Gut arbeiten mit KI im Alltag
Wie hilft künstliche Intelligenz (KI) im Arbeitsalltag von Klimakommunikator:innen? Zwei Manager der Klima- und Energie-Modellregionen (KEM) zeigen mit konkreten Beispielen, wo KI Zeit spart und neue Möglichkeiten eröffnet und wo der Mensch gefragt bleibt.
Förderanträge prüfen, Daten auswerten, Karten erstellen oder Texte vorbereiten: Im klimaaktiv Webinar „Gut arbeiten mit KI im Alltag“ gaben Michael Hilpert von der KEM Carnica Rosental und Lukas Molzbichler von der KEM Dreiländereck Einblick in ihre tägliche Arbeit mit KI. Dabei wurde deutlich: Der Nutzen entsteht nicht durch ein einzelnes Tool oder den perfekten Prompt. Entscheidend sind ein klares Ziel, gute Daten und ein sinnvoller Arbeitsablauf.
Sechs Learnings für die Praxis
1. Gute KI-Prompts starten mit einem klaren Ziel
„Prüfe meinen Förderantrag.“ Das ist zwar ein Prompt, aber noch kein guter Arbeitsauftrag. Hilpert und Molzbichler empfehlen, zuerst zu klären: Was möchte ich erreichen? Welche Unterlagen braucht die KI? Nach welchen Kriterien soll sie arbeiten? Und wie soll das Ergebnis aussehen?
Beim Förderantrag kann die KI etwa Leitfaden, Antrag und weitere relevante Unterlagen vergleichen, Widersprüche aufzeigen und fehlende Angaben markieren. So wird aus einer einzelnen Frage ein klarer Arbeitsauftrag.
Tipp für die Praxis: Beantworten Sie vor dem ersten Prompt fünf Fragen: Was ist mein Ziel? Welchen Kontext braucht die KI? Welche Regeln gelten? Wie soll das Ergebnis aussehen? Woran erkenne ich ein gutes Ergebnis?
„Bevor man mit irgendwas startet, sollte man sich fünf bis zehn Minuten selbst überlegen: Was möchte ich überhaupt erreichen? Dann werden die Ergebnisse besser.”
2. Gute Daten sind wichtiger als der perfekte Prompt
Wenn im Projektordner mehrere Versionen eines Antrags oder Förderleitfadens liegen, weiß auch eine leistungsfähige KI nicht automatisch, welche Datei die richtige ist. Die Vortragenden nennen vier einfache Kriterien für gute Daten: Sie sollten relevant, aktuell, vollständig und eindeutig sein. Denn die KI kann vorhandene Informationen schnell verbinden und analysieren. Sind die Ausgangsdaten unklar oder veraltet, leidet auch das Ergebnis.
Tipp für die Praxis: Legen Sie einen überschaubaren Projektordner an und kennzeichnen Sie aktuelle Versionen eindeutig. Geben Sie der KI anschließend gezielt nur jene Unterlagen, die sie für die Aufgabe wirklich braucht.
„Aus Daten wird erst dann Wissen, wenn sie gut organisiert sind.”
3. KI hilft auch bei Daten, Karten und Förderanträgen
KI ist längst nicht nur ein Schreibwerkzeug. Sie kann auch helfen, Daten aufzubereiten und daraus Grundlagen für Karten, Visualisierungen oder verständliche Botschaften zu entwickeln. Hilpert und Molzbichler nutzen sie unter anderem, um Förderunterlagen abzugleichen, Daten aufzubereiten, Karten vorzubereiten, Bilder zu sortieren oder Inhalte für Webseiten und Pressearbeit zu erstellen.
Ein Beispiel aus dem Webinar: Hilpert hat mithilfe einer GIS-gestützten Datenanalyse die Erreichbarkeit wichtiger Einrichtungen zu Fuß, mit dem Fahrrad und mit öffentlichen Verkehrsmitteln untersucht. Die KI half, Daten zu recherchieren, zu bereinigen und für die weitere Analyse vorzubereiten. Die fachliche Prüfung durch den Menschen ersetzt sie nicht.
Tipp für die Praxis: Fragen Sie nicht nur „Welchen Text kann mir die KI schreiben?“, sondern „Welcher wiederkehrende Arbeitsschritt kostet mich besonders viel Zeit?”. Genau dort lohnt sich ein erster Test.
4. Mit KI lassen sich Daten auch ohne Programmierkenntnisse auswerten
Für Datenanalysen muss heute nicht jede Person selbst programmieren können. Im Webinar zeigte Molzbichler anhand von Google Colab, wie KI auf Basis einer einfachen Anweisung einen Programmcode erstellen und Daten visualisieren kann. So lassen sich zum Beispiel Tabellen auswerten und Diagramme für Berichte oder Präsentationen vorbereiten.
Tipp für die Praxis: Starten Sie mit einem kleinen, unkritischen Datensatz ohne personenbezogene oder vertrauliche Daten. Beschreiben Sie in Alltagssprache, welche Auswertung oder Grafik Sie benötigen, und kontrollieren Sie anschließend die Werte und die Aussage.
5. KI darf unterstützen, Verantwortung übernimmt sie nicht
Je mehr Aufgaben KI übernehmen kann, desto wichtiger wird die menschliche Kontrolle. KI kann recherchieren, Dokumente vergleichen, Daten strukturieren, rechnen, visualisieren oder Texte vorbereiten. Ob ein Ergebnis fachlich plausibel ist, welche Daten verwendet werden dürfen und was veröffentlicht wird, müssen weiterhin Menschen entscheiden.
Besonders wichtig ist das bei Themen außerhalb der eigenen Fachkompetenz. KI kann auch falsche Aussagen überzeugend formulieren. Fehlt das eigene Wissen zur Einschätzung, sollten Aussagen anhand verlässlicher Originalquellen geprüft werden.
Tipp für die Praxis: Legen Sie schon beim Arbeitsauftrag fest, was die KI bearbeiten darf und wo eine menschliche Prüfung nötig ist. Gehen Sie mit personenbezogenen und vertraulichen Daten besonders vorsichtig um und beachten Sie die für Ihre Organisation geltenden Vorgaben.
6. Der beste KI-Einstieg: mit einer konkreten Aufgabe starten
Bei manchen Anwendungen im Webinar wurde es technisch. Die praktische Botschaft dahinter ist einfacher: Man muss nicht zuerst zum KI-Profi werden. Hilpert und Molzbichler empfehlen, Schritt für Schritt auszuprobieren, was im eigenen Arbeitsalltag tatsächlich hilft. Der sinnvollste Einstieg ist deshalb kein großer automatisierter Workflow. Es ist eine konkrete Aufgabe, die regelmäßig vorkommt und deren Ergebnis man selbst gut beurteilen kann.
Tipp für die Praxis: Wählen Sie eine kleine Aufgabe aus Ihrem Alltag. Geben Sie der KI Ziel, Kontext und gewünschtes Ergebnis vor. Prüfen Sie das Resultat. Funktioniert das zuverlässig, gehen Sie den nächsten Schritt.
Das Bild zum Mitnehmen: der Schreibtisch
Eine Metapher aus dem Webinar macht den Umgang mit KI besonders anschaulich: Stellen Sie sich den Kontext der KI als Schreibtisch vor. Auf diesem Schreibtisch liegen alle Informationen, die die KI gerade berücksichtigen kann.
Entscheidend ist deshalb nicht nur, wie groß der Schreibtisch ist, sondern auch, was darauf liegt. Ein aktueller Leitfaden, die richtige Version des Antrags und klare Arbeitsanweisungen helfen mehr als ein Stapel ungeordneter Dateien. Gute KI-Arbeit beginnt damit erstaunlich analog: erst überlegen, dann Ordnung schaffen, danach loslegen.
Checkliste: So gelingt der Einstieg mit KI
- Ziel klären: Was soll die KI konkret für mich tun?
- Kontext liefern: Welche Informationen braucht sie, um die Aufgabe zu verstehen?
- Daten prüfen: Sind die Unterlagen aktuell, vollständig und eindeutig?
- Klein anfangen: Wählen Sie eine konkrete Aufgabe, deren Ergebnis Sie selbst beurteilen können.
- Ergebnisse kontrollieren: Prüfen Sie Fakten, Quellen und fachliche Plausibilität.
- Sensible Daten schützen: Prüfen Sie, welche Daten Sie einem KI-System bereitstellen dürfen.
- Erst dann weitergehen: Was zuverlässig funktioniert, lässt sich später ausbauen oder automatisieren.
Das ganze Webinar zum Nachschauen
Die Vortragenden:
Michael Hilpert ist Klima- und Energiemanager der KEM Carnica Rosental mit starkem Interesse an Digitalisierung, Künstlicher Intelligenz und nachhaltiger Regionalentwicklung. Er verbindet Fachwissen in Energie, Klimaschutz und Förderwesen mit modernen KI- und Automatisierungslösungen – von RAG-Systemen bis hin zu datengetriebenen Lösungen für Gemeinden und Regionen.
Lukas Molzbichler ist Klima- und Energiemanager der KEM Dreiländereck und betreut sieben Gemeinden bei der Umsetzung von Klima- und Energieprojekten. Nach seinem Studium der Energiewirtschaft und Regenerativen Energiesysteme schloss er den Lehrgang KI- und Datenmanagement an der Universität Klagenfurt ab.