Session 02 - ChatGPT
Ich habe die Aufgabe einmal für mich in meine Arbeitsweise übersetzt.
Die zentrale Frage ist für mich nicht nur:
„Wie nutze ich ChatGPT als Spiegel?“
Sondern:
Wie mache ich aus Reflexion ein nutzbares Arbeitsartefakt?
Meine Entwicklungsfrage wäre aktuell:
Wie übersetze ich meine Operator-Fischer-Arbeitsweise so klar in Sprache, Artefakte und Use Cases, dass andere sofort verstehen, welchen praktischen Nutzen mein KI-System erzeugt?
Für mich besteht die Übung aus mehreren Schritten:
1. IST-Zustand erkennen
Was kann ich bereits, welche Muster sind sichtbar, welche Artefakte existieren schon?
2. Problemklasse bestimmen
Geht es um Positionierung, Systembau, Use-Case-Entwicklung, Governance oder fehlende Nachweise?
3. Vision schärfen
Welche Rolle will ich in 3–5 Jahren einnehmen und für wen soll meine Methode nutzbar sein?
4. Gap analysieren
Was fehlt zwischen aktuellem Stand und Zielbild?
5. Lernweg bauen
Welche Fähigkeiten, Cases und Artefakte brauche ich als Nächstes?
6. Ergebnis sichern
Nicht nur eine schöne Antwort, sondern ein konkretes Artefakt erzeugen: Case Library, Masterprompt, Dossier, Framework oder Use Case.
Der stärkste Satz aus der Session ist für mich:
KI zeigt nicht nur, was ich weiß — sondern wie ich denke.
Und genau da wird es spannend.
Denn wenn KI sichtbar macht, wie ich denke, kann ich auch prüfen:
Ist mein Denken klar?
Ist es anschlussfähig?
Ist es wiederverwendbar?
Ist daraus echte Arbeitsfähigkeit entstanden?
Mein Ziel ist deshalb nicht nur Deep Reflection.
Mein Ziel ist:
Deep Reflection → klare Methode → sichtbare Artefakte → echte Use Cases.
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