TokenMade - AI Use Cases

Oliver Radtke war Manager bei RTL Deutschland und Gruner + Jahr. Heute führt er sein eigenes kleines Immobilien- und Beratungsgeschäft mit einem Team aus KI-Agenten: einem CTO, einem Platform Engineer und mehreren Software Engineers, die er wie echte Mitarbeiter briefed, delegiert und kontrolliert. Er zeigt live, wie sein "Head of Real Estate"-Agent E-Mails liest, Antworten entwirft, Rechnungen prüft und sogar Sprachnachrichten per KI-Stimme verschickt. Oliver Radtke https://www.linkedin.com/in/oliver-radtke/ Wenn du deine Demo auf TokenMade präsentieren willst, bewerbe dich jetzt auf https://tokenmade.ai/demo

Was passiert, wenn man keine Lust mehr auf Standardsoftware hat und sich sein eigenes CRM einfach selbst baut? Jens Bohse (Co-Founder von Baked With) zeigt, wie er und sein Team heute interne Software mit Claude Code entwickeln – von einem Lead-CRM über ein komplettes Agency OS bis hin zu kleinen Automatisierungen, die jeden Tag Stunden sparen. Besonders spannend: Das CRM wurde nicht von einem Entwicklerteam über Monate gebaut, sondern entstand in rund 25 Stunden mit Claude Code, GitHub, Vercel und Supabase. Wir sprechen darüber, warum Standardsoftware für viele Unternehmen bald nicht mehr ausreichen wird, wie man LinkedIn automatisch auswertet, warum eigene Tools plötzlich wirtschaftlich sind und welche AI-Tools Jens heute täglich nutzt. Wir sprechen unter anderem über: * Warum sie ihr eigenes CRM gebaut haben * Das komplette Agency OS hinter Baked With * Claude Code als Entwicklungsumgebung * Wie das CRM in nur 25 Stunden entstand * Lead Scoring mit AI * LinkedIn automatisch auswerten * Apify für LinkedIn-Scraping * Vercel, Supabase und GitHub * Eigene Design-Systeme für AI * Warum Standardsoftware oft nur 80 % löst * AI Agents für interne Prozesse * Codex vs. Claude Code * Wiederkehrende Aufgaben mit Claude Code automatisieren * Warum heute jeder eigene Software bauen kann Erwähnte Tools * Claude Code * Claude * ChatGPT Codex * Apify * Vercel * Supabase * GitHub * Node.js * n8n * Make * Figma * BePurple.ai Kapitel 00:00 Intro 02:50 Von OMR zur AI-Agentur 04:20 Warum Unternehmen plötzlich eigene Software bauen 05:45 Das eigene CRM statt Standardsoftware 07:15 LinkedIn automatisch analysieren 09:10 Technischer Stack hinter dem CRM 13:25 Live-Demo des Lead Labs 18:20 So wurde das CRM gebaut 19:20 25 Stunden Entwicklungszeit 20:25 Warum Standardsoftware an Grenzen stößt 21:00 Claude Code auf dem Mac mini 21:45 Codex vs. Claude Code 22:00 Lieblings-Tools und tägliche Automatisierungen 23:30 Fazit

André sitzt seit einem Jahr im Rollstuhl und hat die letzten Wochen angefangen, mit Claude Code seine eigene Software zu bauen. Los ging's mit einer barrierefreien Restaurant- und Unterkunftssuche, dann kamen eigene Steuerungs-Apps für Treppenlift und Autositz dazu. Mittlerweile ist daraus ein ganzes Universum an Eigenbau-Software entstanden: ein Open-Source-Schichtplaner für die Zahnarztpraxis seiner Frau, eine KI-Suche über mehrere Podcasts, ein digitaler Avatar mit seiner eigenen Stimme – und sogar sein Buch hat er mit Claude als Lektor redigiert. Restaurants: https://restaurants.ploetzlich-querschnitt.de/ Unterkünfte: https://ferienhaeuser.ploetzlich-querschnitt.de/ Buch: https://ploetzlich-querschnitt.de/2026/03/23/das-buch-in-papier-fuehlt-sich-gut-an/ Schichtplaner: statt-tipex.de Podcast Transkript: bankenbasher.com Apps: Blase und Darm Management (iOS) - Freigabe folgt noch https://www.linkedin.com/in/ambajorat Wenn du deine Demo auf TokenMade präsentieren willst, bewerbe dich jetzt auf https://tokenmade.ai/demo

In dieser Folge spricht Christoph Burseg über seinen komplett KI-gestützten Arbeitsalltag. Christoph zeigt, wie er Agenten entwickelt, seine vorbereitende Buchhaltung automatisiert, E-Mail-Anhänge selbstständig verarbeiten lässt und lokale KI-Modelle für sensible Daten einsetzt. Außerdem sprechen Christian Byzer und er darüber, wie man eigene AI-Skills entwickelt, welche Modelle Christoph aktuell nutzt und warum Wartung bei AI-Projekten häufig mehr Zeit kostet als das eigentliche Bauen. In dieser Folge lernst du: - Wie Christoph seine vorbereitende Buchhaltung von mehreren Stunden auf wenige Minuten reduziert hat - Wie AI automatisch Rechnungen aus Gmail herunterlädt, sortiert und verarbeitet - Warum Agent Harnesses deutlich mächtiger sind als klassische Chatbots - Wie eigene AI-Skills Schritt für Schritt entstehen - Warum lokale LLMs für sensible Unternehmensdaten wichtig sind - Wie Christoph Meetings lokal transkribiert und automatisch auswertet - Welche AI-Modelle ihn aktuell am meisten überzeugen - Warum AI-Projekte heute vor allem gute Wartung benötigen Christoph Burseg https://www.linkedin.com/in/christophburseg/ Christoph Burseg Instagram: https://www.instagram.com/christophburseg/ Wenn du deine Demo auf TokenMade präsentieren willst, bewerbe dich jetzt auf https://tokenmade.ai/demo