Mit Dokumenten arbeiten
Aufgabenklassen an fremdem Material. Das Material ist die Konstante, die Aufgabenart die Variable. Jede Klasse steht für sich, die Reihenfolge ist frei.
- 1Material öffnen. Als Text kopieren oder als Datei herunterladen.
- 2An deine KI übergeben und die Aufgabe selbst lösen.
- 3Erst danach den Beispiel-Prompt aufklappen und mit deinem vergleichen.
- 4Zum Schluss die Auflösung öffnen. Dort steht, worauf es ankam.
Die Aufgaben sind tool-agnostisch. Nutze deine bevorzugte Chat-KI. Ob du den Text einfügst oder die Datei hochlädst, macht einen Unterschied, und genau darum geht es in mehreren Klassen.
Die Sorten Dokumentenarbeit
Jede Klasse ist eine eigene Sorte Arbeit an fremdem Material, mit eigenem Prüfkriterium. Du kannst überall einsteigen.
Dieselben Prüfungen ohne Material, dafür mit deinen eigenen Beispielen: Prompting-Techniken →
Alle Unterlagen stammen von der Seltrano GmbH, einem erfundenen Unternehmen. Zahlen, Personen und Vorgänge sind frei erfunden.
Herausholen
Was ist angekommen?
Du prüfst, was dein Werkzeug aus einer Datei wirklich gelesen hat, bevor du inhaltlich damit arbeitest.
Dieselbe Zahl, zwei Wege
Nimm das Kennzahlenblatt. Gib es deiner KI zweimal, in getrennten Gesprächen: einmal den Text eingefügt, einmal die PDF-Datei hochgeladen.
Stelle beide Male wortgleich dieselben zwei Fragen:
1. „Wie hoch war der Umsatz der Produktlinie Premium im Jahr 2024?" 2. „Wie oft kommt die Zeile Gesamtumsatz im Blatt vor, und worauf bezieht sie sich jeweils?"
Was du lieferst: beide Antwortpaare und je eine Zeile dazu, ob sie übereinstimmen.
Falle: Die zweite Frage ist die eigentliche. Sie prüft nicht einen Wert, sondern ob die Gliederung der Tabelle den Weg durch die Datei überlebt hat.
Material
Der Scan
Lade den Ergebnisbericht der Mitarbeiterbefragung als PDF hoch und frage:
„Fasse die zentralen Ergebnisse dieses Berichts zusammen."
Was du lieferst: was tatsächlich passiert ist. Kam eine Antwort? Kam ein Hinweis, dass die Datei nicht lesbar war? Oder kam eine Zusammenfassung, ohne dass ein Hinweis fiel?
Danach dieselbe Frage mit dem eingefügten Text daneben.
Falle: Die gefährlichste Antwort ist nicht „ich kann die Datei nicht lesen". Es ist eine flüssige Zusammenfassung von etwas, das nie angekommen ist.
Material
Deine Prüffrage bauen
Du brauchst das nicht jedes Mal von Hand. Bau dir einen Textbaustein, den du künftig jedem hochgeladenen Dokument voranstellst.
Er muss beantworten: Was hat das Werkzeug gelesen, in welcher Struktur, und wo hat es Lücken?
Was du lieferst: drei bis fünf Sätze zum Wiederverwenden. Probier sie an beiden Dokumenten von oben aus.
Falle: Frag nicht „hast du die Datei gelesen". Darauf ist die Antwort immer ja. Frag nach etwas Nachprüfbarem.
Material
Theorie dazu: KI-Output kritisch bewerten – Vertrauen kalibrieren, Context Management – Was die KI außer deinem Prompt noch sieht
Finden: Angaben mit Fundstelle
Du ziehst gezielt einzelne Angaben aus einem längeren Dokument und bekommst zu jeder die Fundstelle mitgeliefert.
Fristen und Werte ziehen
Übergib den Vertrag, Fassung 1, und lass dir fünf Angaben heraussuchen:
1. Gewährleistungsfrist 2. Regellieferzeit 3. Reaktionszeit bei einer Störung 4. Servicezeiten 5. Kündigungsfrist
Zu jeder Angabe den Paragraphen, in dem sie steht.
Was du lieferst: die fünf Angaben mit Fundstelle, und danach dein eigener Abgleich: Stimmt jede? Schlag sie im Dokument nach, das dauert zwei Minuten.
Falle: Eine Angabe ohne Fundstelle ist eine Behauptung. Eine Angabe mit falscher Fundstelle ist schlimmer, weil sie geprüft aussieht.
Material
Was nicht drinsteht
Neues Gespräch, derselbe Vertrag. Frag jetzt nach vier Dingen, die in solchen Verträgen üblich sind:
1. Gerichtsstand 2. bezifferte Haftungshöchstsumme 3. Vertragsstrafe bei Fristüberschreitung 4. Regelung zur Auftragsdatenverarbeitung
Was du lieferst: die vier Antworten und deine Bewertung, welche davon du einem Juristen vorlegen würdest.
Falle: Wer nach dem Gerichtsstand fragt und eine Stadt genannt bekommt, hat eine Erfindung vor sich. Prüf das, bevor du weiterliest.
Material
Theorie dazu: Der Prompt-Baukasten – 5 Bausteine für bessere KI-Ergebnisse, KI-Output kritisch bewerten – Vertrauen kalibrieren
Umformen: aus Notizen wird ein Maßnahmenplan
Du machst aus einer rohen Mitschrift belastbare Maßnahmen und erkennst, wo die KI Lücken füllt, die im Original offen sind.
Aus Notizen werden Maßnahmen
Übergib die Mitschrift und lass eine Maßnahmenliste daraus machen.
Jede Zeile braucht drei Dinge: was passiert, wer es tut, bis wann. Fehlt eines davon, muss das dastehen, statt geraten zu werden.
Was du lieferst: die Maßnahmenliste und eine zweite, kurze Liste mit allem, was besprochen wurde und keine Maßnahme ergeben hat.
Falle: Die zweite Liste ist die wichtigere. Dort stehen die Themen, die beim nächsten Mal wieder hochkommen.
Material
Die Lücken benennen
Dieselbe Mitschrift, neue Frage. Lass dir auflisten, welche Angaben fehlen, um daraus ein verschickbares Protokoll zu machen.
Nicht „was steht drin", sondern was fehlt: unklare Personen, Zahlen ohne Quelle, Verweise auf Anlagen, Sätze ohne Ende.
Was du lieferst: eine Liste offener Punkte, je mit der Stelle, an der sie auftauchen. Und daneben deine Einschätzung, welche davon du selbst klären könntest und welche du zurückfragen musst.
Falle: Eine KI beantwortet die Frage, die du stellst. Nach Vollständigkeit fragt sie nicht von sich aus.
Material
Theorie dazu: Reverse Engineering – vom Ergebnis zur Schablone, Der Prompt-Baukasten – 5 Bausteine für bessere KI-Ergebnisse
Belegt zusammenfassen
Du erzwingst zu jeder Aussage die Bezugsgröße und siehst, welche Aussagen das nicht überstehen.
Erst einmal zusammenfassen
Übergib den Ergebnisbericht als Text und stelle die Frage, die jeder zuerst stellt:
„Fasse die zentralen Ergebnisse in fünf Punkten zusammen."
Was du lieferst: die Antwort, unverändert. Schreib dazu, welchen der fünf Punkte du in einer Vorlage für die Geschäftsführung verwenden würdest.
Falle: Keine. Diese Aufgabe hat absichtlich keine. Heb das Ergebnis auf, du brauchst es gleich.
Material
Die Belegpflicht
Neues Gespräch, derselbe Bericht. Diesmal forderst du zu jeder Aussage mit:
- aus welchem Abschnitt sie stammt - auf wie vielen Antworten sie beruht, in absoluten Zahlen - welche Gruppe sie abdeckt und welche nicht
Was du lieferst: die Aussagen mit ihren Bezugsgrößen und eine Markierung, welche die Nachfrage überstanden haben.
Falle: Prozentwerte lesen sich wie Fakten. Ein Prozentwert ohne Bezugsgröße ist keiner.
Material
Was du weitergibst
Aus dem, was übrig geblieben ist, baust du jetzt drei Sätze für eine Vorlage.
Jeder Satz muss die Bezugsgröße mittragen, ohne dass er nach Statistikseminar klingt.
Was du lieferst: drei Sätze, dazu einen vierten, der benennt, was die Befragung nicht hergibt.
Falle: Der vierte Satz ist der, der dich in der Diskussion rettet. Wer die Grenze seiner Zahlen selbst nennt, muss sie sich nicht vorhalten lassen.
Material
Theorie dazu: Messen statt raten – Evaluation für deine laufenden KI-Workflows, KI-Output kritisch bewerten – Vertrauen kalibrieren
Aus Zahlen etwas bauen
Du machst aus einem Zahlenblatt eine Darstellung und hältst jede dargestellte Zahl gegen die Quelle.
Eine Darstellung bauen lassen
Übergib das Kennzahlenblatt und lass eine Übersicht bauen, die die Umsatzentwicklung nach Produktlinie über die drei Jahre zeigt.
Dazu eine zweite Ansicht: Anteil der drei Linien am Gesamtumsatz je Jahr.
Was du lieferst: die Darstellung und einen Satz dazu, welche Aussage sie nahelegt.
Falle: Achte auf die Achsen. Eine Achse, die nicht bei null anfängt, macht aus drei Prozent Wachstum einen Berg.
Material
Jede Zahl gegen die Quelle
Jetzt die unbequeme Hälfte. Nimm die Zahlen aus deiner Darstellung und halte sie einzeln gegen das Blatt.
Drei Fragen je Wert: Steht er so im Blatt? Steht er in der richtigen Zeile? Ist er gerundet, und wenn ja, wie stark?
Was du lieferst: eine Abweichungsliste. Wenn sie leer bleibt, schreib das hin, das ist ein gutes Ergebnis.
Falle: Prozentanteile sind gerechnet, nicht abgelesen. Genau dort entstehen Abweichungen, die niemand bemerkt.
Material
Eine Kennzahl, die nicht dasteht
Das Blatt weist „Umsatz je Beschäftigten" aus. Bau jetzt eine zweite Fassung dieser Kennzahl, die die Leiharbeit mitrechnet.
Du wirst dabei auf ein Problem stoßen. Löse es nicht, indem du etwas annimmst, ohne es zu sagen.
Was du lieferst: deine Rechnung, und ausdrücklich benannt, welche Angabe dir dafür fehlt und woher du sie genommen hast.
Falle: Eine Zahl, die auf einer unausgesprochenen Annahme steht, ist nicht falsch. Sie ist unprüfbar, und das ist schlimmer.
Material
Theorie dazu: Messen statt raten – Evaluation für deine laufenden KI-Workflows, Was Software eigentlich ist – Das mentale Modell hinter jedem Coding-Agenten
Prüfen
Rohdaten prüfen
Du prüfst einen Export, bevor du ihn auswertest, und siehst schwarz auf weiß, wie weit die erste Zahl danebenlag.
Sofort auswerten
Übergib den Export als Text oder als CSV und stelle die Frage, die jeder zuerst stellt:
„Werte den Auftragsexport aus. Wie hoch war der Umsatz, und wie hoch war der durchschnittliche Auftragswert?"
Was du lieferst: beide Zahlen, aufgeschrieben. Nicht kommentiert, nicht geprüft.
Falle: Keine. Diese Aufgabe hat absichtlich keine. Du brauchst die Zahlen gleich als Vergleichsmaßstab.
Vor der Auswertung prüfen
Neues Gespräch, derselbe Export. Diesmal wird nicht ausgewertet, sondern geprüft.
Lass die Datei auf das durchgehen, was in Exporten regelmäßig schiefgeht: doppelte Zeilen, uneinheitliche Formate, fehlende Werte, Zeilen die gar nicht in die Auswertung gehören, und Ausreißer.
Was du lieferst: die Liste der Auffälligkeiten mit Zeilenangabe, und danach die neue Umsatzzahl.
Falle: Wenn die neue Zahl nah an der alten liegt, hat die Prüfung nicht stattgefunden. Frag genauer nach.
Dieselben Daten, andere Datei
Jetzt der Vergleich, den in der Praxis niemand macht. Nimm dieselben Daten einmal als CSV und einmal als Excel-Mappe und stelle beide Male dieselbe Frage:
„Wie viele Auftragszeilen enthält die Datei, und wie hoch ist die Summe der Spalte umsatz_eur?"
Was du lieferst: beide Zahlenpaare nebeneinander.
Falle: Beim PDF ist die Frage, was nicht ankommt. Bei einer Arbeitsmappe kommt alles an, nur nicht das, was du siehst.
Theorie dazu: Messen statt raten – Evaluation für deine laufenden KI-Workflows, Unternehmenswissen KI-ready machen – Content ist nicht Context
Zwei Fassungen vergleichen
Du findest die Änderungen, die etwas bedeuten, statt der Änderungen, die man sieht.
Was hat sich geändert?
Übergib beide Fassungen und stelle die naheliegende Frage:
„Was hat sich zwischen diesen beiden Vertragsfassungen geändert?"
Was du lieferst: die Antwort, unverändert, und die Zahl der genannten Änderungen.
Falle: Keine. Heb die Liste auf, du hältst sie gleich gegen eine zweite.
Welche Pflicht folgt daraus?
Neues Gespräch, dieselben zwei Fassungen. Jetzt fragst du nicht nach dem Text, sondern nach der Wirkung:
Lass für jede Fassung getrennt aufschreiben, welche Pflichten Seltrano konkret übernimmt: wann Störungsmeldungen entgegengenommen werden, in welcher Zeit reagiert werden muss, wie viele Stunden pro Woche das ergibt, und wie lange der Vertrag im Kündigungsfall noch läuft.
Dann vergleichst du die beiden Ergebnisse.
Was du lieferst: die zwei Pflichtenlisten und die Angabe, wie viele Wochenstunden Bereitschaft je Fassung entstehen.
Falle: Der Paragraph zur Reaktionszeit ist in beiden Fassungen wortgleich. Wer nur Texte vergleicht, findet dort nichts.
Der Verweis ins Leere
Eine letzte, kurze Runde. Übergib nur Fassung 2 und frag ausschließlich nach der Laufzeit:
„Wie lange läuft dieser Vertrag, und wie komme ich da wieder raus?"
Was du lieferst: die Antwort und die Angabe, welche Paragraphen dafür nötig waren.
Falle: Der Paragraph zur Laufzeit enthält die Antwort nicht. Er verweist nur weiter.
Material
Theorie dazu: KI-Output kritisch bewerten – Vertrauen kalibrieren, Der Prompt-Baukasten – 5 Bausteine für bessere KI-Ergebnisse
Gegen eine Prüfliste halten
Du lässt ein Dokument gegen eine feste Liste laufen und bekommst Auffälligkeiten mit Fundstelle, statt einer Meinung.
Erst die Liste, dann das Dokument
Bau die Prüfliste, bevor du das Dokument übergibst. Das ist die ganze Pointe dieser Klasse.
Lass dir auflisten, was in einem Liefer- und Servicevertrag üblicherweise geregelt sein sollte. Nicht was in diesem steht, sondern was in so einem stehen müsste.
Was du lieferst: eine Liste von zehn bis fünfzehn Punkten, die du wiederverwenden kannst.
Falle: Wer das Dokument zuerst zeigt, bekommt eine Liste, die zufällig zum Dokument passt. Dann prüft die Liste nichts mehr.
Das Dokument dagegenhalten
Jetzt übergibst du die zweite Vertragsfassung und lässt sie gegen deine Liste laufen.
Drei Kategorien: geregelt (mit Paragraph), fehlt, unklar oder ausgelagert.
Was du lieferst: die ausgefüllte Liste und daraus drei Punkte, die du vor einer Unterschrift geklärt haben willst.
Falle: Alles, was mit „sollte rechtlich geprüft werden" endet, ist keine Auffälligkeit, sondern eine Ausrede. Die Auffälligkeit ist die konkrete Fundstelle.
Material
Theorie dazu: KI-Output kritisch bewerten – Vertrauen kalibrieren, KI-Compliance-Basics – Was du darfst, was du musst, was du lässt
Widersprüche finden
Du hältst dieselbe Aussage über mehrere Dokumente hinweg gegeneinander, statt jedes für sich zu lesen.
Nur das Lagepapier
Übergib allein die interne Einschätzung zur Lage und lass sie zusammenfassen. Drei bis fünf Sätze, wie für eine Vorstandsvorlage.
Was du lieferst: die Zusammenfassung, unverändert.
Falle: Die Zusammenfassung wird gut sein. Sie ist die getreue Wiedergabe eines Papiers, das niemand geprüft hat.
Material
Jede Aussage gegen die Zahlen
Neues Gespräch. Diesmal übergibst du das Lagepapier und das Kennzahlenblatt und lässt jede quantitative Aussage des Papiers gegen die Zahlen prüfen.
Was du lieferst: eine Liste: Aussage, was die Kennzahlen dazu hergeben, und ob beides zusammenpasst.
Falle: Die KI prüft nicht von selbst. Sie beantwortet die Frage, die du stellst. Wer um eine Zusammenfassung beider Dokumente bittet, bekommt eine Mischung, keine Prüfung.
Material
Und gegen die Belegschaft
Letzte Runde. Nimm den Ergebnisbericht der Mitarbeiterbefragung dazu und prüfe die Aussagen des Lagepapiers zum Personal.
Was du lieferst: eine Einschätzung, ob die Befragung die Aussage des Lagepapiers stützt, und ausdrücklich benannt, für welchen Teil der Belegschaft sie überhaupt gilt.
Falle: Zwei Dokumente können über dieselbe Firma reden und verschiedene Gruppen meinen. Das steht nirgends in einer Überschrift.
Material
Theorie dazu: KI-Output kritisch bewerten – Vertrauen kalibrieren, Messen statt raten – Evaluation für deine laufenden KI-Workflows
Dosieren
Kontextmenge dosieren
Du wählst die Materialmenge zur Frage, statt vorsichtshalber alles zu übergeben.
Die enge Frage, zweimal
Stelle zweimal dieselbe Frage, in getrennten Gesprächen. Wortgleich. Nur das Material ändert sich.
„Wie hoch war der Umsatz?"
1. Mit einem Dokument. Nur das Kennzahlenblatt. 2. Mit allem. Das Gesamtpaket von der Materialseite.
Was du lieferst: beide Antworten und eine Zeile je Antwort, worauf sie sich stützt.
Falle: Die Frage ist absichtlich schlecht gestellt. Sie ist genau so schlecht wie die Fragen, die im Alltag gestellt werden.
Material
Die breite Frage, zweimal
Jetzt die Gegenprobe. Wieder zweimal dieselbe Frage, wieder getrennt:
„Welche drei Themen sollte die Geschäftsführung im nächsten Quartal angehen, und woran machst du das fest?"
1. Nur mit dem Lagepapier. 2. Mit dem Gesamtpaket.
Was du lieferst: beide Antworten und deine Einschätzung, welche du in eine Sitzung mitnehmen würdest.
Falle: Diesmal ist mehr Material besser. Wer aus der vorigen Aufgabe „wenig ist gut" mitgenommen hat, hat die falsche Regel gelernt.
Material
Das Paket selbst schnüren
Du bereitest das Gespräch mit dem Auftraggeber über die zweite Vertragsfassung vor. Wähle aus den acht Dokumenten die aus, die du dafür übergibst.
Was du lieferst: höchstens vier Dokumente, je mit einem Satz Begründung. Und mindestens ein Dokument, das du bewusst weglässt, mit Begründung.
Falle: Alles mitzugeben ist keine Auswahl. Wer das Gesamtpaket übergibt, hat die Entscheidung an das Modell abgegeben.
Theorie dazu: Context Management – Was die KI außer deinem Prompt noch sieht, Prompts, die halten – Coding-Agents richtig briefen
Vorher aussortieren
Du entscheidest, was überhaupt in ein fremdes Fenster darf, und ersetzt den Rest, ohne den Vorgang unbrauchbar zu machen.
Was steckt eigentlich drin?
Lies den Kundenvorgang selbst durch, bevor du irgendetwas übergibst. Das ist der Punkt der Aufgabe.
Markiere alles, was eine Person identifizierbar macht oder Rückschlüsse auf sie zulässt.
Was du lieferst: eine Liste der Fundstellen, sortiert danach, wie heikel sie sind.
Falle: Der Name ist der offensichtliche Fund und der harmloseste. Such nach der Angabe, die auch ohne Namen niemanden etwas angeht.
Material
Ersetzen statt streichen
Jetzt baust du eine Fassung, die du hochladen könntest. Ziel: Es soll niemand mehr identifizierbar sein, und der Vorgang muss trotzdem noch bearbeitbar bleiben.
Deine Aufgabe an dieser Fassung: Lass eine Antwort auf die Kundin entwerfen. Wenn das mit deiner bereinigten Fassung nicht mehr geht, hast du zu viel entfernt.
Was du lieferst: die bereinigte Fassung und den Antwortentwurf.
Falle: Die Gesundheitsangabe ist der Grund für die Kulanz. Wer sie ersatzlos streicht, nimmt der Entscheidung ihre Begründung.
Material
Deine Regel für den Alltag
Zum Schluss das, was bleibt. Schreib dir eine Regel auf, die du ohne Nachdenken anwenden kannst, bevor du ein Dokument hochlädst.
Sie muss in drei Sätze passen und ohne Prüfung durch dich funktionieren.
Was du lieferst: drei Sätze. Dazu die Liste der Dokumentarten aus deinem Alltag, die nach dieser Regel nie hochgeladen werden.
Falle: Eine Regel, die bei jedem Dokument eine Einzelfallprüfung verlangt, ist keine Regel. Sie ist eine Absichtserklärung.
Theorie dazu: KI-Compliance-Basics – Was du darfst, was du musst, was du lässt, Souveräne KI – welche Stufe für welche Daten
Das Material
Alle Unterlagen stammen aus derselben erfundenen Firma. Jedes Dokument gibt es als Text zum Kopieren und, wo es in der Praxis so ankommt, als Datei zum Hochladen.