KI-Team für Führungskräfte: Das Wissens-Setup für dein KI-Team

Teil 3: Die Wissensbasis – Treibstoff für deine KI-Assistenten

In den ersten beiden Teilen unserer Reihe hast du das Fundament für dein KI-Team gelegt. Du hast gelernt, welche Arten von KI-Assistenten du brauchst (KI-Mitarbeiter vs. KI-Zulieferer), wie du ihnen Positionen zuweist und wie du sie mit dem 5-Bausteine-Framework perfekt konfigurierst.

Jetzt kommt der entscheidende dritte Schritt: Das Wissens-Setup. Denn selbst der am besten konfigurierte KI-Assistent bleibt ineffektiv ohne die richtigen Informationen.

Anders formuliert: Wir haben die Rollen und Positionen definiert (Teil 1) und die "Arbeitsverträge" erstellt (Teil 2). Jetzt geht es darum, jedem KI-Assistenten genau das Wissen zu geben, das er für seine Arbeit braucht – nicht mehr und nicht weniger.

Warum ein durchdachtes Wissens-Setup entscheidend ist

Eine gut strukturierte Wissensbasis ist aus drei Gründen entscheidend für den Erfolg deines KI-Teams:

1. Konsistenz: Alle KI-Assistenten greifen auf dieselben Grundinformationen zurück, was widersprüchliche Aussagen verhindert.
2. Effizienz: Du vermeidest ständiges Copy-Pasting derselben Informationen in verschiedene Prompts oder Chats.
3. Sicherheit: Du behältst die Kontrolle darüber, welcher KI-Assistent auf welche Informationen zugreifen darf – kritisch für sensible Unternehmensdaten.
   
   

A. Das Fundament: Unternehmens- & Markt-DNA

Beginnen wir mit dem Fundament, das alle deine KI-Assistenten kennen sollten: die DNA deines Unternehmens und deiner Kunden.

1. Master-Dokument "Unternehmenskern"

Erstelle ein zentrales Dokument, das diese Kernelemente enthält:

• Purpose / Mission / Vision in 2-3 prägnanten Sätzen
• Markenidentität (Tone of Voice, Werte, visuelle Codes)
• Positionierung & USP (Unique Selling Proposition)
• Value Proposition Canvas → Nutzenversprechen für Kunden
• Geschäftsmodell-Skizze (Erlösquellen, Wertschöpfungskette)
  
  

2. Master-Dokument "Kunde"

Ebenso wichtig ist ein Dokument, das deine Zielgruppe präzise beschreibt:

• Ideal Customer Profile (ICP) je Segment
• Buyer-Personas mit Jobs-to-be-Done, Pain/Gain-Points
• Kaufmotive, Entscheidungskriterien, typische Einwände

🧠 Min-Max-Tipp: Lege beide Master-Dokumente als Cloud-Dokumente an (z.B. Google Docs oder Confluence). So hast du eine zentrale Quelle, die du in allen KI-Tools verlinken kannst. Eine Änderung aktualisiert automatisch alle KI-Assistenten.

B. Wissens-Layer nach dem "Zwiebel-Prinzip"

Nicht jeder KI-Assistent braucht Zugriff auf alle Informationen. Deshalb strukturieren wir das Wissen nach dem Zwiebel-Prinzip in drei Schichten:

Diese Struktur entspricht exakt den Positionen, die du in Teil 1 definiert hast:

• Junior & Basic: Zugriff auf Inner Core
• Associate & Confidential: Zugriff auf Inner Core + relevante Middle/Outer Layer
• Senior, Manager, Secret & Top Secret: Zugriff auf alle Layer

C. Rollenspezifische Wissensmodule aufsetzen

Nachdem du das allgemeine Wissensfundament geschaffen hast, benötigt jede KI-Rolle spezifisches Wissen für ihre jeweilige Aufgabe. Hier sind die drei wichtigsten Module:

1. Prozess-Handbuch

Dokumentiere die zentralen Workflows, die für die jeweilige Rolle relevant sind, zum Beispiel:

• Content-Erstellungs-Workflow
• Sales-Funnel-Prozess
• HR-Onboarding-Ablauf
  
  

2. Methoden-Bibliothek

Stelle methodisches Wissen bereit, das die KI-Rolle für qualitativ hochwertige Arbeit benötigt:

• Storytelling-Frameworks (z.B. PAS, Hero's Journey)
• Kreativ-Techniken (Prompt-Engineering-Patterns, Brainwriting)
• Analytik-Methoden (SWOT, Porters Five Forces)
  
  

3. Ressourcen-Links

Verweise auf interne und externe Quellen:

• Interne Dashboards und Spreadsheets
• Relevante externe Quellen (z.B. ISO-Normen, Branchenreports)
• Wettbewerber-Analysen

⚡ Praxis-Beispiel: Ein "Marketing Copywriter" (KI-Zulieferer, Level: Confidential) erhält Zugriff auf die Unternehmens-DNA, die Kunden-Personas und die Marketing-spezifischen Prozesshandbücher und Styleguides, aber nicht auf interne Verkaufszahlen oder HR-Prozesse.

D. Governance & Wartung deiner Wissensbasis

Eine Wissensbasis ist nur so gut wie ihre Pflege. Hier sind die vier Grundprinzipien für ein effektives Wissensmanagement:

1. Single-Source-of-Truth

Jedes Kapitel/Dokument besitzt einen Original-Link → Änderungen propagieren automatisch zu allen KI-Assistenten, die darauf zugreifen.

2. Versionierung & Change-Log

Vermerke im Header jedes Dokuments:

• Versionsnummer
• Datum der letzten Änderung
• Verantwortlicher Autor
• Kurznotiz zur Änderung
  

3. Zugriffslevel in KI-Tools

Konfiguriere die Zugriffslevel in deinen KI-Tools exakt nach dem Zwiebel-Prinzip:

• ChatGPT-Projects
• Copilot Spaces
• Claude Workspaces
  

4. Regelmäßige Reviews

Plane vierteljährliche Reviews zur Aktualisierung von:

• KPIs und Benchmarks
• Prozessanpassungen
• Neuen Best Practices und Beispielen

💡 Min-Max-Tipp: Integriere die Wissensaktualisierung in bestehende Meetings. Eine 15-minütige "KI-Knowledge-Update"-Session am Ende der Quartalsstrategie-Meetings reicht oft aus.

E. Umsetzung in gängigen KI-Tools

Je nach verwendetem KI-Tool gibt es unterschiedliche Methoden, deine Wissensbasis zu integrieren:

Praktisches Beispiel für ChatGPT & Claude

Hier ist ein konkretes Beispiel, wie du deine Wissensbasis in ChatGPT oder Claude integrierst:

1. Erstelle ein neues "Project" oder "Workspace"
2. Lade die Master-Dokumente als Referenzdateien hoch
3. Definiere in der System-Nachricht, auf welche Dokumente der KI-Assistent zugreifen darf:

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Du bist "Content Marketing Manager". Deine Wissensbasis umfasst:
[1] "Unternehmenskern.md" - Allgemeine Unternehmensinformationen
[2] "Kundenpersonas.md" - Zielgruppendefinition
[3] "Content-Workflow.md" - Prozessbeschreibung Content-Erstellung
[4] "Corporate-Design-Guide.pdf" - Visuelle Richtlinien

Praktisches Beispiel für Microsoft Copilot

Bei Microsoft Copilot sieht die Integration so aus:

1. Gehe zu Copilot Studio
2. Erstelle eine neue Knowledge Base
3. Lade deine Dokumente hoch oder verbinde SharePoint-Ordner
4. Weise Zugriffsrechte über M365-Gruppen zu, die deinen KI-Rollen entsprechen
   
   

Mini-Recap: Phase 1 deines KI-Teams ist nun komplett

Herzlichen Glückwunsch! Mit diesem dritten Teil hast du Phase 1 deines KI-Teams komplett:

1. Rollen & Use-Cases definieren (Teil 1)
   • Welche Aufgaben? Welches Fähigkeits-Level?
   • KI-Mitarbeiter vs. KI-Zulieferer identifizieren
2. Basisprompt mit 5-Bausteine-Framework erstellen (Teil 2)
   • Mission · Rolle · Prozesse · Tools · Output-Kriterien
   • Klare Konfiguration für konsistente Ergebnisse
3. Einheitliche Wissensbasis bereitstellen (Teil 3)
   • Unternehmens- & Kunden-DNA → Rollen-Module → Methodische Bibliothek
   • Alles als lebende, verlinkte Cloud-Dokumente – ein Update für alle
     
     

Damit hast du ein vollständiges, strukturiertes und wartbares KI-Team aufgebaut, das dich in deiner Führungsarbeit effektiv unterstützt.

Ausblick: Was in Phase 2 kommt

In der nächsten Phase unserer KI-Team-Reihe geht es um die Integration und Automatisierung. Du wirst lernen:

• Wie deine KI-Assistenten untereinander kommunizieren
• Wie du erste Workflows automatisierst
• Wie du dein KI-Team in deine bestehenden Tools integrierst
  
  

Bis dahin: Nimm dir die Zeit, deine Wissensbasis aufzubauen. Die Investition in ein strukturiertes Wissens-Setup zahlt sich vielfach aus – durch konsistentere Ergebnisse, effizientere KI-Assistenten und ein höheres Sicherheitsniveau für deine Unternehmensdaten.