Fähigkeiten, Skills und Tools

Etwas zu wissen und etwas tun zu können sind nicht dasselbe. Und einen Menschen zu lehren ist nicht dasselbe wie eine KI zu lehren.

Die Fähigkeitslücke

Hier ist eine frustrierende Realität: Ihre Senior-Expertin kann bemerkenswerte Dinge tun, aber sie kann möglicherweise nicht erklären wie. Und selbst wenn sie es perfekt erklären könnte, würde diese Erklärung einem KI-System möglicherweise nicht helfen, dasselbe zu tun.

Das ist die Fähigkeitslücke — der Raum zwischen menschlicher Expertise und maschineller Ausführung.

Sie zu schließen erfordert das Verständnis von drei verschiedenen Ebenen: Fähigkeiten, Skills und Tools. Jede funktioniert unterschiedlich für Menschen und KI-Systeme. Die meisten Knowledge-Engineering-Projekte scheitern, weil sie diese Ebenen vermischen.

Drei Ebenen, Zwei Welten

Fähigkeiten (Capabilities)

Welche Ergebnisse erreicht werden können. Das „Was”.

Für Menschen: Fähigkeiten sind oft implizit. Ein erfahrener Verhandler „kann komplexe Deals abschließen.” Wir zerlegen das nicht weiter.

Für KI: Fähigkeiten müssen explizit definiert und abgegrenzt werden. Das System muss genau wissen, was es erreichen soll — und was außerhalb des Umfangs liegt.

Skills

Welche Kompetenzen die Fähigkeit ermöglichen. Das „Wie”.

Für Menschen: Skills entwickeln sich durch Übung, Feedback und Erfahrung. Sie sind oft unbewusst — Experten denken nicht mehr über die einzelnen Skills nach.

Für KI: Skills müssen in diskrete, lehrbare Komponenten zerlegt werden. Jeder Skill erfordert spezifisches Wissen, Datenzugriff oder Training.

Tools

Welche Instrumente zur Ausführung verwendet werden. Das „Womit”.

Für Menschen: Tools sind Erweiterungen von Skills — eine Tabelle, ein CRM, ein Telefon. Experten wählen Tools fließend basierend auf dem Kontext.

Für KI: Tools sind präzise definierte Schnittstellen mit klaren Inputs, Outputs und Einschränkungen. Ein Agent kann nur nutzen, wozu er Zugriff bekommen hat.

graph TB
TITLE["FÄHIGKEITS-ZERLEGUNG"]

TITLE --> CAP["<b>FÄHIGKEIT</b><br/>Kundenkreditentscheidungen treffen"]

CAP --> SKILLS["<b>SKILLS</b>"]

SKILLS --> S1["Risiko-<br/>bewertung"]
SKILLS --> S2["Richtlinien-<br/>anwendung"]
SKILLS --> S3["Ausnahme-<br/>behandlung"]

S1 --> TOOLS["<b>TOOLS</b>"]
S2 --> TOOLS
S3 --> TOOLS

TOOLS --> T1["CRM-<br/>Abfrage"]
TOOLS --> T2["Kredit-<br/>Scoring"]
TOOLS --> T3["Richt-<br/>linien"]
TOOLS --> T4["Eska-<br/>lation"]
TOOLS --> T5["Kommu-<br/>nikation"]

T1 --> KR["<b>WISSENSANFORDERUNGEN</b><br/>• Kundenhistorie (DATEN)<br/>• Kreditrichtlinien (REGELN)<br/>• Ausnahmekriterien (URTEIL)<br/>• Eskalationsauslöser (GRENZEN)"]
T2 --> KR
T3 --> KR
T4 --> KR

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style CAP fill:#fef2f2,stroke:#dc2626,stroke-width:3px,color:#991b1b,min-width:300px
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style T1 fill:#fef2f2,stroke:#dc2626,min-width:100px
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Warum diese Zerlegung wichtig ist

Wenn Sie möchten, dass ein KI-System eine menschliche Fähigkeit übernimmt (oder erweitert), müssen Sie:

1. Identifizieren, welche Skills die Fähigkeit tatsächlich erfordert — oft mehr als erwartet
2. Bestimmen, welche Skills kodiert werden können vs. welche menschliche Aufsicht brauchen
3. Sicherstellen, dass die richtigen Tools verfügbar und zugänglich sind
4. Das erforderliche Wissen auf jeder Ebene kartieren

Die meisten KI-Projekte scheitern bei Schritt eins. Sie versuchen, eine Fähigkeit zu replizieren, ohne die zugrundeliegenden Skills zu verstehen. Das ist, als würde man versuchen, jemandem beizubringen, „ein guter Manager zu sein”, ohne Delegation, Feedback, Priorisierung oder andere Komponentenskills zu lehren.

Das Handlungs-Framework für Führungskräfte

Dies in organisatorische Maßnahmen zu übersetzen erfordert einen strukturierten Ansatz:

Schritt 1: Fähigkeiten-Mapping

Was zu tun ist: Inventarisieren Sie die Fähigkeiten, von denen Ihre Organisation abhängt. Nicht Jobtitel oder Abteilungen — tatsächliche Ergebnisse.

Beispiel-Fähigkeiten:

• Komplexe Sonderaufträge präzise bepreisen
• Compliance-Risiken erkennen, bevor sie eskalieren
• Neue Kunden einarbeiten, ohne Kontext zu verlieren
• Kundenbeschwerden lösen, die von der Standardrichtlinie abweichen

Schlüsselfrage: Wenn diese Fähigkeit morgen verschwinden würde, was würde kaputtgehen?

Schritt 2: Skill-Zerlegung

Was zu tun ist: Für jede kritische Fähigkeit die Komponentenskills identifizieren. Seien Sie spezifisch.

Beispiel für „Komplexe Sonderaufträge bepreisen”:

• Technische Spezifikationen interpretieren
• Fertigungskomplexität bewerten
• Preismatrizen mit Urteilsvermögen anwenden
• Kundenbeziehungskontext berücksichtigen
• Margenrisiken identifizieren
• Begründung klar kommunizieren

Schlüsselfrage: Welche dieser Skills könnte ein gut designtes System erledigen? Welche erfordern menschliches Urteil?

Schritt 3: Tool-Inventar

Was zu tun ist: Kartieren Sie, welche Tools existieren, auf welche Daten sie zugreifen und ob KI-Systeme sie nutzen könnten.

Schlüsselfrage: Wo sind die Lücken zwischen menschlichem Tool-Zugriff und KI-Tool-Zugriff?

Schritt 4: Wissenslücken-Analyse

Was zu tun ist: Identifizieren Sie, welches Wissen auf jeder Ebene fehlt.

Schlüsselfrage: Was müsste wahr sein, damit ein KI-System diesen Skill ausführen kann?

Die Build-Buy-Partner-Entscheidung

Sobald Sie Fähigkeiten, Skills und Tools kartiert haben, stehen Sie vor einer strategischen Wahl:

Intern bauen: Wenn die Fähigkeit Kern Ihres Wettbewerbsvorteils ist und das Wissen hochgradig proprietär ist.

Von der Stange kaufen: Wenn die Fähigkeit generisch ist (Terminplanung, Basis-Support) und Ihr Kontext nicht grundlegend ändert, wie sie funktioniert.

Partner für Extraktion: Wenn die Fähigkeit kritisch ist, das Wissen existiert aber nicht erfasst ist, und Sie spezialisierte Methoden brauchen, um es sichtbar zu machen.

Die meisten Organisationen brauchen alle drei. Der Fehler ist, standardmäßig „kaufen” für alles zu wählen und sich zu wundern, warum die KI ihr Geschäft nicht versteht.

Wie Erfolg aussieht

Organisationen, die das richtig machen, teilen Muster:

Sie denken in Fähigkeiten, nicht in Features. Statt „wir brauchen einen Chatbot” fragen sie „welche Fähigkeit soll dieser ermöglichen, und welche Skills erfordert das?”

Sie zerlegen vor dem Automatisieren. Vor dem KI-Einsatz kartieren sie die Skill- und Wissensanforderungen. Das zeigt oft, dass Automatisierung verfrüht ist — das Wissen ist noch nicht bereit.

Sie bauen Tool-Brücken bewusst. Sie erstellen APIs, strukturierte Outputs und Integrationsschichten, die KI-Systemen Zugriff auf das Nötige geben — ohne Sicherheit oder Governance zu kompromittieren.

Sie bewahren menschliches Urteil, wo es zählt. Nicht alles sollte automatisiert werden. Das Ziel ist ein System, in dem KI das Wiederholbare erledigt und Menschen das Außergewöhnliche.

Die unbequeme Frage

Die meisten Organisationen denken, ihre Herausforderung ist „wir brauchen bessere KI-Tools.”

Die echte Herausforderung ist meist: Verstehen wir unsere eigenen Fähigkeiten gut genug, um sie jemanden zu lehren — Mensch oder Maschine?

Wenn Sie eine Fähigkeit nicht in Skills zerlegen können, können Sie sie auch keinem neuen Mitarbeiter effektiv beibringen. KI macht diese Lücke nur sichtbarer.

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