Workshop: Eigene KI-Agenten mit ChatGPT und Co. erstellen
Worum geht's?
Der Workshop zeigt, wie aus einer allgemeinen Idee ein kontrollierbarer KI-Agent oder spezialisierter Assistent wird. Im Mittelpunkt stehen klare Anforderungen, Rückfragen, kleine Arbeitsschritte, definierte Schnittstellen und die fachliche Prüfung der Ergebnisse.
Was bringt es?
Unternehmen können wiederkehrende Aufgaben strukturierter mit KI unterstützen, ohne sofort einen vollständig autonomen Prozess aufzubauen. Gut konfigurierte Assistenten speichern wiederkehrende Regeln und Wissensgrundlagen, während Menschen weiterhin Ziele, Grenzen und Qualitätsmaßstäbe vorgeben.
Was haben wir gelernt?
- Ein KI-System kennt implizites Organisationswissen nicht automatisch. Aufgaben, Kontext und Grenzen müssen ausdrücklich beschrieben werden.
- Rückfragen sind ein Qualitätsmerkmal. Der Agent sollte fehlende Informationen sichtbar machen; gleichzeitig müssen Nutzer prüfen, welche Kriterien, Gewichtungen und Annahmen die KI selbst eingeführt hat.
- Komplexe Vorhaben sollten in kleine, einzeln kontrollierbare Schritte zerlegt werden. Ein professionell aussehendes Ergebnis oder eine selbstbewusste Antwort ist noch kein Nachweis fachlicher Richtigkeit.
Wo kann man es einsetzen?
Geeignet sind spezialisierte Assistenten für Recherche, Content-Erstellung, Projektvorbereitung oder wiederkehrende interne Aufgaben. Auch mehrstufige Workflows sind möglich, wenn jeder Übergabepunkt eine klare Aufgabe, Eingabe und erwartete Ausgabe besitzt.
Was braucht es dafür?
Eine dokumentierte Ausgangssituation, ein eindeutiges Zielbild, klare „Darf / darf nicht“-Grenzen, geeignete Wissensquellen und fachliche Kontrollpunkte. Für verbundene Workflows müssen zudem Schnittstellen und Übergaben sauber beschrieben werden.
Der nächste Schritt
Eine kleine wiederkehrende Aufgabe auswählen und vier Dinge aufschreiben: heutiger Ablauf, gewünschtes Ergebnis, erlaubte Aktionen und verbotene Aktionen. Daraus einen ersten Assistenten bauen, der bei fehlenden Angaben aktiv Rückfragen stellt, und die Ergebnisse fachlich testen.
Take-away
Gute KI-Agenten brauchen klare Anforderungen und Grenzen.
Aufgaben, Kontext, erlaubte und verbotene Aktionen sowie das gewünschte Ergebnis müssen ausdrücklich beschrieben werden – implizites Organisationswissen kennt die KI nicht automatisch.
Rückfragen und kleine Arbeitsschritte erhöhen die Qualität.
Komplexe Aufgaben sollten in kontrollierbare Schritte zerlegt werden, und fehlende Informationen sollten aktiv abgefragt werden. Ein überzeugend formuliertes Ergebnis ist noch kein Beleg für fachliche Richtigkeit.
Der Mensch bleibt für Ziele, Grenzen und Qualität verantwortlich. .
KI kann wiederkehrende Aufgaben strukturiert unterstützen, sollte aber durch geeignete Wissensquellen, klar definierte Übergaben und fachliche Kontrollpunkte abgesichert werden.