KI am Arbeitsplatz: Ein praktischer Leitfaden für Wissensarbeiter

Dieser Artikel erläutert, wie Wissensarbeiter KI für wiederkehrende Aufgaben nutzen können, die jede Woche Zeit kosten, und nicht nur für einmalige Fragen und Schreibaufgaben. Er enthält einsatzbereite Prompts, Leitlinien für den sicheren Umgang mit KI sowie Schritte, um KI schnell und unkompliziert in Ihre Workflows zu integrieren.

Wie man KI am Arbeitsplatz nutzt

Die meiste Wissensarbeit ist mit administrativem Mehraufwand verbunden, der nicht in der Stellenbeschreibung steht: Meetings, Verwaltung, Auf dem Laufenden bleiben, Pflege von Beziehungen.

Diese Aufgaben eignen sich oft am besten für den Einstieg in die KI-Nutzung, da das Ergebnis leicht zu überprüfen ist und das Risiko bei Fehlern gering ist.

Unten finden Sie 10 dieser Aufgaben und erfahren, wie Sie KI mit Prompts bei jeder einzelnen unterstützen lassen können.

Hinweis: Einige KI-Tools erfordern, dass Quellmaterial angehängt oder direkt eingefügt wird. Andere können es selbst aus einem verbundenen Posteingang, Laufwerk oder offenen Browser-Tabs abrufen. Die Prompts unten funktionieren in beiden Fällen.

1) Auf dem Laufenden bleiben

Neue Artikel und aktualisierte Notizen zum selben Thema häufen sich an, und es kann eine echte Herausforderung sein, mit dem Geschehen Schritt zu halten.

KI-Tools können Ihnen helfen:

• Verstreute Quellen in einer einzigen Antwort zusammenführen
• Widersprüche oder Versionsabweichungen in Dokumenten erkennen
• Zusammenfassen, was sich seit dem letzten Update geändert hat
• Hinweise geben, wo Quellen sich widersprechen

2) Kommunikation

Ein Status-Update, ein Rückblick, ein Check-in: Die meiste arbeitsbezogene Kommunikation folgt denselben wenigen Mustern, wodurch es für KI einfach ist, einen ordentlichen ersten Entwurf zu schreiben.

KI-Tools können Ihnen helfen:

• E-Mails, Updates oder Dokumente aus Stichpunkten entwerfen
• Tonfall oder Länge für eine andere Zielgruppe anpassen
• Dasselbe Update für unterschiedliche Leser umschreiben
• Unklare Formulierungen vor dem Senden erkennen

3) Meetings

KI kann dabei helfen, ein Gespräch in ein greifbares Protokoll mit nächsten Schritten und Entscheidungen zu verwandeln.

KI-Tools können Ihnen helfen:

• Aktivitäten und Verantwortliche aus Notizen oder einem Transkript extrahieren
• Den Rückblick direkt nach einem Anruf entwerfen
• Zusagen aufspüren, die tatsächlich niemandem zugewiesen wurden
• Eine Agenda anhand der offenen Punkte des letzten Meetings vorbereiten

4) Planung und Priorisierung

KI kann es einfacher machen, einen komplizierten wöchentlichen Zeitplan zu organisieren, mehrere Verpflichtungen unter einen Hut zu bringen und den Zeitaufwand genauer einzuschätzen.

KI-Tools können Ihnen helfen:

• Konkurrierende Fristen in eine Bearbeitungsreihenfolge bringen
• Terminkonflikte erkennen, bevor sie zu einem Problem werden
• Unterscheiden, was wirklich dringend ist und was sich nur so anfühlt
• Realitätscheck durchführen, ob ein Plan realistisch ist

5) Analyse und Entscheidungsfindung

KI ist kein Ersatz für menschliches Urteilsvermögen, aber sie ist gut darin, komplexe Informationen zusammenzutragen, zu sortieren und zu vergleichen, um den Entscheidungsprozess zu erleichtern.

KI-Tools können Ihnen helfen:

• Die relevanten Informationen für eine Entscheidung zusammenbringen
• Aufzeigen, wo Argumentationen übereinstimmen oder sich widersprechen
• Eine Annahme einem Stresstest unterziehen, bevor darauf aufgebaut wird
• Die im Spiel befindlichen Faktoren organisieren

6) Erstellung von Arbeitsergebnissen

Die heutigen, ausgefeilteren KI-Tools können über die bloße Beantwortung von Fragen hinausgehen und Folien, Berichte, Dokumente oder Tabellenkalkulationen erstellen.

KI-Tools können Ihnen helfen:

• Recherchen oder Notizen in einen ersten Präsentationsentwurf, eine Tabelle oder einen Bericht verwandeln
• Direkt vom Rohmaterial zu einem formatierten Dokument gelangen
• Ein Arbeitsergebnis strukturieren, bevor Sie Zeit in den Feinschliff investieren
• Quellen während der Erstellung zusammentragen

7) Administrativer Aufwand

KI kann mühsame manuelle Aufgaben reduzieren, wie etwa das Eingeben oder Kategorisieren von Daten, das Beschriften von Dateien oder das automatische Kopieren und Einfügen von Informationen von einem Tool in ein anderes.

KI-Tools können Ihnen helfen:

• Spesen kategorisieren und Duplikate oder fehlende Einträge kennzeichnen
• Routine-E-Mails entwerfen
• Eine grobe Notiz in etwas Einreichbares verwandeln
• Repetitive Formulare mit bereits vorhandenen Informationen ausfüllen

8) Überprüfung und Qualitätskontrolle

KI ist nützlich, um Inkonsistenzen innerhalb eines einzelnen Dokuments aufzuspüren und Behauptungen über mehrere Quellen hinweg abzugleichen, wie etwa das Markieren von Stellen, an denen ein Entwurf vom Styleguide abweicht.

KI-Tools können Ihnen helfen:

• Inkonsistente Zahlen oder Behauptungen in einem Dokument aufspüren
• Unklare Formulierungen kennzeichnen, bevor etwas veröffentlicht wird
• Einen Entwurf anhand einer Checkliste oder eines Styleguides überprüfen
• Lücken zwischen einem früheren und einem späteren Abschnitt erkennen

9) Lernen

Sich in ein unbekanntes Thema einzuarbeiten bedeutete früher langsames Lesen oder einen Gefallen von einem beschäftigten Kollegen.

KI-Tools können Ihnen helfen:

• Schnell ein funktionales Verständnis eines unbekannten Tools, Prozesses oder Themas erlangen
• Fragen vorbereiten, die Sie beantworten können sollten
• Ein Konzept auf dem Niveau erklären, das Sie benötigen
• Hintergrundinformationen einholen, bevor Sie mit jemandem sprechen, der mehr Experte ist als Sie

10) Beziehungsmanagement

Über alte E-Mails und Notizen verstreuter Kontext kann kurzfristig, kurz vor einem Anruf, schwer zu rekonstruieren sein.

KI-Tools können Ihnen helfen:

• Kontext vor einem Gespräch zusammenstellen: was besprochen, versprochen oder offen gelassen wurde
• Ein Briefing vor einem Kunden- oder Stakeholder-Gespräch vorbereiten
• Offene Punkte über eine fortlaufende Beziehung hinweg verfolgen
• Einen Check-in entwerfen, der sich auf echten früheren Kontext bezieht

Wie Sie mit KI starten, ohne Ihr IT-Team zu verärgern

Jeder Prompt oben setzt voraus, dass das Tool Zugriff auf echte, manchmal sensible Unternehmensinformationen hat. Ein paar Gewohnheiten von Anfang an sorgen dafür, dass dieser Zugriff später nicht zum Problem wird.

• Prüfen Sie vor dem Start, ob es eine Liste genehmigter Tools gibt. Die meisten Unternehmen veröffentlichen irgendwo eine: ein IT-Wiki, ein Sicherheitsportal, ein Onboarding-Dokument. Wenn Sie keine finden können, fragen Sie direkt nach, anstatt anzunehmen, dass es keine gibt.
• Melden Sie sich über das SSO Ihres Unternehmens an, nicht über ein persönliches Konto. Ein persönlicher Login übernimmt weder die Datenkontrollen noch den Audit-Trail oder den Offboarding-Prozess Ihres Unternehmens, sodass die Arbeit außerhalb der Sichtbarkeit der IT bleibt, selbst wenn die Arbeit selbst ein geschäftliches Anliegen ist.
• Kennen Sie die Datenstufen Ihres Unternehmens, nicht nur „sensibel versus nicht sensibel“. Die meisten Unternehmen unterteilen Daten in mehr als zwei Kategorien, zum Beispiel öffentlich, intern, vertraulich und eingeschränkt, und was in ein Tool eingefügt werden darf, ist für ein anderes vielleicht tabu. Erkundigen Sie sich bei der IT oder der Sicherheit, wenn die Einstufungen nicht an einer offensichtlichen Stelle dokumentiert sind.
• Entfernen Sie vor dem Einfügen nach Möglichkeit Identifikatoren. Tauschen Sie echte Namen, Kontonummern und Kundendetails gegen Platzhalter wie {client_name} aus, bevor Sie sie in ein Tool einfügen, das nicht offiziell genehmigt wurde.
• Schalten Sie Schalter für das Modelltraining aus. Die meisten KI-Tools verfügen über eine Einstellung, die oft als „Modell verbessern“ oder „Meine Daten zum Training verwenden“ bezeichnet wird und Ihre Eingaben standardmäßig in Trainingsdaten einbezieht. Überprüfen Sie den Bereich für Datenschutz oder Einstellungen und schalten Sie dies aus, es sei denn, das Tool wurde speziell ohne diese Bedenken genehmigt.
• Überprüfen Sie, worauf ein Tool zugreifen kann, bevor Sie es verbinden. Wenn es Dinge bucht, Dinge sendet oder Ihren Posteingang berührt, prüfen Sie, welche Berechtigungen es anfordert, und entziehen Sie den Zugriff für alles, was Sie nicht aktiv nutzen.
• Fragen Sie nach, wenn Sie nicht wissen, ob etwas genehmigt ist. Eine kurze Nachricht an die IT oder die Sicherheit ist normalerweise vorzuziehen, als im Nachhinein festzustellen, dass ein Tool nicht freigegeben war.

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Wie Sie KI am Arbeitsplatz effektiver nutzen

Die meisten Wissensarbeiter nutzen KI bereits beiläufig: eine einmalige Frage, ein kurzer E-Mail-Entwurf, das Ergebnis kopieren, fertig. Eine Aufgabe als zweiwöchiges Pilotprojekt zu behandeln und nicht als einmalige Frage, ist das, was diese beiläufige Nutzung in sinnvolle Zeitersparnis verwandelt.

So fangen Sie an:

1) Eine volle Woche lang protokollieren, bevor Sie Änderungen vornehmen

Protokollieren Sie an fünf Arbeitstagen jede repetitive Aufgabe, wie lange sie dauert und wie mühsam sie sich anfühlt. Es gibt mehrere Zeiterfassungstools, aber eine fortlaufende Notiz funktioniert einwandfrei: „Montag, 20 Min., Belege sortiert, mäßig nervig.“ Bis Freitag zeichnet sich meist von selbst ein Muster ab.

2) Wählen Sie eine Aufgabe aus

Überprüfen Sie die Notizen und wählen Sie aus, welche zeitaufwändige, mühsame Aufgabe als Erstes automatisiert werden soll.

Es gibt einige Faktoren zu berücksichtigen:

• Tritt die Aufgabe mehrmals pro Woche auf?
• Ist der Prozess jedes Mal relativ konsistent?
• Lässt sich das Ergebnis schnell überprüfen?
• Hängt er von Ermessensentscheidungen ab, die je nach Situation variieren?
• Wäre ein Fehler leicht zu erkennen und zu beheben?
• Sind die Quelldaten vollständig und verlässlich?

Ein wöchentliches Status-Update oder ein wiederkehrender Spesenbericht passt. Eine einmal im Quartal erstellte Board-Präsentation tut das nicht. Die Risiken und der Prüfaufwand sind für einen ersten Testlauf beide zu hoch.

3) Definieren Sie vor dem Testen, wie „gut“ aussieht

Schreiben Sie einen Satz, der ein korrektes oder brauchbares Ergebnis beschreibt, noch bevor Sie sehen, was die KI produziert.

Ziehen Sie drei echte Beispiele für manuell erstellte Ergebnisse heran (drei Status-Updates, drei Spesenberichte) und schreiben Sie auf, was sie gemeinsam haben: Länge, Struktur, Detaillierungsgrad.

Fragen Sie dann, was das Ergebnis unbrauchbar machen würde. Manchmal ist es einfacher, das Gute zu definieren, indem man den Fehler benennt. Fügen Sie das Gegenteil jedes Fehlers in die Definition eines guten Ergebnisses ein.

Für ein Status-Update könnte das zum Beispiel lauten: „Deckt ab, was ausgeliefert wurde und was blockiert ist, in zwei Absätzen, mit minimalem Überarbeitungsaufwand.“

Für einen Spesenbericht könnte es sein: „Jede Zeile hat eine Kategorie und Duplikate sind markiert.“

4) Prompt erstellen und testen

Beginnen Sie mit einer einfachen Beschreibung der Aufgabe und der Definition von „gut“ aus Schritt 3 und wenden Sie diese auf zwei oder drei reale Fälle an.

Vergleichen Sie nach jedem Durchlauf das Ergebnis mit dieser Definition und notieren Sie, was abweicht: Abschnitt fehlt, zu lang, falscher Tonfall. Fügen Sie dem Prompt eine Zeile hinzu, die diese spezifische Lücke behebt, und führen Sie ihn erneut aus.

Hören Sie auf, sobald das Ergebnis nur noch geringfügiger Bearbeitung bedarf, anstatt neu geschrieben werden zu müssen. Speichern Sie die finale Version an einem Ort, an dem man sie leicht wiederfindet: zum Beispiel in einem angepinnten Dokument, einer Notizen-App oder einer gemeinsam genutzten Prompt-Bibliothek.

5) Sich auf eine Qualitätskontrollprüfung festlegen

Wählen Sie eine wiederholbare Sache aus, die manuell überprüft werden soll. Bei einem Spesenbericht könnte das bedeuten, die Kategoriensummen vor dem Einreichen mit dem Rohexport zu vergleichen. Führen Sie diese Überprüfung zwei Wochen lang bei jedem Ergebnis durch, selbst wenn es sich langsam zuverlässig anfühlt.

6) Nach zwei Wochen mit der Baseline vergleichen.

Verfolgen Sie für jeden Vorgang, wie lange die Aufgabe von Anfang bis Ende gedauert hat, einschließlich des Prüfschritts, und wie sie im Vergleich zu der in Schritt 1 protokollierten Zeit abschneidet. Rechnen Sie es am Ende von zwei Wochen zusammen, um zu entscheiden, ob es sich lohnt, die Automatisierung so beizubehalten. Falls nicht, passen Sie sie an und versuchen Sie es erneut, oder verwerfen Sie sie und wählen Sie eine andere Aufgabe.

Das in die Praxis umsetzen

Wählen Sie die Aufgabe aus, die am meisten Zeit kostet und am beständigsten auftritt, führen Sie sie durch die Testschritte und notieren Sie, wie viel Zeit oder Mühe die KI einspart.

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Häufig gestellte Fragen

Was ist KI am Arbeitsplatz?

Es ist die Nutzung von KI-Tools wie verbundenen Assistenten und Chatbots zur Unterstützung bei wiederkehrenden Teilen einer Arbeit: auf dem Laufenden bleiben, kommunizieren, planen, überprüfen und administrative Arbeit, zusätzlich zu den einmaligen Fragen, die die meisten Menschen ohnehin schon stellen.

Was sind Beispiele für KI am Arbeitsplatz?

Aktivitäten aus einem Meeting-Transkript herausziehen, rohe Notizen in ein Status-Update verwandeln, einen Spesenbericht kategorisieren, eine quellenbasierte Präsentationsgliederung erstellen und sich mithilfe des vergangenen Kontexts auf ein Gespräch vorbereiten sind fünf gängige Beispiele.

Was sind die Vorteile von KI am Arbeitsplatz?

Der klarste Vorteil ist gewonnene Zeit bei Aufgaben, die einem vorhersehbaren Muster folgen: Zusammenfassen, Entwerfen, Kategorisieren und Überprüfen von Arbeit, die per Hand echte Zeit beansprucht, aber kein tiefes Urteilsvermögen erfordert.

Was sind die Vor- und Nachteile von KI am Arbeitsplatz?

Der Vorteil sind schnellere erste Entwürfe und weniger Zeitaufwand für repetitive Aufgaben. Der Nachteil zeigt sich, wenn der Prüfschritt übersprungen wird: eine nicht verifizierte Zusammenfassung, die als Fakt behandelt wird, ein ungesichteter Entwurf, der versendet wird, oder sensible Daten, die in ein Tool eingefügt werden, das dafür nie zugelassen war.

Wie nutzt man KI am Arbeitsplatz?

Beginnen Sie mit einer wiederkehrenden Aufgabe, verfolgen Sie eine Woche lang, wie sie derzeit erledigt wird, definieren Sie, wie ein gutes Ergebnis aussieht, testen Sie einen Prompt an ein paar realen Beispielen und legen Sie eine feste Überprüfung fest, die während eines zweiwöchigen Pilotprojekts bei jedem Ergebnis ausgeführt wird.

Was sind die Risiken von KI am Arbeitsplatz?

Die Hauptrisiken bestehen darin, KI-Ergebnisse als verifiziert zu betrachten, wenn sie es nicht sind, sensible Daten über ein nicht genehmigtes Tool zu versenden und zuzulassen, dass eine KI-Zusammenfassung an die Stelle einer Entscheidung, einer Freigabe oder einer Beziehungsbeurteilung tritt, für die nach wie vor eine Person erforderlich ist.

Wird KI Arbeitsplätze ersetzen?

Für die meiste Wissensarbeit ersetzt KI spezifische repetitive Aufgaben innerhalb einer Rolle und nicht die Rolle selbst. Die Aufgaben in diesem Leitfaden – Kommunikation, Admin, erste Entwürfe – sind diejenigen, die am ehesten verlagert werden, während Urteilsvermögen, Rechenschaftspflicht und Beziehungsaufbau bei der Person verbleiben, die den Job ausübt.