KI-Prozesse bauen: In 3 Schritten von Arbeit zu Agenten | Notion-Experte

Welche Arbeitsschritte Mensch, Code oder KI übernehmen – und warum sich der lange Anlauf am Anfang lohnt „Liebe KI, mach das mal für mich“ – so einfach ist es leider nie. Zwischen dem Wunsch und dem laufenden Prozess liegen erst mal Schweiß und Frust. Genau da steigen die meisten aus, kurz bevor es anfängt zu tragen. Matthias Frank betreibt eine Notion- und AI-Consulting-Agentur und baut gemeinsam mit Joel gerade ein digitales Produkt für digital kompakt: kaufbare Playbooks zu jeder Podcastfolge. In Teil zwei der Reihe legen die beiden offen, wie so ein KI-Prozess überhaupt entsteht – inklusive Screensharing ins unfertige System. Wir sprechen darüber, warum du jeden Arbeitsschritt in Mensch, Code oder KI einsortieren musst, was Skills von Contracts unterscheidet, warum Observability der Teil ist, der immer hinten runterfällt – und warum du KI am besten wie neue Mitarbeitende behandelst. Du erfährst... … wie du jeden Arbeitsschritt in Mensch, Code oder KI einsortierst … warum deterministische Schritte niemals in die KI gehören und was das an Kosten spart … was Skills und Contracts sind und warum ohne sie jede Agenten-Kette bricht … woran du erkennst, dass ein Schritt ein Human Gate bleiben muss __________________________ ||||| PERSONEN ||||| 👤 Joël Kaczmarek, Gründer & Geschäftsführer digital kompakt 👤 Matthias Frank, Gründer MF Consulting __________________________ ||||| SPONSOREN ||||| 🔥 Übersicht aller Sponsoren 💪 Diese Folge entstand in Partnerschaft mit Notion __________________________ ||||| PLAYLISTS ||||| Lust auf mehr? Entdecke unsere Playlists mit weiteren spannenden Episoden zum Thema: __________________________ ||||| LEXIKON ||||| Du verstehst nur Bahnhof? Zu viel Fachchinesisch? Unser Lexikon hilft dir dabei, die wichtigsten Fachbegriffe zu verstehen: 🔹 Observability - Observability meint die Fähigkeit, von außen zu erkennen, was in einem laufenden System passiert – und nicht nur, ob am Ende etwas herauskommt. Bei KI-Prozessen muss sie bewusst mitgebaut werden: Wo wird geprüft, wann wird gewarnt, welche Zwischenstände sind sichtbar? Ohne sie bleibt die Kette eine Blackbox, in der sich Fehler nicht lokalisieren lassen. 🔹 Evals (KI-Evaluation) - Evals sind festgelegte Kriterien und Testfälle, mit denen die Ausgabe eines KI-Modells bewertet wird. Weil KI-Ergebnisse nicht bei jedem Durchlauf identisch ausfallen, reicht ein einfaches Hat-funktioniert-oder-nicht nicht aus – es braucht Maßstäbe dafür, was eine gute Antwort überhaupt ausmacht. 🔹 Skill (KI-Agent) - Ein Skill ist eine abgelegte Arbeitsanleitung für einen einzelnen Arbeitsschritt, auf die ein KI-Agent zugreift: So gehe ich hier vor, darauf achte ich, so sieht ein gutes Ergebnis aus. Statt eines großen Prompts für die Gesamtaufgabe bekommt jeder Teilschritt seinen eigenen Skill. 🔹 Prozess-Mapping - Beim Prozess-Mapping wird ein Arbeitsablauf Schritt für Schritt aufgezeichnet: Was passiert in welcher Reihenfolge, wer ist beteiligt, welche Tools kommen zum Einsatz? Es ist die Voraussetzung jeder Automatisierung – ohne diese Landkarte lässt sich nicht entscheiden, welcher Schritt zu Mensch, Code oder KI gehört. 🔹 KI-Agent - Ein KI-Agent ist ein Softwaresystem auf Basis künstlicher Intelligenz, das eine Aufgabe nicht nur beantwortet, sondern eigenständig in Schritte zerlegt, dafür Werkzeuge und Datenquellen nutzt und Zwischenergebnisse selbst bewertet. Im Unterschied zu einem klassischen Chatbot handelt er also innerhalb eines gesetzten Rahmens, statt nur Text zu erzeugen. Wirtschaftlich interessant sind KI-Agenten dort, wo wiederkehrende Wissensarbeit anfällt – wichtig bleiben dabei klare Grenzen, Protokollierung und menschliche Kontrolle bei folgenreichen Schritten. __________________________ ||||| KAPITEL ||||| (00:00:00) Warum KI-Automatisierung so aufwendig ist (00:01:06) Unser KI-Business: Aus Podcastfolgen werden Playbooks (00:03:02) KI-Prozesse aufbauen: Die drei wichtigsten Schritte (00:04:04) Mensch, KI oder Automation: Wer übernimmt welche Aufgaben? (00:07:49) Skills & Contracts: So arbeiten KI-Agenten zusammen (00:10:49) Qualitätskontrolle: Wie wir Fehler in KI-Workflows erkennen (00:13:48) Praxisbeispiel: Wie unsere KI ein Playbook erstellt (00:18:23) Notion als Schaltzentrale für KI-Agenten (00:24:37) Live-Demo: Unser KI-Workflow in Notion (00:29:24) Selber bauen oder fertige Tools nutzen? __________________________ ||||| WIR ||||| 🧢 Ich bin übrigens Joël, der Macher dieses Podcasts. Ich bin ein Creator und Medienunternehmer, der für Wachstum und Vielfalt steht. Mein Vorgehen besteht darin, dass ich inspirierende und erfolgreiche Menschen interviewe, um von ihnen zu lernen und Wissensabkürzungen für dich und mich aufzutun. 👉 In meinem Podcast digital kompakt | Next Level geht es um das Thema Wachstum in den Bereichen Business, Lebensgestaltung und Gesundheit 👉 In meinem Newsletter fasse ich dir Jeden Freitag die besten Learnings aus meinen Podcasts zusammen sowie viele weitere Einsichten aus meinen Aktivitäten. 💛 Abonniere „digital kompakt | Next Level“ auf Apple Podcasts, Spotify & Co. Wenn dir die Folge gefallen hat, hinterlasse uns bitte eine Fünf-Sterne-Bewertung! 👥 Wir streben die Verwendung einer geschlechtsneutralen Sprache an. In Fällen, in denen dies nicht gelingt, gelten sämtliche Personenbezeichnungen für alle Geschlechter.