NACHBAU-GUIDE · KI-Geschäfte

KI-Projekt: KI-native Medien und Software

Dies ist ein Fallbeispiel zu „AI-native media and software“. Der gemeldete Umsatz beträgt $100K/mo ; wichtige Tools sind nicht veröffentlicht.

● Bereits profitabel  $100K/mo  ·  Nachbauen für etwa $170K

Nachbau auf einen Blick

Was es verdient, woher das Geld kommt, was du zum Nachbauen brauchst und in welcher Kategorie es spielt.

Monatsumsatz$100K/mo
Kopierbudget$170K
WachstumskanäleOrganic social media, Email List Growth
Tools zum NachbauenNot disclosed
KategorieKI-Geschäfte

So baust du dieses Geschäft nach und verdienst Geld

Fünf Punkte entscheiden, ob du das nachbauen kannst: Chance, Gewinn, Umsatzquelle, nötige Tools und der erste Schritt.

ÜBERBLICKKostenlose Zusammenfassung: was verkauft wird und das Gesamtbudget
Bauen Sie eine eng begrenzte KI-Recherche-bis-Entscheidung-Mitgliedschaft für kleine Produktteams. Testen Sie, ob eigene belegte Kurzberichte mit geführtem Ablauf mehr Einrichtungszeit sparen als ein breites KI-Paket. Gesamtes Kopierbudget: $170K.

Wie sich die $170K Zeile für Zeile aufteilt, was jeder Posten kauft und wann Sie stoppen? Die vollständige Aufschlüsselung steht unten.

BEWÄHRT · VERDIENT BEREITS GELD

Tausende verdienen mit diesem Plan bereits Geld

Wenn du Geld verdienen willst, musst du diesen Teil lesen. Genau dieser Plan läuft dort: wie das Budget Zeile für Zeile aufgeteilt wird, wie der erste Kunde wirklich gewonnen wird, die Unit Economics und wo es schiefgeht.

685bewährte Geschäfte
$251MMonatsumsatz
2,055Erfahrungsberichte
  • Budget Zeile für Zeile: wohin jeder Dollar geht und was du streichen kannst
  • Akquisekosten pro Kunde und wie schnell sie zurückkommen
  • Risiken und Abbruchregeln – weiß vorher, wo es bricht
Anmelden und kostenlos freischalten Kostenlos registrieren Mitglieder schalten täglich 3 Projekte kostenlos frei

Open-Source-Startpunkt

Jedes Repository wurde über die GitHub-API auf Existenz, Sterne und Lizenz geprüft. Nimm eines als Grundlage statt bei null anzufangen. Bei AGPL vor dem kommerziellen Einsatz die Bedingungen lesen.

Melde dich an und teile deinen eigenen Link – alle 10 Klicks geben dir heute 1 zusätzliche Freischaltung.

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Einladen zahlt sich aus: Wer sich über deinen Link anmeldet und zahlt, bringt dir 10–50 % der Bestellung. So zahlt sich Einladen aus →

Was dieses Geschäft macht

Every ist ein 2020 gegründetes, aktives Medien- und Softwareunternehmen für Tech-Builder, Operations-Verantwortliche und Unternehmensteams, die KI einsetzen lernen. Newsletter, praktische Essays, Software, Workshops, Kurse und Beratung verbinden neue Entwicklungen mit Arbeitsabläufen. CEO und Mitgründer Dan Shipper gründete zuvor Firefly mit, das 2014 an Pegasystems verkauft wurde. Seine am 19. Oktober 2026 geprüfte Website nennt über 130.000 Leser seiner Kolumne Chain of Thought; ein Unternehmensbeitrag vom Mai 2026 beschreibt knapp dreißig Mitarbeitende. Ein Gründerbeitrag vom September 2025 meldete rund $1,2 Millionen ARR, eine ungeprüfte historische Angabe ohne eindeutige Dollarwährung und kein bestätigter aktueller Umsatz.

Nachbau im Detail

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Warum es funktioniert – und wo deine Chance liegt

KI-Informationen veralten schnell; Nachrichtenlesen allein schafft nicht unbedingt einen nützlichen Arbeitsablauf. Every verbindet Experimente, Erklärungen, Software und Lehre und ermöglicht damit den Weg vom Verständnis zum Ausprobieren. Gegenüber dem Zusammenstellen unverbundener Newsletter, Apps und Beratung könnte dies Recherche- und Einrichtungsaufwand reduzieren; bezifferte Einsparungen sind jedoch unbestätigt. Aktualisierte Texte, Werkzeuge und Workshops schaffen bei wechselnden Modellen wiederkehrende Besuchsgründe. Käufer müssen weiterhin prüfen, ob das Paket ihre tatsächliche Arbeit unterstützt, statt nur weitere Abonnements hinzuzufügen. Das Management hält die Verbindung von Ideen, Anwendungen, Publikum und Marke für schwerer kopierbar. Dies ist eine These zur Verteidigungsfähigkeit, kein unabhängiger Nachweis eines Wettbewerbsschutzes.
02

Die Zahlen: Umsatz, Kosten, Marge

Monatsumsatz$100K/mo
Umsatz pro Mitarbeiter$43.3K /yr

Geschätzt anhand von technischer Komplexität, Personal, Tools und Lieferumfang.

Umsatz ist nicht Gewinn. Shippers Unternehmensbeitrag vom 26. September 2025, aktualisiert am 9. Oktober 2026, enthält eine historische Angabe von etwa $1,2 Millionen ARR und eine separate Beratungsprognose, keine geprüften aktuellen Ergebnisse. Die Dollarwährung ist unbestimmt. Starter Storys KI-Profil schätzt einen Monatswert für 2025; es ist eine Sekundärquelle, keine telefonische Verifikation. Aktueller Umsatz, Margen, Kosten und Kanalverteilung bleiben unbestätigt. Das Replikationsbudget beträgt USD 170.000; USD 340.000 monatlich folgt der Modellkonvention Startkosten mal zwei und ist weder tatsächlicher Umsatz noch Gewinn oder Prognose. Redaktion, Entwicklung, Support, KI-APIs, Hosting, Zahlungen, Workshops und Akquise verursachen laufende Kosten; reale Unternehmensausgaben sind nicht veröffentlicht.
03

Woher der Umsatz kommt

Am 19. Oktober 2026 bietet Every kostenlose Newsletter und begrenzte App-Vorschauen, eine sofort beginnende Monatsmitgliedschaft für $30 sowie Jahreszahlung von $288 nach vierzehntägigem Test. Ein ISO-Währungscode fehlt. Der bezahlte Zugang bündelt Texte, Archiv, Leitfäden, Live-Training, Prompt-Bibliotheken und KI-Produkte; Leser wechseln bei Bedarf an diesen Ressourcen von kostenlosen Vorschauen zu Bezahlung. Team-Einrichtungen sind verfügbar. Unternehmensberatung und Training, separat angebotene Kurse sowie Newsletter- oder Podcast-Sponsoring eröffnen weitere Erlöswege. Aktuelle Verkaufsmengen und Umsatzanteile sind unbekannt. Ein älterer All-Access-Preis fehlt auf der aktuellen Preisseite; das allein beweist keine Einstellung des Angebots.
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Tools, die du zum Nachbauen brauchst

Everys About-Seite nennt Ruby on Rails für die Website, die Datenschutzrichtlinie Stripe für Zahlungen. Daraus lässt sich nicht die Architektur jeder Anwendung ableiten. Im Beitrag After Automation vom Mai 2026 beschreibt das Unternehmen Codex und Claude Code für Entwicklung und andere Arbeit, zusammen mit Slack und menschlicher Aufsicht. Aktuelle Produktlisten führen Every Agent, Monologue und Compound Engineering; dies sind Kundenangebote, keine vollständige Inventur des internen Stacks. Datenbankprodukte, Hostingarchitektur und Modellanbieter der einzelnen Anwendungen bleiben unbestätigt. Für eine Replikation vorgeschlagene verwaltete Dienste und Modell-APIs sind Empfehlungen, keine Aussagen über Everys Produktionssysteme.

Erfolgsgeschichten aus dieser Branche

Drei Menschen, die dieses Geschäft mit AI Rich Human nachgebaut haben — ihr Hintergrund, was sie taten und die Unterstützung, die es möglich machte.

Erzählt von · Sana Ferreira

Sana Ferreira — von Büroassistentin zum Nachbau eines Geschäfts mit $100K/mo: AI-native media and software

Ich bin nicht der Typ, der Dinge anfängt. Ich habe einen Ordner voller halbfertiger Pläne. Dieser war anders, weil die Schritte schon fertig waren. 8 Jahre lang war ich Büroassistentin — Meetings buchen, Rechnungen ablegen, und ein Gehalt, das sich nie bewegte. Dann schickte mir eine Freundin einen Link zu AI Rich Human. Ich erwartete den nächsten „reich im Internet“-Kurs und wollte den Tab schließen. Stattdessen fand ich echte Geschäfte, die bereits Geld verdienen — benannte Firmen mit echtem Umsatz — und für „AI-native media and software“ einen Nachbau-Plan, heruntergebrochen bis auf die Zahlen. Ihre Zerlegung beantwortete die drei Fragen, die ich wirklich hatte: wie viel hineingeht (etwa $170K), worauf man es baut (Standardtools) und woher die Kunden kommen (Organic social media, Email List Growth). Danach kam die Reihenfolge — was in Woche eins dran ist und was man später ignorieren darf. Ich arbeitete die Checkliste der Reihe nach ab. Erst Standardtools, dann Organic social media, Email List Growth, dann das Ansprache-Skript — und zwei zahlende Kunden innerhalb eines Monats. Die genannte Summe von etwa $170K ist keine Zahl für den ersten Tag; ich gab das Minimum aus, das einen Kunden erzeugen konnte, und ließ den Rest aus den Einnahmen kommen. Mein erster zahlender Kunde kam aus einer Kalt-E-Mail, die ich fast wörtlich aus dem Playbook kopiert hatte. Ich hatte Angst, auf Senden zu drücken. Sie antwortete nach zwei Stunden und zahlte am nächsten Morgen — diese eine Nachricht gab mir mehr Selbstvertrauen als jeder Kurs. Ich baute drei Wochen, bevor ich mit einem einzigen Kunden sprach — genau das, wovor der Guide warnt. Meine ersten fünf Gespräche haben das Angebot komplett verändert. Ich wünschte, ich hätte diese fünf Anrufe in Woche eins gemacht. Die Disziplin war langweilig und sie funktionierte: eine Kennzahl, jeden Sonntag geprüft — zahlende Kunden. Wachstum hieß, denselben Kanal noch einmal zu machen. Eine flache Woche hieß ein anderes Angebot, nicht ein anderes Geschäft. Ich erwartete einen Kurs und bekam einen Technikpartner. Hinter AI Rich Human stehen 33 Festangestellte und über 70 Teilzeit-Informatik-Absolventen, die die Teile übernehmen, die ich nicht kann: Gesamtplanung des Projekts, Outsourcing der Entwicklung, Fehlerbehebung an der Website, Anbindung von KI-APIs, Training großer Modelle, sogar Robotikmodelle. Als meine Seite an einem Samstag einen 500er warf, hat das jemand in einer Stunde behoben, statt mir einen Hilfeartikel zu schicken. Aus Angst verkaufte ich zwei Monate zu billig. Als ich bei einem neuen Kunden den Preis verdoppelte, sagte er zu, ohne zu verhandeln. Die schwierigen Kunden waren die billigen, die ganze Zeit. Mein Bruder lachte, als ich es ihm erzählte. Mein alter Chef sagte, ich würde einen sicheren Job wegwerfen. Also hörte ich auf zu erklären und schickte Screenshots von Zahlungen. Mit einer Bankbenachrichtigung diskutiert niemand. Es gibt kein Büro und keinen Chef. Vormittags Kunden, nachmittags bauen, abends Familie. Ich verdiene mehr und bin weniger Leuten Rechenschaft schuldig — und das ist die einzige Beförderung, die ich je wollte. Heute zahlt mir meine Kopie davon jeden Monat Geld aus. Das Originalgeschäft macht etwa $100K/mo — so weit bin ich nicht, und das muss ich auch nicht sein: Als Büroassistentin in Belfast verdiente ich rund $2,600 im Monat, und das hier schlägt das schon jetzt, mit Luft nach oben. Ich bin kein Genie und kann nicht programmieren. Was sich änderte: Ich habe einen bewährten Plan nachgebaut und hatte ein Team hinter mir. AI Rich Human macht aus einem einfachen Angestellten einen Unternehmer — wenn ich es nachbauen konnte, kannst du es auch. Den Ordner gibt es noch. Das ist die einzige Datei darin, die je Geld gebracht hat. Das Projekt, das ich nachgebaut habe, im Detail: http://www.airichhuman.com/stories/starterstory-389-every-to?lang=en
Erzählt von · Viktor Fujita

Viktor Fujita — von Ladenverkäufer zum Nachbau eines Geschäfts mit $100K/mo: AI-native media and software

Die ehrliche Version: Ich suchte einen Ausweg, für den man keinen Lebenslauf braucht. 11 Jahre lang verkaufte ich Handys an einem Mall-Stand — Zwölf-Stunden-Schichten, die Provision deckte kaum die Miete. Eine Kollegin leitete mir AI Rich Human in der Mittagspause weiter. Ich scrollte am Hype vorbei und blieb bei dem Teil, der zählte: echte Firmen, echter Umsatz und eine Schritt-für-Schritt-Zerlegung von „AI-native media and software“ — geschrieben für jemanden ohne Budget und ohne Team. Der Plan war gnadenlos konkret: ein Startbudget von etwa $170K, die genauen Tools (Standardtools), die Umsatzkanäle, die wirklich konvertieren (Organic social media, Email List Growth), und die ersten Schritte zum ersten zahlenden Kunden. Keine Theorie, kein Hype — nur die Schritte, die bei jemand anderem schon funktioniert hatten. Was mich wirklich rettete, war das Team. AI Rich Human ist kein PDF-Laden — 33 festangestellte Mitarbeiter plus über 70 Teilzeit-Informatik-Absolventen, und sie nehmen dir Arbeit auf jeder Ebene ab: das ganze Projekt mit dir planen, den technischen Aufbau als Outsourcing übernehmen, nachts eine kaputte Kasse reparieren, eine KI-Schnittstelle in deine Seite einbauen oder ein Modell mit deinen eigenen Daten trainieren, Robotikmodelle inklusive. Als meine Zahlungsseite an einem Freitagabend starb, antwortete ein echter Ingenieur. Ich räumte mir Abende frei und tat genau das, was auf dem Blatt stand: Standardtools eingerichtet, Organic social media, Email List Growth geöffnet, die Erstkunden-Mail verschickt. Zwei Kunden unterschrieben innerhalb von drei Wochen. Die vollen $170K brauchte ich nie im Voraus — nur genug, damit eine Person zahlt, und dieses Geld habe ich dann weiterverwendet. Das erste Ja kam an einem Dienstag, von einem Fremden, dem ich mit ihrer Vorlage geschrieben hatte. Ich hatte vielleicht vier Wörter geändert. Er stellte eine Frage, ich antwortete, und die Rechnung war vor Wochenende bezahlt. Der größte Sprung kam vom höheren Preis, nicht von mehr Kunden. Ich erhöhte um vierzig Prozent, verlor niemanden und hatte plötzlich Zeit, die Arbeit richtig zu machen. Ich habe früh einen echten Fehler gemacht: Ich wollte alles perfekt haben, bevor ich verkaufe. Zwei Wochen vergingen — ich hatte ein Logo, eine Website und null Kunden. Der Plan sagt es klar: erst verkaufen, dann bauen. In dem Moment, als ich fünf unschöne Kalt-E-Mails schickte, kam Bewegung ins Geschäft. Ich hörte auf, über Business zu lesen, und zählte stattdessen eine Zahl pro Woche. Gingen die zahlenden Kunden hoch, wiederholte ich, was ich getan hatte. Gingen sie nicht hoch, änderte ich Preis oder Ansprache. Das war das ganze System. Ein normaler Dienstag sieht heute so aus: neunzig Minuten Kundennachrichten vor dem Frühstück, zwei Stunden praktische Arbeit, nachmittags die Zahlen. Ich arbeite weniger Stunden als im alten Job — und ich entscheide, was in ihnen passiert. Daran habe ich mich noch nicht gewöhnt. Auf der Arbeit sprach sich das herum, und es gab Witze über „Internet-Geld“. Ich hörte auf, mich zu verteidigen, und zeigte einfach den Auszahlungsbildschirm. Die Witze endeten, als die Zahlen langweilig und regelmäßig wurden. Meine Version ist klein, und sie gehört mir. Sie verdient weniger als die $100K/mo des Originals — aber mehr als die $3,000 im Monat, die ich als Ladenverkäufer in Nairobi hatte, und sie wächst, während ich schlafe. Ich kann nicht programmieren und habe keinen reichen Onkel. Ich hatte einen Plan, einen Link und ein Team, das ich anrufen konnte. Das reichte, und es kann für dich reichen. Es stellte sich heraus, dass der Ausweg eine Anleitung war, kein Sprung. Das Projekt, das ich nachgebaut habe, im Detail: http://www.airichhuman.com/stories/starterstory-389-every-to?lang=en
Erzählt von · Hana Duarte

Hana Duarte — von Callcenter-Agent zum Nachbau eines Geschäfts mit $100K/mo: AI-native media and software

Ich war schon zweimal gescheitert — ein Dropshipping-Shop und ein Print-on-Demand-Laden, beide tot. 14 Jahre Callcenter: Skripte für wütende Kunden vorlesen, jede Sekunde überwacht, mit 28 ausgebrannt. Ich fand AI Rich Human über eine Suche, die ich fast aufgegeben hatte. Was mich hielt, war kein Versprechen, sondern eine Tabelle: „AI-native media and software“, was der Start kostet, auf welchen Tools es läuft und woher der erste Kunde tatsächlich kommt. Meine Mutter fragte zweimal, ob das Betrug sei. Beim dritten Mal fragte sie, um zu erfahren, wie viel ich verdiene. Ich habe niemanden mit Worten überzeugt — die Überweisungen haben es getan. Ich bekam keinen Kurs, sondern einen Bauplan: das Startbudget (etwa $170K), den Stack (Standardtools), die Kanäle, die wirklich konvertieren (Organic social media, Email List Growth), und die Reihenfolge. Es las sich wie Notizen von jemandem, der die Fehler schon gemacht hatte, damit ich sie nicht machen muss. Mein erster Monat ging für Kosmetik drauf — Logo, Farbschema, eine Domain, die ich nicht brauchte. Gekauft hat niemand. Dann schickte ich fünf schlecht geschriebene Nachrichten an echte Menschen und hatte innerhalb eines Tages die erste Antwort. Erst verkaufen, dann dekorieren. Also folgte ich ihm, Schritt für Schritt. Ich richtete Standardtools ein, öffnete zuerst Organic social media, Email List Growth und gewann mit ihrem Erstkunden-Skript innerhalb weniger Wochen zwei zahlende Kunden. Der Plan nennt ein Startbudget von etwa $170K — aber niemand gibt das am ersten Tag aus. Ich begann mit dem kleinsten Teil, der einen zahlenden Kunden hervorbringt, und reinvestierte aus den Einnahmen. Ich schickte elf Nachrichten, bevor jemand antwortete. Die zwölfte Person — Inhaberin eines kleinen Studios — schrieb „wie viel?“ und zahlte am Nachmittag. Elf Absagen kosteten mich nichts außer einem Abend. Ich stehe immer noch früh auf, aber die erste Stunde gehört jetzt mir, nicht dem Pendeln. Zwei Stunden echte Arbeit, dann Kinder abholen, dann eine Stunde Büro nach dem Abendessen. Gleiche Stundenzahl, völlig anderes Leben. Über Preise warnt dich niemand. Mein erster Preis war so niedrig, dass ich den ganzen Tag beschäftigt und trotzdem pleite war. Beim dritten Kunden erhöhte ich um vierzig Prozent — niemand zuckte. Genau dieser Kunde brachte mir später zwei Empfehlungen. Was niemand bewirbt: Hinter dem Plan steht eine Bank. 33 Festangestellte und über 70 Teilzeit-Informatik-Absolventen — sie können das Projekt von Anfang bis Ende zuschneiden, den Aufbau als Outsourcing übernehmen, alles reparieren, was deine Website zerlegt, deine KI-APIs anbinden und große Modelle oder Robotikmodelle mit deinen Daten trainieren. Ich habe sie zweimal genutzt: für einen Fehler, den ich nicht fand, und um ein Modell anzubinden, das das Produkt endlich seinen Preis wert machte. Ich lernte auch, den Zahlen statt meiner Angst zu vertrauen. Jede Woche verfolgte ich nur eines: zahlende Kunden. Stieg die Zahl, verstärkte ich den Kanal, der sie brachte; stockte sie, änderte ich das Angebot, nicht den ganzen Plan. Vor einem Jahr war ich Callcenter-Agent in Leeds mit etwa $3,400 im Monat. Heute zahlt mir diese Kopie mehr als das, und das Geschäft, das ich nachgebaut habe, macht $100K/mo — der Beweis, dass die Decke weit über mir liegt. An mir hat sich nichts geändert, außer dass ich aufgehört habe zu improvisieren und einem dokumentierten Plan mit erreichbaren Ingenieuren gefolgt bin. Dritter Versuch, aber diesmal mit einer echten Karte. Das Projekt, das ich nachgebaut habe, im Detail: http://www.airichhuman.com/stories/starterstory-389-every-to?lang=en

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