Diese Bild-Idee kursiert seit einiger Zeit in zahlreichen Versionen auf verschiedenen Plattformen. Danke an den unbekannten Urheber dieser Darstellung.
Agil: Das ist wenn ich statt einer Sorte Mist, gleich 10 Sorten inkrementellen Mist habe?
Nein, sagen wir. Aber es gilt wie überall: Mist rein, Mist raus!
So kann es kommen, wenn
- die Stakeholder und der Product Owner sich nicht verstehen,
- der Chef ständig dazwischenfunkt,
- das Backlog nicht gut refined ist und nicht den Value priorisiert,
- das Mindset im Team nicht agil ist,
- die Teammitglieder denken, “na, dafür bin ich nicht zuständig!”,
- Zombies unter den Teammitglieder stecken,
- und die Retrospektiven ausgelassen werden!
Entscheidend ist, dass mit agilen Methoden zum Budget Ende etwas am Start ist, bei Wasserfall nicht!
Kai Thomsen
Managing Partner
Christian Knoll
Managing Partner
christian.knoll@stackofstones.de
Messen
- Klare Bewertung anhand von Kriterien-Sets - individuell zusammengestellt für Ihre Bedürfnisse
- Bewertung zu jeder Zeit nachvollziehbar
- Messung von Team-Performance oder Einzel-Performance möglich
- EU-GDPR complient
Wissen
- Verständnis über Ihre Teamreife im Service und Sales
- Benchmarking auf externer Basis für kleine und große Teams
Steigern
- Monatliche Coaching-Webinare für Ihre inhouse Training- und Coaching-Ressourcen:
- "Was kann verbessert werden?"
- "Welche Coaching-Formate eignen sich?"
Berater schwach wie Flasche leer! Jetzt wird das Scheitern billig!
„Unser neuer KI-Chatbot beantwortet jetzt alle Fragen.“
Klingt gut. Bis die erste Antwort kommt.
Denn viele Unternehmen erleben gerade genau das:
Der Bot antwortet freundlich, aber widersprüchlich, unvollständig oder einfach falsch:
Wenn Dein Prozess-Schreibtisch so aussieht, dann Halleluja!
„Unser neuer KI-Chatbot beantwortet jetzt alle Fragen.“
Klingt gut. Bis die erste Antwort kommt.
Denn viele Unternehmen erleben gerade genau das:
Der Bot antwortet freundlich, aber widersprüchlich, unvollständig oder einfach falsch:
„Unser neuer KI-Chatbot beantwortet jetzt alle Fragen.“
„Unser neuer KI-Chatbot beantwortet jetzt alle Fragen.“
Klingt gut. Bis die erste Antwort kommt.
Denn viele Unternehmen erleben gerade genau das:
Der Bot antwortet freundlich, aber widersprüchlich, unvollständig oder einfach falsch:
„Unser KI-System liefert unterschiedliche Antworten.“
Das Problem ist oft nicht die KI.
Sondern das Wissen dahinter.
Denn in vielen Unternehmen liegt Information überall:
im CRM,
in SharePoint,
in Confluence,
in Jira oder Rovo,
in alten PDFs,
in Excel-Dateien,
in Teams-Chats —
und zusätzlich oft nur in den Köpfen einzelner Mitarbeitender in unterschiedlichen Abteilungen.
Jede Plattform enthält einen Teil der Wahrheit.
Aber keine das vollständige Bild.
Die Folge:
Unterschiedliche Quellen liefern unterschiedliche Antworten.
AI Scores: Warum Token-Nutzung kein Leistungsnachweis ist
Zurzeit wird viel über AI Scores gesprochen.
Über die Frage, wie intensiv Mitarbeitende KI nutzen. Wie viele Prompts sie schreiben. Wie viele Tokens sie verbrauchen. Wie oft sie Chatbots, Copilots und Agenten in ihren Arbeitsalltag einbauen.
Manche Unternehmen feiern hohe Nutzungszahlen bereits als Fortschritt.
Wir bei StackofStones fragen uns:
Ist das wirklich Fortschritt?
Unser KI-Pilot war erfolgreich. Und jetzt?
„Unser KI-Pilot war erfolgreich.“
Und jetzt?
Genau hier bleiben aktuell viele KI-Projekte hängen.
Der Workshop lief gut.
Der Prototyp funktioniert.
Die Präsentation überzeugt.
Viele erwarten aktuell, dass KI alltägliche Arbeit sofort einfacher macht.
Wenn Mitarbeitende hören:
„ChatGPT kann deine Arbeit machen.“
… entsteht selten Motivation.
Sondern erstmal Reaktanz. 👀
Nicht weil Menschen gegen KI sind.
Sondern weil niemand gerne ersetzbar wirken möchte.
Genau deshalb scheitern aktuell viele KI-Initiativen nicht an der Technik —
sondern an Kommunikation, Unsicherheit und fehlender Orientierung.
Wenn Mitarbeitende hören: „ChatGPT kann deine Arbeit machen.“ – WHAAAAT?
Wenn Mitarbeitende hören:
„ChatGPT kann deine Arbeit machen.“
… entsteht selten Motivation.
Sondern erstmal Reaktanz. 👀
Nicht weil Menschen gegen KI sind.
Sondern weil niemand gerne ersetzbar wirken möchte.
Genau deshalb scheitern aktuell viele KI-Initiativen nicht an der Technik —
sondern an Kommunikation, Unsicherheit und fehlender Orientierung.
Viele Unternehmen scheitern aktuell nicht an KI. Sondern an der Vielzahl der Möglichkeiten.
Copilot hier, Automatisierung dort, neue Tools jede Woche.
Teams stehen plötzlich vor unzähligen Optionen und wissen nicht mehr, womit sie anfangen sollen. Aus Aufbruch wird Überforderung.
Die Folge:
Projekte werden diskutiert, verschoben und neu bewertet — aber nicht umgesetzt.
„train2policy: Reden wir (nicht) über Politik?
Deshalb haben wir „train2policy: Reden wir (nicht) über Politik?“ entwickelt – nicht, weil wir alle Antworten hätten, sondern weil wir glauben, dass Nicht-Reden manchmal gefährlicher ist als jedes schwierige Gespräch. Und weil wir Räume schaffen wollen, in denen Teams Haltung finden können – ohne Parolen, ohne Druck, mit Respekt.