Das KI-Playbook – Teil 1:

Vor dem weißen Blatt der KI-Revolution

Gastbeitrag

Von

Maximilian Bruhn

Lesezeit:  Min.

Generative KI neu gedacht – grundlegendes Umdenken in der Wissensarbeit

Wer generative KI nur als Instrument sieht, seine bestehenden Prozesse zu automatisieren, springt zu kurz. Mehr Erfolg bringt die Antwort auf die Frage, wie der effektivste Weg mit den Möglichkeiten der KI aussieht. In unserer vierteiligen Serie „Das KI-Playbook“ zeigen wir, wie die KI-Einführung Unternehmen transformiert und wettbewerbsfähig macht.

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In Diskussionen über generative KI dominieren oft technische Kennzahlen der Modelle wie Architekturgrößen, Parameterzahlen oder Inferenzgeschwindigkeit. Doch für Unternehmen abseits der großen KI-Labs ist eine andere Frage entscheidend: Wie schafft diese Technologie nachweislich und nachhaltig Wert in unserer Organisation? Der bisher weitverbreitete Ansatz, die KI lediglich auf bestehende Prozesse aufzusetzen, greift zu kurz.

Statt transformative Potentiale zu erschließen, schöpft diese Implementation generativer KI als zusätzliche Schicht über existierende Infrastrukturen und Prozesse das Potential dieser Technologie bei Weitem nicht aus. Denn generative KI verändert nahezu jede Form der Wissensarbeit grundlegend – deshalb müssen wir bei den grundlegenden Prinzipien ansetzen, nach denen diese Arbeit organisiert und ausgeführt wird.

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Weil Unternehmen heute auf Ressourcen zu einem Bruchteil der Kosten eines Topprogrammierers, Analysten oder Strategen zugreifen können, steht nun die Aufgabe im Mittelpunkt, dieses theoretische Potential in messbare Wertschöpfung zu überführen. In der heute startenden Artikelreihe wird ein umfassendes Framework vorgestellt, das

- einen strukturierten analytischen Ausgangspunkt (Teil 1),

- eine präzise Zuordnung der Fähigkeiten generativer KI (Teil 2),

- eine evidenzbasierte Priorisierung anhand der Unternehmensrealität (Teil 3)

- sowie ein konkretes Modell zur Transformation von Belegschaft und Organisationsstruktur (Teil 4) bietet.

Der analytische Ausgangspunkt beginnt mit First-Principles-Denken.

Generative KI ist probabilistisch, nicht deterministisch: Sie berechnet ihre Ausgaben als Wahrscheinlichkeitsverteilungen über zahlreiche mögliche Tokensequenzen; deshalb kann dieselbe Eingabe bei mehreren Durchläufen leicht variierende, jedoch jeweils stimmige Ergebnisse liefern. Dieser Ansatz birgt zugleich das Risiko von Halluzinationen, wohingegen klassische deterministische Software bei identischem Input stets exakt denselben Output produziert.

Nur wer seine Prozesse in einer tieferen Abstraktionslogik analysiert, kann präzise definieren, wo die Fähigkeiten generativer KI wertschöpfend eingesetzt werden können und welche technischen und organisatorischen Sicherheitsmaßnahmen wie Guardrails oder Governance-Strukturen notwendig sind.

First-Principles-Denken

First-Principles-Denken bezeichnet die Praxis, Systeme nicht auf der Basis übernommener Annahmen oder historisch gewachsener Strukturen zu verbessern, sondern durch radikale Rückführung auf ihre elementaren Bestandteile neu zu konzipieren. Populär geworden ist dieser Ansatz beispielsweise in der frühen Phase der Elektrofahrzeugentwicklung, als Ingenieurteams zunächst physikalische Grenzwerte wie Energiedichte und Leistungsgewicht der Batterien neu kalkulierten und daraufhin die komplette Fahrzeugarchitektur von Grund auf neu entwarfen, statt lediglich bestehende Verbrennerplattformen um E-Motoren zu ergänzen..

Für die Integration generativer KI ist daher ein Perspektivwechsel entscheidend. Statt zu fragen: „Wie können wir unseren aktuellen Prozess optimieren?“, fragt der First-Principles-Ansatz: „Welches Problem lösen wir eigentlich? Und was wäre der effektivste Weg, wenn wir heute neu beginnen würden?“ Wer KI ohne First-Principles-Denken einführt, riskiert, lediglich neue, komplexe Fassaden vor veraltete Strukturen zu setzen – im noch ungefährlichsten Fall mit dem Ergebnis, dass ineffiziente Prozesse nun schneller ineffiziente Ergebnisse produzieren.

Der erste Schritt in der Anwendung unseres Frameworks besteht darin, eine radikale First-Principles-Perspektive zu kultivieren. Also bestehende Prozesse und Annahmen bewusst auszublenden und das unternehmerische Handeln auf seine fundamentale Zweckhaftigkeit zurückzuführen.

Jobs-to-be-done als First Principles für Wissensarbeit

Zur Anwendung des First-Principles-Denken sind zwei Schritte notwendig: Wir führen jedes System und jeden Prozess auf seinen Zweck zurück und zerlegen diesen Prozess dann in seine elementaren Bestandteile. In der Wissensarbeit ist der Zweck eines Prozesses selten ein physisches Ergebnis, sondern meistens ein intellektueller Fortschritt: eine bessere Entscheidung durch tiefe Analyse, ein neues Marktverständnis oder ein überzeugender Text an einen (potentiellen) Kunden. Um nicht bei den Gesetzen der Physik anfangen zu müssen, bietet das Konzept der Jobs-to-be-done (JTBD) einen pragmatischen Ansatz zur Anwendung von First-Principles-Denken auf klassische Wissensarbeit. Jobs-to-be-done beschreiben nicht, wie etwas erledigt wird, sondern welcher Fortschritt warum erreicht werden muss. Sie sind die produktneutralen, lösungsagnostischen Grundeinheiten erfolgreicher Unternehmen, die überdauern, während sich Methoden und Werkzeuge kontinuierlich verändern.

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Die generative KI verändert das Rechtswesen

Ein Job-to-be-done fasst das angestrebte Ergebnis und seinen Folgenutzen in einem Satz zusammen: „Wir müssen (x), damit (y) möglich wird.“ So wird aus einer reinen Prozessbeschreibung wie „Marktanalyse“ ein präziser Auftrag: „Bereitstellung entscheidungsrelevanter Wettbewerbseinschätzungen, damit das Investment-Komitee Allokationen anpassen kann“. Damit bilden sie eine konzeptionelle Brücke zwischen abstrakter Prozessbeschreibung und dem eigentlichen Zweck von Wissensarbeit in Organisationen.

Jobs-to-be-done lassen sich auf jeder Organisationsebene formulieren:

- strategisch orientierte JTBD auf Gesamtunternehmensebene,

- operative JTBD auf Abteilungsebene und

- taktisch konkrete JTBD für individuelle Rollen.

Beispielsweise könnte man eine Vertriebsrolle vereinfacht in drei kritische JTBD aufteilen: erstens „Identifikation und Qualifizierung relevanter Entscheidungsträger, damit Akquisitionsressourcen optimal eingesetzt werden“; zweitens „Strukturiertes Erfassen von Kundenanforderungen, damit passgenaue Lösungsvorschläge entwickelt werden können“; und drittens „Kontinuierliche Beziehungspflege nach Vertragsabschluss, damit Cross- und Upselling-Chancen frühzeitig erkannt werden“.

Um eine Grundstruktur zur späteren Identifikation, Planung und Implementierung von Anwendungen generativer KI zu haben, ist die Formulierung der relevanten Jobs-to-be-done sicherlich aufwändig, aber auch essenziell. Genau für dieses Inventar werden wir methodisch im Lauf der Serie die passende generative KI-Architektur finden, Filterungskriterien auf Grundlage von angestrebtem Nutzen und Risiken anwenden und einen Plan für die Integration in die Unternehmensorganisation aufstellen.

Elementare Bausteine der Jobs-to-be-done

Ein Job-to-be-done beschreibt, warum ein Ergebnis gebraucht wird, und nicht, wie es entsteht. Um von der Absicht, etwas zu tun, zur passenden Anwendung zu gelangen, bietet es sich an, jeden Job-to-be-done in drei elementare Bausteine zu zerlegen: Inputs, (kognitive) Transformation und Outputs. Diese granulare Darstellung hilft nicht nur bei der Identifikation der Use-Cases, sondern bietet auch erste Ansatzpunkte für Priorisierungskriterien wie Risikoeinschätzung und technischen Aufwand.

1. Input(s): alle Daten, Dokumente oder Signale, die in den Prozess einfließen – der Rohstoff, der die Qualität aller folgenden Schritte bestimmt.

2. (Kognitive) Transformation: die kognitiven oder operativen Aktionen, mit denen aus Rohdaten verwertbares Wissen wird: analysieren, korrelieren, priorisieren, verdichten.

3. Output(s): das fertige Ergebnis in der für den Adressaten optimalen Form – vom Entscheidungsvorschlag über einen automatisierten Work-Item bis zum interaktiven Dashboard.

Mit identifizierten Jobs-to-be-done und den jeweiligen Informationen entsteht eine Art diagnostischer Canvas, auf dem die Rolle der generativen KI im nächsten Schritt methodisch eingeordnet werden kann. Generative KI selbst entfaltet ihre Stärke in der kognitiven Transformation, wobei Input(s) und Output(s) die entscheidenden Faktoren und „Hotspots“ für rechtliche, datenschutztechnische und risikorelevante Fragen sind, die bei der Planung in jedem Fall einbezogen werden müssen. In der folgenden Tabelle sind Beispielangaben zum Vertriebsbeispiel angeführt.

Nach dem Ausfüllen des diagnostischen Canvas haben wir einen analytischen Startpunkt für das Identifizieren der passenden Anwendungsmuster von generativer KI für jeden Job-to-be-done. Wer in seiner bestehenden Struktur noch einen Schritt weitergehen möchte, um das transformative Potential generativer KI besser zu verstehen und zu erschließen, kann dies mit dem folgenden Gedankenexperiment tun.

Der neue KI-Kollege

Das bestehende Inventar an Jobs-to-be-done und deren Inputs, Transformationen und Outputs spiegelt zwangsläufig momentane oder historisch gewachsene (Kapazitäts-)Grenzen wider: die Anzahl an Mitarbeitern, das Budget oder allgemeine technische und organisatorische Limitationen.

Das Versprechen der generativen KI bezieht sich bei der Wertschöpfung allerdings nicht nur auf die Optimierung bestehender Prozesse, sondern vor allem auf die radikale Erweiterung kognitiver Möglichkeiten. Um diese Dimension systematisch besser zu erschließen, kann ein einfaches Gedankenexperiment helfen: Das Unternehmen, die Abteilung oder die Rolle wird mit einem KI-Kollegen erweitert. Dieser neue KI-Kollege ist in seiner Aufmerksamkeitsspanne nicht eingeschränkt, besitzt eine extreme Arbeitsgeschwindigkeit und hat eine extrem breite Basis an fortgeschrittenem Wissen.

Dieser neue Kollege soll so gewinnbringend wie möglich eingesetzt werden (hier bietet es sich an, nochmals den definierten „Fortschritt“ im JTBD zu verinnerlichen). Wie und für was würden wir den neuen Kollegen einsetzen, wenn wir unseren Fortschritt um mindestens den Faktor 100 steigern müssten? Welche Aufgaben würden wir dem Kollegen geben und somit massiv skalieren, wenn Kapazitätsgrenzen entfielen? Welche (komplexen) kognitiven Aufgaben bleiben konstant unerledigt, obwohl ihr Nutzen anerkannt ist? Welche neue Wertschöpfung würde durch einen solchen KI-Kollegen möglich, der kontinuierlich denkt, auswertet oder sogar entscheidet?

Die Anwendung dieses Gedankenexperiments führt zur Identifikation von „Blue-Ocean-Jobs“, die mit heutigen Mitteln schwer oder unmöglich zu erfüllen sind, aber durch generative KI potentiell operationalisierbar werden. Es verschiebt den Fokus von Effizienz hin zu Additivität: nicht „Wie kann KI uns helfen, Bestehendes besser zu machen?“, sondern „Was könnten wir neu ermöglichen, weil generative KI existiert?“ Für unsere Sales-Rolle könnte das KI-Kollegen-Gedankenexperiment zum Beispiel folgende „Blue Ocean“-Möglichkeiten ergeben:

- kontinuierliche Marktbeobachtung und Gelegenheitserkennung: Ein KI-Kollege könnte Tausende Unternehmensnachrichten, Finanzberichte und Social-Media-Signale parallel überwachen und präzise jene Momente identifizieren, in denen Organisationen empfänglich für neue Lösungen sind (Führungswechsel, Expansionen, Strategieanpassungen). Die menschliche Kapazitätsgrenze von 10 bis 15 Accounts pro Tag würde auf Hunderte oder Tausende potentielle Gelegenheiten erweitert.

- personalisierte Beziehungspflege in Echtzeit: Statt punktueller Kontaktmomente könnte eine permanente, kontextsensitive Kommunikationsbrücke bestehen. Jeder Kunde erhielte individuell abgestimmte Inhalte, Hilfestellungen und Entwicklungsmöglichkeiten – nicht als generische Newsletter, sondern als spezifische Antworten auf proaktiv erkannte Bedürfnisse oder Herausforderungen.

- dynamische Angebotsentwicklung: Anstelle standardisierter Produktkataloge könnte ein KI-System kontinuierlich maßgeschneiderte Lösungskonzepte für jeden Kunden entwickeln und anpassen – basierend auf dessen Nutzungsverhalten, Branchenentwicklung und strategischen Zielen.

Wie in diesem Beispiel entstehen durch das Gedankenexperiment zusätzliche Jobs-to-be-done, die bisher nie explizit formuliert wurden und trotzdem im nächsten Schritt unbedingt mit einbezogen werden sollten. Wer weiterhin in bestehenden Kapazitätslimitationen denkt, wird nur ein Bruchteil von der theoretischen Wertschöpfung durch generative KI verstehen und implementieren können.

Vom analytischen Anker zur konkreten Planung

First-Principles-Denken ist der konzeptionelle Ankerpunkt unseres Frameworks zur KI-Transformation. Es zwingt zur Klarheit, wo sonst Operationalisierung aus Gewohnheit stattfindet. Jobs-to-be-done-Analysen strukturieren Aufgabenprofile, die wir konkretisiert mit ihren Bausteinen Input(s), Transformationen und Output(s) zur Planung der technologischen Umsetzung nutzen können. Zusätzlich erweitert das KI-Kollegen-Gedankenexperiment den Rahmen um eine Innovationsdimension.

Diese erarbeitete Grundstruktur aus JTBD-Inventar und der Erweiterung durch das Gedankenexperiment vereinheitlicht eine erste ausführliche Liste möglicher Wertschöpfungshebel von generativer KI. Sie ist das Fundament für viele der nachgelagerten Entscheidungen im Implementierungsprozess. Beispielsweise bei der Priorisierung von möglichen Projekten und bei der Definition von Evaluationsmetriken werden wir diese Vorbereitungen wieder verwenden. Die Identifikation von „Blue Ocean“-Opportunities kann außerdem den Executive-Buy-in erheblich erleichtern: Das Hinterfragen oder Verändern bestehender Verantwortungsbereiche oder etablierter Prozesse ist unternehmensintern meist sensibel. Dagegen sind additive Jobs-to-be-done häufig einfacher umzusetzen, da oftmals keine interne, möglicherweise politische Dimension eine große Rolle spielt.

Im nächsten Schritt folgt die logische Fortsetzung der Analyse: die Zuordnung konkreter Gen-AI-Lösungsmuster (Patterns) zu den identifizierten (kognitiven) Transformationen in jedem Job-to-be-done. Hier werden wir die konkrete Implementierung finden, die für jeden Job den größten Nutzen verspricht. Mit diesem Schritt und der angeschlossenen Priorisierung anhand wesentlicher Kriterien wird aus dem analytischen Startpunkt ein Umsetzungsplan. Doch dieser Schritt ist nur dann belastbar, wenn der erste – die Prozessanalyse nach First Principles – mit der hier beschriebenen methodischen Disziplin erfolgt.

Maximilian Bruhn

Maximilian Bruhn verantwortet seit 2025 als Leiter für generative KI die strategische Implementierung und technische Weiterentwicklung von GenAI-Lösungen bei der *Frankfurter Allgemeinen Zeitung*. Zuvor war er in verschiedenen Funktionen innerhalb des digitalen Ökosystems tätig – unter anderem in Technologieunternehmen, Strategieberatungen und Venture-Capital-Fonds.

Bild: Privat

Das KI-Playbook – Teil 2:

Von kognitiven Transformationen zu KI-Architekturen

Gastbeitrag

Von

Maximilian Bruhn

Lesezeit:  Min.

Generative KI neu gedacht – grundlegendes Umdenken in der Wissensarbeit

Wer generative KI nur als Instrument sieht, seine Prozesse zu automatisieren, springt zu kurz. In der Serie „Das KI-Playbook“ zeigen wir, wie die KI Unternehmen wettbewerbsfähig macht.

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Im ersten Teil unserer Serie haben wir einen analytischen Rahmen entwickelt, um Unternehmensprozesse für die Generative-KI-Transformation auf ihre elementaren Bausteine zurückzuführen. Diese First-Principles-Analyse hat ein umfassendes Inventar an „Jobs to be done“ (JTBD) geliefert. Diese wurden sowohl aus bestehenden Prozessen abgeleitet als auch mithilfe unseres KI-Kollegen-Gedankenexperiments als neue Potentiale identifiziert.

Diese systematische Dekomposition aller Aufgaben in ihre Einzelbestandteile schafft eine präzise Ausgangsbasis, von der aus wir nun die tatsächlich transformativen Anwendungen identifizieren können, um daraus eine konkrete Roadmap zu entwickeln. Das entwickelte Inventar repräsentiert das theoretische Spektrum möglicher Einsatzfelder für generative KI.

Von der Analyse zur Architektur

In Teil 2 unseres Frameworks widmen wir uns nun der konzeptionellen Brücke zwischen diesem abstrakten Zweck – den Jobs to be done als klar definiertem Fortschritt – und der praktischen Frage, welche konkreten Gen-AI-Mechanismen diesen Fortschritt erzeugen, skalieren oder transformieren können. Anschließend machen wir damit den ersten Schritt in Richtung Implementierung.

Drei Kernfragen müssen dafür beantwortet werden:

1. Welche grundlegenden Architekturmuster von Gen-AI-Anwendungen lassen sich identifizieren?

2. Wie ordnen wir diese Muster systematisch den kognitiven Transformationen in unseren Jobs to be done zu?

3. Welche Implikationen ergeben sich daraus für bestehende Arbeitsprofile und Organisationsstrukturen?

Mustererkennung bei Implementierungen generativer KI

Um das JTBD-Inventar in technische Architekturkonzepte zu übersetzen, bedarf es einer strukturierten Taxonomie typischer Implementierungsmuster. Die folgenden vier Grundmuster bilden eine Orientierung, um zwischen abstrakter Wertschöpfungslogik und konkreter technischer Realisierung zu vermitteln.

Je nach Branche, Unternehmen und KI-Expertise lohnt es sich, bei diesem Schritt im Framework entweder weitere, eigene Muster zu definieren oder die bestehenden Muster weiter aufzusplitten. Dennoch ermöglicht bereits diese erste einfache Kategorisierung belastbare Einschätzungen zu Implementierungskomplexität, erforderlichen Datenstrukturen und Kompetenzprofilen im Unternehmen.

1. Inhaltsgenerierung und Personalisierung

Dieser erste Punkt „Inhaltsgenerierung und Personalisierung“ umfasst Anwendungen, bei denen generative KI neue Inhalte erstellt oder bestehende umformuliert. Das reicht von Marketingtexten und Produktbeschreibungen bis zu personalisierten Kundennachrichten und technischen Dokumentationen. Die einfachste Implementierung erfolgt typischerweise durch Prompt Engineering mit Standardmodellen wie Claude oder Gemini. Komplexere Implementierungen umfassen das Fine-Tuning bestehender Modelle oder agentische Prozesse. Die wichtigste Voraussetzung ist die Definition klarer Stilrichtlinien und Output-Formate sowie das Definieren effektiver Guardrails.

2. Wissenszugriff und Anwendung

In diesem Muster fungiert generative KI primär als Informationsvermittler, dessen Kernkompetenz im Auffinden und kontextgerechten Bereitstellen von Informationen liegt – nicht in deren vertiefter Analyse. Der Hauptnutzen besteht im Lokalisieren und Extrahieren der Fakten und Antworten aus umfangreichen Wissensbeständen. Typische Anwendungen sind interne Wissensdatenbanken oder (technische) Support‑Assistenten. Implementiert wird häufig eine Retrieval-Augmented-Generation(RAG)-Pipeline, bei der in diesem Muster die Retrieval‑Komponente klar im Vordergrund steht und die KI-Antworten in nutzerfreundlicher Form präsentiert.

3. Strukturierte Analyse und Entscheidungsunterstützung

Dieses Muster zeichnet sich durch die systematische Anwendung definierter Bewertungskriterien aus. Typische Anwendungen sind die Prüfung von Anträgen, Risikobewertungen oder die Evaluation von Strategieoptionen nach festgelegten Parametern. Die Implementierung erfolgt mithilfe eines strukturierten Prompt Engineerings mit Bewertungskriterien, Klassifizierungsanwendungen von generativer KI durch weiter trainierte Modelle oder spezielle Reasoning-Frameworks, die den analytischen Prozess transparent und nachvollziehbar machen.

4. Informationssynthese

Dieses Muster fokussiert auf die Entdeckung und Kompression relevanter Erkenntnisse aus heterogenen Datenbeständen. Im Gegensatz zum Wissenszugriff geht es nicht um die Lokalisierung spezifischer Fakten, sondern um die Identifikation übergreifender Muster und Trends. Die technische Implementierung kann ebenfalls RAG-Architekturen zum Liefern des relevanten Materials nutzen. Der Mehrwert entsteht jedoch erst durch die tiefe Analyse und Bewertung der Informationen zum Beispiel durch fortgeschrittene Prompt-Pipelines. Typische Anwendungen sind die Analyse von Markttrends, Kundenfeedback-Aggregation, Wettbewerbsbeobachtungen oder die Verdichtung umfangreicher Forschungsliteratur.

Von atomaren Mustern zu agentischer Orchestrierung

KI-Agenten sind autonome Systeme, die sich fundamental von fest definierten Verarbeitungspipelines unterscheiden. Während eine Pipeline einen vordefinierten Ablauf mit fester Sequenz durchläuft, zeichnen sich Agenten durch drei Kernmerkmale aus:

1. Autonome oder semiautonome Planung: Agenten können eigenständig Pläne zur Aufgabenbewältigung erstellen und diese dynamisch anpassen.

2. Selbst gesteuerte Tool-Verwendung: Agenten entscheiden selbst, welche Werkzeuge (APIs, Datenquellen, Modelle) sie wann und wie einsetzen.

3. Reflexive Bewertung: Agenten können Zwischenergebnisse evaluieren und können bei Bedarf iterativ nachsteuern.

Diese agentischen Systeme entstehen, wenn zwei oder mehr der zuvor definierten Grundmuster (Inhaltsgenerierung, Wissenszugriff, strukturierte Analyse, Informationssynthese) nicht in einer festen Kette, sondern in einer flexiblen, selbst gesteuerten Orchestrierung verbunden werden.

Ein Agent könnte beispielsweise bei einer komplexen Kundenanfrage wie „Welche Ihrer Lösungen eignet sich am besten für unsere Anforderungen im Bereich Datenanalyse unter Berücksichtigung unserer Compliance-Vorgaben?“ zunächst autonom entscheiden, Informationen über den Kunden abzurufen (Wissenszugriff), dann mögliche regulatorische Anforderungen der Branche zu recherchieren (Informationssynthese), anschließend die Eignung verschiedener Produkte systematisch zu bewerten (strukturierte Analyse) und schließlich eine Empfehlung mit Implementierungsvorschlägen zu formulieren (Inhaltsgenerierung). Bei unklaren Kundenanforderungen könnte er selbständig Rückfragen einleiten, statt einen unvollständigen Prozess abzuschließen.

Für den Einsatz eines agentischen Systems sprechen insbesondere dynamische Szenarien mit situationsspezifischem Anpassungsbedarf, während fest definierte Workflow-Pipelines bei klar strukturierten Prozessen effizienter und vor allem weniger fehleranfällig sein können.

Während atomare Muster meist mit Standard-APIs und Implementierungen realisierbar sind, erfordern Agenten spezialisierte Frameworks für Planung, Ausführung und Monitoring. Der Mehrwert agentischer Systeme entsteht durch ihre Anpassungsfähigkeit bei komplexen Anforderungen, die 24/7-Ausführung selbst gesteuerter Workflows und die Reduzierung manueller Prozesseingriffe. Gleichzeitig steigen die Risiken durch höhere Anfälligkeit für unvorhersehbare Handlungen und der damit verbundene Governance-Aufwand.

In der Anwendung dieses Frameworks empfiehlt es sich daher, zum Start der Planung einer Strategie zunächst die JTBD mit den grundsätzlichen Mustern zu kategorisieren, bevor man sich in über die Skalierung zu agentischen Workflows Gedanken macht. Die konsequente Kategorisierung erweist sich hier als besonders wertvoll, da mehrere verwandte JTBD in einem gemeinsamen agentischen System orchestriert werden können. Die bereits erfolgte Analyse der Inputs, Transformationen und Outputs schafft zudem Klarheit über die erforderlichen Tools, Datenquellen und Guardrails, die der Agent benötigt.

Matching von Mustern und Jobs to be done (JTBD)

Der Übergang vom Jobs-to-be-Done-Inventar zur technischen Umsetzung erfolgt nun durch systematisches Matching zwischen kognitiven Transformationen und Gen-AI-Implementierungsmustern. Wichtig zu betonen ist, dass wir an dieser Stelle lediglich eine theoretische Zuordnung zwischen einer potentiellen Gen-AI-Architektur und der kognitiven Transformation vornehmen. Die Fragen, ob diese Projekte tatsächlich implementiert werden sollen, ob sie mit der Unternehmenskultur und den strategischen Zielen harmonisieren und wie technische Details aussehen, werden im Rahmen der Priorisierung und Bewertung in Teil 3 näher beleuchtet.

Für jeden im ersten Teil definierten Job to be done wurden bereits die erforderlichen Inputs, Transformationen und Outputs identifiziert. Basierend auf der dominierenden Transformation ordnen wir nun das entsprechende Gen-AI-Muster zu:

- Inhaltsgenerierung: Kognitive Transformationen, bei denen Informationen in neue textuelle oder multimediale Formate übersetzt werden. Beispiele: Formulierung von Produktbeschreibungen, Erstellung von Marketingtexten, Übersetzung zwischen Fachterminologien.

- Informationssynthese: Kognitive Transformationen, die große Informationsmengen verdichten und Muster erkennen. Beispiele: Zusammenfassung von Marktforschungsberichten, Analyse von Kundenfeedback-Trends, Identifikation von Mustern in großen Datensätzen.

- Strukturierte Analyse und Entscheidungsunterstützung: Kognitive Transformationen, die systematisch vorgegebene Kriterien anwenden und bewertende Aussagen generieren. Beispiele: Bewertung von Projektvorschlägen, Risikoanalyse potentieller Investitionen, Compliance-Prüfungen.

- Wissenszugriff: Kognitive Transformationen, die spezifische Informationen in komplexen Wissensbeständen lokalisieren. Beispiele: Beantwortung technischer Support-Anfragen, Recherche in Rechtsvorschriften, Navigation in technischen Dokumentationen.

KI-Muster als Schlüssel zur Analyse von Tätigkeitsprofilen

Neben der analytischen Basis für die Priorisierung und Implementierung einzelner Projekte gibt uns die Zuordnung von Gen-AI-Mustern zu dominanten kognitiven Transformationen in den identifizierten Jobs to be done die Möglichkeit zu einem weiteren Gedankenexperiment: Wie werden sich Tätigkeitsprofile im Unternehmen mittelfristig verändern, wenn die kognitiven Transformationen der dazugehörigen Jobs to be done systematisch durch KI übernommen oder augmentiert werden können?

Beispielsweise dominieren für einen Investmentanalysten heute beim Recherchieren und Aggregieren von heterogenen Daten sowie beim Identifizieren und Bewerten von Investmentmöglichkeiten die kognitiven Transformationen „Informationssynthese“ und „Strukturierte Analyse“. Gen-AI-Muster und agentische Prozesse können hier schon heute qualitativ hochwertige Unterstützung durch Augmentierung liefern. Wo und in welcher Form wird sich dadurch das Tätigkeitsprofil des Analysten ändern, und wie müssen sich die Organisationen neu aufstellen, um Wertschöpfungsketten optimal aufzusetzen? Die Perspektive auf Basis kognitiver Transformationen in Jobs to be done gibt uns eine Möglichkeit, Hypothesen zur Beantwortung dieser Fragen zu formulieren.

Selbstverständlich sind moderne Arbeitsprofile viel mehr als kognitive Transformationen von Inputs zu Outputs für das Erreichen von Fortschritt. Sie besitzen ebenso soziale, emotionale und kulturelle Dimensionen vom Vertrauensaufbau in Kundenbeziehungen über kreative Kollaboration bis hin zur Integration unterschiedlicher Perspektiven und Wertsysteme. Die rein kognitive Ebene gibt uns somit nur eine von vielen, komplementären Perspektiven, die womöglich sehr branchen- und unternehmensspezifisch sind. Sie ist somit einzig als Orientierung und Denkanstoß zu sehen, der im weiteren Teil der Serie nochmals vertieft wird.

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Mit den folgenden Heuristiken lassen sich Hypothesen über die wahrscheinliche Evolution der Tätigkeitsprofile entwickeln: Welche Aspekte vermutlich automatisiert, welche augmentiert werden und welche vollständig neu entstehen werden. Die Heuristiken fokussieren bewusst ausschließlich auf das kognitive Wertschöpfungsmuster und abstrahieren von strategischen, kulturellen oder markenrelevanten Faktoren.

Drei Heuristiken zur Neugestaltung der Arbeitsprofile

1. Automatisierung, wo kein Differenzierungsvorteil besteht

JTBD mit hohem Anteil an Inhaltsgenerierung oder regelbasierter Informationssynthese, denen kein strategischer Alleinstellungswert innewohnt, sind primäre Kandidaten für Vollautomatisierung. Standardisierte Produktbeschreibungen, Routine-Reportings oder einfache Zusammenfassungen lassen sich mit generativer KI nahezu verlustfrei skalieren. Strategischer Alleinstellungswert entsteht hingegen dort, wo tiefe Domänenexpertise, originäre Perspektiven oder kulturell-ethische Abwägungen erforderlich sind – wie im Journalismus, in komplexen Marktanalysen oder in kreativer Konzeptentwicklung. Diese differenzierenden Expertenleistungen bleiben Domäne menschlicher Kreativität und kritischen Denkens und fallen eher in die Augmentierung.

2. Augmentierung, wenn Urteilsvermögen erfolgskritisch ist

Wo strukturierte Analyse oder Wissenszugriff den Kern bilden und Fehlentscheidungen teuer wären, etabliert sich das Mensch-KI-Tandem. Die KI bereitet Daten auf, bewertet Optionen entlang definierter Kriterien und unterbreitet Entscheidungsentwürfe. Der Mensch setzt Kontext, kalibriert Risiken und verantwortet das finale Urteil.

3. Koordination als neue Wertschöpfungsklasse

Steigt die Dichte automatisierter und augmentierter Teilprozesse, entstehen Metarollen: Spezialisten für Prompt  und Workflow Engineering, Systemüberwachung sowie Qualitätssicherung. Sie orchestrieren das Zusammenspiel zwischen Mensch und Maschine und verankern stetige Lernzyklen. Hier entstehen durch den Einsatz von KI neue Jobs to be done, die in bestehende Rollen einfließen oder neue Rollen erschaffen.

Rekomposition statt Substitution am Beispiel Vertrieb

Betrachten wir unsere exemplarische Vertriebsrolle im Licht dieser Heuristiken: Die Identifikation von Entscheidungsträgern und die Marktbeobachtung (Informationssynthese) werden zunehmend automatisiert, während Beziehungspflege und komplexe Kundenanforderungsanalysen zu augmentierten Tätigkeiten werden, bei denen die KI Informationen aufbereitet und der Vertriebsmitarbeiter die persönliche Interaktion und strategische Bewertung übernimmt.

Gleichzeitig entstehen neue Rollen für „AI-Sales-Enablement“, die für die Qualitätssicherung der KI-generierten Vertriebsinformationen und die stetige Optimierung der vertriebsspezifischen KI-Systeme verantwortlich sind. Die beispielhafte Vertriebsrolle entwickelt sich so weg von Transformationen der Informationsverarbeitung hin zu einer stärker strategisch-beziehungsorientierten Tätigkeit.

Aus diesen Heuristiken ergibt sich in naher Zukunft daher keine zwangsläufige Subtraktion von Arbeitsplätzen, sondern eine teils radikale Rekomposition von Arbeitsprofilen: Routinetätigkeiten und kognitive Transformationen mit geringem Differenzierungswert werden Kandidaten für Automatisierung, wertstiftende Analysen werden durch KI augmentiert und optimiert, tiefe Expertise zur Bewertung und Evaluation wird wertvoller. An den Schnittstellen steigt der Bedarf an menschlicher Steuerung und Bewertung und den dafür benötigten Kompetenzen.

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Organisationen stehen somit weniger vor einer Frage der Personalreduktion, sondern vor der Aufgabe, zukunftsfähige Aufgabenportfolios zu gestalten, die das optimale Zusammenspiel von menschlicher Expertise und generativer KI ermöglichen. Die Qualität und Geschwindigkeit, mit der Unternehmen ihre organisatorischen Strukturen und Rollenprofile an diese KI-getriebene Transformation anpassen, wird entscheidend dafür sein, ob sie in der Ära der KI-Revolution zu den Gewinnern oder Verlierern gehören.

Vom Raster zur Roadmap

Mit der systematischen Verknüpfung von Jobs to be done und den vier Gen-AI-Implementierungsmustern haben wir eine methodische Brücke zwischen strategischem „Warum?“ und technischem „Wie?“ geschlagen. Das entstandene Zuordnungsraster bildet den Ausgangspunkt für eine strategisch fokussierte Implementierung.

Im nächsten Teil unserer Serie transformieren wir diese umfassende Potentiallandschaft in eine priorisierte Roadmap. Durch Priorisierung anhand der Dimensionen Wertschöpfungspotential und Time to Impact, technische Machbarkeit und Risiko/Governance-Anforderungen werden wir eine fundierte Entscheidungsgrundlage schaffen. Die resultierende Priorisierung ebnet den Weg für das KI-Adoptionsmodell in Teil 4.

Maximilian Bruhn

Maximilian Bruhn verantwortet seit 2025 als Leiter für generative KI die strategische Implementierung und technische Weiterentwicklung von GenAI-Lösungen bei der *Frankfurter Allgemeinen Zeitung*. Zuvor war er in verschiedenen Funktionen innerhalb des digitalen Ökosystems tätig – unter anderem in Technologieunternehmen, Strategieberatungen und Venture-Capital-Fonds.

Bild: Privat

Table of Contents

Das KI-Playbook – Teil 1:

Das KI-Playbook – Teil 2: