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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Apollo, KI, Altgiechisch, Mistral
© Österreichische Nationalbibliothek/ÖAW/Daniel Hinterramskogler - Papyrus aus der römischen Kaiserzeit mit einer griechischen Geburtsanzeige, von Apollo rekonstruiert (Römisches Ägypten, 149 n. Chr.) und Anna Dolganov, Forscherin am Österreichischen Archäologischen Institut der ÖAW.

In Museen und Bibliotheken weltweit lagern hunderttausende Inschriften und über eine Million Papyrusfragmente aus der Antike. Der Großteil des Materials ist fragmentarisch und schwer lesbar. „92 Prozent der Papyri warten bis heute auf ihre Entzifferung. Ein gigantischer, unerschlossener Schatz der Geschichte“, heißt es per Aussendung der Österreichischen Akademie der Wissenschaften (ÖAW). Genau hier möchte Apollo ansetzen.

Apollo: „Neues Fenster zu unserem gemeinsamen kulturellen Erbe“

Entwickelt wurde das Large Language Model (LLM) in einer Kooperation zwischen der ÖAW und den europäischen KI-Unternehmen Mistral AI und SAIL Reply. Am gestrigen Mittwoch präsentierten die Forschungspartner die erste Stufe des Apollo-KI-Systems, das ab sofort der Wissenschaft und der Öffentlichkeit zur Verfügung steht.

„Apollo zeigt, was europäische Zusammenarbeit leisten kann, wenn KI, die gezielt an wissenschaftliche Anforderungen angepasst werden kann, auf jahrhundertealtes wissenschaftliches Wissen trifft“, sagt Guillaume Lample, Co-Founder und Chief Scientist von Mistral. „Indem Mistrals Technologie dabei hilft, Texte wiederherzustellen, die seit zweitausend Jahren nur fragmentarisch überliefert sind, eröffnet sie ein neues Fenster zu unserem gemeinsamen kulturellen Erbe – und das ist erst der Anfang.“

600 Millionen Wörter

Die meisten Texte der Antike sind nur unvollständig überliefert und es fehlen einzelne Wörter oder sogar ganze Textpassagen. Das Sprachmodell Apollo könne fehlende Inhalte von Fragmenten eigenständig ergänzen und dabei helfen, das Verständnis und die historische Einordnung eines Schriftstückes zu verbessern.

Obwohl für das Training der KI in Altgriechisch nur 600 Millionen Wörter zur Verfügung standen – mehrere zehn Milliarden Wörter gelten üblicherweise als der Standard für LLMs – sei eigenen Angaben nach Apollo treffsicher.

„Bei einem vorhandenen Originaltext auf Papyrus erreicht das Modell bei maskierten, also bewusst versteckten Passagen eine Trefferquote von rund 80 Prozent“, erklärt Anna Dolganov, Forscherin am Österreichischen Archäologischen Institut der ÖAW und Mastermind hinter dem Projekt. Bei tatsächlich unbekannten Textlücken bewerteten internationale Fachexpert:innen, die das KI-System im Rahmen einer Blindstudie evaluiert haben, Apollos Vorschläge in 77 Prozent der Fälle als mindestens ebenso gut wie durch Menschen vorgenommene Ergänzungen und in 16–20 Prozent der Fälle sogar besser, heißt es.

Apollo erkennt Sprachstufen

Besonders beeindruckend sei zudem, wie präzise Apollo zwischen verschiedenen Sprachstufen des Griechischen unterscheiden kann, betont Dolganov: „Unser LLM kann mit vergleichsweise geringem Wissen über einen Kontext weitreichende Schlüsse ziehen. Anhand von Satzbau und Vokabular erkennt Apollo präzise, ob ein Text zum Beispiel aus Homers ‚Odyssee‘ stammt, und ergänzt ihn im passenden Sprachregister.“

Als Beweis zeigte Dolganov bei der Präsentation von Apollo etwa eine antike Geburtsurkunde, die vollständig rekonstruiert wurde. Zudem wurde eine beim Ausbruch des Vesuvs verkohlte Schriftrolle an entscheidenden Stellen „vollständig lesbar gemacht“. Und mit der Rekonstruktion einer fragmentarischen Inschrift aus dem Schwarzmeerraum hat sich der Forscherin zufolge belegen lassen, dass in einer bestimmten Region bereits römisches Recht galt. Die Aussendung sprach hierbei von einer „weitreichenden Erkenntnis, die durch einen Beleg für die römische Prostitutionssteuer untermauert wird.“

Weitere Stufen geplant

„Mithilfe der KI entsteht ein neues Bild der antiken Sozial- und Wirtschaftsgeschichte, da sich viele Erkenntnisse erst aus der Masse der Dokumente ergeben – etwa bei Steuerquittungen“, präzisiert Dolganov.

Und Heinz Faßmann, Präsident der Österreichischen Akademie der Wissenschaften, ergänzt: „Apollo bringt die Erforschung von historischen Schriftstücken und Dokumenten in ein neues Zeitalter. Der Einsatz des neuen Sprachmodells wird völlig neue Forschungsfragen zulassen und unser historisches Wissen erweitern. Wir sind stolz, dass die ÖAW gemeinsam mit dem europäischen KI-Unternehmen Mistral diese wegweisende Technologie entwickelt hat. Für die Zukunft streben wir eine vertiefte Zusammenarbeit mit Mistral an.“

© ÖAW/Daniel Hinterramskogler – Heinz Faßmann, Präsident der Österreichischen Akademie der Wissenschaften, bei der öffentlichen Vorstellung von Apollo.

Der ersten Stufe des Modells sollen bald noch weitere folgen. „Das Ziel ist ambitioniert, aber machbar“, wie Dolganov betont: Die KI soll künftig unerschlossene Papyri sowohl entziffern als auch rekonstruieren können. Geplant ist außerdem eine Erweiterung, mit der das Modell thematische und semantische Suchen in der gesamten griechischen Textüberlieferung durchführen sowie Parallelstellen suchen soll und so die passende Evidenz für Ergänzungsvorschläge gleich mitliefert.

Dolganov, die ÖAW und Mistral wollen jedoch bei Altgriechisch nicht aufhören. Aufbauend auf den Erfahrungen soll die KI künftig auch mit einem lateinischen Textkorpus trainiert werden. Dafür stehen dann rund zwölf Milliarden Wörter zur Verfügung. Was für das Projekt noch fehlt, sei ein passender Name.

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