Mit diesen 12 KI-Hacks wird dein Unternehmen 2026 UNSCHLAGBAR!

Wie KI unseren Output vervielfachen kann

Einführung in die Nutzung von KI

• Der Sprecher fordert dazu auf, über die eigene Produktivität nachzudenken und stellt die Frage, ob es möglich ist, den Output mit Hilfe von KI zu vervielfachen.

• In den letzten 12 Monaten hat der Sprecher aktiv daran gearbeitet, seinen Output durch KI zu steigern und möchte seine Erkenntnisse teilen.

Kompetenzfelder zur Optimierung des Outputs

• Es werden vier Kompetenzfelder vorgestellt: Prompting, Context Engineering, AI First Arbeitsweise und agentische Systeme.

• Die ersten Tipps konzentrieren sich auf das "Prompting", also wie man dem Sprachmodell präzise Anweisungen gibt.

Prompting Techniken

• Conversational Prompting: Interaktion mit dem Sprachmodell als Sparring Partner; Fragen stellen und Antworten weiterverarbeiten.

• Onehot Prompting: Verwendung eines langen, präzisen Prompts für sofortige Ergebnisse; wichtig für Aufgaben ohne Interaktionsmöglichkeit.

Rollentausch zur Optimierung der Antworten

• Tipp 2 empfiehlt den Rollentausch beim Prompten. Das Einnehmen einer spezifischen Rolle (z.B. KI Berater) führt oft zu besseren Ergebnissen.

• Beispiel: Bei der Vorbereitung von Workshops wird zuerst die Rolle des KI Beraters eingenommen und anschließend Feedback aus der Perspektive der Zielgruppe eingeholt.

Reasoning vs. Nonreasoning Modelle

• Tipp 3 behandelt den bewussten Einsatz von Reasoning-Modellen im Vergleich zu Nonreasoning-Modellen; letzteres sind Standardmodelle ohne iterative Rückkopplung.

• Reasoning Modelle nutzen ihren eigenen Output als Input für tiefere Analysen; dies erfordert ein angepasstes Vorgehen beim Prompten.

Kontextualisierung im Unternehmen

• Der zweite Kompetenzbereich ist das Context Engineering, welches zunehmend an Bedeutung gewinnt. Es geht darum, Unternehmenswissen so aufzubereiten, dass es für verschiedene Anwendungen nützlich ist.

• Tipp 5 bezieht sich auf Context Pooling mit Wissensbots; verschiedene Wege zur Bereitstellung von Kontextinformationen werden erläutert.

Wissensmanagement und KI-Integration

Kontextwissen im Sprachmodell

• Das bereitgestellte Kontextwissen wird im Sprachmodell priorisiert, jedoch kann zu viel Information die Aufgabenbeschreibung beeinträchtigen.

• Es ist wichtig, eine Balance zwischen ausreichendem Kontext und klaren Anweisungen zu finden, um die Effektivität des Modells nicht zu gefährden.

Dynamisches Wissen und Expertenbots

• Für dynamisches Wissen sollte man über Aktionen oder das Chatfenster arbeiten, anstatt sich nur auf statische Informationen wie Lebensläufe zu stützen.

• Die Nutzung von Expertenbots ermöglicht es, spezifisches Wissen in den Dialog einzubringen, was die Qualität der Interaktion verbessert.

Beispielanwendung mit Wissensbots

• Ein Beispiel zeigt die Verwendung eines Mitarbeit-Wissen-Bots zur Erstellung einer Zusammenfassung aktueller Angebote des Unternehmens.

• Der digitale Zwilling kann genutzt werden, um persönliche Kompetenzen zusammenzufassen und somit gezielte Produktideen zu generieren.

Datenqualität und Vorbereitung

• Die Qualität der Eingabedaten ist entscheidend; unstrukturierte Daten wie PDFs oder Excel-Dateien können die Analyse durch das Sprachmodell negativ beeinflussen.

• Vorbereitungsmaßnahmen sind oft notwendig, um sicherzustellen, dass die Daten für den jeweiligen Anwendungsfall geeignet sind.

AI First Denkweise

• Eine "AI first" Arbeitsweise erfordert Überlegungen dazu, ob Aufgaben effizienter mit KI gelöst werden können.

• Der Unterschied zwischen KI-Assistenten und Agenten liegt in der Autonomie; Agenten können lernen und sich anpassen basierend auf Nutzerinteraktionen.

Augmentation vor Automation

• Zunächst sollten Systeme zur Unterstützung von Aufgaben aufgebaut werden (Augmentation), bevor man an vollständige Automatisierung denkt (Automation).

• Ein praktisches Beispiel aus der Immobilienverwaltung zeigt den Nutzen schneller Zugänglichkeit von Informationen für Sonderleistungen gegenüber Grundleistungen auf.

Augmentation und KI-Assistenz

Augmentierung des Menschen

• Der Fokus sollte darauf liegen, wie man die Fähigkeiten des Menschen erweitern kann, bevor man Prozesse automatisiert.

• Die Herausforderung besteht darin, dass das manuelle Erstellen von Prompts viel Zeit in Anspruch nehmen kann, was die Nutzung von KI-Assistenten erschwert.

Effizienz durch Promptgeneratoren

• Ein Promptgenerator ist äußerst wertvoll, da er es ermöglicht, innerhalb von 5 Minuten einen effektiven Prompt zu erstellen und somit die benötigte Zeit für Aufgaben erheblich zu reduzieren.

Multiagentenstrukturen

• Es wird empfohlen, in Multiagentenstrukturen zu denken. Dies bedeutet, dass mehrere spezialisierte KI-Assistenten miteinander kommunizieren sollten.

• Beispiel: Verwendung mehrerer YouTube-Assistenten zur Videogenerierung; diese sind so konzipiert, dass sie ohne ständige menschliche Intervention zusammenarbeiten können.

Workflow-Funktionen und Tools

• Tools wie Langdock ermöglichen es, Assistenten über Workflow-Funktionen miteinander zu verknüpfen.

• Für komplexere Interaktionen zwischen Assistenten können zusätzliche Tools wie N8N verwendet werden.

Dokumentation der KI-Assistenten

Bedeutung der Dokumentation

• Wenn KI-Assistenten mit Teams geteilt werden, ist eine umfassende Dokumentation entscheidend für deren effektive Nutzung.

Herausforderungen ohne Dokumentation

• Fehlende Dokumentation führt dazu, dass Mitarbeiter nicht verstehen, was ein Assistent kann oder nicht kann. Dies kann zu ineffizienten Arbeitsabläufen führen.

Framework für die Erstellung von Assistenten

• Ein einfaches Framework zur Entwicklung von Assistenten umfasst Scoping (Zweck), Abwägung (Wert), Umsetzung (Implementierung), Bewertung (Leistungsbeurteilung).

Verantwortlichkeiten neu denken

Veränderung der Rollen durch KI-Nutzung

• Mit dem Einsatz von KI verändern sich automatisch bestimmte Rollen im Unternehmen; mehr Aufgaben können delegiert oder selbst übernommen werden.

Beispielprozess bei der Videoerstellung

• Ursprünglich übernahm das Marketing-Team die Marktforschung und das Skripting; jedoch führte dies oft zu Verzögerungen aufgrund der Übergabeprozesse.

Wie KI-Agenten die Arbeit erleichtern können

Nutzung von KI-Agenten im Marketing

• Der Sprecher beschreibt, wie das Marketingteam ihre Kompetenzen im Scriptwriting in einem KI-Agenten bündelt, um effizienter arbeiten zu können.

• Durch den Einsatz des KI-Agenten können Teammitglieder Aufgaben übernehmen, die zuvor außerhalb ihrer Kompetenz lagen, und gleichzeitig besser delegieren.

• Es wird betont, dass der Umgang mit neuen Technologien wie KI nicht einschüchternd sein sollte; stattdessen ist es wichtig, sich weiterzubilden und anzupassen.

Die Bedeutung von kontinuierlichem Lernen

• Der Sprecher vergleicht den Umgang mit Menschen und künstlicher Intelligenz und hebt hervor, dass wir ein Leben lang lernen müssen, um effektiv mit intelligenten Wesen zu interagieren.

• Abschließend ermutigt der Sprecher dazu, groß zu denken und sich nicht von Herausforderungen abhalten zu lassen.