KI-first im Agenturalltag: wie wir arbeiten und was sich übertragen lässt

Der Begriff wird unterschiedlich gebraucht. Für uns beschreibt er eine Reihenfolge. Bei jeder wiederkehrenden Aufgabe fragen wir zuerst, welchen Teil eine Maschine vorbereiten kann, und erst danach, wer im Team den Rest übernimmt. Das ist keine Aussage über Stellen. Es ist eine Aussage darüber, womit ein Arbeitstag beginnt: mit einem leeren Blatt oder mit einem Entwurf.

Der Unterschied zeigt sich nicht in einzelnen spektakulären Ergebnissen, sondern in der Summe kleiner Vorgänge. Eine Besprechung ist zusammengefasst, bevor die Teilnehmenden wieder am Platz sind. Ein Textentwurf liegt vor, wenn die Redaktion beginnt. Eine Anfrage ist eingeordnet, bevor jemand sie liest.

Bevor KI Arbeit abnehmen kann, muss sie wissen, woran gearbeitet wird. Wir führen Kunden, Projekte, Aufgaben, Angebote und Zeiten in einer eigenen Agentursoftware zusammen. Das klingt nach Verwaltung und ist doch die Voraussetzung für alles Weitere. Ein Sprachmodell, das einen Entwurf für einen Kunden schreiben soll, braucht dessen Tonalität, den Stand des Projekts und die letzte Absprache.

Diese Software ist nach einem Grundsatz gebaut, den wir jedem Unternehmen empfehlen: Jede fachliche Funktion steht über eine Schnittstelle bereit. Die Oberfläche für Menschen und der Zugang für KI nutzen dieselben Funktionen. Dadurch gilt eine Regel an genau einer Stelle, gleich ob ein Mensch oder ein Programm sie auslöst.

Für ein mittelständisches Unternehmen heißt das nicht, eine eigene Software zu bauen. Es heißt, bei jedem System zu fragen, ob es seine Daten und Funktionen über Schnittstellen bereitstellt. Systeme, die das nicht können, bleiben für KI verschlossen, wie gut das Modell auch sein mag.

Das wichtigste Muster in unserem Alltag ist die Trennung von Entwurf und Freigabe. KI erstellt Entwürfe: für Texte, für Zusammenfassungen, für Antworten, für Bildmotive. Ein Entwurf hat einen Status, eine Herkunft und eine Person, die ihn prüft. Erst mit der Freigabe wird er zu etwas, das ein Kunde sieht.

Diese Trennung hat zwei Wirkungen. Sie hält die Verantwortung beim Menschen, der den Kunden und die Sache kennt. Und sie macht die Arbeit der KI überprüfbar: Wenn Entwürfe einer bestimmten Art regelmäßig stark überarbeitet werden, liegt das an den Vorgaben, am Wissen oder am Modell, und wir können an der richtigen Stelle nachbessern.

Ein Modell kennt die Welt, aber nicht Ihr Unternehmen. Was es über einen Kunden, eine Marke oder einen Ablauf wissen muss, geben wir ihm als gepflegtes Wissen mit: kurze, geprüfte Texte zu Tonalität, Begriffen, Regeln und Besonderheiten. Dieses Wissen hat Verantwortliche und wird geändert, wenn sich die Sache ändert.

Die Pflege ist Arbeit, und sie ist gut angelegt. In unserer Erfahrung verbessert ein genaueres Markenprofil die Entwürfe stärker als der Wechsel auf ein anderes Modell. Der Nebeneffekt: Das Wissen steht auch neuen Kolleginnen und Kollegen zur Verfügung, die sich einarbeiten.

Wenn Programme selbstständig mehrere Schritte erledigen, muss nachvollziehbar sein, was sie getan haben. Wir führen ein Verzeichnis der eingesetzten Agenten und protokollieren ihre Läufe: Auftrag, Ergebnis, Zeitpunkt. Das dient nicht der Kontrolle um ihrer selbst willen. Es erlaubt, einen Fehler auf seinen Ursprung zurückzuführen und die Kosten je Aufgabe zu kennen.

Dasselbe gilt für Grenzen. Nicht jeder Ablauf darf alles. Ein Programm, das Entwürfe schreibt, braucht keinen Zugriff auf Rechnungen. Rechte werden je Aufgabe vergeben, so knapp wie möglich, und bestimmte Handlungen bleiben Menschen vorbehalten.

Wir arbeiten mit Modellen aus der Cloud und mit Modellen, die auf eigener Hardware laufen. Die Aufteilung folgt der Aufgabe und den Daten. Wiederkehrende Aufgaben mit vertraulichen Inhalten sind Kandidaten für den lokalen Betrieb, offene Aufgaben mit langem Zusammenhang für große Modelle.

Aus dem Betrieb wissen wir, dass lokale Modelle kein Selbstläufer sind. Antwortzeiten, Auslastung und die Anbindung im Netz wollen eingerichtet und beobachtet werden. Wer diesen Aufwand kennt, kann ihn einplanen. Wer ihn unterschätzt, hat einen Rechner, den niemand nutzt.

Zur ehrlichen Beschreibung gehören die Fehlversuche. Entwürfe ohne ausreichende Vorgaben haben mehr Arbeit gemacht als gespart, weil die Überarbeitung länger dauerte als das Schreiben. Abläufe, die mehrere Dinge zugleich ändern durften, waren schwer zu prüfen. Und Werkzeuge, die neben den eigentlichen Vorgängen lagen, wurden nach kurzer Zeit nicht mehr geöffnet.

Daraus sind drei Regeln entstanden: keine Aufgabe für KI ohne Vorgaben und Beispiel, kleine Schritte mit prüfbarem Ergebnis, und KI dort, wo die Arbeit ohnehin stattfindet, nicht in einem zusätzlichen Fenster.

Eine Agentur und ein Maschinenbauer haben verschiedene Produkte und ähnliche Vorgänge: Anfragen, Angebote, Abstimmungen, Dokumentation, Auskünfte. Die Muster aus unserem Alltag gelten deshalb über die Branche hinaus.

• Ein Ort für die Vorgänge, auf den Menschen und Programme über dieselben Funktionen zugreifen
• Entwürfe mit Status und eine Freigabe durch eine fachkundige Person
• Gepflegtes Wissen mit Verantwortlichen statt langer Eingaben im Einzelfall
• Protokolle für selbstständige Abläufe und knappe Rechte je Aufgabe
• Eine Regel, welche Daten in welches Modell dürfen

Wenn Sie heute beginnen, dann nicht mit der Wahl eines Modells. Beginnen Sie mit einem Vorgang, der häufig vorkommt, und klären Sie drei Fragen: Wo liegen die Angaben, die dafür gebraucht werden? Wer prüft das Ergebnis? Woran erkennen Sie, dass es besser geworden ist? Wenn diese drei Antworten stehen, dann ist die Technik der kleinere Teil der Arbeit.