Step 3: Spezifizieren der KI-Aufgaben

Welche Information brauchen wir an den ausgewählten Engpässen genau – und was muss dafür geleistet werden?

In der Analyse haben Sie die Informationsengpässe ausgewählt, die wichtige Entscheidungen und dadurch den gesamten Workflow bremsen. Jetzt werden aus einem allgemeinen Problem präzise Anforderungen.

Statt „Die Lieferantensuche muss schneller werden.“, fragen Sie:

Hier kommt ein spezielles Tool zum Einsatz, das CORDS-Profil.

Das CORDS-Profil – (Protokoll der aktuellen Datenverarbeitung am Informations-Engpass)

• Was ist CORDS? Ein Leitfaden zur Erhebung der aktuellen Datenverarbeitung und Informationsnutzung in einem Workflow durch Mitarbeiter oder IT-Systeme.
• Wozu dient CORDS? CORDS fragt nach den Merkmalen der aktuellen Arbeitsschritte der Datenverarbeitung für die Outputinformationen, damit sie lückenlos und eindeutig erfasst und beschrieben werden.
• Was ist der direkte Nutzen von CORDS? Falls die aktuellen Arbeitsschritte der Datenverarbeitung und die Outputinformationen lückenlos und eindeutig beschrieben werden können, lässt sich eine KI mit hoher Wahrscheinlichkeit entsprechend trainieren und integrieren.
• Was ist in CORDS drin? CORDS beschreibt die fünf Komponenten und Voraussetzungen, um aus Daten verlässlich die gewünschten Informationen zu generieren:
• C – Context (Kontext): Ist eindeutig definiert, wer, wo, wann und wozu die Informationen nutzt? (und wer heute die Daten wie und womit verarbeitet?)
• O – Output Info: Ist die gewünschte Information eindeutig definiert?
• R – Rules (Regeln): Sind die Regeln (und Algorithmen) der Datenverarbeitung bekannt und eindeutig definiert?
• D – Data (Daten): Sind die verwendeten Rohdaten selbst eindeutig definiert?
• S – Sources (Quellen): Sind die Herkunft und die Quellen der Daten eindeutig definiert und legitim?

CORDS beschreibt die Informationsleistung so genau, dass daraus später ein klarer Auftrag an die KI entstehen kann. Aus der heutigen Verarbeitung der Daten zu Informationen ergibt sich konsequent das KI-Anforderungsprofil.

Welche Information brauchen wir an diesem Engpass wirklich?

1. Worum geht es?

Aus der Analyse kennen Sie:

• den Bottleneck,
• die betroffene Entscheidung,
• die heute benötigte Information,
• das heutige Informationsproblem.

Das reicht für die Entwicklung einer KI-Lösung noch nicht. Ein Entwickler oder eine KI kann wenig mit einer Aussage anfangen wie:

Das muss genauer werden. Für jede ausgewählte kritische Stelle beschreiben Sie deshalb die Informationsversorgung mit fünf Fragen:

Context: Wer braucht die Information, wann, wo und wozu?

Output: Welche Information muss konkret vorliegen?

Rules: Nach welchen Kriterien und Regeln wird aus Daten eine brauchbare Information?

Data: Welche Daten werden dafür benötigt?

Sources: Woher stammen diese Daten?

.

2. Was haben Sie am Ende?

Für jeden ausgewählten Informationsengpass haben Sie ein ausgefülltes CORDS-Profil.

Damit ist klar:

• in welchem Kontext die Information gebraucht wird,
• welche Outputinformationen in diesem Kontext zu liefern sind,
• welche Regeln der Verarbeitung von Daten gelten,
• welche Daten mit welchen Merkmalen verarbeitet werden,
• aus welchen Quellen sie stammen.

3. Was brauchen Sie dafür?

Sie brauchen:

• Ihre priorisierten Informationsengpässe aus der Analyse des Workflows,
• die Entscheider und Workflow-Mitarbeiter an dieser Stelle,
• reale Beispiele,
• heutige Informationsoutputs,
• Daten und Dokumente,
• Regeln, Kriterien und Erfahrungswissen,
• Kenntnis der genutzten Quellen.

Wichtig:

Niemand anderes kann das entscheiden.

4. Wie gehen Sie vor?

Schritt 1 – Context und Output präzisieren

Fragen Sie zuerst nach dem Output:

Notieren Sie die Antworten möglichst genau wie:

Output bedeutet, Inhalte, Struktur, Format und messbare Qualitätsmerkmale der benötigten Information festzulegen.

Der Output sollte so genau beschrieben werden, wie Sie ihn auch einem guten Mitarbeiter als Arbeitsauftrag geben würden.

Schritt 2 – Rules, Data und Sources erfassen

Jetzt fragen Sie:

Data

Welche konkreten Daten brauchen wir?

Zum Beispiel:

• Preise,
• Produktmerkmale,
• Lieferzeiten,
• Qualitätswerte,
• Zertifikate,
• historische Erfahrungen.

Sources

Woher stammen diese Daten?

Zum Beispiel:

• ERP,
• Datenbanken,
• Dokumente,
• E-Mails,
• Websites,
• Tabellen,
• externe Datenquellen.

Rules

Welche Kriterien machen aus Rohdaten eine Entscheidungsvorlage?

Zum Beispiel:

• Mindestqualität,
• Preisobergrenze,
• Zertifizierungen,
• Mindestmenge,
• Lieferfähigkeit,
• Ausschlusskriterien.

Die Regeln sind die Kriterien, nach denen Daten gefiltert, verglichen, bewertet und schließlich zu Informationen verarbeitet werden.

Schritt 3 – HEUTE und SOLL gegenüberstellen

Jetzt fragen Sie:

Zum Beispiel:

HEUTE

• drei Wochen,
• unvollständig,
• mehrere manuelle Recherchen,
• unterschiedliche Formate.

SOLL

• innerhalb eines Tages,
• alle relevanten Kriterien enthalten,
• strukturiert,
• nachvollziehbar,
• unmittelbar für die Entscheidung nutzbar.

Mögliche Verbesserungsdimensionen sind:

• schneller,
• vollständiger,
• genauer,
• zuverlässiger,
• klarer,
• günstiger.

Der wahre Hebel der KI 

An dieser Stelle lohnt es sich, kurz innezuhalten. In den verschiedenen Verbesserungsdimensionen zeigt sich ein Muster.

Schneller lässt sich leicht messen und kontrollieren, vollständiger, genauer, zuverlässiger und klarer dagegen nicht. Aber im Betrieb wissen die Mitarbeiter im Workflow sehr genau, was diese Eigenschaften praktisch bedeuten. Sie sorgen heute selbst dafür, dass Lücken geschlossen, Ungenauigkeiten korrigiert und Unklarheiten beseitigt werden. Sie sorgen für zuverlässige Informationen.

Damit lassen sich aber diese Qualitätsmerkmale wieder auf einen entscheidenden Faktor zurückführen: Zeit. Denn die Mitarbeiter brauchen Zeit, um Vollständigkeit, Genauigkeit, Zuverlässigkeit und Klarheit herzustellen.

Lässt sich diese Nacharbeit reduzieren oder im besten Fall vermeiden, entsteht ein doppelter Effekt: die Information ist schneller verfügbar und gleichzeitig günstiger.

Hier liegt der zentrale wirtschaftliche Hebel von KI: Sie kann Informationen deutlich schneller und je nach Instruktionen umfassender, vollständiger und genauer bereitstellen als alle Systeme bisher, uns eingeschlossen.

Dabei zeigt sich noch etwas Wichtiges.

Wenn die KI nur einen Teil der Aufgabe erledigt, kann der Vorteil bereits enorm sein. Wenn sie aus 100 Kandidaten in Minuten die Top-20 filtert, hat sie uns möglicherweise Tage gespart. Einen Teil der gesparten Zeit nutzen wir, um aus den 20 den einen Kandidaten zu filtern.

Das ist die entscheidende Idee:

Wir können von der KI oft nicht die endgültige Entscheidung zuverlässig erhalten. Aber sie kann die Zahl der Optionen drastisch reduzieren und ist damit wirtschaftlich von Vorteil. Das zeigt auch das Fallbeispiel.

Beispiel – Schokofino

Bottleneck:

Die Vorauswahl geeigneter Zutaten und Lieferanten dauert zu lange.

Context:

Der Einkauf benötigt vor Beginn der weiteren Rezeptentwicklung eine belastbare Vorauswahl.

Output:

Eine priorisierte Shortlist geeigneter Lieferanten mit den entscheidungsrelevanten Informationen.

Rules:

Qualität, Preis, Verfügbarkeit, Zertifizierungen, Mindestmenge, technische Eignung und Ausschlusskriterien.

Data:

Lieferantendaten, Preise, Produktmerkmale, Qualitätsinformationen, historische Erfahrungen.

Sources:

ERP, Einkaufstabellen, Dokumente, Lieferanten-Websites und interne Bewertungen.

Heute:

Mehrere Wochen manuelle Recherche und Zusammenführung.

Soll:

Eine strukturierte, entscheidungsfähige Vorauswahl innerhalb eines Tages.

5. Wann ist Ihr Ergebnis gut genug?

Das CORDS-Profil ist brauchbar, wenn:

• der Context eindeutig ist,
• der benötigte Output konkret beschrieben ist,
• die wichtigsten Regeln bekannt sind,
• die benötigten Daten benannt sind,
• die Quellen bekannt sind,
• HEUTE und SOLL klar unterscheidbar sind,
• das Workflow-Team bestätigen kann: Genau diese Information brauchen wir.

Die zentrale Prüffrage:

6. Typische Fehler

Die Tätigkeit der KI beschreiben statt den Informationsbedarf

Noch nicht:

Zuerst:

Regeln im Erfahrungswissen nicht ermitteln

Gerade erfahrene Mitarbeiter wenden häufig unbewusst Kriterien an, ohne sie zu dokumentieren.

Perfektion verlangen

Spezifizieren Sie, was für die Entscheidung ausreichend gut sein muss.

7. Vorlage – CORDS Profile

Kritische Stelle / Bottleneck

Betroffene Entscheidung

Context

Wer braucht die Information, wann, wo und wozu?

Output

Welche Information muss konkret vorliegen?

Rules

Nach welchen Kriterien und Regeln wird sie erzeugt?

Data

Welche Daten werden dafür benötigt?

Sources

Woher stammen diese Daten?

Heute

Wie wird die Information heute erzeugt?

Soll

Wie muss sie künftig bereitstehen?

Welche konkrete Informationsleistung soll KI übernehmen – und was muss dafür vorhanden sein?

1. Worum geht es und wozu?

Sie wissen jetzt genau, welche Information wo und wann etc. benötigt wird. Nun können Sie daraus einen konkreten Auftrag an die KI ableiten.

Das ist der entscheidende Übergang:

CORDS führt damit vom Geschäft direkt zum technischen Auftrag.

Damit behält das Unternehmen die Kontrolle.

2. Was haben Sie am Ende?

Für jede ausgewählte Stelle haben Sie ein KI-Anforderungsprofil, dass sich direkt aus dem CORDS-Profil ergibt, mit:

• Einsatzort,
• Aufgabe,
• Input,
• Regeln,
• Output,
• Qualitätsanforderungen,
• Einbindung in die Entscheidung,
• menschlicher Verantwortung,
• notwendigen organisatorischen Voraussetzungen.

Dieses Profil wird anschließend geprüft.

3. Was brauchen Sie dafür?

Sie brauchen:

• das ausgeüllte CORDS-Profil pro Engpass,
• den Soll-Zustand,
• die aktuelle Informationsarbeit,
• Workflow-Team,
• IT,
• Fachverantwortliche,
• gegebenenfalls bereits einen KI-Partner zur technischen Rückfrage.

Aber:

Sie kommt aus Ihrem Workflow.

4. Wie gehen Sie vor?

Schritt 1 – Die Informationsarbeit in eine KI-Aufgabe übersetzen

Schauen Sie auf das CORDS-Profil und fragen Sie:

Zum Beispiel:

• suchen,
• extrahieren,
• klassifizieren,
• vergleichen,
• prüfen,
• strukturieren,
• priorisieren,
• zusammenfassen.

Formulieren Sie daraus einen klaren Auftrag.

Schokofino

Schritt 2 – Input, Output und Qualität festlegen

Definieren Sie:

Input

Welche Daten, Quellen, Regeln und Kontextinformationen werden der KI zur Verfügung gestellt?

Output

Was muss die KI konkret liefern?

Qualität

Woran erkennen wir, dass der Output für den Workflow brauchbar ist?

Zum Beispiel:

• relevante Optionen werden ausreichend erfasst,
• Ausschlusskriterien werden berücksichtigt,
• Angaben sind nachvollziehbar,
• Quellen sind erkennbar,
• die Information kommt rechtzeitig,
• die Darstellung ist für die Entscheidung verständlich.

Der Output ist später der Maßstab für die spätere Lieferqualität der KI.

Schritt 3 – Organisatorische Voraussetzungen festhalten

Jetzt fragen Sie:

Zum Beispiel:

• Datenzugänge,
• Quellenzugriffe,
• Rechte,
• dokumentierte Regeln,
• Fachwissen,
• definierte Verantwortlichkeiten,
• Schnittstellen,
• Möglichkeiten zur Qualitätsprüfung.

Wichtig:

Hier wird noch nicht geprüft, ab all dies vorhanden oder leicht zu erledigen ist.

Sie erstellen zunächst die Liste:

Ob diese Voraussetzungen tatsächlich ausreichend vorhanden sind und ob die KI die Aufgabe erfüllen kann, wird später geprüft.

Beispiel – Schokofino

Spot:

Vorauswahl von Zutaten und Lieferanten.

Task:

Definierte Quellen durchsuchen, relevante Daten extrahieren, Kandidaten anhand vorgegebener Kriterien vergleichen und priorisieren.

Input:

Lieferantendaten, Qualitätsdaten, Auswahlregeln, historische Erfahrungen.

Output:

Priorisierte Shortlist mit allen entscheidungsrelevanten Informationen.

Qualität:

Ausschlusskriterien müssen berücksichtigt werden; wichtige Kandidaten dürfen nicht systematisch fehlen; Angaben müssen nachvollziehbar sein.

Mensch:

Einkäufer prüfen die Vorauswahl und entscheiden weiterhin selbst.

Organisatorische Voraussetzungen:

Datenzugang, dokumentierte Kriterien, Zugriff auf interne Bewertungen und klare Verantwortung für die Prüfung.

5. Wann ist Ihr Ergebnis gut genug?

Das KI-Anforderungsprofil ist gut genug, wenn:

• der Einsatzort klar ist,
• die KI-Aufgabe in einem Satz formuliert werden kann,
• der notwendige Input bekannt ist,
• die Regeln dokumentiert sind,
• der gewünschte Output eindeutig ist,
• Qualitätskriterien definiert sind,
• klar ist, wie der Output genutzt wird,
• die menschliche Verantwortung feststeht,
• notwendige organisatorische Voraussetzungen sichtbar sind.

Die zentrale Prüffrage:

Wenn ja, ist die Aufgabe abgeschlossen.

6. Typische Fehler

Die Aufgabe zu groß formulieren

Eine klar begrenzte Informationsleistung wird verlangt und nicht:

Menschliche Verantwortung vergessen

Es muss klar sein, wer Output prüft, nutzt und entscheidet.

Fehlende organisatorische Voraussetzungen ignorieren

Alles, was später benötigt wird, gehört jetzt auf die Liste.

7. Vorlage – KI-Anforderungsprofil

Spot

Wo im Workflow soll KI arbeiten?

Task

Welche konkrete Informationsaufgabe soll sie übernehmen?

Input

Welche Daten, Regeln und Kontextinformationen braucht sie?

Sources

Welche Quellen muss sie nutzen können?

Output

Was soll konkret geliefert werden?

Qualitätsanforderungen

Wann ist der Output ausreichend gut?

Integration

Wie wird der Output weiterverwendet?

Menschliche Verantwortung

Wer prüft und wer entscheidet?

Organisatorische Voraussetzungen

Was muss dafür vorhanden oder geschaffen werden?