dekodiert selbstgemacht: Wer spezifiziert hier eigentlich?

Was der Prompt tut

Nimmt euer letztes internes Briefing und lässt es von einer AI bearbeiten. Die Lücke zwischen dem, was rauskommt, und dem, was ihr eigentlich wolltet, ist eure Spec-Qualität.

Wann nutzen

Wenn ihr wissen wollt, ob eure Briefings gut genug sind, damit ein AI-Agent sie ohne Rückfragen produktiv umsetzen kann. Ideal nach jedem größeren Briefing.

Was du bekommst

Eine Aufschlüsselung eures Briefings in explizit spezifizierte, implizit angenommene, nicht adressierte und widersprüchliche Elemente — plus eine Bewertung eurer Spec-Lücke.

Ich gebe dir ein Briefing/einen Auftrag, den wir kürzlich intern oder an einen Dienstleister gegeben haben. Bearbeite ihn so, als wärst du ein fähiger, aber neuer Mitarbeiter, der keinerlei Hintergrundwissen über unser Unternehmen hat.

[HIER DAS BRIEFING EINFÜGEN]

Arbeite den Auftrag ab. Aber: Dokumentiere dabei jeden Punkt, an dem du eine Annahme treffen musstest, weil die Spec unklar war.

Erstelle nach der Bearbeitung eine Liste:

**EXPLIZIT SPEZIFIZIERT** — Was klar im Briefing stand und keine Interpretation brauchte
**IMPLIZIT ANGENOMMEN** — Wo du eine Annahme treffen musstest, die auch anders hätte ausfallen können
**NICHT ADRESSIERT** — Was für ein gutes Ergebnis relevant wäre, aber im Briefing nicht vorkommt
**WIDERSPRÜCHLICH** — Wo sich Anforderungen widersprechen

Bewerte dann:
- Wie viel Prozent des Ergebnisses basiert auf dem Briefing — und wie viel auf deinen Annahmen?
- Was hätte ein menschliches Team im Prozess nachgefragt, das du als AI nicht nachfragst?
- Welche drei Informationen hätten den größten Unterschied gemacht?

Die Lücke zwischen dem, was im Briefing steht, und dem, was für ein gutes Ergebnis nötig wäre — das ist eure Spec-Lücke. In einer Welt, in der AI den Auftrag ohne Rückfragen ausführt, ist diese Lücke kein Ärgernis mehr. Sie ist ein Risiko.

Output fließt weiter zu: Das Taste/Spec/Evaluation-Mapping

Was der Prompt tut

Kartiert, wo in eurer Organisation Taste, Spec und Evaluation sitzen — und wo die Lücken sind. Macht die Steuerungskompetenz sichtbar, die sonst implizit bleibt.

Wann nutzen

Wenn ihr als Geschäftsführung, HR oder Organisationsentwicklung verstehen wollt, wo eure Organisation verwundbar ist, wenn AI die Produktionsebene übernimmt.

Was du bekommst

Eine Karte eurer Steuerungskompetenz pro Kernprozess, mit den drei kritischsten Lücken als priorisierte Investitionsthemen.

Erstelle ein Taste/Spec/Evaluation-Mapping für [UNTERNEHMEN/BEREICH].

Gehe die wichtigsten wiederkehrenden Arbeitsprozesse durch (Angebote schreiben, Kampagnen entwickeln, Reports erstellen, Produkte launchen, Strategien formulieren — was auch immer bei euch die Kernarbeit ist).

Für jeden Prozess:

**TASTE — Wer beurteilt die Qualität?**
- Wer sagt "das ist gut" oder "das geht so nicht"?
- Auf welcher Basis? Erfahrung, Daten, Bauchgefühl?
- Was passiert, wenn diese Person nicht verfügbar ist?

**SPEC — Wer formuliert den Auftrag?**
- Wer übersetzt "wir brauchen X" in eine bearbeitbare Aufgabe?
- Wie gut sind diese Specs? (Nutze den Spec-Qualitätstest aus Prompt 1 als Referenz)
- Könnte ein AI-Agent mit dieser Spec arbeiten — oder braucht es menschliche Rückfragen?

**EVALUATION — Wer prüft das Ergebnis?**
- Wer entscheidet, ob das Ergebnis die Spec erfüllt?
- Prüft jemand, ob die Spec selbst die richtige Frage gestellt hat?
- Wie viel Zeit liegt zwischen Ergebnis und Bewertung?

**LÜCKEN-ANALYSE:**
Wo gibt es Prozesse, in denen:
- Taste fehlt: Niemand kann beurteilen, ob das Ergebnis gut ist — Output-Qualität ist Zufall
- Spec fehlt: Niemand kann den Auftrag formulieren — "macht mal was mit AI"
- Evaluation fehlt: Niemand prüft das Ergebnis systematisch — Schatten-KI-Problem

Markiere die drei kritischsten Lücken. Das sind eure dringendsten Investitionsthemen — nicht Plattformen, nicht Lizenzen, sondern Kompetenz.

Output fließt weiter zu: Der Schatten-KI-Realitätscheck

Was der Prompt tut

Findet heraus, wo in eurer Organisation bereits mit AI spezifiziert und evaluiert wird — ohne Governance, ohne Feedback-Loops. Macht die informelle AI-Nutzung sichtbar.

Wann nutzen

Wenn ihr als Geschäftsführung, IT-Leitung oder Compliance wissen wollt, was eure Mitarbeiter bereits mit AI tun — und wo das Risiken und Chancen birgt.

Was du bekommst

Eine Liste der wahrscheinlichen Schatten-KI-Bereiche mit Risikobewertung und konkreten Empfehlungen, wo offiziellen Zugang schaffen statt verbieten.

Führe einen ehrlichen Schatten-KI-Check für [UNTERNEHMEN/BEREICH] durch.

Laut Bitkom nutzen 8% der deutschen Unternehmen bereits weit verbreitet private KI am Arbeitsplatz. Nur 26% stellen offiziellen Zugang bereit. Die Lücke dazwischen ist Schatten-KI.

**SCHRITT 1: WO WIRD BEREITS SPEZIFIZIERT?**
In welchen Bereichen nutzen Mitarbeiter vermutlich ChatGPT, Claude oder ähnliche Tools — auf privaten Accounts, ohne offiziellen Zugang?
- Texte schreiben (E-Mails, Angebote, Reports)
- Analysen erstellen (Markt, Wettbewerb, Finanzen)
- Code generieren
- Präsentationen bauen
- Übersetzungen, Zusammenfassungen

Für jeden Bereich: Was spezifizieren diese Mitarbeiter? Wie gut ist die Spec vermutlich? Wer evaluiert das Ergebnis?

**SCHRITT 2: WAS IST DAS RISIKO?**
Für jeden identifizierten Bereich:
- Welche Unternehmensdaten fließen in externe AI-Tools?
- Welche Qualitätsstandards gelten für den Output? (Vermutlich: keine)
- Was passiert, wenn ein fehlerhafter AI-Output in ein Kundenangebot oder eine Vorstandspräsentation fließt?
- Wer haftet?

**SCHRITT 3: WAS IST DIE CHANCE?**
Die gleiche Schatten-KI zeigt auch:
- Wo sehen Mitarbeiter Use Cases, die das Management nicht sieht
- Wer hat bereits Spec-Kompetenz entwickelt (wenn auch informell)
- Welche Prozesse sind offensichtlich automatisierbar

**ERGEBNIS:**
- Liste der wahrscheinlichen Schatten-KI-Bereiche (Top 5)
- Risikobewertung pro Bereich (Daten-Risiko, Qualitäts-Risiko, Compliance-Risiko)
- Empfehlung: Wo offiziellen Zugang schaffen (und Governance aufbauen) statt verbieten?

Das Ziel ist nicht Kontrolle. Das Ziel ist: Die Spec-Kompetenz, die eure Leute bereits entwickeln, in geordnete Bahnen lenken — bevor sie in ungeordneten Schaden anrichtet.

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