Offizieller Skill · KI in der Praxis
Workflow-Discovery für einen KI-Piloten
Nimmt einen Workflow eines Kunden oder Teams im FDE-Stil auf: Fragen fürs Shadowing, Swimlane mit Zeit und Schmerzpunkten, Daten, Ausnahmen, wo KI passt, und ein Pilot.
KI-Skill
Lass deine KI einen Arbeitsablauf erfassen, bevor ihr dort KI testet
14 Tage kostenlos · Keine Karte nötig
Funktioniert in Claude, ChatGPT und Coding-Agents. In Team und Business aktualisiert sich der offizielle Skill in deinem Pod von selbst, wenn wir ihn verbessern.
Wann du ihn nutzt
- Du setzt dich zu einem Team, um herauszufinden, wo KI helfen kann
- Ein Team will „KI für X“ und niemand hat X aufgenommen
Was du ihm gibst
- Anfang und Ende des Workflows
- 2 bis 3 Leute, die die Arbeit machen
- Beispiele für Inputs und Outputs
Was du bekommst
Discovery-Notizen mit Swimlane-Tabelle, Daten und Ausnahmen, einer Tabelle, wo KI passt, einer Erfolgskennzahl und einem Pilotvorschlag.
So funktioniert er
- Den Workflow abgrenzen
- Erst zuschauen, dabei fragen
- Die heutigen Schritte als Swimlane-Tabelle aufnehmen
- Daten rein und raus auflisten
- Die Ausnahmen sammeln
- Markieren, wo KI passt
- Eine Erfolgskennzahl und einen Piloten festlegen
Beispiel
Was du ihm gibst
„Habe Timo (Kreditorenbuchhaltung bei Korvel Feinkost) eine Stunde begleitet. Rechnungen kommen per E-Mail als PDF (~120/Woche). E-Mail öffnen und PDF speichern dauert bei ihm ~30 Sek. Er tippt Lieferant, Betrag und Bestellnummer ins ERP (etwa 4 Min. pro Rechnung); er nennt das öde und sagt, dass sich Tippfehler einschleichen. Auf den Rechnungen stehen die Bankdaten der Lieferanten. Fehlt die Bestellnummer, schreibt er dem Einkäufer eine E-Mail (~2 Min.) und wartet (~1 von 8 Rechnungen, Wartezeit 1–2 Tage). Über 8.000 € muss Leiterin Leonie im ERP freigeben. Manche Lieferanten schicken eingescannte Bilder, die schwerer zu lesen sind.
Was du zurückbekommst (der Anfang)
Workflow-Discovery — Erfassung von Lieferantenrechnungen, Kreditorenbuchhaltung Korvel Feinkost
Auslöser → Ende: Rechnungs-E-Mail eingegangen → Rechnung im ERP freigegeben · Volumen: ~120 pro Woche · Beobachtet: Timo, 1 Stunde
Swimlane: Ist-Zustand
| # | Rolle | Schritt | Tool | Min./Vorgang | Schmerzpunkt |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Kreditorenbuchhalter | E-Mail öffnen, PDF herunterladen | 0,5 | keiner | |
| 2 | Kreditorenbuchhalter | Lieferant, Betrag, Bestellnummer ins ERP tippen | ERP | 4 | Langeweile, Tippfehler |
| 3 | Kreditorenbuchhalter | Ohne Bestellnummer: Einkäufer anschreiben, warten | 2 + 1–2 Tage Wartezeit | Warten | |
| 4 | Leitung (Leonie) | Bei > 8.000 €: freigeben | ERP | [prüfen] | Warten |
Daten rein und raus
| Schritt | Rein (Quelle, Format) | Raus | Sensibel? |
|---|---|---|---|
| 2 | PDF oder eingescanntes Bild | Rechnungsdatensatz im ERP | Bankdaten der Lieferanten: ja |
| 3 | Rechnung ohne Bestellnummer | E-Mail an Einkäufer | nein |
Der Rest dieses Ergebnisses, alle Schritte und die Prüfungen, die die KI vor der Antwort macht, sind in deinem Pod, sobald du den Skill hinzufügst.
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Änderungen
- v1.0.1 · · Example: the observation notes now give the 30 seconds to open and save each invoice, the 2 minutes to write the buyer email, the clerk's own word on tedium and typos, and the bank details on invoices, so every figure in the swimlane comes from the input; the scanned-image exception says only what the notes say (harder to read).
- v1.0.0 · · First release.
Quellen
- Trading Margin for Moat: Why the Forward Deployed Engineer Is the Hottest Job in Startups - a16z (gelesen am 2026-11-04)
- Contextual Inquiry: Inspire Design by Observing and Interviewing Users in Their Context - NN/G (gelesen am 2026-11-04)
- Building effective AI agents - Anthropic (gelesen am 2026-11-04)