Wie eine Agile Coachin KI-Assistenten für Workshops, Coaching und OKR entwickelt - Maria Musacchios Weg nach dem KI-Manager-Kurs

Künstliche Intelligenz wird in vielen Unternehmen noch ausprobiert. Maria Musacchio ist bereits einen Schritt weiter: Die Agile Coachin setzt KI heute regelmäßig für Workshopkonzepte, Zieldefinitionen, Gesprächsnotizen, E-Mails und ihre persönliche Weiterbildung ein.

Nach ihrer Teilnahme an meinem KI-Manager-Kurs entwickelte sie unter anderem einen KI-gestützten OKR-Assistenten. Darüber hinaus baute sie eigene Custom GPTs für Agile Coaching, Prompt Engineering und LEGO® Serious Play®.

Ihr persönlicher Nutzen ist konkret messbar: Nach eigener Einschätzung spart Maria durch den Einsatz von KI im beruflichen und freiberuflichen Alltag durchschnittlich acht bis zehn Stunden pro Woche.

Doch ihre Geschichte zeigt auch: Erfolgreiche KI-Einführung bedeutet nicht, einfach ein neues Tool bereitzustellen. Es geht darum, das eigene Fachwissen mit KI zu verbinden, Datenschutzgrenzen zu beachten und Menschen schrittweise in die Anwendung zu bringen.

Wer ist Maria Musacchio?

Maria Musacchio arbeitet als Agile Coach bei Thyssengas, einem Ferngasnetzbetreiber aus der Energiebranche. Das Unternehmen betreibt Pipeline-Infrastruktur und beschäftigt an mehreren Standorten in Nordrhein-Westfalen mehrere Hundert Mitarbeitende.

Als Agile Coach unterstützt Maria Teams dabei, flexibler, schneller und stärker aus Kundensicht zu handeln. Dabei begleitet sie unter anderem Veränderungsprozesse, die durch die Energiewende und die zukünftige Nutzung bestehender Gasinfrastruktur entstehen.

Ihre eigene Beschreibung der Rolle ist bewusst einfach:

Als Agile Coach helfe ich Menschen dabei, erfolgreicher zu sein.

Dabei geht es nicht nur darum, Arbeitsweisen zu beschleunigen. Entscheidend ist für Maria die Frage, welchen konkreten Mehrwert eine Tätigkeit für Kunden, Teams oder andere Stakeholder erzeugt.

Warum nahm Maria am KI-Manager-Kurs teil?

Maria beschäftigte sich bereits vor dem Kurs intensiv mit generativer KI. ChatGPT hatte früh ihr Interesse geweckt. Je mehr sie experimentierte, desto deutlicher erkannte sie die möglichen Einsatzfelder.

Gleichzeitig waren ihre ersten Ergebnisse nicht immer zufriedenstellend. Ihre zentrale Erkenntnis:

Gute KI-Ergebnisse entstehen nicht automatisch. Man muss lernen, der KI den richtigen Kontext, eine klare Aufgabe und geeignete Informationen zu geben.

Besonders relevant war das für ihre tägliche Arbeit. Die Entwicklung eines guten Workshopkonzepts erfordert normalerweise zahlreiche Überlegungen:

• Was ist das eigentliche Ziel des Auftraggebers?
• Woran lässt sich die Zielerreichung erkennen?
• Welche Methode passt zur Gruppe?
• Wie viel Aktivierung benötigen die Teilnehmenden?
• Welche Fragen führen zu relevanten Ergebnissen?
• Wie lässt sich vorhandenes Fachwissen in einen konkreten Ablauf übersetzen?

Maria verfügte zwar über die notwendige fachliche Expertise. Die Vorbereitung kostete jedoch viel Zeit.

Sie suchte deshalb nach einer Weiterbildung, bei der sie nicht lediglich Videos durcharbeiten musste, sondern gemeinsam mit anderen Menschen lernen, diskutieren und ein eigenes KI-Projekt umsetzen konnte. Auch die Einordnung als IHK-Weiterbildung war für sie ein wichtiges Qualitätssignal.

Das Kursprojekt: Ein KI-Assistent für bessere OKRs

Im KI-Manager-Kurs entwickelte Maria ein Projekt rund um Objectives and Key Results, kurz OKR.

OKR ist eine Methode zur Formulierung und Verfolgung von Zielen. Die Herausforderung besteht darin, nicht lediglich Aufgabenlisten zu erstellen. Stattdessen muss geklärt werden:

• Welches übergeordnete Ziel soll erreicht werden?
• Für wen wird ein Mehrwert geschaffen?
• Welche Wirkung soll entstehen?
• Woran lässt sich der Fortschritt messen?

Maria beobachtete in ihrer Arbeit häufig, dass Teams zunächst einzelne To-dos formulierten. Der eigentliche Zweck hinter diesen Tätigkeiten blieb jedoch unklar.

Genau an diesem Punkt sollte der OKR-Assistent helfen.

Wie funktioniert der OKR-Assistent?

Der Nutzer muss zunächst eigene Gedanken und einen ersten Vorschlag eingeben. Die KI soll ihm das Denken nicht vollständig abnehmen.

Anschließend stellt der Assistent gezielte Rückfragen und unterstützt dabei,

• ein konkretes Objective zu formulieren,
• den gewünschten Nutzen herauszuarbeiten,
• geeignete Hebel zu identifizieren,
• passende Key Results zu entwickeln,
• Formulierungen kritisch zu reflektieren,
• den Fokus von Aktivitäten auf Wirkung zu verschieben.

Der Assistent wurde mit Wissen zur OKR-Methode, relevanten Dokumenten, Prompts und Marias eigenen Coaching-Erfahrungen ausgestattet.

Damit bildet die Anwendung nicht nur allgemeines KI-Wissen ab. Sie verbindet eine KI-Plattform mit dem spezifischen Erfahrungswissen einer Agile Coachin.

Vom Microsoft-Copilot-Agenten zur internen KI-Lösung

Die technische Umsetzung wurde im Projektverlauf an die Anforderungen des Unternehmens angepasst. Zu Beginn wurden erste Prototypen mit Microsoft Copilot entwickelt. Im weiteren Verlauf fiel die Entscheidung, den Anwendungsfall auf eine interne KI-Lösung zu übertragen. Dadurch ließ sich der Assistent optimal an die Anforderungen des Unternehmens sowie an Datenschutz, Informationssicherheit und interne Vorgaben anpassen .

Dieser Verlauf ist für viele Unternehmen relevant: Ein KI-Projekt verläuft selten exakt so, wie es zu Beginn geplant wurde. Entscheidend ist es nicht, starr an einer bestimmten Technologie festzuhalten. Entscheidend ist, den Anwendungsfall so anzupassen, dass er zu Datenschutz, Informationssicherheit und internen Vorgaben passt.

Welche Vorteile bietet der KI-gestützte OKR-Coach?

Ein OKR-Planning kann mehrere Stunden dauern. Die beteiligten Personen müssen ihre Gedanken sortieren, Prioritäten festlegen und Ziele so formulieren, dass ein echter Mehrwert erkennbar wird.

Der KI-Assistent kann diesen Entwicklungsprozess nicht vollständig ersetzen. Er kann ihn aber strukturieren und beschleunigen.

Nach Marias Erfahrung bietet die KI insbesondere folgende Vorteile:

1. Teams kommen schneller auf den Punkt.
2. Ziele werden stärker aus Kunden- und Wirkungsperspektive formuliert.
3. Die Beteiligten erhalten zusätzliches, sachliches Feedback.
4. Der Coach kann sich stärker auf die menschliche Begleitung konzentrieren.
5. Mitarbeitende müssen nicht selbst zu Prompt-Experten werden.

Der Assistent ist bereits so vorkonfiguriert, dass Nutzer sich stärker mit ihrem Ziel beschäftigen können als mit der technischen Formulierung eines perfekten Prompts.

Trotzdem bleibt die menschliche Entwicklungsarbeit wichtig. Maria betont, dass KI die notwendige Reflexion verkürzen, aber nicht überspringen kann.

Wie spart Maria mit KI acht bis zehn Stunden pro Woche?

Marias Zeitersparnis entsteht nicht durch eine einzige große Automatisierung. Sie setzt sich aus mehreren kleinen und wiederkehrenden Anwendungsfällen zusammen.

Nach eigener Einschätzung spart sie durch die Kombination beruflicher und freiberuflicher KI-Anwendungen durchschnittlich acht bis zehn Stunden pro Woche.

1. Workshopkonzepte schneller entwickeln

Für ein dreistündiges Training können nach Marias Erfahrung mindestens sechs Stunden Vorbereitungszeit notwendig sein. Bei neuen Themen kann der Aufwand noch höher liegen.

KI hilft ihr dabei,

• Auftragsklärungen auszuwerten,
• Notizen zu strukturieren,
• Ziele aus Gesprächen herauszuarbeiten,
• erste Workshopabläufe zu entwickeln,
• Methoden vorzuschlagen,
• Fragestellungen zu verbessern,
• vorhandene Konzepte zu individualisieren.

Die fachliche Entscheidung trifft weiterhin Maria. Die KI beschleunigt jedoch den Weg vom Gespräch zum ersten belastbaren Konzept.

2. Gesprächsnotizen per Sprache verarbeiten

Nach Gesprächen spricht Maria ihre Stichpunkte in die freigegebene KI-Lösung beziehungsweise in Microsoft Copilot ein.

Die KI kann daraus beispielsweise

• eine strukturierte Zusammenfassung,
• eine Auftragsklärung,
• mögliche Ziele,
• nächste Schritte,
• einen Entwurf für ein Workshopkonzept

erstellen.

Gerade für Menschen, die nicht gerne lange Dokumentationen schreiben, kann Voice ein sehr praktischer Einstieg in die KI-Nutzung sein.

3. E-Mails und Chatnachrichten formulieren

Mehrmals täglich lässt Maria aus gesprochenen oder geschriebenen Notizen einen ersten Entwurf für eine E-Mail oder Teams-Nachricht erstellen.

Sie prüft und überarbeitet den Text anschließend. Trotzdem entfällt ein großer Teil der Zeit, die sie sonst für Formulierungen, Rechtschreibkontrolle und mehrfaches Gegenlesen benötigen würde.

4. Reflexion während der Autofahrt

Maria hat sich einen persönlichen Custom GPT als Agile Coach eingerichtet.

Während einer Autofahrt kann sie eine Situation schildern und mit dem Assistenten reflektieren. Der GPT gibt nicht sofort eine fertige Empfehlung aus, sondern stellt zunächst Rückfragen – so, wie Maria es bei der Konfiguration festgelegt hat.

Die Fahrtzeit wird dadurch zu einer aktiven Reflexions- und Vorbereitungsphase.

Wichtig ist selbstverständlich, dass die Interaktion ausschließlich per Sprache und ohne Ablenkung vom Straßenverkehr erfolgt.

5. Fachzeitschriften mit NotebookLM verarbeiten

Maria nutzt außerdem NotebookLM, um Inhalte aus Fachmagazinen und PDF-Dokumenten aufzubereiten.

Sie lädt ausgewählte Inhalte hoch und lässt daraus eine Audiozusammenfassung beziehungsweise einen Podcast erstellen. Diesen hört sie später beispielsweise beim Spaziergang.

So verwandelt sie Fachlektüre in ein persönliches Audio-Lernformat.

Custom GPT für LEGO Serious Play und Agile Coaching

Neben dem OKR-Assistenten entwickelte Maria einen weiteren Custom GPT für die Planung von Workshops mit LEGO Serious Play.

LEGO Serious Play ist nicht einfach gemeinsames Bauen mit Spielsteinen. Die Methode unterstützt Gruppen dabei, komplexe Themen sichtbar zu machen, Perspektiven auszutauschen und gemeinsame Vorstellungen zu entwickeln.

Mögliche Themen sind beispielsweise:

• Entwicklung einer gemeinsamen Vision,
• Formulierung von Führungsleitlinien,
• Zusammenarbeit innerhalb eines Teams,
• gemeinsame Werte,
• strategische Ausrichtung,
• Veränderungsprozesse.

Die Qualität eines solchen Workshops hängt stark von den gestellten Fragen und dem methodischen Ablauf ab.

Maria hinterlegte deshalb unter anderem Wissen über

• Warm-up-Übungen,
• den Aufbau von Einzelmodellen,
• die Entwicklung gemeinsamer Gruppenmodelle,
• Reflexionsfragen,
• die Ableitung von Gemeinsamkeiten und Leitplanken,
• die zeitliche Struktur des Workshops.

Wenn sie ein neues Thema erhält, kann sie dem GPT den Kontext geben und sich einen ersten Konzeptvorschlag erstellen lassen. Anschließend bringt sie ihre Erfahrung ein und passt das Konzept an die jeweilige Gruppe an.

Das Beispiel zeigt einen entscheidenden Vorteil von Custom GPTs: Sie werden besonders wertvoll, wenn erfahrene Fachkräfte ihr eigenes Methodenwissen darin strukturieren.

Ein persönlicher Prompt-Experte als Custom GPT

Ein weiteres Ergebnis des KI-Manager-Kurses ist Marias persönlicher Prompt-Experte.

Statt jeden Prompt vollständig neu zu formulieren, beschreibt sie ihrem Custom GPT das gewünschte Ergebnis. Der Assistent stellt bei Bedarf Rückfragen und erstellt anschließend einen strukturierten Prompt.

Diesen kann Maria danach auch in anderen freigegebenen KI-Systemen einsetzen.

Der persönliche Prompt-Assistent dient damit als Übersetzer zwischen ihrem fachlichen Anliegen und der für das jeweilige KI-System geeigneten Aufgabenbeschreibung.

KI-Kompetenz bedeutet auch Risikokompetenz

Einer von Marias wichtigsten Aha-Momenten im Kurs bezog sich nicht auf Produktivität, sondern auf die Grenzen und Risiken generativer KI.

Dazu gehören unter anderem:

• erfundene oder fehlerhafte Informationen,
• sogenannte Halluzinationen,
• gesellschaftliche Verzerrungen in Trainingsdaten,
• diskriminierende Ergebnisse,
• Gender Bias,
• Datenschutz,
• der Umgang mit Unternehmensinformationen.

Die Beschäftigung mit Bias sensibilisierte Maria besonders dafür, dass KI-Systeme bestehende gesellschaftliche Ungleichgewichte widerspiegeln können.

Deshalb motiviert sie insbesondere auch Frauen, KI nicht nur für private Alltagsfragen, sondern stärker im beruflichen Kontext einzusetzen.

Dieser Aspekt wird in Produktivitätsdebatten häufig unterschätzt: KI-Kompetenz bedeutet nicht nur, bessere Ergebnisse zu erzeugen. Sie bedeutet auch, Ergebnisse kritisch zu prüfen und mögliche Verzerrungen zu erkennen.

Die wichtigste Lektion: KI unterstützt das Denken, ersetzt es aber nicht

Marias Anwendungen folgen einem klaren Prinzip:

Der Mensch liefert Kontext, Gedanken, Fachwissen und Verantwortung. Die KI unterstützt beim Strukturieren, Hinterfragen und Ausarbeiten.

Der OKR-Assistent verlangt deshalb zunächst einen Vorschlag des Nutzers. Der Agile-Coach-GPT stellt Rückfragen, statt sofort Ratschläge auszuspielen. Die Workshopkonzepte werden von Maria überprüft und individualisiert. KI-generierte Nachrichten werden vor dem Versand kontrolliert.

Das unterscheidet professionelle KI-Nutzung von einer reinen Copy-and-paste-Anwendung.

Ein schlechtes oder oberflächliches Briefing führt weiterhin zu einem entsprechend oberflächlichen Ergebnis. Ein gut aufgebauter Assistent kann den Nutzer jedoch durch den notwendigen Denkprozess führen.

Was plant Maria als Nächstes?

Aktuell steht für Maria nicht das nächste große Einzelprojekt im Mittelpunkt. Sie möchte vielmehr dazu beitragen, dass ihre Kolleginnen und Kollegen die vorhandenen und freigegebenen KI-Anwendungen stärker nutzen.

Damit übernimmt sie zunehmend die Rolle einer internen Multiplikatorin.

Zusätzlich bringt sie KI in ihre freiberufliche Lehrtätigkeit ein. Studierenden zeigt sie beispielsweise, wie sie NotebookLM für die Vorbereitung auf Single-Choice-Prüfungen einsetzen können.

Als nächsten Entwicklungsschritt interessiert sie sich für Automatisierung: Wie können KI-Assistenten und automatisierte Workflows so miteinander verbunden werden, dass wiederkehrende Prozesse nicht nur unterstützt, sondern teilweise eigenständig ausgeführt werden?

Was Unternehmen aus Marias Beispiel lernen können

Marias Geschichte zeigt fünf zentrale Erfolgsfaktoren für KI-Projekte.

1. Mit einem konkreten Problem starten

Der Ausgangspunkt war nicht die Frage: „Was können wir mit KI machen?“

Die konkrete Frage lautete: Wie können Menschen schneller bessere und wirkungsorientierte OKRs formulieren?

2. Fachwissen in den Assistenten übertragen

Der Mehrwert entstand durch die Verbindung von KI mit Marias OKR-, Coaching- und Workshopwissen.

3. Menschen weiterhin zum Denken auffordern

Der Assistent liefert nicht sofort eine fertige Lösung. Nutzer müssen zunächst eigene Gedanken eingeben.

4. Technische Lösungen an interne Regeln anpassen

Im weiteren Projektverlauf wurde der Anwendungsfall auf eine interne KI-Lösung überführt, die optimal auf die Anforderungen des Unternehmens abgestimmt ist.

5. Kleine Alltagsanwendungen ernst nehmen

Die größte Zeitersparnis entsteht häufig nicht durch das eine spektakuläre KI-Projekt. Sie entsteht durch wiederkehrende Anwendungen bei Notizen, Konzepten, Nachrichten, Vorbereitung und Weiterbildung.

Fazit: Von der Kursteilnehmerin zur KI-Multiplikatorin

Maria Musacchios Entwicklung zeigt, was nach einer KI-Weiterbildung möglich ist, wenn Wissen tatsächlich in den Alltag übertragen wird.

Sie hat nicht lediglich verschiedene Tools kennengelernt. Sie hat eigene, fachlich spezialisierte KI-Assistenten aufgebaut und in ihre Arbeitsweise integriert.

Heute nutzt sie unter anderem:

• einen KI-gestützten OKR-Assistenten,
• eine interne Unternehmens-KI,
• Microsoft Copilot,
• einen persönlichen Agile-Coach-GPT,
• einen Prompt-Experten,
• einen Custom GPT für LEGO Serious Play,
• Voice für Notizen und Reflexion,
• NotebookLM für ihre Weiterbildung.

Das Ergebnis ist nicht nur eine Zeitersparnis von acht bis zehn Stunden pro Woche. Maria kann ihre fachliche Expertise schneller in Konzepte, Fragestellungen und konkrete Ergebnisse übersetzen.

Gleichzeitig bleibt sie realistisch: KI ersetzt weder menschliche Reflexion noch Change Management oder fachliche Verantwortung.

Genau darin liegt der Unterschied zwischen dem bloßen Einsatz eines KI-Tools und einer nachhaltigen KI-Kompetenz im Unternehmen.

Interesse an meinen KI-Kursen, Vorträgen und Angeboten?

Auf meinem Linktree findest du meine aktuellen IHK-Kurse, Weiterbildungen, Veranstaltungen, Podcasts und weiteren Angebote:

https://linktr.ee/Yakup_AI

Häufig gestellte Fragen

Wie kann KI Agile Coaches unterstützen?

KI kann Agile Coaches unter anderem bei der Entwicklung von Workshopkonzepten, der Strukturierung von Gesprächsnotizen, der Formulierung von Zielen, der Vorbereitung von Meetings und der Reflexion komplexer Situationen unterstützen.

Was ist ein KI-gestützter OKR-Assistent?

Ein KI-gestützter OKR-Assistent hilft Nutzern dabei, Objectives und Key Results klarer zu formulieren. Er kann Rückfragen stellen, den Kundennutzen herausarbeiten und prüfen, ob ein Ziel tatsächlich eine Wirkung beschreibt oder lediglich aus einzelnen Aufgaben besteht.

Wie viel Zeit lässt sich durch KI im Coaching sparen?

Die Zeitersparnis hängt stark von den Aufgaben und der Arbeitsweise ab. Maria Musacchio schätzt ihre persönliche Zeitersparnis über berufliche und freiberufliche Tätigkeiten hinweg auf durchschnittlich acht bis zehn Stunden pro Woche.

Welche KI-Tools nutzt Maria Musacchio?

Maria nutzt beziehungsweise testet unter anderem Microsoft Copilot, eine interne Unternehmens-KI, ChatGPT und Custom GPTs, Voice-Funktionen sowie NotebookLM.

Kann KI einen Agile Coach ersetzen?

KI kann bei der Vorbereitung, Strukturierung und Reflexion unterstützen. Sie ersetzt jedoch nicht die menschliche Begleitung von Teams, die Moderation, das Change Management oder die fachliche Verantwortung.

Was ist der Vorteil eines Custom GPT?

Ein Custom GPT kann auf eine bestimmte Aufgabe, Methode oder Rolle zugeschnitten werden. Dazu werden klare Anweisungen, Prozesswissen, Dokumente und Beispiele hinterlegt. So entstehen spezialisierte Assistenten, die wiederkehrende Aufgaben konsistenter unterstützen.

Wie gelingt der Einstieg in ein betriebliches KI-Projekt?

Ein erfolgreicher Einstieg beginnt mit einem klar abgegrenzten Problem, geeigneten und freigegebenen Daten, einem verantwortlichen Fachexperten und einem messbaren Ziel. Anschließend sollte ein kleiner Prototyp entwickelt, getestet und anhand des Feedbacks der Nutzer verbessert werden.

Youtube Link: https://www.youtube.com/watch?v=thJ157iIJlk 

Spotify Link: https://open.spotify.com/episode/6aia5gFHA4dmO3X5iF0VBA?si=LP6IUAgDTJe28WKpD4G4qw