KI im (Arbeits-) Alltag: Vom Chatbot zum persönlichen Assistenten

Künstliche Intelligenz kann Texte schreiben, Bilder erstellen, Informationen zusammenfassen und Fragen beantworten. Das ist längst nichts Neues mehr. Doch was passiert, wenn KI nicht mehr nur auf einzelne Befehle reagiert, sondern selbstständig Aufgaben übernimmt, Informationen verwaltet, Entscheidungen vorbereitet und im Hintergrund für uns arbeitet?

Genau darum geht es in der aktuellen Ausgabe der Dental Late Night Show im Praxisflüsterer Podcast. Christian Henrici und Dr. Stefan Helka sprechen darüber, wie sie KI inzwischen ganz konkret in ihrem eigenen Arbeitsalltag einsetzen. Dabei geht es weniger um einzelne Tools oder den nächsten großen Modellvergleich. Im Mittelpunkt steht die Frage, wie aus KI ein persönliches Arbeitssystem entsteht, das tatsächlich Zeit spart und Aufgaben übernimmt, für die bisher Menschen, Assistenzkräfte oder schlicht viele Stunden eigener Arbeit notwendig waren.

Die Folge knüpft damit an die beiden vorangegangenen KI-Ausgaben an. Nachdem es zunächst um die Datenbasis der Denta 1 Clinic und anschließend um konkrete Anwendungen ging, richtet sich der Blick diesmal stärker auf die persönliche Nutzung. Und dabei zeigt sich schnell: Zwischen dem gelegentlichen Chat mit einer KI und dem, was Christian Henrici und Dr. Stefan Helka inzwischen damit machen, liegen Welten.

Vom Chatbot zum digitalen Mitarbeiter

Dr. Stefan Helka blickt zu Beginn auf die Entwicklung der vergangenen Jahre zurück. Mit ChatGPT 3 und 3.5 begann für viele die erste intensive Beschäftigung mit generativer KI. Texte entstanden schneller, später kamen immer bessere Bildgeneratoren hinzu und irgendwann konnte man sich mit KI fast wie mit einem persönlichen Gesprächspartner unterhalten. Trotzdem fehlte lange ein entscheidender Schritt: KI machte das eigene Leben noch nicht grundlegend produktiver.

Das verändert sich gerade durch sogenannte KI-Agenten und Agentic Coding. Statt einer KI immer wieder einzelne Aufgaben zu geben, entstehen Systeme, die eigenständig arbeiten und auf verschiedene Datenquellen und Programme zugreifen können. Dr. Stefan Helka beschreibt diese Entwicklung als einen echten Wendepunkt. Wer weiß, welches Ergebnis er erreichen möchte, kann sich heute mithilfe von KI eigene Anwendungen und Automatisierungen bauen, ohne selbst klassischer Softwareentwickler sein zu müssen.

Bei Denta 1 nutzen inzwischen mehrere Mitarbeitende diese Möglichkeiten und entwickeln eigene kleine Tools. Dr. Stefan Helka selbst geht noch deutlich weiter. Sein persönlicher KI-Agent übernimmt inzwischen Aufgaben, die früher einen erheblichen Teil seines Tages beansprucht hätten. E-Mails werden automatisch vorsortiert, Spam wird entfernt, einfache Nachrichten direkt beantwortet und komplexere Themen an die passende Person weitergeleitet. Nur die Nachrichten, die tatsächlich seine persönliche Entscheidung brauchen, landen noch bei ihm. Selbst dafür erstellt die KI bereits einen Antwortvorschlag.

Ähnlich funktioniert es mit Unternehmenskennzahlen. Statt morgens verschiedene Systeme zu öffnen und Zahlen zusammenzusuchen, greift der Agent über Schnittstellen auf die relevanten Daten zu, bereitet die wichtigsten KPIs auf und erstellt daraus ein Briefing. Dabei liefert das System nicht nur Zahlen, sondern erkennt Auffälligkeiten und weist beispielsweise darauf hin, wenn sich bestimmte Kennzahlen in eine problematische Richtung entwickeln.

Für Dr. Stefan Helka verändert sich dadurch die gesamte Denkweise im Arbeitsalltag. Er fragt sich nicht mehr zuerst, wann er eine Aufgabe erledigen kann, sondern ob sich diese Aufgabe automatisieren lässt.

Christian Henrici berichtet von einer ähnlichen Entwicklung. Besonders groß ist für ihn der Nutzen bei der Suche nach Informationen. Früher griff er dafür regelmäßig auf Mitarbeitende zurück, die Dokumente, Dateien oder ältere Informationen heraussuchten. Heute übernimmt KI einen erheblichen Teil dieser Arbeit. Auch Terminvereinbarungen, einfache E-Mails oder die Vorbereitung von Präsentationen lassen sich inzwischen weitgehend automatisieren.

Dabei betont Christian Henrici einen Punkt, der für die Qualität der Ergebnisse entscheidend ist: Die KI braucht eine gute Grundlage. Seit vielen Jahren sammelt und sortiert er Grafiken, Statistiken und Informationen zu Themen wie Deutschland, Politik, Produktivität oder künstlicher Intelligenz. Greift die KI auf diese kuratierte Sammlung zurück, entstehen daraus Präsentationen, die sehr genau zu seinen Inhalten und seiner Zielgruppe passen. Fehlt dieser Kontext, fällt das Ergebnis deutlich allgemeiner aus.

Genau hier schließt sich der Kreis zu den vorangegangenen Folgen: Nicht allein das KI-Modell entscheidet über die Qualität. Entscheidend sind die Daten und der Kontext, die ihm zur Verfügung stehen.

Das persönliche „Second Brain“ als Wissensspeicher

Wie weit sich dieses Prinzip treiben lässt, zeigt Dr. Stefan Helka anschließend live. Er öffnet sein persönliches „Second Brain“, eine über Jahre gewachsene Wissensstruktur mit inzwischen mehr als 2.000 Dateien. Darin liegen Informationen zu Unternehmen, Mitarbeitenden, Entscheidungen, Meetings, Projekten, privaten Themen und seinem eigenen Arbeitsstil.

Eine zentrale Rolle spielen dabei sogenannte Markdown-Dateien. Informationen werden strukturiert abgelegt und indexiert, sodass die KI später gezielt darauf zugreifen kann. Neue Inhalte landen zunächst in einer Inbox und werden anschließend den passenden Themen zugeordnet. Meetings zeichnet Dr. Stefan Helka mit einem Aufnahmegerät auf. Die Inhalte gelangen automatisiert in sein System, werden erkannt und entsprechend einsortiert. Auch Wissen über Mitarbeitende ist dort hinterlegt. Die KI kennt Zuständigkeiten und kann deshalb selbst entscheiden, an wen eine bestimmte Information oder Aufgabe weitergeleitet werden muss.

Hinzu kommen persönliche Vorgaben. Das System weiß, wie Dr. Stefan Helka Entscheidungen priorisiert, nach welchen Prinzipien er arbeitet und sogar, wie kritisch die KI ihm gegenüber auftreten soll. Er möchte ausdrücklich keinen Assistenten, der ihm ständig zustimmt, sondern ein System, das ihn bei Bedarf herausfordert.

Über Schnittstellen kommen weitere Informationen hinzu. Das System greift unter anderem auf Unternehmensdaten und persönliche Gesundheitsdaten zu. Ernährungseinträge spricht Dr. Stefan Helka inzwischen per Sprache ein. Hat er ein Lebensmittel bereits einmal hinterlegt, kennt das System dessen Nährwerte und kann es beim nächsten Mal direkt zuordnen.

Gesteuert wird dieser persönliche Assistent unter anderem über Telegram. Dahinter läuft ein KI-Agent auf einer virtuellen Maschine, der rund um die Uhr verfügbar ist. Der Vorteil liegt für Dr. Stefan Helka auch darin, dass er nicht dauerhaft an ein einzelnes KI-Modell gebunden ist. Je nach Aufgabe kann er unterschiedliche Modelle einsetzen und zwischen ihnen wechseln. Ein günstigeres Modell übernimmt einfache Aufgaben, während für komplexe strategische Arbeiten ein leistungsfähigeres Modell zum Einsatz kommt.

Diese Austauschbarkeit der Modelle ist für Christian Henrici und Dr. Stefan Helka eine der zentralen Erkenntnisse. Welches Modell heute führend ist, kann wenige Monate später schon wieder anders aussehen. Deshalb sollte das eigentliche Kapital nicht in einem einzelnen Anbieter liegen, sondern in der eigenen Wissensbasis. Wer seine Daten sauber strukturiert, kann sie auch einem anderen System zur Verfügung stellen.

Dass dafür nicht zwingend zehn Jahre Vorarbeit notwendig sind, betont Dr. Stefan Helka ausdrücklich. Zwar profitiert er heute davon, dass er schon lange Informationen und Meetingnotizen sammelt. Für den praktischen Nutzen seien aktuelle Daten jedoch wesentlich wichtiger als alte. Wer heute sauber definiert, wer er ist, welche Ziele er verfolgt, wie er arbeitet und welche Informationen für ihn relevant sind, könne innerhalb weniger Monate bereits einen großen Teil des Nutzens erreichen.

Vom persönlichen Assistenten zum „Company Brain“

Besonders interessant für Zahnarztpraxen wird die Folge, als aus dem persönlichen Second Brain die Idee eines unternehmensweiten Wissenssystems entsteht. Was heute bei Dr. Stefan Helka persönliche Informationen, Meetings und Projekte miteinander verbindet, lässt sich auf eine Organisation übertragen. Aus einzelnen Ordnern werden Abteilungen, aus persönlichen Notizen wird Unternehmenswissen und aus dem individuellen KI-Assistenten entsteht ein sogenanntes „Company Brain“.

Die Vision dahinter ist ein System, das das Wissen eines Unternehmens kennt und Mitarbeitenden unmittelbar zur Verfügung stellen kann. Statt Informationen in E-Mails, Teams-Chats, WhatsApp-Verläufen, Ordnern oder einzelnen Köpfen zu suchen, könnte eine Frage ausreichen. Die KI findet die relevante Information, kennt den Kontext und kann daraus direkt eine Handlung ableiten.

Wie leistungsfähig solche Agenten bereits heute arbeiten, demonstrieren Christian Henrici und Dr. Stefan Helka während der Episode spontan. Dr. Stefan Helka beauftragt seinen Agenten damit, zu recherchieren, wie viele Ausgaben der Dental Late Night Show bereits erschienen sind, welche Folgen öffentlich besonders erfolgreich waren und welche neuen Themen sich daraus ableiten lassen. Das Ergebnis soll als PDF aufbereitet und anschließend per E-Mail an Christian Henrici geschickt werden.

Während die beiden ihr Gespräch fortsetzen, arbeitet das System selbstständig weiter. Es stößt bei YouTube auf technische Zugriffsbeschränkungen, sucht alternative Wege, wertet öffentlich verfügbare Daten aus, dokumentiert die Grenzen dieser Daten und entwickelt daraus eine Struktur für die gewünschte Auswertung. Genau darin zeigt sich der Unterschied zu einem klassischen Chatbot: Die KI wartet nicht nach jedem Hindernis auf eine neue Anweisung, sondern versucht selbstständig, das definierte Ziel zu erreichen.

Gleichzeitig sprechen die beiden offen über die Grenzen dieser Arbeitsweise. Wer KI weitreichende Zugriffe gibt, muss Sicherheitsmechanismen einbauen. Sowohl Christian Henrici als auch Dr. Stefan Helka haben bereits erlebt, dass Systeme Dinge gelöscht oder verändert haben, die so nicht vorgesehen waren. Deshalb bleiben Freigaben und sogenannte Guardrails wichtig. Auch die Kosten spielen bei intensiver Nutzung noch eine Rolle. Dr. Stefan Helka berichtet von erheblichen Tokenkosten, die er inzwischen durch die gezielte Auswahl unterschiedlicher Modelle deutlich reduziert.

Für den normalen Anwender dürfte vieles davon derzeit noch deutlich tiefer gehen, als es für den Einstieg nötig ist. Die grundsätzliche Entwicklung betrifft jedoch jede Praxis: KI entwickelt sich vom Werkzeug, dem man Fragen stellt, zu einem System, das mit dem eigenen Wissen arbeitet und Aufgaben selbstständig erledigt.

Fazit

Und genau darin liegt die zentrale Botschaft dieser Folge. Es geht nicht darum, jedem neuen KI-Modell hinterherzulaufen. Die Modelle verändern sich schnell, werden leistungsfähiger und gleichzeitig günstiger. Viel wichtiger ist es, das eigene Wissen so aufzubauen und zu strukturieren, dass KI damit arbeiten kann.

Wer heute damit beginnt, Informationen sinnvoll abzulegen, Prozesse zu dokumentieren und wiederkehrende Aufgaben zu identifizieren, schafft damit die Grundlage für eine Arbeitsweise, die in wenigen Jahren selbstverständlich sein dürfte. Das persönliche „Second Brain“ oder das unternehmensweite „Company Brain“ ist dann nicht mehr nur ein digitaler Wissensspeicher. Es wird zum Assistenten, der den eigenen Kontext kennt, Informationen findet und zunehmend selbstständig ins Handeln kommt.