Vom Opernsänger zum Digital Enthusiast: Wie KI meinen Arbeitsalltag verändert hat
Ich bin ausgebildeter Opernsänger.
Heute koordiniere ich Versicherungsprodukte zwischen Deutschland und Island — und spare jede Woche über 8 Stunden Routinearbeit mit KI.
Wie passt das zusammen? Gar nicht. Und genau das ist der Punkt. Karrieren verlaufen nicht linear. Meiner schon gar nicht. Aber jeder Umweg hat mir ein Werkzeug gegeben, das ich heute täglich nutze.
Dies ist mein erster Blog-Artikel. Kein Manifest, kein Masterplan — sondern ein ehrlicher Blick darauf, wie ich hier gelandet bin und was mir unterwegs am meisten geholfen hat.
Von den Westmännerinseln auf die Bühne
Ich bin auf den Westmännerinseln in Island geboren und in Reykjavík aufgewachsen. Als Sohn eines Schlagerstars lagen die Interessen früh bei der Musik — und so kam es, dass ich ab meinem zwanzigsten Lebensjahr als professioneller Sänger und Musiker mein Brot verdiente.
Ich habe in Island klassischen Gesang studiert, meinen Bachelor in Musik gemacht und mit Künstlern wie Bubbi Morthens und Sigur Rós gearbeitet. Auf Björks Album Medúlla habe ich mitgewirkt. England, Österreich, Italien, Frankreich, Deutschland — ich durfte in fünf Ländern erleben, was es bedeutet, professionell Musik zu machen.
Irgendwann wollte ich es in der Klassik noch weiter versuchen: Master für Oper und Musiktheater am Mozarteum in Salzburg. Nach dem Diplom war ich noch ein paar Jahre als Freelance-Sänger unterwegs.
Aber dann kam der Moment: Ich will eine andere Bühne. Nicht mehr Parkett und Orchestergraben — sondern Business.
Also machte ich etwas, das die meisten für verrückt hielten: Ich ging in die Wirtschaft. Führung bei Enterprise. Versicherungsbranche. MBA in Immobilienmanagement. Und irgendwann stand ich als einziger Isländer in einem deutschen Unternehmen und koordinierte das Island-Geschäft — in drei Sprachen, zwischen zwei Kulturen, die unterschiedlicher nicht sein könnten.
Die Musik habe ich nie aufgegeben. Ich mache sie bis heute — ob Renaissance, Klassik, Pop oder Jazz. Genau diese Vielfältigkeit ist es, was mich antreibt. Im Musikleben genauso wie im Business.
Wie alles begann: Ein Problem, das kein Service lösen konnte
Vor etwa einem Jahr hatte KI für mich genau eine Funktion: ChatGPT als bessere Suchmaschine. Mehr nicht.
Dann kam ein konkretes Problem aus meinem Arbeitsalltag. In meiner Rolle als Brücke zwischen Deutschland und Island brauchten wir einen Service, der uns regelmäßig Nachrichten aus Island liefert — einen ganzheitlichen Überblick über Gesellschaft, Politik und Wirtschaft, mit Schwerpunkt auf Altersvorsorge. Also genau unser Geschäftsfeld.
Ich habe gesucht. Intensiv. Und nichts gefunden, was unseren Anforderungen entsprach.
Dann bin ich auf ein YouTube-Video gestoßen, das zeigte, wie man automatisierte Workflows mit KI baut — damals über Make.com. Ich habe mich durchgeforscht, durchgeboxt, und am Ende stand ein automatisierter Workflow, der RSS-Feeds von isländischen Nachrichtenportalen holt und in einen täglichen deutschsprachigen Newsletter umwandelt. Genau das, was wir brauchten. Gebaut von mir — ohne eine Zeile Code zu können.
Das war der Moment, der alles veränderte.
Vom ersten Workflow in den Kaninchenbau
Als ich gesehen habe, was KI im alltäglichen Business leisten kann, wollte ich mehr. Ich bin immer tiefer reingegangen. Aus Make.com wurde ein selbst gehostetes n8n. Aus gelegentlichem ChatGPT wurde tägliche Arbeit mit Claude Code. Aus “ich probiere mal” wurde ein System.
Mittlerweile kodiere ich eigene Apps — zum Beispiel eine Lern-App für mein MBA-Fach Immobilienrecht, komplett mit Claude Code gebaut. Ich habe automatisierte Workflows, die mir Arbeit abnehmen, Informationen aufbereiten und Routineaufgaben erledigen.
Und hier ist der Punkt, der viele überrascht: Ich bin kein IT-Experte. Ich weiß nicht, wie man “richtig” programmiert. Aber mit KI und natürlicher Sprache kann man Dinge bauen, die vor zwei Jahren ein Entwicklerteam gebraucht hätten.
Was ich heute täglich mit KI mache
Aus dem einen Island-News-Workflow ist ein ganzes System geworden. Hier sind die fünf Use Cases, die zusammen über 8 Stunden pro Woche einsparen:
1. Automatisierte Island-Nachrichten (der Workflow, mit dem alles begann)
Jeden Morgen landen gefilterte, auf Deutsch zusammengefasste Nachrichten aus Island in meinem Posteingang — automatisch generiert aus RSS-Feeds isländischer Medien. Was früher manuelle Recherche in drei Sprachen war, erledigt ein n8n-Workflow über Nacht.
Ersparnis: ~45 Minuten pro Tag
2. Zweisprachige Kommunikation (DE ↔ IS)
Als Brücke zwischen Deutschland und Island schreibe ich täglich Emails, Berichte und Dokumentationen in beiden Sprachen. KI liefert Entwürfe, die ich nur noch feinjustiere — statt bei jedem Satz von Null zu beginnen.
Ersparnis: ~30 Minuten pro Tag
3. Eigene Apps bauen — ohne Entwickler
Für meinen MBA habe ich eine Lern-App für Immobilienrecht gebaut. Komplett mit Claude Code, in natürlicher Sprache beschrieben. Kein Framework-Wissen nötig, kein Entwicklerteam. Nur ein klares Problem und die Fähigkeit, es zu beschreiben.
4. Email-Entwürfe die klingen wie ich
KI schreibt keine Emails für mich. Sie erstellt Entwürfe, die meinen Ton treffen — professionell, direkt, freundlich. Ich redigiere, statt zu formulieren. Das klingt nach einem kleinen Unterschied. Ist es nicht.
Ersparnis: ~15 Minuten pro Tag
5. Wissensmanagement das mitdenkt
Mit Obsidian als Wissensdatenbank und n8n für Automatisierung habe ich ein System gebaut, in dem Informationen nicht verloren gehen. Wenn ich eine Frage habe, muss ich nicht fünf Ordner durchsuchen — ich frage mein System.
Ersparnis: ~30 Minuten pro Tag
Vorher vs. Nachher: Mein Arbeitstag im Vergleich
| Aufgabe | Ohne KI | Mit KI | Ersparnis |
|---|---|---|---|
| Island-Nachrichten recherchieren | ~45 Min manuell | Automatisch über Nacht | 45 Min/Tag |
| Zweisprachige Entwürfe (DE ↔ IS) | ~45 Min | ~15 Min | 30 Min/Tag |
| Email-Entwürfe | ~20 Min | ~5 Min | 15 Min/Tag |
| Informationen suchen & strukturieren | ~40 Min | ~10 Min | 30 Min/Tag |
Gesamtersparnis: 8+ Stunden pro Woche — und das konservativ gerechnet.
Was ich dabei wirklich gelernt habe
Die Zeitersparnis ist beeindruckend. Aber die eigentliche Erkenntnis war eine andere.
Man muss kein IT-Experte sein, um mit KI Systeme zu bauen. Ich kann nicht programmieren — nicht im klassischen Sinne. Aber ich kann Probleme beschreiben. Und genau das reicht heute aus, um Lösungen zu bauen, die vor zwei Jahren ein Entwicklerteam gebraucht hätten.
Der Island-News-Workflow war der Beweis. Eine Lern-App für Immobilienrecht war der nächste. Und mit jedem Projekt wurde klarer: Die Grenze zwischen “kann ich” und “kann ich nicht” hat sich fundamental verschoben.
Der größte Gamechanger ist nicht die Zeitersparnis allein. Es ist die Erkenntnis, dass die Einstiegshürde für Automatisierung und Softwareentwicklung praktisch verschwunden ist — wenn man bereit ist, es auszuprobieren.
Datenschutz: Die wichtigste Regel
Ein Punkt, der in jeder Diskussion über KI im Arbeitsalltag zu kurz kommt: Datenschutz ist nicht optional.
Mein Arbeitgeber hat das vorbildlich gelöst: Es gibt eine eigene geschützte KI-Umgebung, in der interne und sensible Informationen verarbeitet werden können. Das mache ich vor Ort. Für alles andere — Recherche aus dem Web, öffentliche Daten, isländische Gesetze, persönliche Produktivität — nutze ich externe Tools wie Claude Code.
Diese Trennung ist klar und nicht verhandelbar. Wer KI im Beruf nutzt, muss wissen, welche Daten wohin gehören.
Was hier als Nächstes kommt
Dieser Blog ist mein Ort für die Dinge, die in einen LinkedIn-Post nicht reinpassen. Tiefere Einblicke, ehrliche Berichte, praktische Anleitungen.
Was ihr hier finden werdet:
- KI & Produktivität: Konkrete Use Cases, Tool-Reviews, Vorher/Nachher-Vergleiche
- Island × Deutschland: Was die beiden Länder digital voneinander lernen können
- Workflows & Tools: n8n, Obsidian, Claude Code — wie alles zusammenspielt
- Insights: Beobachtungen aus der Versicherungsbranche und der digitalen Transformation
- Persönliches: Lessons Learned, Reflektionen, der ungewöhnliche Karriereweg
Kein Guru-Gelaber. Kein Buzzword-Bingo. Nur ein Praktiker, der zeigt was geht — und was nicht.
Häufige Fragen
Wie viel Zeit spart KI im Arbeitsalltag?
In meinem Fall spare ich über 8 Stunden pro Woche durch fünf Use Cases: automatisierte Island-Nachrichten, zweisprachige Kommunikation, App-Entwicklung, Email-Entwürfe und Wissensmanagement. Die größte Einzelersparnis kommt vom automatisierten News-Workflow, der mir täglich rund 45 Minuten manuelle Recherchearbeit abnimmt.
Welche KI-Tools eignen sich für den Arbeitsalltag?
Mein täglicher Stack besteht aus Claude Code für Texterstellung und Strukturierung, Obsidian für Wissensmanagement und n8n für Workflow-Automatisierung. Entscheidend ist nicht das einzelne Tool, sondern wie sie zusammenspielen — und dass sensible Daten in einer geschützten Umgebung bleiben.
Ist KI-Nutzung im Beruf datenschutzkonform?
Ja — wenn man klar trennt. Sensible und interne Daten gehören in die geschützte KI-Lösung des Arbeitgebers. Externe Tools wie Claude Code eignen sich für nicht-sensible Aufgaben: Strukturierung, Entwürfe, persönliche Produktivität. Diese Trennung ist nicht optional, sondern Voraussetzung.
Was war euer ungewöhnlichster Karriere-Wechsel? Und nutzt ihr schon KI im Arbeitsalltag? Schreibt mir auf LinkedIn — ich bin gespannt auf eure Geschichten.