08.01.2015

Diese 9 Tricks wenden Kommunikationsprofis an

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Kommunikation ist im Berufsleben das A und O zum Erfolg. Die gute Nachricht: Wie man richtig kommuniziert, ist lernbar!

Welches Ziel nimmt auf persönlichen To-do-Listen immer einen Platz weit oben ein? Richtig: Erfolg im Beruf! Um dieses Vorhaben auch zu erreichen, sollte man einige nur allzu bekannte Fehler vermeiden und sich nachfolgende Tipps zu Herzen nehmen.

Kein Geheimnis: Der erste Eindruck zählt.

Das richtige Auftreten trägt maßgeblich dazu bei, wie man bei seinem Gegenüber ankommt. Egal, ob beim ersten Date, beim Vorstellungsgespräch oder generell im Alltag. So wie man sich den Mitmenschen präsentiert, wird man von den anderen auch wahrgenommen. Dies und vieles mehr fällt dabei ins Gewicht: Die richtige Körperhaltung, Mimik und Gestik – und eben auch, wie wir mit unserem Umfeld kommunizieren. Das Auftreten beeinflusst daher, wie mit einem umgegangen wird. Kein Wunder also, dass vom Eindruck, den wir hinterlassen, auch unser (beruflicher) Erfolg abhängt.

Bevor es zu den Tipps geht, ein letzter Hinweis, wieso es so wichtig ist, wie man auftritt: Es reicht nicht, einfach “nur“ gut zu sein, es kommt eben auch darauf an, wie man sich vor anderen – ob nun vor den eigenen Mitarbeitern oder dem Chef – präsentiert. Weg mit den hängenden Schultern! Weg vom gesenkten, ausweichenden Blick! Weg von “Ähms” und schüchternen “Ich weiß nicht!”- Aussagen. Kommunikation ist das A und O. Und hier auch gleich die gute Nachricht: Richtiges kommunizieren, kann man lernen!

Geht es nach Dr. Loretta Malandro, Gründerin und CEO von The Malandro Consulting Group, sowie Autorin des Buches „Speak Up, Show Up, and Stand Out“, kann man unter Beachtung der nachfolgend gelisteten 9 Tipps ein echter Kommunikationsprofi werden. Los geht’s!

Tipp 1: Schlechte Angewohnheiten erkennen und eliminieren

Zunächst einmal beginnt die Fehlersuche: Was sollte ich wann und wie beim Kommunizieren anders machen? (Und nein, niemand ist ganz fehlerfrei!). Wie kann ich die Kommunikation mit meinen Mitmenschen, Arbeitskollegen, Geschäftspartnern oder Mitarbeitern optimieren?

Als erste Übung gilt es nun – sofern man mit der Fehler-Analyse fertig ist – sich selbst zu ermahnen, wann immer man sich dabei erwischt, in alte Muster zurück zu fallen. (Anmerkung: Dies ist übrigens alles andere als einfach, denn man benötigt dafür viel Disziplin und Durchhaltevermögen. Ein positiver Nebeneffekt ist allerdings bestimmt, dass man lernt, auf die eigene Ausdruckweise zu achten und seine Stärken und Schwächen besser kennenlernt.)

Ein Beispiel von vielen: Während eines Gesprächs klingelt das Handy. Es weist auf eine SMS oder E-Mail hin. Anstatt wie gewohnt das Smartphone in die Hand zu nehmen, den Text zu lesen und gleich zu antworten, könnte man sich in Geduld üben. Das Handy bleibt dabei nur wenige Minuten unbeachtet, aber der Effekt ist groß: Denn auf diese Weise sieht der Gesprächspartner, wie wichtig er (und das Gespräch) einem ist.

Tipp 2: Spieglein, Spieglein an der Wand…!

Wie oft werden die Hände über dem Kopf zusammen geschlagen und es wird geseufzt: „Es ist so viel zu tun heute!“ oder: „Ich bin todmüde, weil ich so viel gemacht habe!“. Aber man sollte in sich gehen und sich ehrlich fragen: Habe ich wirklich das Optimum aus mir herausgeholt? Häufig belügt man sich selbst, um das schlechte Gewissen zu unterdrücken.

Die nackte Wahrheit sieht meist so aus: Man hatte einen Marathon überflüssiger Meetings und auch deren Länge stand in keiner Relation zum Outcome. Übrigens: Ist es wirklich notwendig, tagtäglich mit der immensen E-Mail Flut zu kämpfen? Wie wäre es, Unterordner im Postfach anzulegen, die jede E-Mail nach ihrer Wichtigkeit sortieren?

Tipp: Etwas, das jeder Entrepreneur lernen muss: Längere Meetings sind nicht unbedingt die besseren! Auch “knackige Quick-Lunch-Meetings” können überaus erfolgreich sein.

Tipp 3: Erwartungen klar kommunizieren!

Vom eigenen Team erwartet man sich natürlich, dass es alle Aufgaben bestmöglich erledigt. Vielleicht sogar besser als man selbst. Umso größer ist der Ärger, wenn das Ergebnis nicht zufriedenstellend ausfällt. Doch bevor man sich den Mitarbeiter zur Brust nimmt, sollte man sich selbst folgende Fragen stellen: Habe ich die Aufgabe klar und verständlich formuliert? Hatte der Mitarbeiter alle relevanten Informationen (oder konnte er bestimmte Details gar nicht wissen? Er wird schließlich nicht fürs Gedankenlesen bezahlt). Das nächste Mal sollte man dem Team klar und unmissverständlich mitteilen, was genau von ihm erwartet wird. Man könnte etwa Milestones setzen, die im Quartal erreicht werden müssen.

Tipp 4: Aufbauen, statt niederreißen!

Eine gute Arbeitsatmosphäre fördert kreative Schaffensprozesse. Es ist kein Geheimnis, dass man produktiver ist, wenn man sich im Büro wohl fühlt. Sollte man nun mitbekommen, dass irgendetwas im Team oder innerhalb der Kundenbeziehungen unrund läuft, muss man sofort eingreifen. Hier Bedarf es jeder Menge Kommunikations-Geschick. Es gilt das Problem zu orten und zu beheben. Gleichzeitig sollte man versuchen, die Verbindung zwischen Mitarbeitern und Kunden insofern zu stärken, als dass gemeinsam an einer Lösung gearbeitet werden sollte. Auf diese Weise, findet man nicht nur einfacher den kleinen, fast unsichtbaren Stein, der drückt, sondern bindet den Kunden gleich noch stärker an das Unternehmen.

Tipp 5: Positiven Einfluss nehmen

Einfache Rechnung: Spricht man Probleme offen an, baut man längerfristig Vertrauen auf. Die eingeführten Lösungspläne führen zu (positiven)Veränderungen im Unternehmen. Dies ist ein relativ einfacher Weg, um Einfluss zu bekommen, denn man wird automatisch in Zusammenhang mit den herbeigeführten Veränderungen gebracht. Daher: Aufhören, sich immer zurück zu halten! Lieber konstruktive Vorschläge einbringen und Einfluss auf die Zukunft des Unternehmens nehmen.

Regel 6: Zweideutigkeit adieu!

Man steht mehrmals im (Berufs-)Leben vor derselben Wahl: Will man jemand sein, der offen, ehrlich und ohne Umschweife kommuniziert – oder sich immer im Hintergrund halten? Man spart wichtige Ressourcen (Zeit, Energie, …), wenn man ehrlich seine Meinung mitteilt. Eine Eigenschaft, die man schnell an einem schätzen lernen wird.

Regel 7: Problem = Lösung

Jep, da gibt es augenscheinlich ein Problem! Ein Problem, das seinen Gegenpart, die Lösung, sucht. Der schwierigste Teil zuerst: Man muss sich eingestehen, dass es da überhaupt ein Problem gibt. Vielen fällt dieser Schritt unheimlich schwer, obwohl er der wichtigste ist. Nun gilt es nicht, Zeit zu verschwenden und auf die Suche nach einem Schuldigen zu gehen. Vielmehr ist handeln angesagt und mit aller Energie sollte an konstruktiven Lösungen gearbeitet werden. Daher lieber umdenken und froh sein, dass das Problem überhaupt erkannt wurde!

Regel 8: Niemand ist fehlerlos!

Jeder von uns hat schon Fehler gemacht – und das ist auch gut so, denn oft lernt man erst aus seinen Fehlern. Nun geht es aber darum, schnell wieder auf die Beine zu kommen und stärker und bewusster aufzutreten, als davor. Wieso in die Defensive gehen? Wer frei von Schuld ist, werfe den ersten Stein!

Regel 9: Wie man etwas sagt, ist dem “was” gleichauf

Verallgemeinerungen (“Alle unsere Kunden mögen…”), unpersönliche Nachrichten (“Wir” – statt “ich” – oder “Sie”), Entkräftung des Ausdrucks (“Ich denke”, “Ich würde gerne”) sind Wort-Fallen, die tunlichst vermieden werden sollten. Wie man etwas sagt, ist oft genau so wichtig, wie das, was man sagt. Man sollte Argumente lieber präzise auf den Punkt bringen. Zeitsparend ist diese Methode allemal.

Dr. Loretta Malandro sieht in den oben gelisteten neun Tipps die richtige Anleitung, um zum echten Kommunikations-Profi zu werden. Daher: Anleitung verinnerlichen & loslegen!

 

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“No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM AustriaIBMITSVMicrosoftNagarroRed Hat und Universität Graz.

Kollaborativ, transparent, frei zugänglich und nicht profit-orientiert – mit Open-Source-Software wird eine Reihe von Eigenschaften assoziiert. Und oftmals stehen bei der Nutzung ethische Überlegungen im Zentrum. Dabei gibt es auch ganz praktische Gründe, die für eine Verwendung durch Unternehmen sprechen – auch bei der Implementierung von KI-Anwendungen, ist Stephan Kraft, Community Advocate & Business Development OpenShift & Application Services bei Red Hat, überzeugt. In Folge fünf der Serie “No Hype KI” diskutierte er dieses und weitere Themen mit Florian Böttcher, Solution Architect bei CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac, Policy Lead bei Women in AI und Patrick Ratheiser, Gründer & CEO von Leftshift.One.

“Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen”

“Ich will das Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen”, sagt Stephan Kraft. Für Red Hat als weltweit führenden Anbieter für Open-Source-Lösungen für Unternehmen gehen die Argumente für eine Nutzung nämlich weit darüber hinaus. “Es geht nicht darum, Open Source als Selbstzweck zu sehen, um zu den Guten zu gehören”, so der Experte. Tatsächlich sei die Verwendung von Open Source gerade bei der Etablierung von KI im Unternehmen für Startups und KMU eine wichtige Weichenstellung.

Offenheit, um Diskriminierung entgegenzuwirken

Auch Natalie Ségur-Cabanac sieht Open Source als “Key Technology” im KI-Bereich. Für “Women in AI” spiele die Offenheit eine zentrale Rolle: “Diese Offenheit braucht es, um Diskriminierung entgegenzuwirken.” Open Source verbessere den Zugang für Frauen zur Technologie, die Abbildung von Frauen in den Daten und es vergrößere die Möglichkeiten in der Forschung. Man müsse aber auch aufpassen, ob Software wirklich so offen sei, wie behauptet, sagt sie bezogen auf die aktuellen Diskussionen rund um OpenAI, das sich – ursprünglich als offenes Projekt gestartet – zum profitorientierten Unternehmen entwickelte. Es brauche auch eine klare Definition, was “open” sei.

Masse an Möglichkeiten

Leftshift.One-Gründer Patrick Ratheiser betont auch die schiere Masse an Möglichkeiten, die Open Source bietet. “2021 hatten wir weltweit Zugriff auf circa 5.000 Open-Source-Modelle. Jetzt sind es bereits mehr als eine Million.” Die Nutzbarkeit sei also klar gegeben, zudem biete die Technologie eine gewisse Unabhängigkeit und werde über ihre Vielfalt zum Innovationstreiber.

Ist Open Source immer die beste Lösung?

Doch bedeutet das, dass Open Source immer die optimale Lösung ist? Ratheiser sieht das differenziert: “Es ist ganz wichtig zu erkennen, was der Kunde braucht und was in dem Fall gerade notwendig ist. Egal, ob es nun On-Premise, in der Cloud, Open Source oder Closed Source ist.” Florian Böttcher von CANCOM Austria pflichtet hier bei: “Wir setzen genau so auf hybrid.”

Datenstruktur im Hintergrund ist entscheidend

Ein Thema, bei dem bei Open Source Vorsicht geboten ist, spricht Natalie Ségur-Cabanac an. Besonders wichtig sei es bei KI-Anwendungen, eine gute Datenstruktur im Hintergrund zu haben. “Die Verantwortung, dass ein Modell mit sauberen Daten trainiert worden ist, liegt bei den Anbietern. Bei Open Source verschwimmt das ein bisschen. Wer ist wofür zuständig? Das ist eine Herausforderung für die Compliance zu schauen, wo man selbst verantwortlich ist und wo man sich auf einen Anbieter verlassen kann.”

Compliance: Großes Thema – mehr Sichereheit mit professioneller Unterstützung

Stephan Kraft hakt hier ein. Genau aus solchen Gründen gebe es Unternehmen wie Red Hat, die mit ihrem Enterprise-Support für Open-Source-Lösungen die Qualitätssicherung auch im rechtlichen Bereich übernehmen. “Das ist ein ganz wichtiger Teil unseres Versprechens gegenüber Kunden”, so Kraft. Unbedacht im Unternehmen mit Open Source zu arbeiten, könne dagegen in “Compliance-Fallen” führen, pflichtet er Ségur-Cabanac bei.

Das sieht auch Patrick Ratheiser als Thema bei Leftshift.One: “Unsere Lösung ist Closed Source, wir setzen aber im Hintergrund Open Source ein. Wichtig ist, dass wir dem Kunden Compliance garantieren können.” Stephan Kraft empfiehlt Unternehmen bei der Open-Source-Nutzung: “Man kann nicht immer gleich die neueste ‘bleeding edge’-Lösung nehmen sondern sollte etwas konservativer herangehen.”

Infrastruktur: Gut planen, was man wirklich braucht

Unabhängig davon, ob man nun Open Source oder Closed Source nutzt, braucht es für die Nutzung von KI die richtige Infrastruktur. “Es kommt natürlich auf den Use Case an, den ein Unternehmen umsetzen will. Da sind die Anforderungen an die Infrastruktur sehr unterschiedlich”, grenzt Florian Böttcher ein. CANCOM Austria unterstützt seine Kunden in genau der Frage. Anwendungen wie das Training von KI-Modellen würde aus gutem Grund kaum in Österreich umgesetzt. “KI ist sehr stromhungrig und entwickelt viel Hitze. Das ist schwierig für ein eigenes Data-Center im Unternehmen, gerade wenn man die Strompreise in Österreich ansieht”, so Böttcher.

“Rechenleistungs-Hunger” von KI könnte sich in Zukunft verringern

Wichtig sei es letztlich, sich als Unternehmen sehr klar darüber zu sein, was man umsetzen wolle. “Danach, welche Software-Lösung man für seinen Use Case einsetzen muss, richtet sich auch die Infrastruktur”, so Böttcher. Er erwarte aber auch, dass die KI-Modelle im nächsten Entwicklungsschritt effizienter werden und der “Rechenleistungs-Hunger” sich verringere.

Patrick Ratheiser ergänzt: “Es ist grundsätzlich eine Kostenfrage.” Unternehmen müssten sich sehr gut überlegen, ob sie ein eigenes LLM (Large Language Model) betreiben und dieses sogar selbst trainieren wollen, oder lieber doch eine Usage-basierte Lösung wählen. Er sehe bei österreichischen Unternehmen – auch bei größeren – eine klare Tendenz zur zweiten Variante. “Es lässt sich deutlich schneller einrichten, ist kalkulierbarer und auch viel schneller skalierbar”, erklärt Ratheiser.

Etwa im Forschungsbereich sei es jedoch wichtig und notwendig, auch eigene LLMs und die damit verbundene Infrastruktur zu betreiben. Doch auch die Möglichkeit von hybriden Lösungen biete sich an. “Man kann mittlerweile auch Teile in der Cloud lassen und Teile On-Premise. Man kann etwa nur ein datenschutzsicheres LLM selbst betreiben”, erklärt der Experte, der auch bei der Wahl der genutzten Modelle einen hybriden Ansatz empfiehlt: “Man braucht nicht für alle Use Cases das neueste Modell. Manchmal braucht man überhaupt kein LLM.”

Datenschutz: Einige Herausforderungen bei LLMs

Stichwort: Datenschutz. Hier schafft die europäische Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) im KI-Bereich besondere Herausforderungen, weiß Natalie Ségur-Cabanac, die vorab betont: “Ich persönlich halte die DSGVO für ein gutes Regulierungswerk, weil sie sehr viel Spielraum gibt. Ich sage immer: Datenschutz ist sehr komplex, aber nicht kompliziert.” Konkret seien etwa der Grundsatz der Zweckbezogenheit, also dass man Daten nur für konkrete Zwecke einsetzen darf, und dass man sie minimierend einsetzen muss, relevant für den KI-Bereich. “Da haben wir schon einen Konflikt, weil man ja [bei LLMs] erst einmal schaut, was man aus möglichst vielen Daten machen kann”, so die Expertin.

Ist KI rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich?

Auch Transparenzbestimmungen – sowohl in der DSGVO als auch im AI-Act der EU – seien zu beachten. “Wenn ich KI verwende, muss ich auch wissen, was drinnen ist”, fasst Ségur-Cabanac zusammen. Ist KI also rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich? “Nein, das glaube ich nicht. Aber man muss seine Hausaufgaben schon gut machen”, sagt die Expertin. Wichtig sei daher auch die im Rahmen des EU-AI-Acts eingeforderte KI-Kompetenz in Unternehmen – im technischen und rechtlichen Bereich.

KI-Kompetenz als zentrales Thema

Patrick Ratheiser stimmt zu: “Neben der Technologie selber sind bei unseren Kunden die Mitarbeiter ein Riesen-Thema. Man muss sie nicht nur wegen dem AI-Act fit bekommen, sondern es geht darum, sie wirklich auf die Anwendungen einzuschulen.” Wichtig seien dabei auch die Kolleg:innen, die sich bereits mit dem Thema auskennen – die “Pioniere” im Unternehmen. “AI Literacy ist sicherlich das Thema 2025 und in nächster Zeit. So, wie wir gelernt haben, mit dem Smartphone umzugehen, werden wir es auch mit generativer KI lernen”, so Ratheiser.

“Einfach einmal ausprobieren”

Stephan Kraft ergänzt: Neben einer soliden Datenbasis und der notwendigen Kompetenz brauche es bei KI – gerade auch im Bereich Open Source – noch etwas: “Einfach einmal ausprobieren. Es braucht auch Trial and Error. Das ist vielleicht oft das Schwierigste für CFOs und Geschäftsführer.” Dieses Ausprobieren sollte aber innerhalb eines festgelegten Rahmens passieren, damit die KI-Implementierung gelingt, meint Natalie Ségur-Cabanac: “Unternehmen brauchen eine KI-Strategie und müssen wissen, was sie mit der Technologie erreichen wollen.” Auch sich mit den zuvor angesprochenen rechtlichen Anforderungen – Stichwort Compliance – zu beschäftigen, komme zeitlich erst nach der Festlegung der Strategie.


Die gesamte Folge ansehen:

Die Nachlesen der bisherigen Folgen:

Folge 1: “No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?

Folge 2: “Was kann KI in Gesundheit, Bildung und im öffentlichen Sektor leisten?

Folge 3: “Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”: Erfolgsfaktoren und Herausforderungen in der KI-Praxis”

Folge 4: KI-Geschäftsmodelle: “Wir nutzen nur einen Bruchteil dessen, was möglich ist”


Die Serie wird von brutkasten in redaktioneller Unabhängigkeit mit finanzieller Unterstützung unserer Partner:innen produziert.

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