Prompting Frameworks für bessere Ergebnisse?

Die meisten denken bei Prompting an komplizierte Frameworks oder lange Anleitungen.


Aber oft reicht ein einzelnes Wort, kleine Trigger-Bausteine, um die Ausgabe einer KI komplett zu verändern.

Formulierungen zur Steuerung von LLMs


Es gibt dabei keine „geheimen Schalter“, aber es gibt Formulierungen, die KI-Modelle zuverlässig in bestimmte Arbeitsweisen lenken.

Im Carousel zeige ich dir 15 Mini-Bausteine, die du in jeden Prompt einbauen kannst, egal ob ChatGPT, Perplexity oder andere LLMs: Eine Auswahl aus meiner Prompt-Baustein-Bibliothek.

💡 Von “SCHRITT FÜR SCHRITT” bis “REFLEKTIEREN”: jede Formulierung löst eine andere Denkweise aus.

💡 Welchen Unterschied macht die Formulierung “Kernaussagen” oder “Stichpunkte”?

Keine Magie. Nur bewusste Steuerung.

Hier der Beitrag auf LinkedIn: Steuerung von LLMs mit gezielten Formulierungen

Warum Top-Performer kündigen:

KI-Verweigerung im Management


KI ist kein zusätzliches Tool im Werkzeugkasten, sondern sie verändert die Aufgabenprofile, die DNA jedes einzelnen Jobs.
Eine Stellenbeschreibung, die heute noch Sinn ergibt, kann in wenigen Monaten überholt sein.

Tätigkeiten verschwinden nicht einfach, sie werden neu zusammengesetzt, und wer sie ausführt, muss lernen, wie man KI sinnvoll integriert, um weiterhin relevant zu bleiben.


Mitarbeiter verlassen nicht Unternehmen – sie fliehen vor der Zukunftslosigkeit.


Wer seine Mitarbeiter nicht aktiv dabei unterstützt, ihre Rolle durch KI-Kompetenz weiterzuentwickeln, wird genau diese Mitarbeiter verlieren. Und zwar nicht an die Angst vor Ersetzbarkeit sondern an Wettbewerber, die verstanden haben, dass Zukunftssicherung im Mitarbeiterkopf beginnt. An Unternehmen, die verstanden haben, dass menschliche Intelligenz und KI nicht konkurrieren, sondern sich potenzieren.
Dort, wo Talente erleben: Mein Job wird durch KI nicht kleiner, sondern größer: weil ich ihn in neue Dimensionen erweitern darf.


Dein Job hat ein Verfallsdatum – ohne KI


Unternehmen, die KI-basierte Weiterentwicklung nicht zur obersten Priorität machen, senden eine gefährliche Botschaft: „Dein Job hat ein Verfallsdatum.“ Die Konsequenz daraus ist nicht Loyalität, sondern Flucht. Umgekehrt sichern sich diejenigen, die ihren Mitarbeitern Wege aufzeigen, wie sie mit KI als strategischem Partner ihre Aufgaben neu denken können, die klügsten Köpfe, die längste Bindung und die höchste Innovationskraft.


Was bedeutet das für Unternehmen?


Der Arbeitsmarkt wird sich polarisieren. Auf der einen Seite stehen Unternehmen mit KI-first Mentalität, die Talente magnetisch anziehen. Auf der anderen Seite kämpfen Organisationen um Fachkräfte, während ihre besten Köpfe zur Konkurrenz abwandern.
Die wertvollsten Mitarbeiter werden nicht warten, bis die KI-Revolution über sie hinwegfegt. Sie gestalten sie aktiv mit – nur eben woanders.

KI Mindset für die Unternehmensentwicklung


Unternehmen müssen von der defensiven Haltung „Wie schützen wir Arbeitsplätze vor KI?“ zur offensiven Vision „Wie schaffen wir KI-erweiterte Rollen, die menschliches Potenzial vervielfachen?“ wechseln.

Es geht nicht darum, Menschen durch KI zu ersetzen. Es geht darum, Menschen zu befähigen, mit KI außergewöhnliche Ergebnisse zu erzielen.

Eine aktuelle bitkom Studie zeigt, dass nur jedes dritte Unternehmen in Deutschland KI nutzt.

Wie bereitet dein Unternehmen seine Mitarbeiter auf die KI-Zukunft vor? Ich bin sehr gespannt auf deine Erfahrungen!

Hier geht es zum Artikel auf LinkedIn: KI vernichtet Arbeitsplätze? Nein! Warum Top-Performer kündigen

Meine KI Assistenten, mit erprobten Prompts als Copy& Paste Vorlagen.


Ich wollte KI eigentlich nicht in mein Privatleben lassen 🤣.
Jetzt ist ChatGPT mein persönlicher Assistent, der mir viel Arbeit abnimmt, wo ich sonst viel Zeit und Nerven lasse: Bürokratie.


🤖 Vertragskündigungen
Rechtssicher kündigen, mit Fristen & Kulanzoption

“Aufgabe: Kündigungsschreiben erstellen
Kontext: Vertrag [Art], Anbieter [Name], Kundennr. [Nummer], Wirksam zum [Datum]
Anforderungen: rechtssicher, höflich-bestimmt, Fristen benennen, Kulanz anfragen (z. B. vorzeitige Beendigung/Gebührenerlass)
Zusätzliche Hinweise: Checkliste mit Anlagen (Kopie Vertrag, Kundennr.), Versandart (Einschreiben?), Unterschrift, Restforderungen, u.a.”

🤖 Mietrecht
Sachlich klären, deeskalieren

“Aufgabe: Anschreiben an Vermieter
Kontext: [Fallbeschreibung], Adresse [..], Belege [Fotos/Zeugen]
Anforderungen: sachlich, lösungsorientiert, Rechte und Pflichten benennen, Vorschlag für einvernehmliche Lösung
Zusätzliche Hinweise: Checkliste mit Belegen, Fristen, u.a.”

🤖 Behördenbriefe entschlüsseln
Amtsdeutsch → Klartext

“Aufgabe: Behördenbrief erklären
Kontext: „[Text des Briefs einfügen]“
Anforderungen: in Alltagssprache zusammenfassen, Fristen und Risiken hervorheben, Optionen und nächste Schritte als Liste ausgeben”

🤖 Versicherungsschäden
Keine Details vergessen: vollständige Schadensmeldung

“Aufgabe: Schadensmeldung erstellen
Kontext: Versicherung [Name], Schaden [Art], Datum/Uhrzeit [..], Ort [..]
Anforderungen: präzise Schilderung (Ursache, Umfang), Kulanzoption ansprechen
Zusätzliche Hinweise: Checkliste mit erforderlichen Unterlagen”

🤖 Verträge verstehen
Klauseln auf Risiken prüfen

“Aufgabe: Vertrag erklären
Kontext: „[Vertragstext einfügen]“
Anforderungen: Kernaussagen pro Klausel, Risiken und Kostenfallen markieren, offene Punkte und Verhandlungsspielräume auflisten”

🤖 Verträge erstellen
Schnell zu einem belastbaren Vertragsentwurf

“Aufgabe: Vertragsentwurf erstellen
Kontext: Vertragsart [Kauf/Miete/Dienst], Parteien [..], Leistungsumfang [..], Vergütung [..]
Anforderungen: neutraler Entwurf mit Platzhaltern, Kulanzklausel einfügen (z. B. außerordentliche Lösung, Ratenzahlung)
Zusätzliche Hinweise: Checkliste, welche Punkte individuell geklärt werden müssen und was ein Anwalt prüfen sollte”

🤖 Reklamationen
Durchsetzungsfähig und fair

“Aufgabe: Reklamationsschreiben erstellen
Kontext: Produkt/Dienst [..], Mangel [..], Kaufdatum/Bestellnr. [..]
Anforderungen: höflich, bestimmt, gewünschte Lösung benennen (Ersatz, Reparatur, Erstattung), Kulanz ansprechen
Zusätzliche Hinweise: Checkliste erforderlichen Unterlagen”

KI ersetzt keine Rechtsberatung. Ich nutze die Entwürfe als Startpunkt, die finale Verantwortung bleibt bei mir.

Zum Beitrag auf LinkedIn: KI Assistenten, mit erprobten Prompts als Copy& Paste Vorlagen

Schon mal probiert „Antworte nur, wenn du dir sicher bist“ oder „Gib keine falschen Informationen“ in den Prompts einzubauen? Spoiler: Es funktioniert nicht.

Ein aktuelles Paper erklärt warum.

Halluzinationen sind unvermeidbar.


Eine Studie von OpenAI und Georgia Tech zeigt: KI-Halluzinationen sind kein Bug, sondern eine natürliche Folge des Trainings (und es liegt nicht an Falschinformationen in den Trainingsdaten!).

🤯 Das Schüler-Paradox
Stell dir vor, du schreibst eine Prüfung:

→ Bei unsicheren Antworten raten = oft Punkte

→ „Weiß ich nicht“ schreiben = immer 0 Punkte

Genau so werden KI-Modelle bewertet. Die Studie analysierte die wichtigsten Benchmarks:

—> Ergebnis: die Mehrheit der Evaluationen bestraft Unsicherheit.
Der Effekt: KI lernt zu bluffen statt ehrlich zu sein.

Die 4 Hauptursachen für Halluzinationen

(1) Statistische Komplexität
Die Modelle lernen, nach Mustern zu suchen. Wenn ein Fakt im Training nur einmal vorkommt („Singleton“), gibt es kein zuverlässiges Muster (z. B. seltene Fakten wie Geburtstage). Die KI muss raten.

(2) Modellarchitektur
Halluzinationen können entstehen, wenn die Modellarchitektur bestimmte Aufgaben nicht gut umsetzen kann, z.B. Buchstaben zählen: weil das Modell nicht die Zeichen einzeln betrachtet, sondern mit den Tokens rechnet. Eine detaillierte Analyse auf Buchstabenebene wird so zu einer unlösbaren Aufgabe.

(3) Benchmarking und Evaluation: Prüfungsmodus statt Ehrlichkeit
Die gängigen Evaluations- und Benchmark-Methoden bestrafen Unsicherheit (z. B. „Ich weiß es nicht“) und belohnen geratene Antworten, ähnlich wie bei Multiple-Choice-Tests für Menschen.

(4) KIs wissen nicht sicher, was sie wissen oder nicht.
Sie haben keine „Wissensgrenze“ wie ein Mensch. Selbst wenn man sie höflich bittet, nur bei Sicherheit zu antworten: Sie ratet trotzdem.

💡 Die Lösung ist nicht technisch, sondern strukturell

Die Forscher schlagen vor:

-> Benchmarks müssen „Ich weiß es nicht“-Antworten belohnen
-> Explizite Unsicherheitsschwellen in Prompts einbauen
-> Evaluierungssysteme grundlegend ändern

Mein Tipp für die Praxis:

Höre auf, zu hoffen, dass der perfekte Prompt Halluzinationen komplett verhindert.
Vertraue KI-Ausgaben nie blind – egal wie überzeugend sie klingen, das Human-in-the-Loop Prinzip ist unumgänglich.

Fachwissen ist tot? Ganz im Gegenteil.

Mit generativer KI erlebt gerade seine Renaissance. Nur in neuer Form.

Die entscheidende Frage lautet nicht, ob KI Fachwissen ersetzt (NEIN!), sondern: wie Fachwissen KI optimal nutzt.

Denn wie ein Skalpell ohne Chirurg keine OP durchführen kann, ist auch KI ohne fachkundige Führung nutzlos.

Paradoxerweise steigt der Wert von echtem Fachwissen durch den Einsatz von KI. Während Standardlösungen zu austauschbaren Massenprodukten werden wird die Fähigkeit zur kritischen Analyse, zur kreativen Problemlösung und zur verantwortungsvollen Anwendung von KI-Tools zum entscheidenden Wettbewerbsvorteil.


Warum Fachwissen unverzichtbar bleibt:


Kontextualisierung:

Fachexperten beurteilen, ob KI-Ausgaben im spezifischen Kontext sinnvoll und anwendbar sind. Domänenwissen ist grundlegend, um KI gezielt zu steuern, Korrelationen in Kausalität zu überführen und Innovationen zu schaffen.

Qualitätskontrolle:

KI macht Fehler und reproduziert Verzerrungen. Nur Fachwissen kann diese erkennen und korrigieren.

Strategische Bewertung:

Die Interpretation von Ergebnissen und deren Einordnung in größere Zusammenhänge erfordert tiefes Verständnis.

Ethische Verantwortung:

Gerade in kritischen Bereichen trägt der Fachexperte die Verantwortung. Menschliches Urteilsvermögen ist unverzichtbar.

Die Transformation von Fachkompetenz


<-> Von Faktenwissen zu Urteilskraft:
Die Fähigkeit zur kritischen Bewertung und Einordnung wird zum entscheidenden Differenzierungsmerkmal.

<-> Von Routine zu Kreativität:
Fachexperten konzentrieren sich auf komplexe Problemlösung, Innovation und strategische Entscheidungen.

<-> Von Einzelkämpfer zu Dirigent:
Der Fachexperte wird zum Orchestrator von KI-Tools, Datenquellen und menschlichen Ressourcen.


Daraus ergibt sich eine neue Rangordnung der Kompetenz:

(1) Spitzenposition:
Fachexperten, die KI meisterhaft einsetzen können. Sie kombinieren tiefes Domänenwissen mit KI-Kompetenz und erreichen dadurch eine neue Qualitätsstufe.

(2) Zweite Position:
Traditionelle Fachexperten ohne KI-Kenntnisse. Sie bleiben relevant, verlieren aber zunehmend an Wettbewerbsfähigkeit.

(3) Abgehängt:
Reine KI-Nutzer ohne Fachwissen. Sie produzieren oberflächliche, oft fehlerhafte Ergebnisse und überschätzen ihre Fähigkeiten massiv.

❗Die Gefahr des Mittelmaßes

Besonders problematisch ist die Entstehung einer „KI-Mittelschicht“: Menschen, die glauben, mit oberflächlichem Wissen und KI-Tools Expertise ersetzen zu können. Sie produzieren scheinbar professionelle Ergebnisse, die bei genauerer Betrachtung jedoch voller Fehler und Ungenauigkeiten stecken. Diese Entwicklung bedroht nicht das Fachwissen an sich, sondern kann zu einer Entwertung von Qualität führen.


Die Zukunft gehört den Fachexperten, die KI als Katalysator ihres Könnens einsetzen.

Nicht als Bedrohung, sondern als Verstärker ihrer Expertise.

Hier geht es zum Artikel auf LinkedIn: Wird Fachwissen angesichts generative KI überflüssig?

Die Erfolgsfaktoren für mehr Sichtbarkeit

1000 Faktoren, die deine Sichtbarkeit auf LinkedIn optimieren, aber wenige sind überprüfbar: Warum hat ein Beitrag soviel mehr Impressions als ein anderer bei gleicher Anzahl Likes & Kommentaren?

In deinen Beitrags-Analysen findest du jetzt die Antwort:

Das LinkedIn Update

bringt endlich Zahlen, wie oft dein Beitrag gespeichert und wie oft er versendet wurde.

Ich habe die letzten Monate genaue Analysen zu vielen Faktoren durchgeführt, die als die „TOP Erfolgsfaktoren“ für mehr Sichtbarkeit gelten.

Durch die neuen Auswertungen von LinkedIn werden meine Ergebnisse bestätigt:
Wenn du nicht zu den Top-Creators gehörst, deren Beiträge 100x geteilt werden wirken nach allem, was ich ausgewertet habe oft vor allem diese Hebel:

→ Mit dem Beitrag generierte Profilansichten
→ mit dem Beitrag gewonnene Follower:innen
→ Interaktionen mit Premium-Buttons

💡UND extrem starker Hebel aber – bislang – nicht belegbar:

→ wie oft der Beitrag gespeichert wurde
→ wie oft der Beitrag auf LinkedIn gesendet wurde

Das Besondere: Die neuen Zahlen gibt es auch rückwirkend. Also ein Blick zurück, der viele Muster sichtbar und auswertbar macht.


Mein analytisches Hirn will immer alles genau wissen und verstehen. Jetzt kann ich all diese Faktoren genau analysieren, ich werde gleich anfangen, die KI damit zu füttern um euch in Kürze die Ergebnisse zu präsentieren 🎉

Es wird ein sehr ausführliche Auswertung dazu, was wirklich Sichtbarkeit auf LinkedIn bringt. Und es beinhaltet noch einige Faktoren, die nicht überall genannt werden (warum?).

Meine Empfehlungen werden v.a. Faktoren berücksichtigen, wie du auf LinkedIn mehr Sichtbarkeit bekommst ohne laut zu schreien, denn auch mit Qualität ist es möglich, die Sichtbarkeit zu verbessern.


Ab jetzt weißt du, was du tun musst, wenn du mich unterstützen willst: Beitrag speichern (oben rechts im Beitrag unter den drei Pünktchen), aus dem Beitrag heraus auf mein Profil klicken und natürlich teilen 😆


❓Welche dieser Kennzahlen verfolgst du bislang am genauesten und wo siehst du den größten Hebel?

Hier geht es zum Beitrag auf LinkedIn: Mehr Reichweite auf LinkedIn

Aus Tagen voller Meetings wird eine Stunde voller Ergebnisse:
Kein Coach, kein Timer, keine Post-its.

Die KI führt dich durch alle Phasen des Design Thinking

von den Nutzerbedürfnissen bis zum Prototyp.

Was bisher Workshops, Moderation und Post-its brauchte, lässt sich mit einem Custom GPT abbilden: strukturiert, nutzerzentriert und schneller als je zuvor.

Aus dem methodischen Framework wird durch KI ein digital begleiteter Prozess, der Ideen nicht nur hervorbringt, sondern auch in testbare Prototypen übersetzt:

👉 Die Phasen des Design Thinking in Custom GPTs:

(1) Nutzerbedürfnisse erkennen: durch simulierte Interviews oder Analyse echter Rezensionen
(2) Problem definieren: Kernfragen herausarbeiten und den Fokus schärfen
(3) Ideen generieren: kreativ UND strukturiert
(4) Prototypen bauen: erstmal textbasiert, dafür schnell
(5) Hypothetisches Feedback einholen: bevor du live gehst
(6) Lernen & optimieren: iterativ, wie es sein sollte

Was ist neu in der aktualisierten Version für GPT-5?

Systemprompts können gezielter aufgebaut werden, der Kontextbezug ist belastbarer, Rollenzuweisungen sind klarer und die Ergebnisformate lassen sich genau definieren.

Aus „ein bisschen Ideenhilfe“ wird eine digitale Moderation für alle sechs Phasen des Design Thinking.

📥 Lade dir das PDF (Carusel im LinkedIn Beitrag) herunter, dann kannst du die Systemprompts direkt kopieren und damit dein eigenes GPT erstellen.

🤖 Design Thinking Coach: Ich habe mir ein GPT eingerichtet, das mich durch alle Phasen des Design Thinking in einem einzigen GPT führt. Wenn du Interesse hast, dieses GPT auszuprobieren und an deine Bedürfnisse anzupassen gib mir in den Kommentaren Bescheid. Ich sende Dir Zugang zum Custom GPT und den Systemprompt, mit dem du dein eigenes Design Thinking GPT erstellen kannst.

Hier geht es zum LinkedIn Beitrag Design Thinking mit KI

Automatisieren wir auch unser Gewissen?
Wir züchten gerade eine Generation heran ohne ethischen Kompass: weil sie moralische Entscheidungen outsourcen.

KI als moralische Instanz

ChatGPT hat eine Antwort auf jede Frage. “Wie reagiere ich auf diese E-Mail?” “Wie sage ich Nein, ohne unhöflich zu sein?” “Ist mein Chef unfair?” Wir fragen KI um Rat bei Entscheidungen, die unser Leben prägen.
Die Komfortzone der delegierten Verantwortung ist verführerisch: Effiziente Prozesse, schnelle Resultate. Doch die feine Linie zwischen technischem Fortschritt und ethischer Selbstaufgabe verschwimmt.

KI als neuer digitale Priester

Früher suchten Menschen Rat bei Weisen, Philosophen oder religiösen Führern. Heute fragen sie ChatGPT. Das Fatale: KI antwortet mit der Autorität einer objektiven Instanz, obwohl ihre „Ethik“ subjektiv programmiert wurde.
Das Verständnis eines Algorithmus von Ethik basiert nicht auf deinen Werten, sondern auf statistischen Wahrscheinlichkeiten und ökonomischen Zielvorgaben.

Das Märchen von der neutralen KI

Wer glaubt, ein Modell bilde die Realität ab, übersieht: Es bildet nur EINE Realität ab – die, die in den Datensätzen steckt. Wenn diese geprägt ist von Ungleichbehandlung, wird genau diese weitergetragen, nur eben im Gewand der Objektivität.

Menschen ohne ethischen Kompass

Wenn eine Generation aufwächst, die moralische Entscheidungen outsourct, züchten wir Menschen ohne ethischen Kompass. Menschen, die nicht mehr zwischen richtig und falsch unterscheiden können, sondern nur noch zwischen „KI-approved“ und „nicht KI-approved“.

Das Problem liegt nicht darin, dass Algorithmen fehlerhaft wären. Das Problem liegt darin, dass wir sie für unfehlbar halten. Je mehr wir algorithmische Systeme in Entscheidungen einbinden, desto weiter entfernen wir uns von echter Komplexität und menschlicher Reflexion und machen uns abhängig von maschineller Entscheidungslogik.

Wir tauschen unsere Mündigkeit gegen Bequemlichkeit

Das Problem ist nicht die Technologie, sondern die Bereitschaft, kritische Urteilsfähigkeit gegen die Bequemlichkeit der Automatisierung einzutauschen.
KI ist ein mächtiges Werkzeug. Aber sie ist keine Instanz moralischer Autorität. Die Verantwortung, Grundsätze zu formulieren, bleibt menschlich. Andernfalls riskieren wir, dass unsere Wertvorstellungen nicht mehr von Menschen geprägt werden, sondern von statistischen Mustern, die niemandem Rechenschaft schulden.

KI-Ethik bedeutet mehr, als Verzerrungen in Daten aufzuspüren

Es geht um eine aktive Entscheidungskultur und menschliche Verantwortung: Automatisierte Ergebnisse dürfen nicht blind durchgewunken werden, sondern brauchen kritische Prüfung und gegebenenfalls Widerspruch.

Mein Beitrag auf LinkedIn: KI als moralische Instanz

In 15 Minuten täglich lerne ich mehr als je zuvor: Microlearning mit KI

Lebenslanges Lernen

ist zum Modewort geworden, alle reden davon. Aber wer setzt es wirklich um?

Die Realität ist: zu wenig Zeit, zu viel Input, zu wenig Struktur.

Die Lösung? Microlearning

Mit KI ist das richtig einfach umsetzbar.

Warum Microlearning mit KI so effektiv ist

📌 Statt stundenlanger Kurse: kleine, personalisierte Lernimpulse, die sich in jeden Alltag einbauen lassen: Ich lerne z.B. immer wenn ich irgendwo warten muss.

📌 KI sorgt dafür, dass das Wissen nicht nur schneller zugänglich ist, sondern auch direkt in deinem Kopf hängen bleibt, weil du es so aufbereitet bekommst wie es genau für dich passt.

Meine Lieblings-Tools in der Praxis

Microlearning mit KI lässt sich wunderbar pragmatisch mit Tools wie ChatGPT und NotebookLM realisieren. Das bietet dir maximale Flexibilität und direkten Zugang zu intelligentem Lernen – überall.

Nehmen wir mal an, du willst z.B. bessere Ergebnisse aus ChatGPT & Co. rausholen:

👉 Lernen & Studieren in ChatGPT

So funktioniert´s:


(1) Teile der KI mit, was Du lernen möchtest: “Ich will lernen, wie man bessere Ergebnisse aus ChatGPT herausholen kann”.


(2) ChatGPT strukturiert daraus Lernmodule, die auf deine Bedürfnisse zugeschnitten sind und die du wie ein interaktives Training nutzen kannst.


(3) Mit der integrierten Flashcards-Funktion kannst du dich danach selbst abfragen: Eine Prüfungssituation im Mini-Format

👉 Lernen mit NotebookLM

So nutzt du es:


Füttere NotebookLM mit den besten Artikeln zu deinem Thema: Du lädst z.B. 3 Artikel über Prompting hoch.
NotebookLM erstellt daraus einen Podcast. Ergebnis: Komplexe Konzepte werden klar. Ideal für Prüfungsvorbereitung, oder das schnelle Einarbeiten in neue Themen.
Am Weg in die Arbeit hörst du zu, wie zwei KI-„Experten“ über dein Thema diskutieren.

Flexibles Lernen in den Alltag integrieren

Da ChatGPT und NotebookLM überall verfügbar sind (Web, App), kannst du deine Microlearning-Einheiten jederzeit abrufen.

Das Ergebnis: Du lernst schneller, fokussierter und nachhaltiger.

Probier’s aus: Nimm dir heute ein Thema, das du längst angehen wolltest. Mach daraus deine erste Mini-Lerneinheit mit ChatGPT oder NotebookLM.
Welche Themen würdest du so in Microlearning-Einheiten packen?

Hier geht´s zum Beitrag auf Linkedin: Microlearning mit KI

Sinnvoller Einsatz generative KI

„Wenn ich eine Stunde Zeit hätte, ein Problem zu lösen, würde ich 55 Minuten damit verbringen, das Problem zu verstehen und nur 5 Minuten für die Lösung.“
– Albert Einstein (zumindest wird ihm dieses Zitat zugesprochen)

Klingt fast nach Zeitverschwendung, oder? Wer heute unter Druck steht, googelt lieber fünf Minuten und fühlt sich danach zehn Stunden lang im Recht.

Aber genau das ist der Denkfehler: Wir sind so fixiert auf Lösungen, dass wir übersehen, wie unsauber wir das Problem formuliert haben.

Jetzt kommt KI ins Spiel.

Ironischerweise ist ausgerechnet diese Technologie, die uns angeblich sofort Antworten liefert, das perfekte Werkzeug, um Einsteins Prinzip umzusetzen.

Denn KI glänzt nicht nur beim Ausspucken von Ergebnissen, sondern vor allem auch beim Spiegeln unserer Unklarheiten.

💡 Ich nutze ChatGPT & Co. am liebsten für den 55-Minuten-Teil:
Begriffe sortieren, Hypothesen durchkneten, Widersprüche sichtbar machen.

Die KI hakt nach, provoziert Nebengedanken:
Sie zwingt mich, genauer zu denken, als ich es alleine tun würde.

Die Lösung am Ende? Mit klar definiertem Problem können fünf Minuten reichen, um Varianten zu entwickeln oder Entscheidungen vorzubereiten.

Das eigentlich Überraschende: KI ist kein Abkürzungswerkzeug. Sie ist ein Verlängerungskabel fürs Denken.
Wer das verstanden hat, löst Probleme nicht schneller, sondern gründlicher.

👉 Wie gehst Du vor: Lässt Du KI sofort Antworten produzieren, oder investierst Du zuerst Zeit ins Fragenstellen?

Das Bild ist natürlich mit KI erstellt

Hier geht´s zum kompletten Beitrag auf LinkedIn: Wie setzte ich KI sinnvoll in meinen Arbeitsprozessen ein?