Der KI-Unternehmer - Strategien zum Erfolg

Sell them what they want — deliver what they need: Warum Berater zuerst verkaufen, was der Kunde will
 
Erfahrene Berater spüren oft nach fünf Minuten, wo das eigentliche Problem liegt — und genau das wird zur Falle. Wer dem Kunden sofort die Ursache nennt, verliert ihn. TJ erklärt, warum du zuerst das verkaufst, was der Kunde will, wie du mit Innovationsrahmen und Auswahlmechanismen im richtigen Quadranten landest, und warum Geschwindigkeit und Mut am Ende über Erfolg oder Scheitern entscheiden.
 
Der Seerosenteich: Symptome und Ursachen auseinanderhalten

TJ nutzt ein einfaches Bild, das im Vertrieb viel erklärt: den Seerosenteich. Die Oberfläche steht für Symptome — das, was der Kunde sieht und heilen will. Darunter liegt die Ursache — das, was er oft nicht kennt oder vor der er Angst hat. Wer als Berater mit hoher Fachkompetenz in einen Raum kommt, spürt nach wenigen Minuten, wo das eigentliche Problem sitzt. TJ beschreibt das aus eigener Erfahrung: In Transformationsprojekten mit tausend Beteiligten erkannte er früh, wo das Großprojekt in Schieflage geraten war. Hätte er das nach fünf Minuten laut gesagt, wäre die Reaktion gewesen: „Woher willst du das denn wissen?" Interviews, Spinnendiagramme, Analysen — alles führte am Ende auf denselben Punkt. Aber der Weg dorthin war nötig, um Vertrauen aufzubauen.
 
Sell them what they want — der Kern der Vertriebsstrategie

Die Formel ist klar: Sell them what they want, deliver what they need. Verkauf dem Kunden das, was er sich vorstellt — und liefere dann das, was er wirklich braucht. TJ macht das am Beispiel einer Bäckerei konkret: Will die Bäckerei eine digitale Filiale mit Popup-Konzept und komplett neuem Auftritt, landet das auf der Innovationsmatrix ganz rechts — revolutionär, disruptiv. Das ist der Einstieg, den der Kunde will. Auf dem Weg dahin darf dieser Anwendungsfall reflektiert werden, kann die strategische Komponente einfließen — aber eben nicht als erster Satz, sondern als Begleitung. Eine Stunde über die bestehende Strategie zu sprechen, um den Nordstern zu schärfen, ist möglich, wenn der Auftrag bereits steht und der Kunde die Offenheit mitbringt.
 
Innovationsrahmen, Auswahlmechanismen und Nutzenkalkulation

Damit man methodisch im richtigen Quadranten landet und nicht aus dem Bauch entscheidet, braucht es drei Werkzeuge. Erstens einen Innovationsrahmen — im Bäckerei-Beispiel zwei: einer für die Außenperspektive (Point of Sale, Kundenkontaktpunkte) und einer nach innen (interne Prozesse). Zweitens Auswahlmechanismen, die helfen, den richtigen Anwendungsfall zu identifizieren. TJ beschreibt einen Zwei-Stunden-Prozess, der Aufwand und Nutzen gegenüberstellt — ein einfacher Quadrant, bei dem geringer Aufwand und hoher Nutzen die naheliegendste Entscheidungsgrundlage liefern. Drittens die Nutzenkalkulation: Wie lässt sich der Wert eines Anwendungsfalls beziffern, welche Fallen gibt es dabei? All das, betont TJ, ist keine Raketenwissenschaft — ein bis zwei Stunden reichen, um die einzelnen Aspekte durchzuarbeiten, ohne das Projekt zu verlangsamen.
 
Geschwindigkeit hängt am langsamsten Glied der Kette

Ein Zug ist nur so schnell wie sein langsamstes Glied. TJ benennt zwei typische Bremser: Ein Lösungspartner, der zuerst ein Lasten- und Pflichtenheft schreiben will, weil er es nicht anders kennt — und Mitarbeiter, die organisationsseitig nicht mitgenommen wurden und bei der Einführung blockieren. Genau deshalb hat das Koerting Institute den Change- und Organisationsentwicklungsanteil im Programm von einem Abend auf drei erweitert. Das Bild, das TJ dafür wählt, ist präzise: Mit 200 Stundenkilometer gegen eine Wand. Strategie, Anwendungsfall, Prototyp — alles exzellent, alle sitzen da und wollen es haben. Und dann bremst ein einziges vergessenes Element alles aus.
 
Fazit: Mut zur Entscheidung ist kein Soft Skill

Neben Geschwindigkeit steht ein zweiter Faktor im Mittelpunkt: Mut. Konkret der Mut, eine Entscheidung zu treffen und in die Umsetzung zu gehen, bevor alle Unsicherheiten geklärt sind. TJs Argument ist direkt: In der Zeit, in der du nachdenkst, hättest du bereits einen Fehler gemacht, ihn korrigiert und dich spürbar verbessert. Wer zu lange im Analyse-Modus verharrt, verschenkt genau die Lernschleifen, die Vorsprung erzeugen. Fehler machen ist kein Zeichen von Schwäche — es ist die Voraussetzung für echte Verbesserung. Mut zur Entscheidung ist damit kein weiches Führungsthema, sondern ein handfester Wettbewerbsvorteil.
 
Das nimmst du mit:
• Wer dem Kunden zu früh sagt, was er wirklich braucht, verliert ihn — verkauf zuerst das, was er will, und steuere dann methodisch auf die Ursache.
• Ohne Innovationsrahmen und Auswahlmechanismen entscheidest du aus dem Bauch — und landest im falschen Quadranten, egal wie gut deine Fachkompetenz ist.
• Die Nutzenkalkulation eines Anwendungsfalls lässt sich in ein bis zwei Stunden erarbeiten und ist trotzdem der Unterschied zwischen einer fundierten und einer zufälligen Entscheidung.
• Ein Lösungspartner mit Pflichtenheft-Mentalität oder nicht abgeholte Mitarbeiter können ein Projekt stoppen — selbst wenn Strategie, Anwendungsfall und Prototyp exzellent sind.
• Mut zur Entscheidung ist kein Soft Skill: In der Zeit, die du mit Nachdenken verbringst, hättest du bereits einen Fehler gemacht, ihn korrigiert und dich messbar verbessert.
Kapitel:
00:58 Das Seerosenteich-Bild: Symptome vs. Ursache
03:02 Sell them what they want, deliver what they need
04:31 Innovationsrahmen und Auswahlmechanismen
07:01 Geschwindigkeit und Mut als Erfolgsfaktoren
 
 
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105 Bestseller-Autoren in einer Nacht: Buchgenerator, KI-Cover, Amazon #1
 
Ein Buchgenerator, 105 Autoren, drei Formate – und noch in derselben Nacht bei Amazon live. TJ erklärt, wie er das Projekt komplett mit KI umgesetzt hat: von der Einreichung der Beiträge über automatisches Scoring bis zum fehlerfreien Upload bei Amazon Kindle Direct Publishing. Was früher mehrere Abende und eine externe Grafikdesignerin gekostet hat, dauert heute eine Stunde. Warum das für dein nächstes Sammelband-Projekt relevant ist, hörst du in dieser Folge.
 
Warum frühere Buchprojekte tagelang gedauert haben

TJ kennt den schmerzhaften Vergleich aus eigener Erfahrung. Zu Beginn der KI-Ära arbeiteten er und seine Teilnehmer mit kleinen Kontextfenstern: Ein Exposé entstand per Prompt, die nächsten Kapitel folgten in neuen Chats, weil das Modell schlicht nicht mehr speichern konnte. Das hat manchen Teilnehmer mehrere Tage gekostet. Später, bei Buchprojekten mit 80 und dann 50 Autoren, lief die Texterstellung zwar schneller – doch die Nacharbeit fraß die Zeit: Inhalte in Word formatieren, das Dokument für Amazon Kindle Direct Publishing ausrichten, und schließlich eine externe Grafikdesignerin beauftragen, die das Cover exakt nach den Schnittmuster-Vorgaben umsetzte. Genau diese Reibungsverluste hat TJ mit dem neuen Buchgenerator beseitigt.
 
Der Buchgenerator: Einreichen, Scoring, Freigabe

TJ hat einen eigenen Buchgenerator programmiert, der mehrere Projekte parallel abbilden kann. Autoren erhalten einen Projektcode und tragen ihren Beitrag – einen Impuls oder eine positionierte Perspektive – direkt in die Oberfläche ein. Das System bewertet jeden Beitrag anschließend per Scoring: Wie stark ist der Inhalt? Hält er sich an die Rahmenbedingungen, etwa keine übermäßige Eigenwerbung? Erst wenn ein Beitrag die Schwelle überschreitet und manuell freigegeben wird, fließt er ins Buch. TJ selbst hat seinen eigenen Beitrag vergessen freizugeben – er ist deshalb nicht im fertigen Buch. Ein kleines Detail, das zeigt: Das System greift wirklich, es wartet auf die Freigabe und übernimmt keinen Inhalt ohne sie.
 
Kindle, Softcover, Hardcover – alles in einer Nacht

Nach der Freigabe der 105 Beiträge hat der Generator automatisch alle drei Formate erzeugt: Kindle-Format, Softcover und Hardcover. Das Ergebnis ist ein Buch mit 440 Seiten, das TJ auf den niedrigstmöglichen Preis kalibriert hat – 1,79 Euro für das Kindle-Format, 19,90 Euro für Hardcover und Taschenbuch. Noch in derselben Nacht war alles bei Amazon Kindle Direct Publishing eingereicht und wenige Stunden später kaufbar. Was früher mehrere Abende Begleitung und Nacharbeit bedeutet hat, war diesmal in einer einzigen Nacht abgeschlossen – inklusive Cover. Das Cover für alle drei Formate wurde vollständig per KI generiert, ohne externe Grafikdesignerin.
 
Amazon Platz 1 – und was dahinter steckt

Am Morgen nach der Veröffentlichung stand das Buch in drei Kindle-Kategorien auf Platz 1: Führung und Personalmanagement, Unternehmenskultur und Softskills. Für Taschenbuch und Hardcover gab es am Wochenende zwei weitere Kategorie-Spitzenplätze. Die Rankings berechnet Amazon täglich neu, sie pendeln sich über die Zeit ein – zum Zeitpunkt der Aufzeichnung lagen die Print-Formate bei Platz 2, 6 und 11. Was den Start ermöglicht hat: Die 105 Autoren haben selbst gekauft und bewertet. Elf Bewertungen lagen bereits vor. In engen Nischenkategorien reicht das, um anfangs ganz oben zu stehen. Kein Selbstläufer – aber ein realistischer Mechanismus, wenn die Community mitzieht.
 
Fazit: Single-Prompt-Lösungen und was das für die Masterclass bedeutet

Das entscheidende Prinzip hinter dem gesamten Prozess nennt TJ Single-Prompt-Lösungen: Jedes Format, das die KI erzeugt hat, wurde von Amazon beim ersten Upload ohne Beanstandung akzeptiert. Kein falsches Schnittmuster, kein PDF-Fehler, keine Iteration. Das ist der Unterschied zu früheren Projekten, bei denen Formatfehler zusätzliche Runden erzwungen haben. In der nächsten Masterclass will TJ den gesamten Prozess live zeigen – seine Einschätzung: maximal eine Stunde, und das Buch ist fertig und eingereicht. Möglicherweise noch während der Masterclass selbst von Amazon freigegeben. Nicht in mehreren Abenden. In einer Stunde.
 
Das nimmst du mit:
• Ein eigener Buchgenerator mit Projektcode und Freigabe-Mechanismus macht Sammelband-Projekte mit vielen Autoren skalierbar – TJ hat 105 Beiträge in einer Nacht zu einem fertigen Amazon-Buch verarbeitet.
• Single-Prompt-Lösungen für jedes Format bedeuten reibungsfreier Upload: Amazon hat Kindle-, Softcover- und Hardcover-Format beim ersten Einreichen ohne Beanstandung akzeptiert.
• Ein automatisches Scoring-System filtert schwache oder regelwidrige Beiträge vor der Freigabe – Qualitätskontrolle funktioniert so auch bei 105 Autoren ohne manuelle Einzelprüfung.
• Das Cover für alle drei Formate – Kindle, Softcover, Hardcover – entstand vollständig per KI, ohne externe Grafikdesignerin.
• Platz 1 in drei Amazon-Kindle-Kategorien ist in Nischensegmenten realistisch, wenn die Autoren selbst kaufen und bewerten – der Ranking-Mechanismus funktioniert, aber er pendelt sich täglich neu ein.
• Was früher mehrere Abende Nacharbeit gekostet hat, ist heute in einer Stunde umsetzbar – der gesamte Prozess lässt sich live in einer Masterclass-Session durchführen.
Kapitel:
00:00 Hook: 105 Autoren, ein Buchgenerator, eine Nacht
00:32 Warum frühere Versuche tagelang gedauert haben
00:52 Der Buchgenerator: Wie er funktioniert
02:02 Scoring, Freigabe-Prozess und Qualitätskontrolle
02:32 Kindle, Softcover, Hardcover – in einer Nacht publiziert
03:17 Amazon-Rankings: Platz 1 in drei Kategorien
04:16 Single-Prompt-Lösungen: Warum Amazon alles fehlerfrei akzeptiert hat
05:10 Was das in der Masterclass bedeutet – eine Stunde statt mehrere Abende
06:10 KI-Cover für alle Formate, Dank an die Autoren
 
 
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KI-Strategie live: 4 Deep-Research-KIs, Meta-Analyse und 3 Szenarien
 
Wie baut man eine vollständige Strategieanalyse mit KI auf – von der ersten Recherche bis zur Szenario-Simulation? TJ zeigt am Live-Beispiel eines Übersetzungsunternehmens, wie er ChatGPT, Claude, Perplexity und Perplexity Computer parallel einsetzt, die Ergebnisse per Meta-Analyse verdichtet und daraus drei konkrete Handlungsszenarien ableitet. Was Unternehmen früher mit sechsstelligen Beratungsbudgets eingekauft haben, läuft heute am eigenen Rechner – wenn du weißt, wie.
 
Warum vier KIs besser sind als eine

TJ startet nicht mit einer einzigen KI, sondern schickt denselben Deep-Research-Prompt gleichzeitig an ChatGPT, Claude, Perplexity und Perplexity Computer. Der Grund ist denkbar einfach: Jede KI greift auf andere Quellen zurück und hat andere blinde Flecken. Wer nur eine KI befragt, bekommt ein Bild – aber kein vollständiges. Wer vier befragt, bekommt vier überlappende Perspektiven, aus denen sich Muster ablesen lassen. TJ hätte noch Grok und Gemini hinzuziehen können, entschied sich aber für seine vier Standard-Werkzeuge. Das Ergebnis: vier separate Tiefenanalysen, die jeweils 30 bis 45 Minuten Rechenzeit benötigten.
 
Die Meta-Analyse – Muster, weiße Flecken, schwarze Schwäne

Der entscheidende Schritt zwischen Recherche und Strategie ist die Meta-Analyse über alle vier KI-Outputs. TJs Prompt an die KI lautet sinngemäß: Zeig mir die Muster, zeig mir die weißen Flecken und zeig mir die schwarzen Schwäne. Das klingt schlicht, ist aber methodisch kraftvoll. Muster zeigen, was mehrere KIs übereinstimmend identifizieren. Weiße Flecken zeigen, was keine KI ausreichend beleuchtet hat. Schwarze Schwäne zeigen unwahrscheinliche, aber folgenreiche Entwicklungen – genau die, die in klassischen Analysen gern verschwinden. Erst danach reichert TJ die Meta-Analyse mit unternehmensinternen Informationen an: aktuelle Angebote, Unternehmenspräsentation, weiterer Kontext zu Intellitext.
 
Die Kernfrage: Wie haben andere die Disruption überlebt?

Die stärkste Frage im gesamten Prozess ist keine Lösungsfrage, sondern eine Lernfrage aus der Vergangenheit. TJ formuliert sie so: Wie haben andere Übersetzungsunternehmen diese Disruption überlebt – oder gewonnen? Denn Intellitext ist nicht das erste Unternehmen, das unter dem Druck von KI-basierter Übersetzung steht. DeepL und ähnliche Tools veränderten die Branche nicht erst gestern, sondern seit mindestens vier Jahren spürbar. Es gibt Unternehmen, die daran gescheitert sind. Und es gibt Unternehmen, die ihrem Kern treu geblieben sind und sich trotzdem transformiert haben – ohne plötzlich in einer völlig anderen Branche zu landen. Genau diese Fälle trägt die KI zusammen. Alles ist schon erfunden, sagt TJ. Man muss nur danach fragen.
 
Drei Szenarien statt einer Empfehlung

Aus der angereicherten Meta-Analyse leitet TJ drei Szenarien ab: evolutionär, revolutionär und disruptiv. Der Unterschied liegt nicht in der Qualität der Analyse, sondern im Mut, den das jeweilige Szenario von den Entscheidern verlangt. Inge und Falk, die Inhaber von Intellitext, müssen selbst bestimmen, wie viel Veränderung sie bereit sind zu tragen. TJ simuliert mindestens eines dieser Szenarien vollständig – das revolutionäre Szenario B – und erhält daraus einen expliziten Bericht: Was passiert konkret, wenn dieses Szenario umgesetzt wird? Dieser Bericht ist kein Fahrplan, sondern eine Entscheidungsgrundlage. Drei Szenarien zu präsentieren statt einer einzigen Empfehlung ist der Unterschied zwischen Beratung, die überfordert, und Beratung, die befähigt.
 
Fazit: Eine Kompetenz, die früher sechsstellig kostete

TJ macht in dieser Folge ein zentrales Versprechen explizit: Strategiesimulationen, für die Unternehmen früher sechsstellige Beträge an große Beratungshäuser gezahlt haben, lassen sich heute am eigenen Rechner durchführen. Die Abfolge – Gespräch, Deep Research mit mehreren KIs, Meta-Analyse, Kontextanreicherung, Szenarioableitung, Simulation – ist lernbar. Wer diese Kompetenz aufbaut, kann Kunden eine Qualität an Analyse liefern, die sie sich bisher nicht leisten konnten oder schlicht nicht kannten. Das ist keine Theorie. TJ zeigt es live, am echten Fall, mit echten Werkzeugen. Die einzige Voraussetzung auf Kundenseite, sagt er, ist Mut – die Bereitschaft, eingefahrene Antworten zu hinterfragen.
 
Das nimmst du mit:
• Vier KIs parallel zu befragen liefert unterschiedliche Quellen und deckt blinde Flecken auf, die eine einzelne KI systematisch übersieht.
• Die Meta-Analyse über mehrere KI-Outputs – Muster, weiße Flecken, schwarze Schwäne – ist der entscheidende Schritt zwischen Recherche und Strategie.
• Die stärkste Strategiefrage lautet nicht 'Was sollen wir tun?', sondern 'Wie haben andere Unternehmen in derselben Situation überlebt oder gewonnen?'
• Drei Szenarien – evolutionär, revolutionär, disruptiv – geben Kunden eine konkrete Entscheidungsgrundlage, statt sie mit einem einzigen Lösungsvorschlag zu überfordern.
• Strategiesimulationen, für die früher sechsstellige Beratungsbudgets nötig waren, lassen sich heute mit Claude und Co. selbst durchführen – wenn man die Abfolge kennt.
• Unternehmensinternen Kontext erst nach der Meta-Analyse einzubringen hält die Recherche unvoreingenommen und schärft die Szenarioableitung.
Kapitel:
00:00 Hook: Meta-Analyse – Muster, weiße Flecken, schwarze Schwäne
00:20 Deep Research mit 4 KIs: ChatGPT, Claude, Perplexity, Perplexity Computer
00:51 Meta-Analyse: Alle Ergebnisse zusammenführen
01:30 Unternehmenskontext einbringen und Szenarien ableiten
02:53 3 Szenarien: evolutionär, revolutionär, disruptiv
05:16 Die Kernfrage: Wie haben andere die Disruption überlebt?
08:10 Was diese Kompetenz wert ist – und warum du sie brauchst
 
 
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Raum der Ahnungslosen: Jeder kennt KI – niemand weiß, was tun
 
398 von 400 Projektmanagern hörten auf dem weltgrößten PMI-Kongress in Atlanta zum ersten Mal von KI. Heute kennt sie fast jeder – und trotzdem ist der Raum der Ahnungslosen voller denn je. TJ erklärt, warum sich die Art der Ahnungslosigkeit verschoben hat und wie du das „4+3 Räume der Veränderung"-Modell nutzt, um Menschen wirklich dort abzuholen, wo sie stehen.
 
Atlanta, 400 Projektmanager – und zwei, die KI kannten

TJ hielt vor etwa drei Jahren auf dem PMI-Kongress in Atlanta eine Keynote – dem größten Projektmanagementkongress der Welt, hinter dem eine halbe Million zertifizierter Fachleute stehen. Als er im Saal fragte, wer zum ersten Mal von KI gehört habe, streckten 398 von 400 Teilnehmern die Hand. Zwei hatten vorher davon gehört. Dieser Moment zeigt, wie tief der blinde Fleck damals war: KI existierte als gesellschaftliches Thema schlicht noch nicht im Bewusstsein der meisten Fachleute. Dieses Bild hat TJ seitdem immer wieder auf der Bühne eingesetzt – und erlebt, wie es sich fundamental verändert hat.
 
Warum der Raum der Ahnungslosen heute voller ist als je zuvor

Die Überraschung: Der Raum hat sich nicht geleert. Er hat sich neu gefüllt. Früher saßen dort Menschen, die nie von KI gehört hatten. Heute weiß fast jeder, dass es KI gibt – aber der Raum quillt über mit Menschen, die nicht wissen, was sie damit anfangen sollen, wie sie es einordnen, was sie persönlich damit leisten können. Die Art der Ahnungslosigkeit hat sich verschoben, ihre Wirkung bleibt dieselbe: Lähmung statt Handlung. Das ist die entscheidende Diagnose dieser Episode – und der Ausgangspunkt für jede sinnvolle KI-Kommunikation im Unternehmen.
 
Exponentialität: Warum auch KI-Profis immer wieder von vorne anfangen

Selbst wer tief in der KI-Welt arbeitet, kennt das Gefühl: Über Nacht tauchen neue Modelle auf, neue Marktteilnehmer verändern das Spielfeld, neue Möglichkeiten entstehen – und plötzlich fühlt man sich wieder wie ein Anfänger. TJ beschreibt das nicht als Versagen, sondern als Normalzustand einer exponentiellen Phase. Die Verdoppelungsgeschwindigkeit der KI-Möglichkeiten nimmt zu, nicht ab. Wer das akzeptiert, kann produktiv damit umgehen. Wer erwartet, irgendwann „fertig gelernt" zu haben, wird dauerhaft frustriert sein. Das Zurückgeschleudertwerden in den Raum der Ahnungslosen ist kein Rückschritt – es ist der Rhythmus dieser Technologie.
 
Das Modell: 4+3 Räume der Veränderung – und warum Akzeptanz nicht reicht

Das „4+3 Räume der Veränderung"-Modell geht auf ein Konzept aus den 1950er Jahren zurück, wurde unter anderem von Klaas Janssen weiterentwickelt und von TJ für den KI-Kontext erweitert. Die klassischen vier Räume sind Schock, Verneinung, Verwirrung und Akzeptanz – ergänzt um den Raum der Ahnungslosen sowie drei weitere Räume: Integration, Spielwiese und Transformation. Akzeptanz allein reicht nach TJs Verständnis ausdrücklich nicht. Wer bei „Ich finde KI okay" stehen bleibt, hat den entscheidenden Schritt noch vor sich: KI wirklich in den eigenen Arbeitsalltag integrieren, ausprobieren und schließlich transformativ zum Nutzen des eigenen Unternehmens oder der Kunden einsetzen.
 
Praxistipp: So setzt du das Modell in Vorträgen ab 10 Personen ein

Das Modell funktioniert nicht nur auf großen Bühnen. TJ betont ausdrücklich: 10, 20 oder 30 Personen reichen vollkommen. Der Kern des Ansatzes ist einfach – du lässt das Publikum sich selbst einordnen. In welchem Raum stecke ich gerade? Im Schock über die neuesten Entwicklungen? In der Verneinung? In der Verwirrung? Diese Selbstverortung schafft Bewusstsein, macht Widerstände sichtbar und eröffnet ein ehrliches Gespräch. Genau das ist der erste Schritt, bevor Veränderung möglich wird.
Fazit: Der Raum der Ahnungslosen ist nicht das Problem von gestern – er ist das Problem von heute, nur in einer neuen Form. Wer das versteht und das 4+3-Modell gezielt einsetzt, kann Menschen dort abholen, wo sie wirklich stehen: nicht beim Bewusstsein für KI, sondern beim Mut, sie zu nutzen.
 
Das nimmst du mit:
• Der Raum der Ahnungslosen hat sich nicht geleert – er hat sich neu gefüllt: Früher fehlte das Wissen über KI, heute fehlt das Wissen, was man konkret damit macht.
• Auf dem PMI-Kongress in Atlanta hatten 398 von 400 Teilnehmern vor Ort zum allerersten Mal von KI gehört – dieses Bild zeigt, wie schnell sich das Bewusstsein seitdem verändert hat.
• Akzeptanz ist kein Ziel, sondern eine Zwischenstation: Wer bei „Ich finde KI okay" stehen bleibt, hat Integration und Transformation noch vor sich.
• Auch KI-erfahrene Anwender werden regelmäßig in den Raum der Ahnungslosen zurückgeschleudert, weil neue Modelle und Player über Nacht auftauchen – das ist kein Versagen, sondern der Rhythmus dieser exponentiellen Entwicklung.
• Das „4+3 Räume der Veränderung"-Modell lässt sich in Vorträgen ab 10 Personen einsetzen, um Widerstände sichtbar zu machen und echte Gesprächsbereitschaft zu erzeugen.
Kapitel:
00:00 Hook: 398 von 400 Projektmanagern hatten noch nie von KI gehört
00:28 Der Raum der Ahnungslosen heute: voller denn je – aber anders
01:15 Exponentielles Wachstum: Warum auch KI-Profis immer wieder von vorne anfangen
01:59 Atlanta-Story: Der PMI-Kongress und die Abfrage im Saal
03:02 4+3 Räume der Veränderung: Schock, Verneinung, Verwirrung, Akzeptanz – und was danach kommt
05:05 Praxistipp: Wie du das Modell in Vorträgen ab 10 Personen einsetzt
 
 
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Nutzenkalkulator als Lead-Magnet: Live-ROI-Berechnung im 100-Minuten-Workshop
 
Wie strukturierst du einen 100-Minuten-Workshop mit 80 Führungskräften so, dass am Ende ein konkreter Anwendungsfall im Nutzenkalkulator steht? TJ zeigt den genauen Ablauf: Wahrnehmungs-Canvas, Think-Pair-Share und Live-Kalkulation — und erklärt, warum der Kalkulator gleichzeitig Lead-Magnet ist. Wer verstehen will, wie aus einer Stillarbeitsübung verwertbare Geschäftsdaten werden, hört hier genau hin.
 
Das klare Ziel: Mindestens ein Anwendungsfall, live im Kalkulator

TJ geht nicht mit einem vagen Lernziel in den Workshop — er geht mit einer messbaren Aufgabe: Mindestens einen Anwendungsfall aus dem Raum nehmen und ihn live in den Nutzenkalkulator eintragen, sodass alle Teilnehmer das Ergebnis sehen. Das ist kein reiner Demonstrationstrick. Der Kalkulator ist gleichzeitig Lead-Magnet: Wer ihn befüllt, liefert echte Daten über seinen konkreten Anwendungsfall — Informationen, die für die Weiterarbeit direkt verwertbar sind. Die 100 Minuten sind in vier Phasen aufgeteilt, wobei der Einstieg bewusst genutzt wird, um offene Fragen aus der vorangegangenen Keynote aufzugreifen — besonders, weil der Vorstandsvorsitzende im Raum saß.
 
Wahrnehmungs-Canvas: Erst wahrnehmen, dann über KI reden

Bevor KI überhaupt Thema wird, bekommen alle Teilnehmer einen Wahrnehmungs-Canvas — hundertfach gedruckt, ausgeteilt, mit Musik im Hintergrund. Drei Fragen, je ein bis zwei Minuten Stillarbeit: Erstens, was nimmst du in deinem Unternehmen wahr, wo müsste man eigentlich mal ran? Zweitens, warum ist das jetzt gerade relevant? Drittens, was ist der Engpass — die Reibung, die euch daran hindert, dort besser zu sein? Diese Abfolge ist kein Zufall. Wer erst selbst denkt, bevor KI als Lösung angeboten wird, öffnet sich ehrlicher über echte Probleme. Der Canvas schafft den Rohstoff für alles, was danach kommt.
 
Think, Pair, Share — und warum du das Mikrofon selbst tragen musst

Das Konzept ist klassisch: selbst nachdenken, mit dem Nachbarn teilen, dann in der großen Gruppe. In der Praxis funktioniert das in ingenieurgetriebenen, blauen Organisationen aber nur, wenn du aktiv auf die Leute zugehst. Freiwillige melden sich selten. TJ geht mit dem Mikrofon durch den Raum: Name, Rolle, Unternehmen — und dann die Frage, was die Übung mit ihnen gemacht hat. Ein Beispiel aus dem Workshop: Ein Geschäftsführer schildert, dass die Disposition ständig Dreck am Stecken hat, noch Faxe bekommt und zu viel manuell arbeitet. Das ist kein abstraktes Problem mehr — das ist ein konkreter Anwendungsfall, der direkt in den Kalkulator wandern kann.
 
Flexibel bleiben, wenn der Raum dir Knüppel zwischen die Beine wirft

Ursprünglich war Gruppenarbeit an Flipcharts geplant. Dann kam jemand von der Messe Karlsruhe herein und untersagte das Aufkleben von Papier — falsche Stifte könnten durchschreiben, Wände müssten neu gestrichen werden. TJ diskutiert nicht. Er bestellt stattdessen acht einzelne Flipcharts, die dann im Raum verteilt werden — und entscheidet während des Workshops spontan, das Format noch einmal umzubauen und die Teilnehmer sitzen zu lassen. Die Lektion dahinter: Wer als Facilitator standhaft auf einem Plan besteht, verliert die Energie des Raumes. Wer das Format in Echtzeit anpasst, behält die Kontrolle über das Wesentliche.
 
Fazit: Der Workshop als System, nicht als Programm

Was TJ hier beschreibt, ist kein starres Ablaufskript — es ist ein System mit klarem Output. Der Wahrnehmungs-Canvas erzeugt ehrliche Problemformulierungen. Think-Pair-Share holt sie aus den Menschen heraus. Der Nutzenkalkulator macht den Wert sichtbar und liefert gleichzeitig Daten. Und die Bereitschaft, alles spontan umzumodeln, sorgt dafür, dass das System auch dann funktioniert, wenn der Raum nicht mitspielt. Wer diesen Aufbau versteht, hat einen Workshop-Rahmen, der nicht nur inspiriert — sondern konkrete Anschlusspunkte für echte Projekte schafft.
 
Das nimmst du mit:
• Der Nutzenkalkulator ist kein reines Präsentationstool — er ist Lead-Magnet und Datenpunkt zugleich: Wer ihn live befüllt, gibt dir verwertbare Informationen über seinen Anwendungsfall.
• Wenn du einen Canvas mit drei Fragen (Was nehme ich wahr? Warum jetzt? Was ist der Engpass?) einsetzt, bevor KI überhaupt Thema wird, öffnen sich Teilnehmer ehrlicher über ihre echten Probleme.
• Think, Pair, Share funktioniert in blauen, ingenieurgetriebenen Organisationen nur, wenn du aktiv mit dem Mikrofon auf Menschen zugehst — Freiwillige melden sich selten von selbst.
• Wenn der Raum oder das Veranstaltungsmanagement dir Knüppel zwischen die Beine wirft (kein Flipchart-Papier, falsche Stifte), gehst du nicht in Diskussion — du modelst das Format in Echtzeit um.
• KI ist Chefsache: Wenn der Vorstandsvorsitzende im Raum sitzt, greifst du seine offenen Fragen aus der Keynote im Workshop gezielt wieder auf — das schafft Verbindlichkeit nach oben.
 
Kapitel:
00:00 Einstieg: Keynote-Abschluss und Übergabe zum Workshop
02:03 Workshop-Struktur: 100 Minuten, vier Phasen
03:00 Ziel: Einen Anwendungsfall live in den Nutzenkalkulator eintragen
04:00 Wahrnehmungs-Canvas: Stillarbeit mit drei Fragen
06:00 Think, Pair, Share: Wie TJ Teilnehmer aktiv ins Gespräch holt
08:00 Flexibel bleiben: Flipchart-Chaos und spontane Umplanung
 
 
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