In diesem Beitrag möchte ich gerne die Rolle der Workshop Assistenz skizzieren, die sich bewusst vom Workshop FacilitatorIn abgrenzt. Ich möchte gerne auch die Möglichkeiten der neuen Werkzeuge integrieren, namentlich KI mittels LLM. Dieser Beitrag entstand in Kooperation mit der agilist.cooperative während einer internen Unconference. Willkommen.
Wir selber verkaufen nicht mehr so viele Workshops wie vor Corona. Das Workshop-Business als Teil der Value Ladder respektive als niederschwelligen Einstieg funktioniert für uns nicht mehr respektive beabsichtigen wir auch nicht mehr. Das bedeutet nicht, dass wir einerseits keine Workshops mehr gestalten oder andererseits keine Workshops generell mehr stattfinden würden.
Workshops selber haben immer Konjunktur. Ab 5^1-Organisationen sind Workshops notwendig, zuweilen und für einige auch ein notwendiges Übel. Ab 5^5-Organisationen sind alle Mitarbeitende irgendwo, irgendwann und irgendwie immer am «workshöpelnd». Falls in solchen Organisationen engagiert, gestalten, moderieren und dokumentieren wir durchaus Workshops gemäss den lokalen Gepflogenheiten.
Die Rolle der Workshop Assistenz ist gerade heutzutage erforderlich. Die Facilitation konnte früher durchaus moderieren und dokumentieren gleichzeitig – aber gerade seit der jüngsten Tool-Inflation eröffnen sich weit mehr Möglichkeiten der Workshop-Dokumentation. Damit meine ich nicht bloss das Erfassen von Pendenzen, Niederschreiben von Schlüsselerkenntnissen oder eine spontane Erschaffung von Managementsystemen, wie man Pendenzen auch nach einigen Monaten verfolgen kann.
Mit Dokumentation meine ich, dass man den «Kreationsprozess» der Teilnehmenden möglichst optimal begleiten kann. Wir nannten das früher auch stolz Visual Facilitation – die Kunst, den Workshopprozess möglichst visuell zu begleiten und schliesslich zu steuern. Das ist weiterhin ein passabler Skill und rettete etliche on-site Workshops. Wir sind weiterhin im Umgang mit Papier und Stift geübt und können diese Fähigkeit «notfalls» auch einsetzen.
Workshops werden zunehmend mit LLM vor- und nachbearbeitet. Das ist nicht vermeidbar – ist eigentlich weder «gut» noch «böse». Die Risiken der exzessiven LLM-Nutzung hat kürzlich übrigens HBR untersucht. Leider sind die Ergebnisse erwartbar. Doch darum soll’s hier nicht gehen. Gut gemeinte Zusammenfassungen oder Transkripte sind heutzutage mühelos zu bewerkstelligen; das Wissen respektive Prompt Engineering hierzu ist keine Geheimwissenschaft. Wir haben uns daran gewöhnt und die Situation akzeptiert. Wir bei der dot consulting AG haben für unterschiedliche Anwendungsfälle seit Jahren bereits eine Art Wissensdatenbank kreiert, damit wir für Kunden unsere Workshops bloss noch lokalisieren müssen. Das LLM kann diesen Prozess unterstützen, insbesondere unser RAG-System, das alle Workshop-Skripte vektorisiert hat. Das alles ist easy, können alle, ist auch für uns als Beratung nicht wirklich wettbewerbsdifferenzierend.
Aber!
Weitaus kniffliger ist die dokumentarische Facilitation eines ungeplanten Workshops oder eines geplanten Workshops mit einer ungeplanten und nicht absehbaren Wendung. Es ist zwar strenggenommen noch kein Metaskill – aber nähert sich dessen. In der Beratung würden wir das als Grundlage einordnen. Dokumentarische Facilitation ist die Fähigkeit, das Diskutierte, das Erlebte, das Gedachte und das Visionierte in Echtzeit angemessen zu strukturieren und zu dokumentieren. Und dafür brauchen wir eine erfahrene Workshop-Assistenz.
Ich möchte hier einige Beispiele hervorheben.
Dies ist vermutlich der einfachste Fall. Es werden Abläufe, Prozesse erörtert. Diese lassen sich rasch dokumentieren. Hierzu empfehlen wir klassische Werkzeuge aus dem Requirements Engineering. Allerdings mit drei bis fünf Notationselemente ausgestattet. Kein Overengineering, kein methodisches Übertreiben. Je nach Kontext eignen sich folgende Modelle:
Im Blog «Wie kann ich meine Anforderungen dokumentieren?» sind weitere Techniken zusammengefasst. Wichtiger als die Notation sind die Angemessenheit und die Geschwindigkeit der Facilitation. Als Workshop-Assistenz muss man das Diskutierte möglichst rasch und prominent visualisieren können. Man muss darin geübt sein. Man muss sich in der Minimalnotation auch sicher wähnen.
Um solche Modelle rasch zu visualisieren, empfehle ich folgende Werkzeuge. Das Werkzeug ist sekundär – solange man es beherrscht und es vor allem dem Workshop-Kontext angemessen ist.
Ein gut formuliertes Problem ist schon die halbe Lösung, oder so ähnlich versprechen etliche Projektmanagement-Zitate. Tatsächlich gründen viele Workshops im gemeinsamen Problemverständnis. Solche Diskussionen sind rasant, manchmal zirkulär, zuweilen hitzig und emotional – diese im Prozess zu begleiten und schliesslich zu dokumentieren ist anspruchsvoll. Hier kann die Workshop-Assistenz brillieren und eine kunstvolle Teilnahme ermöglichen.
Für die Problemanalyse ist stets das Causal Loop Diagramm oder eine vereinfachte Abwandlung dessen zu bevorzugen. Knoten sind mit Kanten verknüpft und beeinflussen einander – darauf als Gruppe sich zu verständigen könnte man ebensogut als Teambuilding verkaufen. Die Workshop-Assistenz darf allerdings nicht zu stark im Prozess intervenieren; einfach sachte und sachlich dokumentieren und festhalten. Zirkelbezüge werden sofort sichtbar und die geschickte Workshop-Assistenz kann sie unterbinden.
Für die Dokumentation eignen sich dieselben Werkzeuge wie bei den Prozessen:
Wo nun LLM die Arbeit erleichtern können, ist bei folgenden Szenarien:
Ein vorgefertigter Prompt unterstützt. Je nach LLM respektive Inference-Anbieter kann PlantUML direkt ausgeführt werden. Hier ein Beispiel mit einem lokalen und superschlanken ministral-Modell:
Ich bin eine Workshop-Assistenz. Ich darf eine Diskussion als Causal Loop Diagramm zusammenfassen und die Kernaussagen hervorheben. Bitte erstelle mir ein Causal Loop Diagramm als PlantUML in einer vereinfachten Syntax und ohne zusätzlicher Formatierung. Ich werde danach das PlantUML weiter bearbeiten. Das sind meine Gesprächsnotizen: <Deine Notizen>.
Hier limitiert lediglich das Kontextfenster des LLM den Input. Die meisten kommerziellen Online Whiteboard Lösungen können ebenfalls Zusammenfassungen oder PlantUML aus Post-its und weiteren Fetzen kreieren.
«Früher» bemühte man Kreativitätstechniken wie Denkhüte von Bono, die Walt-Disney-Methode oder den in allen Teams üblichen Advocatus Diaboli, um gewagte Wetten zu belasten oder steile Thesen zu testen. Das ist definitiv vorbei. Diese «Rolle» kann nun perfekt an eine KI delegiert werden. Lokale Modelle mit einem historisierten Speicherstand empfehlen sich hierzu nicht, auch wenn man sie mit Such-Tools anreichern könnte.
Mächtige Cloud-Modelle wie z.B. wie die Claude Sprachfamilie von Anthropic oder die KI-Suche von Google füttert die Workshop-Assistenz in Echtzeit. Sie integriert diese Ergebnisse in die allgemeine Workshop-Dokumentation, belegt mit ihrem Eingangsprompt und allfälligem Kontext. Ein Beispielprompt mit einer Beispielwette für eine kleinere Beratung könnte so lauten:
Wir sind ein kleines Beratungsunternehmen aus der Schweiz. Wir haben uns auf folgende Dienstleistungen spezialisiert: Teamentwicklung, Organisationsentwicklung und Transformation. Wir arbeiten methodisch und vor allem im Prozess. Wir sind also keine Experten des Produktes unserer Kunden. Und wollen das auch nicht.
Im Strategie-Workshop haben wir uns folgende Hypothesen gestellt: Alle Beratungsdienstleistungen werden zukünftig bloss noch mittels KI bereitgestellt. Wir sind dann nur noch Prompt Engineers.
Bitte bewerte diese Hypothesen und erstelle Wahrscheinlichkeitsberechnungen. Berücksichtige den Kontext unseres Unternehmens. Sei kritisch.
Und fertig! Das war’s. Das Ergebnis kann im Workshop sofort wiederverwendet werden.
Niemand muss mehr mit Balsamiq und Figma manuell murksen. Beide Werkzeuge haben integrierte KI-Funktionen. Man kann seine Prototypen «prompten». Auch ausführbare Prototypen können mittels «Vibe Coding» problemlos erstellt werden. Ein Prototyp hilft, Anforderungen respektive deren Umsetzung besser als Gruppe bewerten und priorisieren zu können. Schnelle Wegwerfprototypen können notfalls auch mit den gängigsten Cloud-Modellen erstellt werden. In Claude heissen sie dann einfach Artefakte.
Grössere Organisationen verständigen sich auf eine Verkehrssprache. In der Schweiz ist das mehrheitlich das amerikanische Englisch. Arbeit Englisch und Privat in der jeweiligen Landessprache prägen der Alltag zumindest aller in grösseren Unternehmen angestellten Mitarbeitenden der Schweiz. Übersetzungen sind eine Stärke aller Sprachmodelle, weil die Sprache halt natürlichsprachlich ist. Untertitel werden in den meisten Online-Konferenzwerkzeugen problemlos automatisch erzeugt. Lediglich das Schweizerdeutsch ist manchmal herausfordernd. Doch Deutsch und Englisch werden mühelos synchron übersetzt.
Seit Google kann niemand mehr etwas «behaupten». Das Wissen der Menschheit ist zugänglich und abrufbar. Niemand hat einen Wissensvorsprung mehr, nicht einmal mehr die Consultants. Das Internetz hat das Wissen «demokratisiert». Google selbst hilft, wie man die Suche optimieren kann. Das ist nun nicht mehr so kritisch. Sprachmodelle haben das Wissen der Menschen noch zugänglicher gemacht. Zudem haben die grossen Cloud-Modelle mutmasslich mehr Quellen: Nicht nur das öffentlich zugängliche Internetz ist vermengt, sondern auch diverse «geschlossene» Quellen sind im Sprachmodell vermischt.
Typischerweise muss man rapportieren, warum man acht Stunden in einen Workshop investierte, eventuell noch ein Catering bestellte und ausserdem sowieso ausm Haus war. Eine hübsche PowerPoint-Präsentation kann recht schnell erzeugt werden. Das bedingt einfach eine Art PowerPoint-Template für Workshop-Resultate mit einigen Platzhalter-Texten. Danach visiert man das (bevorzugt) Cloud-Modell an, die PowerPoint gemäss den Ergebnissen des Workshops zu füllen. Fertig.
Nun, diese Rolle ist nicht in einem Kurs erlernbar. Wenn, dann sind unterschiedliche Kurse notwendig. Man könnte die notwendigen Fähigkeiten in drei Kategorien unterteilen:
Zudem braucht es eine gewisse «Praxis». Man muss üben, idealerweise in sicherer Umgebung. Wir testen intern immer wieder neue Möglichkeiten, möglichst gefahrlos. Beispielsweise haben wir unseren jüngsten Strategie-Workshop ebenfalls mit KI-Tools poliert. Kein Kunde musste das bezahlen.
Einfach tun und es möglichst einfach tun. Nicht zu viel wollen. Solange diese Tools die Effektivität deines Workshops steigern, ist alles gut und gerechtfertigt.