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Es gibt einen Satz, der in der KI-Welt gerade eine stille Revolution auslöst: Kontext schlägt Intelligenz. Kein neues Modell, kein Benchmark, keine Feature-Ankündigung, sondern eine simple Erkenntnis: Ein durchschnittliches KI-Modell mit exzellentem Kontext liefert bessere Ergebnisse als das leistungsfähigste Modell der Welt mit dünnem Kontext.

Für Führungskräfte ist das eine unbequeme Nachricht. Denn sie bedeutet: Die wichtigste Investition in KI ist keine Technologieentscheidung, es ist eine Wissensentscheidung.

Was ist Context Engineering?

Context Engineering beschreibt den systematischen Aufbau, die Pflege und die Bereitstellung von Unternehmenswissen für KI-Systeme. Es ist die Disziplin, die zwischen „KI ausprobieren" und „KI produktiv einsetzen" steht.

Im Kern geht es um vier Elemente, die zusammen das bilden, was wir bei DECAID als Unternehmenswissen bezeichnen:

• Methodisches Wissen: Wie tut ein Unternehmen Dinge? Welche Frameworks, Prozesse und Standards gelten? Das ist das Betriebshandbuch in maschinenlesbarer Form.
• Fakten: Unveränderliche Grunddaten: Firmenname, Gründungsdatum, Rechtsform, Organigramm. Keine Interpretation, keine Meinung, nur Wahrheit.
• Langzeitgedächtnis: Ein kumuliertes Wissen über Entscheidungen, Meilensteine und Erkenntnisse, das über Wochen und Monate wächst. Vergleichbar mit dem Logbuch eines Schiffskapitäns: chronologisch, vollständig, rückverfolgbar.
• Kurzzeitgedächtnis: Der aktuelle Puls des Unternehmens: Was ist diese Woche passiert? Welche Entscheidungen wurden getroffen? Welche Projekte haben sich bewegt?

Wenn diese vier Elemente in einem konsistenten System zusammenfließen, entsteht etwas, das für jede KI (ob Assistent, Agent oder Workflow) die Arbeitsgrundlage bildet.

Warum Modellauswahl überschätzt wird

Die Branche diskutiert leidenschaftlich über GPT-5, Gemini 2.5, Claude, und natürlich sind Unterschiede relevant. Aber hier ist die nüchterne Wahrheit: Wer sein KI-System mit einem dreizeiligen Prompt und null Kontextdokumenten betreibt, wird von keinem Modellwechsel der Welt gerettet.

Die Analogie liegt nahe: Stellt euch vor, ihr stellt eine brillante Führungskraft ein — Harvard-Abschluss, 15 Jahre Erfahrung, ausgezeichnete Referenzen. Und dann setzt ihr sie an den Schreibtisch, ohne Einarbeitung, ohne Zugang zu internen Dokumenten, ohne Vorstellung beim Team. Was passiert? Mittelmäßige Ergebnisse. Nicht wegen mangelnder Intelligenz, sondern wegen mangelndem Kontext.

Context Engineering ist keine IT-Aufgabe

Hier liegt das vermutlich größte Missverständnis: Context Engineering wird reflexartig der IT-Abteilung oder dem „KI-Team" zugeordnet. Aber die Entscheidungen, die getroffen werden müssen, sind organisatorischer, ökonomischer und strategischer Natur.

Welche Meetings werden transkribiert, und welche nicht? Wer verantwortet die Datenqualität? Wie oft werden Informationen verarbeitet: Täglich, wöchentlich, monatlich? Welche Informationen dürfen in welche Kontextdokumente fließen? Wo ist die Grenze zwischen Transparenz und Datenschutz?

Das sind Führungsfragen. Und sie zu delegieren, ohne sie verstanden zu haben, ist einer der häufigsten Fehler, den wir in der Praxis sehen.

Was sich ändert, wenn Kontext steht

Wenn Unternehmenswissen systematisch aufgebaut ist, passieren mehrere Dinge gleichzeitig:

• KI-Assistenten und -Agenten arbeiten auf einer gemeinsamen Wissensbasis. Nicht jeder Mitarbeiter baut sich sein eigenes GPT zusammen, das auf Halbwissen operiert, sondern alle Systeme greifen auf dasselbe, kuratierte Unternehmenswissen zu.
• Onboarding beschleunigt sich massiv. Neue Mitarbeitende (und neue Agenten) können innerhalb von Minuten mit dem relevanten Kontext ausgestattet werden, der sie produktiv macht.
• Wissen geht nicht verloren. Entscheidungen, die in einem Meeting vor sechs Monaten getroffen wurden, sind dokumentiert und abrufbar, nicht als vergessene Notiz in einem Confluence-Sumpf, sondern als aktiver Teil des Unternehmensgedächtnisses.
• Und schließlich: Führungskräfte gewinnen Übersicht zurück. Statt sich durch endlose Slack-Threads und Meeting-Protokolle zu kämpfen, bekommen sie die relevanten Informationen - aufbereitet, priorisiert, im richtigen Kontext.

Die drei Schritte für den Einstieg

1. Basisprompt definieren: Die Rolle, Mission und Methodik, nach der Informationen verarbeitet werden. Nicht optional, sondern die Grundverfassung eures KI-Systems.
2. Logbuch-Quellen festlegen: Welche Informationen fließen ins Unternehmenswissen? Der pragmatischste Startpunkt: Meeting-Transkripte eurer Weekly-Formate. Nicht alles transkribieren, nur das, was strategisch relevant ist.
3. Klare Ownership definieren: Context Engineering ist ein lebender Prozess. Ohne klare Verantwortlichkeiten wird er verwässern. Jemand muss den Hut aufhaben, für die Qualität der Daten, für die Frequenz der Verarbeitung, für die Weiterentwicklung des Systems.

Das eigentliche Versprechen

Context Engineering ist kein weiteres Buzzword. Es ist die Antwort auf die Frage, die sich jede Organisation stellt, die KI über das Individuum hinaus skalieren will: Wie schaffe ich es, dass meine KI-Systeme nicht im luftleeren Raum operieren, sondern in dem Unternehmen, das sie unterstützen sollen?

Die Antwort ist einfach zu formulieren und anspruchsvoll umzusetzen: Gebt ihnen den Kontext, den sie brauchen.