GTD, PARA, Johnny Decimal, Zettelkasten, Obsidian, Diátaxis, ADRs, Keep a Changelog und Semantic Versioning können wie ein ziemlich anstrengendes Methodenbuffet wirken. Wer alles gleichzeitig und lehrbuchtreu einführt, hat vermutlich recht schnell ein neues Vollzeitprojekt: die Verwaltung der eigenen Produktivität.
Das ist nicht das Ziel dieser Serie.
Die Methoden lassen sich auf sechs einfache Verantwortungen reduzieren: Eingang, Arbeit, Ablage, Wissen, Entscheidungen und Veränderung. KI verbindet diese Bereiche und unterstützt ihre Pflege. Sie besitzt aber keinen davon.
1. Eingang: Alles beginnt unsortiert
Neue E-Mails, Gedanken, Gesprächsnotizen und Anforderungen landen zunächst in wenigen definierten Eingängen. GTD trennt das schnelle Erfassen von der späteren Klärung.
KI kann Inhalte transkribieren, mögliche Aufgaben markieren und Rückfragen vorschlagen. Der Eingang bleibt trotzdem vorläufig. Nichts darin ist allein deshalb beschlossen, weil ein Modell es sauber zusammengefasst hat.
Verbindliche Regel: Jeder Eingang besitzt einen verantwortlichen Prozess und wird regelmäßig geleert.
2. Arbeit: Aus Aufmerksamkeit wird Verantwortung
Geklärte Einträge werden zu nächsten Aktionen, Projekten, Terminen, delegierten Punkten oder bewusst verworfenen Ideen. Das operative System – etwa OpenProject oder ein persönlicher Aufgabenmanager – führt Status, Verantwortung und Fälligkeit.
KI darf Aufgaben nicht parallel in einem eigenen Schattenbestand verwalten. Sie liest den führenden Bestand, schlägt Änderungen vor und schreibt nur mit klarer Berechtigung zurück.
Verbindliche Regel: Für Aufgaben und Projekte gibt es genau ein führendes System.
3. Ablage: Kontext erhält einen festen Ort
PARA und Johnny Decimal ordnen Informationen nach Handlungsnähe und stabilen Adressen. Ein Projekt sammelt die für sein Ergebnis nötigen Unterlagen. Dauerhafte Verantwortung bleibt im Bereich. Wiederverwendbares Material liegt bei den Ressourcen. Inaktives wandert ins Archiv.
Eine ID oder ein eindeutiger Pfad verbindet Aufgaben, Dokumente, Entscheidungen und Dateien über Systemgrenzen hinweg.
Verbindliche Regel: Jede relevante Information besitzt einen kanonischen Ort und einen sichtbaren Lebenszyklus.
4. Wissen: Fundstücke werden verarbeitet
Zettelkasten, Atomic Notes und Evergreen Notes machen aus Rohmaterial verständliche, verknüpfte Aussagen. Obsidian und Wikis bieten geeignete technische Räume für persönliche und gemeinsam verantwortete Wissensarbeit.
KI unterstützt beim Verdichten, Vergleichen und Finden. Sie darf Quellen nicht verschleiern oder vorläufige Gedanken stillschweigend zu Standards erklären.
Verbindliche Regel: Wissen zeigt Herkunft, Status, Verantwortung und Beziehungen.
5. Dokumentation und Entscheidungen: Was gilt – und warum?
Markdown und Diátaxis halten Dokumente lesbar und trennen Tutorial, Anleitung, Referenz und Erklärung. ADRs bewahren bedeutsame Entscheidungen samt Kontext und Konsequenzen.
Damit kann ein Agent unterscheiden, ob er eine Bedienfrage beantworten, eine technische Regel prüfen oder eine Architekturentscheidung respektieren muss.
Verbindliche Regel: Aktueller Zustand und Entscheidungsbegründung werden getrennt dokumentiert und miteinander verlinkt.
6. Veränderung: Der Zeitverlauf bleibt sichtbar
Keep a Changelog und Semantic Versioning erklären, was sich zwischen veröffentlichten Ständen geändert hat und welche Kompatibilitätswirkung daraus folgt.
KI kann so aktuelle und historische Informationen besser auseinanderhalten. Bei einer Migration kennt sie nicht nur Ziel und Ausgangspunkt, sondern auch den dokumentierten Übergang.
Verbindliche Regel: Relevante Veränderungen werden kuratiert, versioniert und mit ihrer Wirkung beschrieben.
Die Quellenhierarchie
Ein System braucht eine klare Antwort auf die Frage: Was gilt bei Widersprüchen?
Eine mögliche Hierarchie lautet:
- Produktivsystem: aktueller realer Betriebszustand,
- Git-Repository: versionierter Code, Konfiguration und technische Wahrheit,
- Projektmanagement: operative Aufgaben, Verantwortungen und Roadmap,
- freigegebene Dokumentation: Prozesse, Standards und gemeinsames Wissen,
- persönliche Wissensbasis: Recherche, Gedanken und Arbeitsnotizen,
- Chatverlauf: situativer Gesprächskontext.
Diese Reihenfolge ist kein universelles Gesetz. Sie muss für die eigene Organisation festgelegt werden. Wichtig ist, dass ein Agent sie kennt und Widersprüche meldet, statt still eine Durchschnittswahrheit zu erzeugen.
Ein durchgängiges Beispiel
Eine Führungskraft sagt in einer Besprechung: „Wir sollten die Kundenanmeldung künftig über Single Sign-on lösen.“
Der Weg durch das System:
- Die Aussage landet mit dem Protokoll im Eingang.
- KI markiert sie als mögliche Entscheidung, nicht als beschlossene Aufgabe.
- Beim Klären entsteht ein Projekt mit verantwortlicher Person und nächstem Schritt.
- Projektmaterial erhält eine eindeutige Ablage und ID.
- Recherche wird in Wissensnotizen verarbeitet.
- Eine Diátaxis-Erklärung beschreibt Problem und Grundlagen.
- Das Architekturteam entscheidet und dokumentiert ein ADR.
- Umsetzung und Tests laufen im Repository.
- Changelog und neue Version erklären die produktive Veränderung.
- Das Produktivsystem bestätigt, ob der neue Stand tatsächlich läuft.
An jeder Station kann KI helfen. An keiner Station sollte sie unbemerkt den Status verändern.
Die kleinste sinnvolle Einführung
Niemand muss alle Methoden gleichzeitig einführen. Eine brauchbare Reihenfolge ist:
- Führendes Aufgaben- und Projektsystem festlegen.
- Wenige Eingänge definieren und regelmäßig leeren.
- Kanonische Ablageorte samt Archiv bestimmen.
- Wichtige Wissensseiten mit Quelle und Status pflegen.
- Bedeutsame Entscheidungen als ADR festhalten.
- Dokumentation nach Nutzerbedürfnis trennen.
- Releases mit Changelog und Version nachvollziehbar machen.
- Erst danach Schreibzugriffe und Automationen für KI erweitern.
Der letzte Punkt ist absichtlich zuletzt. Autonomie auf einer ungeklärten Grundlage ist kein Fortschritt, sondern eine beschleunigte Überraschung.
Welche Rolle KI übernimmt
Im Gesamtsystem arbeitet KI als:
- Eingangsassistent, der vorsortiert und Rückfragen erkennt,
- Rechercheassistent, der Quellen findet und Unterschiede erklärt,
- Redaktionsassistent, der Entwürfe strukturiert und verständlicher macht,
- Prüfassistent, der Lücken, Widersprüche und veraltete Inhalte markiert,
- Ausführungsassistent, der freigegebene Änderungen kontrolliert umsetzt,
- Betriebsassistent, der Ergebnisse gegen reale Zustände verifiziert.
Sie ist nicht die Quelle von Verantwortung. Diese Rolle kann man nicht prompten.
Fazit
Produktive Zusammenarbeit mit KI beginnt nicht beim perfekten Prompt. Sie beginnt mit geklärten Verantwortungen und verlässlichen Quellen.
GTD strukturiert Aufmerksamkeit und Handeln. PARA und Johnny Decimal ordnen Kontext. Wissensnotizen entwickeln Erkenntnisse. Obsidian und Wikis machen sie verfügbar. Markdown und Diátaxis formen verständliche Dokumentation. ADRs bewahren Entscheidungen. Changelog und SemVer halten Veränderungen nachvollziehbar.
Zusammen bilden sie kein starres Lehrbuchsystem, sondern ein pragmatisches Betriebssystem für Wissensarbeit. KI macht es schneller und zugänglicher. Die Ordnung muss trotzdem jemand schaffen – und gelegentlich sogar pflegen. Tragisch, aber wahr.
