Context Engineering: Warum KI ohne Kontext nicht funktioniert

KI gehört in vielen Unternehmen bereits zur täglichen Routine. Doch in der Praxis bleiben die Ergebnisse oft hinter den Erwartungen zurück. Teams kämpfen mit generischen Ergebnissen, vagen Antworten oder mangelnder Nachvollziehbarkeit. Der Grund dafür? In den meisten Fällen fehlt der KI das, was sie am meisten braucht: Kontext - das Wissen, die Regeln und die Sprache, die für Ihr Unternehmen wirklich wichtig sind.

Bei Context Engineering geht es um Qualität und Kontext

Context Engineering means providing, maintaining, and managing all the information AI needs to work reliably and business-specifically. It’s not enough to simply ask a smart model a smart question. Only context unlocks AI’s true value for your company. Your context might include:

Interne Unternehmensdaten (z. B. Richtlinien, Prozesse, Produktwissen)
Externe Quellen (z. B. aktuelle Gesetzgebung, Branchennews)
Situativer Rahmen (z. B. Rolle, Aufgabe, Ziel, Projektstatus, Team)

Vom Prompt zum Kontext

Oft versuchen Unternehmen, KI mit immer detaillierteren Prompts zu steuern. Doch je komplexer der Use Case, desto schneller wird diese Methode unübersichtlich und ineffizient.

Beispiel 1: Technischer Support - Prompt Overload vs. Context Engineering

The Prompt-Based Approach (without context engineering): “You are a support agent responding to a customer inquiry about Machine X. Please consider our current support processes, product specifics, warranty policies, compliance requirements, and corporate language. Here are all the relevant documents…” The problems?

Auch im Marketing profitieren Unternehmen enorm: Kampagnenrichtlinien, Zielgruppenprofile, Produktbotschaften und die Corporate Language werden von nuwacom automatisch in jeden Textvorschlag eingebettet – unabhängig davon, ob ein Mensch oder ein KI-Agent textet.

Warum ist Kontext so mächtig? Die Business-Vorteile im Überblick

Bessere Ergebnisse: KI versteht „unternehmensspezifisch“ statt „allgemein“. spezifisch Unternehmen, nicht nur generische Muster
Effizienz: Arbeitsabläufe werden beschleunigt, Fachkräfte entlastet.
Flexibilität: Neue Use Cases und Abteilungen können schnell integriert werden.
Wissenssicherung: Firmenwissen und Prozesse werden zum digitalen Asset.
Compliance und Sicherheit: Datenschutz, Rollen, Vorgaben werden automatisch berücksichtigt.

Methoden und Bausteine erfolgreichen Context-Engineerings

Memory-Management: KI berücksichtigt individuelle Historien und Präferenzen.
API-Integration: CRM, ERP, HR und weitere Systeme liefern dynamisch Kontext.
Rollen-/Rechtekonzepte: Kontext ist immer auf die jeweilige Rolle zugeschnitten.
Leitlinien & Briefings: Zentralisiert Kommunikationsregeln und Inhaltsstile
Datenverwaltung: Gewährleistet Transparenz und Compliance bei jedem Schritt

Die Bausteine eines effektiven Kontextsystems

Context-Engineering ist mehr als das reine Bereitstellen von Daten. Ein effektives Kontextsystem ist modular und dynamisch:

Systemanweisungen (z. B. "als Support-Agent agieren")
Benutzeranfragen (was zu tun ist)
Kurz- und Langzeitgedächtnis (relevante Informationen aus Vergangenheit und Gegenwart)
Abrufbares Wissen (Dokumente, Datenbanken, externe Daten)
Tool-Ausgaben (APIs, Kalender, E-Mails usw.)
Strukturierte Formate (Listen, Tabellen, JSON...)

Der Schlüssel? Der Kontext ist nicht fest einprogrammiert. Er wird bei Bedarf erstellt, je nachdem, was das Modell wirklich braucht, um eine Aufgabe zu lösen.

Für bestmögliche Ergebnisse und maximale Effizienz.

Organisation, Veränderung und häufige Fallstricke beim Context Engineering

Crossfunktionale Zusammenarbeit: IT, Business, Fachbereiche, Compliance und Context Engineers arbeiten gemeinsam.
Mindset: Kontext und Wissen werden als eigene Assets begriffen und gepflegt.
Change Management: Mitarbeitende werden früh eingebunden und über die Bedeutung von Kontext informiert.

Typische Stolpersteine und wie nuwacom sie verhindert:

Zu viel Kontext: Führt zu vagen oder aufgeblähten Antworten
Veraltete Daten: Gefährdung von Compliance und Entscheidungsfindung
Keine Kontrolle: Unklarheit darüber, wer welche Informationen verwenden darf
Fehlende Rückkopplungsschleifen: Die KI hört auf zu lernen.

Die Zukunft: Context Engineering als Erfolgsfaktor

Mit dem Siegeszug von KI-Agenten und Automatisierung wird Context-Engineering zu einer Kernkompetenz jedes Unternehmens.
Nur wer sicherstellt, dass KI mit den richtigen Kontexten, Regeln und Wissen arbeitet, wird dauerhaft bestmögliche Ergebnisse mit KI erzielen – und verschafft sich damit klare Vorteile im Wettbewerb.

Wie man anfängt: 7 Schritte zum Start von Context Engineering

1. Identifizieren Sie Ihre Anwendungsfälle

Beginnen Sie mit konkreten Aufgaben, in denen die KI heute schon eingesetzt oder geplant wird – z. B. im Kundenservice, Marketing oder HR. Wo fehlen Informationen, wo sind Prompts zu komplex?

2. Analysieren Sie Ihre Wissensquellen

Welche Informationen braucht die KI wirklich? Sammeln Sie relevante Dokumente, Prozesse, Sprachvorgaben und Rollenbeschreibungen – intern wie extern.

3. Einrichten eines Kontext-Teams

Setzen Sie auf ein System, das Kontextpflege einfach, transparent und skalierbar macht – z. B. über Schnittstellen, Rollenmanagement und automatisierte Dokumentenintegration.

4. Wählen Sie die richtige Plattform

Suchen Sie nach einem System, das das Kontextmanagement einfach, transparent und skalierbar macht - wie nuwacom.

5. Klein anfangen, schnell skalieren

Beginnen Sie mit einem Pilotprojekt. Testen Sie, wie sich strukturierter Kontext auf Qualität, Effizienz und Akzeptanz auswirkt und skalieren Sie dann auf weitere Abteilungen

6. Feedback-Schleifen aufbauen & kontinuierlich skalieren

Verfolgen Sie, welche Kontextblöcke nützlich sind - und welche nicht. Verbessern Sie Ihre Pipeline kontinuierlich.

7. Behandeln Sie das Kontext-Engineering als eine fortlaufende Disziplin, nicht als einmaliges Projekt

Sorgen Sie für Klarheit in Bezug auf Rollen, Verantwortlichkeiten, Datenschutz und Compliance.

Praxis: So macht nuwacom Context-Engineering einfach

nuwacom macht Context-Engineering für Unternehmen jeder Größe einfach, nachvollziehbar und zukunftsfähig – mit Funktionen wie:

Briefing-Funktion: Individuelle Briefings können jederzeit erstellt, wiederverwendet und als Kontext eingebunden werden – auch bestehende Inhalte (Präsentationen, Memos etc.) lassen sich als Kontextquelle nutzen.
Kontext aus allen Quellen: Ob interne Dokumente, Prozesse, E-Mails, Produktwissen oder externe Daten – nuwacom bündelt alle Informationen, bietet über 200 Standardschnittstellen und ist an eine Echtzeit-Suchmaschine angebunden.
Rollenspezifisch, compliance-konform, individuell regelbar: Über Berechtigungskonzepte wird sichergestellt, dass nur Autorisierte passenden Kontext sehen und nutzen.
Ein Highlight ist die Guideline-Funktion: nuwacom macht es einfach, Corporate Language und Kommunikationsvorgaben zentral zu hinterlegen – die KI übernimmt diese automatisch in alle Texte, egal ob Kundenservice, Marketing oder internes Wissensmanagement.
Plug & Play: Bestehende Systeme werden unkompliziert angebunden, Kontextpflege und Anbindung funktionieren ohne aufwändige IT-Projekte – dank Standardschnittstellen und intuitiver Bedienung.
Sofortige Auswirkungen auf das Geschäft: Bringen Sie KI-Agenten in den Bereichen HR, Vertrieb, Marketing, Service und darüber hinaus zum Laufen.

Mit nuwacom bleibt Ihr Unternehmenswissen immer aktuell, kontrollierbar und wirksam. Sie behalten die Hoheit über Daten, Richtlinien und Kommunikationsvorgaben.

Fazit

Wer KI im Unternehmen zum Erfolg führen will, muss Context-Engineering zum festen Bestandteil der Strategie machen – und auf die richtige Plattform setzen.
Mit nuwacom gelingt das unkompliziert, nachvollziehbar und zukunftsorientiert.

Begriff	Bedeutung
Prompt	Die konkrete Eingabe/Aufforderung an ein KI-Modell
Kontext	Alle Hintergrundinformationen, die die KI erhält, um ihre Aufgabe zu erfüllen
RAG	Technik,um KI mit Unternehmenswissen zu verbinden
Vector Store	Datenbank für schnelle, semantische Suche nach Wissen

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