KI-Projekte · Veröffentlicht

Produktivität steigern mit OpenAI-Projekten

Wie ich KI-Projekte mit dauerhaftem Kontext, eigenen Dateien und definierten Anweisungen für wiederkehrende Aufgaben nutze.

KI nutze ich inzwischen nicht mehr nur für einzelne Fragen.

Ein einzelner Chat ist zwar praktisch, aber bei wiederkehrenden Aufgaben entsteht schnell dasselbe Problem: Kontext muss immer wieder neu erklärt, Dateien müssen erneut bereitgestellt und Anforderungen müssen erneut formuliert werden.

Genau an diesem Punkt finde ich das Konzept von OpenAI-Projekten interessant.

Ein Projekt kann einen definierten Arbeitskontext bereitstellen, in dem Anweisungen, Dateien und wiederkehrende Aufgaben zusammengeführt werden.

Aus einem Chat für einzelne Fragen wird ein Werkzeug für einen bestimmten Arbeitsbereich.

Das Problem mit normalen Chats

Ein typischer KI-Chat funktioniert ungefähr so:

Frage
   ↓
KI
   ↓
Antwort

Für eine einzelne Aufgabe funktioniert das hervorragend.

Bei wiederkehrenden Aufgaben sieht es aber anders aus.

Wenn ich beispielsweise regelmäßig Informationen analysieren möchte, muss ich der KI immer wieder erklären:

worum es in meinem Projekt geht
welche Regeln gelten
welche Begriffe verwendet werden
welche Dateien relevant sind
wie das Ergebnis aussehen soll
welche Dinge die KI nicht tun soll

Das kostet nicht nur Zeit. Es erhöht auch die Wahrscheinlichkeit, dass bei jeder neuen Unterhaltung andere Annahmen getroffen werden.

Projekte als dauerhafter Arbeitskontext

Ein Projekt kann genau diesen wiederkehrenden Kontext aufnehmen.

Vereinfacht betrachtet:

                  Projekt
                     │
        ┌────────────┼────────────┐
        │            │            │
     Dateien     Anweisungen    Chats
        │            │            │
        └────────────┼────────────┘
                     │
                     ▼
                    KI

Dadurch muss ich nicht bei jeder Unterhaltung wieder bei null anfangen.

Ich kann beispielsweise ein Projekt für ein bestimmtes Thema anlegen und dort die relevanten Unterlagen, Regeln und Informationen hinterlegen.

Wenn ich später eine neue Aufgabe starte, steht dieser Kontext bereits zur Verfügung.

Der entscheidende Punkt: Kontext statt einzelner Prompts

Für mich liegt hier einer der größten Unterschiede zwischen einem normalen KI-Chat und einer produktiven KI-Anwendung.

Ein einzelner Prompt kann sehr detailliert sein. Aber wenn ich dieselbe Aufgabe regelmäßig erledige, ist es sinnvoller, die grundlegenden Informationen dauerhaft zu hinterlegen.

Projektkontext
      +
Arbeitsregeln
      +
relevante Dateien
      +
konkrete Aufgabe
      ↓
      KI
      ↓
definiertes Ergebnis

Der konkrete Prompt wird dadurch kleiner, weil ein großer Teil der notwendigen Informationen bereits Bestandteil des Projekts ist.

Eigene Dateien als Wissensbasis

Besonders interessant wird das Ganze, wenn eigene Dateien hinzukommen.

Statt der KI beispielsweise nur zu sagen: „Analysiere dieses Dokument.“, kann ein Projekt bereits über einen größeren Zusammenhang verfügen:

bestehende Dokumentationen
Vorlagen
frühere Ergebnisse
Definitionen
Regeln
Tabellen
technische Informationen

Die KI kann diese Informationen dann bei den jeweiligen Aufgaben berücksichtigen. Damit wird aus einem allgemeinen Sprachmodell ein Werkzeug, das auf einen bestimmten Arbeitsbereich zugeschnitten ist.

Die Dateien machen aus der KI nicht automatisch eine verlässliche Wissensquelle.

Auch in einem Projekt muss ich prüfen:

Sind die Informationen aktuell?
Sind die Dateien vollständig?
Widersprechen sich Informationen?
Ist die Aufgabenstellung eindeutig?
Hat die KI die Informationen korrekt interpretiert?

Die Verantwortung für das Ergebnis bleibt also bei mir.

Projekte für wiederkehrende Aufgaben

Hier sehe ich den eigentlichen Produktivitätsvorteil.

Ein Projekt kann beispielsweise für eine Aufgabe eingerichtet werden, die immer wieder nach einem ähnlichen Muster funktioniert.

Neue Aufgabe
     ↓
Projekt öffnen
     ↓
bestehender Kontext
     ↓
relevante Dateien
     ↓
Aufgabe bearbeiten
     ↓
Ergebnis

Statt jedes Mal den gesamten Prozess neu zu erklären, kann ich mich auf die eigentliche Aufgabe konzentrieren. Das funktioniert besonders gut bei Tätigkeiten, bei denen sich die Grundstruktur wiederholt, während sich die konkreten Daten ändern.

Ein Projekt ist aber kein Autopilot

Hier liegt gleichzeitig eine wichtige Grenze.

Ein Projekt bedeutet nicht: „Ich lade meine Informationen hoch und die KI erledigt ab jetzt alles richtig.“

Die Qualität hängt weiterhin stark davon ab, wie gut der Arbeitskontext definiert ist. Ich muss deshalb überlegen:

Welche Informationen braucht die KI?
Welche Regeln gelten?
Was darf die KI selbst entscheiden?
Wann muss sie nachfragen?
Was soll sie niemals annehmen?
Wie soll sie mit fehlenden Informationen umgehen?
Wie soll das Ergebnis strukturiert sein?

Gute KI-Anwendungen bestehen nicht nur aus einem guten Modell. Sie bestehen aus einem guten Arbeitsprozess.

Von der Unterhaltung zum Workflow

Genau hier beginnt für mich der interessante Teil.

Ich möchte KI nicht einfach „der KI wegen“ einsetzen. Interessant wird sie dort, wo sie einen bestehenden Arbeitsprozess sinnvoll unterstützt.

Bisher:

Informationen sammeln
        ↓
Dokumente lesen
        ↓
Informationen vergleichen
        ↓
Bewertung durchführen
        ↓
Ergebnis dokumentieren


Mit KI-Projekt:

Informationen bereitstellen
        ↓
KI unterstützt Analyse
        ↓
Rückfragen beantworten
        ↓
Ergebnis prüfen
        ↓
Dokumentation erzeugen

Die KI übernimmt dabei nicht automatisch den gesamten Prozess. Sie kann aber einzelne Schritte deutlich effizienter machen.

Was ich dabei gelernt habe

Die Beschäftigung mit Projekten hat meinen Blick auf KI verändert.

Am Anfang ist die Versuchung groß, KI vor allem als bessere Suchmaschine oder als Werkzeug zum Schreiben von Texten zu betrachten. Das ist aber nur ein kleiner Teil der Möglichkeiten.

Interessanter wird es, wenn man sich fragt:

Welchen wiederkehrenden Prozess könnte ich so strukturieren, dass eine KI mich dabei unterstützt?

Dann verschiebt sich der Fokus. Nicht mehr: „Was kann ChatGPT?“, sondern: „Welches Problem habe ich und an welcher Stelle kann KI sinnvoll helfen?“

Diese Perspektive finde ich wesentlich interessanter.

Wo die Grenzen liegen

OpenAI-Projekte lösen nicht automatisch alle Probleme.

Es gibt weiterhin Grenzen bei:

Aktualität von Informationen
Qualität der bereitgestellten Dateien
Interpretation komplexer Zusammenhänge
Halluzinationen
widersprüchlichen Informationen
Datenschutz
Vertraulichkeit
Berechtigungen
kritischen Entscheidungen

Bei sensiblen Unternehmensinformationen muss außerdem genau geprüft werden, welche Daten verarbeitet werden dürfen und unter welchen technischen und organisatorischen Rahmenbedingungen.

Gerade bei Unternehmensanwendungen reicht es deshalb nicht aus, einfach einen Chat einzurichten. Dann werden Fragen nach Datenhaltung, Zugriffskontrolle, Datenschutz und Prozessverantwortung relevant.

Mein bisheriges Fazit

OpenAI-Projekte sind für mich weniger interessant als „noch ein Chat-Feature“, sondern vielmehr als Möglichkeit, einen definierten Arbeitskontext für KI aufzubauen.

Der eigentliche Produktivitätsgewinn entsteht nicht dadurch, dass die KI jede Aufgabe übernimmt. Er entsteht dadurch, dass ich wiederkehrende Aufgaben besser strukturieren und die KI gezielt an den Stellen einsetzen kann, an denen sie einen echten Vorteil bietet.

Nicht KI um der KI willen, sondern KI als Werkzeug für einen konkreten Prozess.

Genau diese Frage möchte ich in den nächsten Projekten weiter untersuchen.

Was als Nächstes kommt

Die nächsten Projekte gehen deshalb einen Schritt weiter. Statt KI nur für die eigene Produktivität einzusetzen, möchte ich untersuchen, wie sich KI mit eigenen Daten, definierten Regeln und konkreten Unternehmensprozessen verbinden lässt.

Geplant sind unter anderem:

Damit geht es zunehmend um die Frage: Wie wird aus einem KI-Modell ein tatsächlich nutzbares Werkzeug für einen konkreten Arbeitsprozess?

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