Manche Dateien funktionieren einfach. Andere nicht.
Wenn Du regelmäßig mit KI-Tools arbeitest, fällt Dir schnell ein Muster auf. Du lädst eine Markdown-Datei in ein Gespräch und die KI versteht sie komplett. Struktur, Inhalt, Kontext. Du lädst eine PowerPoint hoch und bekommst Fragmente und Vermutungen.
Der Unterschied liegt nicht am Inhalt. Es ist das Dateiformat. Und es macht Sinn, wenn Du drüber nachdenkst: Large Language Models verarbeiten Sprache. Text ist ihr natives Format. Nicht Folien, nicht formatierte Dokumente, nicht pixelbasierte Diagramme. Text.
Die Format-Hierarchie
Je näher ein Format an reinem Text ist, desto besser arbeitet KI damit.
Funktioniert perfekt: Markdown, reiner Text, CSV, Code-Dateien. Das Modell liest sie direkt mit vollem Verständnis.
Funktioniert okay: JSON, YAML, PDF (wenn textbasiert, nicht gescannt).
Funktioniert schlecht: Word-Dokumente. Inhalt in Formatierungs-Markup verpackt, das Rauschen hinzufügt und die Struktur zerbricht.
Funktioniert furchtbar: PowerPoint. Inhalt über Folien fragmentiert ohne Dokumentenfluss. Visuelles Layout bedeutet einem Textmodell nichts.
Markdown trifft den Sweet Spot. Es fügt gerade genug Struktur hinzu (Überschriften, Listen, Hervorhebungen), während es als Text komplett lesbar bleibt. Es ist auch das, was KI-Tools Dir zurückschreiben. Wenn Claude mit formatiertem Text antwortet, schreibt er Markdown. Das hat einen Grund.
Diagramme als Text
Hier wird es interessant. Mermaid ist eine Syntax, um Diagramme als reinen Text zu beschreiben:
graph LR
A[Rohdaten] --> B[CSV Export]
B --> C[KI-Analyse]
C --> D[Erkenntnisse]
C --> E[Visualisierungen]
D --> F[Entscheidungen]
Ein LLM liest das und versteht jede Verbindung, jeden Knoten, jede Richtung. Vergleich das mit einem Visio-Diagramm, das als PNG exportiert wurde. Für einen Menschen sieht das Bild vielleicht schöner aus. Für eine KI sind es Pixel. Die Beziehungen und die Struktur sind in einem Bild eingesperrt, über das ein Sprachmodell nicht nachdenken kann.
Textbasierte Diagramme sind Diagramme, die KI lesen, erstellen, ändern und verstehen kann. Du willst dokumentieren, wie Systemkomponenten zusammenhängen? Bitte die KI, ein Mermaid-Diagramm zu generieren. Du willst es aktualisieren? Die KI bearbeitet ein paar Zeilen Text, statt mit einem visuellen Editor zu kämpfen. Und es ist effizient: 30 Zeilen Mermaid tragen mehr nutzbare Information als ein Screenshot, der weit mehr Kontext verbraucht.
Das PowerPoint-Problem
PowerPoint war nie dafür gedacht, Wissen zu speichern. Ein Foliensatz ist für einen bestimmten Moment gemacht: Jemand steht in einem Raum und spricht über Visuals. Das eigentliche Wissen steckt im Kopf des Vortragenden.
Sechs Monate später findet jemand den Foliensatz auf einem Netzlaufwerk. Zwölf Folien mit Stichpunkt-Fragmenten und Charts ohne Kontext. Was war die Entscheidung? Die Folien sagen es nicht.
KI macht dieses Problem messbar. Füttere einen Foliensatz in ein LLM und bitte um eine Zusammenfassung. Du bekommst Fragmente. Füttere die Meeting-Notizen als Textdatei und Du bekommst etwas Brauchbares. Gleiches Meeting. Anderes Format. Komplett anderes Ergebnis.
Warum das über KI hinaus wichtig ist
Wie Du Informationen speicherst, bestimmt, wie nützlich sie später sein können. Eine reine Textdatei von 1990 öffnet sich heute problemlos. Versuch das mal mit einer Lotus 1-2-3 Tabelle. Text ist durchsuchbar, versionierbar, kombinierbar. Und jetzt ist er auch KI-lesbar.
Manchmal lohnt sich die Formatierung. Eine Tabellenkalkulation muss eine Tabellenkalkulation sein. Aber für Dokumentation, Notizen, Pläne, Entscheidungen, Projektstatus? Text. Einfach Text. Das ist, was Sprachmodelle brauchen, weil es das ist, was Sprache ist.
Alle, die ihre Notizen in reinem Text gehalten haben, während Kollegen mit SharePoint-Vorlagen gekämpft haben, haben sich versehentlich auf die KI-Ära vorbereitet. Manchmal stellt sich die simple Wahl als die richtige heraus – aus Gründen, die Du nicht erwartet hast.