Was passiert, wenn man ohne einen 5-Tagesplan in ein einwöchiges KI-Lab geht?
Früher hieß Seminarvorbereitung: Wochen vorher planen, Folien bauen, Ablauf festlegen – in der Hoffnung, dass die Gruppe zur Agenda passt. Ein Abgleich mit dem tatsächlichen Wissensstand der Teilnehmenden fand selten statt. Man traf Annahmen und hielt daran fest, auch wenn der Raum längst etwas anderes zeigte.
Mit KI und dem Prinzip „Design by Need “funktioniert das heute anders. Die Agenda ist keine feste Vorgabe mehr, sondern eine Hypothese – und Material entsteht dort, wo eine Lücke sichtbar wird, nicht dort, wo sie vermutet wurde. Wie das konkret aussieht, zeigt ein KI-Lab mit 28 Teilnehmenden aus Armenien.
TAG 1: Vier Sprachen, ein Raum
28 Teilnehmende aus dem Sozialministerium, dem Wirtschaftsministerium und dem Statistischen Amt Armeniens kamen zu einem KI-Lab zusammen – mit dem Auftrag, an ihren eigenen Praxis-Cases weiterzuarbeiten.
Unsere Agenda für die Woche war dabei nie in Stein gemeißelt, sondern eine Hypothese. Was wir an Tag 1 mitbringen, ist eine Annahme – wie sich die Gruppe tatsächlich zeigt, entscheidet, was an Tag 2 passiert.
Unsere Hypothese war in diesem Fall: Die verschiedenen Dialogstufen im Umgang mit KI – Klären, Erklären-lassen, Reverse Engineering, Delegation, Co-Kreation, Sparring – sind den Teilnehmenden bereits vertraut.
Dem war nicht so. Die meisten nutzten KI wie eine erweiterte Suchmaschine und kannten die verschiedenen Möglichkeiten, KI-Tools zu nutzen, nicht.
TAG 2: Materialien, die auf Tatsachen beruhen
Die Agenda für Tag 2 musste sich also anpassen. Noch am Abend des ersten Tages erstellten wir mittels KI Unterlagen, mit denen die Teilnehmenden das Prinzip der Dialogstufen im Umgang mit KI kennenlernten. Dazu griffen wir uns ein Beispiel heraus: Reverse Engineering.
Ein Reverse-Engineering-Dialog mit einer KI bedeutet, dass die KI ein fertiges Produkt, z. B. ein Screenshot, Bild oder Dokument, gestellt wird. Anschließend wird von dieser fertigen Lösung rückwärts gefragt: Wie ist das Produkt entstanden, was sind die Muster, Daten und so weiter? Das Ergebnis ist ein Master Prompt. Die Frage war nun: Wie bringen wir unseren teilnehmenden dieses Prinzip näher?
Wir fragten Claude, das Ergebnis war ein HTML Artefakt, das wir direkt an Tag 2 nutzen konnten.
Ein HTML-Artefakt ist ein in sich geschlossener, interaktiver Code-Inhalt (wie eine Mini-Webseite, ein Dashboard oder ein Tool), den KI-Systeme wie Claude parallel zum Chat in einem separaten Bereich anzeigen und direkt im Browser ausführen.
In dieser interaktiven Anwendung erhielten die Teilnehmenden eine Schritt-für-Schritt-Anleitung, die sie in Ruhe durcharbeiten konnten. So haben wir unsere Klientinnen genau dort abgeholt, wo sie standen und konnten an Tag 2 einen sinnvollen Übergang schaffen, ohne Zeit zu verlieren. Da wir in diesem KI-Lab mit vier Sprachen operierten, wurde auch das HTML-Artefakt mit wenigen Klicks in die weiteren Sprachen Englisch, Armenisch und Russisch übersetzt.
TAG 3: In 10 Minuten Wissen visualisieren
Am Abend des zweiten Tages schrieben wir alle Beobachtungen nieder, die wir mit der Brille der systemischen Organisationentwickler an diesem Tag gemacht haben. Es hatte sich gezeigt dass den Teilnehmenden noch Grundlagen fehlten, bevor es weitergehen konnte.
Claude baut ein Slide-by-Slide-Konzept
Alle Notizen wurden in Claude eingegeben und sinngemäß mit dem Prompt versehen: „Das sind unsere Notizen von heute, das haben wir beobachtet, das hat der Raum gezeigt, erstelle daraus ein Präsentationskonzept, Slide by Slide.“Jede Folie bekam dabei drei Ebenen: Titel, eine kurze Erklärung, und optional ein visuelles Element. In diesem Fall war es das Ziel, den Teilnehmenden noch einmal zu verdeutlichen, wieviel Wissen Large Language Modells (LLMs) haben und woher sie es beziehen.
Der Wechsel zu NotebookLM
Das fertige Konzept wurde dann in NotebookLM übertragen, um daraus die eigentlichen Folien zu generieren. Der Grund für den Tool-Wechsel: NotebookLM ist ein geschlossenes RAG-System und „reichert“ das Konzept nicht mit eigenen Ideen an.
Das Ergebnis. Ein fertiges Folienkonzept für Tag 3
Wir haben NotebookLM keine Vorgaben gemacht. Das Tool hat eigenständig übersetzt, weil es dieselben Trainingsdaten und dasselbe Weltwissen zur Visualisierung mitbringt. Fertig. Der Zeitaufwand lag fast komplett im ersten Schritt: Das genaue Formulieren der Beobachtungen hat die meiste Zeit gekostet, die fertige Präsentation selbst stand danach in rund 10 Minuten. Und weiter konnte es gehen.
Design by Need: Neuer Standard für effektive Schulungen
Mit diesem Vorgehen nehmen Menschen aus Schulungen, Trainings und Weiterbildungen tatsächlich etwas mit, denn wir als Trainer*innen und Berater*innen können nach einem kurzen Ankommen exakt bei dem Wissensstand anknüpfen, den die Teilnehmenden haben.
- Sofort einsetzbare Übungen statt tagelanger Foliengestaltung
- Material, das auf dem tatsächlichen Wissensstand der Gruppe aufbaut, nicht auf einer angenommenen Zielgruppe
- Mehrsprachigkeit ohne Übersetzungsaufwand und ohne Qualitätsverlust
- Konsistentes Corporate Design auch bei spontan erstelltem Material
- Mehr Zeit für Beobachtung und Moderation im Raum, weniger Zeit für Produktion am Schreibtisch
- Lernmaterial, das am konkreten Fall der Gruppe entsteht statt an generischer Theorie
Am Ende der Trainingswoche sind alle Teilnehmenden mit mehr anwendbarem Wissen aus dem KI Lab gegangen. Solche Erfolge bestärken uns darin, Design by Need als Standard in allen Schulungen und Trainings anzubieten.