Meine KI war einfach nur "faul"

In der letzten Edition habe ich dir erzählt, wie ich die Umfrage vorbereitet habe, wie ich den Fragebogen aufgesetzt habe, und warum ich ihn am Ende trotzdem nicht einfach „der KI überlassen“ habe.

Heute geht es um den Teil der Studie, bei dem die KI mir wirklich unter die Arme gegriffen hat. Nicht als nettes Extra, sondern als echter Hebel.

Denn wenn ich ehrlich bin: Die Adressaten-Recherche wäre ohne KI kaum machbar gewesen wäre, zumindest nicht nebenbei. Manuell hätte ich das nur sauber hinbekommen, wenn ich einen Freelancer beauftragt hätte. Die KI hat mir hier Zeit gespart, und ganz konkret Geld.

Aber, und das ist die zentrale Einschränkung: Das funktioniert nur, wenn du die KI präzise führst. Frei nach dem Prinzip: Garbage in, garbage out.

So bin ich vorgegangen

Ich brauchte für die Studie eine Liste von Boutique Executive Search Firmen im DACH-Raum, primär Schweiz, aber auch Deutschland und Österreich. Nicht die ganz Grossen wie Korn Ferry oder Russel Reynolds, und auch nicht die Ein-Personen-Unternehmen. Sondern echte Boutique Player.

Ein paar kannte ich natürlich. Das half, um anzufangen. Aber es reichte nicht ansatzweise.

Also habe ich einen agentischen Browser genutzt, konkret Perplexity Comet. Und bevor ich Comet überhaupt losgeschickt habe, habe ich etwas gemacht, das ich heute jedem empfehle, der von „KI-Recherche“ srpicht: Ich habe zuerst selber überlegt, wie ich suchen würde.

Ich habe mir die Websites von Firmen angeschaut, die ich bereits kannte. Wo stehen typischerweise die relevanten Personen. Welche Rollen sind für eine Studie wie diese sinnvoll. Managing Partner, Partner, Director, Senior Consultant. Solche Dinge. Und erst dann habe ich Comet instruiert, genau diese Rollen auf genau diesen Arten von Seiten zu suchen.

Mein Ziel war klar: Ich wollte die Kontakte so zurückbekommen, dass ich sie direkt für Microsoft Mail Merge nutzen kann, inklusive Anrede, Titel, Name, Firma, E-Mail, LinkedIn, Land. Ich wollte am Ende nicht „eine Liste“, sondern einen Datensatz, mit dem ich arbeiten kann.

Die erste Ernüchterung liess nicht lange auf sich warten

Und dann kam der Moment, den wahrscheinlich jeder kennt, der agentische Tools ausprobiert: Comet war am Anfang schlicht faul. Nicht böse gemeint, aber die Outputs waren nicht das, was ich brauchte. Viel zu oft bekam ich nur „info@…“ oder Kontaktformulare. Keine individuellen Adressen. Keine echten Ansprechpartner. Und eine Liste von 5 Firmen deckte angeblich den gesamten Schweizer Markt ab. Hat Comet mir ganz glaubhaft versichert.

Mein erster Reflex war Frust. Mein zweiter war die Erkenntnis, die sich später mal wieder als Gold wert herausgestellt hat: Wenn die KI nicht liefert, liegt es sehr oft an meiner Instruktion.

Laziness by Design

Und trotzdem: Dieses „faul“ ist nicht nur ein Bedienfehler. Es ist auch ein Stück weit Design.

Viele Modelle sind so gebaut, dass sie nicht unnötig viel rechnen, nicht unnötig viele Schritte gehen, und nicht einfach den ganzen Markt „leer scannen“, wenn du es nicht explizit verlangst. Sie nehmen oft den Weg des geringsten Widerstands. Nicht aus Bosheit, sondern weil es Ressourcen spart.

Und ehrlich gesagt ist das auch gut so. Stell dir vor, Comet hätte in meinem ersten, unscharfen Setup den gesamten DACH-Markt durchsucht. Wir hätten Rechenzeit und Energie verbrannt, um am Ende massenhaft Dinge zu produzieren, die ich später sowieso korrigieren muss.

Mein grösster Fehler war, dass ich zu viel auf einmal wollte. Ich hatte Comet von Anfang an pro Land arbeiten lassen. Aber irgendwie hatte ich implizit erwartet, dass der Agent den gesamten Markt durchkämmt, sauber qualifiziert, die richtigen Personen extrahiert, und alles direkt im perfekten Format ausspuckt.

Ich habe aus meinen Fehlern gelernt

Was dann funktioniert hat, war eine simple, aber entscheidende Umstellung: kleinere Tranchen, klarere Regeln.

Also habe ich ihm nicht „den Markt“ gegeben, sondern eine klare Aufgabe nach dem Schema:

• Finde 10 passende Boutique Search Firmen in [Land], basierend auf meinen Kriterien [A, B, C]

• Pro Firma mindestens 5 relevante Ansprechpartner mit echten Email-Adressen (info@... oder kontakt@... ist unzulässig)

• Wenn keine E-Mail auffindbar ist, dann bitte das LinkedIn-Profil dazu liefern

• Wenn Geschlecht der Person nicht eindeutig, bitte für mich markieren

• Liefere alles in meinem Excel-Format

In diesem 10-mal-5 Format wurde es auf einmal richtig gut.

Die ersten zwei Durchläufe waren trotzdem Arbeit. Ich habe rigoros gecheckt. Ich bin auf die Websites der Firmen, habe grob gegengeprüft: Passt die Grösse? Ist das wirklich Executive Search? Sind das die Rollen, die für die Umfrage passen? Sind da nicht wieder die grossen Player dabei?

Zuerst waren sie dabei, also raus damit. Ebenso waren Firmen dabei, die eher Rekrutierung oder gar Personalverleih als Executive Search machten, also ebenfalls raus.

Aber genau dadurch wurde mein Prompt besser. Und sobald der Prompt sass, ging es für mich extrem schnell. Der Browser hat im Hintergrund lange gerechnet und gesucht, ja. Aber meine eigene Arbeitszeit sank dramatisch. Das hätte ich manuell nie gemacht. Nicht in der Qualität, und sicher nicht nebenbei.

Und jetzt?

Was ich dir damit mitgeben will, ist kein Tool-Tipp. Es ist eine Arbeitsweise:

1. Definiere zuerst selbst, wie ein Mensch suchen würde

2. Gib der KI ein klares Raster, sonst verliert sie sich

3. Baue Qualitätskontrolle ein, am Anfang eng, später stichprobenartig

4. Plane damit, dass du den Prompt erst verdienen musst

Wenn du das noch nie ausprobiert hast, dann ist das mein Vorschlag: Nimm dir einen kleinen, klar abgegrenzten Markt und teste agentische Recherche. In meinem Fall hat es sehr gut funktioniert, auch weil der Markt, den ich abgesucht habe, überschaubar war.

Bei Kandidatenlisten kann es komplexer werden, je nach Rolle und je nach Verfügbarkeit von Daten. Aber es ist definitiv worth a try, wenn du es sauber eingrenzt und deine Kriterien wirklich klar machst.

Wenn du dich schon mal gefragt hast, ob die KI dir bei Recherche-Arbeit wirklich etwas abnehmen kann: Ja. Aber nicht, indem du mehr forderst, sondern indem du besser führst.

Bis zum nächsten Mal
Elena

P.S. Hast du schon mal mit KI recherchiert, für Firmenlisten, Talent-Mapping oder Longlists. Wenn ja, was hat dich positiv überrascht? Und was war deine grösste Hürde?