Viele Unternehmen nutzen KI-Assistenten bereits im Alltag. Trotzdem bleiben die Ergebnisse oft hinter den Erwartungen zurück. Meist fehlen klare Aufgaben, relevanter Kontext, sinnvolle Prüfung und wiederholbare Abläufe.
Dabei geht es nicht nur um ChatGPT. Ähnliche Grundprinzipien gelten auch für Microsoft Copilot, Google Gemini, Claude und andere KI-Assistenten. Gute Ergebnisse entstehen nicht automatisch. Sie entstehen dann, wenn Aufgaben klar beschrieben, passende Informationen mitgegeben und Ergebnisse sinnvoll geprüft werden.
Was viele unterschätzen
KI-Assistenten arbeiten nicht wie ein Mensch mit vollständigem Situationsverständnis. Sprachmodelle verarbeiten Text in kleineren Einheiten, sogenannten Tokens. Auf dieser Basis erkennen sie Muster und erzeugen Antworten, die statistisch möglichst gut zum bisherigen Kontext passen.
Das macht diese Systeme leistungsfähig. Es erklärt aber auch, warum unklare oder lückenhafte Eingaben oft zu schwachen Ergebnissen führen. Nicht weil das System grundsätzlich unbrauchbar wäre, sondern weil wichtige Informationen fehlen oder die Aufgabe unscharf gestellt wurde.
Fehler 1: Die Aufgabe ist zu unklar
Viele Eingaben sind zu vage. Wer nur eine grobe Richtung vorgibt, bekommt oft allgemeine Ergebnisse ohne klare Struktur oder ohne erkennbaren Nutzen.
Besser ist:
Ziel, Kontext, gewünschtes Format und den konkreten Zweck klar benennen.
Beispiel:
Nicht „Hilf mir bei dem Thema KI“
Sondern „Strukturiere das Thema für eine Geschäftsführungsentscheidung, nenne die wichtigsten Punkte, zeige Risiken und nächste Schritte und fasse das Ergebnis übersichtlich zusammen.“
Fehler 2: Es wird zu wenig relevanter Kontext mitgegeben
Nicht möglichst viel Text ist entscheidend, sondern die richtigen Informationen. Wenn wichtige Hintergründe nur im Kopf bleiben, kann der Assistent sie auch nicht berücksichtigen.
Hilfreich sind zum Beispiel:
• Branche oder Unternehmenskontext
• Ziel und Zweck der Aufgabe
• bestehende Regeln oder Einschränkungen
• gewünschtes Format des Ergebnisses
• Beispiele, Vorlagen oder Muster
• vorhandene Quellen, Unterlagen oder interne Informationen
Fehler 3: Es wird zu viel unstrukturierter Kontext mitgegeben
Auch das Gegenteil ist problematisch. Wer einen KI-Assistenten mit unstrukturierten Textmengen überlädt, bekommt oft unpräzise oder verwässerte Ergebnisse.
Besser ist:
so viel relevanter Kontext wie nötig, aber klar sortiert. Zum Beispiel in Blöcken für Ziel, Hintergrund, Aufgabe, Format und Grenzen.
Fehler 4: Aktuelle Themen werden ohne aktuelle Quellen abgefragt
Bei Rechtsfragen, Fristen, Normen, Preisen oder aktuellen Marktentwicklungen reicht eine allgemeine Eingabe oft nicht aus. Dann sollten aktuelle Webquellen oder interne Unterlagen gezielt einbezogen werden.
Gerade bei Themen wie EU KI-Verordnung, Datenschutz, Produktpreisen oder technischen Änderungen sollte nicht einfach auf ein altes Wissensbild vertraut werden.
Fehler 5: Ergebnisse werden ungeprüft übernommen
KI-Assistenten können sehr hilfreich sein, aber nicht immer richtig. Deshalb sollten wichtige Aussagen, Daten, Zitate, Fristen und rechtliche Einordnungen geprüft werden, bevor sie intern oder extern verwendet werden.
Besonders wichtig ist das bei:
• Recht und Compliance
• Datenschutz
• Kundentexten
• Schulungsunterlagen
• Angeboten
• Recherchen mit aktuellem Bezug
Fehler 6: Jede wiederkehrende Aufgabe startet wieder bei null
Wenn ähnliche Aufgaben immer wieder neu erklärt werden müssen, ist das ineffizient. Für wiederkehrende Abläufe lohnt sich Standardisierung.
Sinnvoll sind zum Beispiel:
• feste Eingabevorlagen für typische Aufgaben
• klare Freigabeprozesse
• vorbereitete Arbeitsabläufe und Formate
• standardisierte Arbeitsräume für wiederkehrende Themen
So werden Ergebnisse konsistenter und Mitarbeitende arbeiten deutlich sicherer und schneller.
Fehler 7: Es gibt keine klaren Regeln im Unternehmen
In vielen Unternehmen wird KI längst genutzt, aber ohne einheitliche Leitplanken. Dann entscheidet jede Person selbst, welche Tools genutzt werden, welche Daten eingegeben werden dürfen und wie Ergebnisse geprüft werden.
Genau dort entstehen Risiken:
• vertrauliche Daten werden unbedacht eingegeben
• Inhalte werden ungeprüft übernommen
• Teams arbeiten uneinheitlich
• Nachweise fehlen
• Verantwortung bleibt unklar
Was in der Praxis besser funktioniert
In Unternehmen funktioniert der Einsatz von KI-Assistenten meist dann gut, wenn fünf Dinge zusammenkommen:
• klare Ziele und konkrete Aufgaben
• relevanter Kontext statt unstrukturierter Informationsmengen
• Regeln für Daten, Freigaben und Nutzung
• Schulung für Mitarbeitende
• menschliche Prüfung an den entscheidenden Stellen
Unser Fazit
KI-Assistenten sind im Unternehmen kein Selbstläufer. Gute Ergebnisse entstehen nicht durch Zufall, sondern durch klare Aufgaben, passenden Kontext, sinnvolle Prüfung und wiederholbare Abläufe.
Wer KI dauerhaft sinnvoll nutzen will, braucht deshalb mehr als ein Tool. Er braucht Struktur, Zuständigkeiten, Schulung und praxistaugliche Leitplanken.
Wenn Sie wissen wollen, wo Ihr Unternehmen beim KI-Einsatz aktuell steht, ist ein KI-Startcheck der richtige Einstieg. Wenn Mitarbeitende bereits mit KI-Assistenten arbeiten oder arbeiten sollen, ist eine KI-Schulung der nächste sinnvolle Schritt. Wenn Regeln, Zuständigkeiten und Nachweise dauerhaft koordiniert werden sollen, ist eine laufende Begleitung durch einen externen KI-Beauftragten oder AI Officer sinnvoll.
Verfasst von: Gianluca Marasco
Gianluca Marasco ist im Kompetenzteam Thomas in den Bereichen AI Officer und KI-Management tätig. Er begleitet Unternehmen dabei, KI strukturiert einzuführen und so umzusetzen, dass sie im Alltag verständlich, verantwortungsvoll und praxistauglich nutzbar wird.