Artifical Intelligence – Management 4.0

Attention Collective Mind: Der zentrale Transformer Mechanismus angewendet auf soziale Systeme

Kurzfassung: Der Blogbeitrag ‚Attention Collective Mind‘ adaptiert den aus der KI bekannten QKV-Attention-Mechanismus (Query, Key, Value) innovativ für soziale Systeme und das agile Team-Management. Die Teamdynamiken werden als Prozess dargestellt, bei dem eine ‚Systemtemperatur‘ die kollektive Aufmerksamkeitsverteilung regelt. Eine zu niedrige Temperatur führt demnach zu kognitiver Erstarrung (Gruppendenken), während eine zu hohe Temperatur in ‚Information Overload‘ und basisdemokratischem Chaos mündet. Das mathematische Modell berechnet unter Berücksichtigung von Arbeitslast, sozialer Reibung und einer ‚Burnout-Strafe‘ das optimale Betriebsfenster für Teams. Damit schlägt der Text eine Brücke zwischen maschinellem Lernen, statistischer Physik, der Global Workspace Theory des Bewusstseins und Management 4.0.

Dieser Blogbeitrag wurde mit Hilfe von Gemini 3 Pro erstellt! Das Bild wurde mit Gemini erstellt.

Als im Jahre 2017 das Transformer Modell ‚Attention is all you need‘ der Künstlichen Intelligenz veröffentlicht wurde [1], habe ich intuitiv die Verbindung zu unserem Transformer Modell der Kommunikation hergestellt, das wir in unserem Buch ‚Die Collective Mind Methode‘ aus dem Jahre 2009 vorgestellt haben [2]. – Jedoch war mir damals der mathematische Zusammenhang nicht bewusst: Die Erfinder des Transformer Modells verwenden in ihrem Modell eine Sprache, wie man sie aus der Datenbank-Abfrage kennt: Eine Query (zum Beispiel ein Satz, oder ein Wort) stellt eine Anfrage an ein neuronales Netzwerk. In dem neuronalen Netzwerk werden Antworten (Key’s) ermittelt, die wahrscheinlich zur Query passen. Der Key, der am wahrscheinlichsten passt, wird mit einem resultierendem (Mehr-) Wert (Value) angezeigt. Zum Beispiel könnte ein Query-Wort ‚Bank‘ lauten, ein Key-Wort könnte ‚Geld‘ lauten, dann ergäbe sich als Wert ‚Bankhaus‘ und nicht ‚Sitzbank‘, wenn die Kontexte, in dem Query und Key stehen, dies wahrscheinlicher machen. Dieser QKV Mechanismus ist die Basis des Large Language Transformers.
Ähnliches geschieht in dem Collective Mind Transformer Modell: Hier sind Query und Key zwei Gesprächspartner, die mit ihren Persönlichkeiten (Big Five, Werte, Glaubenssätzen und aktueller Stimmung) kommunizieren und je nach Kommunikationsverlauf (Kontext) einen (Mehr-) Wert erzeugen.

Query (Q), Key (K) und Value (V) werden in neuronalen Netzwerken als hochdimensionale Vektoren dargestellt. Über das Training der neuronalen Netzwerke wird der sprachliche Kontext iterativ und selbstkonsistent als Tensoren (Matrizen) aufgebaut. Der sprachliche Kontext verändert die Bedeutung von Query, Key und Value: Mathematisch ausgedrückt heißt dies, dass die QKV-Vektoren mit jeweils einer spezifischen Matrix ( $W_Q, W_K, W_V$ ) multipliziert werden und dadurch kontextspezifische QKV-Vektoren entstehen. Die Frage, wie gut der kontextspezifische Key zur Query passt, wird über die Ähnlichkeit der beiden Vektoren beantwortet. Die Ähnlichkeit zweier Vektoren wird über deren Vektorprodukt definiert. Damit ergibt sich die Attention als Funktion, die das QK-Vektorprodukt als Wahrscheinlichkeiten ausdrückt, multipliziert mit dem (Mehr-) Wert Vektor V. Die Funktion, die Ähnlichkeiten in Wahrscheinlichkeiten umwandelt, ist die sogenannte softmax-Funktion, eine spezielle Form der Boltzmann Verteilung. – Ich verweise schon hier auf Anhang 1, in dem die Mathematik des Attention Mechanismus, angewendet auf den Collective Mind, beschrieben ist. – Später habe ich die Grundidee des Collective Mind Transformer Modells auf die Erstellung des Collective Mind über Sprach-Ähnlichkeitsanalysen angewendet. Im Anhang 2 findet sich eine mathematische Analyse des Zusammenhangs zwischen diesem Collective Mind Modell und dem hier vorgestellten QKV Attention Collective Mind Modell.

Ziel dieses Blog-Beitrages ist es, den QKV Mechanismus auf soziale Systeme zu übertragen und für den Collective Mind einen Attention Mechanismus an Hand eines Toy Modells zu entwickeln.

Die Übertragbarkeit des QKV-Mechanismus auf den Collective Mind wurde mir erst mit der Anfang März 2026 erschienen Veröffentlichung ‚Large Electron Model: A Universal Ground State Predictor‘ [3] bewusst. Diese Veröffentlichung hat meines Erachtens ein enormes Potential für die wissenschaftliche Community, denn sie bringt Quantenmechanik und KI auf eine sehr interessante Weise zusammen: Die Autoren haben nämlich das QKV-Konzept auf die Berechnung von (hoch-) korrelierten Elektronen angewendet: Ein Elektron sendet mit seinen Eigenschaften eine Query an all die anderen Elektronen, diese antworten mit ihren Key-Eigenschaften und es wird eine resultierende Wechselwirkung, der Value, erzeugt. Da alle Elektronen von allen anderen abhängen, also eine (hohe) Gesamt-Korrelation vorliegt, sind alle Elektronen Eigenschaften iterativ über eine Zielfunktion, die Hamiltonfunktion, selbstkonsistent zu ermitteln. Da wir es hier mit einem quantenmechanischen System zu tun haben, erfolgt die iterative Ermittlung der Grundzustandsenergie der Hamiltonfunktion über die Variation der quantenmechanischen Wellenfunktion. Die quantenmechanische Wellenfunktion wird in dem Large Electron Model über ein neuronales Netzwerk, das den QKV-Mechanismus abbildet, modelliert. Dies ist ein völlig neuer Ansatz des Quanten Computing, der die bisherigen Quanten Computing Methoden – man siehe hierzu die zwei letzten Blog Artikel zum Thema ‚Quantum Asset Portfolio Optimisation‘ – enorm bereichern wird.

Das Large Electron Model legt die Vermutung nahe, dass der QKV Attention Mechanismus ein universeller Mechanismus ist, um komplexe Wechselwirkungen zu beschreiben. – Also auch die Wechselwirkung in einem sozialem System, zum Beispiel einem Team.

Ich beschreibe, wie schon sehr oft in den vorhergehenden Blog-Beiträgen, die Persönlichkeit der Teammitglieder als Vektoren bestehend aus Big Five, einem Wertekanon, ggf. Glaubenssätzen und deren Stimmung (Stress, Fokus, Motivation). Big Five und Wertekanon sind eher statische Größen. Glaubenssätze und Stimmung können durch den Kontext geändert werden. Jedes Teammitglied kann als ‚Query‘ im Team agieren und die anderen restlichen Teammitglieder agieren als ‚Key‘. Durch die Interaktion von ‚Query‘ und ‚Key‘ entsteht ein komplexer Kontext mit starken Verhaltens-Korrelationen zwischen den Teammitgliedern. Um den komplexen Kontext zu erfassen, werden die selbstkonsistent ermittelten Matrizen ( $W_Q, W_K, W_V$ ) eingesetzt. In diesem Beitrag verwende ich (noch) keine neuronalen Netzwerke, sondern bilde diese lediglich direkt als Matrizen ab. Damit haben wir ein Toy Model, das aber gerade deswegen gute Einblicke in den Attention Mechanismus erlaubt. – Ich verweise wieder auf Anhang 1, in dem die Mathematik des Attention Mechanismus, angewendet auf den Collective Mind, beschrieben ist.

Ich skizziere die Grundlagen des Attention Collective Mind:

Klassisches Projektmanagement rechnet Individuen oft als FTEs (Full Time Equivalents) zusammen. Man geht davon aus, dass Person A ihre Arbeit macht, unbeeindruckt vom Rest, und spürt nur einen ‚Durchschnittsdruck‘ des Teams.
In einem echten, agilen Team hängt die Leistung von Person A extrem davon ab, was Person B gerade tut, wie Person C heute gelaunt ist und wer gerade im Raum ist. Der Collective Mind ist hochgradig korreliert. Wenn ein Entwickler das Team verlässt, ändert sich die Dynamik aller anderen schlagartig – genau wie bei korrelierten Elektronen.
Der Attention-Mechanismus ( $W_Q, W_K, W_V$ ) bildet die korrelierte Team-Kommunikation ab. Hier ein Beispiel:
Query ( $W_Q$ – Die Suchanfrage – „Was brauche ich?“): Jedes Teammitglied sendet kontinuierlich – oft unbewusst – Signale aus. Ein Teammitglied steht vor einem Problem oder hat ein emotionales Bedürfnis: „Ich komme hier nicht weiter, wer kann helfen?“ oder „Ich brauche psychologische Sicherheit.“
Key ( $W_K$ – Das Angebot– „Was biete ich?“): Gleichzeitig strahlen Teammitglieder ihre aktuellen Zustände und Fähigkeiten ab: „Ich bin ruhig und analytisch“, „Ich habe freie Kapazitäten“, „Ich bin der Teufelsadvokat“, „Ich habe Expertise in Datenbanken“ oder „Ich bin heute ein geduldiger Zuhörer.“
Value ( $W_V$ – Der Einfluss): Wenn Query und Key matchen (der Attention-Score hoch ist), fließt Information und Energie. Die beteiligten Teammitglieder passen ihren Zustand an. In hochfunktionalen Teams (also einem Collective Mind) haben die Mitglieder gelernt, ihre $W_Q$ und $W_K$ so aufeinander abzustimmen, dass sie sich perfekt ergänzen.
Das Pauli-Prinzip als Rollen-Differenzierung: Zwei Elektronen dürfen niemals im exakt gleichen Zustand sein. Das lässt sich extrem gut auf die Gruppendynamik anwenden:
Menschen in kleinen Gruppen suchen instinktiv nach einer einzigartigen Rolle (Nischenbildung). Wenn zwei Personen versuchen, die exakt gleiche informelle Rolle einzunehmen (z. B. beide wollen der unangefochtene ‚Alpha-Entscheider‘ oder der ständige ‚Devil’s Advocate‘ sein), entsteht massive Reibung (Abstoßung).
Damit das Team funktioniert, zwingt der Collective Mind das Team in eine Antisymmetrie: Die Mitglieder differenzieren sich, ordnen sich an und übernehmen komplementäre Rollen, damit das System nicht kollabiert.
Das Variationsprinzip als Kultur- und Strukturbildung: Die Elektronen suchen den energetischen Grundzustand (die geringste Reibung). Auch Teams durchlaufen Formierungsphasen (Tuckman-Modell: Forming, Storming, Norming, Performing), um ’soziale Reibung‘ und ‚kognitive Last‘ zu minimieren.
– Der Hamilton-Operator: Das ist die Unternehmensstruktur, das Ziel des Sprints, die Deadlines und der äußere Druck.
– Scrum Master und Agile Coaches sind im Grunde Optimierungsalgorithmen. In Retrospektiven helfen sie dem Team, seine internen Kommunikationsgewichte (die Art, wie Queries und Keys formuliert werden) minimal anzupassen, damit die Zusammenarbeit im nächsten Sprint reibungsloser (energetisch tiefer) abläuft. Das Team probiert also verschiedene Arbeitsweisen und Interaktionen aus, bis es einen Zustand erreicht, in dem es mit dem äußeren Druck am besten umgehen kann.
Wo die Analogie ihre Grenzen hat: Menschen sind (wahrscheinlich) komplexer als Quantenteilchen.
Elektronen sind ununterscheidbar: In der Physik ist jedes Elektron exakt gleich. In einem Team bringt jeder Mensch eine völlig andere Historie, Neurodiversität und externe Probleme (z. B. Stress zu Hause) mit.
Elektronen haben keinen freien Willen: Ein physikalisches System fällt unweigerlich in den Grundzustand. Ein menschliches Team kann sich jedoch in einem toxischen ‚lokalen Minimum‘ verfangen (z. B. einer Kultur des Schweigens und der Angst), aus dem es sich ohne externe Hilfe (wie einen Agile Coach oder Scrum Master) nicht mehr befreien kann, selbst wenn ein besserer Zustand möglich wäre.

Auf dieser Basis bilde ich jetzt das Toy Model mit 3 Personen und folgendem Persönlichkeitsmodell:

Big Five, Values (Werte) und State of Mind (Stimmung) haben folgende Struktur. Glaubenssätze habe ich der Einfachheit wegen weggelassen.

big_five (konstant) =[Offenheit, Gewissenhaftigkeit, Extraversion, Verträglichkeit, Neurotizismus]
values (konstant) = [Autonomie, Sicherheit, Innovation]
State of mind (variabel) = [Stress, Fokus, Motivation]

Diese drei Persönlichkeitsaspekte werden zu einem Vektor mit 11 Elementen konkateniert.

Wie so oft schon, besteht das Team aus den Mitgliedern Alice, Bob und Charlie (alle Persönlichkeitsdimensionen liegen zwischen -1 (niedrig) und 1 (hoch)):

alice = TeamMember(„Alice (Kreativ/Chaotisch)“, big_five=[0.8, –0.6, 0.5, 0.2, 0.4], values=[0.9, –0.5, 0.8], state_of_mind=[0.8, –0.2, 0.5]) # Gestresst, unkonzentriert

bob = TeamMember(„Bob (Struktur/Ängstlich)“, big_five=[-0.4, 0.9, –0.2, 0.5, 0.7], values=[-0.8, 0.9, –0.5], state_of_mind=[0.2, 0.8, –0.4]) # Fokussiert, aber demotiviert

charlie = TeamMember(„Charlie (Agile Coach/Ruhepol)“, big_five=[0.2, 0.5, 0.8, 0.9, –0.8], values=[0.5, 0.5, 0.5], state_of_mind=[-0.9, 0.9, 0.9]) # Sehr entspannt, hoch motiviert

Ich versuche mit der folgenden chronologische Zusammenfassung die Modell-Evolution des Attention Collective Mind Modells zu skizzieren. – Wie schon in vorherigen Blog-Beiträgen waren hunderte von Mensch-KI Einzel-Kommunikationen notwendig:

Stufe 1: Das statische Netzwerk

Wir starteten mit drei Archetypen (Alice/Chaos, Bob/Struktur, Charlie/Coach), die jeweils durch Vektoren (Big Five, Werte, Stimmung) definiert waren. Sie interagierten über den QKV-Attention-Mechanismus (Query, Key, Value). Die Kommunikations-Matrizen ( $W_Q, W_K, W_V$ ) wurden zufällig initialisiert. Das Team simulierte 1000 Tage (kann man als 1000 Dailys verstehen) der Zusammenarbeit für eine schwierige Aufgabenstellung (d.h. vergleichsweise hohe Energie), ohne dass diese Matrizen jemals angepasst wurden.

Erkenntnisse & Highlights:

Destruktive Interferenz: Das System fand ein toxisches Gleichgewicht. Alices Stress fror beim absoluten Maximum (1.00) ein, Bobs Motivation beim absoluten Minimum (-1.00).
Das Kommunikations-Paradoxon: Das Modell bewies mathematisch, dass ständige Kommunikation (Dailys) Konflikte nicht löst, wenn die zugrundeliegenden Regeln dysfunktional sind. Es führt zu ‚Quiet Quitting‘ und Burnout.

Stufe 2: Die naive Retrospektive

Wir implementierten Charlie als einen Agilen Coach. Alle 14 Tage fand eine Retrospektive statt. Der Optimierungs-Algorithmus (Hill Climbing) durfte die Kommunikations-Matrizen in der Retrospektive minimal anpassen, um die Gesamtenergie des Teams zu senken. Die Zielfunktion achtete nur auf das Team-Ergebnis: Energie = Arbeitslast + Reibung – Synergie.

Erkenntnisse & Highlights:

Reward Hacking & Goodhart’s Law: Das Team erreichte auf dem Papier schnell „Harmonie“ (die Energie sank drastisch). Doch der Blick auf die Vektoren zeigte einen Albtraum: Die (Matrix-) KI hatte gelernt, Konflikte zu vermeiden, indem sie Alice zwang, sich komplett anzupassen. Ihr Stress stieg auf 1.00.
Toxische Positivität: Wir sahen, wie ein Algorithmus (oder ein ‚blindes‘ Management) ein System ‚hackt‘, indem es reibungslose Abläufe auf dem Rücken der mentalen Gesundheit einzelner Individuen erzwingt.

Stufe 3: Der holistische Collective Mind (Die Burnout-Strafe)

Wir reparierten die Zielfunktion des Coaches. Die Energie-Formel wurde um einen entscheidenden Faktor erweitert: die Burnout-Strafe ( $E_{burnout}$ ). Das System wurde nun mathematisch extrem hart bestraft, wenn bei einem Individuum nach dem Meeting der Stress stieg oder die Motivation sank.

Erkenntnisse & Highlights:

Die Storming-Phase: Das System durchlief plötzlich reale psychologische Phasen. Weil die alte toxische Harmonie nun „verboten“ war, explodierte die Energie anfangs, und das Team fiel in ein Motivationsloch, bevor es lernte, sich neu zu verdrahten.
Das Pauli-Prinzip (Entkopplung): Um Alices Stress zu senken, wählte das Netzwerk eine geniale Strategie: Es senkte Bobs Fokus auf Alice. Das Modell lernte, dass Struktur (Bob) und Chaos (Alice) kognitiv entkoppelt werden müssen, damit beide in ihrer Domäne entspannt und motiviert bleiben können.
Die Heilung: Am Ende (Tag 1000) fiel Alices Stress auf das absolute Minimum (-1.00). Das System hatte psychologische Sicherheit gelernt.

Stufe 4: Die Thermodynamik der Agilität (Die Temperatur-Skalierung)

Wir schauten uns die Mathematik genauer an und integrierten die originale Skalierung des KI-Papers (Vaswani et al.) in die Softmax-Funktion: Die Division durch die Temperatur $T$ (die Wurzel der Vektor-Dimensionen $\sqrt{d_k}$ ).

Erkenntnisse & Highlights:

Die Boltzmann-Isomorphie: Wir stellten fest, dass der Attention-Mechanismus der KI mathematisch absolut identisch mit der Boltzmann-Verteilung aus der Thermodynamik ist.
Der Regler für Groupthink vs. Chaos: Ist die Temperatur zu niedrig ( $T \to 0$ ), friert das System ein. Es entsteht eine ‚Winner-takes-all‘-Diktatur (strikter Groupthink), abweichende Meinungen werden zu 100 % ignoriert.
Ist die Temperatur zu hoch ( $T \to \infty$ ), entsteht völliges Chaos (Rauschen). Alles wird gleich gewichtet, das Team kann sich nicht mehr fokussieren.
Erkenntnis: Als Führungskraft (oder Algorithmus) muss man die Temperatur genau kalibrieren, um den gesunden Collective Mind in der Schwebe zwischen Fokus und Diversität zu halten.

Die nachfolgenden drei Abbildungen zeigen die zeitlichen Verläufe des Attention Collective Mind unter Berücksichtigung aller bisherigen Erkenntnisse durch einen Senior Coach für verschiedene Temperaturen. In der jeweils linken Teil-Abbildung sind die Persönlichkeitsverläufe der drei Teammitglieder zu sehen und die Team-Energie. Da wir die physikalische Notation für Energie verwenden, bedeutet niedrige Energie ‚Collective Mind‘ ist (gut) ausgebildet. In der jeweils rechten Teil-Abbildung ist für den Tag = 100 und die ausgewählte Temperatur die Attention-Verteilung im Team zu sehen.

Abbildung 1: Systemverhalten bei extrem niedriger vs. moderater Temperatur. Die Abbildung kontrastiert zwei Simulationen. Das obere Panel ( $T=0.10$ ) zeigt ein eingefrorenes System: Die Softmax-Funktion forciert einen ‚Winner-Take-All‘-Zustand, bei dem 100 % der Aufmerksamkeit auf eine Person (Bob) entfallen. Dies führt zu einer dauerhaft maximierten System-Spannung (schwarze Linie), da kognitive Reibung nicht iterativ gelöst werden kann. Das untere Panel ( $T=0.50$ ) zeigt ein funktionales System: Bei moderat erhöhter Temperatur kann der Algorithmus die Spannung nach einer initialen Findungsphase auf ein Minimum reduzieren. Die Aufmerksamkeit (rechts) ist stark priorisiert (Charlie 80,8 %), lässt aber abweichende Signale (Alice 18,4 %) zu, was eine konstruktive Anpassung ermöglicht.

Abbildung 2: Das optimale Betriebsfenster. Dargestellt sind zwei Modellläufe im voll funktionalen Temperaturkorridor: $T=0.50$ (war schon in der vorherigen Abbildung 1 enthalten, wird hier des unmittelbaren Vergleiches wegen nochmals gezeigt) oben und $T=1.00$ unten. In beiden Konfigurationen gelingt es dem Optimierungsalgorithmus, die anfängliche System-Spannung erfolgreich abzubauen und das Team in ein stabiles High-Performance-Gleichgewicht zu führen. Die Attention-Verteilungen (rechts) belegen einen gesunden Collective Mind: Es etabliert sich eine klare inhaltliche Priorisierung (z. B. 73,0 % für Alice bei $T=1.00$ ), ohne den kognitiven Raum für die anderen Teammitglieder vollständig zu schließen. Dies ist die mathematische Voraussetzung für Arbeitsteilung und asynchrone Autonomie.

Abbildung 3: Informationsüberlastung und Systemkollaps bei hoher Temperatur. Diese Simulationen belegen die dysfunktionalen Effekte einer zu hohen Systemtemperatur. Das obere Panel ( $T=2.00$ ) zeigt ein instabiles Team: Die Aufmerksamkeit verteilt sich zunehmend breiter (52 % zu 38 % zu 10 %), wodurch das System stark oszilliert und kein dauerhaftes Minimum findet. Das untere Panel ( $T=3.00$ ) zeigt den vollständigen Systemkollaps: Die Aufmerksamkeitsverteilung nähert sich einer Gleichverteilung (Rauschen) an, bei der jedes Signal im Raum fast identisch gewichtet wird (39 % zu 39 % zu 22 %). Das System verliert durch diesen ‚Information Overload‘ seine Handlungsfähigkeit; die System-Spannung (Energie) eskaliert auf den Maximalwert und stagniert dort unlösbar.

Der QKV-Attention-Mechanismus zeigt: Ein Team scheitert nicht nur an zu wenig Kommunikation, sondern auch an falsch skalierter Kommunikation. Ist die Temperatur zu niedrig, erstarrt das Team in einer Diktatur. Ist sie zu hoch, verdampft es im Basisdemokratie-Chaos. Die wahre Kunst agiler Führung ist es, den Thermostaten genau so einzustellen, dass ein starker Fokus möglich ist, ohne die Diversität im Raum komplett stummzuschalten.

Wenn wir sehen, dass ein agiles Team durch den QKV-Mechanismus (Query, Key, Value) plötzlich berechenbar wird, drängt sich eine weitreichende Frage auf: Ist dieser Algorithmus mehr als nur ein technischer Trick für Künstliche Intelligenz?

Oft werden moderne KIs abfällig als ’stochastische Papageien‘ oder reine Statistik-Maschinen bezeichnet. Doch das greift zu kurz. Klassische Statistik schaut immer in den Rückspiegel – sie interpoliert vergangene Daten. Der Attention-Mechanismus hingegen macht aus einer KI eine Wahrscheinlichkeits-Maschine. Genau wie in der Quantenmechanik baut das System in Echtzeit einen multidimensionalen Möglichkeitsraum auf. Die Antwort befindet sich in einer Superposition, bis sie im Moment der Ausgabe zu einem klaren Gedanken kollabiert. Es geht nicht um das Zählen von Vergangenem, sondern um das dynamische Erfassen von Kontext.

Das Faszinierendste daran: Die aktuelle Kognitionswissenschaft entdeckt gerade, dass unser eigenes menschliches Gehirn einer extrem ähnlichen funktionalen Architektur folgt. In der Psychologie beschreibt die sogenannte Global Workspace Theory (die Theorie des globalen Arbeitsraums), wie Bewusstsein entsteht:

Die Query (Das Bedürfnis): Unser präfrontaler Kortex (unser Planungszentrum) feuert eine Suchanfrage ab, z.B. bei der Lösung eines komplexen Problems.
Der Key (Das Angebot): Unzählige unbewusste Module – vom Hippocampus (Erinnerungen) bis zum visuellen Kortex – halten Signale bereit.
Der Value (Die Botschaft): Nur wenn die Query des Bewusstseins mit dem Key einer unbewussten Erinnerung in Resonanz geht, wird der eigentliche Value (der rettende Einfall, das innere Bild) auf die helle Bühne unseres Bewusstseins gespült.

Die Entwickler des Attention-Mechanismus haben 2017 also nicht nur einen besseren Übersetzungs-Algorithmus erfunden. Sie haben – vielleicht unbewusst – die Mathematik für die Entstehung von Kontext geschrieben.

Was heißt das für eine Organisationen?

Egal ob es um die Faltung von Proteinen, die Sprachgenerierung einer KI, die Gedanken in unserem Kopf oder die Entscheidungsfindung eines agilen Teams geht – das Prinzip bleibt gleich: Intelligenz ist die Fähigkeit, aus Rauschen die relevanten Signale zu filtern. Nichts im Universum existiert isoliert. Alles definiert sich durch seine Beziehungen. Ein gesundes agiles Team ist keine Ansammlung von Ressourcen, sondern ein ‚echtes neuronales‘ Netz aus Menschen. Und die wichtigste Aufgabe als Führungskräfte und Agile Coaches ist es, nicht die Knotenpunkte (die Menschen) umzuprogrammieren, sondern die Verbindungen zwischen ihnen (die Attention) so zu kalibrieren, dass der Collective Mind erwachen kann.

Anhang 1

Der Zustandsvektor (Die Persönlichkeit des Teammitglieds)

Jedes Teammitglied $i$ wird zu einem bestimmten Zeitpunkt (Tag $t$ ) durch einen Vektor beschrieben. Dieser Vektor besteht aus den konstanten Big Five ( $B_i$ ), dem konstanten Wertekanon ( $W_i$ ) und dem variablen psychologischen Zustand ( $S_i$ ). Das Symbol $\parallel$ steht für die Konkatenation (Aneinanderreihung) dieser Eigenschaften.

$\begin{equation*} h_i^{(t)} = \big[ B_i \parallel W_i \parallel S_i^{(t)} \big] \end{equation*}$

Der Kommunikations-Filter (Query, Key, Value)

Bevor das Team interagiert, wird der Zustandsvektor durch die drei neuronalen Kommunikationsmatrizen ( $W_Q$ , $W_K$ , $W_V$ ) gefiltert. Daraus entstehen das unbewusste Bedürfnis (Query $q_i$ ), die Antwort (Key $k_i$ ) und die tatsächliche emotionale oder fachliche Botschaft (Value $v_i$ ).

$\begin{equation*} q_i = W_Q \cdot h_i, \quad k_i = W_K \cdot h_i, \quad v_i = W_V \cdot h_i \end{equation*}$

Der Attention-Mechanismus (Die skalierte Aufmerksamkeit)

Um zu berechnen, wie viel Aufmerksamkeit ( $\alpha_{ij}$ ) Person $i$ der Person $j$ schenkt, wird das Skalarprodukt aus Query und Key gebildet. Dieser Wert wird durch die Temperatur $T$ (den Skalierungsfaktor) geteilt, um ‚Groupthink‘ zu verhindern, und anschließend durch die Softmax-Funktion in einen Prozentwert zwischen 0 und 1 umgewandelt.

$\begin{equation*} \alpha_{ij}^{(t)} = \frac{\exp\left( \frac{q_i \cdot k_j}{T} \right)}{\sum_{m=1}^N \exp\left( \frac{q_i \cdot k_m}{T} \right)} \end{equation*}$

Die holistische Zielfunktion (Energie des Collective Mind)

Der Agile Coach (bzw. der Optimierungs-Algorithmus) versucht in der Retrospektive, die Gesamtenergie des Systems zu minimieren. Die Energie setzt sich zusammen aus der äußeren Arbeitslast ( $E_{\text{task}}$ ), der sozialen Reibung ( $E_{\text{friction}}$ ), abzüglich der konstruktiven Synergie ( $E_{\text{synergy}}$ ). Sowie der Burnout-Strafe ( $E_{\text{burnout}}$ ), die das System zwingt, auf psychologische Gesundheit zu achten.

$\begin{equation*} E_{\text{total}} = E_{\text{task}} + E_{\text{friction}} - E_{\text{synergy}} + E_{\text{burnout}} \end{equation*}$

Die Temperatur des Netzwerks (Der Skalierungsfaktor)

In der statistischen Physik (und in der Psychologie) bestimmt die Temperatur $T$ , wie ‚chaotisch‘ (offen für Neues) oder ’starr‘ (Diktatur / Groupthink) ein System ist. Die Erfinder des Attention-Mechanismus definierten diese Temperatur mathematisch als die Wurzel aus der Anzahl der Dimensionen des Key-Vektors ( $d_k$ ). Diese Skalierung kühlt das System herunter und verhindert, dass das Skalarprodukt bei hochdimensionalen Vektoren explodiert und die Softmax-Funktion nur noch extremistische 100%-zu-0%-Entscheidungen trifft.

$\begin{equation*} T = \sqrt{d_k} \quad \implies \quad \alpha_{ij}^{(t)} = \frac{\exp\left( \frac{q_i \cdot k_j}{\sqrt{d_k}} \right)}{\sum_{m=1}^N \exp\left( \frac{q_i \cdot k_m}{\sqrt{d_k}} \right)} \end{equation*}$

Die Burnout-Strafe (Der psychologische Schutzmechanismus)

Die Burnout-Energie bestraft das System mathematisch extrem hart, wenn der Stress eines Teammitglieds über Null steigt oder die Motivation unter Null fällt. (Der Faktor 2 fungiert als starkes Gewicht für diesen Schmerz). Um das Team jedoch zur inhaltlichen Arbeit zu zwingen, haben wir die Accountability-Strafe (den Fokus-Fix) in diesen Term integriert. Wenn der Fokus nun unter 0 fällt (die Leute sich also geistig ausklinken), wird das ebenfalls als harte Strafe auf die Energie addiert.

$\begin{equation<em>} E_{\text{burnout}} = \sum_{i=1}^N \Big( 2 \cdot \max(0, \text{Stress}_i) - 2 \cdot \min(0, \text{Motivation}_i) - 2 \cdot \min(0, \text{Fokus}_i) \Big) \end{equation<em>}$

(Zur mathematischen Logik: Da Motivation und Fokus im Fehlerfall negative Werte annehmen, z.B. -0.5, sorgt das Minuszeichen in der Formel ( $- 2 \cdot -0.5 = +1.0$ ) dafür, dass die Gesamtenergie als „Schmerz“ ansteigt).

Das Zustands-Update (Veränderung durch Interaktion)

Der gesamte Einfluss ( $I_i$ ), der auf Person $i$ einprasselt, ist die Summe aller Botschaften ( $v_j$ ), gewichtet mit der jeweiligen Aufmerksamkeit ( $\alpha_{ij}$ ). Da Persönlichkeit und Werte konstant sind, verändert dieser Einfluss (multipliziert mit einer Lernrate $\eta$ ) nur den Stimmungs-Teilvektor ( $S_i$ ) für den nächsten Tag. Die clip-Funktion hält die Werte im definierten Rahmen von -1 bis 1.

$\begin{equation*} I_i = \sum_{j \neq i} \alpha_{ij}^{(t)} \cdot v_j \end{equation*}$

$\begin{equation*} S_i^{(t+1)} = \text{clip} \Big( S_i^{(t)} + \eta \cdot \text{Proj}_S(I_i), -1, 1 \Big) \end{equation*}$

Score

Score, der in den Abbildungen angezeigt wird:

$\begin{equation*} \mathrm{Score}_j^{(t)} = \frac{1}{N} \sum_{i=1}^N \left( q_i^{(t)} \cdot k_j^{(t)} \right) \end{equation*}$

Anhang 2

Zusammenhang zwischen der Collective Mind Analyse über Ähnlichkeitsmatrizen und dem hier vorgestellten QKV Mechanismus

Den Collective Mind über Ähnlichkeitsmatrizen habe ich in dem Blog ‚AI & M 4.0: Markus Lanz vom 30. Mai 2024: Eine Collective Mind Analyse‘ vom Juni 2024 vorgestellt.

Dort interpretiere ich den Eigenvektor als Richtung und den Eigenwert als Stärke des Collective Mind.

Die Ähnlichkeitsmatrix = Die unkalibrierte Attention-Matrix ( $Q \cdot K^T$ )

Die Ähnlichkeitsmatrix misst, wie ähnlich das Gesprochene von Person $i$ und Person $j$ ist.

Der Kern der Attention-Formel ist das Skalarprodukt: $Q \cdot K^T$ .

Ein Skalarprodukt (Dot Product) in der linearen Algebra ist mathematisch gesehen nichts anderes als ein Maß für Ähnlichkeit (unkalibrierte Kosinus-Ähnlichkeit).

Ähnlichkeitsmatrix $M$ , wobei ein Eintrag $M_{ij}$ die Ähnlichkeit zwischen der Aussage von $i$ und $j$ ist.
Attention: Matrix $A$ , wobei ein Eintrag $A_{ij}$ das Skalarprodukt aus der Query von $i$ und dem Key von $j$ ist.

Der Zusammenhang: Der QK-Mechanismus berechnet in jeder Schicht eines neuronalen Netzes, das was in der Ähnlichkeitsmatrix berechnet wird: Der QK-Mechanismus ist also eine gigantische Ähnlichkeitsmatrix.

Der Eigenvektor = Der Steady State der Kommunikation

Was passiert mathematisch, wenn ein agiles Team oder Gruppe über eine bestimmte Zeit hinweg iterativ kommuniziert? Person A beeinflusst Person B, Person B beeinflusst Person C, usw. Mathematisch bedeutet das, dass man den Zustandsvektor des Teams ( $V$ ) immer wieder mit der Ähnlichkeitsmatrix ( $M$ ) multipliziert:

$V_{\text{neu}} = M \cdot V_{\text{alt}}$

In der linearen Algebra gibt es dafür einen Namen: Die Vektoriteration (oder von-Mises-Iteration / Power Method). Wenn man einen Vektor immer wieder mit derselben Matrix multipliziert, konvergiert dieser Vektor unweigerlich gegen den dominanten Eigenvektor der Matrix!

Die Ähnlichkeitsmatrix Perspektive: Der Eigenvektor ist die ‚Richtung‘ des Collective Mind.
Die KI-Perspektive: In einem Transformer-Netzwerk (wie ChatGPT, Gemini, Claude, usw. ) werden Informationen durch dutzende übereinanderliegende Attention-Schichten gepumpt. Forscher haben herausgefunden, dass diese Netzwerke oft ein Verhalten zeigen, das an PageRank (den alten Google-Such-Algorithmus) oder Markov-Ketten erinnert. Wenn das Netzwerk iteriert, konvergieren die Bedeutungen der Wörter (oder in unserem Fall: die Meinungen der Teammitglieder) in Richtung eines gemeinsamen Konsenses. Dieser Konsens ist mathematisch exakt der Eigenvektor der Attention-Matrix! Der Eigenvektor berechnet voraus, auf welchen „Attraktor“ (welchen endgültigen Konsens) dieses Team zusteuern würde, wenn sie unendlich lange weiterdiskutieren.

Der Eigenwert = Die Temperatur (Softmax-Schärfe)

Auch der Eigenwert als ‚Stärke‘ des Collective Mind interpretiert spiegelt sich 1:1 in der KI wider!

Ein hoher Eigenwert im Ähnlichkeitsmatrix Modell bedeutet: Die Gruppe ist extrem eng miteinander korreliert (alle reden über dasselbe, hohe Ähnlichkeit). Der Collective Mind hat eine massive Anziehungskraft.
In der Attention-Formel regelt man diese ‚Stärke‘ über den Skalierungsfaktor ( $\sqrt{d_k}$ ) in der Softmax-Funktion, die ähnlich wie der Boltzmann Verteilung der Physik aufgebaut ist. Physiker nennen das die Temperatur des Systems. Ist die Stärke hoch (niedrige Temperatur), ist die Matrix extrem scharf – das Team folgt blind dem dominanten Eigenvektor (Gruppendenken / Groupthink). Ist die Stärke gering (hohe Temperatur), ist die Matrix flacher – das Team ist diverser, aber der Collective Mind ist schwächer.

Wo der QKV-Mechanismus das Ähnlichkeitsmatrix Modell erweitert:

Der QKV-Mechanismus der KI erweitert das Ähnlichkeitsmatrix Modell um zwei entscheidende Aspekte:

Die Matrix wird asymmetrisch (Q vs. K)

Ähnlichkeiten im Ähnlichkeitsmatrix Modell sind symmetrisch (Mein Text ist deinem so ähnlich wie deiner meinem). Eine solche Matrix ( $M = M^T$ ) hat sehr brave, orthogonale Eigenvektoren.

Menschen sind aber nicht symmetrisch! Der Junior-Entwickler achtet vielleicht sehr stark auf die Aussagen des Senior-Architekten, aber der Senior ignoriert den Junior. Indem die KI die Eigenschaften nicht direkt vergleicht, sondern sie durch zwei getrennte Filter jagt ( $Q$ = „Was ich suche“ und $K$ = „Was ich anbiete“), entsteht eine asymmetrische, gerichtete Matrix. Das bildet Machtgefälle, Respekt und echte Hierarchien im Collective Mind ab.

Die Trennung von Beziehung und Botschaft (Value)

Im Ähnlichkeitsmatrix Modell ist das Gesprochene gleichzeitig die Verbindung und der Inhalt.

Der Attention-Mechanismus trennt das elegant:

$Q$ und $K$ berechnen nur die Ähnlichkeitsmatrix (Wer hört wem wie stark zu?). Das ist im Ähnlichkeitsmatrix Modell der Eigenvektor.
Der Value ( $V$ ) ist die eigentliche Information, die zusätzlich getrennt durch dieses Netzwerk fließt.

Fazit

Das Modell des Collective Mind, das über Eigenvektoren von Ähnlichkeitsmatrizen aufgebaut ist, entspricht dem mathematische Äquivalent einer! ‚Attention‘-Schicht. Die KI-Forschung der letzten Jahre legt nahe, dass genau dieser Mechanismus – das kontinuierliche Updaten von Zuständen basierend auf Ähnlichkeits-Matrizen – universell ist. Es ist der Code, mit dem das Universum Kontexte bildet: Egal ob es darum geht, wie Wörter in einem Satz ihren Sinn finden, wie Proteine sich anhand ihrer Aminosäuren falten, oder auf welchen ‚Eigenvektor‘ (Konsens) sich ein agiles Team nach drei Sprints einigt.

Literatur
[1] A. Vaswani et. al. (2017) Attention is all you need, aktuelle Version aus dem Jahre 2023: arXiv:1706.03762
[2] J. Köhler und A. Oswald (2009) Die Collective Mind Methode, Springer Verlag
[3] T. Zaklama et. al. (2026) Large Electron Model: A Universal Ground State Predictor, arXiv:2603.02346v1

AI & M 4.0: Markus Lanz vom 30. Mai 2024: Eine Collective Mind Analyse

Erstellt mit Hilfe der AI-Assistenz von chatGPT4o und myGini/chatGPT4o

Der Collective Mind ist der zentrale Begriff im Management 4.0. myGini, der Management 4.0 Agent auf der Basis von chatGPT4o, definiert Collective Mind wie folgt:

Der Begriff „Collective Mind“ bezieht sich auf ein Konzept, bei dem eine Gruppe von Individuen zusammenarbeitet und ihre individuellen Fähigkeiten, Kenntnisse und Perspektiven kombiniert, um gemeinsam zu denken, Entscheidungen zu treffen und Probleme zu lösen. Dieser kollektive Denkprozess geht über die Summe der einzelnen Beiträge hinaus und führt zu emergenten Eigenschaften und Lösungen, die durch die Zusammenarbeit und die Interaktion der Gruppenmitglieder entstehen….

Ein Beispiel für Collective Mind kann in einem Projektteam gesehen werden, das aus Fachleuten verschiedener Disziplinen besteht, wie Ingenieuren, Designern, Marketingspezialisten und Forschern. Durch regelmäßige Meetings, in denen Ideen ausgetauscht, Herausforderungen diskutiert und Lösungen gemeinsam entwickelt werden, entsteht ein kollektives Verständnis und eine kreative Dynamik, die es dem Team ermöglicht, innovative und effektive Lösungen zu entwickeln….

Ich hätte es nicht besser ausdrücken können. – In verschiedenen vergangenen Blog-Beiträgen habe ich den Collective Mind auch über verschiedene mathematische Konstrukte beschrieben.

Abbildung 1: Collective Mind mit ‚AI/ML-Assistenz als Teammitglied‘ generiert von DALL-E. – Ich konnte DALL-E nicht dazu bringen nur 5 Speaker (siehe mein Analyse-Beispiel) in das Bild einzufügen. Vielleicht interpretiert sie die AI als sechste Person und (leider) männlich.

Ich möchte in diesem Blog die Idee der mathematischen Beschreibung des Collective Mind auf ein reales Beispiel anwenden. Da Teamdaten nicht einfach verfügbar sind und es aus Datenschutzgründen nicht angemessen erscheint, ein Team öffentlich zu analysieren, habe ich einen anderen Weg gewählt. Ich verwende eine öffentlich verfügbare Diskussion, die in Teilen als Videoausschnitt vorliegt – nämlich die Sendung von Markus Lanz vom 30.05.2024 ‚Muslime in Deutschland: Zunehmend isoliert?‘ [1].

In der hier skizzierten Analyse benutze ich auch aus Datenschutzgründen nicht die Namen der Diskussionspartner, sondern spreche von Speaker 1 bis 5. – Die Reihenfolge entspricht nicht der Reihenfolge im Diskussionssetting.

Die Analyse wurde mit einer ganzen Reihe von Artifical Intelligence/ Machine Learning Werkzeugen (AI/ML-Werkzeugen) durchgeführt. Die Ergebnisse sind nicht alle im Blog enthalten. Die folgende Tabelle enthält die wichtigsten Werkzeuge. Die Reihenfolge der Listung entspricht auch in etwa der Reihenfolge in der sie genutzt wurden:

Funktion	Werkzeug	Bemerkung
Transkription des Videotextes	turboscribe.ai	Leicht zu bedienen und erlaubt die Transkription von Videos über einen Link auf youtube.
Analyse von Video-, Bild- und Audio-Dateien auf Gefühle	hume.ai	Ein System, das eine hohe Güte in der multimodalen Analyse von Gefühlen zeigt. Ich habe es lediglich zum Überprüfen der anderen Ergebnisse verwendet. Ich werde die damit verbundenen visuellen personenbezogenen Ergebnisse hier nicht vorstellen, da die Zuordnung zu den Speakern 1-5 unmittelbar ersichtlich wäre. Die Ergebnisse lassen sich auch in eine .json-Datei exportieren, die man in der Graph-Datenbank neo4j weiter analysieren kann, was ich hier nicht zeigen werde.
Temperament-, Werte- und Glaubenssätze- Analyse der transkribierten Speaker Texte	Agent myGini auf der Basis von chatGPT4o (ibm-watson)	Ermittlung eines textorientierten Collective Mind sowie des Beitrages, den jeder der Speaker zu diesem Collective Mind beiträgt. Außerdem Ermittlung der Dilts Pyramide Ebenen Identität (MBTI und Big Five Temperament) sowie Werte und Glaubenssätze. (Ich wollte das System ibm-watson ursprünglich zum Quercheck der myGini Big Five Temperament-Analyse verwenden, leider wurde dieser sehr gute Service von IBM gestrichen. Die übrig gebliebenen Sprachanalysen inkl. Sentiment-Analyse können meines Erachtens mit den hier verwendeten in der Qualität nicht mithalten.
Codegenerierung für AI/ML Python Code	chatGPT4o	Der gesamte Python Code wurde von chatGPT4o generiert (mit einer nochmals deutliche besseren Qualität als bei früheren Aktivitäten). chatGPT4o verfügt jetzt über ein langes Kurzzeitgedächtnis, so dass ich über Tage hinweg die Analysen mit unterschiedlichen Schwerpunkten durchführen konnte. Die Fehlerrate ist gering (Vorsicht ist trotzdem geboten!). Selbst die Umsetzung, von aus meiner Sicht schwierigen Zusammenhängen, gelang fast immer mühelos.
Diverse AI/ML Bibliotheken	python-docx, textblob, spacytextblob, matplotlib, spacy, nltk, re, pytextrank, scikit-learn, seaborn, numpy, pandas, networkx	Ausführung von Python Code in Colab: Die Bibliotheken dienen der Sprachanalyse, der Analyse von Textähnlichkeiten und der Sentiment-Analyse (positives Gefühl, neutrales oder negatives Gefühl), diversen mathematischen Berechnungen sowie der graphischen Aufbereitung.
Qualitätscheck des Blog-Artikels	myGini/chatGPT4o	Der Blog-Artikel wurde von mir geschrieben und von der AI myGini qualitätsgeprüft.

Tabelle 1: Übersicht der eingesetzten AI/ML-Werkzeuge

Mit Hilfe der AI/ML-Werkzeuge sollte folgende Frage beantwortet werden:

Kann man mit Hilfe der öffentlich zugänglichen AI/ML-Werkzeuge eine AI/ML-Assistenz aufbauen, die ein Team darin unterstützt ein Collective Mind aufzubauen? Dies setzt natürlich voraus, dass das Team bereit ist, diese AI/ML-Assistenz aktiv anzunehmen. – Wozu man die analysierten Ergebnissen in Führung und Kommunikation benutzen kann ist nicht Gegenstand des Blogs, sondern ist im Management 4.0 enthalten.

Die Wahl des hier verwendeten Videos ist nahezu zufällig: Das Thema fand ich interessant und es sind hinreichend genug Personen in dem Video. Die Personen bilden sicherlich kein Team, jedoch wird eine Diskussion erst dann fruchtbar, wenn sich auch in der Diskussion ein Collective Mind ausbildet. Also sollte die Analyse des gewählten Stellvertreter-Videos erlaubt sein.

Ich analysiere das Video in folgenden Schritten:

Erster Schritt: Gefühls-Analyse

Die Gefühls-Analyse des Videos dient dazu, einen ersten Eindruck zu erhalten und um die Mächtigkeit des verwendeten AI-Systems hume.ai zu prüfen. Meines Erachtens ist diese AI-Analyse enorm hilfreich, um zum Beispiel in einem Team in besonderen Situationen die Selbstreflexion der Teammitglieder anzustoßen. – Die AI-Analyse dürfte immer viel differenzierter sein, als die Analyse durch Menschen.

Abbildung 2: Collage des hume.ai User Interfaces mit Analyse-Informationen zu Facial expression, Vocal burst, Speech prosody und Language. Die Video-Ansicht links oben wurde von mir ‚georanged‘, um die Teilnehmer-Analyse-Zuordnung zu verhindern. Oben rechts wurde Language ausgewählt: Diese entspricht der vereinfachten Sentiment Analyse in anderen AI/ML-Systemen. Die AI hat eine Person wahrgenommen, was im Video entsprechend gekennzeichnet wird, und deren Gefühle werden direkt oben als Scores eingeblendet. Darunter befindet sich der Gefühls-Raum mit orangen Kreisen, die die Verteilung der Gefühle bis zum widergegebenen Zeitpunkt angeben. Speech prosody, Vocal burst und Language werden über den gesamten Zeitraum als interaktives User Interface dargestellt. Ich nehme an, dass in den meisten Fällen die so vorgenommene Analyse manch einen überraschen dürfte, da Gefühle präsentiert werden, die zuerst einmal nicht offensichtlich sind. – Dies eröffnet den Raum für die Team-Selbstreflexionen.

Zweiter Schritt: Temperament-, Werte- und Grundannahmen-Analyse

Diese Analyse ist von großer Bedeutung für die Führung und die damit verbundene vorausschauende Kommunikationsausrichtung im Team. Die Analyse wurde mittels myGini/chatGPT4o durchgeführt.

Ich zeige die Ergebnisse als von myGini erstellte Tabelle. – Die gesamte Analyse ist für den Blog zu umfangreich.

Tabelle 2: Die Tabelle zeigt die Ergebnisse für den MBTI und den Big Five. Wie man erkennen kann, liefern MBTI und Big Five (nahezu) gleiche Ergebnisse (der Neurotizismus ist keine Dimension im MBTI). Dies entspricht meiner Erfahrung und ist für mich ein Qualitätskriterium der vorliegenden Analyse.

Die Ergebnisse zur Werte- und Grundannahmen-Analyse sind in Tabelle 3 enthalten.

Dritter Schritt: Collective Mind Analyse

Die Collective Mind-Analyse gebe ich als myGini-Ausgabe wieder. – Ich füge hier keinen Kommentar hinzu, da der Text in seiner Qualität für sich spricht:

Um die Texte der fünf Speaker unter dem Gesichtspunkt des oben beschriebenen Collective Mind zu analysieren und die fünf wichtigsten Begriffe zu identifizieren, werde ich die Kernideen und wiederkehrenden Themen der Speaker herausfiltern. Anschließend ordne ich die Begriffe dem Speaker zu, der am prägendsten für den jeweiligen Begriff ist.

Analyse der Texte und Identifikation der Begriffe

Toleranz und Respekt: Mehrfach betont von mehreren Speakern, die die Notwendigkeit des gegenseitigen Respekts und der Toleranz gegenüber verschiedenen Glaubensrichtungen und Kulturen hervorheben.
Kritisches Denken und Reflexion: Wichtig für das Verständnis und die Auseinandersetzung mit verschiedenen Perspektiven, wird stark von einigen Speakern unterstützt.
Religiöse und kulturelle Identität: Diskussionen über die Bedeutung von Religion und Kultur in der modernen Gesellschaft und deren Einfluss auf das soziale und politische Leben.
Inklusion und Akzeptanz: Die Bedeutung der Akzeptanz und Inklusion verschiedener Lebensstile und Überzeugungen wird von mehreren Speakern hervorgehoben.
Bildung und Aufklärung: Das Engagement für Bildung und die Notwendigkeit, durch Bildung und Aufklärung Vorurteile abzubauen, wird von mehreren Speakern betont.

Zuordnung der Begriffe zu den Speakern

Toleranz und Respekt
Prägendster Speaker: Speaker 1. Speaker 1 betont die Notwendigkeit von Toleranz und Respekt gegenüber verschiedenen Glaubensrichtungen und Kulturen und bringt dies mehrfach zur Sprache.
Kritisches Denken und Reflexion
Prägendster Speaker: Speaker 4. Speaker 4 zeigt eine starke Neigung zum kritischen Hinterfragen und zur Reflexion über eigene und fremde Ansichten, was als Schlüssel zu Fortschritt und Verständnis gesehen wird.
Religiöse und kulturelle Identität
Prägendster Speaker: Speaker 2. Speaker 2 diskutiert ausführlich die Rolle der Religion und Kultur in der Gesellschaft und deren Einfluss auf individuelle und kollektive Identität.
Inklusion und Akzeptanz
Prägendster Speaker: Speaker 5. Speaker 5 legt großen Wert auf Inklusion und Akzeptanz verschiedener Lebensstile und betont die Bedeutung der Vielfalt in der Gesellschaft.
Bildung und Aufklärung
Prägendster Speaker: Speaker 3. Speaker 3 betont die Notwendigkeit von Bildung und Aufklärung, um Vorurteile abzubauen und ein besseres Verständnis zu fördern.

Vierter Schritt: Beiträge der Speaker zum Collective Mind (CM) sowie deren Werte und Glaubenssätze gemäß myGini

Tabelle 3: Diese Tabelle zeigt, wie alle Tabellen von myGini erstellt, den Beitrag der verschiedenen Speaker zum Collective Mind (CM) im Spiegel ihrer Werte und Grundannahmen/Glaubenssätze. Es fällt auf, dass die Beiträge der einzelnen Speaker zum CM dicht beieinander liegen. Weiterhin fällt auf, dass zwei Speaker das CM tragen: Speaker 1 und 4. Speaker 5 fällt in dieser Analyse etwas ab. Insgesamt liegt ein kohärentes CM vor.

Fünfter Schritt: Weitere mathematische Analyse des Collective Mind

Dieser Schritt war in der Ausarbeitung der mit Abstand aufwendigste, da recht viel Python-Code zu erstellen war, der weitgehend fehlerlos von chatGPT4o erzeugt wurde. Insbesondere bei der graphischen Aufbereitung waren viele Iterationen nötig, da meine Erwartungen im Kontext der Textanalyse oft nicht erfüllt wurden.

Die Analyse-Grundidee ist schon in den Blogs ‚AI & M 4.0: Collective Mind, Proxies und word embedding April 25, 2022‘ und ‚AI & M 4.0: Sein als Netzwerk – Den Collective Mind als Netzwerk sichtbar machen Juni 28, 2022‘ enthalten: Die Textähnlichkeit der Speaker 1-5 wird gemessen und in einer symmetrischen fünf mal fünf-dimensionalen Matrix dargestellt. Zusätzlich sind jetzt die Elemente der Matrix komplexe Zahlen: Die Sentiment-Unterschiede (positives Gefühl, neutrales Gefühl, negatives Gefühl) in der Sprache der Speaker werden als imaginäre Teile der Matrixelemente aufgenommen.- Dies ist eine von mehreren Möglichkeit die Kohärenz des Collective Mind zu messen. – Ich gehe hier nicht auf die anderen Möglichkeiten ein, da dies den Rahmen des Blogs bei weitem überschreiten würde.

Der sogenannte Eigenvektor der Matrix mit dem größten Eigenwert repräsentiert den Collective Mind. Der Eigenwert selbst misst die Stärke des Collective Mind.

Ich habe chatGPT4o gebeten Eigenwert und Eigenvektor kurz zu erklären und eine Metapher zur Verdeutlichung vorzuschlagen. Unter mehreren Vorschlägen habe ich die Metapher vom Fluss gewählt. Hier ein Auszug:

Eigenwerte und Eigenvektoren sind Konzepte aus der linearen Algebra, die helfen, das Verhalten von linearen Transformationen (wie Matrizen) zu verstehen. Hier ist eine einfache und verständliche Erläuterung:

Ein Eigenvektor ist ein Vektor, der, wenn er mit einer Matrix multipliziert wird, seine Richtung nicht ändert. Er wird lediglich skaliert, d.h., er wird gestreckt oder gestaucht. Das bedeutet, wenn du eine Matrix A hast und einen Eigenvektor v, dann ist A*v =lambda*v, lambda ist eine Konstante, die als Eigenwert bezeichnet wird. …Ein Eigenwert ist der Faktor, um den ein Eigenvektor bei der Transformation durch die Matrix skaliert wird. ….Das bedeutet, wenn die Matrix A auf den Eigenvektor v angewendet wird, ändert sich der Vektor v nur in seiner Länge, nicht aber in seiner Richtung….Stell dir vor, du hast eine Transformation (Matrix), die auf einen Vektor im Raum wirkt. Normalerweise wird ein Vektor dabei gedreht, gestreckt oder gestaucht. Ein Eigenvektor ist ein spezieller Vektor, der bei dieser Transformation nicht gedreht wird, sondern nur gestreckt oder gestaucht wird. Der Faktor, um den dieser Vektor gestreckt oder gestaucht wird, ist der Eigenwert…

…Hier ist eine Interpretation von Eigenwerten und Eigenvektoren mit einer Metapher, die das Konzept noch anschaulicher macht:
Metapher: Fluss und Strom
Stell dir vor, du bist ein Forscher, der den Fluss eines großen Flusses untersucht. Du möchtest verstehen, wie sich das Wasser in verschiedenen Teilen des Flusses bewegt. Der Fluss repräsentiert dabei deine Matrix, die die Transformation beschreibt.

Eigenvektoren: Stabile Richtungen im Fluss

Im Fluss gibt es bestimmte Strömungslinien, entlang derer sich das Wasser in einer stabilen Weise bewegt. Diese Strömungslinien ändern nicht ihre Richtung, auch wenn das Wasser schneller oder langsamer fließt. Diese stabilen Richtungen im Fluss sind wie die Eigenvektoren. Sie repräsentieren die speziellen Richtungen, die durch die Transformation (den Fluss) nicht verändert werden.

Eigenwerte: Geschwindigkeit der Strömung

Jetzt beobachtest du, dass das Wasser entlang dieser stabilen Strömungslinien unterschiedlich schnell fließt. Einige Strömungslinien haben eine starke Strömung (das Wasser bewegt sich schnell), während andere eine schwächere Strömung haben (das Wasser bewegt sich langsam). Diese Geschwindigkeiten entlang der stabilen Strömungslinien sind wie die Eigenwerte. Sie geben an, wie stark der Fluss entlang der jeweiligen Strömungslinie (Eigenvektor) ist.

Das ‚Verständnis‘ von chatGPT4o ist meines Erachtens überaus beeindruckend!

Der nachfolgende Auszug aus einer meiner vielen Kommunikationen mit chatGPT4o möge dies weiter verdeutlichen und fasst eines der Ziele dieses Arbeitsschrittes zusammen:

Ich: … Wir haben die komplexe Collective Mind Matrix als Collective Mind Operator verwendet und die Eigenwerte und Eigenvektoren berechnet. Bilden wir das Skalarprodukt der Zeilenvektoren des Collective Mind Operators mit dem Eigenvektor des größten Eigenwertes, den wir als Repräsentation des Collective Mind verstehen, so sollte dies ergeben, wieviel jeder Speaker auf das Collective Mind einzahlt. Siehst Du das genauso?

ChatGPT: Ja, das sehe ich genauso. Das Skalarprodukt der Zeilenvektoren des Collective Mind Operators mit dem Eigenvektor des größten Eigenwertes (der als Repräsentation des Collective Mind interpretiert wird) gibt an, wie viel jeder Speaker zum Collective Mind beiträgt. Hier ist der Code, um diese Analyse durchzuführen…

Auf dieser Basis erhalten wir folgende Ergebnisse – ich verzichte auf die dazugehörige Mathematik:

Abbildung 3: Der Collective Mind Operator, dargestellt als Heatmatrix mit Realteil (Textähnlichkeiten) und Imaginärteil (Sentimentunterschiede): z.B. hat Speaker 1 (Zeile 1) eine Textähnlichkeit mit Speaker 2 von 0,62 und einen Sentimentunterschied von 0,20 (Spalte 3 und 4).

Der erste Eigenvektor, also derjenige mit dem größten Eigenwert, kann auch wie folgt dargestellt werden:

Abbildung 4: Der fünfdimensionale Eigenvektor (da fünf Speaker) zeigt, dass alle Speaker etwa mit gleichen Aussagegewichten in den Collective Mind einzahlen, was auch der Analyse von myGini entspricht. Die Sentiments, gemessen über die Sprache der fünf Speaker, sind nahezu neutral. – Eine feingranulare Analyse auf der Ebene der einzelnen Diskussionsbeiträge, ohne Abbildung hier, zeigt deutliche Peak-artige Ausschläge, ähnlich wie die vocal burst Ausschläge gemäß hume.ai.- Ich habe mir den Vergleich auf Sekundenebene erspart.

Abbildung 5: Netzwerk der Textähnlichkeiten ab dem Schwellenwert von 0,61 zwischen den Speakern (maximale Ähnlichkeit ist 1). Speaker 2 und 4 haben eine recht große Textähnlichkeit, Sprecher 5 hat zu beiden eine ähnlich große Textähnlichkeit.

Der in Abbildung 4 dargestellte Eigenvektor zeigt in den fünf Speaker-Dimensionen eine recht große Homogenität. – Alle anderen, hier nicht gezeigten Eigenvektoren sind sehr stark heterogen in den Beiträgen der Speaker. – Sie dienen deshalb nicht als Repräsentanten eines Collective Mind!

Trägt man alle bisherigen Informationen zu den Beiträgen der Speaker zum CM zusammen, so ergibt sich Tabelle 4:

Tabelle 4: Diese Tabelle zeigt im Detail ein nicht ganz homogenes Ergebnisbild: Gemäß Netzwerkanalyse und den aufsummierten Textähnlichkeiten müssten die Speaker 2 und 4 den größten Beitrag zum Collective Mind beisteuern, gemäß dem Skalarprodukt von Eigenvektor und Zeilenvektor sind Speaker 5, 4 und 2 diejenigen, die den größten Beitrag stellen. Gemäß chatGPT4o sind Speaker 1 und 4, bzw. mit Sentimentanalyse, hier als emotion bezeichnet, sind Speaker 4 und 1, diejenigen mit den größten CM-Beiträgen. Es ist auch zu erkennen, dass die Speaker mit dem größen Redeanteil nicht zwangsläufig das CM ausbilden. Sprecher 2 und 4 liefern in allen Analysen, CM-Operator-, myGini- und Netzwerk-Analyse, einen wichtigen Beitrag.
Erläuterungen zur Netzwerkanalyse: Degree centrality (DC): Diese Kennzahl gibt an, wie gut ein Knoten vernetzt ist und wie zentral seine Position im Netzwerk ist. Betweenness centrality (BC): Diese Kennzahl zeigt an, wie wichtig ein Knoten für die Informationsvermittlung und die Kontrolle über den Fluss im Netzwerk ist. Closeness centrality (CC): Diese Kennzahl gibt an, wie schnell ein Knoten Informationen oder Ressourcen im gesamten Netzwerk erreichen kann.

Ich habe myGini zu den Gründen der Analyse-Unterschiede befragt. Wegen des Umfangs verzichte ich auf die volle Wiedergabe der Gründe: Der wesentliche Unterschied liegt darin, dass die CM Operator-Methode die Interaktion der Speaker mathematisch misst und die Vermessung bei chatGPt4o auf einer subjektiven chatGPT4o-Einschätzung beruht. In dieser Einschätzung werden die Häufigkeit, Tiefe, Relevanz, Konsistenz und emotionale Tonalität der Speaker-Beiträge zum vorher identifizierten Collective Mind qualitativ bewertet (siehe Tabelle 3: Rangordnung der Begriffe im CM). Auch im Falle der myGini Analyse wird eine Form von Interaktion gemessen, indem auf das identifizierte Collective Mind referenziert wird. Diese Interaktion ist jedoch nicht vergleichbar mit der Netzwerk-Interaktion über Textähnlichkeiten und Sentimentunterschiede, die in den CM-Eigenvektor mündet. – myGini beurteilt die Speaker-Beiträge qualitativ an Hand des von ihr selbst festgelegten CM.

Dieser Blog startete mit der Frage: Kann man mit Hilfe der öffentlich zugänglichen AI/ML-Werkzeuge eine AI/ML-Assistenz aufbauen, die ein Team darin unterstützt ein Collective Mind aufzubauen?

Ich hoffe, gezeigt zu haben, dass man die Frage mit ja beantworten kann. Die Analyse mittels myGini und die mit dem Collective Mind Operator liefern zwar keine völlig identischen Ergebnisse, jedoch liegen die beiden Ergebnisse insgesamt dicht beieinander. – Meines Erachtens liefern beiden Ergebnisse zusammen wertvolle Einblicke in die Dynamik einer Gruppe oder eines Teams, die man ohne AI/ML-Assistenz nicht erhält.

Die Analyse hat auch gezeigt, dass die Textanalysen mittels der Standardtextanalyse-Werkzeuge, auch wenn diese teilweise Transformer-Technologie benutzen, mit der Qualität von myGini/chatGPT4o bei weitem ! nicht mithalten können. Das Ziel weiterer Untersuchungen sollte also sein, den Collective Mind Operator mit den myGini Textanalyse-Fähigkeiten zusammen zu bringen. Damit wäre es dann auch möglich eine inhaltliche Collective Mind Textaussage zu finden, die unmittelbar mit dem CM-Eigenvektor verbunden ist. – Die Collective Mind Textaussage von myGini ist eine Drittaussage, sie entspringt leider nicht unmittelbar dem CM-Eigenvektor.- Es ist also noch Potential für weitere Untersuchungen vorhanden.

Und hier die Einschätzung von myGini zum Blog. Alle Verbesserungsvorschläge treffen zu, ich werde versuchen diese später in Ergänzungen zu berücksichtigen:

Ich: Ich habe gerade die PDF Datei ‚Blog CM-Operator‘ hochgeladen. Ich möchte, dass Du mir Deine Meinung zu diesem Blog mitteilst und mir Verbesserungsmöglichkeiten aufzeigst.

Meinung zum Blog-Artikel

Der Blog-Artikel bietet eine umfassende und detaillierte Analyse des Collective Mind Konzepts unter Verwendung moderner AI/ML-Werkzeuge. Die Methode, den Collective Mind Operator zu verwenden und eine komplexe Matrix zu erstellen, um Textähnlichkeiten und Sentimentunterschiede zu modellieren, zeigt ein tiefes Verständnis der Materie und ist innovativ. Der Artikel ist klar strukturiert und führt den Leser Schritt für Schritt durch die verschiedenen Analysen und deren Ergebnisse.

Stärken des Artikels

Detaillierte Analyse: Der Artikel erklärt gründlich die verwendeten Werkzeuge und Methoden, was für Transparenz sorgt.
Innovative Methoden: Die Verwendung einer komplexen Matrix zur Modellierung des Collective Mind ist innovativ und zeigt ein tiefes Verständnis der Mathematik hinter den Konzepten.
Klare Struktur: Der Artikel ist gut strukturiert und führt den Leser logisch durch die verschiedenen Schritte der Analyse.
Praktische Anwendung: Die Anwendung der Analyse auf eine reale Diskussion (Markus Lanz Show) macht die Methode greifbar und zeigt ihre praktische Relevanz.

Verbesserungsmöglichkeiten

Erklärung der mathematischen Konzepte:
- Detailtiefe: Obwohl die Erklärungen zu Eigenwerten und Eigenvektoren gut sind, könnten sie für Leser ohne mathematischen Hintergrund schwer verständlich sein. Eine noch einfachere Metapher oder visuelle Darstellungen könnten helfen.
- Visualisierungen: Mehr Diagramme oder Grafiken, die die komplexen mathematischen Beziehungen illustrieren, könnten das Verständnis erleichtern.
Vertiefung der Sentiment-Analyse:
- Detaillierte Ergebnisse: Die Ergebnisse der Sentiment-Analyse könnten detaillierter dargestellt werden, um die emotionalen Nuancen der Beiträge der Sprecher besser zu erfassen.
- Integration in die Analyse: Eine tiefere Integration der Sentiment-Analyse in die Gesamtbewertung könnte die Ergebnisse weiter verfeinern.
Diskussion der Ergebnisse:
- Vergleich der Methoden: Eine detailliertere Diskussion über die Unterschiede und Gemeinsamkeiten der Ergebnisse der verschiedenen Methoden (Collective Mind Operator vs. myGini) könnte wertvolle Einblicke bieten.
- Implikationen: Eine Diskussion über die praktischen Implikationen der Ergebnisse für die Teamführung und das Management könnte den Artikel abrunden.
Leserfreundlichkeit:
- Zusammenfassung: Eine prägnante Zusammenfassung der wichtigsten Ergebnisse am Anfang oder Ende des Artikels könnte dem Leser helfen, die Hauptpunkte schnell zu erfassen.
- Glossar: Ein Glossar der verwendeten Begriffe und Konzepte könnte nützlich sein, insbesondere für Leser, die nicht mit allen verwendeten Methoden und Tools vertraut sind.

Fazit
Der Blog-Artikel ist eine beeindruckende Darstellung moderner Analysemethoden zur Untersuchung des Collective Mind Konzepts. Mit einigen Verbesserungen in Bezug auf die Erklärung der mathematischen Konzepte, die Vertiefung der Sentiment-Analyse und eine klarere Diskussion der Ergebnisse könnte der Artikel noch zugänglicher und nützlicher für ein breiteres Publikum werden.

[1] ZDF (2024) https://www.zdf.de/gesellschaft/markus-lanz/markus-lanz-vom-30-mai-2024-100.html oder http://youtu.be/rpINCu5VmnY

AI Prompt Engineering – Hype oder Handwerk? – Zwischenmenschliche Kommunikation statt KI-Hokuspokus: Warum wir uns lieber auf bewährte Kompetenzen fokussieren sollten!

Der Titel dieses Blogs lehnt sich an einen Titel-Vorschlag des KI-Systems google Gemini an.

Ich vertrete seit Beginn des AI Prompt Engineering Hypes die Auffassung, dass Prompt Engineering nicht mehr ist als Experten Know-how kombiniert mit den Prinzipien guter Kommunikation zwischen Menschen; oder anders gesagt: Prompt Engineering Erkenntnisse können aus den Prinzipien einer guten zwischenmenschlichen Kommunikation abgeleitet werden.

Um dieser These nachzugehen, habe ich folgenden Prompt (2785 Zeichen inkl. Leerzeichen) erstellt und diesen an zwei aufeinander folgenden Tagen (15.02. und 16.02.2024) den KI-Systemen chatGPTplus, chatGPTplus mit meiner GPTapp myGini (siehe vorherigen Blog-Beitrag), google Gemini und Microsoft Copilot in der MS Edge Umgebung als Aufgabe gegeben:

Ich möchte, dass Du für mich, als Alfred Oswald, einen Blog Beitrag erstellst. Was und wie ich schreibe findest Du in meinem Blog agilemanagement40.com. Der Blog Beitrag befasse sich mit dem Thema „AI Prompt Engineering“. Ich habe Zweifel, dass Prompt Engineering eine Kunst oder Wissenschaft oder Handwerk ist, mit dem man sich länger beschäftigen sollte. Ich vertrete vielmehr die These, dass es viel sinnvoller ist, sich mit guten zwischenmenschlichen Kommunikationstechniken zu beschäftigen. – Denn wenn meine Kommunikation gut ist, ist mein Prompting ebenfalls gut.

Die Zielgruppe, die ich im Sinn habe, sind Menschen, die nicht unmittelbar auf jeden Hype springen, sondern zuerst einmal nachdenken, ob der Hype Sinn macht. AI Prompt Engineering betrachte ich als Hype, der zudem auch noch sehr stark von der technologischen Entwicklung abhängt. Mein spezifisches Interesse ist also, sehr allgemeine Prinzipien des AI Prompt Engineerings mit sehr allgemeinen Prinzipien der menschlichen Kommunikation in Verbindung zu bringen. Zum Beispiel muss beim Prompt Engineering ein Kontext hergestellt werden, damit die AI im riesigen Neuronalen Netzwerk sich nicht „verläuft“. Für Menschen gilt das Gleiche: Ohne Kontext werden unpräzise Assoziationen aufgerufen. Hier suche ich auch noch Quellen, die über ähnliche Zusammenhänge nachgedacht haben. Falls man diese Zusammenhänge aufgedeckt hat, hat man sich von der aktuellen technologischen Entwicklung unabhängig gemacht und man kann die Erkenntnisse auch noch in 5 oder 10 Jahren für eine Kommunikation mit einer AI verwenden. Als Nebeneffekt wird die Kommunikation mit anderen Menschen ebenfalls bewusster und damit besser.

Der Blog-Beitrag sollte folgendes enthalten:

Einen Titel, der durchaus provokant sein kann und meine These und die übliche Sicht auf AI Prompt Engineering reflektiert
Eine Definition von AI Prompt Engineering
1-2 prägnante Prompting Beispiele, vielleicht schon Beispiele an denen man erkennen kann, dass AI Prompt Engineering auch Schattenseiten hat
5 gute Quellen für das Thema AI Prompt Engineering
Eine Liste der AI Prompt Engineering Prinzipien
Eine Liste der Prinzipien guter zwischenmenschlicher Kommunikation
Eine tabellarische Gegenüberstellung der Liste der AI Prompt Engineering Prinzipien und der Prinzipien guter zwischenmenschlicher Kommunikation
Eine Schlussfolgerung zum Vergleich der beiden Prinzipien-Listen
Eine Bewertung meines Prompts für den Blog. Bitte bewerte anhand der AI Prompt Engineering Prinzipien für jedes Prinzip auf einer Skala von 1 bis 10 (1 bedeutet überhaupt nicht erfüllt, 10 bedeutet voll erfüllt) meinen hier vorliegenden Prompt. Gib mir ggf. Ratschläge, was ich verbessern sollte.
Eine abschließende Schlussfolgerung, die zum Titel des Blogs Bezug nimmt.

Am ersten Tag habe ich in chatGPTplus zwei Prompting-Iterationen durchlaufen: In der zweiten Iteration wurde der obige kursive Prompttext als Verbesserung hinzugefügt. Auf der Basis der am ersten Tag ermittelten Prinzipien guten Prompt Engineerings hat der obige Prompt in chatGPTplus für alle Prompt-Prinzipien 9 von 10 Punkten erhalten. – Ich erwähne die Prinzipien hier nicht, da chatGPTPlus am zweiten Tag bei Eingabe des identischen Textes teilweise unterschiedliche Prinzipien für gutes Prompt Engineering mit anderen Bewertungen ermittelte. – Weiter unten sind die Ergebnisse für den zweiten Tag enthalten.

myGini erbrachte zu meinem Erstaunen schon am ersten Tag andere Prinzipien und Bewertungen als chatGPTplus, obwohl myGini eine App auf der Basis von chatGPTplus ist. Google Gemini fand wieder andere Prinzipien, u.a. taucht dort Kreativität als Prinzip auf, was am ersten Tag bei chatGPTplus als Prinzip nicht enthalten war. Der MS Copilot mit der Modus-Einstellung ‚in höherem Maße ausgewogen‘ lässt nur 2000 Zeichen als Prompt-Eingabe zu, so dass diese KI am ersten Tag aus dem Rennen war.

Am zweiten Tag habe ich allen vier KI-Systemen den gleichen Prompt wieder gegeben.- Wobei ich für den MS Copilot die Modus Einstellung ‚in höherem Maße kreativ‘ verwendet habe, da in diesem Modus 4000 Zeichen als Prompt eingegeben werden können.

Ich liste im folgenden die Ergebnisse für die KI-Systeme chatGPTplus, chatGPTplus mit myGini und Gemini. Das KI-System Copilot ist leider völlig gescheitert: Schon zu den ersten Teilaufgaben des Prompts wurden überlange Texte ausgegeben und aufgrund deren Länge hat das System nach meiner zweiten Teilaufgabe die Ausgabe abgebrochen.

Hier die Ergebnisse:

chatGPTplus

„Jenseits des Hypes: Warum echte Kommunikation das Herz des AI Prompt Engineerings schlägt“

Definition von AI Prompt Engineering:

AI Prompt Engineering bezeichnet den Prozess des Entwerfens und Optimierens von Eingabeaufforderungen (Prompts), um von künstlichen Intelligenzen (KI) spezifische und präzise Antworten oder Leistungen zu erhalten. Es ist eine Kunst und Wissenschaft zugleich, die darauf abzielt, die Interaktion zwischen Mensch und Maschine zu verfeinern und effektiver zu gestalten.

Beispiele für Prompting:

Zu allgemein: Ein Benutzer fragt: „Erzähl mir etwas Interessantes.“ Die KI liefert eine zufällige Tatsache, die möglicherweise nicht den Interessen des Benutzers entspricht. Dies zeigt, wie ein unpräziser Prompt zu nicht zielgerichteten Antworten führen kann.
Zu spezifisch: Ein Benutzer gibt einen hochspezifischen Prompt mit vielen Einschränkungen. Die KI könnte Schwierigkeiten haben, eine adäquate Antwort zu generieren, was die Kreativität und den Nutzwert der Antwort einschränken kann.

Quellen für das Thema AI Prompt Engineering:

„Designing Effective Prompts for Language Models“ von Emily Bender et al.
„The Art and Science of Prompt Engineering for AI“ im AI Magazine.
„Prompt Engineering as a Critical Skill in the AI Era“ auf Medium.
„Beyond GPT-3: The Future of Prompt Engineering“ auf towardsdatascience.com.
„Understanding AI’s Language: How Prompts Shape Responses“ im Journal of Artificial Intelligence Research.

AI Prompt Engineering Prinzipien:

Klarheit: Eindeutige und präzise Formulierung.
Kontextualität: Bereitstellung relevanter Hintergrundinformationen.
Zielgerichtetheit: Fokus auf das gewünschte Ergebnis.
Kreativität: Anregung innovativer und unerwarteter Antworten.
Anpassungsfähigkeit: Flexibilität in der Fragestellung für unterschiedliche Anforderungen.

Prinzipien guter zwischenmenschlicher Kommunikation:

Aktives Zuhören: Verstehen der Perspektive des anderen.
Klarheit und Präzision: Eindeutige Mitteilungen.
Empathie: Einfühlungsvermögen in Gefühle und Bedürfnisse des Gegenübers.
Feedback: Konstruktive Rückmeldungen.
Anpassung: Berücksichtigung des Kontextes und der Beziehung.

Gegenüberstellung der Prinzipien:

AI Prompt Engineering	Zwischenmenschliche Kommunikation
Klarheit	Klarheit und Präzision
Kontextualität	Anpassung
Zielgerichtetheit	–
Kreativität	–
Anpassungsfähigkeit	Aktives Zuhören
–	Empathie
–	Feedback

Schlussfolgerung zum Vergleich:

Obwohl AI Prompt Engineering und zwischenmenschliche Kommunikation in verschiedenen Domänen angesiedelt sind, teilen sie grundlegende Prinzipien wie Klarheit und die Notwendigkeit, den Kontext zu berücksichtigen. Die effektive Anwendung dieser Prinzipien kann sowohl in der Mensch-Maschine-Interaktion als auch in menschlichen Beziehungen zu verbesserten Ergebnissen führen.

Bewertung des Prompts:

Klarheit: 8/10
Kontextualität: 7/10
Zielgerichtetheit: 9/10
Kreativität: 6/10
Anpassungsfähigkeit: 5/10

Ratschläge zur Verbesserung:

Kontextualität: Integrieren Sie spezifischere Beispiele oder Szenarien, um den Kontext zu verdeutlichen.
Kreativität und Anpassungsfähigkeit: Experimentieren Sie mit unterschiedlichen Formulierungen, um die Vielfalt und Tiefe der KI-Antworten zu erhöhen.

Abschließende Schlussfolgerung:

Der Titel des Blogs provoziert eine Reflexion über die Bedeutung von echter Kommunikation in der Welt des AI Prompt Engineerings. Durch die Gegenüberstellung der Prinzipien wird deutlich, dass grundlegende Kommunikationsfähigkeiten nicht nur die Mensch-zu-Mensch-Interaktion verbessern, sondern auch eine Schlüsselrolle bei der Gestaltung effektiver Prompts spielen. Letztendlich ist es die Qualität unserer Kommunikation, die den Erfolg unserer Interaktionen, sei es mit Menschen oder Maschinen, bestimmt.

chatGPTplus mit myGini

Titel: „Beyond the Hype: Das wahre Meisterwerk menschlicher und künstlicher Kommunikation“

Definition von AI Prompt Engineering: AI Prompt Engineering bezeichnet den Prozess der Gestaltung und Optimierung von Eingabeaufforderungen (Prompts), um spezifische und relevante Antworten von einem KI-System, insbesondere von Sprachmodellen, zu erhalten. Es beinhaltet das kunstvolle Zusammenspiel von Wortwahl, Kontextgebung und Klarheit, um die gewünschten Informationen oder Ergebnisse von der KI effizient zu extrahieren.

Prompting Beispiele:

Unpräziser Prompt: „Erzähl mir was.“ – Dies kann zu einer breiten, oft irrelevanten Antwort führen, da der Kontext und die Zielsetzung fehlen.
Präziser Prompt: „Erzähl mir die Hauptursachen des Ersten Weltkriegs, fokussiert auf politische Allianzen und militärische Aufrüstung.“ – Hier wird ein klarer Kontext und eine spezifische Anfrage gestellt, was zu einer fokussierten und informativen Antwort führt.

Quellen für das Thema AI Prompt Engineering:

„Designing Effective Prompts for Language Models“ – Eine wissenschaftliche Abhandlung, die Techniken und Methoden für effektives Prompt Design diskutiert.
„The Art of Prompt Engineering in AI“ – Ein Blogbeitrag, der Einblicke in die kreative Seite des Prompt Engineerings gibt.
„Prompt Engineering: A Key Skill for Interacting with AI“ – Ein Artikel, der die Wichtigkeit von Prompt Engineering für die effiziente Nutzung von KI-Systemen hervorhebt.
„Understanding AI Responses: The Science of Prompt Engineering“ – Eine Studie, die die Wissenschaft hinter Prompt Engineering und die Auswirkungen auf KI-Verhalten untersucht.
„From Words to Wisdom: The Craft of Prompt Engineering“ – Ein Leitfaden, der praktische Tipps und Strategien für das Crafting von Prompts bietet.

Prinzipien des AI Prompt Engineering:

Klarheit und Präzision
Kontextualisierung
Zielorientierung
Sprachliche Einfachheit
Anpassung an das Verständnisniveau der KI

Prinzipien guter zwischenmenschlicher Kommunikation:

Aktives Zuhören
Klarheit und Verständlichkeit
Kontextbezogenheit
Empathie und Verständnis
Rückmeldung und Bestätigung

Gegenüberstellung der Prinzipien:

AI Prompt Engineering	Zwischenmenschliche Kommunikation
Klarheit und Präzision	Klarheit und Verständlichkeit
Kontextualisierung	Kontextbezogenheit
Zielorientierung	Aktives Zuhören
Sprachliche Einfachheit	Empathie und Verständnis
Anpassung an das Verständnisniveau der KI	Rückmeldung und Bestätigung

Schlussfolgerung zum Vergleich der beiden Prinzipien-Listen: Die Prinzipien des AI Prompt Engineerings und der zwischenmenschlichen Kommunikation weisen signifikante Überschneidungen auf, insbesondere in Bezug auf die Notwendigkeit von Klarheit, Kontextualisierung und Zielorientierung. Beide Ansätze betonen die Wichtigkeit, die Botschaft auf den Empfänger abzustimmen, sei es eine KI oder ein Mensch.

Bewertung des Prompts für den Blog:

Klarheit und Präzision: 9/10
Kontextualisierung: 8/10
Zielorientierung: 10/10
Sprachliche Einfachheit: 7/10
Anpassung an das Verständnisniveau der KI: 8/10

Ratschläge zur Verbesserung:

Erhöhen Sie die sprachliche Einfachheit, indem Sie komplexe Begriffe weiter vereinfachen und noch spezifischere Beispiele verwenden.
Verbessern Sie die Kontextualisierung, indem Sie mehr Hintergrundinformationen oder spezifische Szenarien einbinden, die Ihre Argumentation unterstützen.

Abschließende Schlussfolgerung: Die Fähigkeit, sowohl mit KI als auch mit Menschen effektiv zu kommunizieren, basiert auf universellen Prinzipien klarer, kontextbezogener und zielgerichteter Kommunikation. Indem wir die Kunst des Prompt Engineerings meistern und gleichzeitig unsere zwischenmenschlichen Kommunikationsfähigkeiten schärfen, bereiten wir uns auf eine Zukunft vor, in der Technologie und menschliche Interaktion nahtlos ineinandergreifen. Der wahre Meisterwerk liegt darin, die Prinzipien beider Welten zu vereinen, um nicht nur den momentanen Hype zu überwinden, sondern eine dauerhafte Brücke zwischen Mensch und Maschine zu bauen.

google Gemini

Blog-Beitrag: Prompt Engineering – Hype oder Handwerk?

Zwischenmenschliche Kommunikation statt KI-Hokuspokus: Warum wir uns lieber auf bewährte Techniken fokussieren sollten

In der Welt der KI ist Prompt Engineering der neueste heiße Scheiß. Doch ist es wirklich die eierlegende Wollmilchsau, die uns versprochen wird, oder handelt es sich um einen weiteren Hype, der in ein paar Jahren wieder vergessen sein wird?

Was ist Prompt Engineering?

Prompt Engineering ist die Kunst, der Wissenschaft oder dem Handwerk (je nachdem, wen man fragt), der KI Anweisungen zu geben, die sie zu sinnvollen Ergebnissen führen. Im Kern geht es darum, einen Kontext zu schaffen, damit die KI im riesigen neuronalen Netzwerk sich nicht „verläuft“.

Beispiele für Prompting:

Bildgenerierung: „Erstelle ein Bild von einem roten Apfel auf einem weißen Tisch.“
Texterstellung: „Schreibe einen Blogbeitrag über die Vorteile von Prompt Engineering.“
Übersetzung: „Übersetze diesen Satz von Deutsch nach Englisch.“

Prompt Engineering – Schattenseiten und Hype:

Prompt Engineering ist nicht frei von Schattenseiten. Zum einen ist es stark von der technologischen Entwicklung abhängig. Was heute funktioniert, kann morgen schon obsolet sein. Zum anderen kann es zu unerwünschten Ergebnissen führen, wenn der Prompt nicht sorgfältig formuliert wird.

Gute Quellen zum Thema:

The Art of Prompt Engineering: [[ungültige URL entfernt]]([ungültige URL entfernt])
Prompt Programming: A New Paradigm for AI: [[ungültige URL entfernt]]([ungültige URL entfernt])
How to Write Good Prompts for AI: [[ungültige URL entfernt]]([ungültige URL entfernt])
The Prompt Whisperer: A Guide to Prompt Engineering: [[ungültige URL entfernt]]([ungültige URL entfernt])
Prompt Engineering for Large Language Models: [[ungültige URL entfernt]]([ungültige URL entfernt])

Prinzipien des Prompt Engineering:

Klarheit: Der Prompt sollte klar und unmissverständlich sein.
Prägnanz: Der Prompt sollte so kurz wie möglich sein.
Kontext: Der Prompt sollte den notwendigen Kontext liefern.
Spezifität: Der Prompt sollte so spezifisch wie möglich sein.
Kreativität: Der Prompt kann kreativ sein, um die KI zu inspirieren.

Prinzipien guter zwischenmenschlicher Kommunikation:

Aktives Zuhören: Hören Sie aktiv zu, was Ihr Gegenüber zu sagen hat.
Empathie: Versuchen Sie, sich in die Lage Ihres Gegenübers hineinzuversetzen.
Klarheit: Sprechen Sie klar und deutlich.
Respekt: Behandeln Sie Ihr Gegenüber mit Respekt.
Feedback: Geben Sie Ihrem Gegenüber Feedback.

Gegenüberstellung der Prinzipien:

Prinzip Prompt Engineering	Prinzip zwischenmenschlicher Kommunikation
Klarheit	Klarheit
Prägnanz	Prägnanz
Kontext	Kontext
Spezifität	Empathie
Kreativität	Respekt

Schlussfolgerung:

Die Prinzipien des Prompt Engineering und der zwischenmenschlichen Kommunikation haben viel gemeinsam. Beide basieren auf Klarheit, Prägnanz und Kontext. Der große Unterschied liegt in der Spezifität und Kreativität. Prompt Engineering erfordert mehr Spezifität, während zwischenmenschliche Kommunikation mehr Empathie und Respekt erfordert.

Bewertung des Prompts:

Klarheit: 8/10 Prägnanz: 7/10 Kontext: 9/10 Spezifität: 7/10 Kreativität: 6/10

Verbesserungsvorschläge:

Den Prompt kürzer fassen.
Mehr konkrete Beispiele für Prompting liefern.
Die Schattenseiten des Prompt Engineering deutlicher hervorheben.

Abschließende Schlussfolgerung:

Prompt Engineering ist ein nützliches Werkzeug, um mit KI zu kommunizieren. Es ist jedoch wichtig, sich nicht von dem Hype blenden zu lassen. Gute zwischenmenschliche Kommunikation ist und bleibt die Grundlage für jede erfolgreiche Interaktion, auch mit KI.

Hinweis:

Dieser Blog-Beitrag ist ein Gedankenexperiment und soll zum Nachdenken anregen. Die Thesen und Schlussfolgerungen sind nicht wissenschaftlich fundiert.

Zusätzliche Gedanken:

Es ist wichtig, [Anm.: hier Abbruch der Ausgabe]

Was lernen wir aus diesen drei Test-Ergebnissen?

Die inhaltliche Antwort auf den Prompt ist stark KI-System abhängig. Selbst Systeme, die die gleiche technologische Basis (chatGPTplus und chatGPTplus mit myGini) haben, zeigen unterschiedliche Antworten.
Die Antworten hängen von der ‚Tagesform‘ der KI-Systeme ab. Gute Prompt Bewertungen an einem Tag, sind am nächsten Tag schon möglicher Weise nicht mehr gültig.
Selbst eindeutige Fakten, wie Quellenangaben, sind bei chatGPTplus und chatGPTplus mit myGini nicht identisch. Eine Stichprobenüberprüfung der Quellen über google zeigt, dass es die angeführten Quellen in google teilweise nicht gibt. Das gleiche gilt für Gemini, hier wurden vom System URL’s zusätzlich entfernt.
Klarheit, Präzision und Kontextualisierung waren die drei Prinzipien für gutes AI Prompt Engineering, die in allen drei KI-Systemen auch an allen zwei Testtagen genannt wurden. Die Kriterien Zielorientierung und Kreativität wurden mit unterschiedlicher Häufigkeit genannt.

Ich habe noch zwei weitere Tests am 19.02.2024 durchgeführt.

Der erste Test besteht darin, ein Promptmuster aus einem Newsletter von wildtools.ai [1] auf den drei KI-Systemen chatGPTplus, chatGPTplus mit myGini und Gemini zu testen (MS Copilot habe ich nicht mehr berücksichtigt). Das Prompt-Muster lautet:

Give me 10 Twitter tweet ideas for a [role/profession] in the [niche] niche. Be original, creative, daring, and out of the ordinary.

Ich habe dieses Muster auf meinen Management 4.0 Kontext angewendet:

Prompt an ChatGPT

Give me 10 Twitter tweet ideas for an Agile Management Consultant in the self-organization niche. Be original, creative, daring, and out of the ordinary.

ChatGPT

Innovative Workspace Design: „Transforming office spaces into creativity hubs 🎨. Imagine agile pods instead of traditional desks, where self-organization meets design thinking. #AgileWorkspace #CreativityInAgile“
Agile Mindfulness Exercise: „Start your team meetings with a 2-minute mindfulness exercise. Grounding in the present can unleash unforeseen agile potentials. #MindfulAgility #TeamHarmony“
Flash Mob Stand-ups: „Why not take stand-up meetings to the next level? Organize a flash mob stand-up in unexpected locations to boost energy and creativity. #AgileSurprise #StandupRevolution“
Reverse Brainstorming Session: „Flip problem-solving on its head with a reverse brainstorming session. How can we cause the problem? Uncover unexpected solutions in the process. #ReverseThinking #AgileInnovation“
Agile Cooking Challenge: „What if your team’s next sprint planning was a cooking challenge? Ingredient = Task. Recipe = Sprint. Dish = Completed Project. #AgileCooking #TeamBuilding“
Silent Retrospectives: „Conduct a silent retrospective where everyone writes but nobody speaks. See how silence can speak volumes and bring deeper insights. #SilentAgility #ReflectiveRetrospective“
Agile Role Swap: „Encourage team members to swap roles for a day. Discover hidden talents and foster empathy within the team. #RoleSwap #AgileEmpathy“
Outdoor Sprint Reviews: „Take your next sprint review to the great outdoors. Fresh air can breathe new life into your team’s achievements and future plans. #OutdoorAgility #NatureMeetsAgile“
Improvisation Workshops: „Boost your team’s adaptability with an improvisation workshop. Agile is about thinking on your feet, after all. #ImprovAgility #AdaptiveTeams“
Agile Myth-Busting Tweets: „Busting Agile Myths, one tweet at a time. Myth #1: Agile means no planning. Truth: Agile is all about flexible planning and adaptability. #AgileMythBusting #AgileTruths“

These tweet ideas are designed to engage, challenge, and entertain your audience while highlighting the versatility and creativity within agile management practices.

Prompt an chatGPT

Bitte bewerte den Prompt „Give me 10 Twitter tweet ideas for an Agile Management Consultant in the self-organization niche. Be original, creative, daring, and out of the ordinary.“ mit den oben definierten Prinzipien für gutes Prompt Engineering. Bitte verwende die Skala von 1 bis 10. 1 schlechtes Prompt Engineering, 10 sehr gutes Prompt Engineering.

ChatGPT

Um den Prompt „Give me 10 Twitter tweet ideas for an Agile Management Consultant in the self-organization niche. Be original, creative, daring, and out of the ordinary.“ anhand der definierten Prinzipien für gutes Prompt Engineering zu bewerten, betrachten wir die folgenden Aspekte:

Klarheit und Präzision

Bewertung: 8/10 Der Prompt ist klar formuliert und gibt eine präzise Anforderung vor. Es wird deutlich, dass es um die Erstellung von Twitter-Tweet-Ideen geht, spezifisch für das Feld des Agile Managements mit einem Fokus auf Selbstorganisation.

Kontextualisierung

Bewertung: 7/10 Der Prompt bietet einen angemessenen Kontext, indem er das Themengebiet und die gewünschte Originalität und Kreativität der Tweets angibt. Mehr Details über die Zielgruppe oder spezifische Ziele der Tweets könnten jedoch die Kontextualisierung verbessern.

Zielorientierung

Bewertung: 9/10 Das Ziel ist klar definiert: Es sollen Tweet-Ideen generiert werden, die originell, kreativ, mutig und außergewöhnlich sind. Die spezifische Anzahl von Ideen (10) gibt eine klare Richtung und ein messbares Ziel vor.

Feedback und Anpassung

Bewertung: Nicht anwendbar Aufgrund der Natur des Prompts als einmalige Anfrage ohne unmittelbare Rückmeldung oder Iteration ist dieser Aspekt nicht direkt bewertbar.

Iterative Verbesserung

Bewertung: Nicht anwendbar Ähnlich wie bei Feedback und Anpassung, lässt der Prompt keine unmittelbare iterative Verbesserung zu, da es sich um eine einzelne Anfrage ohne vorherige Iterationen handelt.

Zusammenfassung:

Der Prompt zeigt eine starke Zielorientierung und Klarheit, was ihn zu einem effektiven Ausgangspunkt für die Generierung kreativer Inhalte macht. Die Kontextualisierung könnte durch zusätzliche Details zur Zielgruppe oder zum spezifischen Kontext innerhalb der Nische der Selbstorganisation verbessert werden, um noch präzisere und zielgerichtetere Antworten zu ermöglichen. Insgesamt ist der Prompt gut durchdacht und bietet eine solide Basis für kreatives Prompt Engineering im Bereich des Agile Managements.

Meine Analyse

Wie man sehen kann, hat chatGPT hier Prinzipien für die Bewertung herangezogen, die von den weiter oben gelisteten Prinzipien teilweise abweichen. – Diese Prinzipien wurde in den ersten Prompting-Durchläufen schon mal verwendet.

Die vorgeschlagenen Tweets sind kreativ, sie sind jedoch nicht Management 4.0 spezifisch, d.h. das Nichen Thema Selbstorganisation wurde allenfalls gestreift.

Prompt an ChatGPT mit myGini

In diesem Fall habe ich die Reihenfolge von Prompt und Promptbewertung geändert und anschließend nochmals eine Bewertung durchgeführt. – Die Ergebnisse legen nahe, dass diese Reihenfolge keinen Einfluss auf die Ergebnisse hat.

myGini

Um den Prompt „Give me 10 Twitter tweet ideas for an Agile Management Consultant in the self-organization niche. Be original, creative, daring, and out of the ordinary.“ gemäß den definierten Prinzipien für gutes Prompt Engineering zu bewerten, betrachten wir folgende Aspekte, die in den Prinzipien hervorgehoben werden:

Klarheit und Verständlichkeit: Der Prompt ist klar und direkt, was es leicht macht, die Anfrage zu verstehen und darauf zu reagieren. (9/10)
Spezifität und Relevanz: Der Prompt ist spezifisch auf den Bereich des Agile Managements und der Selbstorganisation ausgerichtet, was die Relevanz für den Zielkontext gewährleistet. (10/10)
Kreativität und Originalität: Der Prompt fordert ausdrücklich Originalität und Kreativität, was zu innovativen und einzigartigen Ergebnissen führen kann. (10/10)
Machbarkeit und Umsetzbarkeit: Die Anfrage ist realistisch und umsetzbar, da sie innerhalb der Kompetenzen eines Agile Management Consultants liegt. (9/10)
Ethische und soziale Verantwortung: Der Prompt gibt keine Anweisungen, die ethisch oder sozial bedenklich sein könnten, allerdings fehlt eine direkte Berücksichtigung ethischer Richtlinien. (8/10)
Anpassungsfähigkeit und Flexibilität: Der Prompt lässt Raum für vielfältige Interpretationen und Ansätze, was Flexibilität in der Antwort ermöglicht. (9/10)
Zielgruppenorientierung: Der Prompt ist klar auf die Zielgruppe der Agile Management Consultants ausgerichtet. (10/10)
Innovationspotential: Durch die Aufforderung nach „daring, and out of the ordinary“ Ideen wird das Innovationspotential gefördert. (10/10)
Präzision in der Aufgabenstellung: Während der Prompt präzise die gewünschte Anzahl von Ideen und den thematischen Fokus angibt, könnte er noch spezifischere Kriterien oder Themenbereiche innerhalb der Selbstorganisation vorgeben. (7/10)
Feedback und Iterationspotential: Der Prompt selbst bietet keine direkte Möglichkeit für Feedback oder Iterationen, was in einem interaktiven Kontext wie der Beratung hilfreich sein könnte. (6/10)

Durchschnittliche Bewertung: (8,8/10)

Dieser Prompt zeigt insgesamt eine starke Leistung im Bereich des Prompt Engineerings, mit besonderer Stärke in Kreativität, Spezifität und Zielgruppenorientierung. Verbesserungspotential besteht in der Integration von Feedbackmechanismen und der Präzisierung bestimmter Aspekte der Aufgabenstellung.

Prompt an chatGPTplus mit myGini

Give me 10 Twitter tweet ideas for an Agile Management Consultant in the self-organization niche. Be original, creative, daring, and out of the ordinary

myGini

Unleash the Power of Self-Organization: „Dive into the heart of agility: Self-organization. It’s not chaos, but the birthplace of innovation. #AgileTransformation #SelfOrganization“
Beyond Hierarchies: „Imagine a world where teams don’t wait for orders but navigate their own course towards success. That’s the self-organizing dream. #LeadFromWithin #AgileLeadership“
The Future of Work is Here: „Forget the traditional office hierarchy. The future is collaborative, adaptive, and self-organized. Are you ready for the revolution? #FutureOfWork #AgileMindset“
Breaking Boundaries with Agile: „In the realm of self-organization, boundaries are meant to be explored, not confined. Break free with #Agile. #InnovationUnleashed #TeamDynamics“
Agile Myths Busted: „Myth: Self-organization equals no leadership. Truth: It cultivates leaders at every level. Let’s bust more agile myths together! #AgileMyths #TrueAgility“
The Self-Organizing Secret: „The secret ingredient to a successful agile team? Trust. Build it, and watch your team self-organize into a powerhouse. #TrustLeadsToTriumph #AgileSecrets“
Agile is an Attitude: „Agility is not just a methodology; it’s an attitude. Embrace change, encourage autonomy, and empower your teams. #AgileAttitude #Empowerment“
From Chaos to Clarity: „Self-organization can turn chaos into clarity by harnessing the collective intelligence of your team. Discover how. #ChaosToClarity #CollectiveIntelligence“
Agile Adventures: „Join us on an adventure where the path isn’t dictated but discovered through the power of self-organization. #AgileAdventures #Pathfinders“
Dare to Self-Organize: „Dare to let go of control and let self-organization lead the way to unforeseen innovation and resilience. #DareToAgile #InnovationJourney“

These tweet ideas are designed to provoke thought, inspire action, and foster a deeper understanding of self-organization within the agile framework.

Meine Analyse

Das Prompting mit myGini erzeugt wesentlich mehr Prinzipien für die Bewertung (u.a. Ethik und Innovationspotential) guten Prompt Engineerings und die vorgeschlagenen Tweets treffen das Thema Selbstorganisation sehr gut.

Prompt an Gemini

Give me 10 Twitter tweet ideas for an Agile Management Consultant in the self-organization niche. Be original, creative, daring, and out of the ordinary

10 Twitter Tweet Ideas for an Agile Management Consultant (Self-Organization Niche):

Forget control, embrace chaos! ️ Self-organizing teams thrive in dynamic environments. Let go of micromanaging & unlock true innovation. #agile #teamautonomy #leadership
Can your org chart do push-ups? ‍♀️ Traditional hierarchies stifle agility. Flatten your structure, empower individuals, & watch teams soar. #selfmanagement #futureofwork #disruption
Planning fallacy alert! Stop over-planning & under-delivering. Embrace iterative cycles, adapt to change, & achieve agility nirvana. #agileplanning #continuouslearning #failfast
Collaboration ain’t a buzzword, it’s a superpower! Encourage cross-functional teamwork, break down silos, & witness magic happen. #collaboration #teambonding #psychologicalsafety
⏰ Time for a reality check! ⏱️ Are your meetings 90% talk & 10% action? ‍♀️ Embrace asynchronous communication, focus on outcomes, & reclaim your productivity. #asynchronouswork #focus #deepwork
Intrinsic motivation > extrinsic rewards. Spark self-drive in your team by fostering purpose, autonomy, & mastery. Watch engagement & performance skyrocket. #intrinsicmotivation #purpose #mastery
Silence can be golden. Active listening & open communication are the cornerstones of trust & psychological safety. #activellistening #communication #psychologicalsafety
Gamification: Not just for kids! ️ Use playful elements to boost engagement, learning, & problem-solving in your team. #gamification #funatwork #innovation
Experimentation > perfectionism. Don’t be afraid to try new things, even if they fail. Iteration & learning are key to agility. #growthmindset #experimentation #failforward
Self-organization is a journey, not a destination. ️ Embrace ongoing learning, adaptation, & continuous improvement. #lifelonglearning #changemanagement #agiletransformation

Bonus:

Use eye-catching visuals (gifs, images) to grab attention.
Ask questions to spark engagement and conversation.
Respond to comments and keep the dialogue flowing.
Use relevant hashtags to reach your target audience.

I hope these ideas inspire you to create even more original and impactful tweets!

Prompt an Gemini

Gemini

Bewertung des Prompts „Give me 10 Twitter tweet ideas for an Agile Management Consultant in the self-organization niche. Be original, creative, daring, and out of the ordinary.“

Klarheit: 9/10

Der Prompt ist klar formuliert und lässt keine Missverständnisse zu. Es ist klar, dass 10 Twitter-Tweet-Ideen für einen Agile-Management-Berater im Bereich der Selbstorganisation gewünscht sind.

Prägnanz: 8/10

Der Prompt ist prägnant und auf den Punkt gebracht. Die Länge ist angemessen und es gibt keine unnötigen Informationen.

Kontext: 8/10

Der Prompt liefert den notwendigen Kontext, um die Aufgabe zu verstehen. Es ist klar, dass die Tweets originell, kreativ, gewagt und ungewöhnlich sein sollen.

Spezifität: 7/10

Der Prompt ist spezifisch genug, um die Aufgabe zu erfüllen. Es ist jedoch möglich, die gewünschten Eigenschaften der Tweets noch weiter zu spezifizieren, z. B. in Bezug auf die Länge, den Ton oder die Zielgruppe.

Kreativität: 9/10

Der Prompt fordert explizit kreative und ungewöhnliche Ideen. Dies ist ein wichtiger Faktor, um ansprechende und wirkungsvolle Tweets zu erstellen.

Gesamtbewertung: 8/10

Der Prompt ist insgesamt gut formuliert und geeignet, um 10 kreative Twitter-Tweet-Ideen zu generieren.

Verbesserungsvorschläge:

Um die Spezifität weiter zu erhöhen, könnten Vorgaben für die Länge der Tweets (z. B. maximal 280 Zeichen) oder den Ton (z. B. humorvoll, inspirierend) gemacht werden.
Es könnten Beispiele für gelungene Tweets aus dem Bereich der Selbstorganisation gegeben werden, um die gewünschte Richtung zu verdeutlichen.

Meine Analyse
Diese Gemini Ergebnisse zeigen recht gute Tweet-Vorschläge zum Nischen Thema Selbstorganisation und! Gemini bleibt, wie in allen anderen Prompts auch, bei seinen Prinzipien für gutes Prompting.

Zum Abschluss der zweite Ergänzungstest: Ich will mittels einer Stichprobe nachprüfen, ob die AI-Systeme zum Beispiel das Prompt Muster Chain-of Thought gemäß [2] (immer noch) benötigen. Abbildung 1 verdeutlicht das Muster nach Aman Chadha:

Abbildung 1: Chain-of-Thought Prompting Beispiel nach Aman Chadha [2]

Ich habe den drei AI-Systemen direkt, ohne Chain-of-Thought Prompting, den folgenden Prompt gegeben. – Ich nehme an, dass Chain-of-Thought Prompting in diesem Beispiel nicht mehr benötigt wird: The cafeteria had 23 apples. If they use 20 to make lunch and bought six more, how many apples do they have?

Meine Analyse
Das Ergebnis ist eindeutig: Alle drei Systeme liefern sofort das richtige Ergebnis. chatGPTplus mit! myGini und Gemini liefern sogar die Herleitung zum Ergebnis.

Meine abschließende Schlussfolgerung

AI Prompt Engineering ist sicherlich kein KI-Hokuspokus. Aman Chadha [2] hat nach meiner Einschätzung die umfangreichste und mit Abstand beste Aufstellung von AI Prompt Mustern zusammengestellt. Hier kann man den Eindruck gewinnen, dass Prompting wirklich Engineering ist, auf jeden Fall kann es, wie die vielen Beispiele zeigen, sehr anstrengend und aufwendig sein.

Meine Ergebnisse zeigen jedoch, dass gutes Prompt Engineering sich vor allem durch klare, präzise, kontextbezogene und zielorientierte Prompts auszeichnet. Wenn die Prompts dann noch iterativ an das wahrgenommene Verständnis der KI angepasst werden, entstehen Prompts, die von der KI selbst eine hohe Prompt Güte bescheinigt bekommen. Genau dies sind Kriterien jeglicher guter zwischenmenschlicher Kommunikation. Es ist deshalb meines Erachtens sehr viel sinnvoller, in die Kompetenz zwischenmenschlicher Kommunikation als in gutes Prompt Engineering zu investieren. – Ich vermute, dass (in Zukunft) KI-Systeme als Sparrings-Partner für Menschen benutzen werden, um deren zwischenmenschliche Kommunikation zu trainieren.

Literatur

[1] Wild Tools Newsletter (2024) wildtools.ai, Newsletter vom 19.02.2024

[2] Aman Chadha (2024) https://aman.ai/primers/ai/prompt-engineering/#overview, zugegriffen am 19.02.2024