{"id":30403,"date":"2025-12-08T06:40:00","date_gmt":"2025-12-08T05:40:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.sysbus.eu\/?p=30403"},"modified":"2025-12-04T09:48:36","modified_gmt":"2025-12-04T08:48:36","slug":"vom-prompt-zur-produktivitaet","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.sysbus.eu\/?p=30403","title":{"rendered":"Vom Prompt zur Produktivit\u00e4t"},"content":{"rendered":"\n

Autor: Von <\/em>Franz K\u00f6gl, Vorstand bei IntraFind<\/em><\/a>\/dcg<\/p>\n\n\n\n

ChatGPT und Co. erleichtern den Arbeitsalltag. Aber wer das volle Effizienzpotenzial von generativer KI aussch\u00f6pfen will, braucht mehr als ein universelles Tool. Erst spezielle KI-Assistenten, die auf konkrete Aufgaben abgestimmt sind, sorgen f\u00fcr maximalen Produktivit\u00e4tsgewinn.<\/p>\n\n\n\n

\"\"
Der Autor Franz K\u00f6gl ist Vorstand bei IntraFind in M\u00fcnchen, einem Spezialisten f\u00fcr Enterprise Search und KI – Quelle: IntraFind<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Generative KI hat l\u00e4ngst Einzug in den B\u00fcroalltag gehalten. Doch viele Mitarbeitende nutzen ihr Produktivit\u00e4ts-Potenzial bei weitem noch nicht aus. In der Praxis greifen sie meist auf \u00f6ffentliche Dienste wie ChatGPT oder Perplexity zur\u00fcck und sind damit zwar effizienter, lassen aber viele Chancen liegen \u2013 und verletzen auch noch bewusst oder unbewusst die DataGovernance und den Datenschutz. Um optimale Ergebnisse zu erzielen, ist ein effektives Prompting erforderlich, wof\u00fcr wiederum Expertenwissen notwendig ist, \u00fcber das nicht alle verf\u00fcgen \u2013 und sich aus Zeitgr\u00fcnden auch nicht alle aneignen k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n

Tools wie ChatGPT und Perplexity verarbeiten normale Sprache zwar sehr gut, sto\u00dfen aber bei spezialisierten Aufgaben wie der Pr\u00fcfung technischer Dokumentationen oder der Umformulierung von Vertragsklauseln an Grenzen, weil sie nicht \u00fcber das n\u00f6tige fachliche Know-how verf\u00fcgen. Das erforderliche Dom\u00e4nenwissen muss den Tools bei jeder Anfrage mitgegeben werden \u2013 etwa durch das Hochladen von Dokumenten oder das Einf\u00fcgen von Kontext in den Prompt.<\/p>\n\n\n\n

KI gezielt auf bestimmte Aufgabenbereiche ausrichten<\/strong><\/p>\n\n\n\n


Abhilfe schaffen spezielle KI-Assistenten, die von vornherein auf konkrete Aufgaben zugeschnitten sind. Durch System-Prompts lassen sich generativer KI konkrete Anweisungen geben, die festlegen, welche Rolle sie einnimmt und welche Regeln sie befolgen soll, bevor die eigentliche Benutzereingabe erfolgt. Auf diese Weise k\u00f6nnen Micro-Anwendungen erstellt werden, die gezielt auf bestimmte Kontexte und Aufgabenbereiche ausgerichtet sind und dadurch das Prompting unterst\u00fctzen oder sogar \u00fcberfl\u00fcssig machen.<\/p>\n\n\n\n

Retrieval Augmented Generation (RAG) erm\u00f6glicht es zudem, organisationseigene Daten sicher in generative KI zu integrieren: Bei Anfragen werden die unternehmenseigenen Quellen von Suchtechnologien nach relevanten Informationen durchsucht und anschlie\u00dfend der generativen KI zu Erstellung der Antwort \u00fcbergeben. Dieser Ansatz erm\u00f6glicht es Mitarbeitenden, direkt mit Unternehmensdaten zu chatten.<\/p>\n\n\n\n


Mit System-Prompts und RAG-Architekturen k\u00f6nnen Unternehmen alle erdenklichen Spezial-Assistenten implementieren, ohne dazu extra eigene L\u00f6sungen zu entwickeln. Anwendungsbereiche sind vielf\u00e4ltig, vom IT-Support \u00fcber die HR-Abteilung bis zu einem Besprechungs-Assistenten, der im Vorfeld relevante Dokumente sammelt, Projektst\u00e4nde zusammenfasst, die Agenda vorbereitet und Kernaussagen sowie To-Dos dokumentiert. Beh\u00f6rden profitieren zudem von einem speziellen Vermerk-Assistenten, der die Sachbearbeitenden bei der Erstellung von Aktenvermerken unterst\u00fctzt. Inhalte, die auf mehreren Quell-Dokumenten basieren, werden automatisch analysiert, bewertet und der Sachverhalt zusammengefasst. Die abschlie\u00dfende Bewertung und Empfehlung bleibt dabei in der Verantwortung der Mitarbeitenden, aber ihr Schreibaufwand sinkt und sie haben mehr Zeit f\u00fcr die eigentliche Sachbearbeitung.<\/p>\n\n\n\n

Perfekte Umgebung: Enterprise Search mit integrierter GenAI<\/strong><\/p>\n\n\n\n


Eine ideale Umgebung f\u00fcr die Implementierung solcher Spezial-Assistenten bietet Unternehmen und Beh\u00f6rden eine Enterprise-Search-Software mit integrierter generativer KI. Eine gute Software bringt bereits zahlreiche vordefinierte Micro-Anwendungen von generativer KI mit und bietet eine Oberfl\u00e4che, mit der Power User unkompliziert eigene, f\u00fcr das Unternehmen ma\u00dfgeschneiderte Micro-Apps erstellen k\u00f6nnen. Zudem verf\u00fcgt sie bereits \u00fcber eine RAG-Architektur, mit der sich organisationseigene Daten einfach und sicher in die generative KI integrieren lassen. Dadurch sind f\u00fcr die Implementierung von KI-Assistenten keine aufw\u00e4ndigen Eigenentwicklungen und komplizierten Integrationsprojekte mehr erforderlich.<\/p>\n\n\n\n

Link zu Intrafind: KI-basierte Enterprise Search: relevante Informationen f\u00fcr bessere Entscheidungen | IntraFind<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Franz K\u00f6gl von IntraFind erl\u00e4utert in unserem Artikel, dass generative KI den Arbeitsalltag zwar erleichtert, ihr volles Effizienzpotenzial jedoch nur mit spezialisierten KI-Assistenten ausgesch\u00f6pft werden kann. Viele Besch\u00e4ftigte nutzen \u00f6ffentliche Dienste wie ChatGPT oder Perplexity, vergeben dabei aber Chancen und riskieren Datenschutzverst\u00f6\u00dfe. F\u00fcr anspruchsvolle Fachaufgaben fehlen diesen universellen Tools oft das n\u00f6tige Dom\u00e4nenwissen, das aufwendig in jedem Prompt erg\u00e4nzt werden muss. Spezialisierte Assistenten mit System-Prompts und RAG-Technologie binden unternehmenseigene Daten sicher ein und erleichtern Mitarbeitenden die Arbeit in verschiedensten Bereichen. Eine Enterprise-Search-Plattform mit integrierter GenAI bietet daf\u00fcr den idealen Rahmen, da sie Micro-Anwendungen bereitstellt und ohne komplexe Eigenentwicklungen auskommt.<\/p>\n","protected":false},"author":81,"featured_media":30405,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"colormag_page_container_layout":"default_layout","colormag_page_sidebar_layout":"default_layout","footnotes":""},"categories":[8,10036],"tags":[14284,18022,9443,19952,23819,23818],"class_list":["post-30403","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-artikel","category-kuenstliche-intelligenz","tag-enterprise-search","tag-generative-ki","tag-intrafind","tag-ki-assistent","tag-retrieval-augmented-generation-rag","tag-spezial-assistenten"],"amp_enabled":true,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.sysbus.eu\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/30403","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.sysbus.eu\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.sysbus.eu\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.sysbus.eu\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/81"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.sysbus.eu\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=30403"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/www.sysbus.eu\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/30403\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":30406,"href":"https:\/\/www.sysbus.eu\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/30403\/revisions\/30406"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.sysbus.eu\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/media\/30405"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.sysbus.eu\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=30403"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.sysbus.eu\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=30403"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.sysbus.eu\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=30403"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}