Wissen & Daten
Projekt-Wissensbasis
Nach jedem Event dasselbe: Der Kopf ist voll mit Learnings – welcher Caterer geliefert hat, warum der Zeitplan kippte, welcher Lieferant nie wieder –, und drei Wochen später ist das meiste weg. Beim nächsten Projekt fängt ihr wieder bei null an.
KI-Wissenssystem
01Projekt-Wissensbasis
Die Projekt-Wissensbasis hält fest, was Agenturen sonst mit der Erschöpfung nach dem Abbau verlieren: Kontakte und Lieferantenwissen mit Bewertung, Location-Steckbriefe, Entscheidungen und Risiken je Projekt, die Learnings aus jedem Debrief. Als strukturiertes System, in dem das Team sucht statt fragt – und in dem KI mitarbeitet: Sie beantwortet „Wen hatten wir für Outdoor-Catering über 200?“ mit Quelle, sortiert die Sprachnotiz von der Heimfahrt ins richtige Projekt ein und legt morgens die Übersicht mit den kritischen Deadlines hin. Das Wissen, das heute in einzelnen Köpfen steckt (und mit Elternzeit oder Kündigung verschwindet), wird zum Vermögen der Agentur.
Vorweg: Ein „zweites Gehirn auf einen Schlag“ verspreche ich nicht – der Einstieg ist ein Bereich, etwa das Lieferanten-Verzeichnis, sonst scheitert es an der Pflege. Kundendaten und Vertrauliches bleiben draußen oder bekommen ein eigenes Konzept. Die KI schreibt nie unkontrolliert – jedes Debrief, jeder neue Kontakt läuft über Freigabe. Und das System lebt nur, wenn das Team nach jedem Event zwei Minuten investiert.
02Demo
Die Projekt-Wissensbasis der fiktiven Eventagentur „Kollektiv Nord“ – links die Ordnung, in der Kontakte, Lieferanten und Event-Learnings leben, rechts drei Momente aus dem Alltag damit. Schalte durch und beobachte, wo es im Baum leuchtet.
Die Architektur dahinter hat zwei Schichten: unten der Vault – strukturierte Ordner und Notizen, die dem Betrieb gehören. Darüber die KI-Schicht mit dokumentierten Regeln: Sie liest zuerst nur, schreibt dann mit Freigabe, und sensible Bereiche bleiben gesperrt. Kalender und Werkzeuge docken an, Routinen laufen in klaren Grenzen.
Der ehrlichste Beleg für dieses Modell: Genau so ist diese Website entstanden – ich arbeite selbst jeden Tag in so einem System, mit KI als Mitarbeiter darin.
03Ablauf
- 01
Bestandsaufnahme: Wo lebt euer Projektwissen?
In Köpfen, alten Mail-Threads, verstreuten Google-Docs, der Kontaktliste im Handy der Geschäftsführung. Dazu: Welches Wissen bricht weg, wenn jemand geht, und welche Fehler wiederholen sich von Event zu Event?
- 02
Struktur bauen, klein und dokumentiert
Ein klares Ordnungssystem: Kontakte und Lieferanten, Locations, Events mit Debrief, Learnings. Mit einfachen Regeln – und der eingezogenen Grenze, was an Kundendaten draußen bleibt.
- 03
Einen Bereich zuerst füllen
Meist das Lieferanten- und Gewerke-Verzeichnis: Wer kann was, in welcher Größe, mit welcher Verlässlichkeit – samt der teuren Lektionen. Vorhandenes zieht kuratiert ein, nicht kopiert.
- 04
KI anbinden: erst lesend, dann schreibend
Zuerst beantwortet die KI nur Fragen aus dem Wissen – mit Quelle. Wenn das trägt, kommt Schreiben mit Freigabe dazu: Debriefs, Kontakt-Einträge, Learnings-Vorschläge. Rechte und Grenzen stehen als dokumentierte Arbeitsanweisung.
- 05
Routinen ergänzen – Schritt für Schritt
Die Morgen-Übersicht mit kritischen Event-Deadlines, das Debrief-Template nach jedem Projekt, die Wiedervorlage offener Angebote: Die KI übernimmt definierte Aufgaben in klaren Grenzen – jede erst, wenn die vorherige läuft.
04Ausbaustufen
Der Einstieg ist Stufe 1, die Team-Wissensbasis – für Agenturen ist das Lieferanten- und Learnings-Wissen der richtige Start.
Einstieg: die fragbare Wissensbasis
Ein begrenzter Bereich – Lieferanten und Locations mit Bewertung – wird strukturiert und fragbar. Das Team schlägt nach, statt die Kollegin in Elternzeit anzurufen.
Ausbau: KI arbeitet mit
Debriefs, Zusammenfassungen, Learnings-Einträge – die KI schreibt im System mit, jede Änderung mit Freigabe.
Vollausbau: Routinen laufen
Deadline-Übersicht, Debrief-Automatik, Wiedervorlagen – definierte Routinen laufen selbstständig in klaren Grenzen. Die Wissensbasis wird zum Projektgedächtnis der Agentur.
05Technische Umsetzung
- Die Wissens-Schicht gehört der Agentur: ein Markdown-Vault (z. B. Obsidian), Notion oder ein vergleichbares System – Inhalte ohne Vendor-Lock-in.
- Die KI-Schicht ist ein Assistent mit Zugriff auf den Vault (z. B. Claude Code als agentische Ebene) – mit dokumentierten Regeln: welche Bereiche, welche Rechte, welche Routinen.
- Grenze zu Kundendaten: Vertrauliches (Verträge, Personendaten) bleibt draußen oder bekommt ein eigenes Datenschutzkonzept; die Basis führt Lieferanten, Locations und eigene Learnings.
- Rechte-Logik gestuft: lesend zuerst, schreibend nur in definierten Bereichen mit Freigabe.
- Pflege-Routinen werden mit aufgesetzt – das Debrief nach jedem Event ist der Motor, ohne den die Basis veraltet.
- Typische Inhalte: Lieferanten- und Gewerke-Verzeichnis, Location-Steckbriefe, Event-Debriefs, Risiken/Learnings, Kontakt-Historie.
zur einordnung · Diese Punkte zeigen, wie so etwas typischerweise gebaut wird – nicht, wie es bei dir gebaut werden muss. Was wirklich passt, entscheidet sich im Projekt: an deinem Bestand, deinem Team und dem, was sich danach gut pflegen lässt.