Vom schlechten Prompt zum digitalen Mitarbeiter: 4 Minuten statt 4 Tage

Fünf Fragen, ein besseres Ergebnis

Das Problem liegt selten an der KI, sondern an der Frage. Schulze brach gute Prompts auf fünf Bausteine herunter: Rolle, Kontext, Ziel, Format und Einschränkung. Wer nicht sagt, wer antworten soll, bekommt einen beliebigen Ton. Wer keinen Kontext liefert, bekommt eine geratene Antwort. Wer kein Ziel formuliert, bekommt irgendetwas Brauchbares, aber nicht das Richtige. Am Beispiel „Schreib mir ein Angebot für den Kunden" gegen eine Version mit allen fünf Bausteinen zeigte er den Unterschied zwischen einer Aufgabe, die dreimal Nachfragen braucht, und einer, die sofort steht. Sein Kommentar dazu blieb unmissverständlich: „5 Sätze, 5 Funktionen. Und das Ergebnis ist beim ersten Versuch fertig."

Bemerkenswert ist, dass Schulze die Methode nicht als Zusatzaufwand verkaufte, sondern als etwas, das man nicht mehr selbst leisten muss. In der Demo fütterte er ALBERT | AI mit einer unaufgeräumten Alltagsnotiz zu einer Kugellager-Bestellung des fiktiven Kunden Rheintal Antriebstechnik GmbH – ohne einen einzigen Baustein sauber zu benennen. Das System erkannte Rolle, Kontext, Ziel, Format und Einschränkung trotzdem und baute daraus eine präzise Anweisung mit Mengenangabe, Rabattgrenze und Lagerbedingung. Die Methode bleibt also relevant, die Ausführung wandert an die Maschine. Das ist ein Unterschied, den viele Prompt-Ratgeber bislang unterschlagen.

Vom Prompt zur Mannschaft

Ein einzelner guter Prompt hilft bei einer einzelnen Aufgabe. Sobald ein Ablauf täglich laufen soll, reicht das nicht mehr – dann braucht es, in Schulzes Bild, eine ganze Mannschaft. Er übersetzte die technischen Begriffe in ein Fußballspiel: Tools sind Spielfeld und Ball, das LLM sind die Spieler, das Preset ist die Aufstellung, der Skill der einstudierte Spielzug, der Mensch der Trainer an der Seitenlinie, der QS-Agent das Schiedsrichterteam samt Videobeweis. Die Analogie wirkt zunächst wie ein didaktischer Kniff, trifft aber einen wunden Punkt vieler KI-Projekte im Mittelstand: Ohne klare Rollenverteilung wird aus einem vielversprechenden Tool schnell ein unkontrollierbares Experiment.

Der eigentliche Wert steckt im Skill, und genau hier wird das Webinar konkret. Ohne Skill bleibt das Wissen eines erfahrenen Vertrieblers im Kopf dieser einen Person – kündigt sie, geht es mit ihr. Mit Skill nutzt eine neue Kraft ab dem ersten Arbeitstag denselben einstudierten Ablauf. Schulze demonstrierte den Bau eines solchen Skills nicht als Programmierübung, sondern als Gespräch: Aufgabe beschreiben, testen, nachbessern. Als im ersten Testlauf 20 angefragte Stück trotz eines Bestands von nur 14 Stück einfach ins Angebot gewandert wären, ergänzte er eine Nachlieferungsregel – zwei Sätze, dauerhaft gemerkt. Das ist der Punkt, an dem sich zeigt, ob ein KI-Agent im Alltag trägt oder nur in der Präsentation glänzt: an der Fähigkeit, aus einem Fehler eine Regel zu machen, ohne das ganze System neu aufzusetzen.

Wie wenig selbstverständlich diese Zuverlässigkeit ist, machte die zweite Live-Demo deutlich. Eine Anfrage von Thomas Berger, Einkäufer der Musterfirma GmbH, über 20 Tonerkartuschen HP 26A lief vollautonom durch: ERP-Abfrage, Angebotserstellung mit Hinweis auf die Bestandslücke von 2 Stück, PDF im Firmendesign, E-Mail-Entwurf, neue Kundenakte, Aufgaben für Vertrieb und Einkauf – in 4 Minuten, für 1,23 Euro bei rund 7.826 Output-Tokens (Quelle: agorum^® Software GmbH, Webinar „KI im Mittelstand 2026", 2026). Beeindruckend, aber nicht das eigentliche Argument des Abends. Das lieferte das zweite Szenario: Bei einer Bestellung von 200 Bewehrungsankern durch die Delta Baubedarf GmbH stand im ersten, ungeprüften Durchlauf plötzlich nur die Zahl 20 im Angebot – ein Fehler, der bei einer termingebundenen Betonage eine Baustelle lahmgelegt hätte. Erst der zugeschaltete Qualitätssicherungs-Agent erkannte die Abweichung und korrigierte sie, bevor ein Mensch das Dokument überhaupt sah. Wer KI im Betrieb ernst nimmt, kommt an dieser Rolle nicht vorbei – nicht als Kür, sondern als Grundausstattung.

Kontrolle schlägt Vertrauen

Der stärkste Teil des Webinars war ausgerechnet der unspektakulärste: die Frage, warum Grenzen für eine KI nicht im Prompt stehen sollten. Viele Anbieter schreiben Verbote direkt in die Anweisung. Und genau das hält Schulze für einen Konstruktionsfehler, weil sich eine Textanweisung umgehen oder fehlinterpretieren lässt. Bei agorum core pro laufen Kontrolle, Protokollierung und Datenzugriff deshalb auf der Ebene des Presets, außerhalb der KI, und jede Interaktion wird unabhängig vom Modellverhalten aufgezeichnet. Hinzu kommt, dass der Agent nie mehr Daten sieht als die Person, die ihn bedient – die KI arbeitet im Rechtekontext des Nutzers, nicht mit eigenen, weiter gefassten Zugriffsrechten. Ergänzt wird das durch die Multi-LLM-Fähigkeit der Plattform: Das eingesetzte Modell lässt sich zentral austauschen, ohne dass der Prozess neu gebaut werden muss. Das ist eine Absicherung gegen die Abhängigkeit von einem einzelnen Anbieter.

Die Wirtschaftlichkeit rechnete Schulze anhand einer Beispielrechnung aus echten Kundenprojekten vor: 30 Mitarbeitende, 80 bis 90 Prozent Zeitersparnis durch automatisierte Prozesse, 220 Arbeitstage im Jahr (Quelle: agorum^® Software GmbH, Webinar „KI im Mittelstand 2026", 2026). Dass er dabei nicht mit Personalabbau argumentierte, sondern mit dem Gegenteil – agorum^® stelle seit dem eigenen KI-Einsatz mehr Menschen ein, weil das Team effizienter arbeite –, ist zumindest bemerkenswert für einen Anbieter, der genau diese Technologie verkauft. Ob sich das in jedem Mittelstandsbetrieb eins zu eins wiederholen lässt, bleibt offen. Belegt ist zumindest, dass der Angebotsprozess in der Demo nicht drei bis vier Tage, sondern vier Minuten brauchte.

Fazit

Wer aus diesem Webinar mit einer einzigen Erkenntnis geht, sollte es diese sein: Die Technik ist nicht der Engpass, der genaue Blick auf den eigenen Prozess ist es. Fünf Fragen an jeden Prompt kosten nichts und sparen sofort Zeit. Der Sprung zum Agenten kostet etwas mehr. Ein sauber beschriebener Ablauf, ein QS-Agent, der prüft, und ein Berechtigungskonzept, das nicht auf gutem Zureden basiert. Schulze brachte den Stand der Dinge am Ende selbst auf den Punkt: „Vor einem Jahr hätte kaum jemand geglaubt, dass eine KI selbstständig einen ganzen Bestellprozess von der E-Mail bis zum geprüften Angebot durchführt. Die Frage ist nicht mehr, ob es möglich ist. Die Frage ist, wann es bei dir läuft."