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Legen Sie einen Kunden-Workspace für Briefings, Recherchen, Präsentationen, Notizen und Deliverables an.
Die einfache Idee
Beratungsarbeit besteht selten aus einem einzigen Prompt. Sie ist ein Stapel aus Briefings, Meetingnotizen, Marktforschung, Tabellen, Kunden-E-Mails, Screenshots, alten Präsentationen und halbfertigen Hypothesen. Generische KI vergisst den Kontext jedes Mal, wenn Sie einen neuen Chat öffnen.
Mit einem MultipleChat-Projekt legen Sie einen Workspace pro Kunde oder Mandat an. Laden Sie das Quellmaterial hoch, legen Sie den Stil der Ergebnisse fest und nutzen Sie dann ein beliebiges KI-Modell, um zu synthetisieren, zu entwerfen, zu vergleichen, zu kritisieren und kundenfertige Ergebnisse vorzubereiten.
Viele scheitern mit KI-Projekten, weil sie zu wenig hochladen. Wenn ein menschlicher Experte das Quellmaterial bräuchte, braucht es auch das Projekt.
Kundenbriefing, Angebot, Leistungsbeschreibung und Meetingnotizen
Marktforschungs-PDFs, Wettbewerberseiten, Berichte und Tabellen
Alte Präsentationen, Markenrichtlinien und Beispiele bevorzugter Deliverables
Interviewnotizen, Kundenfeedback und Umfragedaten
Screenshots, Produktdokumentation, Finanzmodelle und Strategie-Memos
Projektanweisungen
Dieselben Dateien können je nach Anweisungen sehr unterschiedliche Antworten liefern. Legen Sie die Erwartungen einmal fest, damit jedes Modell weiß, wie es mit Quellen, Unsicherheit und Format umgehen soll.
Schreibe wie ein erfahrener Senior Consultant: prägnant, strukturiert und konkret.
Trenne Belege, Schlussfolgerungen und Empfehlungen.
Verwende die Terminologie des Kunden und vermeide generische Business-Floskeln.
Bevorzuge Tabellen, Entscheidungsbäume und Executive Summaries, wo sinnvoll.
Nenne die Dateinamen der Quellen bei Aussagen, die auf hochgeladenem Projektmaterial beruhen.
Das sind keine theoretischen Funktionsbeschreibungen, sondern die ersten praktischen Workflows, die Berater nach dem Anlegen eines Projekts ausprobieren sollten.
Workflow 1
Trennen Sie jeden Kunden sauber. Laden Sie Briefing, Notizen, Recherchen, Tabellen und bevorzugte Textbeispiele hoch. So erhält die KI den Kontext, um wie dieses Mandat zu klingen – und nicht wie ein beliebiger Berater.
Prompt zum Ausprobieren
Workflow 2
Berater haben oft zu viel Material, nicht zu wenig. Projects können bei gezielten Fragen die relevanten Chunks aus PDFs, Notizen und Tabellen abrufen.
Prompt zum Ausprobieren
Workflow 3
Nutzen Sie das Projekt, um aus Analysen Empfehlungsmemos, Executive Summaries und Entscheidungsfolien zu machen, die auf den hochgeladenen Materialien beruhen.
Prompt zum Ausprobieren
Workflow 4
Projects arbeiten nahtlos mit Presentation Studio zusammen. Ordnen Sie zuerst die Belege und erstellen Sie dann eine klare Foliendramaturgie.
Prompt zum Ausprobieren
Workflow 5
Wenn eine Empfehlung entworfen ist, schicken Sie sie durch die KI-Zusammenarbeit: Ein Modell kritisiert die Annahmen, ein anderes verbessert die Struktur und ein weiteres schärft die finale Antwort.
Prompt zum Ausprobieren
Die Lösung ist einfach: Halten Sie Projekte fokussiert, laden Sie das echte Quellmaterial hoch und verlangen Sie quellenbasierte Ergebnisse.
1.Führen Sie nicht alle Kunden in einem Projekt.
2.Fragen Sie nicht nach einer Strategie, ohne Kundenbriefing und Recherchen hochzuladen.
3.Lassen Sie die KI keine generischen Frameworks liefern, wenn das Projekt konkrete Belege enthält.
4.Verzichten Sie bei Aussagen gegenüber dem Kunden nicht auf Quellenangaben.
5.Übernehmen Sie KI-Ergebnisse nicht ohne Prüfung auf Partnerebene direkt in eine Präsentation.
In der Regel ja. Ein Projekt pro Kundenmandat hält den Abruf fokussiert, sichert die Trennung und macht Anweisungen relevanter.
Ja. Laden Sie die Recherche hoch, lassen Sie sich Erkenntnisse und Belege ausgeben und verwandeln Sie die Analyse dann mit Document Studio oder Presentation Studio in kundenfertige Ergebnisse.
Ja. Projects unterstützen Tabellen, CSV-Dateien, Präsentationen, PDFs, Dokumente, Bilder und viele Textformate, mit Sicherheitslimits je nach Plan und Dateityp.
Projektanweisungen können Tonalität, Struktur, Umgang mit Quellen und das bevorzugte Format der Deliverables festlegen, sodass jedes Modell näher am kundenfertigen Stil startet, den Sie brauchen.
Richtig starten
Laden Sie das Material hoch, legen Sie die Regeln fest und lassen Sie MultipleChat dann den relevanten Kontext für ChatGPT, Claude, Gemini, Grok oder die KI-Zusammenarbeit abrufen.
