In einigen meiner Trainings spielen wir das Ballpunktespiel.
Die Teilnehmenden bilden Teams und geben sich gegenseitig – unter Einhaltung bestimmter Regeln – Bälle durch, um möglichst viele Punkte zu sammeln.
Zu Beginn probieren sie aus, verbessern sich leicht – und sind recht schnell zufrieden.
Dann hören sie, dass andere Gruppen das Zehnfache erreicht haben.
Manche Teams nehmen das als Ansporn und beginnen, ganz neu zu denken: „Was müssten wir ändern, um das zu schaffen?“
Andere glauben es nicht – oder bleiben bei ihrem bisherigen Vorgehen.
Das Spannende: Die meisten, die den Sprung wagen, erreichen deutlich mehr.
Einige kommen dem 10-fach-Ziel erstaunlich nahe. Manche erreichen es sogar.
Ich glaube, wir könnten mit Künstlicher Intelligenz gerade an einem sehr ähnlichen Punkt stehen – diesmal nicht mit Ballpunkten, sondern mit Code, Texten, Bildern, Videos etc.
Zwischen Begeisterung und Skepsis
Diese Woche hat mir Timon einen spannenden Blogbeitrag von Harper Reed weitergeleitet. Darin beschreibt er seine persönliche Lernreise mit KI-Tools beim Programmieren – in neun Stufen.
Seine Reise beginnt mit dem Nutzen einfacher Prompts und endet bei einem Setup, in dem er 3–5 parallele KI-Sitzungen betreibt, zwischen Terminals wechselt – und der KI beim Coden zusieht.
In seinem Fazit steht sinngemäß:
„Niemand, der den Weg nicht mitgegangen ist, sieht es. Aber die, die ihn gegangen sind, erkennen sich gegenseitig. Sie tauschen ihre Erfahrungen aus, diskutieren darüber, was das alles am Ende für die Welt bedeutet.“
Auch Henrik Kniberg – den viele aus „PO in a Nutshell“ kennen – zeigt öffentlich, wie sehr sich seine Arbeit mit KI verändert. In einem seiner Posts sieht man ihn entspannt Erdbeeren essen, während eine KI für ihn programmiert.
Und dann dieser Satz:
„Meine Produktivität hat sich fünfmal verdoppelt – das entspricht einem Faktor 32.“
Das klingt beeindruckend – fast zu gut, um wahr zu sein.
Und hier entsteht eine wichtige Spannung:
- Viele Ergebnisse der KI sind nicht hochwertig. Sie halluziniert, dichtet etwas dazu.
- Oft entsteht eine große Menge mittelmäßiger Inhalte, die Qualität eher verwässern als steigern.
- Gerade in der Content-Welt (z. B. bei Blogs) kann das sogar schaden, wenn Masse statt Klasse dominiert.
- Und: Je weniger ich mich mit einem Thema auskenne, desto größer ist die Begeisterung über erste brauchbare Ergebnisse. Das kann zu Spannungen führen – auch zwischen Fachexperten und Managern in Organisationen.
Gleichzeitig glaube ich: Die KI wird bleiben.
So ähnlich wie das Internet, das in den 90ern überhyped war – und heute dennoch nicht wegzudenken ist.
Und ich glaube wir sollten der Möglichkeit eine echte Chance einräumen, dass wir gerade einen Ballpunktespiel-Moment erleben – mit KI.
Woran ich arbeite
Ich lerne im Moment viel von Entwickler:innen, wie sie KI in ihrem Alltag nutzen – und experimentiere selbst damit, wie KI im Product Backlog Management unterstützen kann: beim Strukturieren von Anforderungen, beim verständlicheren Formulieren und beim Slicen. Das gleiche gilt für Werkzeuge für Produkt- und Unternehmensstrategie.
Spannend sind auch die Möglichkeiten zur schnellen Dokumentation und zur einfacheren Weiterverarbeitung von Input – etwa von vielen Stakeholdern oder Teilnehmenden eines Workshops.
Wenn du das spannend findest oder ähnliche Erfahrungen machst – schreib mir gern. Ich freue mich über den Austausch.