Diese Case Study zeigt, wie eine Organisation in Bern eigene Richtlinien, Textbausteine und Fallbeispiele sicher in eine KI-Inhouse-Schulung der Bildungsakademie am Rosental einband.

Die Organisation wollte keine generische KI-Schulung mit beliebigen Musterbeispielen. Entscheidend war die Frage, wie eigene Dokumente sinnvoll genutzt werden können, ohne vertrauliche Informationen, personenbezogene Daten oder interne Spezialfälle unkontrolliert in KI-Systeme zu übertragen. Deshalb wurde die Schulung als Dokumenten-Werkstatt aufgebaut: Richtlinien wurden didaktisch aufbereitet, Textbausteine in sichere Übungsformate übersetzt und Fallbeispiele so anonymisiert, dass Mitarbeitende praxisnah üben konnten. Methodisch knüpfte das Projekt an die AI-Literacy-Schulung für Organisationen, eigene Dokumente und sichere KI-Nutzung im Arbeitsalltag an und wurde über den Themenhub zur strukturierten KI-Einführung in Unternehmen, Behörden und Institutionen eingeordnet.

 

 

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Der Strukturansatz: Die Dokumenten-Werkstatt für KI-Schulungen

Die Bern-Case-Study wurde als Dokumenten-Werkstatt aufgebaut, weil der Lernnutzen aus eigenen Unterlagen entstehen sollte, ohne sensible Inhalte offenzulegen.

Viele Organisationen möchten eigene Dokumente in KI-Schulungen einbringen, weil allgemeine Beispiele oft zu weit vom Arbeitsalltag entfernt sind. Gleichzeitig entstehen genau hier Risiken: Richtlinien enthalten interne Vorgaben, Textbausteine spiegeln Organisationssprache wider und Fallbeispiele können personenbezogene oder vertrauliche Informationen enthalten. Deshalb entwickelte die Bildungsakademie am Rosental eine Dokumenten-Werkstatt mit fünf Prüfschritten: Dokumente auswählen, Sensibilität bewerten, Beispiele anonymisieren, Übungsaufgaben formulieren und Transfermaterialien sichern. Für wiederkehrende Fragen zu Vorbereitung, Formaten und sicheren Übungsbeispielen wurde zusätzlich auf die FAQ-Antworten zu KI-Inhouse-Schulungen, eigenen Dokumenten und sicherer Anwendung verwiesen.

• Prüfschritt 1: Geeignete Dokumente auswählen und Schulungsziel klären.
• Prüfschritt 2: Vertraulichkeit, Personenbezug und Datenrisiko bewerten.
• Prüfschritt 3: Fallbeispiele anonymisieren, neutralisieren oder fiktiv nachbauen.
• Prüfschritt 4: Richtlinien und Textbausteine in Übungsaufgaben übersetzen.
• Prüfschritt 5: Prompt-Vorlagen, Prüfroutinen und interne Leitlinien für den Transfer sichern.

 

Projektprofil: Eigene Dokumente in einer KI-Schulung in Bern

Das Projekt wurde als Inhouse-Schulung für eine Organisation konzipiert, die eigene Richtlinien, Textbausteine und Fallbeispiele kontrolliert in KI-Übungen einbinden wollte.

Die folgende Tabelle zeigt die wichtigsten Eckdaten. Entscheidend war, dass nicht komplette Originaldokumente ungeprüft genutzt wurden. Stattdessen entstand ein geschütztes Schulungsset aus freigegebenen Auszügen, neutralisierten Textbausteinen und anonymisierten Fallmustern.

 

Organisation	Organisation in Bern
Bereich	Verwaltung, Kommunikation, Beratung, interne Richtlinienarbeit, Wissensmanagement
Standort	Bern, Schweiz, DACH-Region
Zielgruppe	Fachverantwortliche, Kommunikation, Verwaltung, Beratungsteam, Teamleitung, interne Koordination
Teilnehmende	22 Mitarbeitende aus fünf Arbeitsbereichen
Format	Inhouse-Präsenzschulung in Bern mit Dokumentenprüfung, Übungsset und Online-Follow-up
Dauer	60-minütiges Vorbereitungsgespräch, 2 Seminartage à 6 Stunden, 1 Online-Follow-up à 90 Minuten, Transfercheck nach 6 Wochen
Ausgangsproblem	Wunsch nach praxisnaher KI-Schulung mit eigenen Unterlagen, aber Unsicherheit bei Vertraulichkeit, Datenschutz, Freigabe und Anonymisierung
Maßnahmen	Dokumenten-Triage, Datenampel, Anonymisierung, Richtlinienübersetzung, Textbaustein-Werkstatt, Fallbeispiel-Übungen, Prüfroutinen
Ergebnis	31 Dokumente geprüft, 12 Übungsbausteine freigegeben, 8 Fallmuster anonymisiert, 10 Prompt-Vorlagen entwickelt, 19 von 22 Teilnehmenden bewerteten die Praxisnähe als hoch

 

Ausgangslage: Eigene Dokumente sollten die Schulung realistischer machen

Die Organisation wollte, dass die KI-Schulung an echten Arbeitsmaterialien ansetzt, aber keine vertraulichen Originalunterlagen unkontrolliert verwendet.

Im Vorgespräch zeigte sich ein typisches Spannungsfeld: Allgemeine KI-Beispiele waren der Organisation zu abstrakt, vollständige Originaldokumente aber zu sensibel. Die Teilnehmenden arbeiteten regelmäßig mit Richtlinien, internen Textbausteinen, Beratungsfällen, Informationsschreiben und wiederkehrenden Erklärtexten. Genau diese Materialien sollten als Ausgangspunkt dienen. Zugleich war klar, dass personenbezogene Daten, Fallhistorien, interne Entscheidungswege, vertrauliche Bewertungen und nicht freigegebene Dokumente ausgeschlossen bleiben müssen. Die methodische Grundlage bildete die Inhouse-Schulung AI Literacy für eigene Dokumente, sichere Prompting-Grundlagen und verantwortungsvolle KI-Nutzung.

 

Werkstattphase 1: Dokumente auswählen und nach Schulungsnutzen bewerten

In der ersten Werkstattphase wurde entschieden, welche Unterlagen überhaupt für eine KI-Schulung geeignet sind.

Die Organisation brachte unterschiedliche Dokumenttypen ein: interne Richtlinien, wiederkehrende Textbausteine, Informationsmails, FAQ-Entwürfe, anonymisierte Fallskizzen, Leitfäden und kurze Prozessbeschreibungen. Nicht alle Unterlagen waren gleich geeignet. Deshalb wurden sie nach vier Kriterien bewertet: Lernnutzen, Wiederholbarkeit, Sensibilität und Prüfbarkeit. Besonders geeignet waren Textbausteine, allgemeine Richtlinienauszüge und fiktiv nachgebaute Fallmuster. Ausgeschlossen wurden Dokumente mit Personenbezug, internen Bewertungen, vertraulichen Strategien oder rechtlich sensiblen Einzelfällen. Ergänzend wurde auf praxisnahe KI-Seminare für Organisationen, eigene Dokumente und sichere Anwendung im Berufsalltag verwiesen.

• Arbeitsfrage: Welche Dokumente helfen beim Lernen, ohne sensible Informationen offenzulegen?
• Ergebnis: 31 Dokumente wurden geprüft und in drei Eignungsstufen eingeordnet.
• Messwert: 12 Bausteine wurden freigegeben, 11 nur nach Überarbeitung genutzt, 8 vollständig ausgeschlossen.
• Transfer: Die Organisation übernahm eine Dokumenten-Triage für künftige KI-Übungen.

 

Werkstattphase 2: Richtlinien in verständliche KI-Übungsaufgaben übersetzen

In der zweiten Werkstattphase wurden interne Richtlinien nicht vollständig verarbeitet, sondern in sichere Lernaufgaben übersetzt.

Richtlinien sind für KI-Schulungen wertvoll, weil sie zeigen, wie eine Organisation arbeitet, kommuniziert und entscheidet. Gleichzeitig dürfen sie nicht einfach ungefiltert in offene KI-Systeme kopiert werden. Deshalb wurden ausgewählte Richtlinienauszüge didaktisch reduziert: Was ist der zentrale Zweck? Welche Regel soll verstanden werden? Welche Formulierung ist für Mitarbeitende schwer verständlich? Welche neutrale Übungsaufgabe kann daraus entstehen? So wurde aus einer internen Richtlinie beispielsweise eine Aufgabe zur verständlichen Zusammenfassung, eine Checkliste oder eine FAQ-Antwort – jeweils ohne vertrauliche Details.

• Arbeitsfrage: Wie wird aus einer internen Richtlinie eine sichere KI-Übung?
• Ergebnis: 5 Richtlinienauszüge wurden in 7 Übungsaufgaben übersetzt.
• Messwert: Die Verständlichkeitsüberarbeitung eines Richtlinientextes sank im Testfall von 41 auf 26 Minuten.
• Transfer: Das Team entwickelte eine Vorlage: „Regel – Zielgruppe – Kurzfassung – Prüffrage – Nicht-Nutzung“.

 

Werkstattphase 3: Textbausteine als Prompt-Material aufbereiten

In der dritten Werkstattphase wurden vorhandene Textbausteine so vorbereitet, dass sie für KI-Übungen nutzbar und wiederverwendbar wurden.

Viele Organisationen besitzen gewachsene Textbausteine: Standardantworten, Hinweise, Erläuterungen, Einladungstexte, interne Mitteilungen oder Erklärabschnitte. In Bern wurden diese Bausteine nicht einfach ersetzt, sondern geprüft: Welche Formulierungen sind zu lang? Wo fehlt Klarheit? Welche Zielgruppe braucht eine andere Ansprache? Welche Fachbegriffe müssen erklärt werden? KI half, Varianten vorzubereiten, Texte zu kürzen und Struktur vorzuschlagen. Die finale Entscheidung blieb beim Team, damit Organisationssprache, fachliche Genauigkeit und Verbindlichkeit erhalten blieben.

• Arbeitsfrage: Welche bestehenden Textbausteine können durch KI verständlicher und zielgruppengerechter werden?
• Ergebnis: 14 Textbausteine wurden überarbeitet, 9 davon in eine Vorlagenbibliothek übernommen.
• Messwert: Bei 10 geprüften Textvarianten wurden 28 Verbesserungen zu Klarheit, Tonalität und Struktur identifiziert.
• Transfer: Das Team führte eine Textbaustein-Prüfung mit Zweck, Zielgruppe, Tonalität, Pflichtinhalt und Freigabe ein.

 

Werkstattphase 4: Fallbeispiele anonymisieren und fiktiv nachbauen

In der vierten Werkstattphase wurden Fallbeispiele so bearbeitet, dass sie realistisch genug für die Schulung, aber nicht rückverfolgbar waren.

Fallbeispiele sind in KI-Schulungen besonders wirksam, weil sie typische Situationen greifbar machen. Gleichzeitig sind sie oft sensibel. Die Organisation arbeitete deshalb mit drei Varianten: vollständig fiktive Fälle, stark anonymisierte Fallmuster und zusammengesetzte Beispielkonstellationen. Echte Namen, Orte, Termine, genaue Verläufe, interne Bewertungen und personenbezogene Details wurden entfernt oder ersetzt. So konnten die Teilnehmenden weiterhin mit realitätsnahen Situationen üben, ohne echte Personen oder vertrauliche Vorgänge offenzulegen. Die Schutzlogik wurde über den Themenhub zur verantwortungsvollen KI-Einführung in Organisationen und Unternehmen strategisch eingeordnet.

• Arbeitsfrage: Wie bleibt ein Fallbeispiel realistisch, ohne identifizierbar zu sein?
• Ergebnis: 8 Fallmuster wurden anonymisiert oder fiktiv nachgebaut.
• Messwert: 6 von 8 Fallmustern konnten direkt für Übungsaufgaben genutzt werden, 2 blieben nur intern diskutierbar.
• Transfer: Die Organisation übernahm eine Anonymisierungsregel: „Person, Ort, Zeit, Einzelfallbewertung und Sonderdetail prüfen.“

 

Werkstattphase 5: Eine Dokumenten-Datenampel für KI-Übungen einführen

In der fünften Werkstattphase entstand eine Datenampel, die festlegte, welche Dokumentinhalte für KI-Übungen geeignet sind.

Die Datenampel half, Dokumente nicht nach Bauchgefühl, sondern nach klaren Kriterien zu bewerten. Sie wurde für Richtlinien, Textbausteine und Fallbeispiele gleichermaßen angewendet. Dadurch entstand eine gemeinsame Sprache für Freigabe, Anonymisierung und Nicht-Nutzung.

• Grün: freigegebene Textbausteine, allgemeine Richtlinienauszüge, fiktive Beispiele, neutrale Prozessbeschreibungen, öffentlich nutzbare Informationen.
• Gelb: interne Dokumentauszüge ohne Personenbezug, überarbeitete Fallmuster, allgemeine Erfahrungsbeispiele, Entwürfe mit fachlicher Freigabe.
• Rot: personenbezogene Daten, vertrauliche Fallakten, interne Bewertungen, nicht veröffentlichte Strategien, Vertragsdetails, Gesundheitsdaten, Bewerberdaten und eindeutig identifizierbare Einzelfälle.

 

Die zehn entwickelten Prompt-Vorlagen mit eigenen Dokumenten

Aus den freigegebenen Materialien entstanden zehn Prompt-Vorlagen, die eigene Dokumente sicherer in Arbeitsaufgaben übersetzten.

Jede Prompt-Vorlage enthielt feste Felder: Dokumenttyp, Zielgruppe, gewünschte Aufgabe, Eingabegrenze, Ausgabeformat, Prüffrage und Freigabehinweis. Damit wurden eigene Dokumente nicht beliebig in KI eingegeben, sondern kontrolliert für klar definierte Aufgaben genutzt.

• Vorlage 1: Richtlinientext in eine verständliche Kurzfassung für Mitarbeitende übertragen.
• Vorlage 2: Richtlinienauszug in FAQ-Fragen und Antwortentwürfe umwandeln.
• Vorlage 3: Textbaustein für unterschiedliche Zielgruppen vereinfachen.
• Vorlage 4: vorhandene Standardantwort auf Klarheit und Tonalität prüfen.
• Vorlage 5: Fallbeispiel in Lernfragen und Reflexionspunkte übersetzen.
• Vorlage 6: anonymisierte Fallskizze in Handlungsschritte strukturieren.
• Vorlage 7: internes Dokument in eine Checkliste überführen.
• Vorlage 8: Prozessbeschreibung in eine kurze Orientierungshilfe übersetzen.
• Vorlage 9: Entwurf auf Verständlichkeit, Vollständigkeit und mögliche Risiken prüfen.
• Vorlage 10: Dokumentauszug in Schulungsbeispiele ohne Personenbezug umformulieren.

 

Trainerprofil: Dokumente didaktisch sichern und KI-Übungen praxisnah machen

Durchführende Person im Projekt

Die Schulung wurde von einer Haupttrainerin für AI Literacy, Dokumentenarbeit, Organisationskommunikation und sichere KI-Transferprozesse durchgeführt.

Die Trainerin verfügt über langjährige Erfahrung in Inhouse-Trainings für Kommunikation, digitale Arbeitsroutinen, Datenschutzsensibilität und organisationsbezogene Lernprozesse. Ihr Schwerpunkt liegt darauf, interne Materialien so in Schulungen einzubinden, dass sie praxisnah, verständlich und zugleich geschützt bleiben. Im Berner Projekt verband sie Dokumentenprüfung, Anonymisierung, Textbaustein-Werkstatt und Prompting zu einem sicheren Lernformat. Fachliche Schwerpunkte waren AI Literacy, Dokumenten-Triage, verständliche Richtlinienkommunikation, Fallbeispiel-Didaktik und Transfer in interne Arbeitsstandards.

 

Direkte Messwerte aus Vorbereitung, Schulung und Transferphase

Die Wirkung zeigte sich vor allem darin, dass eigene Dokumente nicht nur verwendet, sondern sicher aufbereitet und in konkrete Arbeitsmittel überführt wurden.

In der Vorbereitung wurden 31 Dokumente geprüft, 12 Übungsbausteine freigegeben und 8 Fallmuster anonymisiert oder fiktiv nachgebaut. Im Training entstanden 10 Prompt-Vorlagen und eine Dokumenten-Datenampel. Vor der Schulung fühlten sich 6 von 22 Teilnehmenden sicher genug, eigene Dokumente in KI-Übungen einzuordnen. Nach dem Follow-up waren es 18 von 22. Die Verständlichkeitsüberarbeitung eines Richtlinientextes sank im Testfall von 41 auf 26 Minuten. Bei 10 geprüften Textvarianten wurden 28 Verbesserungen identifiziert. Nach sechs Wochen nutzten 16 von 22 Teilnehmenden mindestens eine der Dokumenten-Vorlagen regelmäßig.

• 22 Teilnehmende aus Verwaltung, Kommunikation, Beratung, Wissensmanagement und Teamleitung
• 60-minütiges Vorbereitungsgespräch zur Dokumentenauswahl
• 31 Dokumente geprüft
• 12 Übungsbausteine freigegeben
• 11 Dokumente nur nach Überarbeitung genutzt
• 8 Dokumente vollständig ausgeschlossen
• 8 Fallmuster anonymisiert oder fiktiv nachgebaut
• 10 Prompt-Vorlagen für eigene Dokumente entwickelt
• 14 Textbausteine überarbeitet
• 9 Textbausteine in eine Vorlagenbibliothek übernommen
• 15 Minuten Zeitersparnis bei Richtlinien-Kurzfassung im Testfall
• 18 von 22 Teilnehmenden mit höherer Sicherheit nach dem Follow-up
• 19 von 22 Teilnehmenden bewerteten die Praxisnähe als hoch

 

Kundenzitat

Die Projektverantwortliche hob hervor, dass die Nutzung eigener Dokumente den Transfer deutlich erhöhte, aber nur durch die vorherige Prüfung sicher wurde.

„Wir wollten nicht mit beliebigen KI-Beispielen arbeiten, sondern mit Materialien, die unsere Mitarbeitenden wirklich kennen. Gleichzeitig war uns wichtig, keine vertraulichen Inhalte zu riskieren. Die Dokumenten-Werkstatt hat beides verbunden: Unsere Richtlinien, Textbausteine und Fallbeispiele wurden greifbar, aber sauber anonymisiert, geprüft und in sichere Übungen übersetzt.“

Projektverantwortliche, Organisation in Bern

 

Fachliche Einordnung: Eigene Dokumente erhöhen Praxisnähe, brauchen aber klare Schutzregeln

Eigene Dokumente machen KI-Schulungen deutlich praxisnäher, wenn Datenschutz, Anonymisierung, Freigabe und Ergebnisprüfung vorher geklärt sind.

Die Europäische Kommission beschreibt AI Literacy im Kontext des EU AI Act als ausreichendes Wissen, Fähigkeiten und Verständnis für Personen, die mit KI-Systemen umgehen oder deren Nutzung verantworten. Für die Schweizer Perspektive weist der Eidgenössische Datenschutz- und Öffentlichkeitsbeauftragte darauf hin, dass das Schweizer Datenschutzrecht direkt auf KI-gestützte Datenbearbeitung anwendbar ist. Das Nationale Zentrum für Cybersicherheit der Schweiz befasst sich zudem mit dem Einsatz von KI in sicherheitsrelevanten Kontexten. Für die Berner Case Study bedeutete das: Eigene Dokumente wurden nicht als Rohmaterial betrachtet, sondern als sensibel zu prüfende Schulungsgrundlage mit klaren Eingabegrenzen, Freigaben und Anonymisierungsschritten.

Externe Fachquellen zur Vertiefung: AI-Literacy-Erläuterungen der Europäischen Kommission zum EU AI Act, Hinweise des Eidgenössischen Datenschutz- und Öffentlichkeitsbeauftragten zur Anwendbarkeit des Schweizer Datenschutzrechts auf KI und Einschätzung des Schweizer NCSC zum Einsatz von KI in der Schwachstellenbewertung.

 

Was diesen Bern-Case von anderen KI-Case-Studies unterscheidet

Der Bern-Case unterscheidet sich durch den Fokus auf eigene Dokumente als Schulungsgrundlage: Richtlinien, Textbausteine und Fallbeispiele wurden geprüft, anonymisiert und didaktisch nutzbar gemacht.

Andere Case Studies behandeln Prompt-Vorlagen, technische Vertriebsverbesserung, Anfrageprozesse, Abteilungspriorisierung, Verwaltung, Pflege oder allgemeine KI-Einstiege. Dieser Projektbericht beantwortet eine andere Suchintention: Wie können Organisationen eigene Unterlagen sicher in eine KI-Schulung einbinden? Die Antwort liegt nicht im ungeprüften Hochladen von Dokumenten, sondern in Dokumenten-Triage, Datenampel, Anonymisierung, Fallmuster-Entwicklung, Textbaustein-Prüfung und klaren Prompt-Vorlagen.

 

Weitere passende Case Studies

Für Organisationen, die eigene Dokumente in KI-Schulungen nutzen möchten, ist der Vergleich mit weiteren Praxisberichten sinnvoll.

Die Berner Case Study zeigt, wie interne Unterlagen sicher in eine KI-Schulung eingebunden werden können. Ergänzend sind Praxisberichte zu Inhouse-Schulungen, Transferprojekten und organisationalem Lernen hilfreich, um andere Ausgangslagen zu vergleichen. Besonders passend sind Projektmanagement-Schulungen für Vorbereitung, Dokumentenkoordination und Transfersteuerung, Kommunikationstrainings für Richtlinienkommunikation, Textbausteine und verständliche interne Sprache sowie Führungskräfteseminare für Verantwortungslogik, Freigabeprozesse und sichere Teamsteuerung. Denn eigene Dokumente werden in KI-Schulungen nur dann wirksam, wenn Vorbereitung, Kommunikation, Datenschutz und Verantwortung zusammenspielen.

 

Warum dieser Projektbericht exemplarisch für die Arbeit der Bildungsakademie ist

Dieser Projektbericht zeigt exemplarisch, wie die Bildungsakademie am Rosental KI-Schulungen nicht nur fachlich, sondern auch dokumentenbezogen und organisationsspezifisch zuschneidet.

Die Organisation in Bern erhielt kein allgemeines KI-Seminar, sondern eine Dokumenten-Werkstatt mit geprüften Richtlinien, Textbausteinen und Fallbeispielen. Die AI-Literacy-Schulung für eigene Dokumente, Prompting und verantwortungsvolle KI-Nutzung bildete die methodische Grundlage; der Themenhub zur strukturierten KI-Einführung in Unternehmen, Behörden und Institutionen lieferte den größeren Orientierungsrahmen; die FAQ-Antworten zu KI-Inhouse-Schulungen, eigenen Unterlagen und Transferergebnissen unterstützten wiederkehrende Rückfragen; und Magazinbeiträge zu KI-Kompetenz, Kommunikation und Lerntransfer boten weiterführende Impulse für die interne Weiterarbeit.

 

English Summary

This case study shows how an organisation in Bern integrated its own guidelines, text modules and case examples into an AI inhouse training in a safe and practical way.

The training was designed as a document workshop rather than a generic AI introduction. The organisation wanted to work with its own materials but needed clear safeguards for confidentiality, personal data and sensitive case details. Thirty-one documents were reviewed, twelve training modules were approved, eight case patterns were anonymised or rebuilt as fictional examples and ten prompt templates were developed. The case demonstrates how internal documents can make AI training much more relevant when document triage, anonymisation, data boundaries, review routines and transfer materials are planned before the seminar.

 

FAQ zur Case Study: Eigene Dokumente in KI-Schulungen einbinden

Können eigene Dokumente in eine KI-Schulung eingebunden werden?

Eigene Dokumente können eingebunden werden, wenn sie vorher geprüft, anonymisiert, freigegeben und in sichere Übungsaufgaben übersetzt werden.

Im Berner Projekt wurden 31 Dokumente geprüft. Zwölf Bausteine wurden freigegeben, elf nur nach Überarbeitung genutzt und acht vollständig ausgeschlossen. Dadurch arbeitete die Schulung mit realitätsnahen Materialien, ohne vertrauliche Informationen unkontrolliert zu verwenden. Entscheidend war die Dokumenten-Triage vor dem Training.

Welche Dokumente eignen sich für KI-Schulungen?

Geeignet sind freigegebene Richtlinienauszüge, neutrale Textbausteine, fiktive Fallbeispiele, Prozessbeschreibungen und anonymisierte Übungsmaterialien.

In Bern waren besonders allgemeine Richtlinienauszüge, wiederkehrende Textbausteine und fiktiv nachgebaute Fallmuster geeignet. Weniger geeignet waren Dokumente mit Personenbezug, vertraulichen Bewertungen oder sensiblen Einzelfalldetails. Die Organisation bewertete jedes Dokument nach Lernnutzen, Wiederholbarkeit, Sensibilität und Prüfbarkeit.

Welche Dokumente sollten nicht in KI-Übungen genutzt werden?

Nicht genutzt werden sollten personenbezogene Daten, vertrauliche Fallakten, interne Bewertungen, Vertragsdetails, Gesundheitsdaten und identifizierbare Einzelfälle.

Die Datenampel definierte dafür einen roten Bereich. Ausgeschlossen wurden unter anderem personenbezogene Informationen, vertrauliche Fallhistorien, interne Strategien, Bewerberdaten, Gesundheitsdaten und eindeutig identifizierbare Sonderdetails. Acht Dokumente wurden deshalb vollständig aus dem Schulungsset entfernt. Diese klare Grenze erhöhte die Sicherheit der Teilnehmenden.

Wie werden Fallbeispiele für KI-Schulungen anonymisiert?

Fallbeispiele werden anonymisiert, indem Personen, Orte, Zeitpunkte, Einzelfallbewertungen und identifizierende Sonderdetails entfernt oder ersetzt werden.

Im Projekt wurden acht Fallmuster anonymisiert oder fiktiv nachgebaut. Dabei wurden echte Namen, konkrete Orte, genaue Daten, interne Bewertungen und besondere Einzelfalldetails entfernt. Sechs Fallmuster konnten danach direkt für Übungen genutzt werden. Zwei blieben nur intern diskutierbar, weil sie trotz Bearbeitung noch zu sensibel waren.

Wie können interne Richtlinien in KI-Übungen übersetzt werden?

Interne Richtlinien werden in KI-Übungen übersetzt, indem Zweck, Zielgruppe, Kurzfassung, Prüffrage und Nicht-Nutzung klar definiert werden.

In Bern wurden fünf Richtlinienauszüge in sieben Übungsaufgaben übertragen. Die Teilnehmenden übten, Richtlinientexte verständlicher zusammenzufassen, FAQ-Fragen daraus abzuleiten oder Checklisten zu erstellen. Die vollständigen Originaldokumente wurden nicht ungeprüft verwendet. Stattdessen entstanden didaktisch reduzierte und freigegebene Lernaufgaben.

Wie lassen sich Textbausteine mit KI verbessern?

Textbausteine lassen sich mit KI verbessern, indem Klarheit, Struktur, Tonalität, Zielgruppe und Pflichtinhalte systematisch geprüft werden.

Im Berner Training wurden 14 Textbausteine überarbeitet. Neun davon wurden in eine interne Vorlagenbibliothek übernommen. KI half, Varianten zu entwickeln, Formulierungen zu kürzen und Zielgruppen besser anzusprechen. Die finale Entscheidung blieb beim Team, damit Organisationssprache, Fachlichkeit und Verbindlichkeit erhalten blieben.

Was ist eine Dokumenten-Triage vor einer KI-Schulung?

Eine Dokumenten-Triage ist die strukturierte Prüfung, welche Unterlagen geeignet, überarbeitungsbedürftig oder ungeeignet für KI-Übungen sind.

Im Projekt wurden 31 Dokumente in drei Eignungsstufen sortiert. Grün bedeutete: freigegeben und direkt nutzbar. Gelb bedeutete: nur nach Anonymisierung oder Überarbeitung geeignet. Rot bedeutete: ausgeschlossen. Diese Triage verhinderte, dass sensible Dokumente versehentlich in Übungen oder offene KI-Systeme gelangten.

Welche Prompt-Vorlagen entstehen aus eigenen Dokumenten?

Aus eigenen Dokumenten können Prompt-Vorlagen für Kurzfassungen, FAQ-Antworten, Textprüfung, Checklisten und anonymisierte Fallübungen entstehen.

In Bern wurden zehn Prompt-Vorlagen entwickelt. Sie halfen, Richtlinientexte zu vereinfachen, Textbausteine zu prüfen, Fallbeispiele in Lernfragen zu übersetzen und Dokumentauszüge in Checklisten umzuwandeln. Jede Vorlage enthielt Eingabegrenze, Ausgabeformat, Prüffrage und Freigabehinweis. Dadurch blieb die Nutzung kontrollierbar.

Warum erhöht eigenes Material die Qualität einer KI-Schulung?

Eigene Materialien erhöhen die Qualität einer KI-Schulung, weil Übungen näher am tatsächlichen Arbeitsalltag der Teilnehmenden liegen.

Die Teilnehmenden in Bern bewerteten die Praxisnähe besonders positiv: 19 von 22 gaben nach dem Training eine hohe Praxisrelevanz an. Der Grund lag in den eigenen, aber geprüften Materialien. Die Übungen wirkten nicht beliebig, sondern knüpften an bekannte Richtlinien, Textformen und Fallmuster an.

Welche Rolle spielt Datenschutz bei eigenen Dokumenten?

Datenschutz ist zentral, weil eigene Dokumente häufig personenbezogene, vertrauliche oder organisationsspezifische Informationen enthalten.

Für die Schweizer Organisation war besonders wichtig, dass Dokumente nicht ungeprüft in KI-Anwendungen übertragen werden. Die Schulung arbeitete deshalb mit Datenampel, Anonymisierung und Freigabe. Der EDÖB weist darauf hin, dass das Schweizer Datenschutzrecht direkt auf KI-gestützte Datenbearbeitung anwendbar ist. Deshalb wurden sensible Dokumentinhalte konsequent ausgeschlossen.

Wie wird der Transfer nach einer dokumentenbasierten KI-Schulung gesichert?

Transfer wird gesichert, wenn Dokumenten-Triage, Prompt-Vorlagen, Datenampel, Freigaberegeln und Vorlagenbibliothek weitergenutzt werden.

Nach sechs Wochen nutzten 16 von 22 Teilnehmenden mindestens eine der Dokumenten-Vorlagen regelmäßig. Besonders hilfreich waren Vorlagen für Richtlinien-Kurzfassungen, Textbaustein-Prüfung und Fallbeispiel-Strukturierung. Die Organisation übernahm außerdem die Dokumenten-Triage als Vorbereitung für künftige KI-Übungen.

Was unterscheidet diese Case Study von anderen KI-Case-Studies?

Diese Case Study zeigt, wie eigene Richtlinien, Textbausteine und Fallbeispiele sicher in eine KI-Schulung eingebunden werden.

Der Bern-Case ist eigenständig, weil er nicht den Schulungsstart, Prompting allgemein, technischen Vertrieb oder Abteilungspriorisierung behandelt. Im Mittelpunkt steht die sichere Nutzung eigener Dokumente. Der Artikel eignet sich besonders für Organisationen, die praxisnahe KI-Schulungen wünschen, aber Datenschutz, Vertraulichkeit und Freigabeprozesse ernst nehmen.

 

Unser maßgeschneidertes Inhouse-Seminar für Sie!

Die Bildungsakademie am Rosental entwickelt KI-Inhouse-Seminare passend zu Zielgruppe, Standort, Teamgröße und konkretem Schulungsbedarf.

Wählen Sie bei Ihrer Anfrage auch gern zwischen einem a) Inhouse-Präsenz-Seminar an Ihrem Standort, b) einem Inhouse-Online-Workshop mit Ihrem Team oder c) einem Inhouse-Präsenz-Kurs direkt an der Akademie – das Inhouse-Training gern auch in Kombination mit Teambuilding-Aktionen.

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