Wenn Teams feststecken: Wie ChatGPT helfen kann, neue Perspektiven zu finden
- 26. Juni
- 5 Min. Lesezeit
Aktualisiert: 2. Juli
Viele Teamprobleme wirken auf den ersten Blick eindeutig. Unsere Erfahrung zeigt jedoch: Oft werden Symptome mit Ursachen verwechselt. Wie ChatGPT dabei helfen kann, Muster sichtbar zu machen und neue Perspektiven auf festgefahrene Situationen zu entwickeln.
Wenn ein Team zum Problem erklärt wird
Eine Situation begegnet uns in Organisationen erstaunlich häufig.
Ein Team liefert nicht die erwarteten Ergebnisse. Die Stimmung wird schlechter. Bugs stapeln sich.
Verantwortlichkeiten bleiben liegen. Meetings werden länger. Die gleichen Diskussionen tauchen immer wieder auf.
Und irgendwann stellt jemand die Frage:
„Was stimmt eigentlich mit diesem Team nicht?“
Genau an diesem Punkt beginnt häufig die Suche nach Schuldigen.
Sind die Mitarbeitenden nicht motiviert?
Fehlt Verantwortung?
Arbeitet das Team nicht gut genug zusammen?
Die Vermutung liegt nahe.
Doch unsere Erfahrung zeigt:
Die spannendere Frage lautet oft nicht, was mit dem Team nicht stimmt.
Sondern:
Welche Bedingungen führen dazu, dass das Team genau dieses Verhalten zeigt?
Warum dysfunktionale Teams oft nur
ein Symptom sind
Wenn Teams Schwierigkeiten haben, konzentriert sich die Diskussion häufig auf das sichtbare Verhalten.
Zum Beispiel:
Entscheidungen dauern zu lange
Aufgaben bleiben liegen
Prioritäten wechseln ständig
Konflikte nehmen zu
Die Zusammenarbeit wird schwieriger
Das Problem dabei:
Verhalten ist sichtbar. Ursachen meist nicht.
Wer nur auf das Verhalten schaut, landet schnell bei persönlichen Erklärungen:
Die Leute übernehmen keine Verantwortung.
Die Kommunikation funktioniert nicht.
Das Team arbeitet in Silos.
Die Motivation fehlt.
All das kann stimmen.
Muss es aber nicht.
Denn häufig entstehen diese Verhaltensweisen auch durch Strukturen, Prozesse oder Rahmenbedingungen, die außerhalb des Teams liegen.
Warum AI mehr sein kann als ein Schreibassistent
Wenn über künstliche Intelligenz gesprochen wird, denken viele zuerst an:
Texte schreiben
Präsentationen erstellen
Protokolle zusammenfassen
Das sind hilfreiche Anwendungen.
Der eigentliche Mehrwert liegt aus unserer Sicht jedoch an einer anderen Stelle.
AI kann dabei helfen, Muster sichtbar zu machen, die im Alltag leicht übersehen werden.
Nicht weil AI die bessere Antwort kennt.
Sondern weil sie dabei unterstützen kann, andere Fragen zu stellen.
Zum Beispiel:
Welche Muster tauchen immer wieder auf?
Welche Auswirkungen erzeugt das beobachtete Verhalten?
Welche Rahmenbedingungen könnten dieses Verhalten begünstigen?
Welche Annahmen treffen wir gerade?
Welche alternativen Erklärungen gibt es?
Genau hier beginnt systemisches Denken.
Ein Praxisbeispiel
Vor einiger Zeit wir beauftragt ein Team zu begleiten, das von vielen Beteiligten als Problemteam wahrgenommen wurde.
Die Symptome waren eindeutig:
Hoher Arbeitsstau
Lange Durchlaufzeiten
Viele offene Themen
Frust auf mehreren Seiten
Wiederkehrende Diskussionen über Verantwortung
Auf den ersten Blick schien die Ursache ebenfalls klar.
Das Team müsse besser zusammenarbeiten.
Doch je tiefer wir gemeinsam auf die Situation schauten, desto mehr verschob sich die Perspektive.
Plötzlich wurden andere Fragen interessant:
Warum erleben einige Menschen die Situation deutlich negativer als andere?
Wie entsteht das Bild des Teams bei Führungskräften und Stakeholdern?
Welche Rolle spielen einzelne Meinungsführer für die Wahrnehmung des gesamten Teams?
Wird über Probleme gesprochen, um sie zu lösen – oder um sie zu dokumentieren?
Wann hat das Team zuletzt erlebt, dass eigenes Handeln tatsächlich etwas verändert?
Mit jeder weiteren Betrachtung wurde deutlicher:
Das eigentliche Thema war nicht mehr die Leistung des Teams.
Das eigentliche Thema war die Dynamik, die sich über viele Monate entwickelt hatte.
Menschen hatten begonnen zu resignieren.
Einige wenige Stimmen prägten zunehmend die Wahrnehmung der Situation.
Probleme wurden immer wieder benannt, ohne dass sich spürbar etwas veränderte.
Und genau dadurch entstand Schritt für Schritt die Erzählung eines dysfunktionalen Teams.
Die spannende Erkenntnis war:
Das Team war nicht alleine die Ursache des Problems.
Das Team machte auch sichtbar, welche Dynamiken im größeren System bereits vorhanden waren.
Die Qualität dieser Analyse entstand nicht durch mehr Daten.
Sondern durch die Fähigkeit, dieselben Daten immer wieder aus einer anderen Perspektive zu betrachten.
Wie AI dabei hilft, Muster sichtbar zu machen
Als Organisationsentwickler, Führungskraft oder Agile Coach könnt Ihr ChatGPT die Situation beschreiben und bewusst bitten, eine systemische Perspektive einzunehmen.
Statt sofort Lösungen vorzuschlagen, kann AI dabei helfen:
Beobachtungen von Interpretationen zu trennen
Verhalten von möglichen Ursachen zu unterscheiden
Wechselwirkungen sichtbar zu machen
alternative Erklärungen zu entwickeln
blinde Flecken in der eigenen Wahrnehmung aufzudecken
Aus einem Arbeitsstau wird dann nicht automatisch ein Priorisierungsproblem.
Aus fehlender Verantwortung wird nicht automatisch mangelnde Motivation.
Und aus Frustration wird nicht automatisch Widerstand gegen Veränderung.
AI hilft dabei, die eigene Erklärung für ein Problem immer wieder zu hinterfragen.
Genau dadurch entsteht häufig ein differenzierteres Bild der Situation.
Nicht weil AI die Organisation kennt.
Sondern weil sie dabei unterstützt, Beobachtungen, Wirkungen und mögliche Ursachen systematisch auseinanderzuhalten.
So nutzt Ihr ChatGPT als systemischen Sparringspartner
Nichts Neues, aber immer wichtig zu wiederholen: Die Qualität der Antworten von ChatGPT hängt stark von der Qualität der Fragestellung ab.
Viele Menschen beschreiben eine Situation und fragen anschließend:
"Was sollen wir tun?"
Das Problem dabei:
Die Frage setzt bereits voraus, dass wir die eigentliche Ursache kennen.
In komplexen Teamsituationen ist das jedoch selten der Fall.
Hier hat sich für uns folgender Ansatz bewährt:
Wir bitten ChatGPT zunächst nicht um Lösungen. Wir bitten ChatGPT dabei zu helfen, die Situation besser zu verstehen.
Dafür nutzen wir häufig ein Briefing wie dieses:
Futurebirds Prompt: ChatGPT als systemischer Sparringspartner
Du bist ein erfahrener Organisationsentwickler mit systemischer Perspektive.
Deine Aufgabe ist nicht, schnelle Lösungen vorzuschlagen.
Deine Aufgabe ist es, mir dabei zu helfen, ein Team, eine Situation oder ein organisatorisches Problem besser zu verstehen.
Wenn ich Dir eine Situation beschreibe, gehe bitte wie folgt vor:
Trenne konsequent zwischen Beobachtungen, Interpretationen und Bewertungen.
Identifiziere Muster, die sich hinter den beschriebenen Ereignissen verbergen könnten.
Untersuche mögliche Wechselwirkungen zwischen Menschen, Strukturen, Prozessen, Führung und Rahmenbedingungen.
Formuliere alternative Hypothesen, auch wenn sie meiner bisherigen Sichtweise widersprechen.
Weise mich auf blinde Flecken, vorschnelle Schlussfolgerungen oder Schuldzuweisungen hin.
Hilf mir dabei, Symptome von möglichen Ursachen zu unterscheiden.
Bitte antworte nicht belehrend.
Arbeite stattdessen wie ein neugieriger Sparringspartner.
Denke laut, erkläre Deine Überlegungen und mache transparent, welche Annahmen Du gerade triffst.
Falls Informationen fehlen, benenne konkret, welche Beobachtungen oder Daten hilfreich wären, um die Situation besser zu verstehen.
Hier ist die Situation:
[Beschreibung einfügen]
Was dieser Prompt verändert
Der Unterschied wirkt auf den ersten Blick klein.
In der Praxis verändert er jedoch die Qualität der Analyse erheblich.
Aus einer Aussage wie:
"Das Team übernimmt keine Verantwortung."
wird plötzlich eine differenziertere Betrachtung.
Zum Beispiel:
Beobachtung:
Bestimmte Aufgaben bleiben über längere Zeit unbearbeitet.
Interpretation:
Das Team übernimmt keine Verantwortung.
Alternative Hypothesen:
Verantwortlichkeiten sind unklar.
Entscheidungen liegen außerhalb des Teams.
Frühere Veränderungsversuche waren erfolglos.
Die Beteiligten erleben wenig Einfluss auf die Situation.
Die Prioritäten wechseln regelmäßig.
Genau an dieser Stelle entstehen häufig neue Erkenntnisse.
Nicht weil AI die richtige Antwort kennt.
Sondern weil sie hilft, vorschnelle Erklärungen zu hinterfragen.
Und genau das ist oft der erste Schritt, um komplexe Teamprobleme besser zu verstehen.
Probiert es selbst aus
Wenn Ihr das einmal ausprobieren möchtet, macht es Euch möglichst einfach.
Legt ein eigenes Projekt in ChatGPT an.
Hinterlegt dort Euren gewünschten Kontext und den Prompt aus diesem Artikel.
Öffnet anschließend einen neuen Chat und beschreibt eine konkrete Situation aus Eurem Team.
Ein Tipp aus unserer Praxis: Tippt nicht. Diktiert!
Genau so arbeiten wir inzwischen in den meisten Fällen.
Beschreibt die Situation so, wie Ihr sie gerade erlebt:
Was beobachtet Ihr?
Was irritiert Euch?
Welche Muster fallen Euch auf?
Welche Vermutungen habt Ihr?
Dadurch entsteht oft ein deutlich vollständigeres Bild, als wenn Gedanken zuerst in Stichpunkte oder fertige Erklärungen übersetzt werden.
Bittet ChatGPT anschließend, die Situation mit einer systemischen Perspektive zu betrachten und sich dabei am Prompt aus diesem Artikel zu orientieren.
Dann seid gespannt, was passiert.
Nicht jede Hypothese wird zutreffen.
Nicht jede Frage wird hilfreich sein.
Aber die Wahrscheinlichkeit ist hoch, dass Ihr mindestens eine Perspektive entdeckt, die Ihr vorher nicht gesehen habt.
Und genau darin liegt aus unserer Sicht der größte Nutzen.
Wichtig:
ChatGPT kennt Eure Organisation nicht.
Die Antworten sind keine Diagnosen und keine Wahrheiten.
Sie sind Hypothesen.
Der Wert entsteht nicht dadurch, dass ChatGPT Recht hat.Der Wert entsteht dadurch, dass neue Denk- und Beobachtungsräume entstehen.
Wenn Du an weiteren Lieblingstools von uns interessiert bist, dann schau Dir unsere 11 Tipps für virtuelle Team-Meetingsoder unsere Top 25 Tools Moderations-Tools an.
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