Meine Arbeit zwischen 2022–2023
Ende 2022 saß ich vor ChatGPT und machte vermutlich genau das, was viele Menschen damals machten: Ich probierte es einfach aus.
Eine Frage eingeben, Antwort lesen, nächste Frage stellen. Das war faszinierend und zunächst auch ein wenig chaotisch. Innerhalb kurzer Zeit hatte ich zahlreiche Chats eröffnet, Prompts aus dem Internet gesammelt und viele Texte erzeugt. Nur eines hatte ich nicht: ein klares System.
Heute weiß ich, dass genau darin eine der größten Herausforderungen beim Einstieg in die Arbeit mit KI liegt. Es ist sehr einfach, Inhalte zu erzeugen. Viel schwieriger ist es, daraus ein verwertbares Arbeitsergebnis zu entwickeln.
Kann KI eigentlich Projektmanagement?
Da ich seit vielen Jahren im Projektmanagement arbeite, wollte ich nicht nur Texte schreiben lassen. Mich interessierte vor allem, ob eine KI auch mit den Methoden umgehen kann, die ich in Projekten, Beratungen und Seminaren einsetze.
Anfang 2023 begann ich, klassische Werkzeuge des Projektmanagements zu testen:
- Ist sie in der Lage, die Startphase eines Projekts strukturiert zu begleiten?
- Kann die KI eine Nutzwertanalyse aufbauen?
- Versteht sie die Logik eines Ishikawa-Diagramms?
- Kann sie die sechs Denkhüte von Edward de Bono sinnvoll einsetzen?
Die Ergebnisse waren häufig erstaunlich gut. Gleichzeitig lernte ich sehr schnell, dass eine überzeugend formulierte Antwort noch lange keine fachlich richtige Antwort ist.
Genau hier wurde meine eigene Erfahrung wichtig. Wenn die KI eine Methode falsch anwendete oder wichtige Schritte übersprang, konnte ich das erkennen. Ohne dieses Fachwissen hätte ich manche Antwort wahrscheinlich einfach übernommen.
Vom freien Chat zum ersten Assistenten
Das freie Arbeiten im Chat wurde mir bald zu unübersichtlich. Bei jeder neuen Unterhaltung musste ich wieder erklären, welche Rolle die KI übernehmen, wie sie vorgehen und welches Ergebnis sie liefern sollte.
Deshalb begann ich, eigene Assistenten aufzubauen. Daraus entstanden später meine ersten Custom GPTs.
Einer dieser Assistenten unterstützte mich beispielsweise bei der Projektstartphase. Er sollte nicht sofort einen fertigen Projektauftrag schreiben. Stattdessen sollte er zunächst die notwendigen Informationen abfragen:
Was ist das Ziel des Projekts? Wer ist beteiligt? Welche Rahmenbedingungen gelten? Welche Risiken sind bereits bekannt? Welche Ergebnisse werden erwartet?
Damit veränderte sich die Zusammenarbeit. Die KI lieferte nicht mehr nur freie Texte, sondern führte mich durch einen vorher festgelegten Prozess.
Für die weitere Verarbeitung ließ ich mir Ergebnisse teilweise als OPML-Struktur ausgeben. Diese konnte ich in den MindManager übernehmen und dort als Mindmap weiterbearbeiten. Das war für mich einer der ersten Momente, in denen aus einem interessanten KI-Experiment ein tatsächlich nutzbarer Arbeitsablauf wurde.
Ein gut klingender Text ist noch kein gutes Ergebnis
Natürlich funktionierte nicht alles.
Ich ließ mir beispielsweise Projektberichte erstellen, die auf den ersten Blick professionell wirkten. Beim genaueren Lesen zeigte sich jedoch, dass wichtige Zusammenhänge fehlten, Aussagen zu allgemein waren oder die Struktur nicht zu meinem tatsächlichen Projekt passte.
Teilweise benötigte ich für die Korrektur mehr Zeit, als wenn ich den Bericht direkt selbst geschrieben hätte.
Mein Fehler bestand darin, dass ich der KI zwar eine Aufgabe gab, aber das erwartete Ergebnis nicht ausreichend beschrieb.
Ich chattete, ohne vorher festzulegen, was am Ende wirklich entstehen sollte.
Hinzu kam, dass ich die Funktionsweise der Sprachmodelle noch nicht ausreichend verstanden hatte. Anfangs stellte ich mir die KI wie eine große Wissensdatenbank vor. Erst später beschäftigte ich mich intensiver mit Wahrscheinlichkeiten, Tokens und der Vorhersage des jeweils nächsten Textbestandteils.
Dieses Verständnis veränderte meinen Umgang mit den Ergebnissen grundlegend.
Was ich aus dieser Phase mitgenommen habe
Heute beginne ich nicht mehr mit der Frage: „Welchen Prompt könnte ich verwenden?“
Ich beginne mit dem gewünschten Arbeitsergebnis.
Erst wenn klar ist, was entstehen soll, entscheide ich, welche Methode, welche Informationen und welches KI-Werkzeug dafür geeignet sind.
Bei fachlichen Methoden prüfe ich außerdem zunächst, wie die KI die Methode versteht. Erst danach übertrage ich sie auf einen konkreten Anwendungsfall.
Meine wichtigste Erkenntnis aus dieser ersten Phase lautet deshalb:
KI ersetzt keine Fachkompetenz. Sie macht vorhandene Fachkompetenz schneller, sichtbarer und teilweise leichter nutzbar.
Custom GPTs und strukturierte Anweisungen waren für mich die ersten Leitplanken. Sie halfen mir dabei, aus einzelnen Chats wiederholbare Abläufe zu entwickeln.
Damit war die Grundlage für die nächste Phase gelegt: KI nicht mehr nur auszuprobieren, sondern wie ein eigenes Projekt systematisch aufzubauen.
Werkzeuge dieser Phase: ChatGPT, erste Custom GPTs und Gemini
Wie sahen Deine ersten Erfahrungen mit ChatGPT aus? Hast Du einfach losgelegt – oder hattest Du von Anfang an ein konkretes Arbeitsergebnis im Blick?
