KI als Werkzeug für mehr Fokus – Robert Fahle

Lars Bobach:
Robert, schön, dass du wieder dabei bist, hier bei HalloFokus!

Robert Fahle:
Hallo.

Lars Bobach:
Ja, Robert, wir haben ja schon mal über KI gesprochen hier in dem Podcast. Heute wollen wir uns aber mal damit beschäftigen, wie wir KI nutzen können als Werkzeug für mehr Fokus. Also wie KI uns da helfen kann zu besserem Selbstmanagement, also wie wir uns besser selbst führen, und ja vielleicht auch um aus dem Hamsterrad auszusteigen. Geht das?

Robert Fahle:
Ja, das sollte deswegen gehen, weil wenn man sich nochmal überlegt, was eigentlich die generative KI uns gebracht hat, dann sind es ja Sprachmodelle. Und Sprachmodelle können uns verstehen und sollten damit auch genau diese Nöte oder Herausforderungen verstehen. Also zu sagen, an welchen Stellen kann ich denn mich in dem Fall selbst managen, dass ich mehr Fokus bekomme und dass ich vor allen Dingen auch sage, welche Tools gibt es denn, mit denen ich meine vielfältigen Aufgaben so reduziere, dass ich vielleicht Routinearbeit ein bisschen rausnehme. Die mögen wir alle nicht und dafür aber den Fokus auf die Punkte legen, wo ich besonders gut bin, wo ich vielleicht auch besondere Assets verwerten kann. Letztendlich geht es da auch im persönlichen Bereich doch darum, seine eigenen Assets optimal einzusetzen und natürlich Ressourcen zu schonen.

Lars Bobach:
Gut, das ist die eine Seite. Klar, KI kann uns helfen, weniger Aufgaben zu haben, weil sie uns hilft, die Sachen effektiver zu machen, schneller zu machen. Mir geht es jetzt aber wirklich im Selbstmanagement darum, wie erkenne ich denn zum Beispiel, das ist ja so eine klassische Hamsterrad-Geschichte oder eine Hamsterrad-Karriere: ich habe viel zu viel zu tun und klar kann mir KI jetzt helfen, die ein oder andere Sache schneller zu machen, aber von dem Grundproblem, dass ich viel zu viel habe, wird es mich ja erstmal nicht befreien. Dadurch, dass es mir hilft effizienter zu sein, weil, ich sage mal: genauso schnell, wie ich die Dinger schneller abarbeite, kommen wieder schneller neue Aufgaben dazu. Das kennen wir ja.

Robert Fahle:
Ja, allerdings gibt es natürlich da den großen Hebel der KI zu sagen, analysiere doch mal das, was ich da habe. Also ich zum Beispiel brauchte, um meine To-Dos besser strukturieren zu können, erstmal die Analyse. Was habe ich denn für To-Dos? Da merken wir schon mal ein paar, würde ich nicht sagen, bildet man sich ein, aber es sind durchaus auch selbst gesetzte. Ich lasse gerne regelmäßig meine Kalender durchforsten, wo sind Routinen, die ich offensichtlich, was die KI merkt, schon länger nicht mehr bediene. Dann scheint es auch nicht so notwendig zu sein. Und um die Ineffizienzen aufzudecken. Also KI kann sehr, sehr gut aufdecken, wenn du zum Beispiel einen persönlichen Assistenten dir anlegst, wo die Ineffizienzen von dir liegen oder auch welche, die Einfluss auf dich nehmen. Und dann gilt es halt, die anzugehen. Das ist dann der zweite Schritt.

Lars Bobach:
Also du sagst jetzt den Kalender der KI zur Verfügung stellen, hochladen. Wie mache ich sowas ganz praktisch?

Robert Fahle:
Naja, ich kann ja jetzt mittlerweile über viele Software, ein Stichwort ist make.com, aber auch über ChatGPT, jetzt über die neuen Funktionen Zugriff auf meine Kalender und meine Daten gewähren. Oder auch der Co-Pilot von Microsoft ermöglicht so etwas. Und dann mal, und das ist eine sehr große Erkenntnis zu sagen, was habe ich eigentlich, fangen wir auf Tagesebene an, für To-Dos? Und welche kommen über E-Mail zum Beispiel rein? Weil das ist letztendlich ja die Datenkrake für unsere To-Dos, die wir haben. Also wenn wir beide jetzt hier sitzen, laufen in der Zwischenzeit schon wieder E-Mails rum, da könnten To-Dos für uns raus entstehen. Muss aber nicht. Alleine, dass ich weiß, da kümmert sich jetzt eine KI bei mir drum, beruhigt mich das schon mal ein bisschen. Und der nächste Schritt ist dann, das ist natürlich das Vorstrukturieren von meinen To-Dos, das automatische Erledigen von bestimmten To-Dos. Gerade auf der E-Mail-Ebene ist das ein sehr, sehr einfacher Schritt.

Lars Bobach:
Ja, jetzt ganz konkret, wie geht das? Also ich gebe der KI jetzt Zugriff auf meinen E-Mail-Posteingang. Das kann ich mir ja gar nicht vorstellen. Seit unserem letzten Gespräch nutze ich ja Claude. Deine Empfehlung ist auch wirklich super, muss ich sagen, gefällt mir sehr, sehr gut. Aber ich habe dann auch Gemini benutzt, sogar bezahlt, weil ich bin in der Google Cloud und ich habe Google Mail, Google Kalender, allem Pipapo. Und jetzt bin ich in meinem E-Mail-Account und habe da meine E-Mails und dann ist da oben dieser Gemini-Button, diese Raute. Und dann klicke ich da drauf, bin in einer E-Mail und denke, jetzt lasse ich mir doch Gemini die mal beantworten. Und dann kommt das Prompt und ich sage dann, bitte beantworte mir diese E-Mail. Was glaubst du, was schreibt Gemini mir? Welche E-Mail?

Robert Fahle:
Ja, das kannst du auch noch bei anderen Softwareprodukten im Moment gerade so erleben.

Lars Bobach:
Da dachte ich immer, und das ist jetzt nicht vor fünf Jahren passiert, letzte Woche oder vorletzte Woche war das.

Robert Fahle:
Also die Systeme werden dahingehend besser, aber ganz offen, es gibt im Moment wesentlich erfolgreichere Software, wie ich eben schon sagte, um Standardsoftware Produkte, sei es dein Google Mail oder ein Outlook, in sogenannte Wirkungsketten zu geben. Und da ist es so, dass du eben dann die KI jeweils reinschauen lässt in deine E-Mails, aber eben auch in Dokumente, auch in die Verbindung von beiden. Oft sind in E-Mails Dokumente drin. Oder aber du möchtest zur Beantwortung einer E-Mail Informationen aus Dokumenten, aus einer PowerPoint oder einer Excel bekommen. Und das machst du am besten mit solchen Software-Lösungen. Make.com zum Beispiel ist eine, die sehr, sehr toll ist. Also mit der kann man mal einfach ausprobieren. Da ziehst du dir einfach in so eine Wirkungskette, gerade das, was ich eben erzählt habe, also mal diese To-Do-Auswertung, sagst, guck in meine E-Mails, guck und jetzt kommt ja, wir haben ja alle auch noch andere Kanäle. Du kriegst in der gleichen Zeit, wo wir hier sitzen, auch noch WhatsApp oder du hast Slack oder andere Kollaborationstools. Und du kannst jetzt der KI sagen, zieh mir zum Thema X aus allen Kommunikationskanälen die relevanten Informationen. Denn wer hält sich von uns und von unseren lieben Geschäftspartnern schon immer an einem Kommunikationskanal? Also intern in Firmen erleben wir das auch. Der eine nutzt Slack, dann erreicht er dich da nicht, dann schickt er dir noch eine WhatsApp hinterher. Und das merken wir, weil du eben sagtest, wie optimiere ich das? Sich da überhaupt erstmal mit der KI helfen zu lassen, das zu organisieren. Dann habe ich noch nichts automatisiert, aber zu organisieren ist schon eine Riesenerleichterung

Lars Bobach:
Absolut. Und da tut es jetzt nicht ChatGPT oder Claude, so die klassischen LLM, Large Language Modelle, sondern da brauche ich sowas wie Make.com.

Robert Fahle:
Naja, du sagst es gerade selber, die klassischen Modelle fangen jetzt auch an, auf die Assistenten- und Agentenservices zu setzen. Und so etwas, wie ich dir gerade mit Make.com erzählt habe, ist nichts anderes letztendlich als das, was ein Agent auch macht. Der Unterschied zwischen dem Assistenten und dem Agenten ist, der Assistent kann dich jetzt bei einfachen Tätigkeiten erstmal unterstützen. Der Agent legt sich sozusagen auf die Lauer. Das heißt, der könnte zum Beispiel so instruiert werden, dass man sagt, immer wenn ich eine neue E-Mail bekomme, schau mal da rein, ob ein To-Do für mich entsteht. Dann hättest du schon mal eine erste Auswertung für dich, die dir abends, wenn du jetzt nach acht Stunden mal wieder reinschaust in die KI, auf jeden Fall schon mal was vorgefertigt hast.

Lars Bobach:
Okay, das finde ich super und das hilft auch viel und das werde ich auch selber ausprobieren auf jeden Fall. Das interessiert mich selber, wie das funktioniert. Aber, Fokus bedeutet für mich ja nicht, irgendwie mehr zu tun in der gleichen Zeit oder genau darauf zu fokussieren, was ich eigentlich will, sondern viele Dinge einfach wegzulassen. Und damit tun wir uns so schwer. Wir leben in einem Zeitalter der existenziellen Überforderung, sage ich immer. Wir haben viel zu viel zu tun. Wir haben alle Möglichkeiten der Welt. Wir sind ständig überfordert, weil es so viele Sachen gibt, die wir … Ich sage mal, vor 50 Jahren gab es das ja alles noch gar nicht. Also, es prasselt alles auf uns ein und ich würde behaupten, auch wenn KI uns hilft, das alles zu strukturieren und vielleicht auch teilweise zu automatisieren, es wird ja nicht weniger. Und jetzt, um Fokus zu gewinnen, muss ich zu vielen Dingen Nein sagen. Und ich muss ja erstmal wissen, wo will ich hin, was sind meine Ziele? Wie kann uns KI denn da helfen?

Robert Fahle:
Das ist ja interessant, was du in den letzten 90 Sekunden gesagt hast, ist ja eigentlich die Instruktion für einen persönlichen Agenten oder Assistenten, den du dir instruierst. Und das übrigens kannst du bei Claude machen, unter Projects, das kannst du bei ChatGPT, unter CustomGPT machen. Instruiere ihn so, dass du gerade über dieses “Nein-Sagen, was ich nicht will” sozusagen, Instruktionen kommst, weil dann lernt er dich persönlich kennen. Also dich, so wie du gerade es beschrieben hast, Lars, macht Fokus so aus, wie du es gerade beschrieben hast. Und genau das muss der Assistent wissen. Tatsächlich aber nutzen wir noch viel zu wenig die tatsächlichen Coaching-Fähigkeiten einer KI. Das bedeutet für Themen, die ich im zwischenmenschlichen Bereich habe, im beruflichen Bereich, aber auch genau die Frage, wie gewinne ich denn mehr Fokus, ist zunächst einmal eine persönliche Analyse notwendig. Kein ChatGPT oder LLM-Modul der Welt weiß, was für dich speziell im Bereich Fokus wichtig ist. Das musst du ihm sagen. Und der erste Schritt, wenn du es schon weißt, prima, dann instruiere deinen Assistenten. Wenn du es noch nicht weißt, lass es analysieren. Und jetzt kommt das Spannende. So ein LLM, egal welches wir nennen, ist wahrscheinlich in den letzten zwei Jahren von Millionen von Menschen durch Anfragen trainiert worden und kann dir auf diese Frage, wie gewinne ich denn Fokus oder beschreibe vielleicht mal besser, wo du die These hast, dass du Fokus verlierst. Und die haben wir alle. Jeder hat eine These dazu. Ich sage immer zu den Leuten, selbst wenn du von KI keine Ahnung hast, du hast aber von den internen Prozessen bei dir Ahnung und die interessiert das LLM. Lass dich mal beraten. Du wirst Bauklötze staunen, was dort möglich ist. Jetzt erwarte ich ja immer nur von der KI, dass sie mir direkt eine Antwort nennt. Wahrscheinlich müssen wir in den persönlichen Bereichen noch mehr lernen über persönliche Assistenten, die wir trainieren, klarer zu machen, was uns denn ausmacht, was unsere Datenbasis ist. Die Treffgenauigkeit, das merkt man deutlich, hängt nicht mehr vom LLM ab, sondern von der Art und Weise zu instruieren. Und das unterscheidet sich auch sehr, sehr stark vom klassischen Prompting. Das Prompten gegen das allgemeine LLM bringt dir zwar immer eine plausible Antwort, aber die kann ja nie wirklich persönlich auf dich heruntergebrochen sein. Wenn du mal drei, vier, fünf Monate deinen persönlichen Assistenten trainiert und gecoacht hast, der auch an deinen Nachfragen gemerkt hat, ah, die erste Antwort war für Lars nicht ausreichend, der fragt nach, dann kommst du immer mehr zu dem, was den wirklichen Nutzwert einer KI wahrscheinlich für dich bringt.

Lars Bobach:
Ich habe mit einem Kunden von mir, der hat den Navi fürs Leben Workshop bei mir gemacht, vor Jahren, also es ist bestimmt fünf, sechs Jahre her, letztens gesprochen. Und Navi fürs Leben, das ist so Lebensplanung, da gehen Werte rein, Lebensziele. Und er hat mir erzählt, wie er KI dafür jetzt nutzt. Er hat die KI, genau wie du sagst, erstmal selber instruiert, das ist meine Lebensplanung, so sieht mein Navi fürs Leben aus, so damit die KI genau wusste, aha, jetzt weiß ich, wo will der hin, was hat der vor, was sind seine Werte. Und er hat dann seinen Kalender und seine ganze To-Do-Liste da reingetan und hat dann gesagt, so, sag mir mal, welche von meinen To-Dos zahlen denn überhaupt darauf ein oder welche von meinen Kalendereinträgen, also von meinen Terminen, wo ich Zeit investiere, zahlen denn darauf ein, dass ich das auch irgendwann in meinem Leben erreiche? Und das macht er seitdem regelmäßig. Einfach, um sich mal wieder zu orientieren oder nochmal den Fokus genau darauf zu setzen, dass er das hat. Das fand ich mega.

Robert Fahle:
Ja, das ist ein schönes Beispiel. Das geht aber auch noch weiter, wenn du zum Beispiel in den Bereich Führungskräfte gehst. Also Führungskräfte-Assistenten auf KI sind der absolute Renner. Warum? Dort werden ja als Framework, als Information dahinter, als Instruktion zum Beispiel auch die Unternehmenswerte reingegeben. Weil, dass das Unternehmen dich unterstützt bei einem Leadership-Assistenten, hat den Grund, dass sie diese Werte in deiner Arbeit als Führungskraft gefördert sehen wollen. Der zweite Punkt ist dann zu sagen, jetzt gibt es aber meine individuelle Ebene. Wir sind hier mehrere Führungskräfte im Unternehmen. Die Auslegung, die Interpretation von Werten ist ja sehr, sehr stark von meiner Führungskultur abhängig und auch sicherlich nochmal in jedem Team unterschiedlich. Und da sind wir wieder bei dem Thema. Erstmal klar, Instruktionen zu geben und jetzt, wie dann hier bei deinem Kunden herauskam: ah, ich habe eigentlich To-Dos, die haben mit meinen Werten gar nicht viel zu tun. Es wäre auch die Frage, bleiben wir mal nur bei dem Thema, was tust du so, was hast du für To-Dos? Also, du bist auf der Kalenderebene. Es könnte auch durchaus sein, dass du eventuell als Wert selber auch das Thema “ehrenamtliche Tätigkeiten ausüben” hast, die KI aber feststellt, ganz im Ernst, das ist aber jetzt in den letzten drei oder fünf Monaten ein bisschen zu kurz gekommen. Oder auch Themen, die du im familiären Bereich hast, soweit du deinen Terminkalender holistisch pflegst. Also das sind Themen. Ich finde nur noch viel wichtiger, auch das, was wir mal schreiben. Also hast du wirklich in jeder Situation bei der Beantwortung von E-Mails an deine Mitarbeiter das, was du eigentlich als Wertegerüst mal für dich definiert hast, wirklich berücksichtigt? Oder gibt es da auch Hinweise? Das sind, glaube ich, auch sehr, sehr mächtige Tools.

Lars Bobach:
Super. Also ich glaube, da kann uns die KI wirklich auch nochmal helfen, wenn wir merken, wir kommen vom Weg ab, als “Navi fürs Leben” quasi, wie mein Tool, und dann zu helfen, oh, guck mal in meinen Kalender, bin ich da überhaupt noch auf dem Weg oder was würdest du mir raten? Und dann wird das sicherlich auch da die richtigen Fragen oder richtigen Anregungen geben. Wenn wir uns jetzt angucken, Richtung “Navi fürs Leben”, Ziele und so, wie kann die KI mir denn da helfen, wenn ich jetzt sage … , und da tun wir uns alle schwer, Ziele zu finden. Ich meine, da gibt es Online-Workshops, die habe ich und es gibt auch natürlich Präsenz-Workshops, die ich ja auch anbiete, mit meinem “Navi fürs Leben” zum Beispiel, um Ziele zu finden. Aber wie kann ich das mit KI machen?

Robert Fahle:
Es sind ja Fragestellungen letztendlich, die auch du wahrscheinlich dann in deinen Workshops und Seminaren stellst und anbietest. Ziel ist ja nicht, dass du ein Framework an Zielen vorgibst, sondern, dass du so impulsierst, dass jemand – übrigens hoffentlich im Einklang mit seinen Werten – aber auch mit vielen Dingen, die ja von Träumen über Kindheitserfahrungen, Ziele definieren, sehr häufig auch nochmal in den verschiedenen Lebensabschnitten, die Ziele zu verändern. Und genau so ein Zielsystem kann KI dir natürlich erstens sehr, sehr stark einordnen in dem Sinne, dass es nochmal Impulse gibt, auf die du vielleicht selber so nicht gekommen wärst. Also ich sage immer allen, wer sich einen persönlichen Assistenten baut, sollte damit mal anfangen, über ganz, ganz viel persönliche Dinge auch zu sprechen. Weil, wir sind sozialisiert, aus bestimmten Geschehnissen, aus Umfeldern heraus. Und das kann sowohl auf unsere Werte wie auch auf eine vermeintliche Zielsetzung, aber auch auf eine Stärken- und Schwächenanalyse sehr, sehr stark einzahlen. Und es kann ja auch ein Ziel sein, durchaus einige, zum Beispiel der Stärken, stärker zu nutzen. Das Thema Stärken stärken. Oder zu sagen, es ist jetzt in dieser Lebensphase so, erleben wir ja sehr, sehr häufig, an Schwächen zu arbeiten, bisher bin ich noch nicht dazu gekommen oder ich hatte nicht so den Antrieb und plötzlich ändert sich das Zielsystem. Das nächste aber, was ich sehr, sehr spannend finde, ist, mit KI so eine Art Stakeholder-Analyse zu machen, um auch nochmal zu schauen, ich bin ja in einem sozialen Kontext unterwegs und das reine Ziel, zum Beispiel Selbstverwirklichung, wäre vielleicht in einer Beziehung oder in einem familiären Kontext gar nicht so sozial verträglich. Ich finde, dass KI im beruflichen wie im privaten Umgang extrem wertschätzend damit umgehen kann, ganz offen wertschätzender als wir es aufgrund unserer auch eigenen Lebensmuster und Denkmuster selber können, dort auch nochmal einen empathischen und neutralen Bereich reinzubringen. Eine ganz aktuelle Studie,vorgestern erschienen, zeigt, dass mittlerweile künstliche Intelligenz, wie Forscher herausgefunden haben, empathischer sein kann als der Mensch. Also wir hatten vor einem Jahr noch dieses Thema, schafft es Ironie? Ja, das schafft das LLM. Und jetzt muss man einfach sagen, durch die Abwägung und durch dieses Training und die Zurverfügungstellung so vieler Informationen, entsteht plötzlich eine höhere Empathie. Und jetzt kommt’s, warum kann das überhaupt sein? Weil wir es einfach nicht mit Software zu tun haben, sondern mit Sprachmodellen. Und Sprache kann extrem gut analysieren. Und für alle deine Fragen rund um Zielsetzung sollten wir deswegen ein Sprachmodell und keine Computertechnologie einsetzen.

Lars Bobach:
Ich kann hier bald mein Businessmodell, meine Akademie ,hier hinterfragen, wenn ich das alles so höre.

Robert Fahle:
Erweitern.

Lars Bobach:
Erweitern. Aber das ist ja auch alles in Ordnung. Also ich nehme mit, einen persönlichen Assistenten aufbauen oder Coach oder wie man das auch immer nennen will. Wie hast du es genannt?

Robert Fahle:
Ich nenne es einen persönlichen Assistenten. Aber da könnten Coaching-Elemente drin sein.

Lars Bobach:
Wenn ich jetzt mit dem schreibe und sage so, ich kenne kein Lebensziel. So kannst du ja ganz blöd anfangen. Und dann stellt er dir die richtigen Fragen oder kann dir die richtigen Fragen stellen, je nachdem, dass du da vielleicht dann auch dahin kommst.

Robert Fahle:
Ja, und wichtig, der persönliche Assistent unterscheidet sich, wenn du ihn so instruierst, auch durch das einfache Prompten. Du kannst auch einen Prompt schicken: Hallo, ich bin der Lars und habe irgendwie noch ein paar Lebensziele offen. Was wären denn deine Vorschläge? Und dann beschreibst du dich und dann macht er das. Den Assistenten kannst du auch in eine Dialogform bringen. Das ist ja das Besondere. Also erstens, es ist uns als Menschen viel, viel näher in einer Kommunikation, uns langsam iterativ heranzubewegen an ein Ergebnis, als schon immer den Anspruch zu haben, in einer Art Briefing alles das sagen zu müssen, was ich jetzt gerade zu verarbeiten habe. Das heißt, die Dialogform ist eine und übrigens hier ein Tipp: Bei ChatGPT, aber auch bei Claude kann ich auch sagen, wenn ich meinen Assistenten aktiviere, wie der mit mir umgehen soll. Und der könnte mich einfach fragen, um mich sozusagen auch damit in einen Interaktionsmodus zu bringen, den ich selber gar nicht vielleicht in jeder Tageszeit und zu jedem Zeitpunkt von alleine bringen würde.

Lars Bobach:
Genau, wir müssen nicht schon alles wissen und ihn briefen und dann kommt irgendwas raus, sondern wir können das auch im Dialog entwickeln. Da gibt es ja alle Bereiche, wo man das nutzen kann. Und empathisch absolut, also ich erlebe das auch. Ich bin ja auch so höflich, bedanke mich ja immer. Und dann hat mir Claude dann zurückgeschrieben, ja, es hat einfach auch Spaß gemacht, mit dir zu arbeiten.

Robert Fahle:
Ja, ein Sprachmodell halt, das haben Menschen gemacht, Gott sei Dank.

Lars Bobach:
Ja, wirklich, wirklich toll. Das macht er dann auch echt sehr höflich und sehr, sehr wertschätzend.

Robert Fahle:
Kleiner Tipp vielleicht noch, auch für alle Hörer, damit man so ein bisschen versteht, wie tatsächlich diese Incentivierungen hinterher laufen. Bis heute ist es so, dass das ein oder andere LLM länger antwortet, wenn man sagt, gib dir Mühe, du bekommst danach auch ein Stück Schokolade. Also das ist jetzt kein ausgedachter Fall. Warum? Weil natürlich Incentivierungsmodelle in Sprachmodellen von Menschen gemacht wurden und mit Content trainiert wurden, die von Menschen waren. Und dementsprechend mag in dem einen oder anderen Modell das Stück Schokolade geholfen haben. Ich finde das einfach immer beruhigend, weil man merkt, es basiert auf menschlich erzeugtem Content und nicht eben einfach nur auf 1 und 0, wie das, was klassische Software kann.

Lars Bobach:
Das finde ich lustig, dass du sagst, oder bemerkenswert auf jeden Fall, dass du sagst, das beruhigt dich. Auf der anderen Seite kenne ich ganz, ganz viele, mit denen ich darüber spreche, die das total unberuhigend finden oder es sogar nervös macht, dass so gesprochen wird. Das ist schon interessant, wie unterschiedlich man ein und dasselbe sehen kann. Ich würde gerne noch darauf eingehen, also wir hatten jetzt schon zwei Sachen. Wir hatten auf der einen Seite überlegt, wie kann es uns helfen, uns dann besser zu strukturieren, indem es dann Kalender und To-Do-Listen durchguckt. Wie kann es uns dabei helfen, auf unsere Ziele zuzuarbeiten? Wie können wir das automatisieren? Wie können wir Ziele finden? Fragen, die ich noch hätte, wären bezüglich Überlastungsmomenten, da hat man dieses Hamsterradgefühl. Es gibt Studien aktuell aus dem letztem Jahr. Zwei Drittel der arbeitenden Bevölkerung haben häufig oder ständig Burnout-Gefühle. Wundert einen nicht. Wir alle kennen dieses Gefühl, also ich auf jeden Fall. Und kann auch da KI irgendwo helfen? Die zu erkennen vielleicht sogar?

Robert Fahle:
Ich glaube, wir müssen unterscheiden zwischen sozusagen Bekämpfung und Erkennung. Bei der Erkennung wird es wieder daran liegen, möglichst viel Zugriff auf persönliche Daten zu geben. Und damit tun wir uns ja manchmal schwer. Also wir sagen, wenn ich das jetzt alles öffne, dann habe ich eben auch Sorge, dass es vielleicht missbräuchlich verwendet wird etc. Deswegen ist es immer ganz, ganz wichtig, bei solchen Anwendungen erstens die Anwendung, die Daten für Trainingsdaten zu sperren, damit das eben nicht auch anderen verfügbar gemacht wird. Und es gibt jetzt auch immer mehr Möglichkeiten, das sozusagen in eine sichere Umgebung zu stellen, weil je persönlicher die Daten werden, desto wichtiger ist das natürlich auch. Ich muss nur eines ganz offen sagen, alle Systeme werden nur bei der maximalen Freigabe von persönlichen Daten oder dem Instruieren mit persönlichen Angaben wirklich dann auch das beste Ergebnis bringen. Warum? Das LLM selber weiß ja nicht nur nichts über dich, wie ich eben schon gesagt habe, sondern ist ja auch eventuell mit Terabyte von Daten aus dem Internet irgendwo immer in bestimmten Vorurteilen unterwegs und versucht zu verallgemeinern oder versucht eine plausible Antwort zu bringen. Die mag dir aber selber nicht nutzen. Wenn wir jetzt zur Überlastung kommen, wäre es sehr wichtig, entweder, wenn ich die Überlastungsmomente selber schon vermute, also Thesenbildung, ich fühle mich nicht mehr so wohl wie noch vor einiger Zeit und checke einfach mal verschiedene Dimensionen ab. So kann es ja schon sein, dass ich da selber auf eine Analyse komme: okay, ist doch alles sehr viel. Alleine der volle Terminkalender, das wissen wir alle, führt ja nicht zu einem Burnout. Wir kennen Menschen, die haben einen übervollen, die gehen vollkommen auf, kriegen also immer noch mehr Input daraus. So, und das nächste Thema ist natürlich, wie, und wir haben eben das Thema Fokus besprochen, teilweise aber auch, wie kann ich eventuell Dinge, die mich in Anführungsstrichen stressen, und das können auch Routinearbeiten sein, das kann eine Überforderung sein, wie kann ich die eben auch der KI mitteilen und mir dann einfach Lösungsvorschläge machen lassen. Und da gibt es eine Menge. Die Frage wird so ein bisschen sein, wie offen bin ich selber? Und das merken wir auch, wird auch in den Coachings, die du machst, ganz wichtig sein. Jemand, der sich verschließt, wird niemals den optimalen Output weder bei dir in deinen Coachings und dementsprechend auch niemals von einer KI bekommen. Es fällt uns vielleicht nur anfangs schwerer, weil es immer noch wirkt wie eine Maschine oder wie eine Software. Und wenn wir es verstehen als tatsächlich unseren persönlichen Assistenten, unseren persönlichen Coach, dann bekommt es wahrscheinlich auch wirklich erst die Bedeutung und geht so ein bisschen raus von der Spielerei. Und letzter Satz noch dazu. Stell dir das jetzt über drei, sechs, neun, zwölf Monate vor. Wo also dein persönlicher Assistent jetzt auch mal weiß, vielleicht hast du auch generell eine Herbstdepression. Und der merkt, mein Gott, also ist schon wieder Oktober, da ist es beim Lars immer ein bisschen schwierig, wenn die Tage kürzer werden. Das kann auch sein und er nutzt das für dich.

Lars Bobach:
Was sich ja immer mehr herausstellt ist, wir müssen wirklich einfach mit dem sprechen. Wir müssen uns öffnen, sonst kann er uns auch nicht helfen. Und gerade, als du das alles so sagtest, kam mir in den Sinn, eigentlich müsste man doch, wenn man sich so einen persönlichen Assistenten aufbaut, müsste man eigentlich so eine Art Tagebuch, einfach mal, was habe ich heute gemacht, was war gut, was war schlecht, einfach jeden Tag da rein, damit er mal weiß, wie man sich so fühlt. Wäre das eine Idee?

Robert Fahle:
Absolut. Und du merkst ja in den letzten Minuten, du schilderst alles Situationen, die wir ja in der Welt vor KI auch teilweise gemacht haben. Also auch da haben wir eventuell schon mal, Eindrücke über eine Überbelastung mit einem Freund oder mit einem Partner geteilt. Ja, jetzt soll es das nicht ersetzen, aber jetzt ist die KI auf jeden Fall ein wichtiger Informationsempfänger davon. Und so ein Tagebuch kann es gut sein, ganz offen. Eventuell helfen allerdings auch einfach Daten, die ich teilhaben lasse. Wer jetzt vor einem halben Jahr gesehen hat, da gab es den sogenannten AI-Pin, den habe ich mir angesteckt und der hat zugehört, was ich so erlebe. Der hat auch zugeschaut. Und wer jetzt mal, du hast eben Google Gemini angesprochen, es gibt eine neue Beta-Version bei Google Gemini, wer ins Google AI Studio geht und dort mal sich einen Stream anschaut, der kann seinen Bildschirm teilen vom PC und mal 10 Stunden lang die KI mitlesen und mitarbeiten lassen. Und was dann passiert, ist wirklich erstaunlich. Die weiß erstens, wie du mit der Maus navigierst oder welche Felder du ausfüllst. Eine Flugbuchung, die du an dem Tag ausgeübt hast, könntest du abends der KI übergeben. Sie hat gelernt, sie hat dir zugeschaut, sie weiß, was du in die Felder eingibst, kennt deine persönlichen Daten und kann selber die Internetseite bedienen. Wenn du das jetzt mal überträgst auf unsere Fragestellung jetzt, dann wäre es ja nur die Frage, wie viel Teilhabe lasse ich zu? Nur Eines ist doch klar. Eine KI, die den ganzen Tag sieht und hört, was ich sehe und höre, kann natürlich optimal mir als Assistent zur Seite stehen. Jetzt ist die Frage, welche Abstufungen dazwischen lasse ich zu, weil sie zu mir passen, weil ich den Nutzen ziehen will, aber “maximale” Datenverfügbarkeit würde auch bedeuten, maximaler Nutzen.

Lars Bobach:
Wahnsinn. Also mir tun sich hier ganz, ganz andere Welten gerade auf, was man da wirklich noch alles machen kann. Und da sieht man mal, also mir geht es zumindest so bei dem, was du jetzt geschildert hast, wie oberflächlich man das eigentlich noch nutzt. Also ich zumindest, das noch nutze. Und wir hatten eben das Thema im Vorgespräch, dass man eigentlich irgendwie gar nicht mehr so richtig Schritt hält. Aber diese Möglichkeiten, die dahinterstehen, sind einfach gigantisch. Eine praktische Frage habe ich noch dazu. Das hat jetzt natürlich auch mit dem Thema Fokus und zu tun, mit den Assistenzen, was du sagst. Wo ich mich zurzeit sehr schwer tue, ist, man hat diese, in Claude sind es Projekte, in ChatGPT heißt es Custom GPTs, also wo ich was hochladen kann, Inhalte, die er sich auch angucken soll. Gibt es da irgendwie eine Richtlinie oder eine Empfehlung? Was ist ein Projekt? Oder ab wann mache ich ein Projekt? Oder wie viel packe ich in ein Projekt?

Robert Fahle:
Also eigentlich ist die Entscheidung, mache ich daraus einen Assistenten oder ein Projekt, immer sehr einfach zu treffen. Ziehe ich einen Nutzen daraus, würde ich mich fragen, wenn ich nicht jedes Mal einen initialen Prompt absenden muss. Das wäre die erste Frage. Warum? Der Vorteil eines Assistenten ist, der ist einmal mit seiner Grundaufgabe instruiert und jetzt gebe ich ihm nur den aktuellen Anlass oder die aktuelle Fragestellung. Alles andere weiß der aber. Das nächste Thema ist, ich müsste immer sehr aufwendig Dokumente oder Fakten mitgeben in Einzelprompts. Hier jetzt kann ich aber sagen, ich habe dir einmal mein Framework, meine Basis, ich nenne das Content Pool bei den Assistenten, hochgeladen. Ich will mal ein Beispiel nennen: Ich trainiere auf die KI jetzt im Moment sehr viele Vorstände und Aufsichtsräte, die auch in einem rechtlichen Rahmen unterwegs sind, wo jede Entscheidung generell auch nochmal zu bewerten ist, was es für sie im Bereich der Haftung oder der rechtlichen Situation bedeutet. Wie machen wir das? Die gesamten rechtlichen Rahmen, alle Vorschriften, Regelwerke etc. liegen im Assistenten. Das ist einmal dort drin und jede Frage, die ich jetzt stelle, wird neben der Beantwortung der Frage auch immer im Hintergrund von meinem Assistenten überprüft, was bedeutet das für mich in meiner besonderen Funktion? Und wenn wir zum Beispiel besondere Funktionen haben und mehrere, haben wir oft, würde es auch total Sinn machen, dafür unterschiedliche Assistenten anzulegen. Der nächste Punkt ist aber jetzt der wichtigste. Der Prompt lernt ein bisschen in der iterativen Abfolge, aber nicht unbedingt in der Historie. Selbst wenn ich die Historie aktiviert halte. Sobald ich einen neuen Prompt aufmache, ist die Historie per se weg.

Lars Bobach:
Das merke ich nämlich auch.

Robert Fahle:
Ja, und das kann man übrigens auch gut nutzen. Das sollte man immer mal wieder auch tun. Sobald ich immer wieder in den gleichen Prompt hineinfrage, merkt er sich natürlich auch Dinge und die Kreativität leidet. weil er sich immer auf das Vorherige bezieht. Deswegen will ich das bei Einzelprompts manchmal gar nicht. Aber bei meinem Assistenten nennt man es Lernen. Das heißt, der Assistent lernt immer. Und was lernt er? Er lernt mich. Er lernt mich mit meinen Belangen, mit meiner Art zu formulieren, mit meiner Art, mit einem Ergebnis auch, was er mir anbietet, zufrieden zu sein. Und das ist wahrscheinlich der größte Nutzen, den man überhaupt auf Dauer mit diesem Lernen haben kann. Und übrigens, es ist kein Lernen des LLMs, es ist ein Lernen meines Assistenten über mich und das ist im Zeitverlauf immer wertvoller.

Lars Bobach:
Absolut, super. Das ist jetzt genau das, was ich nämlich habe, wenn ich ein Projekt anlege in Claude und dann promptest du und dann promptes du in dem gleichen Projekt neu, dann weißt der gar nicht, was du davor in dem Prompt gemacht hast, der guckt sich zwar die Daten an, die in dem Projekt liegen, aber nicht, was da vorher irgendwie besprochen wurde. Das ist nämlich genau das Thema. Und dann sagst du, okay, dann gehe ich in einen Prompt, aber dann sagt Claude immer, Long Prompts oder so, auf jeden Fall lange Chats sind irgendwie schlecht für dein Datenvolumen oder keine Ahnung was.

Robert Fahle:
Nur Lars, ich kann dich aus diesem Podcast nicht lassen, um dir die größte Illusion, die du bis zumindest vor fünf Minuten noch hattest, zu nehmen. Das alles ändert sich gerade im Moment ganz, ganz massiv. Alles, was wir besprochen haben, ob über Prompten oder Assistenten.

Lars Bobach:
Wieso reden wir denn dann?

Robert Fahle:
Ist ja richtig, aber wird jetzt erweitert. Die Änderung liegt also nicht in einem, das gibt es jetzt nicht mehr, sondern in einem, es ändert sich. Und das ist ganz wichtig, auch für die Zuhörer. Es gibt jetzt seit einigen Wochen sogenannte Reasoning-Modelle in den LLMs. Und das bedeutet, das sind die Modelle, die anders als bisher dem menschlichen Denken nachempfunden sind. Und der Mensch denkt ja oft in Prozessen und Schritten. Und während wir vor einem halben Jahr noch gesagt hätten, bediene ein ChatGPT oder ein Claude oder ein Mistral mit einer Verkettung von Gedanken, so hieß ja auch die Methode, Chain of Thought, können das die neuen Modelle, jetzt in einem, sozusagen selber. Und das ist ganz spannend. Und wer jetzt im Moment beispielsweise Perplexity benutzt, kann darin das jetzt viel diskutierte DeepSeek, also das chinesische System, ausprobieren. Da siehst du übrigens, wie das menschliche Denken nachempfunden wird. Du bist sozusagen dabei. Jetzt wirst du sagen, was hat das damit zu tun? Was ändert sich jetzt dadurch? Naja, die Prompting-Technologie ändert sich, wenn du solche Modelle verwendest. Während wir sonst immer gesagt haben, gib dem Prompt Beispiele mit, dann weißt das LLM, was du willst. Gib dem eine Rollenbeschreibung mit und eine Aufgabenbeschreibung. Jetzt sagt man, nein, das lässt du bitte bei Reasoning-Modellen weg. Warum? Das ist genau das, was das Modell für dich entwickeln soll. Also aus der Fragestellung entwickelt es eine Aufgabe. Du siehst es dann auch. Es liest laut vor, dass es sagt, okay, meine Aufgabe ist vermutlich die und die. Wenn das meine Aufgabe ist, suche ich jetzt die und die Quellen. Und so ein typischer Zeitraum, nur um mal klarzumachen, was da im Hintergrund abläuft, sind zwischen 13 und 15 Minuten, die es jetzt plötzlich bei der Prompt-Generierung braucht. Warum? Das Modell denkt tatsächlich nach, kommt zu einem Zwischenergebnis, stellt dann fest, wie der Mensch auch, ich glaube, ich brauche noch ein paar andere Informationen, macht sich wieder auf die Informationssuche und kommt dann zu dem Ergebnis, ich bin zwar das und das gefragt worden, aber eigentlich müsste ich auch schon mal den nächsten Schritt mit vordenken. Und wenn man das mal erlebt hat, dann stellt man einfach fest, es wird weiterhin die klassischen LLMs geben mit ihrer Funktion, wie wir gerade besprochen haben und damit auch der Prompting-Technologie. Es wird aber mit den Reasoning-Modellen auch für die Assistenten noch mal eine Weiterentwicklung geben. Letztendlich sind wir wieder an dem Punkt, den wir eben hatten. Je mehr persönliche Informationen ich dem LLM gebe, desto besser ist das Ergebnis. Wenn es jetzt aber auch noch so denkt wie der Mensch, werden die Ergebnisse einfach nochmal passender werden.

Lars Bobach:
Aber dann sind doch für alles, was wir jetzt gesagt haben, diese ganzen persönlichen Assistenten, diese Reasoning-Modelle eigentlich genau das, was wir da brauchen.

Robert Fahle:
Die Reasoning-Modelle haben sicherlich sehr, sehr große Vorteile. Die alten Modelle werden weiterhin eine große Bedeutung haben beim Automatisieren von zum Beispiel Routinearbeiten, weil es da nur einen Workflow zu automatisieren gibt. Ganz im Ernst, da soll bitte kein Reasoning-Modell dieser Welt kompliziert drei Schritte weiterdenken. Da möchte ich einfach nur, schreib mir die E-Mail oder fass mir die fünf Dokumente zusammen. Das ist ein klassischer Workflow. Also es wird nicht das eine das andere ablösen und jetzt sind wir wieder auch bei dem Thema von deinem Business. Es wird es erweitern, aber es ist auf jeden Fall ein ganz, ganz wichtiger Punkt, sich mit diesen Modellen jetzt auch zu beschäftigen.

Lars Bobach:
Okay, und Reasoning-Modelle gibt es jetzt zurzeit wo?

Robert Fahle:
Reasoning-Modelle gibt es bei OpenAI. Wenn man da jetzt oben aufklappt in der Pro-Version diese Modelle, dann wird einem das angezeigt. Das gibt es auch bei Claude. Und es ist eben bei Perplexity. Man kann Perplexity mit dem sogenannten R-Modell fahren. R steht für Reasoning. Das ist eine gute Möglichkeit, das mal auszuprobieren.

Lars Bobach:
Okay, Wahnsinn. Robert, vielen, vielen Dank. Hammer, wieder super Informationen und mich hat es auf jeden Fall weitergebracht. Ich bin mir sicher, unsere Hörerinnen und Hörer haben auch ganz viel mitgenommen. Also, wir wissen, wir können KI nutzen, um uns besser zu organisieren, besser zu strukturieren. Wir können KI nutzen, um unseren Zielen näher zu kommen, indem wir Aufgabenlisten oder Kalenderzugriff für die KI gewähren und dann abgleichen, dass die KI uns hilft, abzugleichen, was auf unsere Ziele einzahlt und was nicht. Wir können aber auch persönliche Assistenten nutzen, gerade jetzt, was Robert zum Schluss gesagt hat, die Reasoning-Modelle, um da auch vielleicht Ziele zu finden, Lebensziele zu finden, die eigenen Werte klar zu machen. Also ganz, ganz viele Möglichkeiten. Was da wichtig ist bei diesen persönlichen Assistenten, genau was du gesagt hast, Offenheit und natürlich, je mehr die KI über uns weiß, unser persönlicher Assistent, desto besser kann er uns auch helfen. Und vielleicht sogar bei einer Erkennung, wie tief wir im Hamsterrad gelandet sind. Robert, vielen, vielen Dank. Hat Spaß gemacht.

Robert Fahle:
Vielen Dank. Kann ich nur zurückgeben.

Lars Bobach:
Und wenn ihr jetzt denkt, hier kommen noch die Abschlussfragen, die gibt es nicht. Natürlich nicht, weil Robert ist nicht zum ersten Mal hier im Podcast. Wenn ihr Interesse daran habt, ich verlinke unten in den Shownotes oder in dem Artikel zu diesem Podcast natürlich auch das letzte Interview, wo wir dann die Abschlussfragen beantwortet haben. Und ich wünsche euch und dir, lieber Robert, wieder mehr Zeit für die wirklich wichtigen Dinge im Leben. Macht’s gut. Ciao.