Wenn ich heute mit KI noch einmal neu anfangen würde

Wie würde Felix heute mit KI arbeiten, wenn er noch einmal bei null starten könnte? In dieser Solo-Folge teilt er ein pragmatisches Mini-Playbook für ein persönliches KI-Setup, das nicht bei besseren Prompts stehen bleibt. Im Zentrum stehen ein sauberes Kontextprofil, ein persönlicher Chief-of-Staff-Agent, wiederverwendbare Skills und direkte Verbindungen zu den Werkzeugen des Arbeitsalltags.

Die zentrale Botschaft: Es braucht keinen Zoo aus KI-Tools und keine komplizierte Automatisierungsarchitektur. Wer sich einige Stunden konzentriert mit dem eigenen Setup beschäftigt, kann KI zu einem verlässlichen Sparringspartner und Arbeitsinstrument entwickeln und sich damit realistisch einen halben bis ganzen Arbeitstag pro Woche freischaufeln.

Felix nutzt die Folge für eine Frage, die ihm zuletzt selbst begegnet ist: Wie würde ich anfangen, mit KI zu arbeiten, wenn ich heute noch einmal ganz von vorne starten könnte?

Die Antwort ist kein Tool-Ranking und keine Prompt-Sammlung. Es ist eine Struktur für Menschen, die KI im eigenen Arbeitsalltag produktiv einsetzen wollen, unabhängig davon, ob sie entwickeln können oder bereits tief in Automatisierung eingestiegen sind.

Die eigentliche Lücke ist nicht das Modell, sondern die Arbeitsweise

In Unternehmen sieht Felix eine enorme Spannweite. Einige Menschen haben ihre Arbeit bereits systematisiert, nutzen KI intuitiv für viele Aufgaben und berichten von Produktivitätsgewinnen von 50 Prozent, teilweise sogar 100 Prozent und mehr. Andere öffnen alle paar Tage ein Chatfenster für eine Recherche oder eine Formulierungshilfe.

Das Problem liegt aus seiner Sicht nicht daran, dass KI zu wenig kann. Im Gegenteil: „Es ist absurd, wie gut KI geworden ist in den letzten Jahren und wie wenig sich verändert hat, wie wir damit arbeiten.“ Vielen fehlt eine einfache Struktur, mit der sie KI an die eigene Rolle, die eigenen Aufgaben und die eigenen Qualitätsansprüche anpassen können.

Genau diese Struktur soll das Playbook liefern. Nicht das gesamte Unternehmen wird auf einmal automatisiert. Zunächst geht es um ein persönliches Setup, das im Alltag hilft, mitwächst und Schritt für Schritt erweitert werden kann.

Eine Plattform auswählen und sie richtig aufsetzen

Früher waren spezialisierte Tools und ausgefeilte Prompts entscheidend, weil einzelne Modelle wenig konnten. Heute decken horizontale KI-Plattformen einen großen Teil typischer Wissensarbeit ab, greifen auf unterschiedliche Modelle zu und lassen sich über Integrationen erweitern.

Deshalb empfiehlt Felix, die Toolauswahl nicht zu überoptimieren. Claude, Langdock oder Notion können je nach Unternehmenskontext und vorhandener Systemlandschaft sinnvolle Ausgangspunkte sein. Wichtiger als das vermeintlich beste Tool ist, eine tragfähige Entscheidung zu treffen und anschließend Zeit in das Setup zu investieren.

Permanentes Tool-Hopping erzeugt wenig Wert. Die Anbieter holen funktional immer wieder auf, während der eigentliche Hebel darin liegt, der gewählten Plattform beizubringen, wie man selbst arbeitet, welches Wissen relevant ist und auf welche Systeme zugegriffen werden darf.

Die Toolfrage ist weniger wichtig geworden. Entscheidend ist, wie gut die KI auf die eigene Arbeit vorbereitet ist.

Das Kontextprofil: Der wichtigste erste Baustein

Der erste konkrete Schritt ist ein persönliches Kontextprofil. Es beschreibt nicht nur die Rolle, sondern die Arbeitsrealität einer Person. Felix strukturiert es in fünf Bereiche:

1. Unternehmen: Geschäftsmodell, Kunden, Produkte, Sprache und relevante Rahmenbedingungen
2. Rolle: Verantwortungsbereich, typische Aufgaben und Entscheidungsräume
3. Team und Schnittstellen: Zusammenarbeit, Zuständigkeiten und wichtige Ansprechpartner:innen
4. Ziele und Prioritäten: Woran aktuell gearbeitet wird und was besonders wichtig ist
5. Arbeits- und Kommunikationsweise: Qualitätsverständnis, bevorzugte Formate, Tonalität und persönliche Arbeitsmuster

Für die Erstellung kann die KI selbst als Interviewpartner dienen. Per Spracheingabe, Dokumenten und gezielten Rückfragen entsteht ein lebendes Dokument, das anschließend an einem Ort liegt, auf den der persönliche Agent dauerhaft zugreifen kann, etwa in Notion, Google Drive, SharePoint, OneDrive oder einem lokalen Wissenssystem.

Felix würde hier den größten Teil der anfänglichen Zeit investieren: „Ich würde da heute die meiste Zeit reinstecken in dieses Kontextprofil.“ Denn guter Kontext verhindert, dass jede Unterhaltung wieder bei null beginnt.

Ein Chief-of-Staff-Agent als persönliche Arbeitsoberfläche

Auf das Kontextprofil setzt ein zentraler Agent auf. Felix nennt ihn Chief-of-Staff-Agent: ein persönlicher Sparringspartner, der den eigenen Kontext kennt, auf Skills zugreifen kann und bei Bedarf Werkzeuge nutzt.

Für die meisten Menschen reicht zunächst ein einziger gut eingerichteter Agent. Zehn verschiedene Agenten für kleine Teilaufgaben erhöhen schnell die Komplexität, ohne automatisch bessere Ergebnisse zu liefern. Ein zentraler Agent kann dagegen unterschiedliche Aufgaben koordinieren und immer mit demselben persönlichen Kontext arbeiten.

Sein Kern besteht aus drei Bausteinen:

• Kontext: Wer ist die Person, woran arbeitet sie und was bedeutet Qualität?
• Skills: Wie werden wiederkehrende Aufgaben zuverlässig erledigt?
• Tools: In welchen Systemen findet echte Arbeit statt?

Der Agent verbindet diese drei Ebenen. Dadurch wird aus einem allgemeinen Chatbot ein persönliches Arbeitssystem.

Skills machen aus Einzelfällen wiederholbare Arbeit

Ein Skill ist für Felix wie ein Rezept: eine verschriftlichte Anleitung, die erklärt, wie eine bestimmte Aufgabe erledigt werden soll. Skills eignen sich für häufige Prozesse wie eine Podcast-Nachbereitung, aber ebenso für seltenere Aufgaben oder Denkwerkzeuge wie eine First-Principles-Analyse.

Wer noch keine Skill-Liste hat, kann das eigene Kontextprofil von der KI analysieren lassen und Vorschläge für wiederkehrende Aufgaben generieren. Anschließend sollten die relevantesten Ideen einzeln umgesetzt werden, nicht alle auf einmal.

Entscheidend ist der Testprozess. Für jeden Skill empfiehlt Felix realistische Testszenarien, mehrere Durchläufe und direktes Feedback. Der Output wird geprüft, Abweichungen werden beschrieben und die Anleitung wird angepasst. Nach einigen Iterationen steigt die Qualität deutlich.

„Wer aber einmal dahin gekommen ist, dass er bestimmte Aufgaben systematisiert hat und diese qualitätsgesichert immer wieder von KI ausführen lassen kann, will eigentlich nicht mehr zurück.“

Ein guter Skill spart nicht nur Zeit bei der Ausführung. Er konserviert auch Qualitätsstandards und sorgt dafür, dass gute Ergebnisse nicht von einem zufällig gelungenen Prompt abhängen.

Tools verbinden und echte Arbeit erledigen

Ohne Werkzeugzugriff bleibt selbst ein guter Agent in der Copy-and-paste-Falle. Er kann Texte erzeugen und Empfehlungen geben, aber die Person muss das Ergebnis anschließend manuell in E-Mail, Kalender, Projektmanagement, CRM oder Wissensmanagement übertragen.

Deshalb folgt nach Kontext und Skills die Verbindung zu den wichtigsten Arbeitssystemen. Häufige Startpunkte sind:

• E-Mail
• Kalender
• Projektmanagement
• Wissensmanagement
• CRM

Wenn eine native Integration vorhanden ist, sollte sie bevorzugt werden. Alternativ können MCP-Verbindungen genutzt werden. Nicht jedes ältere System lässt sich problemlos anbinden, doch für viele moderne Standardanwendungen existieren heute praktikable Wege.

Datenschutz und Informationssicherheit bleiben dabei verbindliche Leitplanken. Nicht jede Verbindung, die technisch möglich ist, darf im Unternehmenskontext automatisch genutzt werden.

Routinen schlagen gute Vorsätze

Das beste Setup bringt wenig, wenn es im Alltag nicht präsent ist. Deshalb empfiehlt Felix, die Nutzung so einfach wie möglich zu machen: Der Agent kann beim Öffnen des Browsers direkt erscheinen, auf einem zweiten Bildschirm dauerhaft verfügbar sein, über eine Desktop-App laufen oder in Slack beziehungsweise Microsoft Teams integriert werden.

Der entscheidende Punkt ist ein früher Erfolgsmoment. Sobald ein Agent den persönlichen Kontext kennt, mit einem kurzen Auftrag einen getesteten Skill ausführt und ein brauchbares Ergebnis liefert, verändert sich die Nutzung. KI wird nicht mehr als zusätzliches Tool wahrgenommen, sondern als selbstverständlicher Teil der Arbeit.

Felix schätzt, dass sich das grundlegende Setup in etwa vier konzentrierten Stunden bauen lässt. In Teams kann daraus ein gemeinsamer Mini-Hackathon oder Workshop werden, an dessen Ende jede Person mit einem eigenen Kontextprofil, Agenten und ersten Skills arbeitet.

Kontext und Skills bleiben lebende Systeme

Nach dem Aufbau beginnt die eigentliche Lernphase. Skills sollten verbessert werden, sobald ein Ergebnis nicht den Erwartungen entspricht. Wenn eine wiederkehrende Aufgabe auftaucht, für die noch kein Skill existiert, kann direkt einer erstellt und getestet werden. Nicht mehr benötigte Skills werden entfernt.

Dasselbe gilt für den Kontext. Neue Prioritäten, veränderte Rollen, andere Teamkonstellationen oder neue Qualitätsanforderungen müssen ins Kontextprofil einfließen. Zusätzliche Quellen wie Meeting-Transkripte oder Projektdokumentation können Schritt für Schritt ergänzt werden.

Vollständig automatisieren lässt sich diese Kontextpflege noch nicht immer. Spätestens wenn sich Informationen widersprechen, braucht es menschliches Urteil, um Konflikte aufzulösen und festzulegen, welche Aussage weiterhin gilt.

Erst erweitern, dann automatisieren

Felix hält an einem Prinzip fest: „Also immer erst Erweiterung vor Automatisierung.“ Der Agent sollte zunächst als Erweiterung der eigenen Arbeit zuverlässig funktionieren. Erst wenn Qualität, Ablauf und Nutzen stabil sind, lohnt sich Automatisierung.

Dabei unterscheidet er zwei einfache Formen:

Zeitbasierte Automatisierung

Aufgaben laufen zu einem festen Zeitpunkt, etwa ein Wochenbriefing am Montagmorgen, ein Shutdown am Freitag oder ein regelmäßiges Branchen- und News-Update.

Eventbasierte Automatisierung

Ein Ereignis löst eine Aufgabe aus. Ein Kundentermin im Kalender startet beispielsweise eine Vorbereitung. Ein abgeschlossenes Meeting erzeugt Dokumentation und Follow-ups. Eine Supportanfrage aktiviert einen passenden Bearbeitungs-Skill.

Automatisierung ist damit nicht der Einstieg, sondern die Konsequenz aus einer bereits funktionierenden Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI.

Vom persönlichen Setup zum KI-Betriebssystem

Das persönliche Setup schafft zunächst Produktivität in der eigenen Rolle. Felix hält einen Gewinn von einem halben bis ganzen Arbeitstag pro Woche für realistisch, wenn Agent, Kontext, Skills und Tools gut zusammenspielen.

Darauf lässt sich später eine unternehmensweite Struktur aufbauen. Während der persönliche Chief-of-Staff-Agent individuell auf eine Person zugeschnitten ist, bildet ein KI-Betriebssystem die gemeinsamen Prozesse, Regeln, Systeme und Wissensbestände einer Organisation ab. Beides kann parallel existieren und sich ergänzen.

Der persönliche Agent bleibt der individuelle Sparringspartner. Das KI-Betriebssystem übernimmt unternehmensweite Aufgaben, die nicht ausschließlich rollen- oder personenbezogen sind.

Kernaussagen

1. Das Setup ist wichtiger als das neueste Tool: Die Plattformauswahl ist nur der Startpunkt; der Wert entsteht durch Kontext, Skills und Systemzugriff. Tooling, Fokus, Produktivität
2. Kontext verhindert den täglichen Neustart: „Ich würde da heute die meiste Zeit reinstecken in dieses Kontextprofil.“ Kontextprofil, Personalisierung, Qualität
3. Ein zentraler Agent reicht oft aus: Ein persönlicher Chief-of-Staff-Agent koordiniert Kontext, Skills und Tools. Agent, Arbeitsoberfläche, Sparring
4. Skills systematisieren Qualität: Wiederkehrende Aufgaben werden dokumentiert, getestet und über Feedback verbessert. Skills, Standards, Iteration
5. Werkzeugzugriff beendet Copy-and-paste: Erst durch Verbindungen zu E-Mail, Kalender und Arbeitssystemen kann der Agent Aufgaben wirklich erledigen. Integrationen, MCP, Ausführung
6. Routinen machen KI alltagstauglich: Sichtbarkeit, einfacher Zugriff und frühe Erfolgserlebnisse sind wichtiger als gute Vorsätze. Adoption, Gewohnheiten, Enablement
7. Erweiterung kommt vor Automatisierung: Stabile menschlich-agentische Zusammenarbeit ist die Voraussetzung für belastbare Trigger. Automation, Qualität, Human-in-the-Loop

Fazit und Takeaways

Für KI-Einsteiger:innen

• Mit einer Plattform starten: Nicht wochenlang Tools vergleichen, sondern eine tragfähige Wahl treffen und sie richtig einrichten.
• Zuerst Kontext aufbauen: Rolle, Ziele, Zusammenarbeit und Qualitätsverständnis schriftlich festhalten.
• Einen Agenten nutzen: Ein persönlicher Chief-of-Staff-Agent ist ein guter zentraler Einstiegspunkt.

Für Wissensarbeitende und Teams

• Wiederkehrende Aufgaben erkennen: Alles, was regelmäßig anfällt, ist ein Kandidat für einen Skill.
• Mit Testfällen arbeiten: Qualität entsteht durch reale Durchläufe, Feedback und Überarbeitung.
• Tools anbinden: Die größten Zeiteffekte entstehen, wenn der Agent nicht nur formuliert, sondern in Arbeitssystemen handeln kann.

Für Führungskräfte und Unternehmen

• Zeit für den Aufbau geben: Ein konzentrierter Mini-Hackathon kann Mitarbeitenden den entscheidenden Startpunkt geben.
• Erfolg vor Automatisierung: Erst robuste Nutzung aufbauen, dann zeit- oder eventbasierte Abläufe aktivieren.
• Persönliche und unternehmensweite Systeme verbinden: Individuelle Agenten und ein gemeinsames KI-Betriebssystem erfüllen unterschiedliche, komplementäre Aufgaben.

Das Playbook ist bewusst einfach: eine Plattform auswählen, Kontext bereitstellen, einen zentralen Agenten aufsetzen, Skills entwickeln, Tools verbinden und Routinen etablieren. Wer diese Grundlage baut und kontinuierlich verbessert, muss KI nicht jeden Tag neu erklären – sondern kann mit einem System arbeiten, das die eigene Arbeit versteht und Schritt für Schritt mehr davon übernimmt.

Links aus der Folge

1. Anleitung: KI-Setup erstellen
2. Kontextprofil-Interview
3. Vorlage: Chief of Staff Agent