Wenn man seinen besten Leuten lange genug bei der Arbeit zusieht, fÀllt einem etwas auf. Sie haben Muster.
Ein groĂartiger Vertriebsmitarbeiter geht einen wichtigen Anruf mit einem klaren GespĂŒr dafĂŒr an, worauf es ankommt. Er sucht nach dem letzten GesprĂ€ch, identifiziert den wahren Entscheider, deckt den unausgesprochenen Einwand auf und verfolgt ein Versprechen, das jemand vor drei Wochen gegeben hat, das aber nie in den Notizen auftauchte.
Ein starker Support-Leiter liest eine Kundeneskalation anders als alle anderen. Ăber das Ticket selbst hinaus nimmt er Tonfall, Historie, Kontowert, Produktschmerz und die subtilen Signale wahr, die darauf hindeuten, dass aus einem kleinen Problem bald etwas viel GröĂeres werden könnte.
Eine FĂŒhrungskraft im Finanzbereich blickt ĂŒber die Zahlen auf dem Papier hinaus. Sie versteht, welche Bewegungen wichtig sind, welche Rauschen sind und welche eine Geschichte brauchen, bevor die Vorstandssitzung stattfindet.
Das ist Arbeit, auf die die meisten Unternehmen tÀglich angewiesen sind, die aber oft schwer zu erfassen, zu organisieren und daraus zu lernen ist.
Man nennt es Erfahrung, Urteilsvermögen, FingerspitzengefĂŒhl oder institutionelles Wissen, aber in der Praxis können diese Eigenschaften zu einer verfeinerten Art werden, Entscheidungen zu rechtfertigen, die bestehende Annahmen und Vorlieben verstĂ€rken.
KI-Unternehmen nennen es zunehmend Skills.
Ich gehe das am Freitag um 10:00 Uhr PT live durch. Melden Sie sich fĂŒr Skills 101 an, wenn Sie die praktische Version möchten.
Was ein Skill ist. Wo er hingehört. Wie man aufhört, Claude und ChatGPT immer wieder dieselbe Arbeit zu erklĂ€ren. Kostenlos fĂŒr Skills 101 registrieren.
Die Arbeit hat bereits eine Methode
Jedes Unternehmen hat Arbeitsweisen, die spezifischer sind, als es sich selbst bewusst ist.
Wie der Vertrieb sich auf eine VerlÀngerung vorbereitet.
Was Produktteams tun, um Kundenfeedback in PrioritĂ€ten umzuwandeln. Wie das Marketing weiĂ, ob eine Kampagne tatsĂ€chlich funktioniert. Wann der Support entscheidet, dass es Zeit ist, ein Problem zu eskalieren. Der Prozess, den die Technik zur ĂberprĂŒfung riskanter Ănderungen verwendet. Wie die Finanzabteilung Sinn daraus macht, was sich im GeschĂ€ft verĂ€ndert hat.
Einiges davon ist niedergeschrieben. Das meiste ist verstreut ĂŒber Dokumente, Slack-Threads, Vorlagen, alte PrĂ€sentationen, Onboarding-GesprĂ€che und die Köpfe der Leute, die schon lange genug dabei sind, um es besser zu wissen.
Dieses Wissen wird normalerweise als Hintergrund behandelt, aber es ist im Begriff, zur Infrastruktur zu werden.
Agenten sind nur dann nĂŒtzlich, wenn sie mehr verstehen als die Aufgabe selbst. Sie mĂŒssen die Methode dahinter verstehen.
Zugang ist der einfache Teil
Mit KI neigen Menschen dazu, mit dem Zugang zu Daten zu beginnen.
Den Agenten mit dem CRM verbinden. Slack-Integration einrichten. Zugriff auf Google Drive gewÀhren. KonnektivitÀt zu GitHub ermöglichen. Eine Verbindung zum Data Warehouse herstellen.
Das ist alles wichtig. Ein Agent ohne Zugang rÀt meistens nur.
Aber Zugang schafft keine gute Arbeit. Ein Agent kann jede Vertriebsnotiz lesen und trotzdem die Struktur eines Deals ĂŒbersehen.
Er kann jedes Support-Ticket durchsuchen und trotzdem den Kunden nicht erkennen, der sofortige Aufmerksamkeit benötigt. Ein Modell kann jedes Produktdokument öffnen und trotzdem ein PRD erstellen, das richtig klingt, aber die eigentliche Entscheidung verfehlt.
Die Herausforderung besteht darin, dem Agenten beizubringen, wie Ihr Unternehmen die Arbeit angeht, nicht darin, den Zugang des Agenten zu Informationen zu erweitern.
Hier kommen Skills ins Spiel.
Ein Skill ist eine wiederverwendbare Arbeitsweise
Ein Skill ist mehr als ein Prompt.
WĂ€hrend ein Prompt dem Agenten sagt, was er in einem bestimmten Moment tun soll, erfasst ein Skill eine wiederholbare Arbeitsweise.
Das ermöglicht es dem Agenten, denselben Ansatz anzuwenden, wann immer diese Art von Aufgabe anfÀllt.
Er kann Anweisungen, Beispiele, Vorlagen, Checklisten, Skripte, Referenzen und Faustregeln enthalten. Die technische Form kann variieren. Die Version von Anthropic verwendet einen einfachen Ordner mit einer SKILL.md-Datei und optionalen unterstĂŒtzenden Dateien. Andere Systeme verwenden ihre eigenen Formate.
Ein Skill verpackt eine Vorgehensweise.
Er erfasst die Schritte, die jemand befolgt, und das Urteilsvermögen, das er anwendet. Er dokumentiert auch die GrenzfÀlle, auf die er achtet, und die QualitÀtsstandards, die er erwartet.
Skills fĂŒr die Vorbereitung von VertriebsgesprĂ€chen könnten abdecken, wie man die Kontohistorie liest, welche Risiken aufzuzeigen sind, wie man offene Fragen formuliert und wie ein nĂŒtzliches Briefing aussieht.
FĂŒr Incident-Postmortems könnte ein Skill abdecken, wie man die Zeitleiste rekonstruiert. Er kann auch lehren, Ursachen von Symptomen zu trennen, ohne Schuldzuweisungen zu schreiben und Erkenntnisse in MaĂnahmen umzusetzen.
Beim Erstellen von VorstandsprÀsentationen könnte ein Skill abdecken, welche Kennzahlen wichtig sind. Er kann zeigen, wie man Bewegungen erklÀrt, was in den Anhang gehört und wo die Geschichte normalerweise bricht.
Der Skill ist die Methode, die wiederverwendbar gemacht wurde.
Daten, Konnektoren, Skills und die Entwicklung zu Plugins
Die erste Herausforderung fĂŒr KI-Systeme war der Zugang.
Modelle brauchten einen Weg, um an die Informationen und Systeme zu gelangen, in denen die Arbeit tatsĂ€chlich stattfindet. Dies fĂŒhrte zu Konnektoren, MCPs, APIs und Datenintegrationen, die Dokumente, Datenbanken, Anwendungen und GeschĂ€ftsaufzeichnungen fĂŒr eine KI zugĂ€nglich machen konnten.
Das war ein notwendiger Schritt. Aber Zugang allein schafft noch kein nĂŒtzliches Verhalten.
Ein Konnektor kann Salesforce zugĂ€nglich machen. Er kann einem Agenten nicht beibringen, wie Ihr Team eine Forecast-ĂberprĂŒfung durchfĂŒhrt.
Google Drive mag ebenfalls verbunden sein, aber das allein sagt einem Agenten nicht, welche alte VorstandsprÀsentation es wert ist, kopiert zu werden und welche ignoriert werden sollte.
Eine API kann Support-Tickets zurĂŒckgeben, aber sie kann nicht erklĂ€ren, wie Ihr effektivster Support-Manager bestimmt, welche Probleme wirklich dringend sind.
Hier kommen Skills ins Spiel.
Daten und Konnektoren liefern Kontext.
Skills liefern Urteilsvermögen, Prozesse und wiederholbare Arbeitsweisen.
Plugins waren im Grunde die Kombination aus beidem. Sie bĂŒndelten den Zugang zu Systemen mit der FĂ€higkeit, Aktionen durchzufĂŒhren und Workflows auszufĂŒhren.
In diesem Sinne waren Plugins Teil der Evolution.
Zuerst kamen Daten und Konnektoren.
Dann kamen Skills.
Die nĂ€chste Generation kombiniert beides zu intelligenten Systemen, die auf Informationen zugreifen, verstehen, wie Arbeit erledigt wird, und MaĂnahmen ergreifen können.
Das ist der Teil, den ich am Freitag live vertiefe. Zugang bringt Agenten in die Arbeit. Skills lehren sie, wie die Arbeit erledigt wird.
Ich zeige den Stack, den Workflow und wo man anfÀngt.
Sichern Sie sich Ihren Platz fĂŒr Skills 101.
Das Muster ist Àlter als KI
Das passiert in der Informatik immer wieder.
Unix-Befehle machten nĂŒtzliche Operationen wiederverwendbar.
Shell-Skripte machten Sequenzen wiederverwendbar.
Bibliotheken machten Code wiederverwendbar.
APIs machten Dienste wiederverwendbar.
Workflows machten GeschÀftsprozesse wiederverwendbar.
Skills machen Urteilsvermögen wiederverwendbar.
Das ist der Teil, den es zu beachten gilt.
KI hat nicht den Wunsch erfunden, Fachwissen zu verpacken. Software hat sich schon immer in diese Richtung bewegt.
Was sich geĂ€ndert hat, ist der AusfĂŒhrende.
Jahrzehntelang mussten Menschen das Drehbuch lesen und anwenden. Jetzt können Agenten das Drehbuch laden, Werkzeuge verwenden, Dateien inspizieren, Skripte ausfĂŒhren und weitermachen.
Das Drehbuch kann aktiv werden.
Das Àndert den Wert der Dokumentation, wie Arbeit erledigt wird.
Die Skill-Bibliothek wird zum Asset
Stellen Sie sich zwei Unternehmen vor, die dasselbe Spitzenmodell verwenden.
Eines verbindet das Modell mit seinen Systemen.
Das andere verbindet das Modell mit seinen Systemen und gibt ihm eine Bibliothek von Skills, die aus der besten Arbeit des Unternehmens aufgebaut wurden.
Das zweite Unternehmen hat ein anderes Asset.
Seine Agenten wissen, wie das Unternehmen sich auf VertriebsgesprĂ€che vorbereitet, VertrĂ€ge prĂŒft, Launch-Briefings schreibt, Fehler untersucht, Eskalationen handhabt, Forschung zusammenfasst und die finanzielle Leistung erklĂ€rt.
Nicht perfekt oder magisch.
Aber konsistent genug, um einen Unterschied zu machen.
Jeder Skill wird zu einem kleinen StĂŒck operativer Hebelwirkung.
Ein guter Skill verhindert, dass derselbe Fehler zweimal korrigiert wird.
Ein besserer hebt die Messlatte fĂŒr alle, die ihn verwenden.
Ein groĂartiger erfasst Urteilsvermögen, fĂŒr dessen Aufbau es frĂŒher Jahre brauchte.
Deshalb fungiert eine Skill-Bibliothek als Betriebshandbuch fĂŒr das Unternehmen, das Agenten tatsĂ€chlich nutzen können.
Die besten Skills werden privat sein
Es wird öffentliche Skill-MarktplÀtze geben.
Einige werden nĂŒtzlich sein. Die meisten werden generisch sein.
Die wertvollsten Skills werden in Unternehmen leben, weil die wertvollsten Methoden spezifisch sind.
Ihr Kundeneskalationsprozess, Ihre Vertriebsqualifikationslinse und Ihre ProduktĂŒberprĂŒfungsstandards.
Das Format, das Sie fĂŒr Vorstands-Updates verwenden, die rechtlichen RĂŒckfallpositionen, auf die Sie sich verlassen, und die Stimme, die Ihre Marke definiert.
Sogar die Art und Weise, wie Sie entscheiden, was wichtig ist.
Das ist das Wissen, das Wettbewerber nicht herunterladen können.
Ein generischer Agent mag mit breitem Wissen ĂŒber Vertrieb, Support, Finanzen, Produkt und Technik ankommen.
Was ihn in Ihrem Unternehmen nĂŒtzlich macht, ist das Erlernen der spezifischen Prozesse, Entscheidungen und Lektionen, die Ihr Team im Laufe der Zeit angesammelt hat.
Beginnen Sie mit der Arbeit
Deshalb sollte die erste KI-Strategie eines jeden Unternehmens eine Skill-Bibliothek sein.
Bevor Sie Plattformen auswÀhlen, kartieren Sie die wiederholte Arbeit.
Finden Sie die Workflows, in denen erfahrene Leute konsequent alle anderen ĂŒbertreffen.
Suchen Sie nach Aufgaben, die Urteilsvermögen erfordern, nicht nur MĂŒhe.
VertriebsgesprÀche, Kundenrecherche, Support-Eskalationen, PRDs, Incident-Postmortems, VertrÀge, Prognosen, Launches, Wettbewerbsanalysen, Release-Notes. Keines davon ist der Job. Sie sind alles, was darum herum ist.
Fragen Sie dann, was die beste Person im Team anders macht und was alle anderen tendenziell ĂŒbersehen.
Was fÀngt ihre Aufmerksamkeit zuerst ein?
Was wird tendenziell ĂŒbersehen?
Welche Beispiele prÀgen ihren Ansatz?
Welche Fragen tauchen immer wieder auf?
Welche Fehler versuchen sie zu vermeiden?
Wie definieren sie Erfolg?
Das ist das Rohmaterial. Machen Sie einen Skill daraus, setzen Sie ihn ein, verbessern Sie ihn kontinuierlich und halten Sie den Besitzer nah an der Arbeit.
Ein Unternehmen braucht ein paar Skills, die wichtige Arbeit konsistenter machen.
Die Bibliothek kann von dort aus wachsen.
Die wahre KI-Strategie
Unternehmen werden das meiste aus Agenten herausholen, wenn sie aufhören, KI als eine Schicht generischer Intelligenz zu behandeln, die ĂŒber das Unternehmen gestreut wird, und sie stattdessen tief in die Workflows einbetten, in denen sie echte Ergebnisse erzielen kann.
Tun Sie etwas Praktischeres.
Bringen Sie Agenten bei, wie das GeschÀft tatsÀchlich funktioniert.
Verwandeln Sie wiederholtes Urteilsvermögen in wiederverwendbare Systeme.
Machen Sie die Methoden der Top-Performer leichter anwendbar, leichter verbesserbar und schwerer zu verlieren.
Das ist der Wandel.
Der KI-Vorteil eines Unternehmens wird aus der Arbeit kommen, die es dem Modell beibringt, gut zu machen, und nicht aus dem Modell, das es wÀhlt.
Jedes Unternehmen hat eine Arbeitsweise.
Das meiste davon ist unsichtbar.
Skills machen es sichtbar.
Skill-Bibliotheken machen es wiederverwendbar.
Ihr Unternehmen hat bereits Skills.
Sie sitzen in alten Dokumenten, Slack-Threads, KundengesprÀchen, Review-Ritualen, Onboarding-Notizen und den Köpfen der Leute, die wissen, wie die Arbeit wirklich erledigt wird.
Am Freitag um 10:00 Uhr PT gehe ich Skills 101 live durch.
Ich zeige, wie man aufhört, Claude und ChatGPT immer wieder dieselbe Arbeit zu erklÀren, und anfÀngt, die Anweisungen so zu verpacken, dass KI es auf Ihre Weise wieder tun kann.
Sichern Sie sich Ihren Platz fĂŒr die Live-Skills-101-Sitzung am Freitag.
