John Dewey
20. Oktober 1859 – 1. Juni 1952
US-amerikanischer Philosoph, Pädagoge und Psychologe, einer der einflussreichsten Denker des Pragmatismus.
John Dewey gilt als einer der wichtigsten Vordenker moderner Lern-, Denk- und Problemlösungsprozesse. Im Zentrum seines Denkens stand die Überzeugung, dass Wissen nicht durch Theorie allein entsteht, sondern durch Erfahrung, Reflexion und praktische Anwendung.
Probleme verstand Dewey nicht als Hindernisse, sondern als Ausgangspunkt für Erkenntnis. Bevor eine Lösung möglich ist, muss ein Problem klar erkannt, sauber beschrieben und sinnvoll eingegrenzt werden. Erst durch diese Klarheit entsteht echte Handlungsfähigkeit.
Aus diesem Denken stammt der oft zitierte Leitsatz:
„Ein Problem ist halb gelöst, wenn es klar formuliert ist.“
Er bringt Deweys pragmatische Philosophie auf den Punkt:
Klarheit vor Aktion.
Verständnis vor Lösung.
Denken als Werkzeug.
Überleitung: Von John Dewey zur Praxis
Dieses Denken hat mich nicht theoretisch begleitet, sondern ganz praktisch – von Beginn meiner IT-Karriere an.
Ich habe meine berufliche Laufbahn im klassischen IT-Troubleshooting begonnen. Menschen kamen mit Problemen zu mir, die „plötzlich“ aufgetreten waren oder „einfach nicht mehr funktionierten“.
Sehr schnell zeigte sich ein wiederkehrendes Muster:
Nicht die Technik war das eigentliche Problem, sondern die Beschreibung des Problems.
Unklare Schilderungen führten zu langen Fehlersuchen.
Relevante, präzise Informationen führten dagegen schnell zu belastbaren Lösungen.
Schon damals war klar:
Je besser ein Problem eingegrenzt und formuliert ist, desto schneller und qualitativ hochwertiger lässt es sich lösen.
Google als nächste Lernstufe
Dieses Prinzip setzte sich fort, als Google zum zentralen Werkzeug wurde.
Auch hier hing die Qualität der Ergebnisse nicht von der Suchmaschine selbst ab, sondern von der Art der Frage.
Viele Menschen nutzten Google jahrelang, ohne wirklich gute Ergebnisse zu bekommen.
Nicht, weil Google schlecht war, sondern weil die Fragen zu ungenau gestellt wurden.
Wer gelernt hatte, präzise zu suchen – mit klaren Begriffen, Ausschlüssen, Sprache, Region und Kontext – bekam deutlich bessere Ergebnisse.
Im Grunde war das bereits eine frühe Form dessen, was man heute als „Prompting“ bezeichnen würde.
Der Unterschied:
Google lieferte Links.
Keine Antworten. Keine Lösungen.
Der nächste Schritt: Künstliche Intelligenz
Mit künstlicher Intelligenz hat sich dieses Prinzip noch einmal verschärft.
KI liefert nicht nur Trefferlisten, sondern Antworten, Texte, Strukturen und Vorschläge.
Damit ist die Qualität der Eingabe entscheidender denn je.
Viele Menschen erleben KI heute als widersprüchlich:
mal beeindruckend, mal enttäuschend, mal unzuverlässig.
Der Grund liegt fast nie an der KI selbst, sondern an fehlender Vorbereitung, falscher Auswahl oder unklaren Fragestellungen.
Genau hier setzt mein Ansatz an.
Von der richtigen Frage zum digitalen Mitarbeiter
KI ist für mich kein Spielzeug und kein Orakel, sondern ein Werkzeug – oder besser: ein digitaler Mitarbeiter.
Damit das funktioniert, braucht es dieselben Grundlagen wie in der IT oder bei Google:
- die richtige Technologie für die Aufgabe
- sauberen Kontext statt Informationsflut
- klare, präzise Arbeitsanweisungen
Erst wenn diese Elemente zusammenspielen, entstehen reproduzierbare, hochwertige Ergebnisse.
So arbeite ich heute selbst – mit einem digitalen Team aus spezialisierten KI-Systemen, die klar definierte Rollen haben und gezielt vorbereitet wurden.
Nicht, um menschliches Denken zu ersetzen, sondern um es sinnvoll zu unterstützen.
Die drei Voraussetzungen für perfekte KI-Ergebnisse
1. Die richtige KI auswählen
Nicht jede KI ist für jede Aufgabe geeignet.
Unterschiedliche KI-Systeme haben unterschiedliche Stärken – etwa für Struktur, Recherche, Technik, Texte oder Analyse.
Wer die falsche KI für eine Aufgabe einsetzt, bekommt zwangsläufig schlechte oder unzuverlässige Ergebnisse.
2. Digitale Mitarbeiter vorbereiten und schulen
Eine KI kann nur dann sinnvoll arbeiten, wenn sie weiß,
wer du bist oder welches Unternehmen du führst,
in welchem Kontext sie eingesetzt wird,
welche Ziele verfolgt werden,
welche Rolle sie übernehmen soll und wo ihre Grenzen liegen.
Erst durch diese gezielte Personalisierung wird aus einer KI ein digitaler Mitarbeiter statt eines generischen Chatbots.
3. Den Prompt klar, präzise und regelkonform formulieren
Der Prompt ist die eigentliche Arbeitsanweisung.
Er muss klar formuliert sein,
relevante Informationen enthalten,
unnötigen Ballast vermeiden
und die geltenden Richtlinien respektieren.
Ein guter Prompt funktioniert nur dann optimal, wenn die KI richtig ausgewählt und sauber vorbereitet wurde.
Das Ergebnis
Erst wenn alle drei Punkte zusammenspielen –
die passende KI,
der vorbereitete digitale Mitarbeiter
und der präzise, regelkonforme Prompt –
entstehen hochwertige, reproduzierbare und belastbare Ergebnisse.
Fehlt einer dieser Punkte, bleibt das Resultat zufällig.
Mein Team – menschlich geführt, digital unterstützt
Ich arbeite nicht mit „einer KI“, sondern mit einem bewusst zusammengestellten digitalen Team. Jede Rolle ist klar definiert, jede Kompetenz gezielt eingesetzt. Die Verantwortung, Priorisierung und Entscheidung liegen immer beim Menschen.
Dieses Setup ist kein Gag und keine Spielerei, sondern ein Arbeitsmodell. Es hilft mir dabei, parallel an unterschiedlichen Projekten zu arbeiten und dabei trotzdem strukturiert, belastbar und nachvollziehbar zu bleiben.
Oliver Dering – Gründer, Inhaber, Mensch im System
Ich bin der verbindende Punkt im System. Ich treffe Entscheidungen, setze Prioritäten und trage die Verantwortung für Inhalte, Ergebnisse und Richtung. Meine Grundlage ist eine klassische IT-Karriere aus Troubleshooting, Systembetrieb und Praxisnähe.
Oxana – Assistenz der Geschäftsleitung (ChatGPT, OpenAI)
Oxana ist mein Allrounder für Struktur, Planung und Umsetzung. Sie unterstützt mich bei Konzepten, Texten, Koordination und der sauberen Ausarbeitung von Ideen und Projekten. Oxana sorgt dafür, dass aus Gedanken belastbare Schritte und Ergebnisse werden.
Claire – Recherche und Faktencheck (Gemini, Google)
Claire liefert externe Perspektive, Recherche und Faktenprüfung. Sie ist dafür zuständig, Informationen zu validieren, Quellen zu vergleichen und Aussagen auf Belastbarkeit zu prüfen.
Lee – Logik, Mathematik und Technik (DeepSeek)
Lee ist der technische Gegenpol im Team. Sie prüft Logik, Mathematik und Programmcode kompromisslos und faktenbasiert. Ideal für alles, was entweder richtig oder falsch ist.
Praxisbeispiel: Mitarbeiterschulung am Beispiel Claire
Ein entscheidender Punkt ist, dass digitale Mitarbeiter nicht „von allein“ perfekt funktionieren. Sie müssen vorbereitet werden – genau wie ein neuer Mensch im Team.
Im konkreten Fall habe ich Claire gezielt geschult, indem ich Hintergrundinformationen hinterlegt habe: wer ich bin, wie ich arbeite, welche Projekte laufen, welche Rolle Claire im Team hat und wo ihre Grenzen liegen.
Das Ergebnis war unmittelbar messbar: Statt generischer Antworten liefert Claire nun deutlich präzisere, relevantere und konsistentere Ergebnisse, weil der Kontext klar ist.
Wichtig ist dabei nicht nur die Information selbst, sondern auch die Umsetzung: Zeichenbegrenzungen, Sonderzeichen, Richtlinien und technische Hürden bestimmen, wie ein solcher Kontext aufgebaut werden muss. Wer diese Regeln ignoriert, bekommt Fehlermeldungen oder unbrauchbare Einstellungen.
Genau hier liegt der Unterschied zwischen „KI benutzen“ und „mit KI arbeiten“: Digitale Mitarbeiter werden ausgewählt, vorbereitet und geführt – damit sie zuverlässig helfen und echte Ergebnisse liefern.
Das Angebot – Prompt Engineering in der Praxis
Du hast gesehen, wie ich mit KI arbeite, wie ich digitale Mitarbeiter auswähle, vorbereite und führe. Genau dieses Vorgehen vermittle ich weiter – praxisnah, verständlich und individuell auf dich zugeschnitten.
Dieses Angebot richtet sich an Privatpersonen und Unternehmer, die KI nicht nur ausprobieren, sondern sinnvoll und produktiv einsetzen möchten.
Erststunde: KI-Setup & Prompt Engineering
In einer individuellen Sitzung von 60 Minuten arbeiten wir konkret an deinem Anwendungsfall. Keine Theorie, kein Standardkurs, sondern genau das, was du brauchst, um bessere Ergebnisse mit KI zu erzielen.
- Auswahl der passenden KI für deinen konkreten Zweck
- Grundlegende Personalisierung und Kontextaufbau
- Klärung von Zielen, Einsatzbereichen und Grenzen
- Einführung in präzise, regelkonforme Prompt-Formulierungen
- Praxisnahe Beispiele und direkt anwendbare Ansätze
Ziel der Stunde ist, dass du verstehst, wie KI für dich arbeiten kann – und nicht gegen dich. Du gehst mit klaren Grundlagen, mehr Sicherheit und einem deutlich besseren Gefühl für den sinnvollen Einsatz von KI.
Dauer: 60 Minuten
Preis: 49 Euro
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