KI im Reitbetrieb – Erfahrungsbericht von Ralf Fehrse

Zu Gast: Ralf Fehrse – Reitkunst mit Pony-Leidenschaft

Ralf Fehrse betreibt seit über 15 Jahren Reitkunst am Linenhof in Schleswig-Holstein. Seine Arbeit dreht sich um die individuelle Ausbildung von Pferd und Reiter – mit dem Grundsatz, dass zwei Individuen zusammenarbeiten und es keine Drei-Schritte-Garantien gibt. Zur KI kam er, wie viele: über die Neugier, mehr herauszuholen als eine simple Google-Suche. Vor anderthalb Monaten war er beim allerersten KI-Workshop dabei – und seitdem hat sich einiges verändert.

Theorie als Fundament: Warum Tokens und Kontextfenster wichtig sind

Der Workshop startete mit anderthalb Stunden trockener Theorie. Tokens, Sprachmodelle, Kontextfenster – klingt erstmal nach harter Kost. Die erste Reaktion war durchaus ein inneres „Wozu brauche ich das alles?"

Aber genau dieses Grundverständnis macht den Unterschied. Ein konkretes Beispiel: Wer stundenlang im selben Chat Frage um Frage stellt, strapaziert irgendwann das Kontextfenster – also das Gedächtnis der KI in diesem Gespräch. Die Folge: unpräzise Antworten, Verwirrungen, Limit erreicht. Wer hingegen versteht, wann es sinnvoll ist, einen neuen Chat zu starten, arbeitet deutlich effizienter.

Dieses Grundverständnis hat mir einiges Licht ins Dunkel gebracht. Ich frage jetzt ganz anders – gezielter, mit mehr Hintergrund – und bekomme damit zielgerichtete Antworten.

Die Erkenntnis bestätigte sich beim zweiten Workshop: Auch dort investierten die Teilnehmer viel Zeit in die Grundlagen – und hatten anschließend dieselben Aha-Momente.

Die drei Fundamentdokumente: Positionierung, Brand Voice, Kundenavatar

Das Herzstück des Workshops war die Erarbeitung von drei Dokumenten, die als Basis für jede professionelle KI-Arbeit dienen:

Das Positionierungsdokument enthält alles, was dich und dein Business ausmacht – Werte, Mission, Alleinstellungsmerkmale, dein Warum. Es ist das umfassende Briefing, das die KI braucht, um dich wirklich zu verstehen.

Die Brand Voice definiert, wie du kommunizierst – auf welchen Kanälen, mit welchen Begriffen, in welchem Tonfall. Und genauso wichtig: welche Formulierungen du niemals verwenden würdest.

Der Kundenavatar beschreibt deinen Wunschkunden – damit die KI nicht ins Blaue hinein formuliert, sondern gezielt die Menschen anspricht, die du erreichen möchtest.

Der Aha-Moment: KI liest zwischen den Zeilen

Im Workshop wurden diese Dokumente mit relativ einfachen Mitteln erstellt. Die KI bekam die Webseite, die Über-mich-Seite – und analysierte daraus Zusammenhänge, die verblüffend präzise waren. Da stand plötzlich schwarz auf weiß, was Ralfs Werte sind, wie seine Herangehensweise funktioniert, was ihn ausmacht.

Besonders eindrucksvoll war die Negativanalyse: Die KI erkannte nicht nur, wofür Ralf steht, sondern auch, was man von ihm nie erwarten wird. Keine leeren Versprechen wie „In drei Schritten zum Erfolg" – denn in der Reitkunst arbeiten zwei Individuen zusammen, und das kann auch mal schiefgehen. Genau diese Ehrlichkeit macht seinen Stil aus, und die KI hat das erkannt.

Das ist der inspirative Prozess, der beim Arbeiten mit KI oft unterschätzt wird. Durch Mustererkennung und tiefe Analyse kann KI Zusammenhänge sichtbar machen, die man selbst – im eigenen Tunnel gefangen – gar nicht entdeckt. Es ist weniger Therapiestunde, mehr strategische Reflexion mit einem sehr aufmerksamen Gegenüber.

Der Test: Generischer Post vs. Post mit Kontext

Der Unterschied zwischen einem einfachen Prompt und einem kontextreichen Prompt lässt sich leicht demonstrieren. Variante eins: „Schreib mir einen Instagram-Post zum Thema vertrauensvolle Arbeit mit dem Pferd." Das Ergebnis? Strukturell korrekt – Headline, Haupttext, Call to Action, Hashtags. Aber generisch, austauschbar, ohne Persönlichkeit.

Variante zwei: Dieselbe Aufforderung, aber mit dem Positionierungsdokument, der Brand Voice und dem Kundenavatar als Kontext. Das Ergebnis sind in der Regel Welten. Die KI weiß jetzt, wer du bist, wie du tickst, wen du ansprechen willst – und formuliert entsprechend.

Trotzdem ist auch das Ergebnis selten fertig zum Posten. Es braucht immer noch die eigene Handschrift, die persönliche Feinjustierung. Aber als Strukturhilfe und Inspirationsquelle ist der Unterschied enorm.

Personenmarke vs. Unternehmensmarke: Wo KI-Content funktioniert

Ein ehrlicher Punkt, der in diesem Gespräch zur Sprache kommt: Für Personenmarken – also Menschen, deren Business von ihrer Persönlichkeit lebt – ist KI-generierter Content nur bedingt einsatzfähig. Die Inspiration ist da, die Struktur stimmt, aber die letzte Meile bleibt Handarbeit.

Bei Kernkompetenz Pferd entsteht kein einziger Social-Media-Post direkt aus der KI. Stattdessen wird der Weg über eigene Inhalte genommen: Veronika bereitet ein Webinar vor, spricht eine Stunde Fachwissen ein – und aus diesem Transkript entstehen dann über KI fünf aufeinander aufbauende Posts für eine Themenwoche. Die KI arbeitet also mit eigenem, validiertem Content als Ausgangsmaterial.

Für Unternehmen ohne Personenbezug – etwa im E-Commerce – sieht das anders aus. Dort kann KI-Content deutlich direkter eingesetzt werden, weil kein individuelles Gesicht und keine persönliche Stimme dahinterstehen müssen.

KI im Alltag: Recherche, Verständnis, Vereinfachung

Abseits vom Business-Kontext zeigt sich der Nutzen von KI im ganz normalen Alltag. Komplexe Zusammenhänge verstehen, Hintergründe zu einem Podcast-Thema recherchieren, ein kryptisches Formular vom Arbeitsamt entschlüsseln – alles Situationen, in denen KI schnell und unkompliziert hilft.

Dabei gilt ein wichtiger Grundsatz: Personenbezogene Daten gehören nicht in die KI. Wer ein Dokument mit persönlichen Informationen bearbeiten lässt, streicht diese vorher raus. Was einmal im Netz ist, bleibt im Netz.

Die Unterschiede zwischen den Sprachmodellen

Ein Punkt, der beim Ausprobieren verschiedener Anbieter schnell auffällt: Die Sprachmodelle kommunizieren unterschiedlich. ChatGPT, Claude und Perplexity liefern zwar ähnliche Inhalte, aber der Ton variiert spürbar. Claude von Anthropic wird oft als besonders nahbar und emotional beschrieben – was daran liegt, dass ein eigenes Team aus Sprachwissenschaftlern an der menschlichen Wirkung der KI arbeitet.

Google Gemini punktet wiederum mit einem größeren Kontextfenster und starkem analytischen Denken. Und die Verknüpfung im Google-Ökosystem bringt praktische Vorteile: Wer in Gemini recherchiert und anschließend ein YouTube-Tutorial sucht, bekommt den Suchbegriff schon beim Tippen vorgeschlagen.

Die ehrliche Einschätzung: Es ist ein Kopf-an-Kopf-Rennen. Mit jedem der drei Anbieter kann man nichts falsch machen. Die Unterschiede sind Nuancen, die man erst beim intensiven Arbeiten bemerkt.

Kosten und Tools: Pragmatisch starten

Die Sorge vor ausufernden Kosten ist verständlich – täglich kommen geschätzt 1.000 neue KI-Tools auf den Markt. Die wenigsten davon überleben, weil ihre Funktionen entweder von den Großen integriert werden oder die Idee doch nicht trägt.

Der pragmatische Ansatz: Mit einem der drei großen Anbieter starten, in der Bezahlversion für 20 Dollar im Monat. Damit lässt sich schon sehr viel machen. Und auch die kostenlosen Varianten taugen für den Einstieg – Ralf arbeitet größtenteils noch damit und ergänzt nur gezielt bezahlte Drittanbieter wie Adobe Podcast für Tonverbesserung oder CapCut für Video-Shorts.

Die wichtigste Regel: Einfach machen

Wenn es eine Botschaft gibt, die aus diesem Gespräch mitgenommen werden kann, dann diese: Nicht zu lange überlegen, welches Tool, welche Version, welcher Anbieter. Einfach anfangen. Ausprobieren. Fehler machen. Und dann Schritt für Schritt herausfinden, was für den eigenen Workflow funktioniert.

Die Kontinuität ist dabei die eigentliche Herausforderung – gerade wenn man wie Ralf gleichzeitig unterrichtet, die Pferde versorgt, Kurse entwickelt und den Büro-Kram erledigt. Aber schon kleine Schritte – Themenideen generieren lassen, einen Post-Entwurf als Inspiration nutzen, ein Formular entschlüsseln – bringen spürbaren Mehrwert.

Der nächste Workshop steht an, ein Follow-up mit vertiefenden Inhalten. Die Reise hat gerade erst begonnen.