Akademie · Stufe 2

Kontext geben: Wissen bereitstellen

Stufe 2 · Kapitel 3 · Lesezeit ca. 6 Minuten

Vom Auftrag zum Wissen dahinter

In Kapitel 2 hast du gelernt, einen Auftrag in seine vier Teile zu zerlegen: Ziel, Kontext, Grenzen und Format. Einen davon nehmen wir uns jetzt genauer vor, weil er über brauchbar und beliebig entscheidet: den Kontext. Ein guter Auftrag sagt der KI, was raus soll. Aber selbst der klarste Auftrag läuft ins Leere, wenn die KI deinen Betrieb gar nicht kennt. Genau da setzt dieses Kapitel an: nicht die einzelne Aufgabe von heute, sondern das dauerhafte Wissen, das du deinem neuen Kollegen einmal mitgibst.

Die KI kennt deinen Betrieb nicht

Ein Spitzenmodell hat halb das Internet gelesen. Deinen Laden hat es nie betreten. Es weiß nicht, wie du mit Gästen sprichst, welche Zusagen du nie machst und was bei euch seit Jahren gut funktioniert. Fragst du es ohne dieses Wissen, bekommst du eine Antwort, die für irgendeinen Betrieb passt, aber nicht für deinen. Das ist der Nebel-rein-Nebel-raus-Effekt aus Stufe 1 auf einer tieferen Ebene: Nicht der Auftrag ist vage, sondern die Grundlage fehlt. Und Kontext bekommt die KI nicht von allein. Du musst ihn aktiv bereitstellen, mit Regeln, mit Beispielen, mit Vorlagen. Das ist keine lästige Zusatzarbeit, das ist die eigentliche Führung.

Die Personalakte: die dauerhafte Einarbeitung

In Stufe 1 hast du den System-Prompt als Einarbeitung des Neuen kennengelernt. Jetzt vertiefen wir das Bild: Der System-Prompt ist die Personalakte deines KI-Mitarbeiters. Da steht drin, wer er ist, für welchen Betrieb er arbeitet, wie er klingt und was er nie tun darf. Das sagst du einmal, und es gilt ab dann für jede Aufgabe, ohne dass du es jedes Mal wiederholst. Bei Leaders of AI, dem Anbieter hinter Torstens Ausbildung, ist genau der System-Prompt die Personalakte jedes Agenten. Für dich heißt das: Bevor du der KI die zehnte Einzelaufgabe gibst, lohnt sich die eine gute Einarbeitung, die alle zehn trägt.

No-Go-Liste und Stil-Vorlage

Zwei Teile der Personalakte verdienen einen eigenen Blick. Der erste ist die No-Go-Liste: kurz und klar, was nie passieren darf. Keine erfundenen Angaben, keine Zusage, die du nicht halten kannst, keine Wörter, die dir zuwider sind. Ein Mitarbeiter lernt die Tabus im Betrieb mit der Zeit. Der KI musst du sie aufschreiben. Der zweite ist die Stil-Vorlage, dein Tone of Voice. Der ergibt sich nicht von allein. Sagst du nichts, klingt das Ergebnis beliebig und nach Werbebroschüre. Legst du fest „bodenständig, kurze Sätze, kein Fremdwort-Deutsch", trifft die KI deinen Ton. Dein Ton ist Teil deiner Marke, und was zur Marke gehört, gibst du vor.

Zeig statt beschreib

Jetzt der stärkste Hebel, den viele übersehen. Du kannst der KI in Worten erklären, wie ein guter Text bei dir aussieht. Oder du zeigst ihr drei, die dir gefallen haben. Das Zweite wirkt fast immer besser. Aus einem echten Beispiel erkennt die KI dein Muster genauer als aus jeder abstrakten Anweisung, so wie ein neuer Kollege schneller versteht, wenn du ihm einen guten Aushang von letztem Monat hinlegst, statt ihn zu beschreiben. Zeig statt beschreib. Ein paar konkrete Beispiele sind oft mehr wert als eine ganze Seite Regeln.

Gute Datengrundlage schlägt Datenmenge

Daraus folgt aber nicht: je mehr, desto besser. Im Gegenteil. Wirfst du der KI zwanzig alte, widersprüchliche Dateien hin, gibst du ihr keinen Kontext, sondern einen Artefaktefriedhof. Auf einem Haufen alter Excel- und Word-Leichen kann auch das beste Werkzeug keine guten Antworten geben, weil es nicht weiß, welche davon noch gilt. Sarah Rojewski, KI-Beraterin aus der Praxis, bringt es auf den Punkt: Es geht um strukturierte Daten, nicht um Masse. Nicht das Modell entscheidet über die Qualität, sondern der Kontext, den du bereitstellst. Also gib die drei guten Beispiele, nicht die zwanzig alten. Räum vorher auf. Gute Datengrundlage schlägt Datenmenge.

Das Wichtigste: Die KI kennt deinen Betrieb nicht, du musst ihr das Wissen aktiv bereitstellen. Das dauerhafte Wissen liegt in der Personalakte, dem System-Prompt: Rolle, Ton, No-Go-Liste, Stil-Vorlage. Zeig Beispiele statt nur Regeln zu beschreiben, und gib die wenigen guten Vorlagen statt alles Alte. Nicht das Modell entscheidet über die Qualität, sondern der Kontext, den du gibst.

Aus der Praxis

Dorfkrug am See, du willst, dass die KI die wöchentlichen Tageskarten-Texte und kleine Aushänge schreibt. Ohne Kontext klingt es beliebig und nach Restaurant-Kette. Also legst du die Personalakte an: „Du schreibst für den Dorfkrug am See, bodenständig, kein Fremdwort-Deutsch." Dazu die No-Go-Liste: keine erfundenen Zutaten, Allergene immer korrekt, nie „hausgemacht", wenn es nicht stimmt. Und eine Stil-Vorlage aus drei alten Karten, die dir gefielen. Jetzt trifft die KI deinen Ton. Der Unterschied ist nicht das Modell, es ist der Kontext, den du bereitstellst. Und wichtig: Wirf ihr nicht zwanzig widersprüchliche alte Speisekarten hin, sondern die drei guten. Gute Datengrundlage schlägt Datenmenge.