KI-Coaching, triadisches

verfasst von Prof. Dr. H. Geißler  am 15. 03. 2024

Im Gegensatz zum dyadischen KI-Coaching zeichnet sich das triadische KI-Coaching dadurch aus, dass Coach und Coachee per Video-Call miteinander kommunizieren und an bestimmten Stellen einen speziell für diesen Zweck gebauten Coaching-Bot als Coaching-Assistenz nutzen. Als Navigierungshilfe benutzen sie dabei ein Prompt Repository, d.h. eine Zusammenstellung möglicher Aufträge, die sie der gewählten KI-App (also z.B. ChatGPT) geben.

 

Ein solches KI-Coaching weist folgende Vorteile auf:

 

Datensicherheit

Die Datensicherheit bei dyadischem Coaching ist sehr gering. Denn wenn man als Coachee sensible Informationen in ChatGPT oder in einen Coaching-Bot eingibt, kann man nicht wissen, was mit diesen Daten genau passiert, d.h. wer Zugriff auf sie hat bzw. bekommen könnte. Es ist deshalb ausdrücklich davor zu warnen, als Coachee in dieser Hinsicht zu vertrauensselig zu sein.

 

Vor diesem Hintergrund muss der Ansatz des triadischen KI-Coachings als großer Erfolg gefeiert werden. Denn sein Grundgedanke ist, dass Coaches und Coachees per Video Call miteinander sprechen und dass es anschließend ausschließlich die Coaches sind, die in Ich-Form die wichtigsten Informationen – vermittelt über ihren Laptop – in den jeweils gewählten Coaching-Bot eingeben und dabei natürlich darauf achten, keinerlei Namen zu nennen. Auch jetzt kann man natürlich nicht wissen, was mit den Daten passiert. Aber eines ist sicher, nämlich, dass eventuell ausspionierte Informationen immer den jeweiligen Coaches zugeordnet werden und niemals ihren Coachees.

 

ChatGPT als Ideengenerator

ChatGPT hat eine unendlich große Datenbank. Es kann deshalb wunderbar als Ideengerator eingesetzt werden. Das ist besonders sinnvoll, wenn die vorliegende Problematik bereits sorgfältig erarbeitet und auf dieser Grundlage auch bereits eine Lösungsstrategie entworfen worden ist, nun aber sich die Frage stellt, wie man diese ganz konkret umsetzen kann, d.h. welche ganz konkreten Lösungsaktivitäten für die Umsetzung der ins Auge gefassten Lösungsstrategie sinnvoll sind. Die gerade genannten Voraussetzungen sind wichtig. Denn je spezifischer man ChatGPT einen bestimmten Kontext, also in diesem Fall die vorliegenden Coachingproblematik und die ins Auge gefasst Lösungsstrategie mitteilt, deshalb präziser und hilfreicher sind die Ideen, die kreiert werden.

 

ChatGPT als Coaching-Assistenz bei der Problemdiagnostik

Wie gerade gesagt: Bevor gute Problemlösungsaktivitäten generiert werden, muss die vorliegenden Coachingproblematik sorgfältig diagnostiziert werden. Für diese Aufgabe ist ChatGPT zunächst einmal recht schwach vorbereitet. Diese Schwäche lässt sich aber durch den Bau von Coaching-Bots kompensieren, die mit Textbausteinen ausgestattet sind, die differenziertes coachingdiagnostisches Wissen beinhaltet, wie z.B. das Wissen des Coaching Solution Finders. Diese werden hochgeladen und ChatGPT wird verpflichtet, diese in seiner Funktion als Coaching-Assistenz konsequent zu nutzen. Eine solche Coaching-Assistenz ist für Coaches eine wertvolle Entlastung bei der im Einzelfall oft schwierigen Diagnostik-Arbeit.

 

 

 

Systematisierung der Problem- und Zielbeschreibung

Die Besonderheit von Coaching ist, dass die Coachees die Auftraggeber sind, d.h. das Coachingziel festlegen, dass gleichzeitig aber davon ausgegangen werden muss, dass die Zielvorstellungen der Coachees durch die vorliegende Problematik beeinflusst sind, d.h. dass die Zielvorstellungen Teil der vorliegenden Problematik sind. Aus diesem Grunde brauchen die Coachees systematische Anregungen bei der Formulierung ihres Coachingziels. Diese Anregungen können teilweise von einem coachingprofessionell gebauten Coaching-Bot kommen.

 

Kriteriengeleitete Strukturierung von Einzelinformationen

Coachees haben zumindest zu Beginn eines Coachings oft das Problem, dass sie die vielen Informationen, die für ihre Coachingthematik wichtig sind, nicht systematisch zu einem Gesamtbild strukturieren können. D.h. sehen den Wald vor lauter Bäumen nicht. Eine solche Strukturierung ist aber extrem wichtig. Ihre Erstellung ist allerdings recht arbeitsaufwändig. Es ist deshalb eine unglaubliche Hilfe, wenn die KI entsprechende Vorschläge macht und Coach und Coachee sich darauf beschränken können, entsprechende Nachbesserung und Feinschliffe vorzunehmen.

 

Entlastung der Coach-Coachee-Beziehung

Für den Coachingprozess und -erfolg ist eine positive Coach-Coachee-Beziehung sehr wichtig. Das darf aber nicht dazu führen, dass Coaches Angst haben, Coachees auch mal „reinen Wein einzuschenken“. Diese schwierige für professionelles Coaching aber äußerst wichtige Aufgabe kann man teilweise an einen Coaching-Bot delegieren, dessen Arbeit durch coachingprofessionelle Textbausteine bestimmt wird.

 

Strukturiertes Vorgehen bei der Entwicklung und Umsetzung einer Lösungsstrategie

Wenn man ChatGPT den Auftrag gibt, sich primär an den Inhalten bestimmter hochgeladenen Textbausteine zu orientieren und wenn diese eine coachingprofessionelle Problemdiagnostik mit entsprechend begründeten Lösungsstrategien beinhalten, dann bieten sich entsprechend gebaute Coaching-Bots als Hilfs-Coaches für ein strukturiertes Vorgehen bei der Entwicklung und Umsetzung einer Lösungsstrategie an.

 

Literatur

Clutterbuck, D. (2022). The Future of AI in Coaching. In: S. Greif, H. Möller, W. Scholl, J. Passmore & F. Müller (Eds.) International Handbook of Evidence-Based Coaching (369-380), Wiesbaden: Springer

Graßmann, C. & Schermuly, C. C. (2021). Coaching With Artificial Intelligence: Concepts and Capabilities. Human Resource Development Review, 20(1), S. 106–126. https://doi.org/10.1177/1534484320982891  

Ellis-Brush, K. (2021). Augmenting Coaching Practice through digital methods. In: International Journal of Evidence Based Coaching and Mentoring, pp.187-197. DOI: 10.24384/er2p-4857

Kuhl, J. (2010). Lehrbuch der Persönlichkeitspsychologie. Göttingen u.a.: Hogrefe

Terblanche, N. (2020) 'A design framework to create Artificial Intelligence Coaches'. In: International journal of evidence based coaching and mentoring, 18(2), pp.152-165. DOI: 10.24384/b7gs-3h05.