Frank Wolf — Chief Strategy Officer bei Staffbase — erklärt, warum KI für Unternehmenskommunikation nicht nur ein Textgenerator ist, sondern ein neues Interface zur Information, ein Personalisierer und ein mächtiges Analysewerkzeug für Narrative. Er zieht Parallelen zu AlphaGo(Zero), zeigt, wie interne Suche durch Chat-Bots ersetzt wird, und warum die beste KI-Nutzung darin besteht, Prozesse neu zu denken (First-Principles) — nicht die KI in vorhandene Abläufe zu pressen. Praktische Lektionen: KI als fähiger, motivierter „Praktikant“, der micromanagt werden muss; Kontext & Daten sind entscheidend; narrative Analyse & personalisierte Formate (z. B. Mitarbeitenden-Podcasts) sind Low-Risk/High-Impact-Use-Cases.

Highlights:

🔥 Warum AlphaGo-Story relevant ist: KI ändert die Spielregeln — nicht nur schneller, sondern mit neuen Lösungswegen

🤖 KI als Beraterin vs. Agent: Assistant-Modus (Seniorberater) ≠ Agenten-Modus (Ausführende) — Qualitätskontrolle bleibt nötig

🔍 Suche neu gedacht: Dialogische, kontextreiche Abfragen statt Keyword-Listen — Intranet + Chat = neue interne Suche

🎧 Personalisierung at scale: hochindividualisierte Mitarbeiter-Podcasts/Briefings als neues Medium für Relevanz & Nudging

🧭 Narrative-Analyse mit LLMs: Master-Narrative identifizieren, Anschlussfähigkeit finden, Messaging strategisch ableiten

🧠 First-Principles statt Prozess-Optimierung: Prozesse neu erfinden, nicht KI in alte Denkmuster pressen

⚖️ Risiken & Nebenwirkungen: Fertigkeiten (Problem-Solving) könnten sinken — langfristig beobachten & steuern

🛠️ Implementierungspraktiken: Aufgaben dekomponieren, guten Kontext liefern, schrittweises Prompting, Human-in-the-Loop

🚨 Governance & Daten: KI braucht verlässliche Kontextdaten — Sammeln, kuratieren und verantworten

Weitere Insights / Praktische Hebel:

• AlphaGo-Lektion: Frage nicht, wie KI unsere alten Aufgaben schneller macht — frage, welche Aufgaben neu gedacht werden können.
• Use-Case Playlist: interne Suche & FAQ-Bot → personalisierte Mitarbeiter-Briefings/Podcasts → automatisierte Service-Tickets → narrative Analyse & Messaging-Ideen.
• Prompting-Best-Practice: Schrittweise, kontextreich, spezifizieren — KI ist dann ein exzellenter, aber steuerungsbedürftiger Praktikant.
• Qualitätssicherung: Menschliche Review-Schritte, Stichproben, A/B-Tests; bei Agenten-Workflows besonders strikte Regeln.
• Daten & Kontext: Analytics, lokale Insights (Standortinfos, Stimmungsdaten) und Narrative-Maps sind die Goldquelle für brauchbare Outputs.
• Rollenwandel: Kommunikatorinnen werden stärker zu Fragen- und Problemformulierungsexpertinnen — wer das Problem treffend benennt, gewinnt.
• Ethik & Skills: Beobachten, ob Problemlösekompetenz sinkt; Trainingskonzepte anpassen, KI-Nutzung lehren (Prompting, Kritik-Synthese).
• Pilot-Tipp: Starte mit personalisiertem, niedrig-riskantem Content (z. B. Podcast/Briefing) bevor du Agenten-Workflows ausrollst.

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