15 Jan. Tier 3: Module & KPIs - Vom Trainer zum Ratgeber

Machen wir KI greifbar.

Unsere Negotiation-Intelligence-Module sind keine Chatbots – sie sind rollen­spezifische Assistenten, gebaut entlang dessen, wie echte Verhandler arbeiten. Jedes Modul ist so entwickelt, dass es sich nahtlos in den WIN-Workflow einfügt:

• Checklist Coach: Führt Schritt für Schritt durch die Vorbereitung und stellt die richtigen Fragen zur richtigen Zeit. So fallen Kontext, Strategie und Analyse des Gegenübers nicht „hinten runter“.
• Negotiation Advisor: Erstellt strategische Optionen auf Basis deiner echten Verhandlungsdaten – nicht anhand zufälliger Internettexte. Er funktioniert wie ein erfahrener Sparringspartner, nicht wie ein Skriptgenerator.
• Training Module: Simulieren Persönlichkeitsprofile, Verhaltensweisen und interkulturelle Muster. Teams üben schwierige Situationen, bevor sie ihnen in der Realität begegnen.
  
  

Alle Ergebnisse sind strukturiert, nachvollziehbar und editierbar – ausgelegt auf Nachvollziehbarkeit und Lernen.

Warum ist das wichtig? Weil Daten* – und unsere eigene Erfahrung – deutlich zeigen, dass KI-Assistenten Produktivität spürbar steigern. Die Forschung belegt den geschäftlichen Mehrwert, wenn KI gezielt auf aufgaben­spezifische Unterstützung ausgerichtet ist:

• Vorbereitungszeit sinkt deutlich
• Erfolgsquoten steigen, da Argumentation klarer wird
• Wertverluste verringern sich, weil unnötige Zugeständnisse abnehmen
• Onboarding wird schneller, neue Teammitglieder werden früh effektiv
  
  

Der Schlüssel ist nicht die Technologie – sondern die Relevanz. KI bringt dort echten Nutzen, wo sie Vorbereitung in Präzision verwandelt – und Profis damit den Kopf frei macht für das, was sie am besten können: entscheiden, beeinflussen, führen.

Im nächsten Post nehmen wir Sie mit in eine reale Trainingssession, in eine Situation, in der Menschen diesen Wandel unmittelbar erleben. Nicht verpassen: Post 09/12 erscheint am 22.Januar 2025

* Brynjolfsson, E., Li, D., & Raymond, L. (2023). Generative AI at Work. NBER Working Paper No. 31161.

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