In Teil 1 ging es darum, Gespräche und Gedanken einzufangen – der Grundbaustein für alles Weitere. Dieser zweite Teil zeigt, wie die KI durch systematische Reviews immer mehr Kontext bekommt und vom Tool zum echten Teammitglied wird. Dazu stellen wir die Prompts vor, die wir selbst verwenden – zum direkten Nachnutzen.
Das Ziel: Eine KI, die das Team kennt
Speech-to-Text kennt jeder. Das ist nichts Neues. Der Unterschied liegt darin, was danach passiert.
Eine KI, die nur transkribiert, ist ein Tool. Nützlich, aber austauschbar. Eine KI, die den Kontext des Teams kennt, ist etwas anderes: Sie weiß, woran gearbeitet wird. Sie kennt die Rollen im Team – wer für was zuständig ist, wer welche Expertise einbringt. Sie erinnert sich, welche Themen immer wieder auftauchen und was beschlossen wurde. Sie wird zum Teammitglied, das sich erinnert und mitdenkt.
Der Weg dorthin führt über drei Dinge: Kontext, Struktur und Kontinuität. Den Kontext liefern die Gespräche und Notizen, die eingefangen werden. Die Struktur liefern die Prompts. Die Kontinuität entsteht durch systematische Reviews – und dadurch, dass die Ergebnisse wieder in die KI zurückfließen.
Das Ergebnis: Eine KI, die das Team kennt. Die weiß, woran gearbeitet wird. Die sich erinnert, was besprochen wurde. Die Zusammenhänge herstellt, die Menschen im Alltag übersehen. Speech-to-Text kennt jeder. Eine KI, die zum Teammitglied wird – das ist der Unterschied.
Die Prompts im Überblick
Im Folgenden zeigen wir die Prompts für jede Stufe des Workflows – von der persönlichen Tagesauswertung bis zur strategischen Quarterly Review. Die Reihenfolge entspricht dem natürlichen Rhythmus: täglich, wöchentlich, monatlich, quartalsweise.
Jeder Prompt ist ein Grundgerüst, das bereits 80% des Ergebnisses liefert. Anpassen können Sie ihn jederzeit an Ihre eigenen Bedürfnisse.
Daily Review: Persönliche Tagesübersicht
Die Daily Review ist der Ausgangspunkt – die Auswertung aller persönlichen Sprachnotizen eines Tages.
Der Input: Alle Sprachnotizen des Tages – die Idee im Auto, die Gedanken beim Spaziergang, die Erkenntnisse zwischen Meetings.
Der Output: Eine strukturierte Tagesübersicht mit allen Themen, To-dos und Ideen. Perfekte Grundlage für eine Daily Note in Obsidian, Notion oder einem anderen System.
Der Mehrwert: Sie sehen auf einen Blick, womit Sie sich heute beschäftigt haben. Welche Gedanken Ihnen wichtig waren. Was offen geblieben ist. Nichts geht verloren.
Weekly Review: Persönlicher Wochenrückblick
Die Weekly Review fasst die Woche zusammen – auf Basis der Daily Reviews und aller Gesprächsauswertungen.
Der Input: Alle Daily Reviews der Woche, plus Auswertungen von Gesprächen (Walking Meetings, One-on-Ones, etc.).
Der Output: Ein Überblick über die Woche. Was hat mich beschäftigt? Was ist erledigt, was offen? Welche Muster zeigen sich?
Der Mehrwert: Wer mit Getting Things Done (GTD) arbeitet, kennt den Stellenwert der Weekly Review – sie ist das Herzstück des Systems. Dieser Workflow liefert die Datenbasis: Statt aus dem Gedächtnis zu rekonstruieren, haben Sie eine vollständige Übersicht. Die KI kennt danach Ihre Arbeitswoche, die Themen, die Sie beschäftigen, die Aufgaben, die liegen bleiben, die Ideen, die immer wieder auftauchen.
Team-Meeting Auswertung: Gespräche strukturieren
Dieser Prompt ist für die Auswertung einzelner Team-Gespräche gedacht – Walking Meetings, One-on-Ones, Projektbesprechungen.
Der Input: Das Transkript eines Gesprächs zwischen zwei oder mehr Personen.
Der Output: Eine strukturierte Zusammenfassung mit Themen, To-dos, Waiting-fors und Ideen.
Der Mehrwert: Das Gespräch wird sofort verwertbar. Niemand muss nachträglich Protokoll schreiben. Die Ergebnisse können direkt ins Aufgabensystem und ins Projektwissen der KI fließen.
Monthly Review: Team-Reflexion und Meeting-Vorbereitung
Die Monthly Review bringt alles zusammen – persönliche Reviews und Team-Gespräche.
Der Input: Alle Weekly Reviews des Monats, plus Auswertungen aus Team-Gesprächen (Walking Meetings, One-on-Ones, Team-Meetings).
Der Output: Ein Monatsrückblick – und gleichzeitig die Vorbereitung für das nächste Monthly Meeting.
Der Mehrwert aus Sicht der Teamleitung / Geschäftsführung: Wer ein monatliches Team-Meeting vorbereiten muss, kennt das Problem: Was war alles los? Welche Themen sollten wir besprechen? Mit diesem Workflow haben Sie die Antworten: Alles einspeisen, Prompt laufen lassen, fertig ist die Meeting-Vorbereitung. Die KI kennt danach die Arbeit des gesamten Teams im letzten Monat – die Themen, die verschiedene Teammitglieder beschäftigt haben, die Überschneidungen und Muster.
Tipp: Auch das Monthly Meeting selbst ist eine wichtige Informationsquelle. Das Mic mitlaufen lassen, hinterher transkribieren und auswerten – dann fließt auch dieses Gespräch ins Projektwissen.
Quarterly Review: Strategischer Rückblick und Blindspot-Analyse
Die Quarterly Review ist der strategische Höhepunkt – der Blick auf das große Ganze.
Der Input: Die drei Monthly Reviews des Quartals, plus alle gesammelten Auswertungen.
Der Output: Ein strategischer Blick auf das Quartal – und die Vorbereitung für die Quartalsplanung.
Der Mehrwert: Hier zeigt die KI, was sie als Teammitglied kann. Sie hat drei Monate Kontext. Sie erkennt Muster, die im Alltag untergehen:
- Blindspots: Welche strategischen Themen haben wir vernachlässigt?
- Vergessene Vorhaben: Was wollten wir „irgendwann mal machen“ – und haben es vergessen?
- Wiederkehrende Muster: Welche Themen tauchen seit Monaten auf, ohne dass wir sie angehen?
- Langfristige Themen: Was begleitet uns schon lange? Ist das wichtig – oder sollten wir es endlich abhaken?
Die KI kennt danach die strategische Entwicklung des Teams über ein Quartal – die Themen, die wirklich wichtig sind (weil sie immer wieder auftauchen), und die blinden Flecken.
Inkrementelle Verbesserungen: Wie die KI immer besser wird
Das Entscheidende ist nicht der einzelne Prompt. Es ist der Kreislauf, der zu inkrementellen Verbesserungen führt:
Gespräche werden dokumentiert → Transkripte entstehen
Transkripte werden strukturiert → Zusammenfassungen, To-dos, Ideen
Strukturierte Ergebnisse fließen in Reviews → Daily, Weekly, Monthly, Quarterly
Reviews fließen ins Projektwissen der KI → Die KI bekommt Kontext
Die KI unterstützt besser → Weil sie weiß, woran das Team arbeitet
Mit jedem Durchlauf weiß die KI mehr. Sie erinnert sich an frühere Gespräche. Sie erkennt Zusammenhänge. Sie kann auf Themen Bezug nehmen, die vor Wochen besprochen wurden.
Das ist der Unterschied zwischen „KI als Tool“ und „KI als Teammitglied“. Ein Tool fängt jedes Mal bei Null an. Ein Teammitglied hat Geschichte.
Und noch ein Aspekt: Mit wachsendem Kontext kann die KI auch die Rolle eines Sparringspartners übernehmen. Sie kann das Team challengen: „Dieses Thema kam in den letzten drei Monaten achtmal vor, wurde aber nie abgeschlossen. Was hindert euch?“ Das ist kein Ersatz für menschliches Urteilsvermögen – aber ein wertvoller Impuls von außen.
Grenzen des Workflows: Was nicht aufgezeichnet werden sollte
Nicht jedes Gespräch eignet sich für diesen beschriebenen Workflow. Folgende Situationen erfordern besondere Sensibilität:
– Personalgespräche: Vertrauliche Mitarbeitergespräche gehören nicht in KI-Systeme
– Kundendaten: Gespräche mit personenbezogenen Kundendaten nur mit expliziter Zustimmung
– Strategisch sensible Themen: Preisverhandlungen, Wettbewerbsinformationen
Wie die KI-Auswertungen weiterarbeiten können
Die strukturierten Auswertungen und Reviews brauchen einen Ort. Aber sie sollten nicht nur abgelegt werden – sie sollten weiterarbeiten.
Der Feedback-Loop ins Projektwissen:
Die verdichteten Ergebnisse – Daily Reviews, Weekly Reviews, Meeting-Zusammenfassungen – können direkt ins Projektwissen von Claude (oder einem vergleichbaren System) eingespeist werden. Damit entsteht zusätzlicher Kontext für alle zukünftigen Gespräche.
Das ist kein Nice-to-have, sondern der Kern des Ganzen: KI ohne Kontext und mit schwachen Prompts ist keine große Hilfe. Je mehr relevanten Kontext die KI hat, desto besser werden die Ergebnisse und desto hilfreicher kann sie als Teammitglied sein.
Konkret bedeutet das:
- Die Weekly Review fasst zusammen, woran das Team arbeitet → Claude „weiß“ beim nächsten Gespräch, was aktuell ist
- Die Monthly Review dokumentiert Fortschritte und offene Punkte → Claude kann darauf Bezug nehmen
- Die Quarterly Review hält strategische Themen fest → Claude versteht den größeren Kontext
Wo speichern:
- Claude-Projekte: Die Review-Zusammenfassungen als Projektwissen hinterlegen. Claude „erinnert“ sich dann und kann Verbindungen herstellen.
- Notebook LM: Alle Auswertungen in eine Sammlung. Dann Fragen stellen: „Welche Themen kamen in den letzten drei Monaten am häufigsten vor?“
- Obsidian / Notion / Google Drive: Klassische Dokumentation. Die Markdown-Ausgabe lässt sich direkt einfügen.
Das Format ist weniger wichtig als die Stringenz: Regelmäßig sammeln, regelmäßig reviewen – und die Ergebnisse wieder einspeisen.
Eine Frage der Kultur: Offenheit bei Audio-Aufnahmen
Wie bereits in Teil 1 angesprochen: Damit dieser Workflow funktioniert, muss das Team damit einverstanden sein, dass Audio-Aufnahmen stattfinden. Das ist eine Kulturfrage, die bewusst gestaltet werden sollte.
Transparenz: Alle wissen, dass aufgezeichnet wird und warum. Keine versteckten Mikrofone, keine Überraschungen.
Klarheit über den Zweck: Die Aufnahmen dienen der Arbeitserleichterung, nicht der Kontrolle. Niemand wird auf Aussagen „festgenagelt“. Es geht darum, wertvolle Gespräche zu führen und deren Kern zu dokumentieren.
Opt-in statt Opt-out: Wer in einem bestimmten Moment nicht aufgezeichnet werden möchte, sagt es. Das wird respektiert.
Vorleben: Wenn die Führung den Workflow selbst nutzt und offen damit umgeht, folgt das Team leichter.
Der kulturelle Wandel braucht Zeit. Aber wenn er gelingt, entsteht etwas Wertvolles: Gespräche werden gehaltvoller, weil nichts verloren geht. Und das Team baut ein gemeinsames Gedächtnis auf.
Das größere Bild: Von der Dokumentation zur Transformation
Die verschiedenen Quellen fließen zusammen:
- Individuelle Sprachnotizen: Gedanken einzelner Teammitglieder
- One-on-One Walking Meetings: Gespräche zwischen zwei Personen
- Team-Meetings: Besprechungen in größerer Runde (ebenfalls aufgezeichnet und ausgewertet)
Wenn all das strukturiert erfasst und in Reviews zusammengeführt wird, entsteht mehr als Dokumentation. Es entsteht ein KI-Teammitglied, das:
- Blindspots aufdeckt: Themen erkennt, die im Alltag untergehen
- Vergessenes erinnert: Vorhaben wieder ans Licht bringt, die liegen geblieben sind
- Muster erkennt: Themen identifiziert, die das Team seit Monaten begleiten
- Meetings vorbereitet: Auf Basis echter Daten statt Bauchgefühl
- Das Team challengt: Als Sparringspartner, der unbequeme Fragen stellt
Das ist der transformative Kern: Aus fragmentierten Gesprächen wird strukturiertes Wissen. Aus individuellem Gedächtnis wird Team-Gedächtnis. Aus einer KI, die bei Null anfängt, wird ein Teammitglied, das die Geschichte kennt.
Fazit: Die KI weiß es dann einfach
Der Workflow ist kein Selbstzweck. Reporting um des Reportings willen bringt nichts.
Es geht darum:
- Gespräche festzuhalten, bevor sie verloren gehen
- Der KI den Kontext zu geben, den sie braucht
- Ein gemeinsames Team-Gedächtnis aufzubauen
- Strategische Blindspots aufzudecken
- Meetings besser vorzubereiten
Das Ergebnis: Eine KI, die das Team kennt. Die weiß, woran gearbeitet wird. Die sich erinnert, was besprochen wurde. Die Zusammenhänge herstellt, die Menschen im Alltag übersehen.
Speech-to-Text kennt jeder. Eine KI, die zum Teammitglied wird – das ist der Unterschied.
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