KI-Wissen in einem Unternehmen mit 250 Leuten einführen

In einem Unternehmen mit 250 Leuten beginnt die KI-Nutzung meist überall gleichzeitig. Das Marketing hat seine Prompts, der Vertrieb ein geteiltes Dokument, das Engineering Regeldateien in ein paar Repositories, und der Rest des Unternehmens fragt, wer sich auszukennen scheint. Niemand hat das geplant, und niemand weiß, welche Version die richtige ist.

Um Ordnung hineinzubringen, braucht es kein großes Programm. Es braucht eine Bibliothek, ein paar klare Regeln und für jedes Stück jemanden, der dafür verantwortlich ist.

Schritt 1: Mit einem Team und einem Skill starten

Wähl das Team, das KI schon am meisten nutzt, und das Wissen, das es am häufigsten wiederholt. Im Marketing ist das meist die Markenstimme, im Support das Produktwissen. Schreib es als Skill auf, verbinde die Tools, die das Team schon nutzt, und lass es zwei Wochen damit arbeiten.

Beim ersten Schritt geht es nicht um Vollständigkeit. Es geht darum zu zeigen, dass ein gut gepflegter Skill die Antworten verändert, die Leute bekommen.

Schritt 2: Festlegen, wem was gehört

Jeder Skill braucht eine verantwortliche Person, die ihn aktuell hält. Der Brand Lead verantwortet die Markenstimme, das Produktmanagement die Produktfakten, das Plattformteam die Coding-Konventionen. Zuständigkeit ist keine Funktion im Tool, sondern eine Entscheidung, die ihr aufschreibt.

In sqemes legst du getrennt fest, wer ein Playbook sehen und wer es bearbeiten darf. Die meisten Skills können für alle sichtbar und von wenigen bearbeitbar sein. Manche, etwa Preisantworten oder ein Einstellungsplan, sollten nur die Leute sehen, die sie brauchen.

Schritt 3: Die Standards einmal setzen

Statt über jedes Playbook von Hand zu entscheiden, setzt du Standards im Workspace dafür, wie neue Playbooks starten: wer sie sehen und wer sie bearbeiten kann. Nutze die drei Rollen so, wie sie gedacht sind: Mitglieder nutzen Playbooks, Editoren schreiben sie, Admins setzen die Regeln.

Willst du ein zweites Paar Augen, schalte die Freigabe ein. Neue Playbooks bleiben dann bei der Person, die sie angelegt hat, bis sie freigegeben sind, und eine Änderung an einem geteilten Playbook wird zum Vorschlag. Das Team arbeitet mit der freigegebenen Version weiter, bis die Änderung freigegeben ist.

Schritt 4: Personas für die Rollen ergänzen

Sobald zwei oder drei Teams ihre Skills haben, ergänze Personas für die Rollen, die jeden Tag mit KI arbeiten. Eine Persona weiß, welchen Skill oder Prompt sie für welche Aufgabe laden soll, also müssen die Leute nicht selbst wählen. Ab hier fühlt sich die Bibliothek wie ein Teil der Arbeit an und nicht wie ein weiteres Tool.

Schritt 5: Aktuell halten

Wissen veraltet unbemerkt. Drei Gewohnheiten helfen:

• An einem Ort aktualisieren. Wenn sich etwas ändert, änderst du den Skill, nicht die Chats.
• Schauen, was genutzt wird. Die Nutzungsstatistik zeigt, welche Playbooks in welchem Kanal genutzt werden, nie wer sie genutzt hat. Ein Skill, den niemand nutzt, wird entweder nicht gebraucht oder nicht gefunden.
• Versionen nutzen. Jede gespeicherte Änderung bleibt erhalten, also ist eine misslungene Bearbeitung nur eine Wiederherstellung entfernt.

Was du bei Daten bedenken solltest

Vor einer Einführung werden die Leute fragen, wohin die Inhalte gehen. Halte klare Antworten bereit: wo die Bibliothek gehostet wird (bei sqemes in der EU), ob Inhalte zum Training von Modellen verwendet werden (nein) und ob ihr eigene Keys eurer KI-Anbieter nutzen könnt (ja). Braucht ein Team alles auf den eigenen Servern, lässt sich sqemes selbst hosten.

Sieh dir an, wie Governance funktioniert oder was sqemes für Teamleads tut.