KI als Teammitglied
KI kann Texte erstellen, Informationen strukturieren und erste Lösungsansätze entwickeln. Wirklich hilfreich wird sie im Arbeitsalltag aber erst, wenn klar ist, welche Rolle sie übernehmen soll, welchen Kontext sie kennen muss und welches Ziel mit ihrer Unterstützung erreicht werden soll.
Am Anfang steht deshalb eine grundlegende Entscheidung: Welche Aufgaben bearbeiten Mitarbeiter allein, bei welchen Aufgaben unterstützt KI als Kollege und Sparringspartner und welche klar definierten und kontrollierten Aufgaben kann ein KI-System innerhalb festgelegter Grenzen selbstständig bearbeiten?
In diesem Beitrag betrachten wir die zweite Form: Mitarbeiter nutzen KI als Kollegen und Assistenten, um Aufgaben vorzubereiten, Informationen zu strukturieren, Perspektiven zu ergänzen und erste Entwürfe zu entwickeln. Die fachliche Bewertung, Verantwortung und Entscheidung bleiben dabei bei den Mitarbeitern.
Wie das konkret aussehen kann, zeigt das Praxisbeispiel „Lukas 2“. Unser Kollege Lukas Staudenmayer nutzt einen auf seine Aufgaben zugeschnittenen KI-Assistenten als digitalen Sparringspartner. Der Beitrag zeigt, wie diese Zusammenarbeit funktioniert und wie auch du in deinem Unternehmen KI-Assistenten etablieren kannst.
Inhaltsverzeichnis:
- KI-Assistent im Unternehmen?
- KI oder Automatisierung: Welche Lösung passt zur Aufgabe?
- Praxisbeispiel: So arbeitet Lukas mit „Lukas 2“
- KI als Kollege: So funktioniert es konkret
- KI als Mitarbeiter erstellen: Vier Bausteine für ein Briefing
- Fazit: KI als Teammitglied benötigt klare Aufgaben und Verantwortung
KI-Assistent im Unternehmen: Was bedeutet KI als Teammitglied?
Ob KI sinnvoll unterstützen kann, hängt davon ab, wie die Aufgaben zwischen Mitarbeiter und KI verteilt werden. Für den Arbeitsalltag lassen sich drei Formen unterscheiden:
Mitarbeiter bearbeiten eine Aufgabe allein
Das ist sinnvoll, wenn persönliche Erfahrung, individuelle Abstimmung oder fachliches Urteilsvermögen im Mittelpunkt stehen. Dazu gehören etwa sensible Gespräche, individuelle Bewertungen oder Entscheidungen mit weitreichenden Folgen.
Mitarbeiter bearbeiten eine Aufgabe gemeinsam mit KI
Die KI übernimmt einzelne unterstützende Schritte. Mitarbeiter steuern die Zusammenarbeit, geben die notwendigen Informationen vor und entscheiden, wie die Ergebnisse genutzt werden. Auf diese Form konzentriert sich dieser Beitrag.
Ein KI-System bearbeitet eine Aufgabe innerhalb festgelegter Grenzen selbstständig
Das kann bei klar definierten und ausreichend begrenzten Aufgaben geeignet sein. Dafür braucht es eindeutige Vorgaben, geeignete Daten, Kontrollmechanismen und geregelte Verantwortlichkeiten.
KI oder Automatisierung: Welche Lösung passt zur Aufgabe?
Nachdem die Aufgabenverteilung geklärt ist, stellt sich eine zweite Frage: Welche Technologie ist dafür sinnvoll? Nicht jeder digitale Prozess benötigt künstliche Intelligenz. Viele wiederkehrende Aufgaben lassen sich mit einer regelbasierten Automatisierung verlässlicher und nachvollziehbarer abbilden. KI kann hilfreich sein, wenn Inhalte variieren, Informationen eingeordnet oder unterschiedliche Lösungsansätze entwickelt werden sollen.
Regelbasierte Automatisierung für klare Abläufe
Eine klassische Workflow-Automatisierung arbeitet nach vorher festgelegten Regeln. Der Ablauf ist eindeutig und die möglichen Schritte sind bekannt.
Das eignet sich zum Beispiel für:
- Urlaubsanträge und Freigaben
- automatische Benachrichtigungen
- die Übertragung strukturierter Daten
- klar definierte Prüf- und Genehmigungsprozesse
- wiederkehrende administrative Abläufe
Der Vorteil liegt in der Verlässlichkeit. Die Automatisierung führt den festgelegten Prozess nach denselben Regeln aus. Sie entwickelt keine eigenen Vorschläge und kann nur begrenzt auf unklare oder stark variierende Inhalte reagieren.
KI-Unterstützung für variable Aufgaben
KI kann sinnvoll sein, wenn eine Aufgabe nicht vollständig durch feste Regeln beschrieben werden kann. Sie verarbeitet unterschiedliche Eingaben und erstellt auf dieser Grundlage Vorschläge, Strukturen oder erste Entwürfe. Typische Einsatzmöglichkeiten sind:
- Informationen strukturieren und zusammenfassen
- erste Konzepte oder Projektpläne vorbereiten
- unterschiedliche Perspektiven auf eine Frage entwickeln
- Texte und Kommunikationsmaßnahmen vorbereiten
- Anforderungen und Lösungsansätze reflektieren
Die Ergebnisse sind keine automatisch richtigen Lösungen. Mitarbeiter müssen sie fachlich prüfen, einordnen und bei Bedarf überarbeiten.
KI und Automatisierung können zusammenarbeiten
In vielen Prozessen ist eine Kombination sinnvoll. Eine regelbasierte Automatisierung kann z. B. Informationen erfassen und an den richtigen Bearbeitungsschritt weiterleiten. Eine KI unterstützt anschließend bei der Auswertung oder Aufbereitung. Freigaben und Entscheidungen bleiben bei den zuständigen Mitarbeitern.
Entscheidend ist daher, welche Lösung die jeweilige Aufgabe sinnvoll und verlässlich unterstützt.
Praxisbeispiel: So arbeitet Lukas mit „Lukas 2“
Wie die Zusammenarbeit von Mitarbeiter und KI konkret aussehen kann, zeigt „Lukas 2“.
Unser Kollege Lukas Staudenmayer nutzt seinen persönlichen KI-Assistenten als digitalen Sparringspartner in seiner Projektarbeit. Ein Schwerpunkt liegt dabei auf dem Anforderungsmanagement und der agilen Produktentwicklung.
KI als Teammitglied
KI als Kollege: So funktioniert es konkret
„Lukas 2“ ist keine eigenständig programmierte Anwendung und verfügt nicht über eine separate Wissensdatenbank. Seine Rolle, Arbeitsweise und fachliche Ausrichtung werden über einen ausführlichen Systemprompt definiert.
Dieser legt unter anderem fest:
- welche Rolle der Assistent übernimmt
- welches Fachwissen er berücksichtigen soll
- welche Methoden er bevorzugt einsetzt
- wie er Antworten strukturiert
- welchen Qualitätsanspruch die Ergebnisse erfüllen sollen
- wie kritisch er Anforderungen und Lösungsansätze hinterfragt
Als Rollen sind z. B. Senior Consultant, Trainer, Problem Understander und Sparringspartner hinterlegt. Der fachliche Rahmen umfasst unter anderem Change-Management, Innovationsmanagement, Anforderungsmanagement, agile Produktentwicklung, Scrum, Kanban, Design Thinking und Stakeholder-Management.
Auch die gewünschte Arbeitsweise ist im Prompt beschrieben. „Lukas 2“ soll kritisch nachfragen, nicht automatisch zustimmen, strukturierte Antworten liefern, praxisnahe Handlungsempfehlungen entwickeln und Reflexionsfragen stellen.
Technische Nutzung in ChatGPT und Microsoft Copilot
Einsatzgebiete und Anwendungen
Gemeinsam Anforderungen entwickeln
Ein zentrales Einsatzfeld ist die Entwicklung von User-Stories, Use Cases und Akzeptanzkriterien. „Lukas 2“ unterstützt dabei, Anforderungen verständlich, vollständig und umsetzbar zu formulieren.
Der Assistent hinterfragt unklare Angaben, erkennt fehlende Informationen und schlägt bei Bedarf zusätzliche Akzeptanzkriterien vor.
Komplexe Anforderungen strukturieren
Informationen zu einer Anforderung entstehen häufig an unterschiedlichen Stellen. Sie befinden sich in Meetingnotizen, E-Mails, Tickets oder persönlichen Aufzeichnungen.
„Lukas 2“ unterstützt dabei, diese Inhalte zusammenzuführen, logisch zu strukturieren, zu priorisieren und verständlich zusammenzufassen sowie in fachliche und technische Aspekte zu unterteilen. Dadurch entsteht schneller ein strukturierter Arbeitsstand, den Lukas prüfen und zu einer umsetzbaren Spezifikation weiterentwickeln kann.
Ein kritischer Sparringspartner
„Lukas 2“ dient nicht nur dazu, Texte oder Tickets auszuformulieren. Der Assistent soll Annahmen hinterfragen, alternative Perspektiven einbringen und fehlende Informationen sichtbar machen.
Im Arbeitsprozess kann er dadurch die Perspektive eines zusätzlichen Product Owners einnehmen. Die Rolle und Verantwortung eines Product Owners übernimmt er jedoch nicht. Lukas entscheidet weiterhin, welche Anforderungen fachlich relevant sind, welche Vorschläge zum Projekt und zum Kundenkontext passen, welche Risiken berücksichtigt werden müssen, welche Inhalte übernommen, angepasst oder verworfen werden und wann eine Anforderung bereit für die weitere Bearbeitung ist.
Was sich durch die Zusammenarbeit verändert
Früher wurden fehlende Angaben in User Stories teilweise erst im Refinement oder durch Rückfragen aus dem Entwicklungsteam sichtbar. Heute lässt Lukas Anforderungen zunächst von „Lukas 2“ kritisch prüfen. Viele Lücken können dadurch bereits vorab erkannt und geschlossen werden. Die Zusammenarbeit unterstützt insbesondere dabei:
- Anforderungen vollständiger und klarer zu formulieren
- Rückfragen aus dem Entwicklungsteam zu reduzieren
- eine konsistentere Qualität über verschiedene Tickets hinweg zu erreichen
- Vorgehensweisen nachvollziehbar und wiederholbar anzuwenden
- komplexe Sachverhalte verständlich aufzubereiten
„Lukas 2“ trifft keine Entscheidungen und ersetzt keinen Product Owner. Der Assistent hinterfragt, strukturiert und bereitet vor. Die fachliche Bewertung und Verantwortung bleiben bei Lukas.
KI als Mitarbeiter erstellen: Vier Bausteine für ein Briefing
Rolle: Aus welcher Perspektive soll die KI arbeiten?
Die Rolle legt fest, aus welcher fachlichen Perspektive der KI-Assistent eine Aufgabe bearbeiten soll. Sie kann dauerhaft im Systemprompt hinterlegt oder für eine bestimmte Aufgabe ergänzt werden.
Ein Beispiel: Du unterstützt als Senior Consultant und Problem Understander mit Schwerpunkt Anforderungsmanagement und agiler Produktentwicklung. Hinterfrage unklare Angaben kritisch und stimme Vorschlägen nicht automatisch zu.
Die Rollenbeschreibung gibt der KI eine fachliche Richtung. Sie ersetzt jedoch keine Informationen über das konkrete Unternehmen, das Projekt oder die aktuelle Aufgabe.
Kontext: Was muss die KI über die Aufgabe wissen?
Zum Kontext gehören die Informationen, die für die Bearbeitung der konkreten Aufgabe erforderlich sind.
Dazu können zählen:
- die Ausgangssituation des Unternehmens
- das laufende Projekt
- beteiligte Stakeholder
- vorhandene Anforderungen und Unterlagen
- bekannte Einschränkungen und Risiken
- verwendete Methoden und Arbeitsweisen
- bereits getroffene Entscheidungen
- zeitliche Rahmenbedingungen
Dabei gilt: In einen KI-Assistenten gehören nur Informationen, die im verwendeten System verarbeitet werden dürfen.
Ziel: Welches Ergebnis soll erreicht werden?
Das Ziel beschreibt, was durch die Unterstützung der KI erreicht werden soll. Es hilft dem Assistenten dabei, Vorschläge auf das gewünschte Ergebnis auszurichten.
Im Anwendungsfall von Lukas kann das Ziel beispielsweise lauten: Die Use-Cases und Akzeptanzkriterien sollen so vollständig und verständlich beschrieben sein, dass das Entwicklungsteam sie möglichst ohne zusätzliche Rückfragen bearbeiten kann.
Das Ziel sollte realistisch, nachvollziehbar und auf die konkrete Aufgabe bezogen sein.
Aufgabe: Was soll die KI konkret tun?
Der Arbeitsauftrag legt fest, was die KI erstellen, strukturieren, prüfen oder hinterfragen soll.
Dabei sollte deutlich werden:
- welcher Inhalt bearbeitet werden soll
- welche Fragen beantwortet werden sollen
- welches Format erwartet wird
- wie ausführlich das Ergebnis sein soll
- welche offenen Punkte gekennzeichnet werden müssen
KI im Arbeitsalltag: Wo ein digitaler KI-Assistent unterstützen kann
Das Prinzip hinter „Lukas 2“ lässt sich auf weitere Rollen und Aufgaben übertragen. Entscheidend ist, dass der Einsatz einen konkreten Zweck erfüllt und der KI-Assistent die Informationen erhält, die er für die jeweilige Aufgabe benötigt.
Digitaler KI-Assistent für Onboarding und internes Wissen
Auch beim Einstieg in eine neue Rolle kann ein KI-Assistent unterstützen. Bei 4-advice erhält jeder neue Mitarbeiter einen KI-Onboarding-Assistenten, der den Zugang zu relevanten Informationen und internen Abläufen erleichtert.
Weitere Assistenten können dabei helfen, interne Prozesse zu verstehen, häufige Fragen zu beantworten oder benötigte Informationen schneller zu finden. Voraussetzung ist eine geeignete, aktuelle und gepflegte Wissensbasis.
Digitaler KI-Assistent als persönlicher Sparringspartner
Ein KI-Assistent kann außerdem dabei unterstützen, Gedanken zu sortieren, Argumente zu prüfen oder eine Aufgabe aus einer anderen fachlichen Perspektive zu betrachten.
Der Nutzen entsteht im Dialog: Der Mitarbeiter formuliert die Aufgabe, bewertet die Antworten und entwickelt sie weiter. Ein KI-Assistent sollte deshalb gezielt dort eingesetzt werden, wo er einen nachvollziehbaren Beitrag zur konkreten Aufgabe leisten kann.
KI sicher im Unternehmen nutzen: Klare Leitplanken für die Zusammenarbeit
Auch bei einer unterstützenden Nutzung von KI braucht es klare Regeln. Unternehmen sollten festlegen, welche Systeme freigegeben sind, welche Informationen darin verarbeitet werden dürfen und wer die Ergebnisse fachlich prüft.
KI-Leitlinien schaffen dafür einen gemeinsamen Rahmen und geben Mitarbeitern Orientierung im Arbeitsalltag. Zusätzlich brauchen Mitarbeiter die Kompetenz und Sicherheit, KI-Ergebnisse kritisch einzuordnen und die Systeme im jeweiligen Arbeitskontext sinnvoll einzusetzen.
KI im Unternehmen einsetzen: Umfang festlegen
Ob und in welchem Umfang KI in einem gemeinsamen Projekt eingesetzt wird, stimmen wir mit dem Kunden ab. Maßgeblich sind der konkrete Anwendungsfall, bestehende Richtlinien sowie die Anforderungen an Datenschutz und Informationssicherheit.
KI ist kein verpflichtender Bestandteil unserer Projektarbeit. Je nach Aufgabe kann eine punktuelle Unterstützung sinnvoll sein. In anderen Fällen eignen sich regelbasierte Automatisierungen oder eine Bearbeitung ohne KI besser. Fehlen passende Leitlinien, unterstützt 4-advice dabei, diese zu entwickeln und den KI-Einsatz organisatorisch sinnvoll aufzusetzen.
Fazit: KI als Teammitglied benötigt klare Aufgaben und Verantwortung
Ein KI-Assistent wird dann zum hilfreichen digitalen Sparringspartner, wenn Aufgabe, Kontext und Rollenverteilung klar sind. „Lukas 2“ zeigt, wie KI Anforderungen hinterfragen, Informationen strukturieren und erste Arbeitsstände vorbereiten kann. Die fachliche Steuerung und Verantwortung bleiben beim Mitarbeiter.
Unternehmen sollten deshalb mit einer konkreten Aufgabe beginnen und prüfen, welche Form der Zusammenarbeit dafür geeignet ist. So wird KI gezielt eingesetzt, statt bestehende Prozesse lediglich um ein weiteres Tool zu ergänzen.
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