Gkc25/Mit der Zukunft chatten durch KI

Diese Präsentation demonstriert am praktischen Beispiel der Zukunftsszenarien für Wissensmanagement 2035, wie effektives Prompting funktioniert. Der zentrale Ansatz: Prompting ist keine Kommandozeile, sondern ein strukturierter Dialog in kleinen, kontrollierten Schritten. Statt einen langen “Magic Prompt” zu schreiben, führst du den Chatbot methodisch durch einen Prozess – ähnlich wie bei menschlicher Zusammenarbeit. Die Demo zeigt, wie du durch schrittweises Vorgehen, gezieltes Nachfragen und das Einbringen von Methodenwissen (wie Szenariotechnik oder Eisenhower-Matrix) hochwertige Ergebnisse erzielst, die du kontrollieren und nachvollziehen kannst.

Hauptthemen der Präsentation:

1. Grundprinzipien des effektiven Promptings
2. Strukturierter Aufbau eines Szenario-Projekts
3. Methodisches Vorgehen in kleinen Schritten
4. Qualitätssicherung durch gezielte Steuerung
5. Umgang mit Quellen und Wissenssystemen
6. Die vier Zukunftsszenarien für Wissensmanagement 2035
7. Handlungsempfehlungen für Wissensarbeiter

Grundprinzipien des effektiven Promptings

Der fundamentale Unterschied zu herkömmlichen Ansätzen: Prompting ist Kommunikation, nicht Kommando. Du solltest nicht versuchen, alles in einen einzigen, perfekten Prompt zu packen. Stattdessen arbeitest du in einem iterativen Dialog, bei dem du ständig die Kontrolle behältst.

Ein zentrales Prinzip ist die klare Trennung der Arbeitsschritte. Jeder Prompt sollte nur so viel enthalten, dass du das Ergebnis noch überblicken und bewerten kannst. Wenn ein Chatbot zu viel auf einmal bekommt, wird er sich “verhasst bilden” – er verliert den Fokus und liefert ungenaue Ergebnisse.

Die Verwendung von “warte auf weitere Anweisungen” am Ende eines Prompts ist entscheidend. Dadurch signalisierst du dem Chatbot, dass ein Kapitel abgeschlossen ist und er nicht eigenständig weitermachen soll. Diese klare Strukturierung verhindert, dass der Chatbot vorprescht und Dinge tut, die du nicht wolltest.

Ein weiterer wichtiger Aspekt: Du musst keine speziellen Einstellungen oder Präferenzen vornehmen. Die Demo arbeitet mit einem “clean slate” – einem frischen Chat ohne vorheriges Training oder Anpassungen. Das bedeutet, dass jeder diese Ergebnisse reproduzieren kann, wenn er die Methodik versteht.

Die Sprache spielt ebenfalls eine Rolle. Obwohl die Demo auf Deutsch läuft, ist Englisch in der Regel vorteilhaft, weil viele Quellen und das Training der Modelle primär auf Englisch basieren. Dennoch: Wenn deine Quellen und dein Kontext deutsch sind, funktioniert es auch auf Deutsch gut.

Strukturierter Aufbau eines Szenario-Projekts

Der erste Schritt jedes Szenario-Projekts ist die klare Definition von Ziel und Scope. Das ist nicht optional – ohne diese Grundlage werden die Ergebnisse beliebig. Du gibst dem Chatbot den Kontext: Es geht um Zukunftsszenarien für Wissensmanagement bis zum Jahr 2035.

Anstatt alle Parameter selbst zu definieren, drehst du den Spieß um: “Stelle mir alle nötigen Fragen, um Ziel und Scope festzulegen.” Dieser Ansatz hat mehrere Vorteile. Der Chatbot stellt Fragen, die du möglicherweise übersehen hättest. Jede Antwort, die du gibst, schärft das Verständnis und verbessert die Qualität der späteren Ergebnisse.

Die wichtigsten Klärungsfragen umfassen:

• Sollen es explorative oder normative Szenarien sein? (Explorative zeigen Möglichkeiten, normative zeigen Wünsche)
• Für welche Zielgruppe gelten die Szenarien? (Alle Wissensarbeiter, die bis zur Rente arbeiten)
• Welche geografische Region? (DACH-Raum, ggf. EU)
• Welche Karrierestufen und Beschäftigungsformen?
• Was bedeutet “erfolgreich arbeiten”? (Einkommen im 80%-Quartil, Produktivität 100% über Durchschnitt, hohe gesellschaftliche Akzeptanz)
• Welche persönlichen Handlungsfelder sollen betrachtet werden?

Durch das schrittweise Beantworten dieser Fragen entsteht ein klarer Rahmen. Wichtig: Du musst nicht alle Fragen perfekt beantworten können. Manchmal ist es völlig legitim zu sagen “weiß ich noch nicht” oder nur teilweise zu antworten. Das macht die Qualität sogar besser, weil du gezwungen wirst, dich spezifisch damit auseinanderzusetzen, was du eigentlich meinst.

Methodisches Vorgehen in kleinen Schritten

Nach der Klärung von Ziel und Scope beginnt die eigentliche Arbeit. Der nächste Schritt: Quellen sammeln. Du bittest den Chatbot, Hinweise auf Quellen zu suchen, die mit dem Thema zu tun haben. Das sind Papers, Studien, Bücher – alles, was relevant sein könnte.

Warum ist das wichtig? Es verhindert Halluzinationen. Wenn du dem Chatbot sagst, er soll sich auf spezifische Quellen beziehen, wird er nicht einfach Dinge erfinden. Normalerweise würdest du diese Quellen als PDFs oder Originaldokumente hochladen, um noch präziser zu arbeiten. Für die Demo reicht es, wenn der Chatbot selbst Quellen findet.

Der Chatbot liefert eine Liste von Quellen – von “The Future of Work” über Studien zu KI-Chatbots bis hin zu Arbeiten über Wissensmanagement. Wichtig ist, dass diese Quellen nun Teil des Gesprächs werden und bei allen weiteren Schritten eine Rolle spielen.

Nach den Quellen folgt die PESTEL-Analyse. Das ist eine klassische Methode, um Zukunftsthemen zu kategorisieren: Politics, Economy, Society, Technology, Legal, Ecology. Du bittest den Chatbot, aus den Quellen die Treiber und Trends zu sammeln und nach PESTEL zu kategorisieren.

Dann kommt ein entscheidender Schritt: Die Identifikation der Schlüsselfaktoren. Du bittest um maximal zwölf wichtigste Schlüsselfaktoren – nicht irgendwelche, sondern die wichtigsten und dringendsten. Hier greifst du auf die Eisenhower-Matrix zurück, ohne sie explizit zu erklären. Du sagst einfach: die wichtigsten (hohe Relevanz) und dringendsten (kurzfristig relevant).

Für jeden Schlüsselfaktor brauchst du zwei Bewertungen:

• Wirkung (Impact): Wie stark beeinflusst dieser Faktor die Zukunft?
• Unsicherheit (Uncertainty): Wie unsicher ist die Entwicklung?

Diese werden auf einer Skala von 1 bis 5 bewertet. Das Produkt aus beiden ergibt, wie bedeutsam ein Faktor für die Szenarien ist. Je höher Wirkung und Unsicherheit, desto wichtiger für die Szenariobildung.

Qualitätssicherung durch gezielte Steuerung

Die Kontrolle über den Prozess behältst du durch ständiges Überprüfen der Zwischenergebnisse. Wenn etwas nicht passt, gehst du einen Schritt zurück. Du kannst die letzte Nachricht editieren, neu formulieren oder einfach nachfragen.

Ein wichtiger Mechanismus: Du ziehst Zwischenergebnisse heraus, verdichtest sie, schärfst sie nach. Dadurch wird der Chat nicht zu lang und unübersichtlich. Jedes Kapitel schließt du bewusst ab, bevor du zum nächsten übergehst.

Wenn der Chatbot Dinge macht, die du nicht wolltest, korrigierst du sofort. Beispiel: Er sollte zwölf Schlüsselfaktoren liefern, hat aber mehr gegeben. Du sagst ihm: “Konzentriere dich auf die zwölf wichtigsten.” Oder er fängt an zu plappern, obwohl du gesagt hast “warte auf Anweisungen” – dann erinnerst du ihn daran.

Die Qualität der Prompts selbst ist ebenfalls wichtig. Sie sind kurz – nie länger als zwei oder drei Zeilen. Wenn ein Prompt länger wird, teilst du ihn auf. Lange Prompts führen zu Verwirrung und schlechteren Ergebnissen.

Ein weiterer Qualitätsfaktor: Du bringst dein eigenes Methodenwissen ein. Wenn du Konzepte wie die Eisenhower-Matrix, PESTEL oder Szenariotechnik kennst, kannst du sie in deine Prompts transponieren. Du musst sie nicht immer explizit erklären – oft reicht ein Hinweis, und der Chatbot versteht, was du meinst.

Plausibilität ist dein wichtigster Prüfmaßstab. Bei jedem Output fragst du dich: Ist das plausibel? Kann ich das nachvollziehen? Entspricht das dem, was ich weiß? Wenn nicht, gehst du zurück und klärst nach.

Umgang mit Quellen und Wissenssystemen

Für die Demo wurden Quellen vom Chatbot selbst gefunden. Im Idealfall würdest du aber deine eigenen Quellen hochladen – Bücher, Studien, Papers im Original als PDF. Dann weißt du genau, was drin ist, weil es deine Materialien sind.

Die Qualität des Korpus, mit dem du arbeitest, bestimmt maßgeblich die Qualität der Ergebnisse. Je spezifischer und sauberer dein Quellenmaterial, desto besser die Antworten. Du kannst auch ein RAG-System (Retrieval Augmented Generation) nutzen, um Quellen besonders präzise und granular aufzubereiten.

Ein wichtiger Punkt: Die Quellen werden Teil des Gesprächs. Alles, was geladen wurde, spielt bei weiteren Schritten eine Rolle. Der Chatbot kann darauf zurückgreifen, ohne dass du es jedes Mal neu erwähnen musst.

Für bestimmte Themen lädst du gezielt nach. Beispiel: “Schau nochmal genauer hin bezüglich Quellen über die zunehmende Bedeutung von KI-Chatbots, Dialog-Chatbots.” Dann bekommst du zusätzliche, spezifischere Informationen.

Wichtig ist auch: Du musst nicht alle Quellen im Detail kontrollieren. Viele kennst du bereits aus anderen Kontexten. Wenn Quellen auftauchen, die du nicht kennst, checkst du sie stichprobenartig. In 80% der Fälle kommt heraus, was du willst – das reicht für die meisten Anwendungen.

Die vier Zukunftsszenarien für Wissensmanagement 2035

Nach all der Vorbereitung kommt die eigentliche Szenariobildung. Der Chatbot hat die wichtigsten Schlüsselfaktoren identifiziert und nach Wirkung und Unsicherheit bewertet. Jetzt suchst du die beiden wichtigsten Faktoren aus – die mit dem höchsten Produkt aus Wirkung mal Unsicherheit.

Die beiden Hauptachsen für die Szenarien sind:

• Datenarchitektur: Von offen/standardisiert bis proprietär/silos
• KI-Autonomie: Von starken Assistenzsystemen (Copilots) bis zu autonomen Agenten

Diese beiden Achsen spannen einen Raum auf mit vier extremen Ecken. Jede Ecke repräsentiert ein Szenario – extrem unwahrscheinlich, aber gleichzeitig extrem plausibel. Mit hoher Wahrscheinlichkeit wird sich die Zukunft irgendwo zwischen diesen Extremen abspielen.

Szenario 1: Common Co-Pilots

Leitidee: Leistungsfähige, offene Copilot-Systeme in standardisierten Datenumgebungen. Arbeit bleibt menschengeführt, basiert auf offenen Standards und Wissensgraphen. KI unterstützt stark, aber der Mensch trifft die Entscheidungen. Wissensarbeiter behalten hohe Autonomie und können zwischen verschiedenen Tools wählen.

Szenario 2: Walled Genius

Leitidee: Leistungsfähige Copilots, aber in Plattform-Silos. Wert entsteht in geschlossenen Ökosystemen einzelner Anbieter. Du bist produktiv, aber abhängig von einem Anbieter. Der Wechsel zwischen Systemen ist schwierig, weil Daten und Prozesse proprietär sind.

Szenario 3: Open Agents

Leitidee: Autonome Agenten orchestrieren End-to-End-Aufgaben in offenen Datenumgebungen. Die Agenten arbeiten über Plattformen hinweg, automatisieren komplexe Prozesse weitgehend. Der Wissensarbeiter wird zum Orchestrator, der Agenten steuert und bei Exceptions eingreift.

Szenario 4: Locked-in Chains

Leitidee: Autonome Wertschöpfung in Konzern-Silos mit starker Compliance und hohen Eintrittsbarrieren. Große Organisationen haben eigene, abgeschlossene Agenten-Ökosysteme. Hohe Produktivität, aber extreme Abhängigkeit und wenig Flexibilität.

Die Rolle des Wissensarbeiters unterscheidet sich dramatisch zwischen diesen Szenarien. In Common Co-Pilots bleibst du im Driver’s Seat. In Walled Genius bist du produktiv, aber gefangen. In Open Agents wirst du zum Agenten-Orchestrator. In Locked-in Chains bist du Teil eines hochoptimierten, aber starren Systems.

Handlungsempfehlungen für Wissensarbeiter

Nach der Entwicklung der Szenarien kommt die entscheidende Frage: Was solltest du heute tun, um in zehn Jahren nicht überflüssig zu werden? Welche Entscheidungen kannst du treffen, die in jedem Szenario funktionieren – sogenannte “No-Regret Moves”?

Empfehlung 1: Eigenes Wissenssystem mit Traceability aufbauen

Baue ein eigenes System auf, in dem du dein Wissen strukturiert sammelst – ein “Second Brain”. Wichtig ist die Nachvollziehbarkeit (Traceability): Du musst später zeigen können, woher dein Wissen kommt, wie du es erworben hast, wie du es angewendet hast.

Dieses System sollte plattformunabhängig sein. Du darfst nicht abhängig von einem einzelnen Tool oder Anbieter werden. Je mehr du in proprietäre Systeme investierst, desto verwundbarer bist du in bestimmten Szenarien.

Empfehlung 2: Verifizierbares Karrierekapital sichern

Der Begriff “Karrierekapital” bedeutet: Was kannst du in Zukunft darüber erzählen, was du gemacht hast, wie du es gemacht hast, warum du unverwechselbar bist? Du musst erklären können, was dich von einem Chatbot unterscheidet.

Es geht um Reputationspflege – aber nicht oberflächlich, sondern substanziell. Dokumentiere deine Arbeit, deine Entscheidungen, deine Lernprozesse. Schaffe Nachweise, die verifizierbar sind. Das können Publikationen sein, Projekte, nachweisbare Erfolge.

Wichtig: Diese Nachweise sollten zeigen, dass ein Mensch dahintersteckt. In einer Welt, in der KI viele Outputs erzeugt, wird die Frage immer dringlicher: Kann ich erkennen, was von einem Menschen kommt? Dein Karrierekapital muss diese Frage positiv beantworten können.

Empfehlung 3: Lerne, mit KI-Tools effektiv zu arbeiten

Das klingt banal, aber die Realität ist ernüchternd. Die meisten Menschen arbeiten ineffektiv mit KI. Sie verwenden primitive Prompts wie “Summarize this” und wundern sich, dass die Ergebnisse nicht ihren Erwartungen entsprechen.

Effektive Arbeit mit KI bedeutet: Verstehen, dass es um Kommunikation geht, nicht um Kommandos. In kleinen Schritten arbeiten. Den Chatbot führen, nicht umgekehrt. Methodenwissen einbringen. Ergebnisse überprüfen und nachsteuern.

Ein gefährliches Phänomen sind die “Secret Cyborgs” – Menschen, die sich KI-Kenntnisse beigebracht haben, aber nicht darüber reden. Sie sind massiv produktiver geworden, halten es aber geheim, weil sie sonst doppelt so viel Arbeit bekommen würden. Das ist kurzfristig rational, langfristig problematisch.

Zusätzliche Empfehlungen:

• Unterscheide klar zwischen Automatisierung und Augmentation. Automatisierung ersetzt dich. Augmentation verstärkt dich. Fokussiere auf Tätigkeiten, die sich augmentieren, aber nicht vollständig automatisieren lassen.
• Baue Fähigkeiten auf, die schwer zu automatisieren sind: Komplexes Urteilen in unsicheren Situationen, kreative Problemlösung, zwischenmenschliche Kompetenzen, ethisches Abwägen.
• Bereite dich auf die Agenten-Ökonomie vor. In ein paar Jahren werden wir 1,3 Milliarden Agenten haben. Wer versteht, wie man Agenten orchestriert, hat einen massiven Vorteil.
• Investiere in kontinuierliches Lernen. Die Halbwertszeit von Wissen nimmt ab. Wer aufhört zu lernen, wird schnell irrelevant.

Fazit und Ausblick

Die Präsentation zeigt einen fundamentalen Paradigmenwechsel im Umgang mit KI-Tools. Statt zu versuchen, den perfekten Befehl zu finden, führst du einen strukturierten Dialog. Statt alles auf einmal zu wollen, arbeitest du in kontrollierten Schritten. Statt die Kontrolle abzugeben, behältst du sie durch bewusstes Steuern.

Die vier Szenarien für Wissensmanagement 2035 zeigen eine Bandbreite möglicher Zukünfte – von offenen Copilot-Systemen bis zu geschlossenen Agenten-Ökonomien. Keine dieser Zukünfte ist vorhergesagt, aber zusammen leuchten sie den Möglichkeitsraum aus. Die Realität wird wahrscheinlich irgendwo dazwischen liegen.

Das eigentliche Geschäft der Zukunft ist nicht das Erstellen perfekter Szenarien, sondern der Dialog mit den Szenarien. Du nutzt sie, um über deine aktuellen Themen nachzudenken, Entscheidungen zu prüfen, blinde Flecken zu erkennen. Die Szenarien sind Werkzeuge zum Denken, nicht Vorhersagen zum Glauben.

Ein zentrales Problem zeichnet sich ab: Bei 20- bis 25-Jährigen gibt es bereits einen Einbruch bei Stellenangeboten von über 20 Prozent. Junge Menschen werden durch KI-Automatisierung verdrängt, bevor sie Erfahrung aufbauen können. Gleichzeitig fehlt ihnen die Erfahrung, um zu beurteilen, was KI-Outputs wirklich taugen. Das ist ein gefährlicher Teufelskreis.

Offene Fragen:

• Wie können Organisationen verhindern, dass Secret Cyborgs entstehen und stattdessen eine Kultur des offenen Lernens schaffen?
• Wie wird sich die Balance zwischen Automatisierung und Augmentation entwickeln? Welche Tätigkeiten bleiben menschlich?
• Wie können junge Wissensarbeiter Erfahrung aufbauen, wenn viele Einstiegstätigkeiten automatisiert werden?
• Welche ethischen Leitplanken brauchen wir für autonome Agenten in der Wissensarbeit?

Handlungsempfehlungen:

• Beginne heute mit dem Aufbau deines eigenen, plattformunabhängigen Wissenssystems
• Dokumentiere deine Arbeit und Lernprozesse systematisch für spätere Verifizierbarkeit
• Investiere Zeit, um effektives Prompting zu lernen – es ist eine Kernkompetenz der Zukunft
• Experimentiere mit verschiedenen KI-Tools, aber bleibe kritisch und überprüfe alle Outputs
• Fokussiere auf Tätigkeiten, die Augmentation ermöglichen statt reine Automatisierung
• Teile dein Wissen über KI-Nutzung, statt zum Secret Cyborg zu werden
• Bereite dich auf eine Welt vor, in der du Agenten orchestrierst statt direkt arbeitest
• Überprüfe regelmäßig: Was unterscheidet meine Arbeit von dem, was ein Chatbot liefern könnte?

Der wichtigste Punkt: Fang an. Nicht morgen, nicht nach dem nächsten Training – heute. Die Veränderungen laufen bereits. Wer heute beginnt, die richtigen Fähigkeiten aufzubauen und die richtigen Systeme zu schaffen, ist in zehn Jahren nicht überflüssig, sondern unverzichtbar.