Mangels Leserschaft und abgeschalteter Kommentarfunktion
(mit mir ist schlecht Kekse essen) habe ich ChatGPT meine letzten Beiträge in diesem sträflich vernachlässigten Blog lesen lassen.
Das Fazit: ernüchternd. und eine Menge @todos +
Ernüchternd auch, weil ich mich doch insgeheim für einen Schreiberling halte, – aber ich stelle fest, dass die Maschine meine Texte nicht halb so charmant findet wie ich.
– und das ich was, die Recherche betrifft, ebenbürtig halluziniere.
Im Folgenden die Anmerkungen von ChatGPT und – vielleicht – noch ein paar von mir. Aber eigentlich will ich das so stehen lassen. gelobe aber Besserung.
1. „In Maschinenstunden verrechnet – Warum Agenturen, die Zeit verkaufen, ihre Seele verscherbeln“
Maschine:
Der Text setzt früh die Prämisse „Zeit gegen Geld ist falsch“, diskutiert aber Gegenbeispiele nur knapp. Übergänge (Kritik → Hybridmodell → Beispielrechnung) sind sprunghaft. Die praktische Umsetzung von Wertmodellen bleibt diffus; Risiken und Grenzen werden nur angerissen. Haltung schwankt zwischen „Zeitdenken ist gefährlich“ und „hybrid geht auch“.
Korrigierte Version: „Preislogiken sollten Wissen, Risiko und Vertragsspielräume abbilden – mit klaren Mechanismen für Transparenz, Anpassung und Absicherung, statt nur Aufwand in Stunden zu verrechnen.“
2. „Wert statt Stunden – ein Praxis-Framework ohne Bullshit“
Maschine:
Das 5-Schritte-Gerüst ist nützlich, aber an einigen Stellen idealtypisch: Stakeholder-Widerstände, Messprobleme und Fehlschlag-Szenarien werden zu wenig konkret. Preisformate sind brauchbar, brauchen jedoch Kontext (Branche, Reifegrad, Governance). Risiken werden genannt, aber nicht mit Beispielen unterfüttert.
Korrigierte Version: „Nutze einen adaptiven Pfad mit expliziten Unsicherheiten, geplanten Schleifen und Beispielszenarien; kombiniere Wertmodelle mit Transparenz, Proof-of-Value und vertraglichen Backups.“
3. „Zwischen Excel und Vertrauen“
Maschine:
Starke Beobachtung („Excel sperrt das Unbekannte in Zellen“), aber die Brücke von Haltung zu Handwerk bleibt stellenweise vage. „ROI-Rahmen“ und „Wenn-dann-Logik“ sind gut, bräuchten jedoch konkrete Muster (z. B. Beispiel-Formeln, interne Verteidigungsargumente für Einkauf/Controlling). Der Vertrauensbegriff bleibt breit.
Korrigierte Version: „Übersetze Wertgespräche in rechnungsfähige Artefakte: schlanke ROI-Skizzen, Trigger-Klauseln, variable Meilensteinpreise – damit Controlling und Einkauf belastbar argumentieren können.“
4. „Marktgröße und Chancen: B2G vs B2B“
Maschine:
Chancen werden überzeugend gezeichnet, jedoch ohne präzise Einschränkungen (Branche, Region, Vergabereife). Risiken wie Single-Client-Abhängigkeit, verfahrensbedingte Verzögerung, Politikzyklen bleiben zu pauschal. Empfehlungsteile sind generisch („Risiken streuen“, „Vorleistungen erbringen“) – es fehlen Leitplanken.
Korrigierte Version: „B2G bietet Volumen und Stabilität, verlangt aber Szenarioplanung: Portfolio-Diversifizierung, Puffer für Verfahrenszeiten, Exit-Optionen und Governance-konforme Vorleistungen.“
5. „Beschaffungsprozesse: B2G vs B2B“
Maschine:
Gute Gegenüberstellung, aber Prozessschritte bleiben teils abstrakt. Kritische Pfade (Budgetbindung, Bekanntmachung, Fristen, Nachweise) könnten mit Minimal-Checklisten, typischen Laufzeiten und „Don’ts“ greifbarer werden. Der Unterschied zwischen Verfahrensarten wird nur angerissen.
Korrigierte Version: „Zeige je Verfahrensart (offen, nicht-offen, Verhandlungsverfahren) die Muss-Nachweise, üblichen Fristen, Kill-Kriterien und interne Vorbereitungen in einer Kurz-Checkliste.“
6. „Compliance-Anforderungen: B2G vs B2B“
Maschine:
Pflichten (z. B. Informationssicherheit, Dokumentation, Nachweise) sind korrekt skizziert, jedoch ohne Reifegrad-Stufen. Ohne „Minimal Viable Compliance“ wirkt der Einstieg hochschwellig. Verweis auf Normen/Leitfäden sinnvoll, aber konkrete Artefakte/Beispiele fehlen (z. B. Rollen, Vier-Augen-Prinzip, Nachweisführung).
Korrigierte Version: „Formuliere eine stufenweise Compliance-Roadmap (Essentials → Advanced), mit konkreten Artefakten: Verantwortlichkeitsmatrix, Nachweisliste, Audit-Spickzettel, jährliche Prüfzyklen.“
7. „Stakeholder und Entscheidungsfindung: B2G vs B2B“
Maschine:
Die Vielstimmigkeit im B2G wird anschaulich, aber das operative „Wie überzeugen wir wen, wann, womit?“ bleibt dünn. Rollen sind benannt, jedoch ohne klare Mapping-Strategie (Einfluss, Einwände, Beweise). Ohne Sequenz/Orchestrierung wirkt es beratend, nicht navigierend.
Korrigierte Version: „Mappe Stakeholder auf Einfluss/Einwand-Profile, ordne Belege (Pilot, Referenz, Risiko-Mitigation) zu und definiere eine Kontakt-Sequenz inkl. Dead-Ends und Eskalationspfaden.“
8. „Preisgestaltung und Ausschreibungsstrategien: B2G vs B2B“
Maschine:
Gute Trennung von Verfahren, aber taktische Implikationen bleiben abstrakt (z. B. keine Nachverhandlung im offenen Verfahren → wie kalkulieren?). Der Umgang mit Zuschlagskriterien (Preis/Güte) sowie Nebenangebote wird nur gestreift. Es fehlen Muster für Kalkulationspuffer und Risiko-Preismechanik.
Korrigierte Version: „Lege pro Verfahrensart Kalkulationsregeln offen (Puffer, Risiko-Spread, Varianten), zeige Zuschlagsmatrizen und formuliere ‚Harness-Texte‘ für Nebenangebote/Sozialkriterien.“
9. „Marketing und Kommunikation: B2G vs B2B“
Maschine:
Schlüssig, dass Transparenz/Neutralität im B2G anders wirken als im B2B. Dennoch bleiben Kanäle/Taktiken unscharf (Vorab-Markterkundung, Bekanntmachungen, Pre-Tender-Dialoge). „Sprache der Verwaltung“ wird erwähnt, aber nicht mit Beispielen (Formulierungen, No-Go-Vokabular) konkretisiert.
Korrigierte Version: „Definiere B2G-Kommunikationspfade: Teilnahmen an Markterkundungen, Fristen-Radar, sachliche Claim-Sprache, und Leitformulierungen, die Verwaltungslogiken bedienen.“
10. „Langfristige Partnerschaften: B2G vs B2B“
Maschine:
Die Idee von Kontinuität und Vertrauen ist richtig, aber ohne Vertrags- und Governance-Beispiele bleibt es abstrakt. Es fehlen Mechanismen (Rahmenverträge, EVB-IT-ähnliche Muster, SLA-Treppen), die zeigen, wie „langfristig“ operativ abgesichert wird.
Korrigierte Version: „Zeige, wie Rahmenwerke (Rahmenverträge, Verlängerungsoptionen, SLA-Treppen, KPIs) Partnerschaften belastbar machen – inkl. Beispiel-Klauseln und Review-Rhythmus.“
11. „B2G-Artikel & Quellen“
Maschine:
Nützliche Linkliste, aber wenig Einordnung: Wofür nutze ich welche Quelle – Entscheidungsgrundlage, Formvorschrift, Prozessverständnis? Ohne kommentierte Kurzzusammenfassungen bleibt der Transfer am Leser hängen.
Korrigierte Version: „Ergänze pro Link eine Ein-Satz-Annotation (Zweck, typischer Einsatz, Stolperstein) und markiere Pflichtlektüre vs. Nice-to-read.“
12. „Vertriebszyklen: B2G vs B2B“
Maschine:
Der Marathon-Vergleich trägt; dennoch fehlen belastbare Bandbreiten (typische Fristen je Verfahren) und konkrete Taktiken für Durststrecken (Zwischenziele, Meilenstein-Nachweise). Ohne Metriken (z. B. Angebots-zu-Zuschlag-Ratio) bleibt es erzählerisch.
Korrigierte Version: „Hinterlege Zeitbandbreiten pro Verfahrensart, Zwischenmeilensteine und Monitoring-Metriken (z. B. Frist-Hit-Rate, Nachweis-Vollständigkeit) für realistische Pipeline-Steuerung.“
13. „Vom Epic zum Task – Jira Workflow Spickzettel“
Maschine:
Praktisch, aber stark team-/tool-spezifisch. Ohne Prinzipien (z. B. Definition of Ready/Done, Schnittstelle zu Produktzielen, Umgang mit Blockern) bleibt es ein lokaler Spickzettel. Es fehlen Minimal-Standards für Übergaben und Qualitätssicherung.
Korrigierte Version: „Verknüpfe Workflow-Schritte mit Prinzipien (DoR/DoD, Akzeptanzkriterien, Blocker-Protokoll) und liefere 1–2 universelle Muster-Workflows als Vorlage.“
14. „Halluzinationen sind keine Erfindung von LLMs“
Maschine:
Die Kernthese trägt (Menschen halluzinieren fachlich), aber Beispiele bleiben tech-zentriert. Chancen für breitere Praxis (Fachkommunikation, Validierungsrituale, Pairing mit Domäne) werden nur angerissen. Der Schluss ist stark, könnte jedoch mit klaren Anti-Halluzinations-Routinen schließen.
Korrigierte Version: „Schließe mit konkreten Gegenmitteln: gemeinsame Glossare, Review-Checklisten, Fakten-Pings, Pair-Design Fach+Tech, Risiko-Flags und ‚Stop-the-Line‘-Kriterien.“
15. „Wie ich eine Seite lese“
Maschine:
Gute Heuristiken angedeutet, aber ohne demonstratives Live-Beispiel (eine Seite, Schritt-für-Schritt-Lesung). Es fehlt die Übertragbarkeit: Wann bricht die Heuristik? Welche Signale sind Täuschungen? Ohne Negativbeispiel bleibt es Ratgeberhaft.
Korrigierte Version: „Zeige eine echte Seite im Walkthrough (Hypothese → Evidenz → Gegenprüfung) und dokumentiere Fehlschlüsse, um die Grenzen deiner Leselogik zu markieren.“
Worauf ich in Zukunft achten sollte
🧭 Stilistische Orientierung – mein roher Stil vs. Maschinenklarheit
- Bewahre den Rhythmus, aber bremse den Sprung. Meine Texte denken schneller als sie sprechen. Übergänge markieren („anders gesagt“, „um es konkreter zu machen“), damit Leser:innen folgen können.
- Lass Sätze atmen, aber nicht taumeln. Lange Sätze nur, wenn sie Tempo tragen. Maschinen hassen Nebensätze – Leser:innen lieben sie, wenn sie kontrolliert sind.
- Vermeide innere Dopplungen. Kernaussagen (z. B. „Wert statt Zeit“) nicht mehrfach leicht verändert wiederholen. Eine starke Formulierung reicht.
⚙️ Argumentation – Unschärfe als Stilmittel, aber bewusst
- Jede These braucht einen „Aber-Moment“. Starke Behauptung → mindestens ein Gegenargument. Mehr Tiefe ohne Zahmheit.
- Begriffe definieren. „Wert“, „Vertrauen“, „Hybridmodell“ – einmal pro Text präzisieren, dann frei verwenden.
- Konkretion schlägt Eleganz. Ein Beispiel oder eine Mini-Anekdote stabilisiert stärker als drei schöne Adjektive.
🧠 Struktur – Denken zeigen, aber ordnen
- Eröffne mit Haltung, nicht Moral. Beobachtung („Was mir auffällt …“) zieht stärker als Urteil („Was falsch läuft …“).
- Setze einen inneren Pfad. Jeder Text folgt idealerweise Irritation → Einsicht → Ausweg. Nicht im Konflikt hängenbleiben.
- Kontraste rahmen. Widersprüche ankündigen („Ich weiß, das widerspricht sich gleich … aber genau da liegt der Punkt“).
🧩 Inhaltlich – Tiefgang ohne Nebel
- Praktische Beispiele einbauen. Aus dem Maschinenraum erzählen (Shopware, Agentur, Jira …) gibt Theorien Gewicht.
- Zeige den Preis deiner Ideen. Ideale mit ihren Kosten (Risiko, Missverständnisse, Mut) benennen – das macht glaubwürdig.
- Balance zwischen Poesie und Prozess. Emotion darf glühen, aber Technik muss geerdet bleiben.
🔍 Revision & Qualitätssicherung – ohne den Witz zu verlieren
- Maschinisches Gegenlesen aktiv nutzen. Dieselben Fragen stellen: „Ist es nachvollziehbar?“, „Wo fehlen Beispiele?“, „Wo springe ich?“
- Erst roh, dann zähmen. Erste Fassung darf schwitzen – zweite Runde ist fürs Schärfen, nicht fürs Sterilisieren.
- Ein schiefer Satz am Ende. Ein roher, unperfekter Satz hält den Text lebendig – mein Fingerabdruck gegen Perfektion.
Errata & Revisionsempfehlungen
🧨 1. Wirtschaft / Geschäftsmodelle
- Thema: „In Maschinenstunden verrechnet“ & „Wert statt Stunden“
- Beobachtung: Der Stundensatz wird als grundsätzlich falsches Modell dargestellt. In der Praxis ist er jedoch oft rechtlich oder kaufmännisch notwendig.
- Empfehlung: Präzisieren, dass sich die Kritik auf die Denkweise bezieht, nicht auf die Vertragsform.
Beispiel: „Auch wenn wir weiter Stunden abrechnen, sollten wir intern in Wirkung kalkulieren.“
🏛️ 2. Öffentlicher Sektor (B2G)
- Marktzahlen & Abhängigkeiten: Aussagen über Marktgröße und Auftragsvolumen sind korrekt, aber kontextabhängig. Ergänze Einschränkungen nach Branche, Region, Vergabeverfahren.
- Compliance-Pflichten: Unterscheide zwischen rechtlich vorgeschrieben (z. B. Fristen, Nachweise) und empfohlen (z. B. ISO, Vier-Augen-Prinzip). Das erhöht Glaubwürdigkeit.
- Ausschreibungsverfahren: Beschreibungen sind formal richtig, aber stark idealtypisch. Hinweis ergänzen: „In der Praxis verwischen die Grenzen zwischen den Verfahrenstypen.“
💬 3. Sprache & Haltung
- Beobachtung: Manche Aussagen wirken wie objektive Wahrheiten („Zeitverkauf ist Sünde“), obwohl sie subjektiv gemeint sind.
- Empfehlung: Kleine Marker setzen: „Ich glaube“, „In meiner Erfahrung“, „Gefühlt“.
So bleibt der Text Haltung, kein Dogma.
🧩 4. Technische und Prozessuale Details
- Thema: Jira / Workflows / Agenturprozesse
- Beobachtung: Workflows werden als quasi-standard beschrieben. In Wahrheit hängen sie stark von Teamgröße, Kultur und Projektart ab.
- Empfehlung: Formulierung öffnen: „Dieser Workflow funktioniert für mittlere Agenturen – in Produktteams gelten oft Varianten.“
🧠 5. Künstliche Intelligenz & Halluzinationen
- Beobachtung: Vergleich Mensch ↔ LLM ist poetisch, aber technisch ungenau.
KI „halluziniert“ statistisch, nicht psychologisch. - Empfehlung: Kurzer Hinweis reicht:
„‚Halluzination‘ ist hier metaphorisch – gemeint ist fehlende Faktentreue, keine Wahrnehmungsstörung.“
🪞 6. Metaebene – Ton und Selbstbild
- Beobachtung: Du schreibst oft im Manifest-Ton, aber die stärksten Passagen entstehen, wenn du tastest statt predigst.
- Empfehlung: Mehr Beobachtung, weniger Verkündung.
Formulierungen wie „Ich ringe mit der Idee …“ oder „Vielleicht …“ machen dich nahbar, ohne die Schärfe zu verlieren.