Je mehr KI-Tools ich kenne, desto besser?
Nein. Tiefe in der eigenen Rolle schlägt Breite. Ein Tool wirklich zu beherrschen bringt mehr als fünf oberflächlich zu kennen. Das Prompting-Wissen ist ohnehin portabel zwischen Tools.
Die Versuchung in einer schnell wachsenden Tool-Landschaft: „Ich muss alles kennen, was rauskommt." Das führt zu oberflächlichem Wissen über viele Tools und tiefem Wissen über keines. Produktivität entsteht anders.
Warum Tiefe schlägt Breite
Muster verinnerlichen: Wer ein Tool über Monate nutzt, kennt dessen Stärken, Schwächen, Eigenheiten. Man weiß, wie man es zum Laufen bringt, wenn der erste Versuch scheitert.
Eingeschliffene Workflows: Wiederverwendbare Prompts, gespeicherte Projekte, Custom Instructions, all das entsteht erst über Zeit und nur in dem Tool, das du wirklich nutzt.
Community-Wissen: Die hilfreichen Tipps, Kniffe und Workarounds lernst du nur, wenn du in einem Tool bleibst und dessen Community folgst.
Was portabel ist
Prompt-Prinzipien: Rolle, Aufgabe, Kontext, Format, Constraints funktionieren überall.
Output-Bewertung: Halluzinationen erkennen, Fakten prüfen, Ton einschätzen, die Skills sind tool-unabhängig.
Denkmuster: Iterieren statt Neustart, konkret statt vage, Beispiele statt Regeln, überall gültig.
Wann mehrere Tools sinnvoll sind
- Unterschiedliche Aufgaben haben unterschiedliche Sweet Spots (Claude für Text, ChatGPT für Multimodal, Perplexity für Recherche mit Quellen)
- Redundanz als Ausfallsicherung
- Spezialanwendungen (Midjourney für Bilder, Suno für Musik, spezialisierte Coding-Tools)
Aber auch hier: ein Hauptwerkzeug pro Bereich, nicht alle nebeneinander.
Die Empfehlung
Ein primäres Tool für 80 Prozent deiner Aufgaben. Ein, zwei Spezialtools für klar abgegrenzte Zwecke. Der Rest bleibt aus dem Radar, bis es wirklich einen Grund gibt, ihn reinzuholen.