Ich habe diesen Monat 12 AI-Tools installiert, benutze tatsächlich 2 davon. Das Problem ist nicht, AI-Tools zu finden, sondern zu wissen, welche wirklich wichtig sind. Hier ist, was passiert ist: Ich war von jedem neuen AI-Launch begeistert, habe alles installiert und versucht, sie alle zu nutzen. Notion AI, Jasper, Copy.ai, Otter.ai, plus 8 andere, an deren Installation ich mich buchstäblich nicht mehr erinnere. Was ich behalten habe: Claude zum Schreiben und zum Durchdenken von Problemen sowie zur Hilfe bei Code. Perplexity für Recherchen, wenn ich Zitationen benötige. Das war's. Ich habe alles andere gelöscht, weil Notion AI schlechter war, als einfach Claude direkt zu verwenden. Jasper fühlte sich im Vergleich zu ChatGPT generisch an. Copy.ai war einfach ein schlechteres ChatGPT. Otter.ai schien nützlich zu sein, aber ich habe sowieso nicht so viele Meetings. Das Muster, das ich bemerkt habe: AI-Tool-Unternehmen sagen alle "Wir sind spezialisiert auf X", aber die Realität ist, dass allgemeine Tools X genauso gut machen. Zum Beispiel Notion AI vs. Claude zum Schreiben - Claude liefert besseres Schreiben, ist flexibler und kostet 20 $/Monat. Notion AI ist an Notion gebunden, hat schlechtere Ergebnisse und kostet 10 $/Monat. Ich benutze einfach Claude. Spezialisierte AI-Tools sind nur dann von Wert, wenn sie 10x besser sind als das allgemeine Tool, in einen Workflow integriert sind, den du bereits verwendest, oder dir signifikante Zeit sparen. Die meisten sind keines dieser Dinge. Der ehrliche Test, den ich begonnen habe: Nutze das Tool 2 Wochen lang und überprüfe dann, ob ich es vermisse, wenn es weg ist. Wenn ich es nicht vermisse, lösche ich es. Ich bin von 12 Tools auf 2 heruntergegangen, habe 80 $/Monat gespart und die Entscheidungserschöpfung darüber reduziert, welches Tool ich für was verwenden soll. Weniger Tools, mehr Fokus. Es stellt sich heraus, dass Qualität über Quantität auch für AI-Tools gilt. Du brauchst keine 12 spezialisierten Tools, du brauchst 2 gute allgemeine.