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Wer KI im Unternehmen einsetzt, steht früher oder später vor einer simplen Frage: Woher soll die KI eigentlich wissen, wovon ich rede?

Die ehrliche Antwort: Von nirgendwo. KI-Modelle (egal wie fortschrittlich) wissen nichts über euer Unternehmen. Nicht eure Kunden, nicht eure Prozesse, nicht eure aktuelle Strategie. Alles, was sie haben, ist das, was ihr ihnen gebt. Und genau hier trennt sich die KI-Nutzung, die Ergebnisse liefert, von der, die frustriert.

Die vier Bausteine, die KI wirklich braucht

Stellt euch das Wissen, das ein neuer Mitarbeiter braucht, um am ersten Tag produktiv zu sein. Nicht am hundertsten, am ersten. Er braucht:

• Ein Verständnis für die Methodik. Nicht nur was das Unternehmen tut, sondern wie es Dinge tut. Gibt es Frameworks für Entscheidungen? Standards für Kommunikation? Abläufe für wiederkehrende Aufgaben? Das ist methodisches Wissen, und es ist für KI-Agenten genauso relevant wie für Menschen.
• Harte Fakten. Wie heißt das Unternehmen? Seit wann gibt es uns? Wer ist im Team? Was bieten wir an? Das klingt trivial, aber ohne diese Grundlage produziert jede KI bestenfalls generische Inhalte und schlimmstenfalls sachlich falsche.
• Ein Langzeitgedächtnis. Was sind die wichtigsten Entscheidungen der letzten Monate? Welche Projekte haben funktioniert, welche nicht? Welche strategischen Weichen wurden gestellt? Dieses kumulative Wissen entsteht über Zeit, und geht in den meisten Unternehmen mit jedem Mitarbeiterwechsel und jeder vergessenen E-Mail ein Stück weit verloren.
• Ein Kurzzeitgedächtnis. Was ist diese Woche passiert? Wer hat was entschieden? Wo gibt es Engpässe? Wo wurden Meilensteine erreicht? Das ist der Puls des Unternehmens — und er muss regelmäßig aktualisiert werden, damit er nützlich bleibt.

Warum „Dokumente hochladen" kein Wissensmanagement ist

Der häufigste Ansatz, den wir sehen: Unternehmen laden eine Sammlung von PDFs, Präsentationen und Tabellen in ein KI-Tool hoch und erwarten, dass „die KI jetzt alles weiß". Das Ergebnis ist in der Regel ernüchternd.

Das Problem ist nicht die Technologie. Das Problem ist, dass eine Ansammlung von Dokumenten noch kein strukturiertes Wissen ist. Wenn ich einem Menschen 200 unkommentierte Dateien auf den Schreibtisch lege, wird er auch nicht produktiv, er wird überwältigt.

Strukturiertes Unternehmenswissen bedeutet: kuratiert, modular, aktuell. Es bedeutet, dass ich bewusst entscheide, welche Informationen in welcher Form bereitgestellt werden. Nicht ein Datengrab, sondern ein lebendiges System.

Das Konzept der Profilpages

Ein praktischer Ansatz, der sich bewährt hat: Wissen in modularen Profilpages aufbauen. Statt ein monolithisches „Wissensdokument" zu pflegen, erstellt ihr fokussierte Einzeldokumente: Ein Unternehmensprofil, eine Service-Beschreibung, ein Kundensegment-Profil, ein Marktüberblick.

Der Vorteil: Jeder KI-Agent bekommt genau die Profilpages, die er für seine Aufgabe braucht. Der Marketing-Agent braucht das Kundensegment-Profil. Der Onboarding-Agent braucht das Unternehmensprofil. Der Strategie-Agent braucht beides plus den Marktüberblick.

Modularität statt Monolith - das gleiche Prinzip, das in der Softwareentwicklung seit Jahrzehnten gilt, funktioniert auch für Unternehmenswissen.

Die Logbuch-Methode

Das vielleicht kraftvollste Konzept im Context Engineering ist das Logbuch. Inspiriert vom Logbuch der Seefahrt, ein chronologisches Dokument, das fortlaufend die wichtigsten Ereignisse, Entscheidungen und Erkenntnisse dokumentiert.

Für KI-Systeme ist ein Logbuch deshalb so wertvoll, weil es zwei Probleme gleichzeitig löst: Es baut Langzeitgedächtnis auf (die kumulative Dokumentation über Monate) und liefert die Grundlage für das Kurzzeitgedächtnis (den wöchentlichen Fortschritt).

Die wichtigste Eigenschaft eines guten Logbuchs: Es wird nicht von Hand geschrieben. Es entsteht automatisiert aus den natürlichsten Wissensquellen, die ein Unternehmen hat, seinen Meetings.

Was bedeutet das konkret für mich?

Wer mit Context Engineering starten will, muss nicht programmieren können. Der erste Schritt ist ein mentaler: Hört auf, KI als Tool zu denken, und fangt an, sie als Teammitglied zu denken. Ein Teammitglied, das eingearbeitet werden muss. Das aktuelle Informationen braucht. Das wissen muss, wie das Unternehmen tickt.

Der Rest (Basisprompt, Logbuch, Profilpages) ist Handwerk. Anspruchsvolles Handwerk, aber erlernbar. Die eigentliche Herausforderung ist die Entscheidung, es ernst zu nehmen.