Alle prompten. Kaum jemand plant. – Warum KI strategischer gedacht werden muss

00:00:00: Stell dir mal vor, du stellst den wirklich brillantesten strategischen Analysten ein.

00:00:06: Den man für Geld überhaupt bekommen kann.

00:00:08: Also wirklich jemand der Muster erkennen, Datenblitz schnell verknüpft und der vor allem null Angst vor Autoritäten hat.

00:00:15: Ja so einen wünscht man sicher eigentlich?

00:00:17: Genau!

00:00:18: Und an seinem allerersten Tag sperrst Du diesen Top-Analysten in den Keller... ...und verbietest ihm zu arbeiten.

00:00:25: Okay warum?

00:00:26: Mit der Begründung dass das Firmenarchiv da unten leider noch nicht streng alphabetisch sortiert ist.

00:00:32: Ja, das stinkt natürlich völlig absurd!

00:00:33: Absolut absolut!

00:00:35: Aber genau das passiert in diesem Moment also wenn wir hier sprechen – in unzähligen Unternehmen da draußen mit generativer KI?

00:00:42: Richtig!

00:00:42: Wir warten quasi auf die perfekte Ordnung in unseren Systemen.

00:00:45: Ja und lassen das eigentliche Potenzial komplett auf der Straße liegen….

00:00:51: Und damit Willkommen, schön dass du dabei bist bei dieser neuen Tiefenanalyse.

00:00:55: Du sitzt hier quasi als Dritter mit uns im Raum.

00:00:58: Schön das du dir die Zeit nimmst!

00:01:00: Wir haben heute einen extrem relevanten Text auf den Tisch und zwar eine brandaktuelle Analyse von Doktor Peter Schopf.

00:01:08: der Titel lautet ähm alle prompten.

00:01:11: kaum jemand plant

00:01:12: ein sehr treffender Titel wie ich finde

00:01:14: Total.

00:01:14: Und unsere Mission für die heutige Tiefenanalyse ist es genau diesen Denkfehler, den wir gerade skizziert haben mal komplett zu zerlegen.

00:01:23: Wir wollen herausfinden warum die Nutzung von KI – grade in der Führungsetage aktuell auf dem Niveau von so einer glorifizierten Schreibmaschine stecken bleibt

00:01:31: Genau und wie man durch eine Methode, die sich strategisches Prompting nennt, die wirklich wahren Blindenflecken einer Organisation auslöchten kann.

00:01:41: Also Lasst uns das mal aufdröseln, wo stehen wir da aktuelle eigentlich?

00:01:46: Um den Status quo mal fair zu betrachten.

00:01:49: Wir müssen ja sagen, Organisationen nutzen KI ja bereits im Alltag.

00:01:53: Klar!

00:01:53: Also Mitarbeiter lassen sich E-Mails zusammenfassen, schreiben Entwürfe für irgendwelche Präsentationen oder generieren Meetingprotokolle – Das passiert Ja

00:02:02: und das ist ja auch cool für den Anfang, oder?

00:02:04: Absolut!

00:02:05: Diese erste Phase ist extrem wichtig um einfach die initiale Berührungsangst vor der Technologie zu verlieren.

00:02:11: Richtig, wenn man das erste Mal sieht was da passiert?

00:02:13: Genau!

00:02:14: Wenn jemand zum ersten mal sieht wie auch so ein paar unstrukturierten Stichpunkten in drei Sekunden einen sauberer Text entsteht dann begreift man die grundlegende Mechanik.

00:02:22: Wahnsinniges Gefühl am Anfang

00:02:24: Ja aber das Problem beginnt eben wenn Unternehmen auf diesem Plateau stehen bleiben

00:02:29: Also wenn sie die KI als reines Werkzeug für sagen wir mal operative Produktivität nutzen

00:02:36: Exakt

00:02:37: Die strategische Ebene, auf der wir wirklich echte Transformationen steuern.

00:02:41: die bleibt dabei oft völlig unangetastet.

00:02:43: Und da stellt sich mir sofort die Frage warum das so ist.

00:02:46: also warum stecken wir da fest?

00:02:48: Schopf argumentiert in seinem Artikel ja ziemlich pointiert dass wie generative KI schlichtweg mit klassischer KI verwechseln?

00:02:56: Ja... Das ist das erste große Missverständnis

00:02:59: und das führt dann zu diesem fatalen Warten auf die perfekten Daten.

00:03:02: oder

00:03:03: Genau so ist es.

00:03:04: Also wenn wir mal auf die letzten zehn Jahre zurückblicken und an Maschinen-Learning denken...

00:03:08: ...also die klassische KI!

00:03:10: Richtig, dann reden wir primär über Vorhersagemodelle.

00:03:13: Nehmen wir mal an du willst Maschinausfälle in einer Produktionsanlage prognostizieren.

00:03:17: Okay Dafür brauchst Du Millionen von absolut sauberen kontinuierlichen Datenpunkten aus irgendwelchen Sensoren.

00:03:24: Und wenn da was fehlt?

00:03:25: Ein falsches Datenformat im System eine einzige kleine Lücke in der Erfassung und das ganze Modell bricht zusammen.

00:03:32: Oder noch schlimmer, es liefert völlig falsche Prognosen.

00:03:36: Ah ok!

00:03:38: Das heißt die IT-Abteilung muss bei klassischer KI zwingend als so ein strenger Türsteher agieren?

00:03:43: Ja

00:03:44: das war auch richtig so.

00:03:45: aber bei generativer KI ändert sich dieses Fundament eben komplett

00:03:49: Weil sie ja schon trainiert ist oder?

00:03:50: Genau Sie bringt bereits ein gigantisches Weltwissen mit wie man das nennt.

00:03:57: Durch ihr Training auf Milliarden von Texten hat sich schon ein extrem starkes, grundlegendes sprachliches und auch strukturelles Verständnis erlangt.

00:04:06: Das bedeutet also sie ist gar nicht auf meine perfekt formatierte interne SQL-Datenbank angewiesen um überhaupt mal einen logischen Gedanken fassen zu können?

00:04:16: Absolut nicht!

00:04:16: Sie hat diese faszinierende Fähigkeit mit völlig unstrukturiertem Kontext zu arbeiten.

00:04:21: Also ich könnte ja auch einfach wildes Zeug hinwerfen.

00:04:34: Und trotzdem dokumentiert der Artikelfälle, in denen IT-Abteilungen den Einsatz von generativer KI blockiert haben?

00:04:41: Ja!

00:04:41: Zwei unabhängige Fälle sogar.

00:04:43: Und zwar genau mit dem Argument, man müsse erst die eigene Datenlandschaft bereinigen.

00:04:48: Das ist ja genau der Typ im Keller aus meiner Analogie vom Anfang.

00:04:51: Exakt!

00:04:52: Du verbietest den neuen Mitarbeiter die Arbeit weil das Erchief nicht aufgeräumt ist.

00:04:56: Aber Moment mal wenn ich da jetzt mal kritisch reingreische Gerne Halleß dass im Umkehrschluss das Datenhygiene bei generativer KI jetzt völlig egal ist?

00:05:05: Das klingt für mich auch irgendwie gefährlich.

00:05:08: Nein, natürlich nicht!

00:05:09: Irgendwann wollen die Unternehmen diese Modelle doch auch tief in ihre Systeme integrieren und skalieren oder?

00:05:14: Klar.

00:05:15: Für eine echte Skalierung über tausende von automatisierten Prozessen hinweg da brauchst du langfristig natürlich saubere Schnittstellen und saubre Daten.

00:05:22: Okay puh...

00:05:23: Aber das ist der entscheidende Punkt.

00:05:25: um heute strategisch mit der KI zu arbeiten ist es eben keine Voraussetzung

00:05:30: weil es da um andere Dinge geht.

00:05:31: richtig

00:05:32: Bei strategischen Herausforderungen, also sagen wir mal der Entwicklung eines neuen Geschäftsmodells oder einer großen Umstrukturierung.

00:05:39: Da liegen die wichtigsten Informationen sowieso fast nie in einer strukturierten Datenbank.

00:05:44: Stimmt!

00:05:44: Die liegen eher in den Köpfen?

00:05:46: Genau – die existieren in den Köpfen der Mitarbeiter.

00:05:49: In vergangenen Erfahrungen oder in diesen ganzen unausgesprochenen Annahmen eines Führungsteams.

00:05:55: Und diese Art von Wissen lässt sich halt nicht in irgendein Excel-Tabellenblatt pressen.

00:05:59: Niemals

00:06:00: Okay, das leuchtet ein.

00:06:01: Lass uns diesen Unterschied zwischen der operativen Nutzung und dem strategischen Ansatz mal ganz konkret machen!

00:06:07: Sehr gerne.

00:06:07: Wenn die operative Nutzungen also diese glorifizierte Schreibmaschine ist wie unterscheidet sich dann die Zielsetzung wenn wir wirklich strategisch werden?

00:06:16: Der Kernunterschied liegt in der Ausrichtung der Fragen die wir der KI stellen Operatives Promting das zielt auf unmittelbare Effizienz ab.

00:06:24: Also so nach dem Motto Wie bekomme ich dieses Ergebnis in fünf Minuten statt in einer Stunde?

00:06:30: Genau,

00:06:30: du gibst ein extrem festes sehr enges Ziel vor.

00:06:34: Schreib mir einen Social Media Post oder formuliere eine höfliche Absage an diesen Bewerber.

00:06:39: Und die KI liefert einfach den Output?

00:06:42: Ja sie funktioniert da wie eine erweiterte Suchmaschine- oder Textfabrik.

00:06:46: Es geht da also um das, wie setze ich etwas Bekanntes schneller um?

00:06:50: Strategisches Promting müsste sich dann ja eigentlich.

00:06:53: um was planen wir überhaupt drehen.

00:06:56: Der Text erwähnt hier als Beispiel des Überarbeiten eines Operating Models.

00:07:01: und nur kurz zur Einordnung für dich wenn du gerade zuhörst Wenn wir von einem Operating Model sprechen, dann meinen wir quasi das Betriebssystem einer Firma.

00:07:10: Also wie diese ganzen Zahnräder der Abteilungen, die Budgets rollen und auch Entscheidungsprozesse im Alltag wirklich konkret ineinandergreifen um am Ende Wert zu schaffen.

00:07:20: Wenn du ein solches Operating-Model jetzt überarbeiten willst dann fragst du die KI eben nicht nach einem fertigen Zieldokument

00:07:28: Weil sie das ja gar nicht wissen kann.

00:07:30: Richtig!

00:07:30: Du nutzt sie eben nicht wie eine Suchmaschine bei der du einen Begriff eingibst und einfach den ersten Treffer kopierst.

00:07:37: Du nutze sie als echten Sparringspartner.

00:07:40: Okay, das klingt in der Theorie logisch.

00:07:43: Aber wie läuft es in der Praxis ab?

00:07:46: Ähm...

00:07:46: Also wenn ich mich da jetzt als Führungskraft an den Rechnersetze was tippe ich denn da konkret ein um so eine strategische Auseinandersetzung überhaupt zu triggern?

00:07:55: Wir

00:07:56: können das ja mal an einem ganz greifbaren Beispiel durchspielen

00:07:59: Ja sehr gern.

00:08:00: Ein operativer Prompt also.

00:08:02: der alte Weg wäre Schreibt mir eine E-Mail an die Belegschaft, in der ich ankündige, dass wir die Abteilungen Sales und Marketing nächste Woche zusammenlegen.

00:08:11: Klassiker!

00:08:12: Und die KI liefert ihr dann sofort drei Absätze mit diesen ganzen wohlklingenden Managementfrasen über Synergien usw.

00:08:19: Genau schön formuliert aber strategisch wertlos – ein strategischer Prompt setzt viel früher an.

00:08:25: Wie würde der klingen?

00:08:26: Der könnte zum Beispiel lauten Wir erwägen gerade Sales & Marketing zusammenzulegen.

00:08:32: Hier ist unsere aktuelle Vertriebsstruktur, hier sind die bisherigen KPIs bei der Teams.

00:08:37: Ah also ich gebe ihr Material!

00:08:39: Genau.

00:08:39: und dann sagst du?

00:08:40: Wir haben die starke Vermutung dass die Leadübergabe holprig wird.

00:08:44: Analysiere auf Basis dieser Struktur drei wesentliche Reibungspunkte die bei der Zusammenlegung auftreten werden.

00:08:50: Oh wow.

00:08:51: Und dann noch Schlage vor welche Frühwarnmetriken wir aufsetzen sollten um frühzeitig zu erkennen ob die Integration gerade scheitert.

00:09:00: Okay, das ist ein völlig anderes Level.

00:09:03: Wir verlangen also von der KI diese ganze Unklarheit des Themas auszuhalten!

00:09:08: Ja... wir zwingen sie regelrecht in eine analytische Rolle und zwar bevor überhaupt ein finales Konzept auf dem Tisch liegt.

00:09:17: Aber genau an dieser Stelle sehe ich eine massive Hürde für die Praxis.

00:09:21: Welche?

00:09:22: Naja ... Eine KI hat doch keinerlei Gefühl für diese menschliche Komplexität in so einem Unternehmen.

00:09:28: Sie weiß ja zum Beispiel nicht, dass der Vertriebsleiter und die Marketingchefin seit drei Jahren in einem stillen kleinen Krieg stecken.

00:09:34: Da stimmt!

00:09:35: Oder sie weiß nicht das wir ein fast identisches Integrationsprojekt vor fünf Jahren grandios an die Wand gefahren haben?

00:09:42: Wie soll denn ein Algorithmus eine Strategie bewerten wenn ihm die ganze komplexe politische Dynamik dahinter völlig

00:09:48: fehlt?!

00:09:48: Und das ist jetzt vielleicht der wichtigste Aspekt überhaupt beim strategischen Promting.

00:09:53: Das Fasziniere daran Die KI kennt diese Dynamiken natürlich nicht von sich aus.

00:09:59: Wie auch?

00:09:59: Eben, aber du musst sie ihr als expliziten Kontext einfach zur Verfügung stellen.

00:10:05: Trennt das in seinem Text sehr schön im externen und internen Kontext.

00:10:10: Extern wäre dann was?

00:10:11: Extern sind Dinge, die das Modell aus seinem Training sowieso schon kennt – also Marktdynamiken, technologische Standards, irgendwelche makroökonomischen Faktoren.

00:10:20: Okay,

00:10:20: das bringt sie mit!

00:10:21: Und der interne Kontext?

00:10:22: Der interne Context ist genau das, was du gerade angesprochen hast… Die Firmenpolitik...

00:10:27: Also der Kleinkrieg zwischen den

00:10:28: Chefs?!

00:10:28: Genau.

00:10:29: Das sind die gescheiterten Versuche aus der Vergangenheit, das sind die spezifischen Zielkonflikte der einzelnen Abteilungen oder auch einfach diese unausgesprochenen Ängste vor Machtverlust.

00:10:38: Wait,

00:10:39: das bedeutet also ich muss mich wirklich hinsetzen und der KI buchstäblich diese hoch sensiblen Spannungen aufschreiben?

00:10:47: Ja exakt dass!

00:10:48: Ich tippe also in den Prompt.

00:10:50: Der Vertrieb sträubt sich erfahrungsgemäß gegen alle Prozesse aus dem Marketing weil in der Vergangenheit die Lieds immer schlechte Qualität hatten.

00:10:57: Genau so Du musst radikal ehrlich sein.

00:11:01: Aber halluziniert die KI dann nicht einfach irgendeine Lösung zusammen, die auf dem Papier vielleicht gut klingt in der Realität aber sofort an den Egos der Beteiligten zerbricht?

00:11:11: Das würde sie tun wenn du sie nach der einen perfekten Lösung fragst.

00:11:16: Ah ok!

00:11:17: Wie steuert man das dann mechanisch richtig?

00:11:20: Indem man ihr von vornherein ganz klare Leitplanken setzt?

00:11:23: Die Mechanik besteht eigentlich darin die KI als eine Art apolitischen Fragensteller einzusetzen.

00:11:29: Fragenställer Nicht Antwortenlieferant.

00:11:32: Richtig, der allergrößte Wert in solchen Strategiesessions liegt!

00:11:36: paradoxerweise fast nie in den Antworten der KI, sondern in den Rückfragen diese dir generiert.

00:11:42: Das bringt mich direkt zu diesem Konzernbeispiel aus dem Text.

00:11:44: das fand ich nämlich super spannend!

00:11:46: Ja die Umorganisation?

00:11:47: Genau da ging es ja um eine wirklich weitreichende Umorganization die intern eigentlich schon fast beschlossener Sache war.

00:11:54: Die Folien waren quasi fertig und als das Führungsteam dann dieses Konzept samt dem ganzen internen Kontext mal probweise in die KI gefüttert hat Da bekamen sie eben keine Bestätigung ihres tollen Plans, sondern eine ewig lange Liste mit ziemlich unbequemen Fragen.

00:12:11: Und genau diese Fragen haben dann systematisch die blinden Flecken der Planung aufgedeckt.

00:12:16: Ziefischen Schnittstellenabteilungen gefragt – die hatte man im Plan schlichtweg vergessen.

00:12:21: Klassiker!

00:12:23: Und Sie wies auch auf informelle Führungsrollen hin?

00:12:26: Ja.

00:12:27: Rollen, die durch die Neustruktur komplett isoliert worden wären.

00:12:30: und die KI fragte ganz trocken wie denn der drohende Wissensverlust an dieser Stelle kompensiert wird.

00:12:36: Und was hat das Führungsteam gemacht?

00:12:38: Na, die haben plötzlich gemerkt dass sie exakt diese Fragen zwingend hätten klären müssen bevor sie diese Umorganisation überhaupt starten

00:12:45: und das hat ihnen in der Folge wahrscheinlich Monate an massiven Konflikten erspart.

00:12:49: Total!

00:12:50: Denk mal an dein letztes großes Projekt, das du begleitet hast.

00:12:53: Wie viel Zeit habt ihr da verschwendet weil alle im Meeting immer nur höflich um den heißen Breiherum geredet haben?

00:12:59: Ja niemand will ja der Spiel verderber sein

00:13:01: Genau.

00:13:02: Aber die KI legt den Finger so wahnsinnig präzise in die Wunde, eben weil sie keine Agenda hat.

00:13:08: Das

00:13:09: ist der Punkt!

00:13:10: In einem menschlichen Strategiemieting.

00:13:12: da überlegen wir uns doch dreimal ob wir die Kompetenz eines Kollegen offen infrage stellen

00:13:16: oder ob wir auf ein offensichtliches Risiko hinweisen.

00:13:20: wenn der Vorstandsvorsitzende gerade leidenschaftlich von seiner toll neuen Idee schwärmt

00:13:24: Da hält man lieber die Klappe.

00:13:26: Wir navigieren halt ständig um irgendwelche Egos und Karriereinteressen herum.

00:13:30: Ein Algorithmus hat aber kein Ego.

00:13:32: Er hat keine Angst vor Reputationsverlust und, ganz wichtig – er will nicht befördert werden!

00:13:37: Der will einfach nur sein Job machen?

00:13:39: Genau.

00:13:40: Wenn du ihn anweist die strukturellen Schwachstellen eines Plans zu finden dann wird der die Logikfehler gnadenlos aufzeigen

00:13:47: Und das Management-Team muss sich da nicht mehr streiten.

00:13:49: wer das unangenehme Thema jetzt anspricht

00:13:51: Richtig Die KI hat es ja bereits formuliert Das Thema liegt auch dem Tisch und die Gruppe ist plötzlich gezwungen sich objektiv damit auseinanderzusetzen.

00:14:01: Strategisches Prompten reduziert die Komplexität also gar nicht, es macht sie einfach nur bearbeitbar?

00:14:07: Es wird entemotionalisiert!

00:14:09: Okay.

00:14:09: aber wenn dieses strukturierte Bearbeiten jetzt so wirkungsvoll ist dann stellt sich mir die Frage wie bringt man diese Arbeitsweise eigentlich in die Breite einer Organisation?

00:14:20: Das ist die große Herausforderung.

00:14:22: aktuell

00:14:23: Weil wenn ich mir so ansehe wie bisher KI-Trainings für Mitarbeiter ablaufen, das ist ja oftso.

00:14:28: man sitzt in einem Raum und lässt sich von ChatGBT ein Rezept für Bananenbrot geben.

00:14:33: Oder ein lustiges Gedicht über die letzte Firmenfeier schreiben

00:14:36: Genau!

00:14:37: Und dann klatschen alle und gehen wieder an die Arbeit.

00:14:39: Und genau diese generischen Trainings kritisiert Dr.

00:14:42: Schopf in seinem Artikel extrem

00:14:44: stark.

00:14:44: Völlig zurecht oder?

00:14:45: Ja

00:14:46: Absolut.

00:14:46: Sie verfehlen diesen Transfer in den Arbeitsalltag fast immer!

00:14:50: Wenn der Kontext fiktiv ist wie beim Bananenbrot, dann bleibt auch der empfundenen Nutzen für den Manager völlig abstrakt.

00:14:57: Macht Sinn?

00:14:58: Der Ansatz, der hier vorgeschlagen wird, der verknüpft das Erlernen der Technologie direkt mit einer realen wirklich akuten Problemstellung der Führungskräfte.

00:15:06: Also echtes Training on the job

00:15:08: Genau.

00:15:09: Die Teilnehmer bringen kein ausgedachtes Szenario mit, sondern das echte Transformationsprojekt an dem sie in dieser Woche ohnehin arbeiten müssen.

00:15:17: Sie lernen das Werkzeug an der Arbeit nicht neben der

00:15:30: Arbeit.".

00:15:38: Also nach einem halben Tag.

00:15:40: Wahnsinn!

00:15:40: Ein Ergebnis, das qualitativ deutlich belastbarer war als alles was in den Monaten zuvor produziert wurde.

00:15:47: Solche Fallbeispiele die zwingen uns ja wirklich mal über die grundlegende Struktur von Strategiarbeit nachzudenken.

00:15:53: Inwiefern?

00:15:54: Wenn du die richtigen Personen mit dem relevanten Kontext in einen Raum setzt und dann die Informationsverarbeitung durch generative KI so massiv verdichtest, dann kollabiert im Grunde die Zeit die Du für Analyse, Strukturierung und Hypothesenbildung brauchst

00:16:07: Was mich unweigerlich zu der Industrie bringt, die ja traditionell eigentlich genau von dieser Zeitaufwendung lebt.

00:16:13: Ich ahne worauf du hinaus willst!

00:16:15: Die Unternehmensberatung?

00:16:16: Ja...

00:16:17: ich meine wenn ein internes Team in wenigen Stunden zu einem absolut fundierten strategischen Entwurf kommt.

00:16:24: wozu braucht man dann überhaupt noch externe Berater die sechs Monate lang das Projektbudget beanspruchen?

00:16:29: Das ist eine sehr berechtigte Frage.

00:16:31: Aber es wäre wahrscheinlich zu kurz gesprungen, zu sagen die Beratungsbranche wird jetzt über Nacht komplett obsolet.

00:16:38: Okay warum nicht?

00:16:39: Weil eine tiefgreifende Transformation im Unternehmen eben mehr ist als nur ein perfektes Zieldokument.

00:16:45: Da hängt noch mehr dran.

00:16:46: Genau

00:16:47: Es geht um den kontinuierlichen Aufbau von Vertrauen das Managen von Widerständen Das Navigieren von menschlichen Ängsten Den Aufbau Von Allianzen

00:16:56: Also der ganze menschliche Faktor.

00:16:58: Richtig, das ist ja keine mathematische Gleichung die eine KI mal eben auflöst

00:17:02: Aber trotzdem fällt doch ein riesiger Teil weg?

00:17:05: Absolut!

00:17:06: Ein massiver Teil der klassischen Beraterarbeit.

00:17:09: also dieses wochenlange Sammeln und Strukturieren von Informationen Das Bauen von hunderten Präsentationsfolien

00:17:16: Die berühmten Slides

00:17:18: Genau oder die erste Aufbereitung von ewigen Interviews Diese ganze mechanische Fleißarbeit, die lässt sich jetzt extrem komprimieren.

00:17:27: Das heißt, die ganzen Annalüsten und Juniorberater, die im Hintergrundjahr Primärfolien schieben und Daten aggregieren, verlieren eigentlich ihren primären Hebel in der Wertschöpfungskette?

00:17:38: So hart das klingt ja!

00:17:40: Der Flaschenhals in der Strategiarbeit verschiebt sich gerade fundamental.

00:17:45: Weg von der reinen Informationsverarbeitung?

00:17:47: Exakt Es kommt eben nicht mehr darauf an, wer die Heerscharen an Ressourcen hat um in kurzer Zeit Daten abzutippen und hübsch zu visualisieren.

00:17:56: Worauf kommt es dann an?

00:17:58: Es kommt darauf an wer die richtigen Rahmenbedingungen schafft Wer den internen Kontext scharf in Modelle übersetzen kann Und vor allem wer dem Prozess so moderiert dass die Menschen im Raum am Ende echte Verantwortung für die Erkenntnisse übernehmen.

00:18:13: Also gute Beratung wird eigentlich wichtiger aber sie verschiebt sich

00:18:17: Ganz genau.

00:18:18: Beratung wird in Zukunft deutlich weniger abstrakte Inhaltslieferungen sein und viel, viel mehr processuelle Führung

00:18:25: Bevor wir die KI nun aber hier als unfehlbaren Strategien behandeln.

00:18:29: Wir müssen auch über die Systemgrenzen sprechen.

00:18:32: Wichtiges Thema

00:18:34: Wo bricht dieser ganze Ansatz eigentlich zusammen?

00:18:36: Also wir haben jetzt viel über fehlenden Kontext gesprochen Aber was passiert in der reinen Interaktion wenn wir dieKI einfach nicht richtig führen?

00:18:44: Das größte mechanische Risiko neben dem fehlenden Kontext ist definitiv die Informationsflut.

00:18:50: Dass sie einfach zu viel labert?

00:18:51: Genau!

00:18:52: Generative KI ist ja von Natur aus darauf optimiert, Text zu erzeugen.

00:18:58: Wenn du jetzt einen super komplexen internen Konflikt als Kontext gibst und dann offen nach Handlungsoptionen fragst

00:19:05: Dann legt sie los!

00:19:06: Dann kann es sehr gut passieren, dass sie dir zwanzig Seiten dichten argumentativen Text generiert.

00:19:10: Und in einem Workshop mit fünf gestandenen Führungskräften... Da hat doch niemand die Kapazität, zwanzzig Seiten Fließtext live am Bildschirm zu erfassen und sinnvoll zu diskutieren?

00:19:20: Richtig

00:19:20: – der Denkprozess der Gruppe erstarrt dann sofort.

00:19:23: Die ertrinkenförmliche Information.

00:19:25: Exakt

00:19:26: Die Kunst des strategischen Promptings liegt hier also in der drastischen Begrenzung.

00:19:30: Wie mache ich das?

00:19:31: Du musst die KI durch deine Befehle wirklich in ein extrem enges formales Korsetzwingen!

00:19:36: Ein effektiver Prompt verlangt dann eben nicht einfach nach einer Analyse, sondern beispielsweise nach maximal drei Bullet Points pro Handlungsoption strikt fokussiert auf die größten finanziellen Risiken.

00:19:48: Ah okay... Ich fordere also absolute Entscheidungsrelevanz ein.

00:19:53: Genau

00:19:54: Ein endloser, wunderschön ausformulierter Bericht sieht vielleicht nach harte Arbeit aus.

00:19:59: Aber er lähmt im Zweifel die menschliche

00:20:01: Entscheidungsfindung.".

00:20:02: Und das ist ja auch eine Frage der iterativen Annäherung oder?

00:20:06: Ich beobachte so oft dass jemand einen Prompt abschickt, die Antwort liest – sie finde ich ganz passend hält und das Fenster dann genervt einfach schließt!

00:20:14: Ja… Das sieht man oft.

00:20:16: KI funktioniert bei mir nicht.

00:20:17: Genau.

00:20:18: Dabei beginnt die eigentliche Arbeit doch genau in diesem Moment ….

00:20:21: Absolut Strategisches Promting ist niemals nur ein einzelner Befehl.

00:20:26: Es ist ein Dialog, ein ständiges Hin und Her bei dem man die KI kontinuierlich korrigieren muss.

00:20:32: Weil sie auch mal falsch

00:20:33: abbiegt?

00:20:34: Natürlich!

00:20:35: Das Modell wird unweigerlich Annahmen treffen, die in deinem ganz spezifischen Fall vielleicht gar nicht stimmen oder es wird einen Aspekt völlig übergewichten.

00:20:45: Und dann greife ich ein.

00:20:46: Richtig Und genau dieser Moment der Korrektur, der zwingt uns ja unsere eigenen Gedanken weiter zu schärfen.

00:20:54: Oft wissen wir ja erst dann so richtig präzise was wir eigentlich wollen wenn wir Schwarz auf Weiß vor uns sehen was wir eben nicht wollen.

00:21:01: Was letztendlich bedeutet und das ist glaube ich eine ziemlich harte Realität für jede Führungskraft dass die KI dir die Verantwortung eben nicht abnimmt.

00:21:09: Nein ganz im Gegenteil sie macht es führen noch anspruchsvoller Weil

00:21:13: du dich nicht mehr verstecken kannst.

00:21:15: Genau

00:21:15: Wenn das System mal all diese unbequemen Fragen aufgeworfen hat und die ganzen unlogischen Schlüsse in deinem tollen Projektplan knallart markiert hat.

00:21:24: Dann liegen diese Punkte sauber dokumentiert vor allem auf dem Tisch, du kannst nicht mehr auf Unwissenheit plädieren!

00:21:30: Du kannst nicht sagen oh das Risiko habe ich gar nicht gesehen.

00:21:34: Exakt

00:21:35: Führung erfordert wesentlich mehr Haltung wenn Ignoranz schlichtweg keine Option mehr ist.

00:21:40: Die KI liefert uns diese brutale Transparenz.

00:21:43: Aber den realen Konflikt, sagen wir mal mit dem wiederborstigen Abteilungsleiter der von dieser Umorganisation betroffen ist.

00:21:49: En musst du als Mensch am Ende immer noch selbst austragen – das nimmt dir keinen Chatbot ab!

00:21:53: Richtig

00:21:54: Also wenn wir das alles mal zusammenfassen für heute dann sehen wir eine ganz klare Entwicklungslinie.

00:21:59: wer KI nur nutzt um operativer Aufgaben wie E-Mails schneller abzuarbeiten der optimiert letztlich nur den Status quo.

00:22:06: Ein bisschen schneller Ein bisschen billiger.

00:22:08: Genau, aber wer sich strategisch nutzt um die eigenen Denkmuster zu hinterfragen und komplexe Entscheidungen ausleuchten zu lassen der verändert die Art und Weise wie die Organisation überhaupt funktioniert.

00:22:19: Das

00:22:20: ist der große Hebel!

00:22:21: Und wenn wir diesen Gedanken jetzt konsequent mal in die Zukunft verlängern dann stellt sich ja eine abschließende extrem spannende Frage

00:22:28: Nämlich?

00:22:29: Was kommt eigentlich nach dem strategischen Promting?

00:22:32: Oh!

00:22:32: Weil der Vorgang sich aktiv an einen Rechner zu setzen und mit einem Modell hin- und herzudiskutieren, das ist höchstwahrscheinlich nur eine Brückentechnologie.

00:22:40: Moment wie meinst du das?

00:22:41: Wird dieses Promting als Fähigkeit wieder verschwinden?

00:22:44: Es

00:22:44: wird sich fundamental verändern.

00:22:46: es gibt bereits heute sehr deutliche Anzeichen dafür wohin die Reise da geht.

00:22:50: also Konzepte an den Experten wie Dr.

00:22:52: Schopf aktiv arbeiten.

00:22:54: Lass

00:22:54: mich damals kurz reinschauen.

00:22:55: Wir sprechen hier von der Entwicklung echter Führungsassistenten Also sogenannten Leadership Assistance.

00:23:02: Aber das ist jetzt mehr als nur ein schlauer Chatbot.

00:23:05: Das geht weit über einen Chatbot hinaus, den man bei Bedarf irgendwie aufruft.

00:23:09: Stell dir mal vor, strategische Kernprinzipien und auch die ganze Historie von vergangenen Entscheidungen in einem Unternehmen sind formalisiert...

00:23:17: Okay!

00:23:18: ...und sie sind direkt in die Hintergrundsysteme der Firma eingebettet.

00:23:22: Die

00:23:22: KI agiert dann also gar nicht mehr nur reaktiv auf Zuruf in irgendeinem Workshop?

00:23:27: Genau Sie unterstützt dann kontinuierlich und vor allem proaktiv die Entscheidungsfindungen im Hintergrund.

00:23:33: Wow!

00:23:34: Sie gleicht dann laufende Projekte völlig automatisch mit den festgelegten strategischen Prinzipien ab, und meldet sich von selbst wenn sie irgendwo Widersprüche aufbauen.

00:23:43: Das heißt die meldet dich und sagt hey Projekt X läuft gerade komplett gegen unsere Strategie von zwanzig fünfundzwanzig?

00:23:48: Exakt

00:23:49: Letztlich laufen wir auf ein völlig neues organisatorisches Skript

00:23:53: zu.

00:23:53: Ein neues Skripton?

00:23:54: Ja, eine Architektur in der Prozesse Rollen und Entscheidungswege von Grund auf so Design sind dass sie die Stärken von menschlicher Erfahrung und eben der analytischen Kapazität der generativen KI nahtlos ineinandergreifen lassen.

00:24:09: Die

00:24:09: Technologie verschwindet also als separates Werkzeug und wird eigentlich Teil der Organisations-DNA.

00:24:15: Genau!

00:24:16: Das ist die große Vision.

00:24:18: Ein extrem faszinierender Ausblick zum Schluss.

00:24:21: Wir hoffen, wirklich du konntest aus unserer heutigen Tiefenanalyse etwas methodisches Rüstzeug für deinen eigenen Führungsalltag mitnehmen.

00:24:28: Probiers

00:24:28: beim nächsten Mal einfach aus!

00:24:30: Genau Wenn Du das nächste mal vor einem komplexen scheinbar unlösbaren Problem stehst.

00:24:36: fragt die KI nicht direkt nach der rettenden Lösung.

00:24:39: gib ihr den ganzen schmutzigen Kontext und lass sie eure Grundannahmen auf Risse überprüfen.

00:24:46: Das wirkt manchmal wunder

00:24:47: Absolut!

00:24:49: Vielen Dank, dass du dir die Zeit für diese Tiefen-Analyse genommen hast.

00:24:53: Wir sind wahnsinnig gespannt wie du diese Impulse in der Praxis anwendest.

00:24:57: Bis zum nächsten

00:24:59: Mal.