Wie wird aus einem KI-Use-Case ein brauchbarer Assistent?

Informationen werden immer wieder gesucht, erklärt, zusammengefasst oder für ähnliche Aufgaben neu aufbereitet. 

Texte und Inhalte sollen schneller entstehen, ohne Unternehmenskontext, Tonalität, Angebote oder Zielgruppen jedes Mal neu erklären zu müssen. 

Die gewünschte Aufgabe ist bekannt – relevantes Wissen, Regeln, Beispiele und Arbeitsweisen sind aber noch nicht strukturiert zusammengeführt. 

Der Assistent kennt zu wenig Kontext, liefert inkonsistente Ergebnisse oder besitzt keine ausreichend klaren Aufgaben und Grenzen.

Wir starten nicht mit einem Prompt. Zuerst klären wir, welche Arbeit besser möglich werden soll und welche Grundlage der Assistent dafür braucht. 

Welche Aufgabe soll unterstützt werden?

Nutzer, Aufgabe, gewünschte Ergebnisse, typische Inputs und Outputs sowie klare Grenzen werden definiert.

Was muss der Assistent wissen und beachten?

Unternehmenskontext, relevantes Wissen, Regeln, Sprache, Beispiele und Grenzen werden strukturiert zusammengeführt.

Wie soll der Assistent arbeiten?

Training Core, Instructions, Aufgabenlogik und gewünschte Ausgabeformate werden in einen individuellen KI-Assistenten übersetzt.

Funktioniert er bei typischen Aufgaben?

Der Assistent wird mit realistischen Anwendungsfällen und Grenzfällen geprüft, dokumentiert und anschließend übergeben.

 AI Engine verbindet den definierten Use Case mit dem dafür relevanten Wissen und einer klaren Arbeitslogik. Dadurch muss der notwendige Unternehmenskontext nicht bei jeder Nutzung von Neuem erklärt werden.

Der Assistent berücksichtigt die für seine Aufgabe relevanten Informationen über Unternehmen, Angebote, Zielgruppen oder Arbeitsumfeld. 

Relevante Dokumente, Fakten, Regeln und bestehendes Unternehmenswissen stehen für die definierte Aufgabe strukturiert zur Verfügung. 

Sprache, Qualitätskriterien, Beispiele und Grenzen sorgen für nachvollziehbarere und besser vergleichbare Ergebnisse. 

Training Core und Assistent können bei neuen Informationen, Regeln oder Anforderungen gezielt aktualisiert werden. 

 Use Case, Nutzer, Aufgabe, gewünschte Outputs und Grenzen des Assistenten kompakt und nachvollziehbar definiert. 

Eine verständliche Darstellung der relevanten Prozesse, Rollen, Wissensflüsse, Schnittstellen und Abhängigkeiten.

Konkrete Struktur- und Entwicklungsoptionen mit Prioritäten, Abhängigkeiten und einer realistischen Reihenfolge für die nächsten Schritte.

 Meist 1–4 Wochen.

Der konkrete Umfang wird vor allem durch Tiefe und Qualität des benötigten Training Core sowie die Anforderungen an Tests und Dokumentation bestimmt.

Fokus: individuell konfigurierte KI-Assistenten für klar begrenzte Aufgaben – keine autonomen Agenten oder komplexe Software- und Systemintegration.