„Weniger Dokumente, mehr Knowledge Objects“ –
Wie ZEISS KI-Assistenten systematisch aufbaut

Interview mit: Sven Spöde, Specialist GenAI for Marketing & Communications, ZEISS Group

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AG CommTech: Sven, Ihr seid bei ZEISS mit über 46.600  Mitarbeitenden und sehr unterschiedlichen Business Units unterwegs. Wo setzt Ihr beim Thema KI in der Kommunikation an?

Sven Spöde: Wir verfolgen drei Ansätze gleichzeitig – bewusst und koordiniert.

Erstens: Konkrete Use Case Implementation.
Wir starten mit klar umrissenen Anwendungsfällen, die bereits heute Mehrwert schaffen. So sammeln wir reale Erfahrung und machen KI unmittelbar nutzbar.

Zweitens: Schulung und Training der Mitarbeitenden mit Fokus auf Context Engineering.
Unsere Kolleginnen und Kollegen sind die Expertinnen und Experten für Marke, Märkte und Inhalte – nicht die general-purpose KI. Deshalb befähigen wir sie, ihr Wissen systematisch aufzubereiten: implizite Regeln explizit zu machen, Kommunikationslogiken zu strukturieren und Kontext bewusst zu formulieren.

Context Engineering bedeutet für uns: Fachwissen so zu modellieren, dass es operational nutzbar wird.

Drittens: Strategischer Aufbau der Governance- und Infrastruktur-Schicht.
Versionierung, Modelltransparenz, klare Verantwortlichkeiten und dokumentierte Freigaben entstehen parallel. Governance ist kein Hindernis, sondern Voraussetzung für Skalierung und Vertrauen.

Gerade in der Kommunikation können wir es uns nicht leisten, sequentiell zu denken. Anwendung, Befähigung und Infrastruktur wachsen gemeinsam.

KI ersetzt keine Kommunikations-Expertise – sie verstärkt sie. Der entscheidende Wettbewerbsvorteil entsteht dort, wo Fachwissen strukturiert, reflektiert und systematisch nutzbar gemacht wird.

AG CommTech: Das klingt nach einer komplexen Datenlandschaft.

Sven Spöde: Kommunikation hat über Jahrzehnte mit analogen und später digitalisierten Analogien gearbeitet: Dateien, Ordner, Desktops, Präsentationen, Tabellen, Whiteboards. Diese Logik war absolut sinnvoll, solange Menschen die zentrale Verarbeitungsinstanz waren.

Mit KI erleben wir nun einen echten Digitalisierungsschritt: weg von der dokumentenzentrierten hin zur kontextzentrierten Arbeitsweise.

Dateien bleiben wichtig – aber für KI reicht es nicht, Informationen abgelegt zu haben. Sie müssen strukturiert, explizit und maschinenlesbar vorliegen.

Ich sehe das nicht als Defizit, sondern als nächste Evolutionsstufe.

AG CommTech: Du hast als Beispiel einen Instagram-Content-Assistenten genannt. Warum ausgerechnet Social?

Sven Spöde: Das Instagram-Beispiel war bewusst fiktiv, um die Methode zu veranschaulichen.

Gerade im Social-Bereich wird die Komplexität moderner Kommunikationsarbeit besonders sichtbar. In einem holistischen Content-Ansatz entwickeln wir Inhalte strategisch integriert – eine zentrale Idee wird für unterschiedliche Zielgruppen, Märkte, Sprachen und Kanäle adaptiert.

Und genau in dieser Zuspitzung entsteht erhebliche Komplexität.

Ein einzelner Instagram-Post muss:

• zur übergeordneten Kampagnenstrategie passen
• markenkonform formuliert sein
• für eine spezifische Persona relevant sein
• kanaltypische Formate berücksichtigen
• Performance-Insights einbeziehen
• markt- und branchenspezifische Regulatorik einhalten
• gegebenenfalls medizin- oder produktspezifische Compliance-Vorgaben berücksichtigen

Gerade in der Adaption für einzelne Zielgruppen, Kanalanforderungen und Märkte steigt die Komplexität noch einmal deutlich. Hier entstehen normalerweise viele Abstimmungs- und Feedbackschleifen.

Genau hier kann KI durch strukturiertes Kontextwissen bereits heute einen großen Mehrwert schaffen. Wenn Markenregeln aus dem Brand Portal, Personas, Messaging, Kanalvorgaben und regulatorische Rahmenbedingungen sauber strukturiert vorliegen, kann ein Assistent diese Wissensdomänen konsistent kombinieren.

Der Engpass ist nicht das Generieren von Text – sondern das strukturierte Zusammenführen von Fachwissen.

AG CommTech: Wie geht Ihr konkret vor?

Sven Spöde: Wir betreiben Reverse Engineering von Wissen.

Statt alles neu zu dokumentieren, extrahieren wir explizites und implizites Wissen aus bestehenden Quellen – etwa aus dem Brand Portal, Kampagnenmaterialien, Reportings und Best Practices.

Large Language Models helfen dabei, Muster sichtbar zu machen. Die fachliche Validierung bleibt beim Menschen.

Dieses Wissen speichern wir als strukturierte, versionierte JSON-Dateien – sogenannte Knowledge Objects.

Warum dieser Schritt wichtig ist:

• Wissen wird maschinenlesbar
• Es wird modular kombinierbar
• Jede Regel bleibt prüfbar
• Versionen sind nachvollziehbar
• Governance wird möglich

Struktur macht Wissen operational.

AG CommTech: Wie wichtig ist Prompt Engineering?

Sven Spöde: Prompt Engineering ist wichtig – aber nicht der Hauptengpass.

Ein LLM kann gut dabei helfen, einen sauberen Systemprompt zu formulieren. Die größere Herausforderung ist die strukturierte Wissensbasis dahinter.

Ich sehe drei Ebenen:

1. Strukturierte Wissensbasis
2. Der Systemprompt als Regelwerk
3. Die Nutzereingabe

Ein entscheidender Schritt ist dabei der Self-Check: Wir fragen den Assistenten bewusst, ob ihm Informationen fehlen oder ob Instruktionen unklar sind. So entsteht ein iterativer Dialog zwischen Mensch und KI. Lücken werden sichtbar – und können systematisch geschlossen werden.

Das ist Teil von Context Engineering.

AG CommTech: Wie stellt Ihr Governance sicher?

Sven Spöde: Governance läuft von Anfang an mit.

Wir dokumentieren:

• Modell und Version
• Systemprompt-Version
• Versionen der Knowledge Objects
• Freigabestatus
• Testergebnisse

Mit sogenannten „Attack Cards“ testen wir gezielt Grenzfälle und Provokationen. Das ist keine einmalige Prüfung, sondern methodische Disziplin. 

Wichtig ist ein föderiertes Verantwortungsmodell über die gesamte Abteilung hin weg. 

Governance schafft Transparenz, Reproduzierbarkeit und Vertrauen.

AG CommTech: Welche Rolle spielen MCP und Agentic AI?

Sven Spöde: Wir bauen erste Server auf Basis von MCP – also Model Context Protocol – um strukturiertes Wissen zentral bereitzustellen.

Der Vorteil: KI-Modelle greifen nicht mehr nur über statische Prompts auf Kontext zu, sondern können gezielt und kontrolliert auf versioniertes, freigegebenes Wissen zugreifen.

Im nächsten Schritt wird das im Zusammenspiel mit Agentic AI spannend. Agenten können dann nicht nur generieren, sondern kontextbewusst prüfen, abgleichen oder ergänzende Informationen anfordern – natürlich innerhalb definierter Governance-Leitplanken.

Auch hier gilt: Wir experimentieren nicht isoliert, sondern integrieren diese Technologien in eine klare Infrastrukturstrategie.

AG CommTech: Was ist der konkrete Mehrwert für Kommunikationsabteilungen?

Sven Spöde: Erstens: Konsistenz durch strukturiertes Fachwissen.
Zweitens: Klarheit und Transparenz im KI-Einsatz.
Drittens: Die Fähigkeit, Kontext bewusst zu gestalten und wiederverwendbar zu machen.

Langfristig entsteht eine neue Kernkompetenz: die systematische Modellierung von Kommunikationswissen.

AG CommTech: Dein wichtigstes Learning?

Sven Spöde:

KI ist im Kern Wissensmanagement.

Wir bewegen uns von der Dokumentenlogik zur Kontextlogik. Wer Fachwissen explizit macht, strukturiert und verantwortet, kann KI produktiv einsetzen.