Dein KI-Setup gehört dir: Der Leitfaden für ein KI-Setup im Unternehmen, das jeden Anbieterwechsel überlebt
So baust du ein KI-Setup, das deinem Unternehmen gehört: Firmenwissen als Dateien, Skills, Log, die richtige Lizenz, Anbindung an Postfach und Ablage, Verteilung im Team. Praxisleitfaden mit Ordnerstruktur und 45-Minuten-Plan.
Florian Semmler
Ein KI-Setup für Unternehmen ist die Gesamtheit aus Firmenwissen, aufgeschriebenen Prozessen, Werkzeugen, Lizenzen und Verknüpfungen, mit der KI in deinem Betrieb arbeitet. Die meisten Unternehmen haben so ein Setup längst. Sie wissen es nur nicht, weil es verstreut in Chatverläufen, halb eingerichteten Abos und privaten Custom GPTs liegt. Dieser Leitfaden zeigt dir, wie du daraus ein System machst, das deiner Firma gehört: unabhängig vom Anbieter, nachvollziehbar für Audits und in 45 Minuten aufgesetzt.
Die Inhalte stammen aus unserem KI-Power Coaching vom 14. September 2026 und aus dem Setup, mit dem wir bei mediapool seit Juli unser eigenes KI-Team führen. Alles hier ist erprobt, nichts ist Theorie.
Wo die meisten Unternehmen beim KI-Setup stehen
Drei Abos, zehn halbe Setups, nichts verbunden. Das ist keine Kritik, das ist der Normalzustand in KMUs. Jeder hat irgendwo angefangen, dann kam ein neues Tool dazu, dann noch eins. Und das Wissen, das dabei entstanden ist, liegt heute verstreut in Chatverläufen.
Drei Symptome sehen wir in fast jedem Betrieb:
Der Tool-Zoo. Zwei bis drei Abos parallel, jedes halb eingerichtet. Keines davon kennt deine Firma richtig, also erklärst du jedes Mal von vorne, wer ihr seid und was ihr tut.
Das verlorene Wissen. Der gute Prompt von letztem Dienstag ist weg. Die Vorlage, die funktioniert hat, findet niemand mehr. Beides steckt in irgendeinem Chat, der nach vier Wochen aus der Verlaufsliste rutscht.
Der neue Druck. Die Preise ziehen an, und die Modelle wechseln im Quartalstakt. Wer sein Firmenwissen beim Anbieter liegen hat, zahlt jeden Preis, der kommt. Und fängt bei jedem Wechsel bei null an.
Bei den ersten beiden Punkten geht es um Bequemlichkeit. Beim dritten geht es um Abhängigkeit. Genau deshalb lohnt es sich, das Setup einmal richtig aufzubauen.
Warum die meisten ihr KI-Setup falsch herum bauen
Man fängt oben an, beim Tool, und arbeitet sich nach unten. Erst ein Abo abschließen, dann Chats, Projekte und Custom GPTs anlegen, und das Wissen entsteht nebenbei und bleibt dort liegen, wo es entstanden ist. Wenn der Anbieter die Preise erhöht, das Modell abschaltet oder du wechseln willst, fängst du bei null an.
Wir drehen das um. Unten liegt das, was dir gehört. Oben liegt das, was austauschbar ist.
So bauen wir es: Zuerst kommt dein Ordner mit Kontextwissen und Skills als Dateien. Dann wird ein Modell angeschlossen, nicht befüllt. Dann greifen die Werkzeuge auf denselben Ordner zu. Wenn der Anbieter die Preise erhöht, steckst du den Stecker um. Dein Wissen liegt bei dir und bleibt, wo es ist.
Der Satz aus unserer eigenen Modell-Richtlinie bringt es auf den Punkt: Der Wert liegt nicht im Modell. Er liegt in dem, was du dem Modell mitgibst. Genau so führen wir unser eigenes KI-Team seit Juli. Ein Modellwechsel ist dort keine Neueinstellung, weil Kontext, Gedächtnis und Skills unverändert bleiben.
Die fünf Ebenen eines KI-Setups
Ein sauberes KI-Setup für Unternehmen besteht aus fünf Ebenen. Wir bauen sie von unten nach oben.
| Ebene | Name | Was dort liegt |
|---|---|---|
| 0 | Das Fundament | Dein Ordner: Kontextwissen, Skills und ein Log als Dateien, die dir gehören |
| 1 | Der Motor | Modell und Lizenz, bewusst als austauschbares Teil, nicht als Herzstück |
| 2 | Die Anbindung | Postfach, Dateiablage, Kalender, CRM. Die KI muss dorthin, wo deine Arbeit liegt |
| 3 | Die Verteilung | Wie aus einer Datei im Ordner ein Projekt, ein Skill oder eine Vorlage wird |
| 4 | Das Team | Team-Lizenzen und zentral gesteuertes Firmenwissen statt zehn privater Chatverläufe |
Auf jeder Ebene gibt es zwei Spuren: Wer neu einsteigt, sieht, was aufzusetzen ist. Wer länger dabei ist, sieht, was zu prüfen und auszumisten ist. Beide Wege enden am selben Punkt.
Ebene 0: Das Fundament. Dein Ordner ist das Produkt.
Alles, was die KI über deine Firma wissen muss, und jeder Prozess, den sie für dich beherrschen soll, gehört in einfache Textdateien in deiner eigenen Umgebung. Nicht in ein Chatfenster. Alles andere ist Zubehör.
Warum Markdown-Dateien?
Eine Markdown-Datei (.md) ist reiner Text mit ein bisschen Struktur. Jeder Mensch kann sie öffnen, jedes KI-Modell kann sie lesen. Kein Programm dazwischen, das du lizenzieren musst. Kein proprietäres Format, das in zwei Jahren niemand mehr öffnen kann.
Warum lokal statt in der Plattform?
Was in deinem OneDrive, SharePoint, Google Drive oder auf deinem Rechner liegt, musst du nie exportieren, migrieren oder retten. Es ist schon da, wo es hingehört. Skills und Kontextwissen gehören deiner Firma, nicht der Plattform. Die Plattform bindet sie nur ein. Wenn du wechselst, wechselt der Ordner einfach mit.
Die Ordnerstruktur, mit der wir selbst arbeiten
Das ist keine Theorie. Unser eigenes KI-Team läuft seit Juli auf genau dieser Struktur:
KI-Setup/
├── 00_Kontext/ Was die KI über euch wissen muss
│ ├── firmenwissen.md Was ihr tut, für wen, mit welchen Worten
│ ├── tonalitaet.md Wie ihr schreibt und wie nicht
│ └── grenzen.md Was die KI nie tun oder behaupten darf
├── 01_Skills/ Eure Prozesse, je einer pro Datei
│ ├── _VORLAGE-skill.md Das Muster für jeden neuen Skill
│ ├── angebot-schreiben.md
│ └── nachfassen.md
├── 02_Vorlagen/ Fertige Bausteine zum Wiederverwenden
├── 03_Quellen/ Nur falls vorhandenes Material dazukommt
│ └── HERKUNFT.md Woher jede Quelle stammt, mit Stand
├── LOG.md Was ihr wann geändert habt und warum
└── README.md Wegweiser durch den Ordner
Vier Einträge im Kontext, ein paar Skills, ein Log. Mehr braucht es nicht, um anzufangen. Wichtig ist nur, dass ab heute alles, was funktioniert, genau hier landet und nirgendwo sonst.
Die drei Kontextdateien
firmenwissen.md beantwortet, was für dich selbstverständlich ist und was eine KI deshalb nicht weiß: Wer seid ihr, was tut ihr, für wen, was unterscheidet euch, welche Begriffe verwendet ihr, welche fünf Fragen stellen Kunden immer. Alles Ungeklärte steht als FEHLT: in der Datei, nicht als plausible Erfindung.
tonalitaet.md legt fest, wie geschrieben wird und wie nicht. Die Datei braucht zwingend drei Dinge, sonst wirkt sie nicht: eine Liste verbotener Floskeln, so konkret wie möglich, ein echtes gutes Beispiel aus einem eigenen Text und ein schlechtes Beispiel mit einem Satz dazu, was daran stört.
grenzen.md ist eine Seite, aber diese Seite muss stimmen: Was darf eine KI in eurem Namen niemals behaupten oder zusagen? Was geht nie ohne menschliche Freigabe hinaus? Welche Daten dürfen nicht in ein KI-Werkzeug? Wer entscheidet im Zweifel?
Was ist ein KI-Skill? Ein aufgeschriebener Prozess.
Ein Skill ist nichts Technisches. Die Formel dahinter lautet: So machen wir das hier. Wenn ein neuer Mitarbeiter das lesen und danach arbeiten könnte, kann es die KI auch.
Jeder Skill hat fünf Teile:
- Zweck: Wofür ist das da, in einem Satz.
- Schritte: Was passiert in welcher Reihenfolge.
- Qualitätskriterien: Woran ihr erkennt, dass es gut ist.
- Beispiele: Je eines, das gut ist, und eines, das schlecht ist. Beide echt, nicht erfunden.
- No-Gos: Was auf keinen Fall passieren darf.
So sieht ein fertiger Skill aus:
# Nachfassen nach einem Angebot
## Zweck
Ein Kunde hat ein Angebot bekommen und meldet sich nicht.
Wir erinnern freundlich, ohne Druck aufzubauen.
## Schritte
1. Angebot und letzten Kontakt nachlesen
2. An einem Inhalt anknüpfen, nicht am Angebot
3. Eine konkrete Frage stellen
4. Nächsten Schritt anbieten, nicht fordern
## Qualitätskriterien
- Maximal 90 Wörter
- Keine Floskel im ersten Satz
- Endet mit einer Frage
## No-Gos
- Kein "ich wollte nur kurz nachhaken"
- Keine künstliche Frist erfinden
Die Regel bei uns: eine Datei pro Prozess, Dateiname klein mit Bindestrichen. Damit findet ihn der Mensch, und die KI kann ihn zuordnen.
Wenn du neu dabei bist: Schreib deinen ersten Skill für die Aufgabe, die du am häufigsten machst. Nicht für die komplizierteste. Zwanzig Minuten reichen.
Wenn du schon länger mit KI arbeitest: Deine besten Prompts sind schon halbe Skills. Nimm sie und ergänze nur die zwei Teile, die meistens fehlen: Qualitätskriterien und No-Gos. Genau dort steckt euer Firmenwissen.
Die LOG-Datei: Der Teil, den alle unterschätzen
Eine einzige Datei, in der jede Änderung steht. Neuester Eintrag oben. Vier Punkte pro Eintrag: Was, welche Entscheidungen, warum, und was daraus gelernt wurde.
Und bevor jemand aufstöhnt: Ihr schreibt das nicht. Die KI schreibt es, sie war ja dabei.
# Log: Unser KI-Setup
> Neuester Eintrag oben.
> Was → Entscheidungen → Warum → Learnings
## 14.09.2026 · Setup neu aufgesetzt
Was: Ordner angelegt, Firmenwissen und zwei Skills geschrieben.
Entscheidung: Claude als Hauptmodell, weil unsere Ablage im OneDrive liegt.
Warum: Direkter Ordnerzugriff spart das ewige Hochladen.
Learning: Tonalität war zu allgemein formuliert, Beispiele fehlten.
Warum das Log so viel bringt
Jede KI liest sich in Minuten ein. Du gibst dem neuen Modell den Ordner und es kennt eure ganze Geschichte. Kein Nacherzählen, kein Wieder-von-vorne.
Ihr wiederholt keine Sackgasse. Was vor drei Monaten nicht funktioniert hat, steht schwarz auf weiß da. Sonst probiert es in einem halben Jahr jemand wieder.
Vertretung und Übergabe werden trivial. Wer neu dazukommt, liest das Log von unten nach oben und ist auf Stand.
Der Grund, an den kaum jemand denkt: Audits
Wer nach ISO 9001 oder ISO 27001 zertifiziert ist oder es werden will, muss nachvollziehbar machen, wie Prozesse entstehen, wer sie freigibt und wie sie überprüft werden. Für KI-gestützte Prozesse gibt es diesen Nachweis in den meisten Betrieben schlicht noch nicht.
Das Log ist genau dieser Nachweis, und es entsteht nebenbei. Was der Prüfer sehen will: Wer hat wann was entschieden, auf welcher Grundlage, und wer hat es freigegeben. Mit Log ist das ein Dokument. Ohne Log ist es eine Erzählung. Dasselbe gilt für die Dokumentationspflichten rund um den EU AI Act. Wer belegen kann, wer wann was entschieden hat, steht im Audit deutlich besser da als jemand, der es erzählen muss.
Wir führen so ein Log für unser KI-Team seit der ersten Session. Geschrieben hat es keiner von uns, das macht die KI am Ende jeder Sitzung. Es ist trotzdem das wertvollste Dokument im ganzen Ordner.
Wie du das Setup aufbaust, ohne einen einzigen Ordner selbst anzulegen
Das wäre auch absurd. Statt eine Ordnervorlage auszufüllen, geben wir einem Werkzeug wie Claude Code, Claude Cowork oder ChatGPT Codex eine einzige Datei, und in dieser Datei steht der komplette Arbeitsauftrag. Die KI baut die Struktur, führt das Gespräch mit dir und schreibt die Dateien. Du beantwortest Fragen.
Ein normales Chatfenster im Browser reicht dafür nicht, weil es keine Dateien anlegen kann. Du brauchst ein Werkzeug, das auf deinem Dateisystem arbeiten darf.
So startest du
- Leg einen leeren Ordner an, am besten im OneDrive, SharePoint oder Google Drive, damit er gesichert ist.
- Leg die Arbeitsauftrag-Datei hinein.
- Starte dein KI-Werkzeug in genau diesem Ordner.
- Schreib einen Satz: "Lies die Datei und arbeite sie mit mir ab. Halte dich genau an die Phasen und die Interviewregeln."
Ab da führt dich die KI. Sie fragt, du antwortest, sie schreibt. Zeitaufwand: etwa 45 Minuten, davon die meiste Zeit Fragen beantworten.
Warum ein Arbeitsauftrag und keine Vorlage?
Eine Vorlage müsstest du ausfüllen, und leere Felder füllt niemand aus. Ein Arbeitsauftrag wird abgearbeitet. Derselbe Auftrag funktioniert außerdem in jedem Werkzeug, das auf Dateien arbeiten darf. Auch das ist Unabhängigkeit.
Die Interviewregeln, die den Unterschied machen
Der Arbeitsauftrag enthält sieben eiserne Regeln für die KI. Drei davon sind entscheidend:
Eine Frage nach der anderen. Höchstens zwei Fragen pro Nachricht. Keine Fragebögen, keine Listen. Das ist der ganze Unterschied zwischen einem Gespräch und einem Formular, das niemand ausfüllt.
Sie hakt bei Floskeln nach. "Wir sind sehr kundenorientiert" steht nachher nicht in der Datei. Was dort steht, ist der konkrete Fall, den du auf die Rückfrage hin erzählt hast: "Was tut ihr, das andere in eurer Branche nicht tun? Erzähl mir einen konkreten Fall."
Sie erfindet nichts. Kein Firmenname, keine Leistung, keine Zahl, die sie nicht gehört hat. Wo eine Information fehlt, schreibt sie FEHLT: in die Datei statt etwas Plausibles hinzuzudichten. Am Ende bekommst du eine Liste aller offenen Punkte. Ein ehrliches FEHLT ist hundertmal mehr wert als eine plausible Erfindung, die in zwei Monaten jemand für bare Münze nimmt.
Die sieben Phasen des Aufbaus
- Ankommen und Ausgangslage: Firma in einem Satz, wer arbeitet mit KI, welches Werkzeug, was ist schon aufgeschrieben.
- Die Wissensinventur: Der Schritt, den fast alle überspringen, und der ergiebigste (dazu gleich mehr).
- Firmenkontext erheben: Wer ihr seid, was ihr tut, für wen, was euch unterscheidet, eure Worte. Etwa 15 Minuten.
- Tonalität: Am schnellsten über zwei bis drei eigene Texte, die genau richtig klingen. Etwa 5 Minuten.
- Grenzen: Was nie behauptet, nie ohne Freigabe verschickt, nie eingegeben werden darf. Etwa 5 Minuten.
- Der erste Skill: Für die häufigste Aufgabe, mit gutem und schlechtem Beispiel. Etwa 10 Minuten.
- Das Log und der Abschluss: Erster Eintrag, README als Wegweiser, ehrliche Standortmeldung mit allen offenen FEHLT-Punkten.
Die Wissensinventur: Der Schritt, den fast alle überspringen
Das meiste Firmenwissen ist längst aufgeschrieben. Es liegt nur verstreut: in Angebotsvorlagen, im Qualitätshandbuch, in einer alten Präsentation, in den Onboarding-Unterlagen. Niemand denkt daran, weil es nie "Firmenwissen" genannt wurde.
Die typischen Fundorte:
- Angebote und Angebotsvorlagen, besonders die Leistungsbeschreibungen darin
- Texte von der Website, Broschüren, Imagefolder
- Präsentationen, die ihr Kunden zeigt
- Onboarding-Unterlagen oder Einschulungspläne für neue Mitarbeiter
- Qualitätshandbuch, Prozessbeschreibungen, ISO- oder Zertifizierungsunterlagen
- Preislisten, Leistungskataloge, Konditionen
- Referenzen, Fallbeispiele, Kundenstimmen
- Standardantworten und Textbausteine aus dem Mailprogramm
- Schulungsunterlagen, Handbücher, interne Wikis
- Bestehende Prompts, Custom GPTs oder Chats, die gut funktioniert haben
Lesen allein genügt nicht: Aus Quellen werden Dateien
Eine PDF-Angebotsvorlage und ein Word-Qualitätshandbuch sind für die tägliche KI-Arbeit unbrauchbar, weil kein Werkzeug sie zuverlässig als Anweisung verwendet. Die Aufgabe der KI ist es, aus dem Gefundenen Markdown-Dateien in der Struktur zu bauen:
| Was gefunden wurde | Was daraus wird |
|---|---|
| Angebote, Angebotsvorlagen | 01_Skills/angebot-schreiben.md, plus Leistungsbeschreibungen ins Firmenwissen |
| Website, Broschüren, Imagefolder | Beiträge zu firmenwissen.md und tonalitaet.md |
| Qualitätshandbuch, Prozessbeschreibungen | Je Prozess ein eigener Skill |
| Onboarding- und Schulungsunterlagen | firmenwissen.md, bei Abläufen zusätzlich Skills |
| Standardantworten, Textbausteine | Dateien in 02_Vorlagen/ |
| Preislisten, Leistungskataloge | Abschnitt in firmenwissen.md, mit Stand-Datum |
| Referenzen, Fallbeispiele | Beispielteil in den betroffenen Skills. Echte Beispiele sind Gold |
| Alte Prompts, Custom GPTs, gute Chats | Je Anwendungsfall ein Skill |
| Compliance-, Datenschutz-, Freigaberegeln | grenzen.md |
Dabei gelten vier Regeln: Verdichten, nicht kopieren (ein 40-seitiges Handbuch wird nicht zu einer 40-seitigen MD-Datei). Herkunft vermerken (jede abgeleitete Datei bekommt eine Zeile "Abgeleitet aus: Quelle, Stand Datum"). Veraltetes aussortieren (veraltetes Material richtet mehr Schaden an als gar keines, weil die KI es für gültig hält). Und bei heiklen Inhalten nachfragen statt einfach lesen: Personalakten, Bewerbungsunterlagen, Gesundheitsdaten und Kundendaten unter Verschwiegenheit gehören nicht ins Firmenwissen.
Das Original bleibt Quelle und wird nicht verändert. Die abgeleitete Datei ist ab jetzt das Arbeitsdokument. Wenn sich an der Quelle etwas ändert, wird die MD nachgezogen, nicht umgekehrt.
Ebene 1: Der Motor. Jetzt erst kommt das Modell, und es ist austauschbar.
Wenn das Fundament steht, ist die Frage nach dem richtigen Tool plötzlich klein. Du suchst nicht mehr den einen Anbieter für die Ewigkeit, sondern den, der heute am besten zu deiner Umgebung passt.
Welches KI-Modell passt zu welcher Arbeitsumgebung?
| Wo deine Arbeit liegt | Naheliegende Wahl | Warum |
|---|---|---|
| Microsoft 365, OneDrive, SharePoint, Outlook | Claude oder ChatGPT mit Konnektoren, alternativ Copilot | Copilot sitzt schon in euren Programmen. Die anderen beiden sind im freien Arbeiten oft stärker und lassen sich anbinden |
| Google Workspace, Drive, Gmail | Gemini, ergänzt um NotebookLM | Kürzeste Wege innerhalb der Google-Umgebung, ohne zusätzliche Anbindung |
| Dateien liegen lokal oder gemischt | Ein Werkzeug mit echtem Ordnerzugriff (Claude Code, Codex, Cowork) | Der Fall, der das Fundament am meisten belohnt. Die KI liest das Original, ihr ladet nie wieder etwas hoch |
| Reine Recherche und Textarbeit | Fast egal, nehmt das mit dem besseren Gefühl | Hier unterscheiden sich die großen Anbieter im Alltag am wenigsten |
Die Regel, die wir selbst anwenden: Das passende Modell pro Aufgabe, nicht das prestigeträchtigste. Für rund neun von zehn Aufgaben reicht ein günstiges, schnelles Modell. Teuer wird nur dort eingesetzt, wo die Qualität nachweislich davon abhängt. Wer das trennt, halbiert seine Kosten, ohne dass es jemand merkt.
Welche KI-Lizenz brauchst du wirklich?
Vier Stufen, und die meisten sitzen auf der falschen. Die einen zahlen für Leistung, die sie nie abrufen. Die anderen arbeiten gratis und geben dabei Firmendaten weiter, ohne es zu wissen.
| Stufe | Was du bekommst | Wann sie passt | Wann nicht |
|---|---|---|---|
| Gratis | Zugang zum Ausprobieren, meist mit älteren Modellen und Limits | Zum Kennenlernen und für rein private Spielereien | Sobald Firmendaten im Spiel sind. In Gratisversionen können Inhalte zur Verbesserung der Modelle verwendet werden |
| Einzel-Abo | Aktuelle Modelle, Projekte, Konnektoren, keine Nutzung deiner Inhalte fürs Training | Der Normalfall für Einzelunternehmer und alle, die allein arbeiten | Sobald mehrere Kolleginnen und Kollegen dasselbe Wissen brauchen |
| Team oder Business | Alles aus dem Einzel-Abo plus geteilte Projekte, zentrale Verwaltung, gemeinsame Abrechnung | Ab etwa drei Personen, die regelmäßig mit KI arbeiten | Wenn tatsächlich nur eine Person im Haus damit arbeitet |
| Zugang über Schnittstelle (API) | Bezahlung nach Verbrauch statt Pauschale, unabhängig vom Abo | Für alles, was automatisch im Hintergrund läuft. Wer selten viel nutzt, zahlt hier oft weniger | Für das tägliche Arbeiten am Bildschirm, dafür ist ein Abo bequemer |
Die teuerste Variante ist der Tool-Zoo: drei Abos parallel, weil man sich nie entschieden hat. Das kostet mehr als jede Premium-Stufe und bringt weniger, weil kein einziges davon eure Firma kennt.
Preise ändern sich, dein Ordner nicht. Genau deshalb haben wir mit dem Fundament begonnen. Prüf die aktuellen Preise vor dem Abschluss, aber triff die Entscheidung ohne Angst. Du kannst jederzeit wechseln.
Ebene 2: Die Anbindung. Die KI muss dorthin, wo deine Arbeit liegt.
Solange du Dateien und Textstellen von Hand in ein Chatfenster kopierst, arbeitest du gegen das Werkzeug. Eine Verknüpfung ist in zwei Minuten eingerichtet und spart dir jeden Tag zwanzig.
| Quelle | Was danach möglich ist | Aufwand |
|---|---|---|
| Postfach (Outlook, Gmail) | "Fass mir den Schriftverkehr mit dieser Firma zusammen." Vorbereitung auf Termine, Nachfass-Listen, Antwortentwürfe aus dem echten Verlauf | Zwei Minuten |
| Dateiablage (OneDrive, SharePoint, Drive) | Die KI liest eure Angebote, Protokolle und Verträge direkt im Original. Kein Hochladen, keine veralteten Kopien | Zwei Minuten |
| Kalender | Terminvorbereitung ohne Zuruf, Zeitfenster finden, Nachbereitung mit Aufgabenliste | Zwei Minuten |
| CRM mit fertiger Anbindung (z.B. HubSpot) | Kundenhistorie, Deals und Notizen im Gespräch verfügbar. Briefings entstehen von selbst | Zehn Minuten, Zugriffsrechte klären |
| Eigenes oder Branchen-CRM | Meist keine fertige Anbindung. Drei Wege gibt es trotzdem | Siehe unten |
Drei Wege für Systeme ohne fertige Anbindung
Weg 1: Export in den Ordner. Regelmäßiger Export als Tabelle in deinen KI-Setup-Ordner. Unelegant, aber es funktioniert ab morgen und kostet nichts.
Weg 2: Die KI bedient den Browser. Für Systeme mit Login, die sich nicht anbinden lassen, etwa Ausschreibungsportale. Computer-Use-Funktionen machen das inzwischen möglich.
Weg 3: Anbindung bauen lassen. Lohnt sich erst, wenn ihr täglich damit arbeitet. Vorher ist Weg 1 ehrlicher.
Drei Sätze, die vorher nicht gingen
Nach der Verknüpfung von Postfach und Ordner sind plötzlich Anfragen möglich, die vorher schlicht nicht funktioniert haben:
- "Welche Angebote habe ich in den letzten sechs Wochen verschickt, bei denen noch keine Antwort gekommen ist?"
- "Lies das Protokoll vom letzten Termin mit dieser Firma und bereite mir daraus drei Fragen für morgen vor."
- "Nimm unser Firmenwissen und den Skill zum Nachfassen und schreib die Mail an die drei offenen Fälle."
Der dritte Satz ist der entscheidende. Er kombiniert deine Ablage mit deinem eigenen Skill aus dem Fundament. Genau dafür haben wir es gebaut.
Zwei Dinge dazu: Erst verbinden, dann urteilen. Die meisten finden KI enttäuschend, weil sie ihr nie Zugang zu echtem Material gegeben haben. Mit Anbindung ist es ein anderes Werkzeug. Und: Eine Verknüpfung ist kein Generalschlüssel. Was genau freigegeben wird und wo die sinnvolle Grenze liegt, ist ein eigenes Thema, das wir im Coaching separat behandeln.
Ebene 3: Die Verteilung. Wie kommt der Ordner in deine tägliche Arbeit?
Dafür sind genau drei Fragen zu klären.
Frage 1: Was wird woraus?
Nicht jede Datei wird dasselbe. Je nachdem, wofür du etwas brauchst, wird aus der Datei im Ordner einer von drei Behältern. Die Unterscheidung ist wichtig, weil sonst alles im Chat landet.
Das Projekt. Ein abgegrenzter Arbeitsbereich mit Dauerauftrag und Wissensdateien. Alles, was du darin fragst, kennt den Kontext automatisch. Hier kommen Firmenwissen, Tonalität und Grenzen hinein. Gut für: Vertrieb, Angebote, einen Großkunden, ein laufendes Vorhaben.
Der Skill. Ein aufgeschriebener Prozess, den du in verschiedenen Projekten aufrufen kannst. Die Skill-Datei aus dem Fundament, eins zu eins. Gut für: Nachfassen, Angebot schreiben, Protokoll erstellen.
Die Vorlage. Ein fertiger Textbaustein zum Kopieren, ohne KI dahinter. Nicht alles muss ein Assistent sein, und das Einfachere ist oft das Verlässlichere. Gut für: Standardantworten, Gliederungen, Checklisten.
Die Faustregel: Immer gleich wird eine Vorlage. Immer derselbe Ablauf, aber anderer Inhalt wird ein Skill. Ein ganzer Bereich mit vielen Aufgaben wird ein Projekt.
Frage 2: Wie kommt es ins Werkzeug?
Es gibt genau zwei Arten von Werkzeugen, und die Unterscheidung entscheidet darüber, ob du dich je wieder mit Abgleichen beschäftigen musst.
| Art | Beispiele | Was bei einer Änderung im Ordner passiert |
|---|---|---|
| Sie arbeiten am Original | Claude Code, Codex, Cowork. Copilot auf SharePoint, NotebookLM auf Drive | Nichts. Die nächste Anfrage liest automatisch die neue Fassung, weil es keine Kopie gibt |
| Sie arbeiten mit einer Kopie | Projekte mit hochgeladenen Dateien, Custom GPTs, geteilte Assistenten | Die alte Fassung bleibt liegen, bis ihr sie ersetzt. Und niemand merkt es, weil sie ja weiter antwortet |
Frage 3: Wie bleibt es aktuell?
Nur die zweite Art braucht eine Regel. Wo möglich, wähle das Werkzeug, das direkt am Ordner arbeitet. Dann erledigt sich die Frage von selbst. Für den Rest: Jede Änderung kommt sowieso ins Log. Einmal im Monat das Log durchgehen und die betroffenen Kopien ersetzen. Zehn Minuten. Später kann ein geplanter Agent das übernehmen, der regelmäßig prüft, was sich im Ordner geändert hat, und es weiterverteilt.
Die eine Regel, die alles zusammenhält: Geändert wird immer nur im Ordner. Nie in der Kopie.
Ebene 4: Das Team. Sobald mehrere mitarbeiten, wird aus dem Ordner eine Firmenressource.
Solange einer allein arbeitet, ist alles eine Geschmacksfrage. Ab der zweiten und dritten Person entscheidet sich, ob ihr ein Firmenwissen aufbaut oder fünf private Sammlungen, die sich widersprechen.
Jeder für sich: das Problem
Vier Personen, vier Abos oder Gratiszugänge, vier eigene Prompt-Sammlungen, vier Custom GPTs. Das Ergebnis: vier Qualitätsniveaus, vier Versionen eurer Tonalität. Wer geht, nimmt sein Wissen mit. Und niemand weiß, welche Firmendaten wo gelandet sind.
Eine Quelle, viele Nutzer: die Lösung
Ein gemeinsamer KI-Setup-Ordner, auf den Vertrieb, Marketing, Büro und Geschäftsführung zugreifen. Ein Firmenwissen, gepflegte Skills, dieselbe Tonalität. Wer neu dazukommt, ist am zweiten Tag produktiv. Wer geht, hinterlässt alles.
Drei Bausteine gehören dazu:
Lizenz: Team statt Einzelplätze. Ab etwa drei aktiven Personen ist die Team-Stufe meist die bessere Wahl: geteilte Projekte, zentrale Verwaltung, und du musst nicht bei jedem einzeln kontrollieren, ob er gerade Firmendaten in eine Gratisversion tippt.
Zuständigkeit: Eine Person pflegt den Ordner. Nicht alle dürfen alles ändern. Eine Person trägt die Verantwortung für Kontext und Skills, alle anderen haben nur Leserecht.
Rhythmus: Einmal im Monat zusammensetzen. Was hat funktioniert, was nicht, was wird ein neuer Skill? Wiederkehrendes Feedback ist die beste Quelle für neue Skills. Das Protokoll und den Log-Eintrag schreibt die KI.
So kommt ein neuer Skill bei allen im Haus an
Ein Original, eine verantwortliche Person, ein zentraler Einspielpunkt. Ohne dass irgendjemand etwas kopiert, und ohne dass nach drei Monaten fünf Fassungen im Umlauf sind.
- Die KI schreibt den Skill. Ihr beschreibt den Prozess, die KI gießt ihn in eine MD-Datei im eigenen Ordner und trägt die Änderung selbst ins Log ein. Getippt wird nichts.
- Die verantwortliche Person gibt frei. Eine Person im Haus liest gegen und entscheidet, ob der Skill so aufgenommen wird. Sie verwaltet, sie verfasst nicht. Das ist Minutenarbeit, keine Schreibarbeit.
- Der Admin spielt zentral ein. Der Administrator des Team-Accounts überträgt die Datei in die gemeinsame Wissensbasis. Einmal, für alle.
- Alle arbeiten sofort damit. Niemand kopiert, niemand pflegt eine eigene Fassung. Beim nächsten Update wiederholt sich genau dieser Weg.
Das Rechtemodell
| Rolle | Rechte am Ordner | Warum genau so |
|---|---|---|
| Verantwortliche Person | Lesen und Schreiben | Eine Person, nicht ein Gremium. Sie gibt frei, was die KI geschrieben hat. Ihre Arbeit ist entscheiden, nicht formulieren |
| Administrator der Team-Accounts | Lesen, plus Einspielen in die Werkzeuge | Er verteilt, er verfasst nicht. Die Trennung von Inhalt und Verteilung ist auch im Audit sauberer |
| Alle anderen im Haus | Nur Lesen | Sonst ändert jemand gut gemeint eine Formulierung im Firmenwissen, und ab da klingen alle KI-Antworten anders. Solche Änderungen fallen wochenlang niemandem auf |
Verbesserungen kommen als Meldung, nicht als Änderung. Wer im Alltag merkt, dass ein Skill nachgeschärft gehört, meldet das der verantwortlichen Person. Die lässt die KI die Datei anpassen und den Log-Eintrag dazu schreiben, gibt frei und lässt neu einspielen.
Und es ist zugleich euer Nachweis: Wer ändern darf, wer freigibt und wer verteilt. Das ist genau die Kette, die ein Auditor sehen will. Mit Rechtemodell und Log habt ihr sie schriftlich, ohne zusätzlichen Aufwand.
Dein KI-Setup in 45 Minuten: Zwei Wege
Je nachdem, wo du stehst. Beide enden am selben Punkt.
Neu dabei: Das Startpaket
| Zeit | Schritt | Was genau |
|---|---|---|
| 10 Min | Ordner anlegen und befüllen | Ordner ins OneDrive legen, Firmenwissen diktieren und von der KI zusammenfassen lassen |
| 10 Min | Ein Abo entscheiden | Nach der Tabelle oben: Wo liegt eure Arbeit? Ein Abo, nicht drei. Entscheidung ins Log |
| 15 Min | Erste Quelle verbinden | Postfach oder Dateiablage. Danach die drei Testfragen von oben stellen |
| 10 Min | Ersten Skill schreiben | Für die Aufgabe, die ihr am häufigsten macht. Und den ersten Log-Eintrag |
Schon länger dabei: Das Aufräum-Audit
| Zeit | Schritt | Was genau |
|---|---|---|
| 15 Min | Wissen einsammeln | Projekte, Custom GPTs und beste Chats durchgehen. Alles, was nur dort existiert, wird jetzt eine Datei im Ordner |
| 10 Min | Abos ausmisten | Welches nutzt ihr wirklich täglich? Alles Doppelte kündigen. Prüfen, ob eure Stufe noch passt, nach oben wie nach unten |
| 10 Min | Anbindungen prüfen | Was ist verbunden, was fehlt noch, was habt ihr verbunden und nie genutzt? |
| 10 Min | Log rückwirkend starten | Die drei wichtigsten Entscheidungen der letzten Monate aufschreiben. Ab da läuft es mit |
Wenn du schon ein Setup hast, ist der Auftrag an die KI nicht Aufbau, sondern Aufräumen. Sie liest alles vorhandene Material, zeigt, was doppelt, veraltet oder widersprüchlich ist, und überführt es in die Struktur.
Der eine Satz zum Mitnehmen
Wenn du dir aus diesem Leitfaden einen einzigen Satz merkst, dann diesen: Was funktioniert, wird eine Datei. Nicht ein Chat.
Alles andere ergibt sich daraus. Der Ordner ist das Produkt. Das Modell ist der Motor, den du jederzeit tauschen kannst. Die Anbindung bringt die KI dorthin, wo deine Arbeit liegt. Die Verteilung sorgt dafür, dass eine Änderung überall ankommt. Und das Team-Modell macht aus persönlichen Sammlungen eine Firmenressource, die bleibt, auch wenn Menschen gehen.
Was wir empfehlen
Fang nicht beim Tool an. Fang beim Ordner an. Wer sein Firmenwissen, seine Prozesse und seine Entscheidungen als Dateien in der eigenen Ablage hält, hat in jedem Preisgespräch mit einem Anbieter die besseren Karten und in jedem Audit die Unterlagen schon fertig.
Genau dieses Setup bauen wir im KI-Power Coaching gemeinsam auf, mit dem fertigen Arbeitsauftrag, den du deiner KI gibst, und mit der Frage, wie ein Skill zentral bei allen im Haus ankommt. Und wenn du das lieber begleitet für dein ganzes Unternehmen aufsetzen willst, machen wir das in der Beratung, an euren echten Abläufen.