07.10.2024
GASTBEITRAG

Wenn Brainstorming scheitert: Die häufigsten Fehler und wie du sie behebst

Gastbeitrag. Kerstin Lobner unterstützt als Creative-Leadership-Trainer Führungskräfte und Teams dabei, innovative Lösungen zu finden und ihr kreatives Potenzial zu entfalten. Für die brutkasten-Community liefert sie praktische Tipps für erfolgreiches Brainstorming.
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Kerstin Lobner | (c) Ideenflow

Brainstorming – die legendäre Kreativitätstechnik, die in den 1950ern Einzug in Unternehmen hielt, gilt als Standard, wenn es darum geht, frische Ideen zu entwickeln. Doch so oft wir uns im Meetingraum wiederfinden, Post-its verteilen und hoffen, dass die Geistesblitze nur so sprühen – manchmal endet der Workshop in einer ideenlosen Sackgasse. Woran liegt das? Warum scheitern viele Brainstorming-Sessions und wie können wir das ändern? Lass uns einen Blick auf die häufigsten Fehler werfen – und vor allem darauf, wie du sie zukünftig vermeidest.

Fehler #1: Zu viel Reden, zu wenig Schreiben

Viele Brainstorming-Sessions werden von einzelnen Persönlichkeiten dominiert. Während die Lauten ihre Gedanken äußern, bleiben die Ideen der ruhigeren Teilnehmer:innen ungehört – und damit möglicherweise die besten Ansätze auf der Strecke. Das Problem? Klassisches Brainstorming setzt stark auf mündliche Kommunikation, wodurch nicht alle Beteiligten gleichermaßen eingebunden werden.

(c) Ideenflow

Die Lösung: Stellt sicher, dass jeder zu Wort kommt, bevor die Diskussion startet. Eine Technik, die genau das fördert, ist 1-2-4-All. Der Prozess: Jeder beginnt mit einer Minute allein und notiert seine Ideen. Dann teilt man sich in Zweiergruppen auf, diskutiert und kombiniert Ansätze. Im nächsten Schritt geht es in Vierergruppen, bevor die Ergebnisse schließlich mit allen geteilt werden. So kommen wirklich alle Ideen auf den Tisch – und nicht nur die der extrovertierten Teilnehmer:innen.

Fehler #2: Keine klare Zielsetzung

“Lasst uns mal ein bisschen brainstormen!“ – klingt nett, aber ohne ein konkretes Ziel verliert sich das Brainstorming schnell in oberflächlichen Ideen. Ohne klares Briefing weiß keiner, in welche Richtung die Ideen gehen sollen, und oft bleibt es bei unstrukturiertem Austausch.

Die Lösung: Definiere vorab eine klare Fragestellung oder ein konkretes Ziel. Statt “Wie können wir unser Produkt verbessern?“ könnte die Aufgabe lauten: “Wie können wir die Nutzererfahrung in unserer App innerhalb von 30 Tagen optimieren?“ – je klarer und spezifischer die Frage, desto wertvoller die Ideen.

Fehler #3: Keine Ideenverbindung

Kreativität ist keine Einbahnstraße. Oft entsteht die Magie nicht durch eine einzelne brillante Idee, sondern durch die Kombination verschiedener Ansätze. Viele Brainstormings scheitern daran, dass Ideen isoliert betrachtet und nicht weiterentwickelt werden.

Die Lösung: Fördere die Verknüpfung von Ideen. Bei der 1-2-4-All Methode etwa wird schon in den Zweier- und Vierergruppen intensiv miteinander gearbeitet, um die Ansätze zu kombinieren. Anstatt stur nach “der einen” perfekten Idee zu suchen, kann der iterative Austausch dazu führen, dass sich aus vielen kleinen Puzzleteilen das große Ganze entwickelt.

(c) Ideenflow

Fehler #4: Angst vor dem „Falschmachen“

„Keine Idee ist eine schlechte Idee“ – dieser Grundsatz sollte beim Brainstorming eigentlich an oberster Stelle stehen. Trotzdem ertappen sich viele Teams dabei, Ideen vorschnell abzulehnen, weil sie „unrealistisch“ erscheinen. Das bremst den kreativen Prozess aus und verhindert die Entfaltung gewagter Gedanken.

Die Lösung: Schafft einen Safe Space für verrückte Ideen. Mach klar, dass es in der Brainstorming-Phase nicht um Machbarkeit geht – das kommt später. Zuerst gilt: Je kreativer, desto besser. Eine scheinbar absurde Idee könnte sich am Ende als realistische Innovation herausstellen.

Fehler #5: Zu wenig Struktur

Zu viel Freiheit kann Kreativität lähmen. Ein Brainstorming ohne klare Struktur endet oft in chaotischem Hin und Her, bei dem keiner genau weiß, wann und wie es weitergeht.

Die Lösung: Nutze Techniken wie Timeboxing, bei der jede Phase des Brainstormings ein festes Zeitfenster erhält – vom Ideensammeln bis zur Auswahl der besten Ansätze. So bleibt der Prozess straff und zielgerichtet, Diskussionen verlaufen nicht endlos, und das Team bleibt fokussiert. Timeboxing bringt Struktur und sorgt für effizientes Arbeiten.

(c) Ideenflow

Fazit: Brainstorming neu gedacht

Brainstorming muss nicht scheitern – wenn man es richtig macht. Der Schlüssel liegt in der richtigen Vorbereitung, Struktur und einem bewussten Umgang mit den Teilnehmern. Tools wie 1-2-4-All und Timeboxing bieten eine effektive Möglichkeit, den Prozess zu optimieren und wirklich alle Stimmen einzufangen. So wird das Brainstorming zum Erfolgserlebnis und nicht zur frustrierenden Zeitverschwendung.


Was passiert, wenn ihr diese Tipps beherzigt? Eure nächste Brainstorming-Session bringt nicht nur mehr Ideen, sondern auch bessere, innovativere Lösungen. Probiert es aus – eure Teammitglieder, Projekte und Partner:innen werden es euch danken.


Über die Gastautorin Kerstin Lobner

Kreativität prägte Kerstin Lobner von klein auf, als Enkelin des General Managers von Faber Castell in Irland. Während andere im Alter an Neugierde verlieren, vertiefte sie ihr Interesse an Kreativität stetig. Nach verschiedenen Positionen im Marketing in Branchen wie IT, Telekommunikation und Gesundheitswesen unterstützt sie heute Führungskräfte und Teams dabei, innovative Lösungen zu finden und ihr kreatives Potenzial zu entfalten.

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Doris Lippert (Microsoft | Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung) und Thomas Steirer (Nagarro | Chief Technology Officer)
Doris Lippert (Microsoft | Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung) und Thomas Steirer (Nagarro | Chief Technology Officer) | Foto: brutkasten

“No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM Austria, IBM, ITSV, Microsoft, Nagarro, Red Hat und Universität Graz


Mit der neuen multimedialen Serie “No Hype KI” wollen wir eine Bestandsaufnahme zu künstlicher Intelligenz in der österreichischen Wirtschaft liefern. In der ersten Folge diskutieren Doris Lippert, Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung bei Microsoft Österreich, und Thomas Steirer, Chief Technology Officer bei Nagarro, über den Status Quo zwei Jahre nach Erscheinen von ChatGPT.

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„Das war ein richtiger Hype. Nach wenigen Tagen hatte ChatGPT über eine Million Nutzer”, erinnert sich Lippert an den Start des OpenAI-Chatbots Ende 2022. Seither habe sich aber viel geändert: “Heute ist das gar kein Hype mehr, sondern Realität“, sagt Lippert. Die Technologie habe sich längst in den Alltag integriert, kaum jemand spreche noch davon, dass er sein Smartphone über eine „KI-Anwendung“ entsperre oder sein Auto mithilfe von KI einparke: “Wenn es im Alltag angekommen ist, sagt keiner mehr KI-Lösung dazu”.

Auch Thomas Steirer erinnert sich an den Moment, als ChatGPT erschien: „Für mich war das ein richtiger Flashback. Ich habe vor vielen Jahren KI studiert und dann lange darauf gewartet, dass wirklich alltagstaugliche Lösungen kommen. Mit ChatGPT war dann klar: Jetzt sind wir wirklich da.“ Er sieht in dieser Entwicklung einen entscheidenden Schritt, der KI aus der reinen Forschungsecke in den aktiven, spürbaren Endnutzer-Bereich gebracht habe.

Von erster Begeisterung zu realistischen Erwartungen

Anfangs herrschte in Unternehmen noch ein gewisser Aktionismus: „Den Satz ‘Wir müssen irgendwas mit KI machen’ habe ich sehr, sehr oft gehört“, meint Steirer. Inzwischen habe sich die Erwartungshaltung realistischer entwickelt. Unternehmen gingen nun strategischer vor, untersuchten konkrete Use Cases und setzten auf institutionalisierte Strukturen – etwa durch sogenannte “Centers of Excellence” – um KI langfristig zu integrieren. „Wir sehen, dass jetzt fast jedes Unternehmen in Österreich KI-Initiativen hat“, sagt Lippert. „Diese Anlaufkurve hat eine Zeit lang gedauert, aber jetzt sehen wir viele reale Use-Cases und wir brauchen uns als Land nicht verstecken.“

Spar, Strabag, Uniqa: Use-Cases aus der österreichischen Wirtschaft

Lippert nennt etwa den Lebensmittelhändler Spar, der mithilfe von KI sein Obst- und Gemüsesortiment auf Basis von Kaufverhalten, Wetterdaten und Rabatten punktgenau steuert. Weniger Verschwendung, bessere Lieferkette: “Lieferkettenoptimierung ist ein Purpose-Driven-Use-Case, der international sehr viel Aufmerksamkeit bekommt und der sich übrigens über alle Branchen repliziert”, erläutert die Microsoft-Expertin.

Auch die Baubranche hat Anwendungsfälle vorzuweisen: Bei Strabag wird mittels KI die Risikobewertung von Baustellen verbessert, indem historische Daten zum Bauträger, zu Lieferanten und zum Bauteam analysiert werden.

Im Versicherungsbereich hat die UNIQA mithilfe eines KI-basierten „Tarif-Bots“ den Zeitaufwand für Tarifauskünfte um 50 Prozent reduziert, was die Mitarbeiter:innen von repetitiven Tätigkeiten entlastet und ihnen mehr Spielraum für sinnstiftende Tätigkeiten lässt.

Nicht immer geht es aber um Effizienzsteigerung. Ein KI-Projekt einer anderen Art wurde kürzlich bei der jüngsten Microsoft-Konferenz Ignite präsentiert: Der Hera Space Companion (brutkasten berichtete). Gemeinsam mit der ESA, Terra Mater und dem österreichischen Startup Impact.ai wurde ein digitaler Space Companion entwickelt, mit dem sich Nutzer in Echtzeit über Weltraummissionen austauschen können. „Das macht Wissenschaft zum ersten Mal wirklich greifbar“, sagt Lippert. „Meine Kinder haben am Wochenende die Planeten im Gespräch mit dem Space Companion gelernt.“

Herausforderungen: Infrastruktur, Daten und Sicherheit

Auch wenn die genannten Use Cases Erfolgsbeispiele zeigen, sind Unternehmen, die KI einsetzen wollen, klarerweise auch mit Herausforderungen konfrontiert. Diese unterscheiden sich je nachdem, wie weit die „KI-Maturität“ der Unternehmen fortgeschritten sei, erläutert Lippert. Für jene, die schon Use-.Cases erprobt haben, gehe es nun um den großflächigen Rollout. Dabei offenbaren sich klassische Herausforderungen: „Integration in Legacy-Systeme, Datenstrategie, Datenarchitektur, Sicherheit – all das darf man nicht unterschätzen“, sagt Lippert.

“Eine große Herausforderung für Unternehmen ist auch die Frage: Wer sind wir überhaupt?”, ergänzt Steirer. Unternehmen müssten sich fragen, ob sie eine KI-Firma seien, ein Software-Entwicklungsunternehmen oder ein reines Fachunternehmen. Daran anschließend ergeben sich dann Folgefragen: „Muss ich selbst KI-Modelle trainieren oder kann ich auf bestehende Plattformen aufsetzen? Was ist meine langfristige Strategie?“ Er sieht in dieser Phase den Übergang von kleinen Experimenten über breite Implementierung bis hin zur Institutionalisierung von KI im Unternehmen.

Langfristiges Potenzial heben

Langfristig stehen die Zeichen stehen auf Wachstum, sind sich Lippert und Steirer einig. „Wir überschätzen oft den kurzfristigen Impact und unterschätzen den langfristigen“, sagt die Microsoft-Expertin. Sie verweist auf eine im Juni präsentierte Studie, wonach KI-gestützte Ökosysteme das Bruttoinlandsprodukt Österreichs deutlich steigern könnten – und zwar um etwa 18 Prozent (brutkasten berichtete). „Das wäre wie ein zehntes Bundesland, nach Wien wäre es dann das wirtschaftsstärkste“, so Lippert. „Wir müssen uns klar machen, dass KI eine Allzwecktechnologie wie Elektrizität oder das Internet ist.“

Auch Steirer ist überzeugt, dass sich für heimische Unternehmen massive Chancen eröffnen: “Ich glaube auch, dass wir einfach massiv unterschätzen, was das für einen langfristigen Impact haben wird”. Der Appell des Nagarro-Experten: „Es geht jetzt wirklich darum, nicht mehr zuzuwarten, sondern sich mit KI auseinanderzusetzen, umzusetzen und Wert zu stiften.“


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


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