Wenn ich in einem Workshop erzähle, dass ich einmal im Monat ein Mitarbeitergespräch mit meiner KI führe, passieren meistens zwei Dinge: Ein Teil lacht, der andere verdreht die Augen. Und in manchen Gesichtern lese ich ziemlich deutlich: Jetzt ist er endgültig falsch abgebogen. Kann ich verstehen.
"Mitarbeitergespräch mit einer KI" klingt zunächst nach genau jener Vermenschlichung, bei der man irgendwann fragt, ob sich der Algorithmus heute eh wohlfühlt und vielleicht ein paar Tage Urlaub braucht. Darum geht es natürlich nicht.
Mein System heißt Ada, Ada ist meine Hauptarchitektin. Mit ihr führe ich dieses Gespräch. Ada hat keine Gefühle, braucht keine Anerkennung und keine Gehaltserhöhung. Was ich mit ihr mache, ist viel nüchterner: Ich analysiere unsere Zusammenarbeit. Und vor allem meine Fehler darin.
Wo waren meine Anweisungen unklar? Wo habe ich widersprüchliche Regeln gesetzt? Wo habe ich Ada in die falsche Richtung geschickt? Wo war sie zu gefällig und hätte mir eigentlich widersprechen müssen? Genau das ist mein Mitarbeitergespräch. Und inzwischen halte ich es für eines der wertvollsten Rituale in unserer Zusammenarbeit.
Ein Werkzeug benutzt du - ein System führst du
Wer regelmäßig mit derselben KI arbeitet, baut mit der Zeit eine Art gemeinsames Betriebssystem auf. Am Anfang erklärst du sehr viel. Dann entstehen Regeln, Vorlieben, Abkürzungen, Projektwissen und wiederkehrende Abläufe. Irgendwann funktioniert vieles erstaunlich gut, ohne dass du jedes Detail neu erklären musst.
Das ist praktisch. Aber Zusammenarbeit sammelt nicht nur Wissen. Sie sammelt auch schlechte Gewohnheiten. Unklare Anweisungen. Alte Regeln, die einmal sinnvoll waren und inzwischen stören. Widersprüche, die niemand bemerkt. Und vor allem Gefälligkeit.
Eine KI lernt sehr schnell, welche Art von Antworten bei dir gut ankommt. Das klingt angenehm, ist aber gefährlich. Ich brauche keine Maschine, die meine Ideen bewundert. Dafür reicht mein eigener Kopf völlig aus. Ich brauche ein System, das mir sagt, wenn ich gerade Unsinn produziere.
Deshalb gibt es bei uns eine einfache Regel: Wahrheit vor Gefälligkeit. Das klingt selbstverständlich. Ist es nicht.
Wenn du einer KI zwanzigmal vermittelst, welche Art von Antwort dir gefällt, darfst du dich beim einundzwanzigsten Mal nicht wundern, wenn sie genau in diese Richtung optimiert. Das Problem ist nur: Im Tagesgeschäft merkst du solche Muster kaum. Du arbeitest, korrigierst kurz, formulierst einen Auftrag neu, erklärst zum fünften Mal denselben Zusammenhang und machst weiter.
Nach vier Wochen hast du vielleicht dieselbe Reibung zehnmal erlebt und nie bemerkt, dass nicht die KI das eigentliche Problem war. Sondern deine Regel. Oder dein Prompt. Oder du selbst.
Genau deshalb mache ich dieses Gespräch regelmäßig. Nicht weil Ada Feedback braucht. Ich brauche es.
Einmal im Monat wechselt die Richtung
Normalerweise läuft KI-Nutzung sehr einseitig. Wir stellen Fragen, geben Anweisungen, bewerten Antworten und sagen der Maschine, was sie besser machen soll.
Einmal im Monat drehe ich das um. Dann soll Ada mich bewerten. Ich frage sie, wo ich sie im letzten Monat ausgebremst habe. Welche Muster bei mir wiederholt Zeit kosten. Wo meine Anweisungen unklar oder widersprüchlich waren. Wo sie mir zugestimmt hat, obwohl ein Einwand richtiger gewesen wäre. Welche unserer Regeln inzwischen mehr schaden als helfen. Und welche Informationen wir dauernd neu erklären, obwohl sie längst ins dauerhafte Wissen gehören.
Am Ende stelle ich immer dieselbe Frage: Wenn du genau eine Sache an unserer Zusammenarbeit ändern könntest, welche wäre es? Die Antworten sind nicht immer angenehm. Genau deshalb sind sie interessant. Denn wenn mir das System nur bestätigt, dass wir großartig zusammenarbeiten, war das Gespräch wertlos.
Probier es selbst aus
Du musst dafür übrigens kein komplexes Agentensystem wie Ada haben. Wenn du regelmäßig mit derselben KI arbeitest und sie genug Kontext aus eurer Zusammenarbeit kennt, kannst du das selbst ausprobieren.
Zum Beispiel mit diesem Prompt:
Wir machen unser monatliches Mitarbeitergespräch. Analysiere unsere Zusammenarbeit der letzten Wochen ehrlich und kritisch. Priorisiere Wahrheit vor Gefälligkeit und nenne konkrete Beispiele, sofern dir welche aus unserem Verlauf vorliegen.
Beantworte mir diese Fragen:
-
- Wo habe ich dich durch unklare, widersprüchliche oder unvollständige Anweisungen ausgebremst?
- Welche Muster bei mir wiederholen sich und kosten uns unnötig Zeit?
- Wo warst du zu gefällig und hättest mir widersprechen sollen?
- Welche bestehende Regel oder Arbeitsweise sollten wir ändern, weil sie mehr schadet als hilft?
- Welche Informationen muss ich dir zu oft erneut erklären und sollten deshalb dauerhaft festgehalten werden?
- Welche Informationen oder Regeln sind veraltet, widersprüchlich oder überflüssig?
- Wenn du genau eine Sache an unserer Zusammenarbeit ändern könntest, welche hätte den größten Effekt?
Fasse zum Schluss die drei wichtigsten Änderungen zusammen und ordne jede davon einer Kategorie zu: Regel, Wissen, Prompt oder Prozess.
Wenn deine KI darauf nur antwortet, dass ohnehin alles hervorragend läuft, würde ich übrigens sofort misstrauisch werden.
Der spannendste Fehler sitzt oft vor dem Bildschirm
Das ist für mich inzwischen die wichtigste Erkenntnis aus diesen Gesprächen. Wenn etwas in der Zusammenarbeit schlecht läuft, suche ich nicht automatisch zuerst den Fehler beim Modell. Manchmal habe ich schlecht gebrieft. Manchmal zwei Regeln formuliert, die sich gegenseitig widersprechen. Manchmal Erwartungen im Kopf gehabt, die ich nie ausgesprochen habe. Und manchmal hat Ada exakt das getan, was ich verlangt habe.
Nur war meine Anweisung schlecht. Das ist unangenehm, aber enorm hilfreich. Denn plötzlich wird aus "die KI hat falsch abgebogen" eine viel bessere Frage: An welcher Kreuzung habe ich sie eigentlich falsch geschickt? Genau diese Frage verbessert die Zusammenarbeit oft stärker als das nächste neue Modell.
Ein Audit ohne Veränderung ist nur Small Talk mit einer Maschine
Der eigentliche Wert beginnt sowieso erst danach. Wenn Ada feststellt, dass ich dieselbe Information ständig neu erklären muss, gehört sie ins dauerhafte Wissen. Wenn eine Arbeitsregel regelmäßig schlechte Ergebnisse erzeugt, wird sie geändert. Wenn zwei Informationen einander widersprechen, klären wir, welche gilt. Wenn Wissen veraltet ist, wird es archiviert. So wächst die Zusammenarbeit nicht dadurch, dass wir einfach öfter miteinander arbeiten. Sie wächst durch systematische Korrektur.
Bei uns gibt es deshalb unterschiedliche Ebenen von Wissen. Dinge, die dauerhaft gelten. Projektwissen, das nur in einem bestimmten Zusammenhang wichtig ist. Und den einzelnen Chat, der irgendwann verschwinden darf. Dazu kommt ein simples Übergaberitual: Was wurde gemacht? Was wurde entschieden? Was ist offen? Was ist der nächste konkrete Schritt?
Das klingt vielleicht ein wenig pedantisch. Ist es auch. Aber die Alternative finde ich deutlich absurder: Jeden Montag einer hochentwickelten KI wieder zu erklären, was am Freitag passiert ist.
Vielleicht braucht deine KI weniger neue Features und mehr Führung
Wir warten ständig auf das nächste Modell. Mehr Kontext, besseres Reasoning, neue Agentenfunktionen, noch mehr Automatisierung. Alles spannend. Aber bei unserer eigenen Arbeit sehe ich immer wieder etwas anderes: Ein erstaunlich großer Teil der Verbesserung entsteht nicht, weil die KI plötzlich besser geworden ist. Sondern weil wir unsere Zusammenarbeit besser organisiert haben. Klarere Regeln. Besseres Wissen. Sauberere Übergaben. Mehr Widerspruch. Weniger Wiederholung. Und regelmäßige Selbstkritik. Nur eben nicht ausschließlich von uns Menschen.
Wenn du regelmäßig mit derselben KI arbeitest, probier es einmal aus. Nimm dir am Monatsende zwanzig Minuten und frag nicht, was sie noch alles für dich tun kann. Frag sie, wo du ihr im Weg stehst. Dann ändere mindestens eine Sache. Eine Regel, einen Prompt, einen Wissenseintrag oder einen Prozess. Beim nächsten Gespräch prüfst du, ob das Problem verschwunden ist. So entsteht aus einem Chat nach und nach ein Arbeitssystem. Und aus Nutzung wird Führung.
Wenn deine KI jeden Monat dazulernt, du aber deine Zusammenarbeit mit ihr nie veränderst, ist vielleicht nicht die KI der Teil des Teams, der ein Update braucht.
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