Wenn eine Organisation ihren Mitarbeitenden ein KI-Modell zentral zur Verfügung stellt, reicht der technische Zugang allein nicht aus. Entscheidend ist der Kontext.
Je mehr relevante Informationen die Organisation strukturiert bereitstellt, desto hilfreicher kann das KI-Modell im Arbeitsalltag werden. Dazu gehören zum Beispiel:
- Ziele und strategische Leitlinien,
- Rollen und Verantwortlichkeiten,
- Prozesse und Standards,
- Produkte und Leistungen,
- Begrifflichkeiten und Abkürzungen,
- freigegebenes Fachwissen sowie
- Regeln für Datenschutz, Sicherheit und den Umgang mit KI.
Fehlt dieser gemeinsame Kontext, müssen Mitarbeitende viele Grundlagen in ihren Anfragen immer wieder selbst erklären. Das kostet Zeit und führt zu sehr unterschiedlichen Ergebnissen. Ist das Organisationswissen dagegen gut aufbereitet und für die KI nutzbar, kann jede einzelne Person schneller zu passenderen Ergebnissen kommen.
Damit wird Kontextpflege zu einer gemeinsamen Aufgabe. Die Administration schafft die technischen und organisatorischen Voraussetzungen. Die Fachbereiche liefern aktuelles Wissen. Führung klärt Leitplanken und Verantwortlichkeiten. Und die Mitarbeitenden geben Rückmeldung, welche Informationen im Alltag tatsächlich fehlen.
Die Produktivität eines KI-Modells hängt deshalb nicht nur davon ab, welches Modell eingesetzt wird. Sie hängt auch davon ab, wie gut eine Organisation ihr eigenes Wissen kennt, strukturiert und zugänglich macht.
Für mich ist das ein wichtiger Punkt in jeder KI-Einführung: Nicht nur das Werkzeug entscheidet, sondern auch der Kontext, den wir ihm mitgeben.
❓ Wie stellt ihr sicher, dass ein KI-Modell in eurer Organisation auf den richtigen Kontext zugreifen kann?