Folien: KI in der Führung & KI-Erfolgsmessung

AI Transformation Institute

08. September 2026

Daniela Heck

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#GernePerDu

#SonstFragenWir

#ImmerFragen✋

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Accenture GmbH Management Consulting FMS Wertmanagement Service GmbH Your Wingwoman – Coaching & Facilitation

Daniela Heck Design Thinking Coach  Systemischer Business Coach Banking & Consulting BackgroundKI Managerin

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Ihr habt die Definition von Change Management gelernt

Ihr kennt nun die einzelnen Stufen von Kotters 8-Stufen-Modell

Ihr kennt die Stärken und Schwächen von Kotters 8-Stufen-Modell

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Ihr wisst wie KI im Change Management funktioniert

Ihr habt KI als besonderen Veränderungstreiber kennengelernt und wie man KI im Change Management kommuniziert

Wir haben die typischen Spannungsfelder und Widerstände bei KI Einführung kennengelernt und wie man diese professionell adressiert

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Kurzer Raum für Dinge, die euch aufgefallen sind – aus Medien, Arbeit oder Alltag.

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Gesehen

Eine Schlagzeile, ein Post oder ein Video, das hängen geblieben ist.

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Ausprobiert

Ein Tool oder Feature, das ihr diese Woche getestet habt.

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Beobachtet

Eine Veränderung bei euch, im Team oder im Unternehmen.

Format: kurze Runde im Plenum I max. 1–2 Minuten pro Person I keine Bewertung, nur Teilen

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wisst Ihr worauf es in der Führung mit KI ankommt,

habt ihr KI-Erfolgsmessung mit klaren Metriken verankert

habt ihr eure Abschlusspräsentation strukturiert begonnen

Nach diesem Tag…

...legt ihr das Fundament für eure Abschlusspräsentation.

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Zeit

Phase

Inhalt

09:00 – 09:30

Einstieg

Check-in & Wiederholung

09:30 – 11:00

Block 1

KI & Führung

11:00 – 12:00

Block 2

Erfolg messen – aber richtig: Wie misst man KI-Wirkung?

12:00 – 12:30

Mittagspause

Mittagspause

12:30 – 14:00

Block 2 Fortsetzung

Erfolg messen – aber richtig: Wie misst man KI-Wirkung?

14:00 – 16:00

Praxis

Vorbereitung eurer Abschlusspräsentation

16:00 – 16:15

Abschluss

Reflexion, Sicherung & Ausblick auf Tag 18

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Block 1: KI & Führung Block 2: Erfolg messen – aber richtig: Wie misst man KI-Wirkung?Block 3: Vorbereitung eurer Abschlusspräsentation

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1. Recap Führungsrollen in der KI-Transformation 2. Gruppenarbeit mit Szenarien

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Navigator

Driver

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Navigator: Richtung geben & Strategie gestalten Definiert Ziele, Sinn und Prioritäten für KI im eigenen Verantwortungsbereich. Übersetzt Unternehmensstrategie in konkrete Leitplanken und Fokusfelder. Kommuniziert realistisch und klar: Warum KI, wofür, was nicht. Erkennt Chancen und Risiken früh, balanciert Effizienz Verantwortung. „Ich gebe Orientierung und zeige, warum KI für uns relevant ist.“

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Driver – Umsetzung sichern & Verantwortung leben Stellt Verbindlichkeit, Tempo und Qualität in der Umsetzung sicher. Definiert klare Ziele, Zuständigkeiten und Erfolgskriterien. Prüft regelmäßig Fortschritt und lernt aus Ergebnissen. Hält Balance zwischen Konsequenz und Unterstützung. „Ich sorge dafür, dass aus Ideen Wirkung entsteht.“

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Enabler – Menschen befähigen & Lernkultur fördern Schafft Sicherheit und Raum zum Ausprobieren. Fördert Neugier, Austausch und gemeinsames Lernen. Macht Quick Wins sichtbar und stärkt Vertrauen in Veränderung. Übersetzt Strategie in Lernprozesse und Alltagserfahrungen. „Ich ermögliche, dass mein Team KI versteht, nutzt und voneinander lernt."

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Pro Gruppe ein Szenario: Welche Rolle (Navigator, Driver, Enabler oder welcher Mix) ist gefragt? Was tust du konkret? Wie versetzt du dich in die Rolle der Beteiligten/Fragenden?  45 Min Seid kreativ, nutzt die KI bei Bedarf Abschließend Vorstellung und Austausch im Plenum

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Gruppe 3 Euer Bereich bekommt die Ansage: Bitte identifiziert drei KI-Use-Cases bis Ende des Quartals. Dein Team schaut dich an.  Wie gehst du vor?

Gruppe 2 Eine Mitarbeiterin sagt: „Wenn KI das alles kann, braucht man mich bald nicht mehr. Ich mache mir Sorgen.“Wie reagierst du darauf?Welche Handlungen leitest du daraus ab?

Gruppe 1 Vor 4 Wochen: Quick Wins identifiziert. Alle begeistert. Jetzt hat keiner angefangen. Was machen wir jetzt?

Gruppe 4 „Ich weiß, wir sollen Copilot nutzen. Darf ich Claude für wichtige Projekte nehmen? Wäre viel schneller!“Was antwortest du? Welche Handlungen leitest du daraus ab?

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Leitfragen (Orientierungshilfe – nehmt die, die für euch passen) Was braucht euer Team jetzt von euch – und was davon kann keine KI leisten? Wie schafft ihr Sicherheit und Sinn, wenn sich alles verändert? Wie gestaltet ihr die Transformation aktiv, damit der Mensch nicht verloren geht Was ist hier eigentlich die wertvolle Kompetenz – und wo liegt sie? Wie gestaltet ihr Lernen und Zusammenarbeit im Team neu? Worauf basiert eure Autorität als Fach- und/oder Führungskraft, wenn Wissen so leicht verfügbar wird? Wie geht ihr mit dem Widerspruch um: Erwartung von oben vs. Realität im Team? Wie navigiert ihr zwischen Datenschutz, Frustration und echtem Nutzen?

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Einstieg: Was hat uns die KI eigentlich gebracht? Grundlagen der Erfolgsmessung für die Einführung von generativer KI

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WIE WÜRDET IHR DEN ERFOLG VON KI-EINSATZ IM UNTERNEHMEN MESSEN?

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Brainstorming: Antwortet gerne aus dem Bauch raus

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Typische Antworten – und ihre Schwächen: „Wir sparen Zeit“ → Wie viel? Womit verglichen? „Das Team ist begeistert“ → Reicht das? „Wir machen jetzt mehr“ → Mehr von was? Wäre das auch ohne KI passiert? Die meisten (KI-)Projekte verlieren an Geschwindigkeit, Investition, und Wirkung nicht, weil sie schlecht waren - sondern weil niemand sie verteidigen konnte.

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Vier Besonderheiten, die KI-Projekte schwerer messbar machen als klassische IT-Projekte: Diffuse Wirkung: KI verändert nicht einen Prozess - sondern viele kleine Tätigkeiten in vielen Köpfen Was-wäre-wenn-Problem: Ihr seht den Zustand mit KI - aber nicht den Zustand ohne. Wäre die Verbesserung auch ohne KI passiert? Durch neue Kolleg:innen, Marktveränderungen, bessere Prozesse? Qualitative Wirkungen dominieren: Bessere Texte, klarere E-Mails, schnellere Recherche – schwer in Euro umzurechnen Verhaltensänderung > Tool-Nutzung: Der Gewinn entsteht oft dort, wo Menschen anders denken - nicht wo das Tool benutzt wird Eine Online-Shop-Einführung kann man am Quartalsabschluss messen. Eine KI-Einführung muss man bewusst messbar machen.

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Ebene 1 – Aktivität Wird das Tool genutzt? Nutzungsquote, Aufrufe, aktive Nutzer:innen → Beweist: das Tool lebt Ebene 2 – Prozesswirkung Wird die Aufgabe besser/schneller? Bearbeitungszeit, Fehlerquote, Output-Menge → Beweist: das Tool hilft Ebene 3 – Geschäftswirkung Wird das Unternehmen erfolgreicher? Umsatz, Conversion, Kundenzufriedenheit, Mitarbeiterbindung → Beweist: es lohnt sich

„Was man nicht messen kann, kann man nicht steuern.“

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Aktivität ohne Prozesswirkung = teures Spielzeug Prozesswirkung ohne Geschäftswirkung = lokale Optimierung Erst alle drei zusammen = echter Erfolg Anfängerfehler: Nur Ebene 1 messen  sieht früh gut aus, stirbt nach 6 Monaten Fortgeschrittenenfehler: Direkt auf Ebene 3 springen  wirkt erst nach 12+ Monaten, verliert vorher Unterstützung

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Quantitativ - die harten Zahlen: Zeit pro Aufgabe (vorher/nachher) Output-Volumen, Fehlerquote, Conversion-Raten Kosten (Lizenzen, Trainings) vs. Einsparung Qualitativ - die weichen Wirkungen: Qualität der Outputs (Stichprobenbewertung, Peer-Review) Mitarbeiter-Zufriedenheit (Umfragen) Kundenfeedback und Selbsteinschätzung Anekdotische Evidenz – die Geschichten im Team Zahlen überzeugen die Geschäftsführung. Geschichten überzeugen das Team. Ihr braucht beides.

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Format: 15-Minuten-Gespräche mit 3–5 Nutzer:innen pro Quartal Immer dieselben drei Fragen – Vergleichbarkeit über die Zeit: 1. Wofür nutzt du das Tool inzwischen am häufigsten? 2. Was war das Beste, was du damit erreicht hast? 3. Wo lässt es dich im Stich? Was ihr daraus bekommt: Reale Use Cases (Frage 1) – oft anders als geplant Erfolgsgeschichten für die GF (Frage 2) Lücken, die ihr schließen müsst (Frage 3)

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Vorher-Nachher-Baseline 4 Wochen vor Go-Live messen, dann erneut. Funktioniert für klar definierte Prozesse (Angebote, Reports) Kontrollgruppen-Baseline Team A nutzt KI, Team B (noch) nicht - nach 3 Monaten vergleichen. Funktioniert in größeren Organisationen Self-Report-Baseline Nutzer:innen schätzen monatlich selbst ein, wie viel Zeit sie sparen. Weniger präzise - aber realistisch umsetzbar Die beste Baseline ist die, die ihr tatsächlich messt. Eine grobe Baseline ist tausendmal mehr wert als eine perfekte, die nie erhoben wurde.

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Our AI dashboard says 80% of people are using it every day.Your CFO still can't see a dollar of it.Lots of people using AI doesn’t automatically mean your business is improving.AI measurement usually starts with adoption metrics like number of users, prompts per day, licences activated.Unfortunately, it sometimes ends there as well.Those metrics matter to start, but you need to keep an eye on bigger outcomes.Because AI isn’t just a productivity tool.

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Was ist ROI

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ROI = (Nutzen – Kosten) / Kosten Kosten: Tool-Lizenzen (z. B. Claude Pro × Nutzer:innen × 12) Schulungs- und Onboarding-Aufwand Pflege-Aufwand (Prompt-Bibliothek, Assistenten-Wartung) Risiko-Kosten (DSGVO-Reviews, Compliance, Betriebsrat) Nutzen: Eingesparte Arbeitszeit × Stundensatz Zusätzlicher Output × Marge, Qualitätsverbesserung × Auftragswert Realistischer Diskont: 30–50 % Abschlag, weil nicht alle theoretischen Einsparungen real werden

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1. Spannweite statt Punktwert „Zwischen 80.000 und 140.000 € pro Jahr“ ist ehrlicher als „110.000 €“ – und politisch trotzdem stark genug 2. Annahmen offenlegen Welche Stundensätze, Nutzerzahlen, Einsparungsquote? Wer das offenlegt, wird ernst genommen. Wer eine Punktzahl präsentiert, wird zerlegt 3. „Vermiedene Kosten“ sind weicher als „eingesparte Kosten“ Wenn niemand entlassen wird, ist Zeitersparnis kein Cash-Effekt - sondern Kapazität für andere Aufgaben. Das ehrlich zu sagen, schützt euch

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Prompt-Zählerei und „Agentic Slop“ „500 Prompts pro Woche!“ – schön, aber: Was kam dabei raus? Volumen statt Wirkung z.B. Output-Qualität bricht ein Individuelle Nutzungsstatistiken im Reporting wirkt wie Überwachung, AI-Act- und Betriebsrats-Risiko Geschwindigkeit als alleinige Metrik Tempo ist nur dann Erfolg, wenn die Qualität mindestens gleich bleibt – sonst kippt sie unbemerkt

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Was ihr jetzt habt – das konzeptionelle Rüstzeug: Drei Ebenen: Aktivität, Prozesswirkung, Geschäftswirkung Quantitativ und qualitativ - beides parallel ROI ehrlich rechnen und kommunizieren Messfallen vermeiden

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Damit Feedback wirklich hilft – und nicht verletzt

1

Erst was überzeugt hat

Konkret, nicht allgemein. Was ist hängengeblieben?

2

Dann was stärker werden könnte

Konstruktiv, nicht kritisch. Mit konkreter Idee.

Kein Kommentar zur Technik

Nur zu Überzeugungskraft, Klarheit und Wirkung.

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Was wir von Euch am Ende von Modul 1 erwarten und wie ihr euch vorbereitet.

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Es geht nicht darum, den Kurs zusammenzufassen. Es geht darum zu zeigen, was ihr gelernt habt - und wohin ihr wollt.

WER?

Eure Positionierung – Hintergrund, Rolle, Branche

WAS?

Eure KI-Kernkompetenzen – belegt durch konkrete Beispiele

WOHIN?

Euer nächster Schritt – beruflich und mit KI

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1

Wer bin ich?

Was bedeutet KI für meinen beruflichen Kontext? Was bedeutet KI für meine berufliche Neuorientierung? Was sind meine Ziele?

2

Top 3 Quick Wins

Mit Prompts – konkrete Beispiele aus eurer Prompt-Bibliothek

3

2 Key Takeaways

Was nehmt ihr aus den 4 Wochen mit, das euch wirklich verändert hat?

4

Ein ausgearbeiteter Opportunity Canvas oder Use Case Canvas für einen eurer Use Cases – euer Beleg für strategisches Denken

Eure Quelle: KI-Kompetenzprofil, Prompt-Bibliothek, Toolkompass und Opportunity Canvas oder Use Case Canvas

1 Canvas

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15

Minuten

Eure Präsentation

10

Minuten

Feedback aus der Gruppe

1

Person

Im Peer-Format vor allen

Reihenfolge: Es wird ausgelost. Pausen: Kurze Pause nach zwei Präsentationen.

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✓ SO ÜBERZEUGT IHR

Wert kommunizieren – nicht Technik erklären Konkrete Beispiele zeigen statt Begriffe aufzählen Einen starken Prompt als Beleg vorführen Die ersten zwei Minuten als klaren Pitch nutzen Selbstbewusst auftreten – ihr habt vier Wochen investiert

✗ WAS IHR VERMEIDET

Jeden gelernten Begriff erklären wollen Den Kurs zusammenfassen – das interessiert niemanden Zu bescheiden sein („Ich habe nur…“) In technische Details verlieren Folien vollpacken statt klar fokussieren

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Damit Feedback wirklich hilft – und nicht verletzt

1

Erst was überzeugt hat

Konkret, nicht allgemein. Was ist hängengeblieben?

2

Dann was stärker werden könnte

Konstruktiv, nicht kritisch. Mit konkreter Idee.

3

Kein Kommentar zur Technik

Nur zu Überzeugungskraft, Klarheit und Wirkung.

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Tag 18

Präsentation bauen

Quick Wins, Prompts, Opportunity oder Use Case Canvas und Key Take aways aus den vier Wochen sammeln, Vorlage befüllen oder eigenes Format wählen.

Tag 19 + 20

Präsentieren & Feedback

15 Minuten Bühne, 10 Minuten Feedback von der Gruppe und den Dozenten.

Es gibt eine freiwillige AITI-Vorlage die Ihr nutzen könnt, wen Ihr wollt. Eigene Formate sind ausdrücklich willkommen.

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Es gibt keine formale Abschlussprüfung. Alle Teilnehmenden erhalten ihr AZAV-Zertifikat.

Die Präsentation ist ein Spiegel - kein Test. Was habe ich gelernt, wer bin ich jetzt, was kann ich zeigen?

Erinnert euch an den Moosrasen-Pitch von Tag 3

Damals 2 Minuten - mit fast keinem KI-Wissen. Jetzt 15 Minuten - mit allem was ihr seitdem aufgebaut habt: KI-Kompetenzprofil, Prompt-Bibliothek, Toolkompass, Use Cases.

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15 Minuten, die zeigen, was ihr gelernt habt.

Jede:r von euch hat eine einzigartige Kombination aus Erfahrung und neuen Fähigkeiten - das ist euer Wettbewerbsvorteil.

Material

KI-Kompetenzprofil, Prompt-Bibliothek, Use Case Canvas

Format

10 Min. Präsentation + 10 Min. Feedback im Peer-Format

Vorbereitung

Tag 18 sortieren & bauen, Tag 19 + 20 präsentieren

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[ Dein Name ]

[ Eine kurze Selbst-Positionierung in einem Satz – z.B. „Marketing-Allrounderin mit KI-Kompetenz für mittelständische B2B-Unternehmen.“ ]

15 Minuten Präsentation + 10 Minuten Feedback

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Mein Hintergrund · Was KI für meine Neuorientierung bedeutet

MEIN BISHERIGER WEG

[ Branche, bisherige Rollen, Kernkompetenzen aus deinem Berufsleben. Was hast du mitgebracht, was nicht jede:r hat? ]

WAS KI FÜR MICH BEDEUTET

[ Warum hast du dich für diesen Kurs entschieden? Was soll sich beruflich verändern? Welche Tür will KI dir öffnen? ]

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Wohin will ich – beruflich und mit KI?

KURZFRISTIG

Nächste 3 Monate

[ Konkreter erster Schritt – Bewerbung, Pilot-Projekt, internes Pitch? ]

MITTELFRISTIG

Nächste 12 Monate

[ Welche Rolle, welche Branche, welche Verantwortung willst du erreichen? ]

LANGFRISTIG

3+ Jahre

[ Wo siehst du dich – und was würdest du dann besser können als heute? ]

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Drei konkrete Aufgaben, die ich jetzt mit KI deutlich besser löse

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[ Quick Win 1 ]

[ Was war die wiederkehrende Aufgabe? Wie viel Zeit kostet sie ohne KI? ]

2

[ Quick Win 2 ]

[ Welches Tool nutzt du dafür? Welche Qualität erreichst du heute? ]

3

[ Quick Win 3 ]

[ Was ist der konkrete Mehrwert für dein Team oder deine Kund:innen? ]

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[ Aufgabe in einem Satz – z.B. „Aus Excel-Rohdaten einen kundenfreundlichen Report erstellen.“ ]

VORHER

[ Wie löst du diese Aufgabe heute ohne KI? Was kostet es an Zeit? ]

NACHHER (mit KI)

[ Was ist jetzt anders? Zeit, Qualität, Wiederholbarkeit. Welches Tool nutzt du? ]

MEIN PROMPT

[ Hier kommt dein konkreter Prompt rein – Rolle, Aufgabe, Kontext, gewünschtes Format. Genau so wie er funktioniert. ] oder Screenshot des Word-Dokumentes.

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[ Aufgabe in einem Satz – z.B. „Aus Excel-Rohdaten einen kundenfreundlichen Report erstellen.“ ]

VORHER

[ Wie löst du diese Aufgabe heute ohne KI? Was kostet es an Zeit? ]

NACHHER (mit KI)

[ Was ist jetzt anders? Zeit, Qualität, Wiederholbarkeit. Welches Tool nutzt du? ]

MEIN PROMPT

[ Hier kommt dein konkreter Prompt rein – Rolle, Aufgabe, Kontext, gewünschtes Format. Genau so wie er funktioniert. ] Oder Screenshot des Word-Dokumentes.

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[ Aufgabe in einem Satz – z.B. „Aus Excel-Rohdaten einen kundenfreundlichen Report erstellen.“ ]

VORHER

[ Wie löst du diese Aufgabe heute ohne KI? Was kostet es an Zeit? ]

NACHHER (mit KI)

[ Was ist jetzt anders? Zeit, Qualität, Wiederholbarkeit. Welches Tool nutzt du? ]

MEIN PROMPT

[ Hier kommt dein konkreter Prompt rein – Rolle, Aufgabe, Kontext, gewünschtes Format. Genau so wie er funktioniert. ] oder Screenshot des Word-Dokumentes.

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Was ich aus 4 Wochen mitnehme – und nie wieder vergessen werde

1

[ Erstes Takeaway in einem Satz ]

[ Warum ist das für dich relevant geworden? Was hat sich konkret verändert in deinem Denken oder Arbeiten? ]

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[ Zweites Takeaway in einem Satz ]

[ Was wirst du anders machen? Was würdest du jemand anderem davon weitergeben? ]

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[ Use-Case-Titel – z.B. „KI-gestütztes Reporting-Dashboard für Vertrieb“ ]

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[ Use-Case-Titel – z.B. „KI-gestütztes Reporting-Dashboard für Vertrieb“ ]

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Was ich konkret als Nächstes tue – und was ich suche

[ Mein nächster konkreter Schritt in einem Satz ]

[ Beruflich · mit KI · konkret und realistisch ]

WAS ICH SUCHE

[ Eine konkrete Bitte an die Gruppe – Kontakt, Feedback, Hinweis auf Stelle/Projekt, gemeinsame Arbeit. Wer dir jetzt helfen kann, hilft dir nur, wenn er weiß wobei. ]

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Das nehmen wir mit

Rollenverständnis: Welche Rolle (Navigator, Driver, Enabler oder welcher Mix) ist gefragt? Return on Invest (ROI) von KI muss sich nicht ausschlißlich in Geld oder Zeitersparnis zeigen. Denkt an Prozesse, Verfügbarkeit von Wissen, etc.

Messfallen beachten: Mehr Prompts ≠ automatisch mehr Effizienz

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Vorbereitung der Abschlusspräsentationen

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