# Personal AI Playbook: Context, Skills, and Automation

**Podcast:** AI FIRST Podcast
**Published:** 2026-09-04

## Transcript

Herzlich willkommen zum AI First Podcast Folge 99.
Nächste Woche ist es soweit, die hundertste Folge kommt raus.
Und ich hätte es nicht gedacht, als ich das vor zwei Jahren gestartet habe in einer Nacht- und Nebelaktion.
Aber es gab so viele offene Fragen, wie KI ein Unternehmen funktioniert.
Viele, viele Gäste haben ihren Weg hier in den Podcast gefunden und ihr Wissen geteilt.
Und ihr seid immer mehr geworden und habt die Treue gehalten, was einfach sehr motiviert hat.
Und vielen Dank dafür.
Da es wahrscheinlich heute noch mehr offene Fragen gibt als vor zwei Jahren und sich KI so dynamisch entwickelt wie nie und wir eh erst alle mit dem kleinen C in dieser KI-Transformation stecken, bin ich auch guter Dinge, dass das hier noch weitergehen wird.
Ja, im Leben eines Podcasters gibt es aber nicht nur die...
sondern auch ein paar Regentage.
Einer davon ist heute, 3.
September, nachmittags.
Ich habe gerade die E-Mail bekommen vom Kommunikationsteam, von dem Gast, mit dem die heutige Folge eigentlich erscheinen sollte, dass wir die nicht veröffentlichen dürfen, weil wir wahrscheinlich ein bisschen zu offen über das Management von dem KI-Budget in dem Unternehmen gesprochen haben.
Aber ich fand das Thema so spannend, weil ...
die Kosten für KI in vielen Unternehmen sich stärker nach oben entwickelt haben, als man das vielleicht Anfang des Jahres geplant hatte.
Und jetzt die Frage ist, wie setzen wir denn das Budget richtig ein, um zum Beispiel Menschen, die damit einen sehr, sehr hohen Wert schaffen können, diese nicht auszubremsen, aber andere...
die vielleicht weniger Budget brauchen oder nicht so effizient damit umgehen, dazu verhindern, dass wir das Budget unnötig verbrennen.
Und auch für welche Use Cases steuern wir das Budget wie aus und stellen sicher, dass uns das nicht um die Ohren fliegt.
Ja, also das müssen wir nochmal zu einem anderen Zeitpunkt machen, weil da haben wir jetzt erstmal das Veto.
Aber das passiert und damit muss ich dann kreativ umgehen und ich will natürlich, dass diese Folge rauskommt.
Deswegen dachte ich mir, ich mache nochmal eine Solo-Folge.
Das habe ich schon länger nicht mehr gemacht und ich habe noch so ein paar Themen auf einem Zettel stehen, die ich mal immer hervorholen kann.
Und da ich mich sowieso letztens gefragt habe, hey Felix, wie würdest du denn eigentlich anfangen mit KI zu arbeiten, wenn du jetzt nochmal von vorne anfangen könntest?
Bei null.
Dachte ich, das ist doch eigentlich vielleicht auch für andere.
Interessant.
Und ich habe das reflektiert und werde mein Mini-Playbook, wie ich das machen würde, in dieser Folge teilen.
Bevor wir dazu kommen, habe ich noch eine Bitte.
Und zwar machen wir diesen Podcast seit zwei Jahren mit einem super kleinen...
Team.
Das bin ich und das ist eine Kollegin, die das mit einem Teil ihrer Zeit noch unterstützt.
Wir haben hier keine Werbung, keine Sponsoren, nichts.
Die Gäste finden, anschreiben, briefen, vorbereiten, Postproduktion machen wir alles selbst.
Für diesen Podcast ist besonders wichtig, dass wir hier richtig gute Gäste reinbekommen, die offen, möglichst offen, das teilen können, was sie wissen, was mit KI in Unternehmen funktioniert und dafür hilft es uns enorm, wenn wir gute Bewertungen auf diesem Podcast haben.
Jede Woche hören hier mehrere tausend Menschen zu.
Ein Bruchteil davon hat diesen Podcast bewertet.
Deswegen freue ich mich riesig, wenn du dir jetzt zehn Sekunden Zeit nehmen kannst, einmal auf Pause drückst, einmal auf den Bewerten-Button fünf Sterne da lässt und uns damit hilfst, sichtbarer zu werden, aber vor allem auch relevant zu werden für spannende Gäste für die Zukunft.
Vielen, vielen Dank.
Und damit steigen wir ein in das heutige Thema.
Ich bin ja in vielen Unternehmen auch immer noch unterwegs, wo wir ganz, ganz viele tolle Teams dazu befähigen, besser mit KI zu arbeiten.
Das sind ihre Arbeitsweisen und Prozesse zu integrieren.
Und mir fällt dabei immer wieder auf, und vielleicht kennst du das auch aus deinem Unternehmen, dass die Lücke in der Art und Weise, wie Menschen mit KI arbeiten, gigantisch ist.
Ich sehe in jedem Unternehmen die, die sich schon selbst automatisiert haben und eine Struktur haben, in der sie KI ganz intuitiv für alle möglichen Aufgaben produktiv einsetzen und darüber auch enorme Ergebnisse sehen.
In unserem AI-Collective habe ich letztens mal gefragt, was...
was schätzt ihr denn, wie viel produktiver ihr heute seid im Vergleich zu der Zeit, wo ihr nicht mit KI gearbeitet habt?
Und da kam so im Mittel, glaube ich, 50 Prozent raus, aber auch viele haben 100 Prozent und aufwärts als Wert dort angegeben.
Und ich halte das nicht für unrealistisch.
So, und dann, also es gibt die, diese Person, und vielleicht gehörst du auch dazu, und dann gibt es auf der anderen Seite die, die entweder gar nicht mit KI arbeiten oder ...
alle drei Tage das für eine Recherche nutzen oder als Schreibhilfe.
Und das Problem ist, dass das leider der größte Teil noch heute ist.
Und es ist absurd, wie gut KI geworden ist in den letzten Jahren und wie wenig sich verändert hat, wie wir damit arbeiten.
Und ich glaube...
dass das gar nicht so schwer ist, sondern ich glaube, dass den meisten einfach eine Struktur fehlt, in der sie KI für sich so aufsetzen können, dass es wirklich hilfreich ist.
Und leider bei den ganzen technischen Begriffen, sich ständig ändernden Tools, Modellen und Co.
steigen da auch viele Menschen leider aus.
Und deswegen möchte ich heute mal eine Struktur teilen, die ich mir am Anfang aufbauen würde, die wir übrigens auch bei unseren Kunden mit den Mitarbeitern aufbauen und die dort extrem weiterhilft, diesen...
einen Startpunkt zu schaffen und eine Struktur zu haben, die man dann für sich weiterentwickeln und in den eigenen Arbeitsalltag integrieren kann.
Hier geht es jetzt nicht darum, dass wir das ganze Unternehmen automatisieren.
Ich habe schon viel über das Betriebssystem gesprochen.
Auch das liegt dann in der Zukunft.
Es geht darum, jetzt für die persönliche Nutzung ein Setup zu haben, das hilft, weiterentwickelt werden kann und wo man sich in seiner eigenen Rolle mit KI hebeln kann.
Und damit legen wir mal los.
Ich habe nochmal überlegt, hey, was waren eigentlich früher wichtig und habe erkannt, dass früher die Auswahl der Tools viel wichtiger war.
Warum, habe ich mich dann auch gefragt und zwar, weil die einzelnen Tools viel weniger konnten.
Also...
Auch in Cloud gab es ja am Anfang noch gar nicht.
Alle haben ChatGBT genutzt.
ChatGBT konnte aber noch nicht so viel.
Und deswegen gab es spezialisiertere KI-Tools und Folientools und Meeting-Tools.
Und es gab auch für unterschiedliche Schreibaufgaben unterschiedliche Tools.
Und sämtliche Nutzer, aber auch Unternehmen, haben sich so ein Tool-Tool-Zoo dann erstmal angeschafft und den so jongliert.
Und?
Was auch wichtig war, neben den Tools, die verschiedene Funktionen hatten, die andere nicht hatten, war es ja auch wichtig, dort den richtigen Prompt reinzuschreiben.
Das war ja eine Wissenschaft, den so zu schreiben, dass aus den Modellen, die noch viel schlechter waren, auch sinnvolle Ergebnisse rauskommen.
Das alles ist ja Geschichte.
Drei Jahre später ist die Tool-Frage mehr oder weniger noch nicht ganz geklärt, aber viel weniger wichtig, weil wir heute horizontale KI-Plattformen haben, die einen ganz großen Anteil unterschiedlicher Funktionen abbilden, auf sämtliche KI-Modelle zugreifen.
können und wir uns damit Dinge bauen können, die wir für unsere Arbeit benötigen, ohne dass wir fünf unterschiedliche Tools brauchen.
KI-Plattformen, da spreche ich von einem Claude, ich spreche von einem LangDog.
Es gibt natürlich auch immer noch Chat-GPT, auch wenn das gerade nicht so on Vogue mehr ist.
Man kann vieles auch mit den Coding-Agenten natürlich machen, die in die Produkte eingebaut sind.
Man könnte auch ein Co-Pilot dazu zählen, obwohl Co-Pilot oder Microsoft es noch nicht geschafft hat zu zeigen, dass dieses Tool wirklich richtig gut funktioniert.
Zumindest ist das alles meine Meinung.
Und dass Menschen das gerne benutzen.
Also Schritt 1 ist, ich würde mir eine KI-Plattform zulegen, auf der ich arbeiten kann.
Für die Auswahl der KI-Plattformen kann ich auch keine pauschale Empfehlung aussprechen.
Es kommt leider ein bisschen drauf an.
Claude hat natürlich in diesem Jahr sehr stark, was die Funktionen angeht, geht nachgelegt, weiterhin auch sehr, sehr gute Modelle und viele Nutzer sind damit sehr happy.
Wir arbeiten damit auch recht viel, aber ich muss auch sagen, insbesondere im Unternehmenskontext fehlen auch noch viele Funktionen, die die Zusammenarbeit innerhalb von Cloud wirklich gut machen und man hat immer das Problem, dass wenn Cloud down ist, wie auch jetzt genau in dem Moment zum Beispiel bei uns gerade, dann kann ich nichts machen.
Ich bin abhängig von den Modellen und von diesem Anbieter.
LangDoc zum Beispiel zieht immer nach noch mit den Funktionen, hat dafür aber Modellagnostizität, Zugriff auf sämtliche Modelle und es ist ein bisschen einfacher so mit dem Datenschutz und dem Hosting der Modelle innerhalb der EU für die Anwendung in Unternehmen für sehr viele.
Außerdem gibt es sehr viele vorgebaute Integrationen, was später noch wichtig werden könnte.
Wenn man einen Großteil des eigenen Wissens, der eigenen Daten, auch Prozesse auf zum Beispiel Tools wie Notion schon abgebildet hat, hat beispielsweise Notion auch eine super KI-Integration da oben drauf gebaut, wo man auch mit Agenten und Co.
drauf arbeiten kann.
Also ein bisschen gucken, was ist das eigene Setup, vielleicht auch mal das ein oder andere ausprobieren, aber dann eine Entscheidung treffen und vor allem Zeit dann nutzen, dieses Tool richtig aufzusetzen, weil die Karten sich sowieso immer wieder neu mischen werden.
Und was heute das beliebteste Tool ist, weil es irgendetwas vielleicht ein bisschen besser kann als was andere, das wird nachgezogen werden von den anderen Anbietern.
Und dieses ganze Hopping hin und her bringt am Ende eigentlich nichts.
Jetzt kommt es vor allem darauf an, dieser KI beizubringen, wie man selbst arbeitet.
Und welche Prozesse man hat, um Zugang zu den Dingen zu geben, die man auch selbst in seinem Arbeitsalltag nutzt.
Und da das meistens nicht passiert, fangen Menschen immer wieder an, von vorne Prompts dort einzugeben, kriegen durchschnittliche Ergebnisse, brauchen viel Zeit, um überhaupt KI zu nutzen und kommen einfach nicht so richtig vorwärts.
KI beibringen, wie man selbst arbeitet.
Wie mache ich?
Wie würde ich das machen?
Und so machen wir das auch jetzt gerade, wenn wir mit Teams arbeiten.
Und zwar erstellt dort jede Person, und so würde ich es auch machen, ich erzähle es mal aus meiner Perspektive, also ich würde mir ein Kontextprofil erstellen.
Ein Kontextprofil beschreibt in meiner beruflichen Rolle und Funktion Wer bin ich eigentlich?
Wie arbeite ich?
Wo arbeite ich?
Woran arbeite ich?
Was bedeutet gut für mich?
Wie kommuniziere ich?
All diese Dinge.
Besteht aus fünf Teilen.
Das ist der Kontext der Firma, Kontext über meine Rolle, Kontext über mein Team, in dem ich arbeite und den Leuten, mit denen ich zusammenarbeite, also Schnittstellen, die ich habe und Kontext über meine Ziele und Prioritäten und Kontext über meine Arbeits- und Kommunikationsweise.
Das ist so ein ganz guter Standard.
Das Kontextprofil für die Firma kann natürlich einmal zentral auch aufgesetzt werden, kann dann jeder nutzen.
Der Rest ist recht individuell und ist sowieso ein lebendes Dokument, darf aber natürlich auch erweitert werden.
Das mache ich mit einem Prompt, den ich dann in mein KI-Tool eingebe.
Und der führt mich, also der interviewt mich.
Und ich mache dann eine Spracheingabe, erzähle alles Mögliche, lade da Dokumente hoch und lasse auch mal recherchieren und so, wo es Sinn macht.
Und daraus ergibt sich dann ein Dokument, was so ein paar Seiten lang ist, je nachdem, wie detailliert und ausführlich ich war.
Und dieses lege ich dann ab an einen Ort, wo meine KI immer wieder darauf zugreifen kann.
Also am besten irgendwo online und so.
Also online zum Beispiel, das kann ein...
Bei uns ist das in Notion drin.
Man kann das auch als Google Doc ablegen, im SharePoint, im OneDrive.
Man kann es natürlich auch auf den Desktop legen, wenn da die KI drauf zugreifen kann.
So, jetzt habe ich dieses Kontextprofil.
Da ist also recht, also wenn man es gut gemacht hat und da mal so ein, zwei Stunden, da würde ich übrigens auch interessant, ich würde da heute die meiste Zeit da reinstecken in dieses Kontextprofil.
Weil, wenn ich dieses Kontextprofil habe, dann...
Kann ich damit einer KI erklären, wer bin ich und wie arbeite ich und woran arbeite ich und und und und und kann jetzt KI nutzen, um mir Dinge zu bauen, die dann für eine KI auch wieder hilfreich sind.
Ich komme gleich dazu, was das bedeutet.
Aber ich habe das Kontextprofil.
Jetzt ist die Frage, wer nutzt denn dieses Kontextprofil?
Und da hängt es ein bisschen davon ab, mit welchem Tool man arbeitet.
Aber wir brauchen jetzt einen Agenten, der auf dieses Kontextprofil...
zugreifen kann und dann quasi immer wieder dieses Profil liest oder Teile von diesem Profil liest, bevor er anfängt, mit mir zu arbeiten.
Dass er immer weiß, mit wem arbeite ich hier eigentlich.
Und immer, wenn ich das Kontextprofil aktualisiere, hat auch dieser Agent wieder Zugriff auf den aktuellsten Kontext.
So, das kann jetzt natürlich in Claude sein, also in Claude Cowork zum Beispiel, und es gibt ja so ein ...
zentralen Agenten.
In LangDoc würde ich mir beispielsweise einen Agenten aufsetzen.
Also sagen wir mal, ich setze mir einen Agenten auf.
Diese Funktion gibt es ja in ganz vielen Tools.
Und ich nenne den dann immer, also ich würde den dann meinen Chief of Staff Agenten nennen oder meinen persönlichen KI-Agenten.
Und in der Regel brauche ich auch nur den einen für mich.
Also ich brauche nicht zehn unterschiedliche, sondern wenn ich mir einen guten Chief of Staff Agenten aufsetze, der für mich so mein perfekter Sparringspartner im Alltag wird, dann haben die meisten in der Regel schon ein sehr, sehr gutes Setup, mit dem sie dann fortlaufend arbeiten können.
Dafür, und ich packe das alles in die Shownotes hier von dem...
haben wir so ein Template gebaut, wie dieser Chief-of-Staff-Agent aufgebaut ist.
Das ist jetzt auch nichts Wildes.
Man kann auch einfach das Kontextprofil hochladen und sagen, erstelle mir eine Systemanweisung für einen Chief-of-Staff-Agenten, der mich in meinem Arbeitsalltag bestmöglich unterstützen kann.
Und hier ist mein Kontextprofil.
Und dann kriegt ihr da auch ein Prompt raus.
Oder je nachdem, welches Tool ihr nutzt, wird der Agent sogar direkt erstellt.
Geht auch.
Aber mit unserem Template sind noch so ein paar Logiken dort eingebaut.
die ganz hilfreich sind.
So, im Kern, was macht der?
Der greift auf den Kontext zu und der greift auf Skills zu und der greift auf verschiedene Tools zu.
Und der koordiniert alle drei Sachen, Kontext, Skills, Tools und hat noch so ein paar Regeln hinterlegt, um Aufgaben für mich zu erledigen.
Und weiß auch, dass er mein Chief of Staff ist.
Genau, einfach hier einmal in die Shownotes gehen, da auf das Template klicken, sich das rausziehen und dann in das Tool eingeben und noch auf sich personalisieren.
Da sind einige Platzhalter drin und dann kann es schon losgehen.
So, an diesen Agenten würde ich dann das Kontextprofil dranhängen und jetzt kann der ja aber noch nicht so richtig was für mich machen.
Also klar, der kann jetzt schon mal so kommunizieren wie ich und den kann ich jetzt für so Sparing-Aufgaben nutzen.
Das ist schon nicht verkehrt.
Aber ich würde...
wenn ich nochmal von vorne anfangen würde, sehr, sehr schnell in eine Systematisierung meiner Arbeit mit KI reinzukommen.
So, denn genau das ist meistens ein Riesenproblem, was ich sehe, dass viel zu viele Leute immer wieder von vorne anfangen.
Und das ist so ineffizient, das kostet viel zu viel Zeit und deswegen geben es dann auch leider zu viele immer wieder auf.
Wer aber einmal dahin gekommen ist, dass er bestimmte Aufgaben systematisiert hat und diese qualitätsgesichert immer wieder von KI ausführen lassen kann, will eigentlich nicht mehr zurück.
So, wie komme ich jetzt dahin?
Das Konzept dahinter, was sich ja im Laufe dieses Jahres etabliert hat, sind Skills.
Ich vergleiche es immer gerne mit einem Rezept, was man einem Koch gibt.
Also wenn ich ein gut geschriebenes Rezept habe, kann ich das eigentlich jedem Koch geben und der kann das kochen.
Und ein Skill ist genauso.
Es ist am Ende ein verschriftlicher Prozess, der einer KI erklärt, wie bestimmte Dinge immer wieder getan werden sollen.
Ich setze mir für alle Sachen, die ich regelmäßig mache, und das können auch manchmal Aufgaben sein, die ich nur einmal im Quartal mache, setze ich mir Skills auf.
Und das sind nicht nur so Skills wie zum Beispiel...
Die Nachbereitung eines Podcasts, das macht natürlich total Sinn, weil das machen wir jede Woche und da müssen immer wieder die gleichen Assets erstellt werden.
Sondern das sind auch so Sachen, dass ich manchmal einfach Dinge challengen möchte, also so eine First-Principles-Analyse zum Beispiel machen will auf verschiedene Probleme, die es gibt, um nochmal zu prüfen, arbeite ich überhaupt gerade an dem richtigen Problem oder an der richtigen Sache?
Also wirklich so als Denkwerkzeuge.
Dafür habe ich auch verschiedene Skills.
Es ist nicht nur das Abarbeiten von Aufgaben, sondern es können auch so Metaskills sein.
Nennen wir es einfach mal so.
Wie findet man die jetzt?
Das ist dann die nächste Challenge.
Ich habe jetzt also meinen persönlichen Agenten.
Das ist so meine Form.
an der ich jetzt KI für mich aufsetze.
Der hat eine Systemanweisung und weiß, wie der arbeiten soll, basierend auf dem Template, was wir bereitstellen und was angepasst werden kann.
Und der hat ein Kontextprofil und weiß darüber schon mal, für wen arbeitet der denn jetzt eigentlich.
So, jetzt braucht der verschiedene Skills, um bestimmte Aufgaben wiederkehrend erledigen zu können.
Dafür nehmen wir jetzt unser Kontextprofil und öffnen einfach, entweder können wir unseren Agenten öffnen oder wir öffnen einfach einen ganz normalen Chat.
und laden das dort hoch.
Und ich würde dann dem, auch dafür haben wir so eine Vorlage, aber da würde ich einfach sagen, hier, ich möchte Skills für meinen KI-Agenten erstellen für wiederkehrende Aufgaben, die ich immer wieder habe.
Analysiere dafür mal mein Kontextprofil.
Und mache mir zehn Vorschläge für einfache Skills, die mir sofort weiterhelfen würden.
Und wenn das Kontextprofil gut geschrieben ist, kommen dort meistens schon super Vorschläge raus.
Das ist natürlich immer noch mal hinterfragen.
Manchmal sind die sehr groß und umfangreich.
Manchmal sind das so Sachen, die nicht so richtig hilfreich sind.
Das kann man dann selbst bewerten.
Aber ich würde da KI nutzen, um mir ein Setup von diesen Skills geben zu lassen.
So, da habe ich dann...
Sagen wir mal zehn Vorschläge.
Und fünf davon finde ich gut.
Jetzt ist die Frage, wie setze ich die denn für mich auf, die Skills?
Und das ist mittlerweile so einfach geworden, weil in allen Tools ein Skill schon hinterlegt ist, der andere Skills erstellen kann.
Ich würde dann also die Skills auswählen, die ich haben will.
Und die KI hat ja auch den Kontext schon von dem Kontextprofil.
Also kann den Skill hoffentlich schon recht spezifisch beschreiben.
Und dann würde ich mir Skill für Skill, ich würde das nicht alles auf einmal machen lassen, sondern Skill für Skill von der KI bauen lassen, indem ich einfach sage, erstelle mir dafür einen Skill, den ich meinem Agenten geben kann, um diese Aufgabe immer wieder für mich auszuführen.
Und für jeden Skill würde ich mir dann noch...
Test-Szenarien geben lassen, weil das Wichtigste ist, dass dieser Skill ein paar Mal ausprobiert, getestet und gefeedbackt wird.
Also Skill ist erstellt, dann würde ich sagen, gib mir 10 Test-Szenarien, dann würde ich diese Test-Szenarien eingeben, würde mir die Ergebnisse angucken, würde Feedback rein diktieren, was ich anders haben möchte und würde sagen, aktualisiere den Skill mit diesem Feedback und das machst du ...
Sagen wir mal fünfmal und nach der fünften Runde wird die Qualität der Ergebnisse schon deutlich besser werden.
Und das für jeden Skill machen, den man sich dort aufgesetzt hat.
So, und dann gibt es idealerweise zu diesem Zeitpunkt jetzt, habe ich den Agenten, der hat Zugriff auf mein Kontextprofil, der hat Zugriff auf fünf Skills für bestimmte Aufgaben, die mir Zeit rauben, die ich vielleicht auch nicht so gerne mache, die regelmäßig anfallen, die mir weiterhelfen.
Und ich kann den immer wieder dafür nutzen, wenn ich diese Aufgabe...
auf dem Tisch habe.
Das ist schon mal, also da sind ja, wie viele Menschen machen das heute?
Vielleicht 10%, obwohl ich glaube, es sind noch deutlich weniger.
Und das ist wirklich nicht schwer, da heute hinzukommen.
Ich glaube, es braucht einfach diese Struktur.
So und jetzt müssen wir dem Agenten noch ein paar Werkzeuge geben, weil ansonsten, das ist dann das nächste Problem, die Copy and Paste-Falle.
Und wir alle kennen sie wahrscheinlich, je nachdem wo man arbeitet und wie modern dort die Systemlandschaft ist, erkennen das viele wahrscheinlich auch heute noch, aber zumindest früher war es so, dass man zwar vielleicht schon ganz gut Ergebnis rausbekommen hat, aber die immer nochmal irgendwo anders einfügen musste, wo dann die Aktion ausgeführt wurde.
Und idealerweise kann ich nicht nur einen Text ausgegeben bekommen, sondern mir von meinem Agenten gleich die Aufgabe erledigen lassen.
Dafür braucht der Agent aber Zugriff auf die Tools, mit denen ich auch arbeite.
Das kann mein E-Mail-Programm sein, mein Kalender, mein Projektmanagement, mein Wissensmanagement, mein CAM, was auch immer es ist.
Dafür in dem jeweiligen Tool, auch da gibt es unterschiedliche Ansätze.
Entweder die Integration zu diesem Tool ist bereits vorgebaut, dann das nutzen.
Eine zweite Variante ist, einen MCP-Server einzurichten.
Dafür einfach dem KI-Tool, mit dem du arbeitest, sagen, hey, ich brauche eine MCP-Verbindung zu Tool XYZ, womit auch immer du arbeitest, und dann vom KI-Tool durchführen lassen.
Manchmal funktioniert das auch nicht, weil es einfach keinen gibt.
Aber das ist auch immer ein Weg.
Wenn man jetzt mit Systemen arbeitet, die irgendwo im Keller stehen und von 1980 sind, dann kann es auch sein, dass man einfach nicht an diese Daten rankommt.
Aber alles, was so relativ moderne Standardsoftware ist, sollte möglich sein zu verbinden.
Dann natürlich immer der Hinweis auf sämtliche Datenschutz- und Informationssicherheitsrichtlinien zu achten.
So, also idealerweise habe ich jetzt mein E-Mail-Programm verbunden, andere Tools, die ich regelmäßig nutze und über die Skills kann ich jetzt direkt in diesen Tools Aufgaben ausführen lassen.
So und das ist schon mal ein super, super, super Setup, weil jetzt habe ich halt nicht mehr meine blanke KI, die ich aufmache, der ich immer wieder von vorne erkläre, wer bin ich, was mache ich, was muss hier getan werden, wie sieht ein gutes Ergebnis aus, dann kriege ich was zurück, bin ich so ganz zufrieden, muss das fünfmal iterieren.
Also alles das, was nicht so viel Spaß macht, sondern ich habe einfach eine viel bessere Standardisierung und Systematisierung in meiner Arbeit mit KI.
So, das ist das Setup.
Ich würde sagen, vier Stunden.
Wer sich vier Stunden konsequent, konzentriert hinsetzt, kommt dahin in dieser Zeit.
Manche wahrscheinlich sogar auch schneller, manche brauchen vielleicht ein bisschen länger.
Wir machen da einfach immer so einen Mini-Hackathon oder Workshop, alle in einen Raum.
Und dann bauen wir das in der Zeit auf und dann geht jeder raus und hat dieses Setup.
So würde ich das auch machen.
So, und jetzt ist der schwierigste Teil, dass sich die Arbeitsweise verändert.
Und deswegen würde ich jetzt als nächstes Schritt, wenn ich dieses Setup habe, würde ich gucken, wie kriege ich eine Routine.
aufgebaut, damit zu arbeiten.
Ich habe darüber, glaube ich, auch schon mal gesprochen, aber das sind so ganz, ganz einfache Sachen, die mir da helfen.
Das eine ist, dass wenn ich meinen Browser öffne, dass dieser Agent auf der ersten Seite ist.
Also der ist einfach immer gleich offen, wenn ich den Browser öffne, sodass ich da einen einfachen Zugriff drauf habe.
Ein zweiter Punkt, der mir hilft, ist, dass der auf einem zweiten Bildschirm, also Auf dem zweiten Bildschirm bei mir ist immer nur KI offen, also KI-Bildschirm.
Auf den habe ich dann also immer wieder Zugriff.
Was auch vielen hilft im Unternehmen ist, dass man den zum Beispiel in Slack oder in seinen Teams integriert bekommt und darüber den ansprechen kann.
Also dass man so keinen Medienbruch noch in ein anderes Tool hat.
Oder die Desktop-App runterladen oder auch die App aufs Telefon, wenn man darüber viel unterwegs ist.
Also möglichst einfach diesen Zugriff machen und das so top of mind halten, dass man immer wieder daran erinnert wird.
habe jetzt hier eine KI, die echt hilfreich für mich ist und der ich nicht immer wieder alles von vorne erklären muss und die mit einem sehr einfachen Prompt auf einmal so ein Skill ausführt und mir ein super Ergebnis liefert.
Man braucht einmal diesen Erfolgsmoment und dann will man auch wahrscheinlich nicht mehr zurück.
Was würde ich danach tun?
Ich würde mir regelmäßig Zeit nehmen und das ist sicherlich was, was ich auch in der Vergangenheit echt vernachlässigt habe oder hätte stärker machen können.
Und auch jetzt ist es bei uns in der Firma immer wieder noch eine Herausforderung, unser Setup stetig weiterzuentwickeln und uns die Zeit dafür einzuräumen.
Zwei Sachen würde ich machen.
Ich würde über die Nutzung regelmäßig mal wieder so ein Audit machen.
Kann man sich einen Blocker einstellen, einmal im Monat und schauen.
die Skills, die ich habe, hat sich da eigentlich was verändert und wie möchte ich die weiterentwickeln?
Idealerweise macht man es im fortlaufenden Doing, also immer wieder, wenn man ...
den Agent nutzt, einen Skill nutzt, der macht etwas, was man nicht haben wollte, dann direkt das Feedback geben und das Feedback einbauen lassen in den Skill.
Das kann die KI ja selbst machen.
Das muss man nur einmal beschreiben.
Wenn man etwas macht, wofür man noch keinen Skill hat, sagen, erstell mir jetzt dafür einen Skill und den wieder an den Agenten dranhängen.
Das ist auch immer sehr hilfreich, um fortlaufend neue Skills reinzubringen und das, was man nicht mehr nutzt, rausschmeißen.
Das gleiche mit dem Kontext.
Auch da, wenn sich was verändert hat, zum Beispiel an den Prioritäten oder an der Teamkonstellation oder der eigenen Rolle, dass man dem Agenten das einfach beschreibt, dass das Kontextprofil aktualisiert werden soll und wie es aktualisiert werden soll.
Und wenn das abgelegt ist an einem Ort, wo der Agent auch drauf zugreifen kann und reinschreiben kann, dann kann er das selbst aktualisieren.
Und dann kann man natürlich anfangen, sich zum Beispiel einen Ordner anzulegen, wo die ganzen Meeting-Transkripte reinkommen oder wo man seine eigenen Projekte managt.
und wo der Agent auch darauf zugreifen kann.
Also alles, was noch zusätzlicher Kontext ist, den er benötigt, Schritt für Schritt auch aufzubauen.
Da helfen einfach so Tools wie Notion oder Obsidian.
Aber ich glaube, man kann auch einiges schon in einem Sharepoint machen oder viele machen das in GitHub.
Und das ist eigentlich egal.
Irgendwo, wo man Texte auf Seiten gut organisieren kann und vielleicht noch Funktionen wie Datenbanken hat, wo strukturiertere Daten abliegen.
Aber das würde ich gar nicht verkomplizieren.
So, wie bin ich jetzt da hingekommen?
Achso, den Kontext aber frisch halten.
Also neuer Kontext, der entsteht, da reinbringen und das Profil aktualisieren.
Ich glaube, man kann da zum Teil Dinge automatisieren, also natürlich immer Kontext irgendwo reinkippen.
Ich hatte ein Meeting und lasse mir eine strukturierte Aufbereitung dieses Meeting-Transkripts irgendwo ablegen.
Das kann man automatisieren, spätestens an dem Punkt, wo es Konflikte gibt, also dass sich widersprechende Informationen in diesem Kontext drin sind.
Ich glaube, das ist noch schwer zu automatisieren.
Ich glaube, das kann man von KI mal hochspülen lassen, wo diese Konflikte liegen.
Aber da brauchst du noch einen Menschen, der das entscheidet und auflöst.
Also Skills weiterentwickeln, Kontext weiterentwickeln.
An dem Agenten selbst muss man eigentlich nicht so viel machen.
Das ist zumindest meine Erfahrung.
Und an den Tools in der Regel auch nicht.
Es sei denn, es kommen natürlich neue dazu.
So, und dann habe ich also meinen super Sparingspartner-Assistenten.
in meinem Arbeitsalltag.
Jetzt wollen wir irgendwann in die Automatisierung rein.
Und was ich schon früher gesagt habe und wo ich immer noch dran glaube und was ich weiterhin aber auch als einen Fehler sehe, der in Unternehmen gemacht wird, ist also immer erst Erweiterung vor Automatisierung.
Und das würde ich weiterhin so machen.
Auch hier.
Ich würde diesen Agenten erst mal als Erweiterung für mich nutzen.
Und dann würde ich in die Automatisierung gehen in einem zweiten Schritt.
Automatisierung hat ja auch ganz unterschiedliche Stufen.
Was kann das, was heißt das?
Automatisierung würde ich sowieso immer erst dann machen, wenn das, was ich als Erweiterung genutzt habe, wo ich also quasi der Agent assistiert hat, wenn das wirklich stabil und mit der ausreichenden Qualität funktioniert.
Und dann würde ich, gibt es zwei Sachen.
Also das eine ist, dass man den Agenten auf einen Zeitplan setzen kann.
Auch da einfach, wenn du jetzt, ich kann nicht erklären, wie man das in allen Tools macht, das ist auch über Podcasten nicht das richtige Medium dafür, einfach deiner KI sagen, was du möchtest, zum Beispiel, dass jeden Montag um 8 Uhr morgens du ein Briefing für die Woche per E-Mail zugeschickt bekommst von dem Agenten und dann kann das Tool meistens das selbst aufsetzen oder erklärt dir, wie du das machen kannst.
Also das eine ist ein Zeitplan.
Ich habe da zum Beispiel sowas wie ein Wochenbriefing oder ein Shutdown am Ende der Woche, wo es nochmal eine Reflexion gibt, was ist eigentlich passiert, was ist vielleicht noch offen geblieben, was ist wichtig für die kommende Woche.
Also sowas am Anfang und am Ende der Woche.
Man kann sich, wenn man ein Update zu bestimmten Branchen oder...
KI-News oder so bekommen möchte, kann man sich so ein News-Briefing regelmäßig geben lassen.
Das sind so einfache Zeitplan-Automatisierungen.
Und das Zweite sind Event-basierte Automatisierungen.
Immer wenn ein bestimmtes Event in meinem Kalender auftaucht, zum Beispiel Kundentermin.
Heißt Kundentermin, bedeutet, Kundentermin muss vorbereitet werden.
Dann kann der Agent, immer wenn das passiert, kann der mir schon die Vorbereitung abnehmen, indem er zum Beispiel eine vorbereitende Recherche durchführt und mir ein paar Stichpunkte und Fragen für den Termin mitgibt und in den Termin einträgt.
So was könnte es sein.
Oder bei uns passiert ganz viel nach Meetings.
Ein Meeting wurde abgeschlossen.
In dem Meeting sind bestimmte Punkte aufgekommen für verschiedene...
Aufgekommene Aufgaben gibt es dann wiederum Skills, die dann ausgeführt werden können.
Oder man hat eine Support-Anfrage eines Kunden, die können die bearbeitet werden.
Also immer dann, wenn in irgendeinem System etwas passiert, wo danach was gemacht werden muss.
Auch da ist es natürlich super wichtig, dass man die Verbindungen, die Integration, die Schnittstellen zu den Tools hat.
So, das wäre das Zweite.
Da würde ich sukzessive versuchen, stärker in die Automatisierung zu kommen für Dinge, die sich in der Erweiterung...
die robust, stabil funktionieren.
So, und dann haben die meisten Menschen, wenn du mal so ein paar Monate damit arbeitest und man reflektiert, wie gut das funktioniert und es fortlaufend erweitert, ein super Setup, mit dem man, und das ist wichtig, für sich selbst, persönlich, im eigenen Arbeitsalltag, die eigene Produktivität.
steigern kann.
Darum geht es hier, um mehr nicht und es geht auch darum, das machen zu können für Menschen, die jetzt keine Entwickler oder so sind, weil natürlich könnte man sich auch mit irgendeinem Coding-Agenten da alle möglichen Apps programmieren und so weiter, kann man alles machen, aber das ist auch in den meisten Unternehmen nicht einfach so möglich, dass das geht.
Ja, deswegen habe ich das jetzt schon auch auf die Realität angepasst, die in den meisten Unternehmen so vorzufinden sind mit den Möglichkeiten, die es da gibt.
Mit so einem Setup hat man einen super Aufschlagspunkt und da erleben wir sehr, sehr oft, dass Menschen, wenn sie sich das gut aufgesetzt haben, täglich damit arbeiten, die Skills, den Kontext, Tools dort anbinden, können da reinbringen, dass die sich einen halben bis einen Arbeitstag in der Woche an zusätzlicher Kapazität freischaufeln können.
Das halte ich für realistisch und das ist ein Mega-Erfolg, wenn man das schafft, flächendeckend über viele, viele Menschen im Unternehmen so aufzusetzen.
Und das ist auch eine gute Grundlage, um dann den nächsten Schritt zu gehen, nämlich diese Struktur auf das Unternehmen zu übertragen.
Und genau da sind wir ja beim KI-Betriebssystem.
Dann also, wie schaffe ich es jetzt, einer KI-Zugriff auf sämtliche Prozesse, sämtlichen Kontext, sämtliche Regeln, die bei uns gelten, sämtliche Systeme zu geben, je nachdem, welche Art von Aufgabe anfängt, diese Bausteine so zu kombinieren, dass die Aufgabe erledigt werden kann.
Da habe ich hier auch schon eine längere Podcast-Folge aufgenommen, viel darüber geschrieben.
Also da findest du ausreichend bei uns im AI-First-Kosmos.
Und ich glaube, dass beides super nebeneinander existiert.
Die Frage bekomme ich auch oft gestellt.
Wir setzen auch in unserem AI-Collective zum Beispiel, da bauen wir sowohl Blueprint für das Betriebssystem als auch den persönlichen Chief-of-Staff-Agent.
Da ist immer die Frage, wie passt das denn zusammen?
Brauche ich nicht nur das eine oder das andere?
Nee, ich glaube nicht.
Ich glaube, jeder kann seinen persönlichen Chief-of-Staff-Agenten haben, der auf einen persönlich zugeschnitten ist.
Das KI-Betriebssystem ist dann eben für das Unternehmen gedacht und für sämtliche unternehmensweite Prozesse, die nicht sehr individuell und rollenspezifisch sind, die richtige Struktur.
Ich fasse nochmal zusammen.
Die Kernfrage war ja, wie würde ich heute nochmal anfangen, mit KI zu arbeiten, wenn ich bei Null starten könnte?
Erstens, viel weniger Zeit damit verbringen, sämtliche Tools zu testen.
Das nehmen, was gerade einfach die besten Funktionen und Fähigkeiten mitbringt und das viel mehr Zeit investieren, das richtig aufzusetzen.
Mit einem Claude oder Langdoc ist man in einer super Position.
Und dann mein Kontextprofil erstellen, damit ich einer KI erklären kann, wer bin ich, wo arbeite ich, wie arbeite ich.
Dieses Kontextprofil einem zentralen Agenten bereitstellen.
Diesem Agenten dann Skills zur Verfügung stellen für wiederkehrende Aufgaben.
Dafür würde ich das Kontextprofil nutzen, um diese Skill-Ideen zu finden und dann Schritt für Schritt ein Skill nach dem anderen aufsetzen.
Mir Testfälle von der KI geben lassen, die Testfälle durch den Skill laufen lassen, Feedback notieren und der KI wieder dieses Feedback geben, um den Skill zu verbessern.
Nächsten Testlauf machen.
und das Spiel von vorne, bis ich mit der Qualität zufrieden bin, dann zum nächsten Skill übergehen.
Diese Skills dem Agenten bereitstellen und Tools verbinden, die notwendig sind, damit auch echte Arbeit erledigt werden kann.
E-Mail-Programm, Kalender, Projektmanagement, Tool, CRM, das sind so oft Klassiker am Anfang und dann erweitern um das, was man hat.
Wird nicht immer überall so möglich sein, aber da immer mehr Integration auch vorgebaut werden von den Anbietern, wird es tendenziell einfacher werden.
Und dann eine Routine aufbauen, den Agenten, vor allem wenn man noch nicht so in diesem AI-First-Denken und Arbeiten ist, möglichst einfach zugänglich machen und dann über die ersten Monate vor allem weiterentwickeln, indem man Feedback aufnimmt, was hat gut funktioniert, was nicht und dem Agenten das immer wieder gibt, sodass er sich selbst verbessern kann.
Und dann in einem nächsten Schritt automatisieren über bestimmte Aufgaben, die über einen Zeitplan laufen und die nach einem Event-basierten Trigger ablaufen.
Wer das hat, der hat eine super Struktur, um produktiv mit KI zu arbeiten.
Ich würde sogar sagen, so viel mehr.
braucht es dann irgendwann auch gar nicht mehr.
Dann kommen natürlich nochmal neue Skills, man kann Sachen verbessern, die Modelle werden besser, es werden wieder neue Dinge möglich, die vorher so noch nicht möglich waren.
Man kommt dann irgendwann dahin, dass man KI nicht mehr nur nutzt, um Bestehendes schneller zu machen, sondern im nächsten Schritt auch neue Dinge zu bauen.
Da kommen dann so diese Coding-Fähigkeiten, die würde ich mir dann als nächstes anschauen, um so kleine Programme für mich und Tools aufzusetzen, mit denen ich Dinge tun kann, für die ich sonst keine Software oder so hätte.
und vielleicht die reinen Fähigkeiten von dem Agenten auch nicht ausreichen.
Aber das wäre dann schon wieder der übernächste Schritt.
Und ich würde da wirklich strukturiert mir erstmal dieses Setup bauen und von da aus dann weiter arbeiten.
Im Unternehmen, das ist was, wo man noch nicht ganze Prozesse aufbohren muss und viel, viel der Komplexität erstmal noch nicht hat, die später natürlich wichtig wird, wenn man ja wirklich hohe Automationen und Kernprozessen haben möchte.
Aber am Anfang ist das hier oft ein super Startpunkt, um erstmal ins produktive Arbeiten mit KI zu kommen.
Deswegen würde ich versuchen, da möglichst viele Mitarbeiter, möglichst viele Menschen im Unternehmen genau dorthin zu bringen.
Ich hoffe, Das war hilfreich.
Vielleicht war die eine oder andere Idee dabei.
Vielleicht hast du dir das auch schon so aufgesetzt.
Wenn du da auch noch Feedback und Ideen für mich hast, freue ich mich da immer drüber.
Gerne hier auch einen Kommentar dalassen.
Und nächste Woche gibt es dann die hundertste Folge.
Und wenn du mir noch eine...
Fünf-Sterne-Bewertung, da lässt für den Podcast, damit mir möglichst viele spannende Gäste auf meine Anfragen antworten, die ich immer wieder fleißig raussende.
Dann freue ich mich sehr und in dem Sinne verabschiede ich mich bis nächste Woche und danke.