, wenn du für jeden Tool-Typ einen klaren Anwendungsfall hast. Was nicht funktioniert: dasselbe mit drei Tools machen und dann schauen welches besser war. Das frisst Zeit ohne klaren Erkenntnisgewinn.
Ich hab das auch mal im Thread zu KI-Workflow-Erfolgsstories angesprochen – da geht's genau darum, was davon wirklich skalierbar ist und was nur gut klingt.