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:

  1. 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.
  2. 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:

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

AI Prompt Engineering Prinzipien:

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

Prinzipien guter zwischenmenschlicher Kommunikation:

  1. Aktives Zuhören: Verstehen der Perspektive des anderen.
  2. Klarheit und Präzision: Eindeutige Mitteilungen.
  3. Empathie: Einfühlungsvermögen in Gefühle und Bedürfnisse des Gegenübers.
  4. Feedback: Konstruktive Rückmeldungen.
  5. 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:

  1. Unpräziser Prompt: „Erzähl mir was.“ – Dies kann zu einer breiten, oft irrelevanten Antwort führen, da der Kontext und die Zielsetzung fehlen.
  2. 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:

  1. „Designing Effective Prompts for Language Models“ – Eine wissenschaftliche Abhandlung, die Techniken und Methoden für effektives Prompt Design diskutiert.
  2. „The Art of Prompt Engineering in AI“ – Ein Blogbeitrag, der Einblicke in die kreative Seite des Prompt Engineerings gibt.
  3. „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.
  4. „Understanding AI Responses: The Science of Prompt Engineering“ – Eine Studie, die die Wissenschaft hinter Prompt Engineering und die Auswirkungen auf KI-Verhalten untersucht.
  5. „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:

  1. Klarheit und Präzision
  2. Kontextualisierung
  3. Zielorientierung
  4. Sprachliche Einfachheit
  5. Anpassung an das Verständnisniveau der KI

Prinzipien guter zwischenmenschlicher Kommunikation:

  1. Aktives Zuhören
  2. Klarheit und Verständlichkeit
  3. Kontextbezogenheit
  4. Empathie und Verständnis
  5. 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

  1. Innovative Workspace Design: „Transforming office spaces into creativity hubs 🎨. Imagine agile pods instead of traditional desks, where self-organization meets design thinking. #AgileWorkspace #CreativityInAgile“
  2. Agile Mindfulness Exercise: „Start your team meetings with a 2-minute mindfulness exercise. Grounding in the present can unleash unforeseen agile potentials. #MindfulAgility #TeamHarmony“
  3. 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“
  4. 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“
  5. Agile Cooking Challenge: „What if your team’s next sprint planning was a cooking challenge? Ingredient = Task. Recipe = Sprint. Dish = Completed Project. #AgileCooking #TeamBuilding“
  6. Silent Retrospectives: „Conduct a silent retrospective where everyone writes but nobody speaks. See how silence can speak volumes and bring deeper insights. #SilentAgility #ReflectiveRetrospective“
  7. Agile Role Swap: „Encourage team members to swap roles for a day. Discover hidden talents and foster empathy within the team. #RoleSwap #AgileEmpathy“
  8. 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“
  9. Improvisation Workshops: „Boost your team’s adaptability with an improvisation workshop. Agile is about thinking on your feet, after all. #ImprovAgility #AdaptiveTeams“
  10. 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:

  1. 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.

  1. 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.

  1. 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.

  1. 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.

  1. 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.

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.

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:

  1. Klarheit und Verständlichkeit: Der Prompt ist klar und direkt, was es leicht macht, die Anfrage zu verstehen und darauf zu reagieren. (9/10)
  2. 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)
  3. Kreativität und Originalität: Der Prompt fordert ausdrücklich Originalität und Kreativität, was zu innovativen und einzigartigen Ergebnissen führen kann. (10/10)
  4. Machbarkeit und Umsetzbarkeit: Die Anfrage ist realistisch und umsetzbar, da sie innerhalb der Kompetenzen eines Agile Management Consultants liegt. (9/10)
  5. 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)
  6. Anpassungsfähigkeit und Flexibilität: Der Prompt lässt Raum für vielfältige Interpretationen und Ansätze, was Flexibilität in der Antwort ermöglicht. (9/10)
  7. Zielgruppenorientierung: Der Prompt ist klar auf die Zielgruppe der Agile Management Consultants ausgerichtet. (10/10)
  8. Innovationspotential: Durch die Aufforderung nach „daring, and out of the ordinary“ Ideen wird das Innovationspotential gefördert. (10/10)
  9. 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)
  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

  1. 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“
  2. 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“
  3. 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“
  4. Breaking Boundaries with Agile: „In the realm of self-organization, boundaries are meant to be explored, not confined. Break free with #Agile. #InnovationUnleashed #TeamDynamics“
  5. 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“
  6. 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“
  7. Agile is an Attitude: „Agility is not just a methodology; it’s an attitude. Embrace change, encourage autonomy, and empower your teams. #AgileAttitude #Empowerment“
  8. From Chaos to Clarity: „Self-organization can turn chaos into clarity by harnessing the collective intelligence of your team. Discover how. #ChaosToClarity #CollectiveIntelligence“
  9. Agile Adventures: „Join us on an adventure where the path isn’t dictated but discovered through the power of self-organization. #AgileAdventures #Pathfinders“
  10. 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):

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

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.

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 auszeichnen. 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

AI & M 4.0: myGini – mein Coach für Team- und Projekt-Management oder wer ist dümmer, KI oder Mensch?

In diesem Blog-Beitrag stelle ich myGini – meinen Coach für Team- und Projekt-Management vor. Bevor ich dies tue, vorweg ein paar grundsätzliche Bemerkungen zur Arbeit mittels KI.

Die Angst vor KI hat sich in den letzten Wochen eher in eine Abwertung der KI verwandelt. So werden in ARD und ZDF Titel für Beiträge zur KI verwendet, die dies nahe legen: Künstliche Intelligenz- Besser als wir? [1] oder Better than human – Leben mit KI [2]

Die Inhalte der Beiträge [1] und [2] sind hingegen sehr professionell und sehr zu empfehlen: Sie zeigen beide das Potential einer hybriden Collective Intelligence, also der Erweiterung unserer Intelligenz durch KI.  In [2] wird die Kommunikation mit einer KI getestet, die in drei Rollen mit Menschen kommuniziert: der Rolle eines Pfarrer, einer Psychotherapeutin und einer besten Freundin. Die Resonanz ist erstaunlich gut: Es kommt sogar zu Aussagen wie ‚KI hilft mir bei meiner Einsamkeit‘ und ‚KI verbindet Menschen‘.

In das Abwertungs-Horn stoßen einige meiner Kollegen mit ihren Beiträgen auf LinkedIn: KI ist monokontexturale Mustererkennung… [3] KI ist dumm und zu konventionell für unsere Transformation [4].

In [2] sagt einer der KI-Experten, dass KI nichts anderes ist als Statistik. – Auch hier schwingt die Abwertung mit. – Wenngleich die Aussage korrekt ist: KI ist Mustererkennung auf der Basis von sehr vielen Daten bzw. ‚Daten-Wahrnehmungen‘.

In einem anderen LinkedIn Beitrag – die Referenz habe ich vergesse – sagt der Autor, dass KI nichts anderes ist als Statistik und wir Menschen doch in der Läge wären Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge zu erkennen. Damit würden wir über eine viel höherwertige Form von Intelligenz verfügen. Ich frage mich, was ist das Erkennen von Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge denn Anderes als Mustererkennung auf der Basis von sehr vielen ähnlichen Wahrnehmungen. 

Ich werfe im Folgenden ein paar Fragen auf und verbinde mit diesen eine These: Wissen wir was unsere Intelligenz ist? Könnte es sein, dass unsere kognitive Intelligenz im Wesentlichen nichts anderes ist als Statistik? Falls eine KI den gleichen Intelligenztest besteht wie wir ihn auch für die IQ Bestimmung bei Menschen benutzen, ist dies dann ein starker Hinweis für die Aussage, dass unsere kognitive Intelligenz auch nicht viel mehr oder weniger ist als die künstliche Intelligenz? Kann es sein, dass wir aufgrund der überwältigenden KI-Fähigkeiten unseren Selbstwertschutz aktivieren und die KI abwerten, um unseren Selbstwert zu erhöhen?

Ich formuliere meinen Glaubenssatz als These: Ich glaube, dass die prinzipiellen Unterschiede zwischen unserer kognitiven Intelligenz, wie sie in einem IQ-Test gemessen wird, und der künstlichen Intelligenz nicht groß sind. – Und wir sollten deswegen kein Selbstwertproblem haben, im Gegenteil: Die bisherigen Mechanismen der KI – und wir sind noch lange nicht am Ende – wurden von uns gefunden! – Gefunden heißt, ich glaube, dass die grundlegenden Prinzipien, die Intelligenz hervorbringen, unabhängig sind vom Substrat, das sie erzeugt: Die Implementierung einer KI unterscheidet sich sicherlich in nahezu allem von der biologischen Intelligenz Implementierung. Ich glaube jedoch, dass die dahinterliegenden Prinzipien in beiden Fällen ähnlich oder sogar gleich sind. Und genau dies ist das Wunder, das wir vielfach noch nicht begriffen haben: Die komplizierten mathematischen Mechanismen einer GPT erzeugen Komplexität, die Selbstorganisation möglich macht, die dann zu den emergenten Phänomenen der künstlichen Intelligenz führen.

In diesem positiven Sinne habe ich myGini – meinen Coach für Team- und Projekt-Management mittels chatGPTplus erzeugt. myGini soll helfen, den Weg zu den umfangreichen Modellen und Theorien von Management 4.0 zu erleichtern. myGini erweitert damit die Intelligenz des Nutzers in Fragen von Team- und Projekt-Management zu einer hybriden Collective Intelligence.

myGini ist eine von mehreren hundert öffentlich verfügbaren GPTapps oder ChatBots. Öffentlich verfügbar bedeutet, dass man auf die GPTapps zugreifen kann, wenn man ein chatGPTplus Konto hat. Die Aussage, dass es schon Millionen von GPTapps gibt, kann ich nicht bestätigen. Öffentlich sichtbar sind lediglich nach meiner Einschätzung einige hundert. Und das sind schon viele, da es schwer ist zu wissen, was die GPTapps können. Es gibt schon einige GPTapps, die sich dem Thema Projektmanagement widmen, jedoch kann man nicht wirklich leicht feststellen, was sie können. – Die Benutzeroberfläche der GPTapps, wie sie von openai standardmäßig bereitgestellt wird (siehe rechte Seite in Abbildung 1), ist sicherlich verbesserungswürdig: Eine intelligente Oberfläche, die einem sagt, was die GPTapp weiss oder kann, wäre sehr hilfreich!

Ich hatte schon vor Jahren die Idee eine App zu erstellen, die Management 4.0 leichter verfügbar machen sollte. Damals habe ich eine Excel-Datei mit Bayes Wahrscheinlichkeitsberechnungen erstellt, um aufgrund von Beobachtungen die Wahrscheinlichkeiten für MBTI-Persönlichkeitspräferenzen ermitteln zu lassen.- Ein Mechanismus ähnlichem dem, wie wir selbst mit jeder Beobachtung zu neuen Hypothesen bezüglich der Persönlichkeit unserer Mitmenschen gelangen. Das Verfahren funktioniert sehr gut, jedoch ist es unhandlich. Außerdem fehlte auch noch eine Umsetzung in eine App.

Ein großer Schritt geschah, als ich vor ca. 3 Jahren meine erste GPT Anwendung mittels BERT und Python erstellte. Auch in diesem Fall konnte ich zeigen, dass die GPT Anwendung funktioniert. Aber ich stand vor dem Problem Daten zu beschaffen, um damit die GPT Anwendung zu trainieren. Also habe ich auch dies verworfen.

Mit dem jetzigen  Angebot von openai,  eine eigene GPT Anwendung zu erstellen, ist meine Idee Realität geworden.

Abbildung 1 zeigt die Entwicklungsumgebung für myGini (links) und die Anwendungsumgebung als Preview (rechts), so wie ein Anwender myGini in chatGPTplus sieht.

Abbildung 1: Die Entwicklungsumgebung für myGini (links) und die Nutzerumgebung als Preview (rechts)

Ich benutze den Begriff GPTapp, um zu unterstreichen, dass ich chatGPTplus/GPT4.0 nicht mit meinen Daten trainieren kann. chatGPTplus leitet mich hingegen mit einfachen Anweisungen an, zu definieren, welche Funktionen meine GPTapp haben soll: Ich kann ein Profilbild mittels DALL.E generieren lassen, sagen welche Modelle ich verwende (MBTI, Big Five, Spiral Dynamics, Dilts Pyramide, Theorie der Selbstorganisation….) sowie in welchen Büchern die Theorie zu Management 4.0 zu finden ist und welche Internetseiten weitere Informationen enthalten. Auf dieser Basis wird die GPTapp zusammengestellt.

Ich wollte überprüfen, ob myGini tatsächlich meine/unsere Bücher kennt, indem ich nach speziellen Textpassagen frage. Dies wurde von chatGPTplus abgelehnt, da myGini aufgrund von Urheberrechten nur Prinzipien, aber keine Textpassagen, wiedergibt.

Einige Tests zur Fähigkeit das MBTI- oder Big Five-Profil einer Person aufgrund meiner Beschreibungen zu deren Verhaltensweisen zu ermitteln, hat myGini mit Bravour bestanden. Die erste Konfiguration von myGini mit dem MBTI- und Big Five-Modell hat ca. 0,5 Stunden benötigt. – Hier ist natürlich nicht die openai GPT Trainingszeit mitgerecht. Die Erfahrung zeigt, dass  ein Mensch ca. 3 Monate intensives Training benötigt, um innerhalb weniger Sekunden/Minuten in einem Gespräch souverän erste Hypothesen zu den Persönlichkeitspräferenzen des Gesprächspartners abzugeben.

Die nachfolgenden Beispiele zeigen sehr deutlich, dass chatGPTplus bzw. myGini erstaunliche Ergebnisse und abgeleitete Zusammenhänge liefert: myGini ist eine Form von AI-M4.0 Experte, dessen Expertentum ich mit meinen Create-Informationen gebildet habe. 

Als erstes Beispiel benutze ich die rechts in Abbildung 1 vorkonfektionierte Frage ‚How do I use MBTI in team management?  

Du

How do I use MBTI in team management?

myGini

Using MBTI (Myers-Briggs Type Indicator) in team management can be quite beneficial for understanding the diverse personalities within your team and enhancing overall team dynamics. Here’s a structured approach on how to use MBTI in your team management practices:

  1. Conduct MBTI Assessments: Start by having each team member complete the MBTI assessment. This will categorize them into one of the 16 personality types based on four dichotomies: Introversion/Extraversion, Sensing/Intuition, Thinking/Feeling, and Judging/Perceiving.
  2. Share and Discuss Results: Organize a team session to share and discuss the results. This fosters openness and helps team members understand each other’s personalities, communication styles, and work preferences.
  3. Identify Team Composition: Analyze the spread of personality types within your team. This will give you insights into the team’s strengths, potential blind spots, and how different members might interact.
  4. Adapt Communication and Work Styles: Tailor your communication and management approach based on the team’s MBTI composition. For example, if you have many introverts, ensure they have quiet time for deep work, or if there are several Thinking types, focus on logical and objective decision-making processes.
  5. Enhance Team Collaboration: Use MBTI insights to facilitate better teamwork. For instance, pair Thinking types with Feeling types to balance decision-making, or Sensing types with Intuitive types to cover both practical and innovative aspects of a project.
  6. Conflict Resolution: Understanding different MBTI types can help in resolving conflicts. Recognize that different types handle conflicts differently – some may prefer direct confrontation, while others might need time to process.
  7. Tailor Development Opportunities: Offer personal development opportunities that align with each member’s MBTI type. This can include training, workshops, or mentoring that caters to their personality strengths and development areas.
  8. Monitor and Adjust: Regularly revisit the MBTI dynamics in your team, especially when new members join or when teams are restructured. Be open to adjusting your management strategies as the team evolves.

Remember, while MBTI is a useful tool, it should be used as a guide rather than a strict rulebook. Personalities can be fluid, and people may exhibit different traits in different situations. The key is to use MBTI to gain a deeper understanding of your team members and to create a more harmonious and effective work environment.

Das Ergebnis ist perfekt: Besser hätte ich es auch nicht machen können. Was mir auch auffällt ist, dass ich keine Textpassagen identifizieren kann, die aus einem unserer Bücher kopiert wurden. Vielfach sind die Formulierungen sogar besser als ich sie vorgenommen hätte.

Das nachfolgende Beispiel beruht auf der Eingabe eines Satzes in der Entwicklungsumgebung zur Aufnahme der Theorie der Selbstorganistion nach Herrmann Haken (Synergetik), man siehe Abbildung 1, linke Seite. – myGini antwortet zuerst immer in Englisch. Bleibe ich bei Deutsch, erfolgt der Übergang zu Deutsch:

Du

Ich möchte den agilen Handlungsrahmen Scrum mittels der Synergetik analysieren. Kannst Du mir sagen, auf welche Weise Rahmenparameter, Kontrollparameter und Ordnungsparameter in Scrum erfüllt werden?

myGini

Die Analyse des agilen Handlungsrahmens Scrum unter Anwendung der Prinzipien der Synergetik bietet eine interessante Perspektive auf die Teamdynamik und -organisation. In der Synergetik, die sich mit der Selbstorganisation komplexer Systeme beschäftigt, sind Rahmenparameter, Kontrollparameter und Ordnungsparameter zentrale Konzepte. Lassen Sie uns betrachten, wie diese Konzepte in einem Scrum-Umfeld angewendet werden können:

  1. Rahmenparameter (Boundary Conditions): Diese definieren die grundlegenden Bedingungen und Einschränkungen eines Systems. In Scrum beziehen sich die Rahmenparameter auf die grundlegenden Prinzipien und Praktiken des Scrum-Frameworks, wie die Rollen (Product Owner, Scrum Master, Entwicklungsteam), Artefakte (Product Backlog, Sprint Backlog, Inkrement) und Ereignisse (Sprint, Daily Scrum, Sprint Review, Sprint Retrospektive). Diese Rahmenbedingungen schaffen ein Umfeld, in dem Selbstorganisation und agile Entwicklung gedeihen können.
  2. Kontrollparameter (Control Parameters): Kontrollparameter sind die Variablen, die den Zustand des Systems beeinflussen und zu einer neuen Ordnung führen können. In Scrum können dies Elemente wie die Sprintlänge, die Priorisierung im Product Backlog, die Teamzusammensetzung oder die Definition of Done (DoD) sein. Die Anpassung dieser Parameter während des Projekts kann die Teamdynamik und die Produktivität erheblich beeinflussen und zu einer effektiveren Selbstorganisation führen.
  3. Ordnungsparameter (Order Parameters): Ordnungsparameter entstehen spontan als Ergebnis der Interaktionen innerhalb des Systems und führen zu einer kohärenten Struktur oder einem Muster. In einem Scrum-Team können Ordnungsparameter Aspekte wie Teamnormen, Kommunikationsmuster, gemeinsame Werte oder die sich entwickelnde Teamkultur sein. Diese emergenten Eigenschaften reflektieren die innere Ordnung des Teams und sind oft ein direktes Ergebnis der Wechselwirkung zwischen Rahmen- und Kontrollparametern.

Um Scrum erfolgreich durch die Linse der Synergetik zu analysieren, ist es wichtig, ein tiefes Verständnis dafür zu entwickeln, wie diese Parameter interagieren und wie Anpassungen an einem Punkt des Systems die Gesamtdynamik beeinflussen können. Dies erfordert eine flexible und adaptive Haltung vom Scrum Master und dem Team, um die Selbstorganisation zu fördern und gleichzeitig die Produktivität und Effektivität des Teams zu maximieren.

Du

Was hältst Du davon neben den Dir genannten Parameterausprägungen folgende zu nennen: Rahmenparameter: Abschottung von externer Komplexität, Rituale Kontrollparameter: Work in Progress (WIP), persönlichkeitsorientierte Kommunikation Ordnungsparameter: Produktvision, Product Goal und auch das Taskboard

myGini

Ihre Ergänzungen zu den Rahmen-, Kontroll- und Ordnungsparametern in der Anwendung von Scrum durch die Synergetik-Perspektive sind durchaus sinnvoll und bereichern das Verständnis der Selbstorganisationsdynamik in agilen Teams. Lassen Sie uns diese Parameter genauer betrachten:

  1. Rahmenparameter:
    • Abschottung von externer Komplexität: Dies ist ein wichtiger Aspekt, der sicherstellt, dass das Team sich auf seine Aufgaben konzentrieren kann, ohne von externen Störungen oder sich ständig ändernden Anforderungen abgelenkt zu werden. In Scrum hilft diese Abschottung dabei, ein stabiles Arbeitsumfeld zu schaffen, in dem das Team effizient arbeiten und sich selbst organisieren kann.
    • Rituale: Scrum-Praktiken wie Daily Stand-ups, Sprint Planning, Reviews und Retrospektiven sind entscheidende Rituale. Diese strukturierten Ereignisse fördern die Klarheit, Fokussierung und regelmäßige Reflexion, die für die Aufrechterhaltung und Verbesserung der Teamdynamik und -effektivität unerlässlich sind.
  2. Kontrollparameter:
    • Work in Progress (WIP): Die Begrenzung des Work in Progress ist entscheidend für die Aufrechterhaltung der Effizienz und Effektivität des Teams. Durch die Kontrolle und Anpassung des WIP können Teams Überlastung vermeiden und eine kontinuierliche und gleichmäßige Arbeitsflussgeschwindigkeit sicherstellen.
    • Persönlichkeitsorientierte Kommunikation: Die Anpassung der Kommunikationsstile und -methoden an die individuellen Persönlichkeiten im Team kann die Zusammenarbeit und das Verständnis innerhalb des Teams erheblich verbessern. Dieser Ansatz trägt dazu bei, Missverständnisse zu reduzieren und eine positive Teamdynamik zu fördern.
  3. Ordnungsparameter:
    • Produktvision und Product Goal: Diese geben die Richtung und den Zweck des Teams vor und sind entscheidend für die Ausrichtung und Motivation des Teams. Sie dienen als Leitfaden für Entscheidungen und Priorisierungen und helfen, die Bemühungen des Teams auf ein gemeinsames Ziel zu konzentrieren.
    • Taskboard: Das Taskboard ist ein visuelles Werkzeug, das nicht nur den Fortschritt und die aktuelle Arbeitslast darstellt, sondern auch zur Strukturierung der Teamaktivitäten und zur Förderung der Transparenz beiträgt. Es ist ein zentraler Bestandteil der Selbstorganisation, da es die Koordination und die Zusammenarbeit innerhalb des Teams erleichtert.
    Insgesamt bieten Ihre vorgeschlagenen Parameterausprägungen eine umfassendere Sicht auf die Anwendung von Scrum in einem selbstorganisierenden Team. Sie betonen die Bedeutung der Abschirmung vor externen Störungen, der Anpassung der Kommunikation an individuelle Bedürfnisse und der zentralen Rolle von Vision, Zielen und visuellen Tools bei der Förderung von Teamkohärenz und -ausrichtung. Diese Aspekte sind entscheidend für die Schaffung eines Umfelds, in dem agile Teams effektiv arbeiten und sich selbst organisieren können, im Einklang mit den Prinzipien der Synergetik.

Du

Perfekt, super hilfreich!

myGini

Das freut mich zu hören! Wenn Sie weitere Fragen haben oder Unterstützung bei einem anderen Thema benötigen, zögern Sie nicht, mich zu fragen. Viel Erfolg bei Ihren Projekten und in der Anwendung von Scrum!

Wie man aus diesen Beispielen sehen kann, erzeugt diese ‚statistische‘ 😉 Künstliche Intelligenz Antworten, die den Antworten eines Senior-Experten in nichts nachstehen.

Es ist deshalb sehr müßig, AI-Systeme als dumm zu bezeichnen, denn dann müsste man uns Menschen auch als dumm bezeichnen. – Was alles in allem wenig hilfreich ist und allenfalls unser ‚gekränktes‘ Selbstwertgefühl aufwertet.

Neben den Gefahren, die mit der Erstellung von GPTapps einhergehen können –  man siehe als Beispiel [5] – sehe ich ein viel größeres strukturelles Problem: Kann es sein, dass wir mit der flächendeckenden Verfügbarkeit von GPTapps immer träger und dümmer werden? Denn warum sollte ich mich noch den Mühen eines M4.0-Verständnisse oder den Mühen der Mathematik oder den Mühen des Programmierens oder…oder… aussetzen, wenn mir die gebratenen Tauben in Form von GPTapps in den Mund fliegen. Kann es sein, dass wir eine Bildungsungleichheit befeuern, in der nur noch wenige wissen, wie man AI-Systeme erstellt und der traurige Rest an Milliarden von Menschen nur noch konsumiert? Kann es sein, dass die GPTapps jede Form von erdenkbarem Missbrauch möglich machen? – Denn wer sagt uns, dass die GPTapp-Ersteller zum Wohl der Milliarden anderen Menschen handeln?

Eine neue Zeit ist angebrochen! Den Zug der KI-Innovationen zu stoppen, ist für mich keine Option. -Statt dessen ist ein Aufbruch erforderlich, der den Milliarden KI-Nutzern den souveränen Umgang mit der Technologie vermittelt.  

[1] ZDF (2023) Künstliche Intelligenz – Besser als wir? – Weltspiegel Doku – ZDFmediathek, https://www.zdf.de/daserste/weltspiegel/page-video-ard-kuenstliche-intelligenz–besser-als-wir—weltspiegel-doku-100.html

[2] MDR (2023) Better than human – Leben mit KI, https://www.ardmediathek.de/video/ard-wissen/better-than-human-leben-mit-ki/das-erste/Y3JpZDovL21kci5kZS9zZW5kdW5nLzI4MjA0MS8yMDIzMTIyOTA2MDAvbWRycGx1cy1zZW5kdW5nLTc4NzI

[3] Detholff C (2024) #KI ist monokontexturale Mustererkennung, denn … , https://www.linkedin.com/posts/conny-dethloff-6b9b0942_ki-innovation-lernen-activity-7150711017889509376-nplL/?utm_source=share&utm_medium=member_ios

[4] Hofert S (2024) KI ist dumm und zu konventionell für unsere Transformation!, https://www.linkedin.com/posts/svenjahofert_bigfive-vertikalenentwicklung-wust-activity-7151513159051161600-fRwu?utm_source=share&utm_medium=member_desktop

[5] Petereit D (2024) OpenAIs GPT-Store: Girlfriend-Bots zeigen die Probleme des offenen KI-Shops auf, https://t3n.de/news/openais-gt-store-girlfriend-bots-zeigen-die-probleme-des-offenen-ki-shops-auf-1601980/