"Planning is the New Search": Die Transformation der Knowledge Economy

Search: Ein reaktives Modell

Traditionelles Search basiert auf Queries. Man gibt eine Frage ein, und ein Algorithmus liefert die besten Ergebnisse. Dieses reaktive Modell funktioniert, hat aber Grenzen:

• Man muss wissen, wonach man fragt: Oft ist unklar, wie die richtige Frage zu formulieren ist.
• Es ist eine isolierte Aufgabe: Search ist selten in größere Workflows integriert, was Nutzer zwingt, Antworten manuell zusammenzufügen.
• Informationen existieren in Silos: Search Engines finden externe Daten gut, aber interne Systeme wie E-Mails, Chats oder Knowledge Bases bleiben oft unzugänglich.

Diese Limitierungen führen zu Ineffizienzen, die Knowledge Worker mit Daten überfluten, aber ihnen kaum umsetzbare Insights bieten. Das Resultat? Zeitverschwendung, verpasste Chancen und eine wachsende Kluft zwischen Information und Ausführung.

Die Mission: Von "Search" zu "Planning"

Suche hilft uns, Informationen zu finden – aber Wissen abrufen ist nicht dasselbe wie Arbeit erledigen. In modernen Organisationen besteht Arbeit selten aus einem einzigen Schritt, sondern entfaltet sich als eine Abfolge voneinander abhängiger Aufgaben. Dennoch fehlt es den meisten Knowledge Workern an einer strukturierten Methode, um den Übergang von Information zu Umsetzung effizient zu gestalten. Dies passiert meist implizit.

Bei komplexen Aufgaben greifen Teams oft auf fragmentierte Suchen, verstreute Gespräche und ad-hoc Entscheidungen zurück, um einen Plan zu erstellen. Doch die eigentliche Herausforderung besteht nicht nur darin, die richtigen Informationen zu finden – sondern darin, Arbeit so zu strukturieren, dass Effizienz und Konsistenz gewährleistet sind. Dazu braucht es:

• **Die Zerlegung von Arbeit in sinnvolle Teilaufgaben, sodass jeder Schritt logisch auf das übergeordnete Ziel hinarbeitet.
• **Die Zuweisung der richtigen Aufgaben an die passenden Personen oder KI-Agenten, basierend auf Expertise, Erfahrungswerten und Automatisierungspotenzial.
• **Die Orchestrierung der Ausführung, sodass Aufgaben nahtlos voranschreiten, Abhängigkeiten verwaltet und neue Informationen dynamisch integriert werden.

Ohne eine Strukturierung und Qualitätssicherung geraten Organisationen in reaktive Workflows, in denen jeder Fall von Grund auf neu bearbeitet wird, Wissen isoliert bleibt und Ineffizienzen sich verstärken. Was gebraucht wird, ist ein System, das nicht nur Wissen bereitstellt, sondern es gezielt in Handlung überführt. Genau hier setzt "Planning" an.

Planning: Ein intent-basierter Ansatz

Planning kehrt dieses Modell um. Statt auf Queries zu reagieren, antizipiert Planning Bedürfnisse, organisiert Kontext und überbrückt die Lücke zwischen Knowledge und Aktion. So funktioniert es:

• Intent vor der Ausführung: Planning-Systeme beginnen mit einer klaren Zieldefinition. Egal, ob es um die Lösung einer Kundenanfrage oder die Entwicklung einer Strategie geht – Planning verknüpft Information Retrieval mit den gewünschten Endzielen.
• Integriertes Knowledge: Statt isolierte Queries zu behandeln, erstellt Planning eine dynamische Karte zusammenhängender Tasks, Threads und Insights. Knowledge Graphs sind hier die Schlüsseltechnologie.
• Memory und Anpassungsfähigkeit: Planning-Systeme lernen aus vergangenen Interaktionen. Organisationen arbeiten in Mustern – sei es explizit dokumentiert oder implizit gelebt. Planning identifiziert diese Muster und bringt relevante Knowledge proaktiv ein.
• Mensch-AI-Kollaboration: Planning ersetzt nicht menschliches Urteilsvermögen, sondern verstärkt es. Advanced Systems binden Menschen in kritische Entscheidungen ein, während repetitive Workflows automatisiert werden. Wie Google Maps: Es ersetzt nicht das Fahren, sondern empfiehlt die beste Route.

Der Wandel: Von Search Boxes zu Action Frameworks

Stellen Sie sich vor, anstatt eine Lösung für „IAM-Problem mit der neuen Applikation“ zu suchen, werden Sie durch einen Workflow geführt, der:

• Unstrukturierte E-Mails automatisch verarbeitet und relevante Details extrahiert.
• Vergangene Präzedenzfälle analysiert, wie ähnliche Probleme gelöst wurden.
• Tasks automatisch zuweist und Verantwortliche benachrichtigt.
• Lösungszeiten vorhersagt und benötigte Informationen bereitstellt.
• Unsicherheiten eskaliert und Experten hinzuzieht, die ähnliche Probleme erfolgreich gelöst haben.

Planning ermöglicht genau das: Informationen werden in umsetzbare Frameworks umgewandelt. Statt in Search Boxes zu verharren, wird Knowledge ein lebendiges Netzwerk aus Aktionen und Resultaten.

Warum Planning für 10x Produktivität entscheidend ist

Derzeit setzen viele Unternehmen auf LLM-Modelle wie Microsoft Co-Pilot oder Gemini, um Knowledge Work zu verbessern. Doch viele dieser Anwendungsfälle hätten auch mit bestehenden Search-Lösungen bewältigt werden können. Der wahre Wert liegt darin, Planning-Systeme zu nutzen, die Tasks in kleinere Subtasks zerlegen, erfolgreich bewährte Workflows implementieren und AI sowie Teams effizient einsetzen.

• Microtasks delegieren: Große Aufgaben werden in kleinere Schritte unterteilt und an die besten Teammitglieder oder AI-Agents delegiert.
• Automation steigern: Simple Aufgaben wie Suchen oder Datenübertragungen werden vollständig automatisiert.
• Durchlaufzeiten reduzieren: AI-Agents skalieren Tasks unendlich und beschleunigen Workflows.

Durch die Nutzung von Planning auf Basis von Unternehmensmustern entfalten AI-Systeme ihr wahres Potenzial, und Unternehmen erreichen die angestrebte 10x Produktivität.

Corporate Memory erfassen

Die Erfassung von Workflows und Corporate Memory ist entscheidend, um zuverlässige End-to-End-Lösungen zu schaffen. Vorteile sind:

• Wissensspeicherung: Tausende Präzedenzfälle bleiben auch bei Mitarbeiterwechseln erhalten.
• Geteilte Arbeitsmuster: Implizite Workflows werden für das gesamte Unternehmen sichtbar.
• Dynamische Dokumentation: Reflective Agents dokumentieren Edge Cases und reduzieren unnötige Details.

Corporate Memory ist das Herzstück von Planning-Systemen, die AI-Produktivität revolutionieren.

Die Technologie hinter dem Wandel

Planning basiert auf innovativen Technologien wie:

• Knowledge Graphs: Verknüpfen Datenpunkte, Entitäten und Workflows für smarteres Knowledge Retrieval.
• Agentische Workflows: AI-Agents, die nicht nur suchen, sondern Tasks planen und optimieren.
• Language-based AI: Natural Language Models machen komplexes Planning intuitiv.
• Human-in-the-loop-Systeme: Sicherstellen, dass AI-Lösungen flexibel und überprüfbar bleiben.

Ein Blick in die Zukunft

Der Wechsel von reaktivem Search zu intent-basiertem Planning verbessert nicht nur Produktivität – er definiert sie neu. Planning verwandelt fragmentierte Prozesse in kohärente, zielgerichtete Workflows. Es verschiebt den Fokus von der Frage „Wo finde ich eine Antwort?“ hin zu „Wie erreiche ich mein Ziel?“

Zum ersten Mal haben wir die Technologie, Software zu bauen, die wie wir mit Intent denkt. Indem Unternehmen Planning-Systeme einführen, eröffnen sie neue Möglichkeiten für Effizienz, Innovation und Zusammenarbeit. Die Knowledge Economy der Zukunft basiert auf Intent – und die Zeit, mit Planning zu beginnen, ist jetzt.