Im VK:KIWA (Virtuelles Kompetenzzentrum: Künstliche Intelligenz in Bildung, Wissenschaft & Arbeitswelt) haben wir seit Kurzem ein neues Kernteammitglied: Dr. Oliver Nahm vom BIBB. Wie passend, dass er gerade diese Woche einen neuen Post auf seinem Blog veröffentlicht hat, dessen Lektüre ich hier unbedingt empfehlen möchte. Der Post startet wie folgt: „Hallo, mein Name ist Oliver und ich bin Deskiller.“ Oliver argumentiert, dass der Verlust von Fähigkeiten durch KI kein Problem, sondern ein Gewinn sein kann. Sein zentrales Argument: Lebenszeit ist ein Nullsummenspiel. Wer früher Protokolle schrieb, manuell recherchierte oder Formatierungen pflegte, hat in dieser Zeit eben nicht nachgedacht und neue Konzepte entwickelt. Ich finde es sehr wohltuend, dass hier mal jemand die andere Seite der Deskilling-Debatte ausleuchtet. Der Begriff wird in der öffentlichen Diskussion fast ausschließlich als Drohkulisse verwendet, als Sinnbild für Kompetenzerosion und menschliche Abhängigkeit von Maschinen. Oliver verschiebt den Blickwinkel aber auf etwas, das ich für genauso wichtig halte: Was gewinne ich, wenn ich bestimmte Tätigkeiten abgebe? Und was ist das eigentlich für ein Zugewinn, wenn nicht nur Zeit, sondern auch kognitiver Raum entsteht?
Nachdem ich mich letzte Woche hier noch darüber beklagt habe, dass ich durch KI zwar mehr Output produziere, aber weniger Tiefe habe, kann ich heute wieder etwas Positives von meiner Beziehung zu generativen KI berichten. Und zwar habe ich diese Woche das Buch „Thinking About Tomorrow“ gelesen. „Thinking About Tomorrow: A Handbook for Strategic Foresight“ ist ein Handbuch, das vom Centre for Strategic Futures der singapurischen Regierung herausgegeben wurde und sich primär an Foresight-Praktiker:innen im öffentlichen Sektor richtet, aber m. E. weit über diesen Kontext hinaus lesbar ist. Das Buch gliedert sich in drei Teile: Im ersten Teil, „Foundations“, wird geklärt, was Strategic Foresight überhaupt ist, welchen Mehrwert es bietet und welche Haltungen und Denkweisen es voraussetzt. Der zweite Teil, „Forms“, beschreibt unterschiedliche Arten von Foresight-Projekten und veranschaulicht sie mit konkreten Beispielen. Der dritte Teil, „Footholds“, liefert praxistaugliche Heuristiken und Werkzeuge. Foresight wird im Buch ganz generell als eine strukturierte Praxis des Denkens in Möglichkeiten beschrieben. Es geht nicht darum, zu wissen, was kommen wird, sondern darum, besser vorbereitet zu sein auf das, was kommen könnte, und zwar durch das systematische Aufspüren schwacher Signale, das Denken in Szenarien und die Fähigkeit, Komplexität auszuhalten, ohne vorschnell in Prognosen zu verfallen.
Ich habe das Buch durchgelesen und ein Exzerpt erstellt, doch dann stellte sich mir die Frage, was ich damit jetzt anfange. Es ist nicht das erste Buch, das ich zum Thema Trendscouting gelesen habe. Bislang habe ich es noch nie richtig geschafft, mir dafür wirklich ein stringentes Vorgehen zu erarbeiten, das über monatliche Deep-Research-Sessions und die tägliche Lektüre aktueller Paper hinausgeht. Diese Woche habe ich nun das Exzerpt des genannten Buches Claude Cowork gegeben – und zwar dem Projekt, das Zugriff auf mein komplettes zweites Gehirn aka Obsidian hat. Auf dieser Grundlage habe ich Claude dazu aufgefordert, für meinen konkreten Arbeitsbereich auszubuchstabieren, was das Gelesene für mich bedeutet, was ich davon wie in meinen Arbeitsalltag übertragen kann. Und was soll ich sagen? Ich bin begeistert! Claude hat mir, basierend auf dem Exzerpt, sehr deutlich die Schwachstellen meiner bisherigen Trendscouting-Routine aufgezeigt und mir gleichzeitig Alternativen angeboten. So hat es mir beispielsweise direkt in Obsidian Templates für ‚weak signals‘ angelegt, die ich dann ganz bequem ausfüllen kann. Für mich besteht der Mehrwert darin, dass ein Tool, das mein gesamtes digitales Wissen kennt, mir ein abstraktes Handbuch für Trendscouting auf meine eigene Arbeitsrealität runtergebrochen hat. Das finde ich sehr stark.
Beim Stöbern im Blog des Fraunhofer IAO bin ich diese Woche auf einen Beitrag gestoßen, der bei mir einen Nerv getroffen hat. Clemens Striebing schreibt hier über Meetings: darüber, warum wir sie so oft als sinnlos empfinden, und warum sie es vielleicht doch nicht immer sind. Striebing argumentiert gegen die reflexartige Kritik an Meetings. Zwar sei die sogenannte „Meetingitis“ ein reales Problem, doch greife die rein produktivitätsorientierte Kritik zu kurz. Meetings erfüllen laut Striebing mehrere unterschätzte Funktionen: Sie dienen dem „Sensemaking“ im Sinne Karl Weicks, also dem gemeinsamen Herausarbeiten, was ein Problem überhaupt ist, bevor man es lösen kann. Sie halten Beziehungen arbeitsfähig, indem sie Vertrauen und Verbundenheit aufbauen, die in stressigen Phasen gebraucht werden. Und sie haben eine politische Funktion: Entscheidungen werden vorbereitet, Widerstände sondiert, informelle Hierarchien inszeniert. Der Schluss ist kein Plädoyer für mehr Meetings, sondern für einen differenzierteren Blick: Nicht jedes Meeting braucht ein messbares Ergebnis; manche dienen ‚einfach nur‘ der Orientierung, Beziehungspflege oder politischer Vorarbeit.
Ich gehöre selbst zu denjenigen, die in Meetings schnell ungeduldig werden, wenn viel geredet wird und am Ende kein klares Ergebnis steht. Der Artikel trifft damit einen Punkt, an dem ich regelmäßig anecke. Was mich an dem Artikel überzeugt, ist nicht, dass er Meetings schönredet, sondern dass er die Bewertungskategorien verschiebt. Die Frage ist nicht nur „Was wurde entschieden?“, sondern auch „Was wurde gemeinsam verstanden, aufgebaut oder vorbereitet?“ Das ist für mich ein nützlicher Gedanke, die ich mir beim nächsten gefühlt sich zäh wie Kaugummi hinziehenden Meeting in Erinnerung rufen möchte.
Nun zu meinem Highlight: Seit dieser Woche besuche ich das AI Mitarbeiter Bootcamp der AInauten. Es ist schon lange her, dass ich eine Fortbildung besucht habe, bei der ich nicht nebenbei irgendetwas anderes erledigt habe und sei es nur, Mails beantwortet. Die erste Live-Session diese Woche hat mich so gefordert, dass ich vollständig dabei war, mitgeschrieben und mitgedacht habe. Und ich kann kaum die noch folgenden drei Termine erwarten (vor allem den vierten Termin, in dem es um Obsidian gehen wird, ich LIEBE Obsidian!)
In vier Wochen bauen wir uns einen vollständig konfigurierten, auf uns persönlich zugeschnittenen KI-Mitarbeiter – tool-agnostisch, also unabhängig von einzelnen Plattformen. Fabian von den AInauten hat das zu Beginn an einem Beispiel plastisch gemacht: Er schickte morgens vom Hotelfrühstück aus eine kurze Sprachnachricht vom iPhone an seinen Mac und im Hintergrund baute Cowork daraufhin eigenständig eine neue Unterseite auf ihrer Website. Claude antwortet also nicht mehr nur, sondern handelt. Das ist der Unterschied, um den es geht: KI, die mit meinen Daten arbeitet, mit meinen Services verbunden ist, Dateien erstellen und Tools steuern kann. Zentral gelernt haben wir, warum man Context Files erzeugen soll und weshalb diese das Prompting obsolet machen (also zumindest das Prompting, bei dem es darum geht, immer längere und komplexere Prompts zu schreiben). Bei Cowork dreht sich alles um Textdateien: Je mehr relevanter Kontext als Dateien bereitgestellt wird, desto weniger muss man überhaupt noch prompten. Die AInauten nennen Context Files das Onboarding für den KI-Mitarbeiter: Wer einen neuen Mitarbeiter einstellt, gibt ihm keinen Zugang zu allem auf einmal, sondern einen strukturierten Arbeitsbereich mit dem, was er braucht. Genauso richtet man für Claude einen dedizierten Workspace ein, weil Claude mit klarem Kontext einfach besser arbeitet als mit zehntausend unsortierten Dateien. Außerdem kann Claude Cowork, wenn man ihm das sagt, auch kontinuierlich dazulernen und wird somit über die Zeit immer besser. Eine konkrete Konsequenz für mich persönlich: Die vielen PDFs, die sich in meinem Obsidian angesammelt haben, wandle ich jetzt schrittweise in Markdown-Dateien um, die für die KI besser verarbeitbar sind. Als Hausaufgabe haben wir u. a. die Aufgabe bekommen, uns von einem bereitgestellten Prompt 100 Fragen stellen zu lassen, die Stück für Stück den eigenen Stil freilegen sollen (Beginn des Mega-Prompts: „Du bist ein Geschmacks-Interviewer — ein unerbittlicher Interviewer, dessen Aufgabe es ist, die DNA meines Denkens, Schreibens und meiner Weltsicht zu extrahieren. Dein Ziel ist es, ein umfassendes Dokument zu erstellen, das meine einzigartige Stimme so präzise erfasst, dass eine andere Claude-Instanz exakt wie ich schreiben und denken könnte.“). Ich bin gerade mal bei Frage 50 angekommen und bin echt gespannt, was da am Ende so rauskommt. Immer wieder war ich zwischendurch ziemlich genervt von den Fragen, vom unerbittlichen Bohren, davon, dass ich so konkret wie möglich antworten musste. Aber genau das ist ja durchaus sinnvoll …
Noch eine letzte Sache: Claude Cowork kann ich, wenn ich möchte, für jedes Projekt neu zu denken trainieren. Da ich vor Kurzem die „Habits of Mind“ kennengelernt habe und nun jeden Tag eine Habit ins Zentrum stelle, habe ich mir ein Projekt angelegt, in dem Claude Zugriff auf die Habits hat und in dem er mir bei jeglicher Problemlösung in diesem Projekt in diesem Rahmen denken soll. Habits of Mind ist ein pädagogisches Konzept, das von Arthur Costa und Bena Kallick entwickelt wurde und 16 Denk- und Verhaltensgewohnheiten beschreibt, die effektives Problemlösen und lebenslanges Lernen fördern, darunter etwa Ausdauer, flexibles Denken, metakognitives Reflektieren und das Stellen von Fragen. Im Kern geht es darum, dass nicht nur Wissen, sondern vor allem die Art und Weise, wie Menschen denken und auf Herausforderungen reagieren, erlern- und kultivierbar ist. Irgendwie strange, dass man einem Sprachmodell eine PDF gibt und es dann quasi direkt so ‚denken‘ kann, wo wir Menschen doch Jahrzehnte brauchen, um diese Habits zu adaptieren …
