KI-Ausführungsstandards
Die Regeln und Erwartungen für die Delegation von Arbeit an KI in der gesamten Organisation.
Organisationsweite Erwartungsrichtlinie
Das operative Prinzip hinter diesen Standards ist die Universelle Übersetzungsregel: „Mensch produziert Artefakt" wird ersetzt durch „Mensch definiert Spezifikation → System produziert Artefakt."
1. Kernprinzip
KI wird als autonomer Mitarbeiter behandelt, nicht als Chatbot.
Alle an KI zugewiesene Arbeit muss ohne Echtzeit-Supervision ausführbar sein.
2. Obligatorische Arbeitsschichten
Jeder KI-aktivierte Workflow muss alle vier Schichten definieren.
Schicht 1 – Prompt-Gestaltung (grundlegende Fähigkeit)
Mitarbeiter müssen:
- klare Anweisungen schreiben
- Format angeben
- Beispiele einbeziehen, wenn sinnvoll
- Mehrdeutigkeiten im Voraus klären
Mindestmaßstab: KI-Output sollte ≤ 20 % Korrektur erfordern.
Schicht 2 – Kontext-Engineering
Jedes Team muss eine strukturierte Kontextdatei pflegen, die enthält:
- Ziele
- Rahmenbedingungen
- Terminologie
- Qualitätsstandards
- relevante Dokumente
- Regeln für Werkzeugzugang
Anforderung: KI-Aufgaben müssen diesen Kontext vor der Ausführung laden.
Schicht 3 – Absichts-Engineering
Jeder Workflow muss definieren:
- Zielhierarchie
- Abwägungsregeln
- Eskalationsbedingungen
- Was KI entscheiden darf vs. was eskaliert werden muss
Kein Agent darf ohne definierte Absicht ausgeführt werden.
Schicht 4 – Spezifikations-Engineering (höchster Standard)
Alle nicht-trivialen Aufgaben müssen eine schriftliche Spezifikation haben.
Erforderliche Spezifikationskomponenten:
- Problemaussage
- Umfang
- Eingaben
- Rahmenbedingungen
- Abnahmekriterien
- Fehlerbedingungen
- Erfolgstests
- Abschlussdefinition
Regel: Wenn Erfolg nicht objektiv überprüft werden kann, ist die Aufgabe nicht spezifikationsbereit.
3. Spezifikationsprimitive (erlernbare Fähigkeiten)
Spezifikations-Engineering besteht aus fünf Primitiven. Jede ist eine eigenständige Fähigkeit zum Üben. Für Beispiele, Templates und ausgearbeitete Spezifikationen für verschiedene Rollen, siehe den Spezifikations-Leitfaden.
Primitiv 1 – Eigenständige Problemaussagen
Das Problem mit ausreichend Kontext angeben, damit die Aufgabe lösbar ist, ohne dass der Agent weitere Informationen beschaffen muss. Versteckte Annahmen aufdecken. Rahmenbedingungen, die normalerweise implizit bleiben, artikulieren.
Übung: Nehmen Sie eine Anfrage, die Sie normalerweise im Gespräch stellen würden, und schreiben Sie sie um, als ob der Empfänger Ihr Projekt noch nie gesehen hat, Ihre Terminologie nicht kennt und nur Zugang zu dem hat, was Sie einschließen.
Primitiv 2 – Abnahmekriterien
Definieren Sie, wie „fertig" aussieht, sodass ein unabhängiger Beobachter den Output ohne Nachfragen überprüfen kann. Wenn Sie keine drei Sätze schreiben können, die den Abschluss verifizieren, verstehen Sie die Aufgabe nicht gut genug, um sie zu delegieren.
Primitiv 3 – Rahmenbedingungsarchitektur
Vier Kategorien für jede Aufgabe definieren:
- Muss – nicht verhandelbare Anforderungen
- Darf nicht – verbotene Aktionen oder Outputs
- Bevorzuge – Orientierung, wenn mehrere gültige Ansätze existieren
- Eskaliere – Bedingungen, unter denen der Agent stoppen und fragen muss
Primitiv 4 – Zerlegung
Aufgaben in Komponenten aufteilen, die unabhängig ausgeführt, unabhängig getestet und vorhersagbar integriert werden können. Zielgranularität: Teilaufgaben von ≤ 2 Stunden mit klaren Eingabe-/Ausgabegrenzen, jede für sich überprüfbar.
Primitiv 5 – Bewertungsdesign
Für jede wiederkehrende KI-Aufgabe 3–5 Testfälle mit bekannt guten Outputs erstellen. Nach Modell-Updates ausführen, um Regressionen zu erkennen. Outputs werden nach Metriken bewertet, nicht nach Aussehen.
Eine gültige Spezifikation muss alle fünf bestehen: eigenständig, testbar, eingeschränkt, zerlegbar, bewertbar.
4. Delegations-Bereitschafts-Checkliste
Vor der Zuweisung von Arbeit an KI müssen Mitarbeiter bestätigen:
- Ich verstehe die Aufgabe vollständig
- Ich kann Erfolg objektiv definieren
- Ich kann Fehlerfälle aufzählen
- Ich kann Rahmenbedingungen beschreiben
- Ich kann Ergebnisse ohne Interpretation überprüfen
Wenn eine Antwort = nein → noch nicht delegieren.
5. Fehlerverantwortungsmodell
Fehler werden nach Schicht zugeordnet:
| Fehlertyp | Ursache |
|---|---|
| Schlechter Output | Prompt-Problem |
| Irrelevanter Output | Kontext-Problem |
| Falsche Richtung | Absichts-Problem |
| Unvollständiger Output | Spezifikations-Problem |
Teams müssen die verantwortliche Schicht beheben, nicht Prompts wiederholen.
6. Organisationsrollen
Jedes produktive KI-System muss haben:
- Spezifikations-Eigentümer
- Kontext-Eigentümer
- Bewertungs-Eigentümer
Eine Person kann anfangs mehrere Rollen innehaben.
7. Dokumentationsstandard
Alle internen Dokumente müssen so geschrieben sein, als würde ein Agent sie ausführen.
Dokumente müssen:
- Annahmen angeben
- Begriffe definieren
- Ergebnisse spezifizieren
- Rahmenbedingungen einschließen
- implizites Wissen vermeiden
8. Zusammenfassende Regel
Klares Denken geht der KI-Ausführung voraus.
Wenn Sie es nicht spezifizieren können, können Sie es nicht automatisieren.
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