Erster Tag als angehender AI Business Specialist: Marshmallows, Installationen und Teamarbeit
Der erste Kurstag meiner Weiterbildung zum AI Business Specialist mit der Spaghetti-Marshmallow-Challenge, der Einrichtung unserer Werkzeuge und einer Teamübung zu Coaching, Daten und Kommunikation.
Der erste Kurstag meiner Weiterbildung zum AI Business Specialist bestand aus drei Teilen, die unterschiedlicher kaum hätten sein können. Am Morgen haben wir Türme aus Spaghetti gebaut, danach haben wir unsere Arbeitsumgebung eingerichtet, und am Nachmittag sind wir in Teams durch verschiedene Projektaufgaben gewechselt. Im Rückblick hängen die drei Teile enger zusammen, als es am Morgen aussah.
Die Spaghetti-Marshmallow-Challenge
Jedes Team erhielt rund zwanzig ungekochte Spaghetti, einen Meter Klebeband und einen Marshmallow. Die Aufgabe bestand darin, einen möglichst hohen, frei stehenden Turm zu bauen, auf dessen Spitze der Marshmallow sitzt. Mein Team hat die Challenge gewonnen, worüber ich mich gefreut habe.
Die Übung geht auf den Designer Peter Skillman zurück und wurde durch einen TED-Vortrag von Tom Wujec bekannt. Wujec hat sie mit sehr unterschiedlichen Gruppen durchgeführt, von Studierenden einer Wirtschaftsschule über Anwälte und Ingenieure bis zu Kindern im Kindergarten. Das bekannteste Ergebnis überrascht beim ersten Hören, denn Kindergartenkinder bauen im Schnitt höhere Türme als frisch abgeschlossene Wirtschaftsstudierende.
- CEOs mit Assistenzca. 76 cm
- Kindergartenkinderca. 66 cm
- CEOsca. 53 cm
- Durchschnitt aller Gruppenca. 51 cm
- Wirtschaftsstudierendeca. 25 cm
Warum das so ist
Erwachsene Teams gehen oft so vor, wie sie es gelernt haben. Sie diskutieren zuerst, entwerfen einen Plan und bauen ihn danach aus. Der Marshmallow kommt meist erst ganz am Schluss auf die Spitze, und in diesem Moment zeigt sich, dass er schwerer ist, als alle angenommen haben. Der Turm knickt ein, und für einen zweiten Versuch fehlt die Zeit.
Kinder arbeiten anders, weil sie den Marshmallow von Anfang an mitnehmen. Sie bauen etwas Kleines, sehen, ob es hält, und verbessern es danach Schritt für Schritt. Jeder dieser Zwischenstände liefert eine Rückmeldung, die erwachsene Teams erst in der letzten Minute bekommen.
Dahinter stecken zwei Mechanismen, die sich gut beobachten lassen. Der erste ist eine versteckte Annahme, in diesem Fall das Gewicht des Marshmallows, die niemand prüft, weil sie selbstverständlich wirkt. Der zweite ist die Sorge, sich im Team zu blamieren, weshalb viele lieber lange planen, als früh etwas Unfertiges zu zeigen. Wujec beschreibt zudem, dass Teams besser abschneiden, wenn jemand den Ablauf im Blick behält und die Zusammenarbeit lenkt, während die anderen bauen.
Was die Challenge für KI-Projekte bedeutet
Für meine Weiterbildung ist diese Übung kein Zufall am ersten Tag. KI-Projekte scheitern selten an der Technik allein, sondern häufig daran, dass eine Annahme zu spät überprüft wird, etwa ob die Daten wirklich taugen oder ob die Mitarbeitenden das Werkzeug überhaupt nutzen. Der Marshmallow steht in diesem Bild für alles, was man früh testen sollte, statt es erst bei der Einführung zu entdecken.
Daraus nehme ich für meine Arbeit mit, kleine Prototypen zu bauen, sie früh mit dem echten Gewicht zu belasten und die Erkenntnisse in die nächste Runde mitzunehmen. Das gilt für einen Turm aus Spaghetti ebenso wie für die Einführung eines Sprachmodells in einem Betrieb.
Die Werkzeuge einrichten
Im zweiten Teil haben wir alle Programme installiert, die wir in der Weiterbildung brauchen. Da ich mit der Einrichtung schnell fertig war, habe ich danach einigen Mitschülerinnen und Mitschülern bei ihrer Installation geholfen.
Diese Situation kenne ich aus meinen Jahren im technischen Support. Wenn eine Installation nicht klappt, liegt es selten an einem grossen Fehler, sondern meist an einer Kleinigkeit, die man erst findet, wenn man sie schon einmal gesehen hat. Es hat mich gefreut, dass ich diese Erfahrung direkt am ersten Tag einbringen konnte.
Teamarbeit im Wechsel
Am Nachmittag sind wir in Teams von Station zu Station gewechselt. Jede Station hatte ein eigenes Projekt, und die Themen reichten von Coaching über Daten bis zur Kommunikation, also durch die Bereiche, die ein AI Business Specialist später abdecken soll.
Der Wechsel hatte einen eigenen Reiz, weil wir uns an jeder Station rasch in eine neue Aufgabe eindenken und im Team eine gemeinsame Herangehensweise finden mussten. Gerade dabei hat mir die Erfahrung vom Morgen geholfen, lieber früh einen ersten Ansatz auszuprobieren, als lange zu planen.
Mir ist an diesem Nachmittag zudem klar geworden, wie breit das Berufsbild angelegt ist. Neben dem technischen Verständnis geht es ebenso darum, Menschen zu begleiten, mit Daten sorgfältig umzugehen und Ergebnisse so zu erklären, dass sie auch ohne Fachwissen verständlich sind.
Mein Fazit nach dem ersten Tag
Der erste Tag hat mir gezeigt, dass diese Weiterbildung mehr mit Zusammenarbeit zu tun hat als mit einzelnen Werkzeugen. Die Marshmallow-Challenge, die Installationen und die Teamübung haben auf ihre Weise Ähnliches vermittelt, nämlich früh auszuprobieren und einander zu helfen, statt allein auf den perfekten Plan zu warten.
Über die nächsten Kurstage berichte ich hier in der Rubrik Weiterbildung weiter.