Mit der 10. Ausgabe unseres Intelligence Briefs feiern wir nicht nur ein kleines Jubiläum, sondern teilen auch die wertvollsten Erkenntnisse, die unser DECAID-Team in den letzten 33 Monaten gesammelt hat. Diese Learnings entstammen nicht aus der Theorie, sondern aus der täglichen Praxis – aus Erfolgen, Fehlern und unzähligen Experimenten mit KI-Tools und -Strategien.

Learning #1 - Timo: Kontext schlägt perfekte Prompts

Die besten KI-Ergebnisse entstehen nicht durch perfekte Prompts, sondern durch relevanten Kontext.

Best Practice: Lade systematisch deine Brand Guidelines, frühere Projekte und Briefing-Dokumente in Claude Projects oder ChatGPT GPTs hoch. Ein 20-seitiges Briefing-Dokument mit deinen Präferenzen transformiert die Output-Qualität.

Der Unterschied ist dramatisch: Statt generische Antworten erhältst du maßgeschneiderte Ergebnisse, die deinen Stil, deine Zielgruppe und deine Markensprache perfekt treffen.

Learning #2 - Kai: Weniger ist mehr bei KI Governance

"Weniger ist mehr", insbesondere bei KI Governance. Perfekte 50-seitige KI-Richtlinien verstauben in Ordnern, während ein Wildwuchs an Tools und Ansätzen stattfindet.

Best Practice: Startet mit einem 5-seitigen MVP - Was ist erlaubt? Wer entscheidet? Wie gehen wir mit Risiken um? Eine gute KI-Richtlinie ist euer Steuerungsinstrument für sichere und kreative KI-Nutzung, nicht ein theoretisches Regelwerk. Nach zwei Wochen habt ihr eine funktionsfähige Basis, die ihr monatlich basierend auf echten Erfahrungen weiterentwickelt - einfach, verständlich, gemeinsam kreiert, iterativ weiterentwickelbar.

ROI ist priceless: Orientierung für alle Stakeholder bei minimalem Aufwand und voller Compliance.

Learning #3 - Florian: Vergleich dich nicht mit Chapter 20, wenn du bei Chapter 1 bist

Das Problem: Du siehst auf LinkedIn krasse KI-Anwendungen, wo jemand scheinbar in 10 Minuten aus dem Nichts etwas Geniales baut und denkst dir: "Warum kriege ICH das nicht so schnell hin?"

Die Lösung & Best Practice: Stopp den unfairen Vergleich! Nur weil jemand online einen schnellen Erfolg präsentiert, heißt das nicht, dass dahinter nicht 200 gescheiterte Versuche und unzählige Stunden an Lernarbeit stecken. Was für den einen mit seinen spezifischen Tools, seinem Business-Modell und seinen etablierten Arbeitsprozessen funktioniert, ist nicht 1:1 auf dich übertragbar. Konzentriere dich auf deinen eigenen Weg, deine Lernkurve und deine individuellen Anwendungsfälle.

Dein Reward: Eine gesunde Erwartungshaltung, weniger Frust und nachhaltiger, echter Fortschritt, der zu dir und deinem Business passt.

Learning #4 - Timo: 10 Stunden Praxis entwickeln natürliches KI-Gefühl

Nach 10 Stunden praktischer KI-Nutzung entwickelst du ein natürliches Gefühl für die Tools – vorher bleibst du Theoretiker.

Best Practice: Setze dir das Ziel, mindestens eine Aufgabe pro Tag mit KI zu erledigen. Selbst kleine Tasks wie E-Mail-Optimierung oder Ideenfindung zählen.

Erst durch kontinuierliche Nutzung verstehst du die Eigenarten verschiedener Modelle, lernst effektive Prompt-Patterns und entwickelst ein Gespür dafür, wann KI hilft und wann nicht. Theorie allein macht noch keinen KI-Experten.

Learning #5 - Kai: Transformation braucht ehrlichen Austausch

Geschwindigkeiten der KI-Transformation sind extrem individuell - während manche bereits täglich GenAI nutzen, haben andere noch grundlegende Bedenken oder Wissenslücken.

Best Practice: Wöchentliche KI-Updates im Team mit ehrlichem Status und offenem Austausch - welche Tools werden getestet, welche Herausforderungen gibt es, was sind Sorgen oder NoGos?

Nach 4-6 Wochen regelmäßiger Updates entwickelt sich ein gemeinsames Verständnis und die Akzeptanz steigt merklich. ROI ist enorm: Alle werden mitgenommen auf die Reise.

Learning #6 - Florian: SOPs & klare Grenzen für bessere KI-Outputs

Das Problem: Deine KI-Assistenten, Agenten oder Chats liefern einfach nicht das, was du dir vorgestellt hast. Die Ergebnisse sind ungenau oder verfehlen deine Erwartungen.

Die Lösung & Best Practice: Definiere Standard Operating Procedures (SOPs) und klare Boundaries für deine KI-Interaktionen. Was genau erwartest du? In welchem Format? Welchen Tonfall soll die KI nutzen? Welche Informationen sind tabu? Je klarer deine Vorgaben und Spezifikationen, desto präziser und hilfreicher werden die Antworten deiner digitalen Helfer sein.

Dein Reward: KI-Outputs, die deinen Spezifikationen entsprechen und dir wirklich Arbeit abnehmen, anstatt neue zu schaffen.

Learning #7 - Timo: Transkription eliminiert mentale Last

Vollständige Gesprächsdokumentation eliminiert die mentale Last des simultanen Zuhörens und Notizen-Machens.

Best Practice: Installiere einen Transkriptions-Bot und nutze die Aufzeichnungen als Kontext für Follow-up-KI-Analysen. ROI ist absurd hoch.

Statt während wichtiger Gespräche zwischen Zuhören und Notizen-Machen zu jonglieren, kannst du dich voll auf den Dialog konzentrieren. Die KI übernimmt später die Analyse, Zusammenfassung und Ableitung von Action Items.

Learning #8 - Marcus: Kontext und Rolle sind wichtiger als der perfekte Prompt

In der Arbeit mit Chatsystemen heißt das, dass wir eine Aufgabe so übergeben, wie wir es auch an einen Kollegen tun würden.

Wer bist du? Was ist das Ziel der Aufgabe? Warum ist sie wichtig? Was passiert mit dem Ergebnis? Wie arbeiten wir zusammen? Was erwarte ich, und wann ist sie erfolgreich erledigt? Gibt es wichtiges Kontextwissen?

Je mehr Mühe wir uns mit diesen Informationen geben, desto besser ist das Ergebnis. Die Anweisung per Sprachdiktat (Voice) verringert dabei die kognitive Last enorm.

Learning #9 - Maximilian: Sammle Informationen wie Schätze

Sammel Informationen wie Schätze, alles was dir in deinem Alltag irgendwie als relevant erscheint, lege es in einem Dokument ab, das werden die Gold Nuggets für das Kontext-Wissen deiner Assistenten und Agenten.

Best Practice: Erstelle ein zentrales "Kontext-Repository", deine Knowledge Basis, mit allen relevanten Informationen zu deinem Business, deinen Prozessen, deiner Zielgruppe und deinen Präferenzen. Diese Sammlung wird zur wertvollsten Ressource für alle deine KI-Interaktionen.

Je umfangreicher und strukturierter dein Kontext-Wissen, desto präziser und wertvoller werden die Outputs deiner KI-Tools.

Learning #10 - Marcus: Positive und negative Verstärker nutzen

Positive oder negative Verstärker nutzen, um bessere Ergebnisse zu erzielen. In der Mensch-Maschinen-Kommunikation gehen, besonders in schriftlicher Form, häufig wichtige Nuancen verloren.

Wenn wir der KI Feedback geben, kann es helfen, die Ergebnisse auf einer Skala von minus 10 bis plus 10 zu bewerten, um deutlich zu machen, wie zufrieden oder unzufrieden wir mit dem Ergebnis sind.

Belohnungen in Aussicht zu stellen, wenn die gewünschten Ergebnisse zur Zufriedenheit erreicht werden, kann außerdem helfen. Bei Mensch und Maschine.

Bonus Learning - Maximilian: Weniger LinkedIn, mehr Experimentieren

Lies weniger LinkedIn und probier mehr selbst aus, die meisten schreiben von KI-Agenten weil es hyped, nicht weil es im Alltag funktioniert. Mit KI-Tools bzw. KI-Assistenten kommst du heute viel weiter (größerer Hebel) als aufwendig n8n pseudo AI-Agenten zu bauen.

Best Practice: Investiere deine Zeit in das Experimentieren mit bewährten KI-Tools statt in das Verfolgen der neuesten Hype-Trends. Claude, ChatGPT, und andere etablierte Assistenten bieten heute schon enormes Potenzial, das die allermeisten nicht ausschöpfen.

Der größte Hebel liegt nicht in komplexen Automatisierungen, sondern in der intelligenten Nutzung vorhandener Tools, die wir individuell durch try and error erlernen.

Fazit: Praxis schlägt Theorie

Diese 10 Learnings haben eine gemeinsame Botschaft: KI-Erfolg entsteht durch praktische Anwendung, nicht durch theoretisches Wissen. Ob es um Kontext-Aufbau, klare SOPs oder ehrlichen Austausch im Team geht – der Schlüssel liegt immer im "Machen" statt im "Darüber-Reden".

Für die nächsten 10 Ausgaben nehmen wir uns vor: Noch mehr praktische Experimente, noch ehrlichere Einblicke in unsere Erfolge und Misserfolge, und noch wertvollere Learnings für euch.

Welches dieser Learnings resoniert am stärksten mit euren eigenen Erfahrungen? Schreibt uns eure Gedanken!

Das DECAID Team wünscht euch viel Erfolg beim Experimentieren mit KI!

Die 10 KI-Learnings des DECAID Teams

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