Wissensbasis statt Chatverlauf: 50 Regeln an einem Tag in den Betrieb

Eine Wissensbasis für kaufmännische Regeln muss man selten neu erfinden, denn ihr Inhalt steht meist längst im Chatverlauf. In einem Kundenprojekt haben wir 50 Regeln der Auftragsannahme an einem Tag aus dem Chatverlauf in eine produktive Wissensbasis übernommen. Antwortentwürfe der KI an Kunden folgen seither diesen Regeln, freigegeben von einem Menschen.

Wo kaufmännische Regeln tatsächlich stehen

Fragt man in einem Unternehmen nach den Regeln der Auftragsannahme, bekommt man selten ein Dokument, sondern einen Namen. Die Person, die seit Langem Bestellungen annimmt, weiß, wann Vorkasse verlangt wird, in welcher Nachricht die Zahlungsdaten stehen dürfen, wie Preise genannt werden und welche Formulierung bei einer Rückfrage passt. Aufgeschrieben ist davon wenig. Der Rest liegt verstreut in Nachrichten, in denen Kolleginnen gefragt und Antworten bekommen haben.

Das ist kein Versäumnis, sondern die normale Form, in der kaufmännisches Wissen wächst: als Antwort auf einen Einzelfall. Zum Problem wird es, wenn eine zweite Stelle dieselben Regeln anwenden soll – eine neue Kollegin, eine Vertretung oder eine KI, die Antwortentwürfe vorbereitet. In unserem Projekt war genau das der Ausgangspunkt: Die Entwürfe der KI folgten teils Regeln, die im Betrieb längst nicht mehr galten.

Dieselbe Form haben viele kaufmännische Regeln jenseits der Auftragsannahme: wer eine Abweichung vom Angebot freigibt, welche Zahlungsbedingungen für welchen Kundenkreis gelten, wie eine Rechnungskorrektur formuliert wird. Gesagt ist das alles irgendwann, geschrieben selten.

Vom Chatverlauf zur Wissensbasis an einem Tag

Die Arbeit an diesem Tag hatte drei Schritte.

1. Herausziehen. Aus dem Chatverlauf wurden die Aussagen gesammelt, die eine Regel sind, und von denen getrennt, die nur einen Einzelfall beschreiben. Ein Satz wie „diesmal ausnahmsweise ohne Anzahlung“ ist keine Regel; „Zahlungsdaten erst in der finalen Bestätigung“ ist eine.
2. Ordnen. Die Regeln wurden strukturiert abgelegt: ein lebender Kern, den die KI bei jedem Entwurf berücksichtigt, dazu eigene Einträge für Themen wie Preise, Produktliste und Zahlung. Veraltete Regeln haben wir nicht gelöscht, sondern als veraltet markiert, damit nachvollziehbar bleibt, warum ein älterer Entwurf anders klang.
3. Absichern. Was nicht schiefgehen darf, steht nicht nur im Regelwerk, sondern zusätzlich im Code: der Umgang mit Zahlungsdaten und der Stil der Antworten. Eine Regel in Textform ist eine Anweisung an ein Sprachmodell; eine Regel im Code ist eine Prüfung.

Dass das an einem Tag geht, liegt weniger an der KI als daran, dass der Inhalt schon existierte. Niemand musste Regeln erfinden oder in Runden abstimmen. Sie waren gesagt und mussten gefunden, getrennt und geordnet werden.

Schattenbetrieb, bevor die Entwürfe zählen

Produktiv heißt bei uns nicht „hochgeladen“. Bevor ein Manager die Entwürfe freigab, liefen sie im Schattenbetrieb an echten Dialogen mit: Die KI schrieb ihren Entwurf, geantwortet wurde weiter wie bisher, und beides wurde verglichen.

Ob die Regeln greifen, zeigt sich an Einzelheiten, nicht an einer Quote. Preise werden so genannt, wie die Regel es vorgibt, die Produktliste ist vollständig, Zahlungsdaten stehen erst in der finalen Bestätigung, Vorkasse wird verlangt. Der aufschlussreichste Fall war eine Anfrage nach einem Produkt, das gar nicht angeboten wird. Der Entwurf erfand nichts, sondern nannte die tatsächliche Auswahl.

Wie solche Regeln im laufenden Betrieb Entwürfe, Zuordnungen und Rückfragen steuern, beschreiben wir auf der Seite zur KI-Automatisierung.

Eine Wissensbasis ohne Eigentümer veraltet

Die ehrliche Grenze dieses Vorgehens liegt nicht in der Technik. Eine Regel, die niemandem gehört, veraltet, und sie veraltet leise. Der Ausgangspunkt des Projekts war selbst ein Beispiel dafür: Die KI folgte Regeln, die im Chat irgendwann geändert worden waren, ohne dass jemand die alte Fassung zurückgenommen hätte.

Ein Tag reicht, um Regeln aus einem Chatverlauf zu übernehmen. Er reicht nicht, um sie aktuell zu halten. Dafür braucht jeder Themenblock eine verantwortliche Person, die eine Änderung nicht nur im Chat ankündigt, sondern im Regelwerk einträgt. Fehlt diese Zuständigkeit, wird der Chatverlauf wieder zum eigentlichen Regelwerk, und die KI arbeitet mit dem Stand des Übernahmetags.

Es ist dieselbe Frage, die sich im Stammdatenmanagement stellt: Daten ohne Verantwortliche verlieren ihren Wert nicht auf einmal, sondern Zeile für Zeile.

So gehen wir solche Übernahmen an: die Regeln aus den vorhandenen Gesprächen ziehen, statt sie in Workshops neu zu formulieren; veraltete Fassungen markieren statt löschen; was nicht schiefgehen darf, im Code prüfen. Chatverläufe enthalten personenbezogene Daten – welche davon ein Sprachmodell zu sehen bekommt, halten wir im Angebot fest. Und wer eine Regel ändern darf, klären wir mit dem Auftraggeber, bevor die erste übernommen ist.