von Craig Casten | Sep. 1, 2026 | Artikel
Künstliche Intelligenz (KI) kann Auszeichnungsteams viel Zeit sparen, aber nur, wenn sie einen klaren Zweck erfüllt.
In Award Force kann KI bei Aufgaben helfen wie dem Zusammenfassen von Einsendungen, dem Extrahieren von Informationen, dem Identifizieren von Themen, dem Entwerfen von Feedback, dem Durchführen von Berechnungen und vielem mehr; sie kann sogar die anfängliche Moderation, Bewertung oder Punktzahl-Normalisierung übernehmen – alles mit Menschen im Entscheidungsprozess. Das ist Spitzentechnologie, verpackt in 15 Jahren Auszeichnungs-Know-how.
Der wichtige Punkt ist jedoch, dass diese Aufgaben nicht alle dasselbe von der KI verlangen.
Ob KI in eine Auszeichnungsplattform wie Award Force integriert ist oder in einem externen Workflow sitzt, dieses Prinzip ist nützlich: Das Verhalten der KI sollte die Aufgabe widerspiegeln, die sie unterstützen soll.
Award Force ermöglicht es Auszeichnungsteams, zweckgebundene KI-Konfigurationen unter Verwendung unterstützter großer Sprachmodelle (LLMs) zu erstellen. Jede Konfiguration kann ihren eigenen Namen, ihr eigenes Modell, ihre eigene Temperatur und Pre-Prompt-Anweisungen haben, wodurch die KI Kontext erhält, was von ihr erwartet wird und wie sie reagieren soll.
Dies unterscheidet sich wesentlich von dem, was andere Auszeichnungs- oder KI-Lösungen bieten, denn in Award Force besitzen Sie die Flexibilität, Sie kontrollieren die KI-Antwort und Sie entscheiden, wo und wann Sie Ihr KI-Tool einsetzen. Was auch immer für Ihre Auszeichnungen am sinnvollsten ist.
In Award Force verwaltet die KI Ihr Programm nicht ohne Sie, sie trifft keine Entscheidungen, die Menschen vorbehalten sein sollten, und Sie sind nicht darauf beschränkt, was ein Anbieter Ihrer Meinung nach von KI benötigen könnte (oder was Sie dazu bringt, die meisten KI-Tokens bei ihm auszugeben).
Anstatt die KI als vagen allgemeinen Assistenten zu belassen, der wenig weiß, sind Sie befugt, eine Sammlung fokussierter Tools für verschiedene Aufgaben innerhalb Ihres Auszeichnungsprogramms zu erstellen.
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Trotz dessen, was die großen KI-Anbieter Sie glauben machen wollen, sind die verfügbaren LLMs auf dem Markt alle sehr ähnlich. Ja, es gibt Unterschiede, und ja, die Leistung ändert sich bei komplexen Aufgaben. Aber im Kontext von Auszeichnungen geht es bei der Modellwahl eher um regionale Verfügbarkeit, persönliche Präferenzen und wie viele Tokens es verbraucht.
Kurz gesagt: Konzentrieren Sie sich nicht auf ein Modell – konzentrieren Sie sich auf die anstehende Aufgabe. Welche Aufgabe sollen die Award Force KI-Tools für Sie erledigen?
Betrachten Sie eine „Aufgabe“ zur Zusammenfassung von Einsendungen. Sie möchten, dass die KI die wichtigen Einsendungsinformationen so genau wie möglich erfasst, Ausschmückungen vermeidet und sie Ihnen in einem vorhersehbaren Format präsentiert.
Das gibt Ihnen sofort mehrere Dinge zum Konfigurieren. Wenn Sie beispielsweise Ihre Einsendungen zusammenfassen möchten
Sie könnten diese Modellkonfiguration „Zusammenfassung der Einsendung“ nennen und sie überall dort platzieren, wo diese Zusammenfassung erscheinen soll.
Betrachten wir nun eine andere Aufgabe. Nehmen wir an, wir möchten Themen über eine Gruppe von Einsendungen hinweg identifizieren. Sie könnten genau dasselbe zugrunde liegende KI-Modell verwenden, ihm aber andere Anweisungen und eine andere Temperatur geben, da die „Aufgabe“ mehr Interpretation von der KI erfordert.
Die zugrunde liegende Technologie hat sich nicht geändert, aber die Aufgabe schon… und Sie können erwarten, dass das KI-gestützte Ergebnis (oder die Ausgabe) wesentlich anders sein wird.
Das klingt nach Marketing-Geschwätz, aber die Realität ist, dass Award Force nicht am KI-Hype-Spiel interessiert ist, sondern daran, unseren sehr menschlichen Kunden die Flexibilität zu geben, KI so zu nutzen, wie sie es heute brauchen.
Wir hätten einen Zusammenfassungs-Button oder sogar einen KI-Jurymitglied erstellen können – aber ist das alles, was Sie brauchen werden? Unwahrscheinlich. Also haben wir Ihnen die Möglichkeit gegeben, einfach das zu erstellen, was Sie brauchen, ohne Sie für etwas bezahlen zu lassen, das Sie jetzt nie nutzen werden. Wir werden zweifellos einfache KI-Aufgaben in Zukunft noch einfacher machen, mit dedizierten Zusammenfassungs-Buttons, KI-gestützten Bewertungstools und Auszeichnungsagenten.
Aber im Moment, da sich diese Technologie mit Lichtgeschwindigkeit bewegt, geben wir unseren Kunden zuerst Flexibilität, zu ihrem maximalen Nutzen.
Diese Flexibilität und der Respekt für Ihren einzigartigen Workflow werden durch das ermöglicht, was wir als Pre-Prompt bezeichnen. Ein Pre-Prompt gibt der KI Anweisungen, bevor der eigene Prompt des Benutzers hinzugefügt wird. Er kann die Rolle der KI definieren, worauf sie achten soll, was sie vermeiden soll und wie ihre Antwort strukturiert sein soll.
Ohne einen Pre-Prompt müssten Sie jedes Mal, wenn Sie unsere KI-Tools verwenden, genau definieren, was die KI tun soll. Mit einem gut gestalteten Pre-Prompt (und der richtigen Temperatur!) können diese Anweisungen bereits integriert sein. Und im Falle unseres Zusammenfassungsbeispiels können Sie einfach nach einer Zusammenfassung fragen – „Bitte zusammenfassen“. Sie müssen nicht alles andere erneut eingeben, der Pre-Prompt enthält es bereits.
Pre-Prompts sparen allen Zeit, aber der wahre Vorteil ist die Konsistenz. Wichtige Anweisungen hängen nicht mehr vom Gedächtnis oder dem Teilen von Prompts innerhalb Ihres Teams ab. Die Modellkonfiguration trägt all diese Anweisungen in sich.
Während Pre-Prompts der KI sagen, was sie tun soll, beeinflusst die Temperatur, wie vorhersehbar die KI-Ausgabe sein wird. Vereinfacht ausgedrückt, führen niedrigere Temperaturen tendenziell zu konsistenteren und konservativeren Antworten, während höhere Temperaturen kreativer sind und größere Variationen zulassen. Wichtig ist, dass es keine universell richtige Temperatur gibt – sie hängt von der Aufgabe ab, die sie erledigen soll.
Für Einsendungszusammenfassungen, Berechnungen, Informationsgewinnung oder andere Aufgaben, bei denen Konsistenz wirklich wichtig ist, ist eine niedrigere Temperatur am besten. Für die Generierung von Feedback, die Erkundung von Themen oder andere kreative Aufgaben ist eine größere Variation (oder Kreativität) nützlicher.
Hinweis: KI mit hoher Temperatur erhält mehr kreative Freiheit bei der Generierung ihrer Antwort. Eine kreativere oder explorativere Antwort kann länger sein oder einen weniger direkten Weg zu einer Antwort nehmen, was potenziell die Anzahl der verbrauchten Ausgabe-Tokens und damit die Kosten für die Ausführung jeder Aufgabe erhöht. Es ist kein wilder Sprung zwischen billig und plötzlich teuer, aber es ist dennoch erwähnenswert.
Sobald Sie mehrere Konfigurationen haben, wird die Benennung Ihrer Konfiguration überraschend wichtig. Ein Label wie Claude oder Mistral sagt dem User, welche Technologie der Konfiguration zugrunde liegt, aber es erklärt nicht, warum sie diese wählen sollten.
Namen wie „Zusammenfassung der Einsendung“, „Themenfinder“ oder „Punktzahl-Normalisierung“ machen den beabsichtigten Zweck super klar und helfen auch, wie unsere User über den Einsatz von KI nachdenken.
Es gibt unseren Kunden auch Flexibilität hinter den Kulissen. Wenn ein neues Modell verfügbar wird oder ein bestehendes Modell in ihrer Region verfügbar ist, können sie einfach das Modell austauschen und ihre Konfiguration – und die anstehende Aufgabe – unberührt lassen.
Es ist möglich, viele Informationen in einen Pre-Prompt zu packen, aber bedenken Sie, dass mehr Anweisungen nicht unbedingt besser sind. Eine gute Konfiguration sollte dem Modell genügend Informationen geben, um zu verstehen:
Anweisungen, die wenig mit der Aufgabe zu tun haben, können die Konfiguration schwerer verständlich, testbar und wartbar machen. Wenn Ihr Pre-Prompt beginnt, Anweisungen für mehrere unabhängige Aufgaben zu sammeln, ist das oft ein Zeichen dafür, dass Sie eine andere Konfiguration benötigen.
Testen Sie die gesamte Konfiguration, nicht nur den Prompt.
KI-Konfigurationen sollten wie andere Teile Ihres Auszeichnungsworkflows behandelt werden – testen Sie sie umfassend, bevor Sie sie einführen. Verwenden Sie mehrere Beispiele statt nur einer idealen Einsendung, schließen Sie lange Einsendungen, kurze Einsendungen, ungewöhnliche Formulierungen, fehlende Informationen und alle Sonderfall-Einsendungen ein. Überprüfen und vergleichen Sie dann die Ergebnisse. Konzentriert sich die Zusammenfassung konsistent auf die richtigen Informationen? Verhält sich die Punktzahl-Normalisierung zuverlässig? Verwendet der Kommunikationsassistent immer den richtigen Ton? Wenn nicht, passen Sie die Konfiguration an und testen Sie erneut.
Obwohl wir uns große Mühe gegeben haben, zu betonen, dass das eigentliche zugrunde liegende Modell weniger wichtig ist als die Aufgabe – die Modellauswahl spielt immer noch eine Rolle. Verschiedene KI-Modelle variieren in Fähigkeit, Geschwindigkeit und Kosten. Eine relativ einfache Extraktionsaufgabe benötigt möglicherweise nicht dasselbe Modell wie eine komplexe Analyse umfangreicher Einsendungen. Ebenso kann es wenig Wert haben, eine lange Antwort zu generieren, wenn die Person, die die Bestätigung verwendet, nur 5 Aufzählungspunkte benötigt.
Bei häufig wiederholten Aufgaben können kleine Unterschiede in der Antwortlänge oder den Modellkosten im großen Maßstab erheblich werden. Es geht also wiederum nicht darum, welches Modell das beste ist – es geht darum, welche Kombination aus Modell und Einstellungen Ihnen die Qualität, Konsistenz, Geschwindigkeit und Kosten für die zu erledigende Aufgabe bietet.
KI kann Menschen helfen, Informationen schneller zu verarbeiten, nützliche Signale zu identifizieren und repetitive Arbeit zu reduzieren. Das bedeutet nicht, dass jede Auszeichnungsaufgabe an die KI übergeben werden sollte. Entscheidungen, die die Berechtigung, Bewertung und Kommunikation betreffen, haben Auswirkungen auf Reputation, Ethik und Governance. KI kann diese Prozesse unterstützen, indem sie Informationen organisiert, Beweise zusammenfasst, Punktzahlen aufzeigt, relevante Materialien synthetisiert oder darauf aufmerksam macht… aber Menschen sollten für folgenreiche Entscheidungen verantwortlich bleiben. Das ist gut für alle.
Wir wollen nicht versehentlich KI-erstellte Einsendungen von KI-gestützten Lösungen bewerten lassen; das ist ein Risiko, in das viele KI-native Anbieter kopfüber stürzen, ohne die sehr reale Menschlichkeit dessen zu berücksichtigen, was es bedeutet, für Exzellenz anerkannt zu werden.
Die größte Chance bei konfigurierbarer Auszeichnungs-KI besteht nicht darin, Zugang zu mehr Modellen zu haben, sondern eine Sammlung klar definierter Tools für Ihr Auszeichnungsprogramm erstellen zu können. Eine Konfiguration für Zusammenfassungen, eine zum Extrahieren von Einsendungsinformationen, eine weitere für die Moderation, eine weitere für Feedback usw.
Das macht KI für Teams einfacher zu verwenden, zu testen und zu verwalten. Es bedeutet auch, dass die Personen, die Ihr Auszeichnungsprogramm leiten, nicht alle zu erfahrenen Prompt-Ingenieuren werden müssen, da ein Großteil dieser Überlegungen bereits bei der Erstellung der Konfiguration erfolgte.
Hier beginnt die KI, Ihnen Zeit, Geld und Energie zu sparen. Nicht ein allgemeiner Assistent, der zu viele Dinge versucht, sondern eine Sammlung von KI-Tools, die jeweils für die anstehende Aufgabe konzipiert sind.
Welche Auszeichnungsaufgabe können die Award Force KI-Tools heute für Sie erledigen? Testen Sie es aus und lassen Sie es uns wissen!
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