Babyschritte im Überfluss

Vor ein paar Tagen saßen Moritz und ich in unserem wöchentlichen Call, und Moritz teilte seinen Bildschirm. Er zeigte uns Space, die neue Arbeitsfläche in ChatGPT: Dokumente und Dateien an einem Ort, gemeinsam bearbeitbar, die KI schreibt mit und baut auf Zuruf Diagramme und Übersichten hinein. Tabellen und Folien sind angekündigt. Überrascht hat uns das nicht. Seit Monaten wird diskutiert, ob KI klassische Software und ihre Abo-Modelle angreift; an der Börse lief das unter Schlagworten wie „SaaSpocalypse“. Space ist ein weiteres Beispiel in dieser Reihe: Was eben noch ein eigenes Produkt war, wird zur Funktion eines KI-Assistenten. Auch vieles von dem, was wir uns in den letzten Monaten selbst gebaut hatten, gibt es inzwischen in Teilen fertig. Und nächsten Monat sieht es wahrscheinlich wieder anders aus.

Der Moment war eher klärend als frustrierend. Er hat eine Frage scharf gestellt, die uns schon länger begleitet: Wenn fast alles baubar ist, worauf kommt es dann eigentlich an?

Alles ist sichtbar, wenig ist schon erledigt

Wer heute mit KI arbeitet, sieht das Potenzial sofort. Man beschreibt eine Idee, und eine halbe Stunde später läuft ein Prototyp. Früher hat die Frage „Können wir das bauen?" viele Ideen von selbst aussortiert. Heute lautet die Antwort fast immer ja.

Unsere Beobachtung: Die Arbeit wird dadurch nicht weniger, sie verschiebt sich. Ein großer Teil rückt nach vorn, ins Einrichten. Bevor ein Ablauf sich automatisieren lässt, muss man ihn verstehen, strukturieren und das nötige Wissen dafür zusammentragen. Das kostet Zeit, bei uns jedenfalls mehr als früher, weil man plötzlich so viel mehr gleichzeitig angehen kann.

Dass KI Arbeit eher verdichtet als verringert, ist inzwischen gut beschrieben. Aruna Ranganathan und Xingqi Maggie Ye haben acht Monate lang ein Technologieunternehmen begleitet, das KI-Werkzeuge eingeführt hatte. Die Beschäftigten übernahmen mehr Aufgaben, arbeiteten schneller und länger, oft ohne dass jemand es verlangt hatte. Bei der einzelnen Aufgabe fühlten sie sich leistungsfähiger, insgesamt aber eher stärker eingespannt. Wir lesen darin dasselbe, was wir bei uns sehen: Bauen ist billig geworden, also baut man. Der Engpass liegt dann nicht mehr im Können, sondern im Tun.

Unser Fall: ein eigenes Betriebssystem

Wir haben das an uns selbst erlebt. Seit dem Frühjahr bauen wir an einem Cockpit, einer internen Oberfläche, die alle unsere Werkzeuge zusammenführt und zeigt, was in der Firma gerade passiert: welche Aufgaben offen sind, was unsere KI-AgentenGlossarKI-AgentKI, die eigenständig Schritte plant und Werkzeuge nutzt, um ein Ziel zu erreichen.Zum Eintrag ↗ erledigt haben, welche Themen für das Magazin anstehen. Im Juni haben wir uns bewusst entschieden, auch unsere Aufgaben dort zu verwalten und kein fertiges Projektwerkzeug zu nutzen. Die Begründung damals: So vermeiden wir Kontextsprünge zwischen verschiedenen Programmen.

Das war keine schlechte Begründung. Es gibt sogar Zahlen dafür. Eine Untersuchung aus dem Jahr 2022 zählte bei Wissensarbeitern rund 1.200 Wechsel zwischen Anwendungen pro Tag und knapp vier Stunden pro Woche, die allein für das Wiedereinfinden draufgehen. Die Studie stammt allerdings von einem Softwareanbieter und beruht auf einer kleinen Stichprobe. Trotzdem: Wer viele kleine Übergaben zwischen Programmen hat, gewinnt durch ein Werkzeug, das alles bündelt.

Anfang Oktober haben wir trotzdem umgestellt. Das Cockpit bleibt, aber es wird zu dem, was es am besten kann: eine Übersicht. Wie ein Armaturenbrett im Auto: Es zeigt an, was los ist, gelenkt wird woanders. Gearbeitet wird im Chat mit Claude, das direkt auf unsere Unterlagen, unsere Datenbank und unsere Werkzeuge zugreift. Aufgaben liegen in Linear, einem Projektwerkzeug, das wir im Juni noch bewusst nicht wollten. Am Rande: Linear versteht sich inzwischen selbst als Plattform, auf der KI-Agenten Aufgaben übernehmen. Es kann also längst mehr als Aufgaben verwalten. Für uns macht es genau diese eine Sache sehr gut, und es passt in unsere Infrastruktur: Über MCP, einen offenen Standard, über den KI-Agenten Werkzeuge bedienen, können unsere Agenten dort Aufgaben lesen, anlegen und abarbeiten und uns so Arbeit abnehmen.

Wer mitzählt, merkt: Wir nutzen jetzt mehr Werkzeuge als vorher. Genau darin steckt der eigentliche Punkt. Dieselbe Begründung, weniger Kontextwechsel, hat im Juni für das eine große System gesprochen und spricht jetzt für mehrere kleine. Der Grund: Der Chat mit der KI ist zu dem einen Ort geworden, von dem aus wir alle Werkzeuge erreichen. Wir springen nicht mehr zwischen Programmen hin und her, die KI tut es für uns. Der Kontext bleibt bei uns, auch wenn die Werkzeuge wechseln. Der Unterschied zum Juni ist außerdem, dass wir inzwischen wissen, welche Aufgabe jedes Werkzeug hat. Im Juni wussten wir das noch nicht. Wir mussten erst bauen, um es herauszufinden.

Ein Puzzle statt einer eierlegenden Wollmilchsau

Daraus sind für uns drei Fragen geworden, die wir an jedes Werkzeug stellen.

Hat es einen klaren Zweck in unserem Betrieb? Nicht „was kann es alles", sondern „welche Lücke schließt es bei uns".

Sind wir bereit, dafür zu zahlen? Was einem kein Geld wert ist, braucht man meistens nicht.

Lässt es sich anschließen? Für uns ist das inzwischen ein Ausschlusskriterium. Ein Werkzeug, auf das eine KI nicht zugreifen kann, also ohne Schnittstelle oder die Möglichkeit, eine eigene Anbindung dafür zu bauen, kommt für uns nicht in Frage. Klingt technisch, ist aber einfach gemeint: Jedes Werkzeug soll von der KI aufgerufen werden können und dort seinen Platz haben.

Die Werkzeuge müssen also nicht alle dasselbe können. Sie müssen ineinandergreifen wie Teile eines Puzzles. Ein eigenes Betriebssystem für die Firma bauen wir trotzdem weiter. Eigene Software hat ihren Platz, gerade dort, wo sie Dinge zusammenführt, die es so nicht zu kaufen gibt. Nur muss sie nicht alles selbst erledigen.

Fairerweise: Für manche Firmen ist ein All-in-one-Werkzeug die richtige Wahl. Wenn die Abläufe feststehen, wenn es keine eigene IT gibt und jeder zusätzliche Vertrag, jede Datenschutzvereinbarung und jedes weitere Login spürbar Aufwand macht, dann spricht viel für eine Lösung aus einer Hand. Schwierig wird es vor allem dort, wo man noch gar nicht weiß, wie der Ablauf aussehen soll. Das war unser Fall.

Die Wissensschicht

Über Wissensmanagement im Zeitalter von KI wird viel geschrieben. Unsere Erkenntnis daraus ist ziemlich handfest. Früher wusste die Mitarbeiterin, was in der Excel-Tabelle steht und wo sie liegt. Heute muss das auch die KI wissen. Digitalisierung ist seit zwanzig Jahren ein Thema, aber jetzt bekommt sie eine neue Dringlichkeit: Wissen, das nur in Köpfen oder in verstreuten Dateien liegt, kann keine KI nutzen.

Wenn mich eine Geschäftsführerin fragen würde, womit sie anfangen soll, wäre meine Antwort überraschend unspektakulär: Lassen Sie Ihre Gespräche mitschreiben. Wir nutzen dafür Granola, und das ist keine bezahlte Erwähnung. Andere Werkzeuge leisten dasselbe. Entscheidend ist, dass das, was in Besprechungen gesagt und entschieden wird, nicht mehr verloren geht. Vorher gilt: alle Beteiligten fragen und klären, wo die Mitschriften gespeichert werden.

Danach kommt die eigentliche Frage: Wo liegt Ihr Wissen, und kann ein Sprachmodell es abfragen? Die großen KI-Anbieter bieten inzwischen eigene Ablagen für Projektwissen an. Wer technischer unterwegs ist, kann Werkzeuge wie GitHub oder Obsidian nutzen. Welcher Weg der richtige ist, hängt von der Firma ab. Dass man sich die Frage stellt, nicht.

Was bleibt

Bei allem, was sich abgeben lässt: Einiges bleibt bei uns. Was an Kunden rausgeht, schauen wir uns an, bevor es rausgeht. Und das wird noch lange so bleiben, bis wir einem Agenten diese Prüfung wirklich anvertrauen. Hinsetzen und die Arbeit machen, auch das verschwindet nicht.

Wenn bei uns ein Vertrag unterschrieben ist, legt unser System automatisch die Aufgabe „Erste Rechnung stellen“ an. Diese Aufgabe kann die KI schon heute mit uns abarbeiten: die Angaben zusammensuchen, die Rechnung entwerfen, alles vorbereiten. Den Anstoß geben wir trotzdem selbst, und wir prüfen das Ergebnis. Erst wenn wir diesen Ablauf oft genug selbst ausgelöst und kontrolliert haben, lassen wir ihn automatisch starten. Das Potenzial zu sehen und zu wissen, dass es möglich ist, ist etwas anderes, als es einfach zu machen. Wir denken dabei in Stufen, einer Art Autonomie-Leiter: Zuerst gibt der Mensch jeden Schritt frei, später überwacht er nur noch und greift ein, wenn etwas nicht stimmt. Diese Leiter sollte man nicht zu schnell hinaufspringen.

Ein Stück Urteilsvermögen lässt sich durchaus auslagern. Aber nur mit Leitplanken, also mit klar benannten Optionen und dem nötigen Kontext. Wir können nicht davon ausgehen, dass die KI denselben Hintergrund hat wie wir, solange wir ihn nicht mitgeben. Eine große Studie mit Beratern der Boston Consulting Group hat gezeigt, wie zweischneidig das ist: Bei Aufgaben, die gut zu den Fähigkeiten der KI passten, arbeiteten die Beteiligten schneller und besser. Bei einer Aufgabe außerhalb dieser Grenze fanden sie mit KI sogar seltener die richtige Lösung. Man muss also wissen, welche Aufgabe man gerade vor sich hat.

Beweglich bleiben, mutig festlegen

Wenn ich aus den letzten Monaten eine Haltung mitnehme, dann diese: Nichts für immer in Stein meißeln. Was diesen Monat das beste Werkzeug ist, kann nächsten Monat überholt sein. Wer sich komplett an ein System bindet, verliert die Möglichkeit, auf das Neue zu reagieren.

Gleichzeitig braucht es den Mut, sich festzulegen. Viele Abläufe mit KI kann man vorher nicht durchdenken, man muss sie ausprobieren. Und ausprobieren kann man nur, was man für eine Weile verbindlich macht. Unsere Entscheidung vom Juni war genau so ein Versuch. Ohne sie hätten wir die Entscheidung vom Oktober nicht treffen können.

In einer kleinen Firma wie unserer ist das leichter als in einem Unternehmen mit hunderten Beschäftigten und gewachsenen Prozessen. Ob kleine, KI-native Firmen den etablierten davonlaufen, wird gerade viel diskutiert. Unsere Einschätzung ist vorsichtiger: Ob daraus ein echter Competitive Advantage wird, muss sich erst zeigen. Spannend wird in den nächsten Jahren aber, wie gut kleine und neue Firmen ihren technischen Vorsprung nutzen können, um eingesessene Unternehmen herauszufordern. Und welche neuen Systeme und Formen der Zusammenarbeit daraus entstehen, etwa wenn etablierte Firmen einzelne operative Abläufe an kleine, spezialisierte Partner auslagern. Hinein spielen viele Faktoren: wie schnell sich die Werkzeuge weiterentwickeln, wie gut das eigene Wissen erschlossen ist, wie offen die Beteiligten für neue Abläufe sind. Ein gewachsenes Unternehmen muss darauf nicht warten. Es kann einen einzelnen Ablauf so behandeln, als würde es ihn heute neu gründen.

Für Ihren Dienstag

Wenn Sie aus diesem Text etwas mitnehmen wollen, dann vielleicht diese drei Schritte:

1. Schreiben Sie auf, welche Werkzeuge Sie heute tatsächlich nutzen. Nicht die, die Sie mal ausprobiert haben. 2. Suchen Sie den Teil eines Ablaufs, mit dem Sie unzufrieden sind oder bei dem Sie Hilfe bräuchten. Was können Sie heute nicht tun? 3. Erst dann suchen Sie nach einer Lösung. Und zwar nach einer, die zu Ihren anderen Werkzeugen passt.

Der Überfluss an Möglichkeiten wird nicht kleiner werden. Umso wichtiger sind die Babyschritte: klein, konkret und von einem selbst gegangen.