In Teil 3 ging es um einzelne Momente, in denen die KI innehalten muss, bevor sie handelt. Dieser Teil dreht sich um etwas Schleichenderes. In einer Chat-Sitzung entstehen viele Informationen und es werden Entscheidungen getroffen. Hier ist es entscheidend, nicht den Überblick zu verlieren und diese Daten in das richtige Gefäss zweckgebunden zu speichern, damit sie dem Team und späteren Chat-Sitzungen zur Verfügung stehen. Drei Regeln sorgen dafür, dass das gelingt.
Der Auftrag und seine Historie machen alles nachvollziehbar
Dieses Beispiel kommt aus meiner Projektmanagement-Arbeit. In YouTrack erstellen wir Tasks, die Teil des jeweiligen Projektes sind. Anfangs schrieb die KI die Status-Updates direkt in die Taskbeschreibung rein. Arbeitete man gemeinsam mit ihr an einem Task, landeten neue Entscheidungen einfach wieder im Body, und der ursprüngliche Auftrag war darin nicht mehr zu erkennen. Später liess sich dann nicht mehr nachvollziehen, wann was entschieden wurde und warum sich der Auftrag geändert hatte. Die Beschreibung sah aufgeräumt aus, aber die Geschichte war weg.
Heute ist die Trennung strikt. Die Beschreibung ist der Auftrag und wird nur angefasst, wenn sich ein Teil des Auftrags, also der einzelne Task, selbst ändert. Alles andere, Fortschritt, Entscheidungen und Rückfragen, kommt als chronologischer Kommentar mit Zeitstempel darunter.
Das zahlt sich vor allem im Team aus. Wird ein Task von einer Person an eine andere übergeben, steht die ganze Historie in den Kommentaren: was entschieden wurde, wann, und was seither passiert ist.
Bei der Arbeit mit KI ist die lückenlose Historie wichtig, damit Entscheidungen nachvollziehbar bleiben.
Kontext ist eine knappe Ressource
Diese Regel habe ich gelernt, als lange Chat-Sitzungen gegen Ende spürbar schlechter wurden. Das Kontextfenster, also der Arbeitsspeicher, in dem der KI-Chat den Verlauf mitführt, war voll mit Rohdaten aus dem Chat und Recherchen. Mit jeder Rückfrage kam mehr dazu. Heute werden Recherche und Schreibarbeiten automatisch an eigene Hilfs-Agenten ausgelagert, also an separate KI-Instanzen, die die Masse an Informationen durchgehen und nur das Ergebnis zurückgeben bzw. schreiben. Die Hauptsitzung bleibt schlank. Und wird es doch eng, ist die KI angehalten, sich rechtzeitig zu melden, wenn das Kontextfenster bei ca. 80% ist und dann die Qualität kippt.
Den Füllstand des Kontextfensters im Auge zu behalten, ist auch ein Schutz gegen Halluzinationen der KI.
Fehler werden dokumentiert, nicht wegdiskutiert
Die letzte Regel ist im Grunde die Wurzel aller anderen. Für Probleme, die in der Zusammenarbeit mit der KI entstehen, gibt es bei mir ein eigenes Log. Wenn ein Vorfall auftritt, wird er darin aufgeführt und behandelt wie eine Betriebsstörung in der IT: Was ist passiert, was war die Ursache, welche Regel folgt daraus. Nichts wird gelöscht, nichts schöngeredet. Dieses Log wird regelmässig in das Regelwerk überführt, sodass diese Probleme nicht wieder auftreten.
Und hier schliesst sich der Kreis dieser Serie: Fast jede Regel, die ich hier beschreibe, steht in diesem Log als Ursache. Da die KI bei jedem Start eines neuen Chats dieses Regelwerk erst lesen muss, wird sie mit der Zeit spürbar führbar.
Was Ordnung und Gedächtnis zusammen ergeben
Diese Regeln sind Teil der Grundlagen für die Zusammenarbeit: Der Auftrag bleibt sauber, der Verlauf bleibt lückenlos, und die Fehler bleiben sichtbar. Damit ist der Werkzeugkasten fast komplett. Im letzten Teil geht es darum, was all diese Regeln zusammen eigentlich ergeben, und warum das Führen einer KI am Ende bedeutet, das System zu entwickeln, in dem sie zuverlässig und sicher wird.