Wie du mit Hilfe von KI zum Super-Manager wirst

Lesezeit: ~ 6 Min.
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Moin liebe 10xer,

Letzte Woche war Teil 2 dieser Mini-Reihe und diese Woche folgt der abschließende Teil:

• Teil 1: Wie du mit System 80% deines Zeitaufwands beim Prompten sparst (Link)

• Teil 2: Wie du als Wissensarbeiter trotz der unfairen Arbeitsmenge mit 5 Methoden mit weniger Aufwand mehr schaffst (Link)

• Teil 3: Wie du als Manager deine Mitarbeitenden zu den Leuten, die ich heute beschreibe, machst (heute)

Diese Woche gab es ein richtig cooles KI-generiertes Batman-Video:

Was ich heute für euch habe:

👀 Falls du die letzte Ausgabe verpasst hast: 5 Strategien, um als 10Xer gegen die Mehrarbeit zurückzuschlagen

1. Deep Dive: Wie du zum Supermanager wirst

2. Link Empfehlungen: 200+ Einkommensmöglichkeiten mit KI

3. Beitrag der Woche: xAIs 2024 Run & warum open source nicht open ist

4. Kuratierter Bereich: Der erste echte Androit mit Organen & Muskeln

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DEEP DIVE
🤿 Wie du mit Hilfe von KI zum Super-Manager wirst

Ich liebe es, Menschen zu führen. Mein Team - das ich wohlgemerkt nur funktional, nicht disziplinarisch führe - inspiriert mich und die Zusammenarbeit ist mir eine echte Ehre, weil ich die meisten für viel smarter halte als mich selbst. Auf der anderen Seite macht es mir auch Spaß, sie herauszufordern, damit sie ihre eigenen Erwartungen übertreffen und Bedeutung im Wachstum während ihrer Arbeit zu finden.

Doch wie bei vielen Managern ist mein Kalender voll, meine ungelesenen Chat-Nachrichten wachsen unheilvoll und meine Aufmerksamkeit wird in unzählige Richtungen gezogen. Ich bin vom Potenzial von KI fasziniert, um Managern wie mir zu helfen, das eigene Team nebenbei weiterzuentwickeln. Wenn 2024 das Jahr des Super-ICs war, prognostiziere ich, dass 2025 das Jahr des Supermanagers sein wird.

Ein Supermanager nutzt KI bzw. lässt seine Mitarbeitenden KI nutzen, um seine Wirkung zu verstärken, während er gleichzeitig die menschliche Seite des Managements übergewichtet. Indem sie ihre Bemühungen skalieren, können Supermanager effektiv größere, flachere Teams leiten und ihr Coaching über direkte Berichte hinaus ausweiten, um eine Kultur des kontinuierlichen Lernens im gesamten Unternehmen zu fördern.

In diesem Beitrag teile ich die 4 Skillsets, die diese Vision des Supermanagers für mein Team zur Realität machen – und wie du dasselbe für deins tun kannst:

1. Verbessere die Schreibfähigkeiten deines Teams

2. Mache dein Team zu Debattenmeistern

3. Hilf deinem Team, Synthesefähigkeiten zu meistern

4. Baue ein benutzerdefiniertes GPT, das auf Abruf wie du denkt

5. Bringe deinem Team bei, KI als Gedankenpartner zu nutzen

1/ Schreibkompetenz systematisch entwickeln

Nicht ohne Grund schreibe ich inzwischen meinen dritten Newsletter: Schreiben ist einer der unterschätztesten Skills, die es im Arbeitsmarkt gibt und die wichtigste Komponente beim asynchronen Arbeiten. Der Meinung ist auch Jeff Bezos. Gutes Schreiben bedeutet, seine Gedanken strukturiert wiederzugeben und dabei die Perspektive des Lesers einzunehmen, was zusätzlich zum analytischen Denken auch Empathie erfordert.

Um die Schreibfähigkeiten aka Denkprozess meines Teams zu fördern, verbringe ich viel Zeit damit, ihre Dokumente/E-Mails/Präsentationen usw. zu lesen und ihnen Feedback dazu zu geben. Während dieses personalisierte Feedback entscheidend für die Verbesserung des Schreibens ist, ist es zeitaufwendig.

Um diesen Prozess skalierbarer zu machen, habe ich nach einem GPT gesucht, der es für mein Team machen kann. Letztendlich habe ich mich für den "Executive Editor" GPT (Link) entschieden, der Texte nach Struktur, Klarheit und Ton bewertet. Das Team kann jederzeit Feedback zu Emails, Präsentationen oder Slack-Nachrichten bekommen - ohne auf mich angewiesen zu sein. Der Effekt: Schnelleres Lernen und konsistentere Kommunikation über alle Funktionen hinweg.

2/ Argumentationsfähigkeit trainieren

Führung bedeutet meiner Meinung nach eine starke Meinung zu Themen im eigenen Ermessensspielraum zu haben. Die Realität setzt jedoch ein, wenn in Meetings die starke Meinungen anderer gegen die eigene sprechen. Es wird klar, dass deine Macht in deiner Fähigkeit liegt, die Meinung anderer zu beeinflussen – deine Perspektive sowohl auf dem Papier als auch in Diskussionen effektiv zu vertreten.

Mit diesem speziellen Logik-GPT (Link) können reale Diskussionssituationen simuliert werden. Die Resultate sollten sich schnell in der Realität bemerkbar machen: Das Team tritt selbst

bewusster auf und setzt sich erfolgreicher in Meetings durch.

Ab einem gewissen Level - und ich bin stolz darauf, dass ich dieses scheinbar erreicht habe - diskutieren auch Leute in der höheren Hierarchie nicht mehr mit dir, weil sie wissen, dass du das Thema höchstwahrscheinlich besser durchdacht hast als sie. Insbesondere auf diesem Level ist es wichtig, sich regelmäßig zu testen, um nicht blind zu werden.

3/ An der Schlussfolgerungsfähigkeit arbeiten

KI-generierte Besprechungsnotizen sind ein beliebtes Werkzeug, aber aus meiner Erfahrung verfehlen sie oft das Ziel. Inhalte und Konversationen in Gedanken zu synthetisieren und daraus Schlussfolgerungen zu ziehen, ist der wichtigste Skill eines jeden Managers, denn er bereit die Grundlage für jede Entscheidung.

Deswegen sollte diese Tätigkeit durch Anwendung gelernt werden.

Wie? Anstatt sich auf die allgemeinen Abstraktionen von KI zu stützen, sollte das Team-Mitglied sich auf Klarheit und Aussagen konzentrieren. Gute Besprechungsnotizen bestätigen, ob alle im Meeting zu den gleichen Schlussfolgerungen gekommen sind. Sie ermöglichen es auch denjenigen, die nicht im Raum waren, schnell zu verstehen, welche Perspektiven geäußert wurden und warum sich der Raum in bestimmte Richtungen bewegt hat.

Meeting-Notizen sind für Wissensarbeiter mehr als Admin-Arbeit - sie sind kritisch für effektive Teamkommunikation. Das Lehren von Synthese ist jedoch eine Herausforderung. Der Prozess, wie ich zu meinen eigenen Notizen komme, ist für diejenigen, die nicht im Raum waren, nicht immer klar. Und wenn PMs Meetings leiten, konzentrieren sie sich in der Regel auf sofortige Nachverfolgungen, was wenig Zeit lässt, um diese Fähigkeit zu üben.

Mein Ansatz: Das Team erstellt eigenständig die drei wichtigsten Takeaways, bevor ich noch einmal darüber schaue und es kommentiere. Andere kontextuelle Infos aus den Meetings lasse ich unkommentiert.

4/ Persönlichen KI-Coach entwickeln

Als ich anfing, mit KI zu arbeiten, war ich skeptisch, dass sie jemals das Feedback replizieren könnte, das ich meinem Team gebe. Aber ich habe erkannt, dass, wenn du gut darin bist, Menschen beizubringen, wie sie etwas tun, du auch hervorragend darin bist, einer KI beizubringen.

Mit dem „Executive Editor“ GPT hat mein Team jetzt Zugriff auf Feedback, das bemerkenswert dem ähnelt, was ich geben würde. Sie erhalten in Echtzeit Anleitung, wie sie von 0 auf 80 kommen, was bedeutet, dass ich meine Zeit darauf konzentrieren kann, sie von 80 auf 100 zu bringen.

Der coolste Teil ist, dass die KI dir als Manager hilft, Standards zu formulieren, die zwar intuitiv erscheinen, aber schwer in Worte zu fassen sind. Es kann eine Herausforderung sein, genau zu erklären, was „gut“ für dich bedeutet, besonders wenn du ein Gespür dafür entwickelt hast, was funktioniert. Um das zu erleichtern, kannst du dein eigenes Feedback rückwärts „entwickeln“: Lade Beispiele von Arbeiten hoch, die du für hoch- bzw. minderwertig hältst, bitte die KI, die spezifischen Unterschiede zu identifizieren, und lass sie dann einen Prompt erstellen, der die „schlechten“ Beispiele in „gute“ umwandeln kann.

Wie genau du deinen eigenen GPT bauen kannst, habe ich fest auf in meine Roadmap für nächstes Jahr geschrieben, würde jetzt aber zu weit gehen.

Fazit

KI ersetzt keine Führungskräfte - sie macht sie effektiver. Die Kunst liegt darin, KI so einzusetzen, dass sie Routineaufgaben übernimmt und gleichzeitig die menschliche Komponente der Führung stärkt. Der "Super-Manager" der Zukunft nutzt KI als Verstärker seiner Fähigkeiten, nicht als Ersatz.

DIE BESTEN LINKS
💻 Meine besten Funde der letzten Woche

🚀 Verwandle KI in deine Einkommensmaschine: Der neue kostenlose Leitfaden „200+ KI-unterstützte Einkommensideen“ von HubSpot bietet umsetzbare Strategien, um KI in deinen eigenen persönlichen Umsatzgenerator zu verwandeln (Link)

🔫 Military AI: Wie KI die Regeln des Krieges verändert (Link)

👨🏻‍💻 ChatGPT o1 Pro im Test: Die $200/Monat-Version wurde von Sully Omar getestet & er sagt, er könne nicht glauben, wie gut es sei - es könne quasi als CTO genutzt werden (Link)

🤯 Der große KI-Reset ist da: Legendärer VC Marc Andreesen erklärt, wie du Wohlstand aufbaust und vorankommst, während andere zurückfallen (Link)

CHART DER WOCHE
📈 xAI’s unglaubliche Kapitalbeschaffung

In nur 16 Monaten seit dem Start im Juli 2023 hat xAI etwa $11 Mrd. eingesammelt – ein Meilenstein, den OpenAI rund acht Jahre und das Amazon-unterstützte Anthropic fast vier Jahre benötigten, um zu erreichen. Laut Wall Street Journal katapultierte die neueste Finanzierungsrunde von xAI dessen Bewertung auf $50 Mrd.. Das übertrifft bereits jetzt die Bewertung von Anthropic mit $19 Mrd..

Laut einer Untersuchung von McKinsey aus dem Oktober wird erwartet, dass die Nachfrage nach KI-spezifischen Rechenzentren bis 2030 jährlich um 33 % wächst und schließlich 70 % der globalen Nachfrage nach Rechenzentren ausmachen könnte.

BEITRAG DER WOCHE
📰 Die Open Source Illusion: Warum “offene” KI-Modelle nicht wirklich offen sind

Eine neue Studie in Nature wirft ein kritisches Licht auf den Begriff "Open Source" in der KI-Entwicklung: Was große Tech-Unternehmen als offen bezeichnen, ist oft nur die Spitze des Eisbergs, während die wichtigsten Komponenten unter Verschluss bleiben.

Der Status Quo

Eine eingeschränkte Offenheit Am Beispiel von Meta's LLaMA-3 wird das Problem deutlich: Zwar ist das Modell mit seinen Gewichtungen öffentlich zugänglich, aber über die 15 Billionen Tokens Training-Daten und deren Verarbeitung herrscht Schweigen. Es ist, als würde man ein Kuchenrezept ohne Zutaten und Backanleitung veröffentlichen (das ist mal eine echte Herausforderung!)

Die drei Säulen der KI-Kontrolle:

1. Rechenpower: NVIDIA dominiert mit 90% Marktanteil bei KI-Chips

2. Training-Infrastruktur: NVIDIAs proprietäres CUDA-Framework ist quasi alternativlos

3. Cloud-Plattformen: Deployment erfordert meist Partnerschaften mit Tech-Giganten

Ein anschauliches Beispiel liefert Mistral AI: Trotz 1 Mrd. € Funding und Open-Source-Ausrichtung musste das französische Start-up eine Partnerschaft mit Microsoft Azure eingehen, um seine Modelle effektiv ausrollen zu können.

Ein Lichtblick mit OLMo 2 am KI-Horizont?

Das AI2 (Allen Institute for AI) zeigt mit OLMo 2, wie echtes Open Source aussehen kann:

• Vollständiger Trainings-Code und Datensätze

• Über 500 Training-Checkpoints

• Komplette Evaluierungs-Suiten

• Apache 2.0 Lizenz für maximale Transparenz

Die Performance überzeugt: Die 7B-Version übertrifft Meta's Llama 3.1 8B in akademischen Tests, während die 13B-Version mit Qwen 2.5 7B gleichzieht - bei geringerem Ressourcenverbrauch wohlgemerkt.

Bewertung: Die Debatte um Open Source KI offenbart ein fundamentales Dilemma

Während "Open Source" als Label inflationär verwendet wird, bleibt die tatsächliche Kontrolle über KI-Entwicklung in den Händen weniger Tech-Giganten. Projekte wie OLMo 2 zeigen jedoch, dass echte Alternativen möglich sind - besonders relevant für Organisationen im sensiblen Datenumfeld wie das Gesundheitswesen.

Während Geoffrey Hinton Open-Source-KI mit dem "Verkauf von Atomwaffen bei Radio Shack" vergleicht, deutet die Entwicklung von AI2 in eine andere Richtung: Sie demonstriert, wie ein vollständig offener, unabhängiger KI-Stack aussehen könnte. Die zentrale Herausforderung wird sein, diese Alternative neben den dominanten Tech-Plattformen zu etablieren.

WAS SONST NOCH SO LOS WAR
🚒 Das News-Feuerwerk

🚀 Tech

Clone stellt realistischen Humanoiden mit synthetischen Organen vor

Clone Robotics hat Clone Alpha vorgestellt, einen (zu sehr?) humanoiden Roboter mit synthetischen Organen und wasserbetriebenen künstlichen Muskeln (WTF?), von dem 279 Exemplare 2025 offiziell zur Vorbestellung verfügbar sind. Der Roboter nutzt wasserbefeuerte “Myofiber”-Muskeln statt Motoren, um sich zu bewegen, wobei er natürliche Bewegungsmuster mit synthetischen Knochen und Gelenken imitiert.

Du kannst dir den wohl ersten Androiden hier anschauen →

Tencent stellt leistungsstarke Open-Source-Video-KI vor

Tencent hat gerade HunyuanVideo (Link) veröffentlicht, ein neues Open-Source-KI-Modell zur Videoerstellung mit offenen Gewichten und 13 Mrd. Parametern, das in Tests die besten geschlossenen Konkurrenten übertrifft – und es gleichzeitig zum größten öffentlich verfügbaren Modell seiner Art macht.

Du kannst es hier ausprobieren →

💰 Deals

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🏛️ Regulierung

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🔨 Tools

OpenAI startet vollständiges o1-Modell & zeigt neuen Pro-Modus

OpenAI hat sein o1-Modell während des ersten Tages des „12 Days of OpenAI“-Events veröffentlicht, zusammen mit einem neuen $200/Monat ChatGPT Pro-Abonnement, das erweiterten Zugang zu den leistungsfähigsten Funktionen des Reasoning-Modells bietet. Das vollständige o1-Modell kann jetzt auch Bildanalysen durchführen und liefert schnellere, genauere Antworten als die Vorschau, mit 34 % weniger Fehlern bei komplexen Anfragen.

Du kannst es jetzt hier testen →

🗣️ Gossip

Sam Altmans DealBook-Einblicke + 12 Tage “Weihnachtskalender” von OpenAI

In einem Interview beim NYT DealBook Summit sprach Sam Altman über Themen wie Elon Musk, AGI und Spannungen mit Microsoft – der CEO von OpenAI kündigte außerdem einen „12 Days of OpenAI“-Stream von Launches an. Altman nannte außerdem neue Zahlen zur ChatGPT-Adoption, darunter 300 Mio. wöchentliche aktive Nutzer, 1 Mrd. tägliche Nachrichten und 1,3 Mio. US-Entwickler auf der Plattform.

Du kannst dir das kurze Video hier anschauen →

OUTRO
Wie ich dir helfen kann, wenn du bereit bist:

✅ Mein (kostenloses) KI-Starterkit in Notion (Link)

✅ Mein kostenloser Guide zum Aufbau einer Online-Präsenz mit Hilfe von KI-Werkzeugen (Link)

✅ Die Tools, die ich jeden Tag verwende & wärmstens empfehle:

1. Beehiiv.com* - mein Newsletter-Programm, das mir >1.000 Abonnenten gebracht hat

2. Perplexity.ai - Die Suchmaschine der KI-Ära - mehr Infos hier

3. Gamma.app* - Erstelle qualitativ hochwertige Präsentation in Sekunden

4. Typeshare.co* - Meine All-in-One Social Media Content-Creation Suite, die dir die am besten funktionierenden Templates für die unterschiedlichen Kanäle anbietet

5. Hypefury.com* - Mein Social-Media-Tool mit KI-Motor für 𝕏/Twitter

6. Taplio.com* - Mein Social-Media-Tool mit KI-Motor für LinkedIn

7. Scribe AI* - mein Tool für technische Dokumentation bei Kunden, die automatisch mitdenkt und die Veröffentlichung per Klick kinderleicht macht

8. Screenstory.io* - Loom auf Steroiden - erstelle Gifs, Tutorials & andere Videos

9. Guidde.com*- Erstelle super schnell Videoanleitungen für dein Team

Die Tools sind in der Frequenz der Anwendung gelistet.

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