21 PRINZIPIEN FÜR WIRKSAME INTERAKTION MIT DER KI

Zusammenfassung des Trainingscalls: 21 Prinzipien der wirksamen Interaktion mit der KI

In diesem Trainingscall ging es um die Anwendung der „21 Prinzipien der wirksamen Interaktion mit der KI“, mit dem Ziel, schnelle und praktische Ergebnisse zu erzielen, ohne Perfektion anzustreben.

• Anwendungsfall als Ausgangspunkt:
  Die Arbeit mit der KI sollte stets vom konkreten Anwendungsfall ausgehen. Ein klarer Kontext ermöglicht eine effizientere Nutzung der KI.
• Gute Fragen sind entscheidend:
  Die Qualität der Fragestellung bestimmt die Qualität der Ergebnisse. Klare, präzise Fragen führen zu besseren Resultaten, während unklare Fragen unbrauchbare Antworten liefern.
• Pareto-Prinzip statt Perfektionismus:
  Es geht nicht darum, perfekte Ergebnisse zu erzielen, sondern solche, die zu 80-90% passen. Perfektion kann später angestrebt werden, zunächst zählt Geschwindigkeit und Umsetzbarkeit.
• Ergebnisse personalisieren:
  Die von der KI gelieferten Ergebnisse sollten durch kleine Anpassungen zu eigen gemacht werden, um sie auf die individuellen Bedürfnisse zuzuschneiden.
• Schrittweise Vorgehensweise:
  Beginne mit einfachen Ansätzen und erweitere diese schrittweise. Dies hilft, den Überblick zu behalten und schneller zu Ergebnissen zu kommen.
• Strukturen und Frameworks nutzen:
  Das Arbeiten mit klaren Strukturen und Frameworks macht die KI-Nutzung effektiver. Sie bieten Leitlinien, um schneller zu verwertbaren Resultaten zu gelangen.
• Kontextfenster beachten:
  Achte auf die Länge von Chats. Zu viele Informationen führen dazu, dass die KI fehleranfälliger wird.
• Rollenvergabe für bessere Ergebnisse:
  Der KI kann eine spezifische Rolle zugewiesen werden (z.B. „Vertriebsberater“), um kontextrelevante und spezialisierte Antworten zu erhalten.
• Automatisierung maximieren:
  Nutze die Automatisierung durch die KI, um so viel wie möglich von ihr erledigen zu lassen und eigene Ressourcen zu schonen.
• Annahmen hinterfragen:
  Wenn die Ergebnisse der KI unklar sind oder nicht den Erwartungen entsprechen, hinterfrage die Annahmen, auf denen sie basieren, um die Resultate besser zu verstehen.

Dieser Call lieferte klare Anweisungen, wie durch gezielte Fragen, Nutzung von Strukturen und Automatisierung das volle Potenzial der KI ausgeschöpft werden kann.

GRUPPENVORSTELLUNGEN

In diesem Trainingcall ging es darum, wie verschiedene Gruppen mithilfe von KI-Systemen wie Perplexity, ChatGPT und Claude Aufgabenstellungen bearbeitet und Präsentationen sowie Workbooks erstellt haben. Jede Gruppe stellte ihre Ergebnisse und die Herangehensweise vor, um den Prozess und die Learnings aus den jeweiligen Tools zu erläutern.

Key Learnings aus den Gruppen:

1. Gruppenarbeit und Methodik: Jede Gruppe hat unterschiedlich mit den KI-Systemen gearbeitet und den Prozess strukturiert. Häufig begann die Arbeit mit einer klaren Definition der Aufgabenstellung und dem Aufsetzen einer logischen Struktur, in die die KI dann Inhalte liefern konnte.
2. Perplexity: Dieses Tool wurde als nicht optimal für die Aufgabenstellung bewertet, da es in der Tiefe und Komplexität der Content-Erstellung nicht ganz mit den anderen Tools mithalten konnte. Es bietet jedoch gute Such- und Referenzierungsfunktionen sowie eine Sammlungsmöglichkeit von Chatverläufen.
3. Claude: Hier wurde hervorgehoben, dass die Arbeit in Projekten einen klaren Vorteil bietet, da die Dokumentation und Wissensbasis fortlaufend erweitert werden können. Claude erlaubt es, komplexe Projekte durch die Integration von Dokumenten und strukturierten Prompts effizient zu bearbeiten. Besonders die Möglichkeit, den Prompt direkt im Kontext der Wissensdatenbank zu optimieren, wurde positiv erwähnt.
4. ChatGPT: Dieses Tool wurde oft wegen seiner einfachen Bedienung und seiner Flexibilität bevorzugt, gerade in Bezug auf die Erstellung von Workbooks und Präsentationen. Es bietet umfangreiche Unterstützung durch GPT-4 und ermöglicht die schnelle Transformation von Texten in Präsentationen und PDF-Dokumente.

Wichtige Erkenntnisse:

• Prompting: Ein entscheidender Faktor für die Qualität der Ergebnisse war, wie präzise und kontextbezogen die Prompts formuliert wurden. Je klarer die Vorgaben, desto besser das Resultat.
• Qualitätschecks: Einige Gruppen haben eingebaut, dass die KI die Ergebnisse gegen definierte Qualitätskriterien überprüft, um die Konsistenz und den Inhalt zu verbessern.
• Effizienz in der Umsetzung: Der größte Zeitaufwand lag in der Feinjustierung und Optimierung der Inhalte, wobei die Erstellung selbst dank der KI-Unterstützung relativ schnell ging.
• Interaktion und Iteration: Durch iterative Schleifen, in denen die KI schrittweise verfeinert wurde, konnte die Qualität der Ergebnisse deutlich gesteigert werden.

Fazit:

Die Gruppen haben eindrucksvoll gezeigt, wie man KI-Tools effektiv einsetzen kann, um komplexe Aufgaben zu bearbeiten, Präsentationen zu erstellen und Inhalte in einem strukturierten Workflow zu erarbeiten. Auch wenn jedes Tool seine Stärken und Schwächen hat, war der Einsatz von Claude durch seine Projektfunktion und von ChatGPT durch seine Flexibilität besonders effizient.

MUSTERLÖSUNG

Zusammenfassung des Trainingscalls:

In diesem Trainingscall wurde eine Herangehensweise zur Erstellung eines KI-unterstützten Konzepts präsentiert. Dabei stand ein strukturierter Prozess im Vordergrund, der darauf abzielt, KI effizient in Arbeitsabläufe zu integrieren, während gleichzeitig die eigene Handschrift und Expertise einfließt. Der Schwerpunkt lag auf der Nutzung von ChatGPT zur Erstellung eines umfangreichen Dokuments, das die Vorbereitungsphase, Durchführung und Nachbereitung eines Workshops umfasste.

Vorgehensweise:

1. Analyse der Anforderungen: Zunächst wurden die relevanten Unterlagen gesichtet und geprüft. Dabei ging es darum, die entscheidenden Informationen herauszufiltern und unwichtige Details zu entfernen. Dies wurde als zentraler Bestandteil moderner Arbeitskontexte hervorgehoben – das Kuratieren von Informationen.
2. Erstellung eines Master-Prompts: Um eine konsistente und wiederholbare Arbeitsweise zu ermöglichen, wurde ein Master-Prompt entwickelt, der die Prüf- und Aufgabenstellung sowie eine klare Struktur enthielt. So konnte jedes Mal mit denselben Grundlagen in einen neuen Chat gestartet werden.
3. Phasenweise Erarbeitung des Konzepts: Der Prozess wurde in mehrere Phasen unterteilt, wobei die KI schrittweise das Grundkonzept erstellte. In jeder Phase wurden eigene Ergänzungen und inhaltliche Anpassungen vorgenommen. Dies umfasste unter anderem:
   • Vorbereitende Materialien wie Fragebögen und Reflexionsgespräche.
   • Ergänzende Inhalte wie Anwendungsbeispiele und zusätzliche Konzepte.
   • Ein Workshop-Konzept, das in verschiedenen Phasen erarbeitet und umgesetzt wurde.
4. Kreative Nutzung der KI: Die KI erstellte proaktiv Inhalte wie Fragebögen und Reflexionsgespräche, ohne dass explizit danach gefragt wurde. Dies zeigte, wie hilfreich KI bei der inhaltlichen Gestaltung von Workshops sein kann.
5. Effizientes Arbeiten mit Tokens: Ein weiteres wichtiges Element war die Nutzung von Tokens, um Textlängen effizient zu begrenzen, insbesondere bei Management-Zusammenfassungen und Agenden. Dies stellte sich als besonders nützlich bei der Optimierung von Textlängen heraus.
6. Iterativer Prozess: Der Arbeitsablauf wurde durch ständige Korrekturen und Anpassungen optimiert. Die KI erstellte Teile des Dokuments, die dann schrittweise weiterverarbeitet und angepasst wurden. Dieser iterative Ansatz ermöglichte einen fließenden, kontinuierlichen Prozess, bei dem die KI an verschiedenen Stellen erweitert und verbessert wurde.
7. Überprüfung und Konsolidierung: Am Ende wurde das gesamte Dokument konsolidiert, geglättet und durch eine Prüfkriterien-Liste überprüft. Ein Punktesystem diente dazu, sicherzustellen, dass alle Kriterien erfüllt wurden.

Ergebnis:

In kurzer Zeit konnte ein vollständiges Dokument für einen Workshop erstellt werden, das nach mehreren Iterationen und durchgehender Zusammenarbeit mit der KI in finaler Form vorlag. Eine abschließende Konsistenzprüfung und Glättung des Textes sorgte für ein qualitativ hochwertiges Ergebnis.

ABSCHLUSSWORTE & TRANSFER

In diesem Trainingscall ging es um die effektive Nutzung von KI-Tools zur Unterstützung von Konzeptentwicklungen und Projektplanung. Der Schwerpunkt lag darauf, wie klare Anforderungen und Bewertungskriterien definiert werden, um bessere Ergebnisse zu erzielen.

Ziel des Calls
Das Hauptziel war die Vermittlung eines Vorgehens, wie auf Basis von Anforderungen und klaren Bewertungskriterien schneller belastbare Konzepte erstellt werden können. Dies gilt insbesondere für komplexe Projekte und Kundenanforderungen.

Verständnis von Anforderungen und Kriterien

• Ein zentrales Beispiel wurde diskutiert: Eine Mitarbeiterin soll für ihren Chef ein neues Konzept zur Buchhaltung erstellen. Der Prozess beginnt mit der Klärung der Anforderungen durch gezielte Fragen.
• Wichtig ist dabei, die Bewertungskriterien zu verstehen, anhand derer der Chef das Ergebnis beurteilt.
• Durch diese Vorarbeit lässt sich eine Grundlage schaffen, die zu 80-90% fertig ist und später verfeinert werden kann.

Best Practices und Ansätze

• Es wurde betont, dass dies kein „Best Practice“-Ansatz im klassischen Sinne ist, sondern eine Methode, die funktioniert und den Anforderungen genügt.
• Ziel ist es, mit möglichst geringem Aufwand zu einem ersten Entwurf zu kommen, der als solide Basis für weitere Arbeiten dient.
• Teilnehmer des Calls sollen in der Lage sein, solche Konzepte innerhalb weniger Stunden zu erstellen, die fast vollständig den festgelegten Kriterien entsprechen.

Die Rolle der KI

• Ein großer Teil des Calls drehte sich um den Einsatz von KI, um die Arbeit zu erleichtern. KI kann bei der Erstellung von Konzepten helfen, indem sie erste Entwürfe erstellt, die dann verfeinert werden.
• Ein Beispiel war die Transkription von Kundengesprächen mit Tools wie Whisper, um Anforderungen zu extrahieren und sofort OKRs (Objective and Key Results) zu generieren.
• Die KI übernimmt dabei die grobe Vorarbeit, während der Mensch finalisiert und individualisiert.

KI-Tools zur Unterstützung

• Es wurden mehrere Tools besprochen, die den Workflow effizienter machen. Beispiele:
  • Gama für die Erstellung von Präsentationen aus textbasierten Konzepten.
  • Notion oder ähnliche Plattformen, um Arbeitsprozesse zu dokumentieren und zu strukturieren.
  • GPT-basierte Anwendungen zur Automatisierung von Anwendungsfällen und zur Erstellung von Konzeptentwürfen.

Zusätzliche Insights

• Ein wichtiger Punkt war, dass KI nicht nur zur Automatisierung von Prozessen dient, sondern auch als Unterstützung zur Kreativität. Sie ermöglicht es, repetitive Aufgaben schneller zu erledigen, sodass mehr Zeit für die Verfeinerung und Individualisierung bleibt.
• Durch die kontinuierliche Anpassung und Feinjustierung der KI-Outputs können die Teilnehmer sicherstellen, dass das Endergebnis ihren Erwartungen entspricht.

Abschluss und Fazit

• Die Teilnehmer wurden ermutigt, KI als festen Bestandteil ihrer Arbeit zu integrieren, um effizienter und präziser zu arbeiten.
• Der Trainingscall zeigte, wie man mit klaren Anforderungen und den richtigen Tools in kürzester Zeit ein belastbares Konzept erstellen kann, das fast vollständig den gewünschten Anforderungen entspricht.
• KI-gestützte Prozesse können dabei helfen, Ergebnisse schnell zu erstellen, anzupassen und auf eine hohe Qualität zu bringen.

Die Kernbotschaft: KI und strukturierte Prozesse bieten eine enorme Unterstützung bei der Konzeptentwicklung, sparen Zeit und ermöglichen es, hochwertige, anpassbare Ergebnisse zu liefern.