1
Einstieg & Grundlagen
01
▶
5 Min.
Begrüßung & Workshop-Ziele
Überblick, Agenda & Lernziele für heute
Willkommen zum Prozessautomation-Workshop! In den nächsten 3 Stunden analysieren wir gemeinsam, welche Prozesse sich wirklich für Automation eignen — und wie ihr sie strukturiert, werkzeuggestützt und mit klarer Verantwortung umsetzen könnt.
Was ihr heute mitnehmt
- 1 Ihr versteht den Unterschied zwischen Aufgabendenken und Prozessdenken — und warum das für Automation entscheidend ist
- 2 Ihr kennt die Grundstruktur jedes Automations-Workflows: Trigger, Bedingungen, Aktionen, Outputs
- 3 Ihr habt n8n, Make und Zapier direkt verglichen und wisst, welches Tool zu welchem Use Case passt
- 4 Ihr habt einen echten Workflow live gebaut und kennt die Grenzen sowie Kontrollmechanismen bei KI-gestützter Automation
Agenda des Tages
Block 1: Grundlagen (50 Min.)
Block 2: Tools & Use Cases (50 Min.)
Block 3: Hands-on (45 Min.)
Block 4: Reflexion & Abschluss (35 Min.)
Facilitator-Hinweis: Einstiegsrunde: Wer hat bereits Erfahrung mit Automations-Tools? Welche repetitiven Prozesse nerven euch am meisten? Erwartungen auf Whiteboard sammeln — hilft später bei der Use-Case-Priorisierung.
02
▶
25 Min.
Prozessdenken vs. Aufgabendenken
Der entscheidende Perspektivwechsel — Prozesslandkarte skizzieren
Der entscheidende Perspektivwechsel: weg von isolierten To-dos, hin zu Ende-zu-Ende-Prozessen. Wer einzelne Aufgaben automatisiert, löst Symptome. Wer Prozesse automatisiert, schafft nachhaltige Effizienz — und vermeidet, Fehler im Ablauf zu zementieren.
Was ist Aufgabendenken?
- 📋 Fokus auf Einzelschritte: „Ich muss dieses Dokument ablegen", „Ich muss die Rechnung verschicken", „Ich muss den Status aktualisieren" — jede Aufgabe wird isoliert betrachtet
- 📋 Kein Gesamtbild: Wer denkt nur in To-dos, sieht nicht, wie Aufgaben zusammenhängen, welche Abhängigkeiten bestehen und wo der eigentliche Engpass liegt
- 📋 Automation als Flickwerk: Wer Aufgaben automatisiert ohne Prozessblick, bekommt viele kleine Automationen, die sich gegenseitig behindern oder Lücken lassen
Was ist Prozessdenken?
- 🗺️ Trigger identifizieren: Was löst diesen Ablauf überhaupt aus? Ein eingehendes Formular, eine E-Mail, ein Datum, ein Systemereignis?
- 🗺️ Schritte end-to-end verfolgen: Welche Aktionen passieren vom Auslöser bis zum Ergebnis — inklusive Übergaben zwischen Personen, Systemen und Teams?
- 🗺️ Entscheidungspunkte markieren: Wo wird unterschieden? Wann läuft etwas auf Pfad A, wann auf Pfad B? Diese Verzweigungen sind die kritischen Stellen jeder Automation
- 🗺️ Output definieren: Was ist das konkrete, messbare Ergebnis des Prozesses? Kein vages „es läuft besser" — sondern: Datei abgelegt, E-Mail versendet, Eintrag erstellt
Wie erstellt man eine Prozesslandkarte?
- 1 Trigger festhalten: Was startet den Prozess? (Eingehende E-Mail, ausgefülltes Formular, Kalender-Event, manueller Klick)
- 2 Alle manuellen Schritte dokumentieren: Jeden Klick, jede Eingabe, jede Übergabe — auch die, die selbstverständlich wirken
- 3 Entscheidungspunkte markieren: IF-ELSE-Logik sichtbar machen — „Wenn Betrag über 500 €, dann Freigabe erforderlich"
- 4 Verantwortlichkeiten klären: Wer macht was, wann und in welchem System? Schwimmbahn-Diagramm empfohlen
- 5 Bottlenecks und Fehlerquellen markieren: Wo entsteht Wartezeit? Wo passieren die meisten Fehler? Das sind die ersten Kandidaten für Automation
🎯 Gruppenaufgabe (10 Min.)
- Wählt einen Prozess aus eurem Alltag (z. B. Onboarding neuer Mitarbeiter, Rechnungsverarbeitung, Anfragen-Management, Bestellprozess)
- Kartiert den Prozess auf einem Whiteboard oder Blatt: Trigger → Schritte → Entscheidungen → Output
- Markiert: Welche Schritte sind rein regelbasiert? Welche brauchen menschliches Urteilsvermögen?
- Diskutiert: Was würdet ihr als erstes automatisieren — und warum?
Kernbotschaft: Automation beginnt nicht mit dem Tool — sie beginnt mit der Prozesskarte. Wer den Prozess nicht versteht, automatisiert Chaos.
03
▶
20 Min.
Anatomie eines Automations-Workflows
Trigger, Bedingungen, Aktionen, Outputs — die Grundstruktur erklärt
Jeder Automations-Workflow — egal ob simpel oder hochkomplex — folgt derselben Grundstruktur. Wer diese Anatomie versteht, kann jeden Workflow lesen, aufbauen, debuggen und gezielt verbessern.
Die vier Grundelemente
- ⚡ TRIGGER — Der Startschuss: Das Ereignis, das den Workflow aktiviert. Zeit-basiert („Jeden Montag 8:00 Uhr"), ereignis-basiert („Wenn ein Formular eingereicht wird"), webhook-basiert („Wenn System X eine Nachricht sendet") oder manuell ausgelöst
- 🔀 BEDINGUNGEN — Die Weichensteller: Regeln, die entscheiden, ob und wie der Workflow weiterläuft. IF/ELSE-Logik für unterschiedliche Pfade, Filter für relevante Datensätze, Validierungen für Datenqualität
- ⚙️ AKTIONEN — Die eigentliche Arbeit: Was der Workflow tatsächlich ausführt: Daten lesen/schreiben (Sheets, Datenbank), Nachrichten senden (E-Mail, Slack), Dateien erstellen/verschieben, externe APIs aufrufen, Berichte generieren
- 📤 OUTPUTS — Das Ergebnis: Gespeicherte Daten, gesendete Benachrichtigungen, erstellte Dokumente, aktualisierte Einträge oder die Auslösung weiterer Workflows (Chaining)
Konkretes Beispiel: Kontaktformular-Prozess
- ⚡ Trigger: Kontaktformular auf der Website wird ausgefüllt und abgeschickt
- 🔀 Bedingung: Sind alle Pflichtfelder ausgefüllt? → Wenn NEIN: Rückmeldung an Absender mit Hinweis auf fehlende Daten. Wenn JA: Weiter
- ⚙️ Aktion 1: Slack-Benachrichtigung an das zuständige Team mit Formular-Daten
- ⚙️ Aktion 2: Eintrag im CRM anlegen (Name, E-Mail, Nachricht, Timestamp)
- ⚙️ Aktion 3: Automatische Bestätigungs-E-Mail an den Absender
- 📤 Output: Lead im CRM erfasst, Team informiert, Absender bestätigt — in unter 5 Sekunden, 24/7
Typische Fehler beim Workflow-Design
- ⚠️ Fehlender Fehlerfall: Was passiert, wenn eine API nicht antwortet oder Daten fehlen? Immer Fallback-Pfade einplanen
- ⚠️ Zu viel auf einmal: Monolithische Workflows sind schwer zu debuggen. Lieber modular bauen — kleine, klar definierte Blöcke
- ⚠️ Keine Dokumentation: Workflows ohne Kommentare und Beschreibungen sind nach 3 Monaten unlesbar — auch für die, die sie gebaut haben
Goldene Regel: Jeden Workflow zuerst manuell einmal komplett durchspielen — erst dann automatisieren. Was man nicht manuell erklären kann, kann man nicht automatisieren.
2
Tools & Use Cases
04
▶
30 Min.
Tool-Überblick & Live-Analyse
n8n, Make und Zapier im direkten Vergleich — bestehende Workflows analysieren
Drei führende Tools, drei unterschiedliche Philosophien. Die Wahl des richtigen Tools hängt nicht nur vom Use Case ab — sondern auch von Team-Kompetenz, Datenschutzanforderungen und Budget. Hier lernt ihr den direkten Vergleich.
n8n — Der Open-Source-Champion
- ✅ Stärken: Open-Source und self-hostbar (volle Datenkontrolle), hoch flexibel durch Code-Nodes (JavaScript/Python), starke Community, kostenlos bei Eigenbetrieb
- 🎯 Ideale Einsatzfelder: Technisch versierte Teams, komplexe Custom-Logik, datenschutzkritische Umgebungen, Unternehmen die proprietäre Cloud-Dienste vermeiden wollen
- ⚠️ Einschränkungen: Erfordert DevOps-Know-how für Self-Hosting, steilere Lernkurve, kleineres App-Ökosystem als Zapier
Make (ehem. Integromat) — Der visuelle Kraftprotz
- ✅ Stärken: Sehr visuelles Interface (Szenario-Builder), leistungsstarke Datenverarbeitung, breite App-Integration (1.000+ Apps), transparentes Fehler-Logging, gutes Preis-Leistungs-Verhältnis
- 🎯 Ideale Einsatzfelder: Mittlere Komplexität, Teams mit technischem Grundverständnis, Workflows mit vielen Daten-Transformationen, mehrstufige Conditional-Logik
- ⚠️ Einschränkungen: Cloud-only (Datenschutz beachten), Interface kann bei sehr komplexen Szenarien unübersichtlich werden
Zapier — Der Einsteigerfreund
- ✅ Stärken: Größtes App-Ökosystem (6.000+ Apps), sehr einfache Bedienung, schnelle Einrichtung, starke Dokumentation und Community
- 🎯 Ideale Einsatzfelder: Einsteiger ohne technisches Hintergrundwissen, einfache 1:1-Verbindungen zwischen Apps, schnelle Prototypen
- ⚠️ Einschränkungen: Teuer bei vielen Tasks, limitierte Conditional-Logik im Basisplan, weniger flexibel bei Custom-Datenverarbeitung, Cloud-only
Vergleichsmatrix auf einen Blick
n8n: Open-Source / Self-host / Technisch
Make: Visuell / Flexibel / Mid-Level
Zapier: Einfach / Breit / Schnell
Live-Analyse: Bestehende Workflows unter die Lupe
- 🔍 Was läuft schon? Bestehende Automationen aus dem Team vorstellen lassen — welche Tools werden bereits genutzt, welche Prozesse sind schon automatisiert?
- 🔍 Was fehlt noch? Lücken identifizieren: Wo gibt es manuelle Brücken zwischen automatisierten Schritten? Wo sind die pain points?
- 🔍 Was könnte besser sein? Gemeinsam einen bestehenden Workflow analysieren: Redundanzen, Fehlerquellen, fehlende Fehlerbehandlung
Facilitator-Hinweis: Einen konkreten, im Team bekannten Workflow live im Tool öffnen und gemeinsam durchgehen. Fragen stellen: „Was passiert hier, wenn X nicht funktioniert?" und „Wer merkt das zuerst?"
05
▶
20 Min.
Eigenen Use Case identifizieren
Kriterien: Wiederholbarkeit, Regelkonformität, Volumen — gemeinsame Priorisierung
Nicht jeder Prozess eignet sich für Automation — und das ist gut so. Die Kunst liegt darin, die richtigen Kandidaten zu identifizieren: jene, die wirklich Zeit kosten, regelbasiert sind und die Automation sich lohnt.
Die drei Kriterien für Automation-Kandidaten
- 🔁 Wiederholbarkeit: Passiert dieser Prozess regelmäßig — täglich, wöchentlich, bei jedem Kunden? Je häufiger, desto größer der Hebel. Ein Prozess der einmal im Jahr vorkommt, lohnt sich selten zu automatisieren
- 📐 Regelkonformität: Folgt der Prozess klaren, dokumentierbaren Regeln — ohne Graubereiche oder situative Ausnahmen? Automation braucht klare Entscheidungslogik. Prozesse die Intuition, Empathie oder Kreativität erfordern, sind schlechte Kandidaten
- 📊 Volumen: Wie viele Instanzen laufen pro Zeitraum? 10 Vorgänge/Monat vs. 500 Vorgänge/Monat — das macht einen enormen Unterschied im ROI der Automatisierung
Das Ampel-Bewertungsraster
- 🟢 Grün (sofort automatisieren): Hoch repetitiv, klare Regeln, hohes Volumen, geringe Ausnahmen, messbare Zeitersparnis > 2h/Woche
- 🟡 Gelb (Pilot-Kandidat): Mittlere Wiederholungsrate, einige Ausnahmen vorhanden, könnte mit Human-in-the-Loop funktionieren, Potenzial noch nicht klar
- 🔴 Rot (nicht automatisieren): Stark situationsabhängig, erfordert menschliches Urteil, niedrige Frequenz, hohe Ausnahme-Rate oder Compliance-kritisch ohne klare Regeln
🎯 Priorisierungsübung (10 Min.)
- Jeder nennt 2–3 Prozesse aus dem eigenen Alltag, die ihn am meisten Zeit kosten
- Bewertet jeden Prozess nach den drei Kriterien (Wiederholbarkeit / Regelkonformität / Volumen) auf einer Skala 1–3
- Summiert die Punkte — die drei Prozesse mit den höchsten Gesamtpunkten sind die Pilot-Kandidaten
- Diskutiert: Wer ist Prozess-Owner? Welche Systeme sind beteiligt? Was ist der erste konkrete Schritt?
Kernbotschaft: Der beste erste Use Case ist nicht der komplexeste — sondern der schmerzhafteste. Der Prozess, über den sich alle am meisten beschweren, hat den höchsten Motivations- und Sichtbarkeits-ROI.
3
Hands-on: Workflow aufbauen
06
▶
45 Min.
Ersten Workflow aufbauen
Hands-on: Formular → Benachrichtigung → Ablage — von Null zum ersten laufenden Workflow
Jetzt wird gebaut! In dieser Session setzen wir gemeinsam einen praxisnahen Workflow von Null auf — anhand eines realen Szenarios, das ihr direkt in eurem Kontext adaptieren könnt. Kein theoretisches Konstrukt, sondern ein funktionierender Workflow bis zum Ende der Session.
Das Ausgangsszenario
- 📝 Ausgangslage: Ein Kontaktformular (z. B. Typeform, Google Forms oder ein Webseiten-Formular) sendet täglich Anfragen ein. Bisher: manuelle Verarbeitung per E-Mail-Weiterleitung
- 🎯 Ziel-Workflow: Formular-Eingang → automatische Slack-Benachrichtigung → Eintrag in Google Sheets → Bestätigungs-E-Mail an Absender
- 🔧 Tool für heute: Make (Integromat) — visuell, ohne Code, ideal zum Live-Aufbau im Workshop. Bei Eigenimplementierung: n8n oder Zapier nach Teamkompetenz wählen
Schritt-für-Schritt Aufbau
- 1 Trigger einrichten: Webhook in Make anlegen. URL in Formular-Tool eintragen. Testdaten senden und im Tool sehen, wie die Daten ankommen — Feldnamen und Datenstruktur kennenlernen
- 2 Daten validieren: Router-Modul hinzufügen. Bedingung: Sind Name und E-Mail vorhanden? → Wenn NEIN: Workflow stoppen (oder Error-Log). Wenn JA: weiter
- 3 Slack-Benachrichtigung: Slack-Modul verbinden. Nachricht formatieren mit den Formular-Daten (Name, Nachricht, Zeitstempel). Ziel-Channel festlegen. Testlauf durchführen
- 4 Google Sheets Eintrag: Sheets-Modul verbinden. Zieltabelle und Zielspalten mappen. Formular-Felder den Spalten zuordnen. Testeintrag prüfen
- 5 Bestätigungs-E-Mail: E-Mail-Modul (Gmail, Outlook oder SMTP) verbinden. Empfänger-Adresse aus Formular-Daten. Betreff und Nachrichtentext mit Variablen personalisieren
- 6 Vollständiger Testlauf: Ganzen Workflow von Anfang bis Ende testen. Alle Ausgaben prüfen: Slack-Nachricht angekommen? Eintrag in Sheets? E-Mail beim Absender?
Häufige Fehler und Lösungen
- 🐛 Authentifizierungsfehler: API-Keys oder OAuth-Verbindungen neu einrichten. Berechtigungen der verbundenen Accounts prüfen
- 🐛 Leere Felder: Formular-Feldnamen stimmen nicht mit Modul-Mapping überein. Im Test-Payload prüfen, wie die Daten tatsächlich heißen
- 🐛 Encoding-Probleme: Sonderzeichen in Nachrichten — UTF-8 sicherstellen, besonders bei deutschen Umlauten in E-Mail-Texten
Profi-Tipp: Modularer Aufbau zahlt sich aus — baut kleine, klar definierte Blöcke, die ihr kombinieren könnt. Ein Modul pro Aufgabe ist besser als ein Riesenmodul mit komplexer Logik. Das macht Debugging und spätere Anpassungen deutlich einfacher.
🔧 Eigene Variante bauen (parallel)
- Adaptiert den Workflow auf euren eigenen Use Case: Welcher Trigger passt zu eurem Kontext? (Formular, E-Mail, Kalender?)
- Tauscht ein Modul aus: Statt Slack → Teams? Statt Google Sheets → Notion oder Airtable?
- Fügt eine zweite Bedingung hinzu: z. B. „Wenn Betreff das Wort ‚dringend' enthält, sende auch SMS"
- Dokumentiert euren Workflow direkt im Tool mit Notizen/Kommentaren
4
Reflexion & Abgrenzung
07
▶
20 Min.
Mensch–KI–System: Wer bleibt im Loop?
Qualitätssicherung, Eskalationspunkte, Kontrollmechanismen — Automation mit Verantwortung
Automation bedeutet nicht blindes Vertrauen. Die Frage ist nicht „ob" Menschen noch involviert sind — sondern „wo" und „wie". Wer Automation mit Verantwortung betreibt, baut Kontrollmechanismen, Eskalationspunkte und Audit-Trails von Anfang an ein.
Die drei Rollen des Menschen im Automations-System
- 🎓 Trainer & Designer: Der Mensch definiert die Regeln, baut den Workflow und legt fest, was das System tun soll. Ohne menschliche Expertise keine sinnvolle Automation
- 🔍 Prüfer & Qualitätssicherer: Regelmäßige Stichproben, Anomalie-Checks und Performance-Reviews. Automation läuft, aber Menschen schauen periodisch rein — nicht permanent, aber systematisch
- 🚨 Eskalationsinstanz: Bei Ausnahmen, Fehlern über Schwellwert oder unbekannten Szenarien entscheidet der Mensch. Die Automation eskaliert aktiv — sie versteckt Probleme nicht
Qualitätssicherungspunkte einbauen
- ✅ Stichproben-Checks: 5–10% aller automatisierten Vorgänge manuell prüfen. Wöchentlicher Review-Termin im Kalender, nicht optional
- ✅ Anomalie-Alerts: Wenn das Volumen plötzlich stark steigt oder fällt, oder wenn die Fehlerrate einen Schwellwert überschreitet → sofortige Benachrichtigung an Process Owner
- ✅ Doppelcheck bei kritischen Aktionen: Finanzrelevante Vorgänge, externe Kommunikation, Datenlöschungen — hier immer einen menschlichen Freigabe-Schritt einbauen, bis das Vertrauen in den Workflow etabliert ist
Audit-Trail und Dokumentation
- 📋 Logging: Jeden Workflow-Lauf protokollieren — Timestamp, Input, Output, Fehler. Tools wie n8n und Make bieten Execution-History, diese aktiv nutzen und auswerten
- 📋 Versionierung: Änderungen am Workflow dokumentieren — wer hat was wann geändert und warum? Bei kritischen Workflows Änderungen peer-reviewen lassen
- 📋 Offboarding-Plan: Was passiert, wenn der Workflow-Ersteller das Team verlässt? Dokumentation muss so gut sein, dass ein Dritter den Workflow übernehmen kann
Kernbotschaft: Das Ziel ist nicht maximale Automation — sondern optimale Mensch-Maschine-Arbeitsteilung. Menschen für das, was Urteilsvermögen braucht. Maschinen für das, was Regeln folgt.
08
▶
10 Min.
Klassische RPA vs. KI-gestützte Automation
Wo liegt der Unterschied — und was ist für welchen Fall besser? Entscheidungsmatrix
Zwei Welten der Automation — und beide haben ihre Berechtigung. RPA und KI-gestützte Automation lösen unterschiedliche Probleme. Die Entscheidung zwischen beiden hängt vom Prozesstyp, den Dateneigenschaften und der gewünschten Flexibilität ab.
Klassische RPA (Robotic Process Automation)
- 🤖 Was ist RPA? Software-Roboter, die GUI-basierte, repetitive Aktionen exakt nachahmen — wie ein Mensch, der dieselben Klicks und Tastatureingaben immer wieder ausführt. Tools: UiPath, Automation Anywhere, Blue Prism
- ✅ Stärken von RPA: Deterministisch (immer gleiche Ausgabe bei gleicher Eingabe), keine API-Integration nötig (arbeitet auf der Oberfläche), bewährt in regulierten Branchen, geringe Fehlerrate bei stabilen Prozessen
- ⚠️ Grenzen von RPA: Brittle — ändert sich die GUI, bricht der Bot. Kann nicht mit unstrukturierten Daten umgehen. Keine Adaptionsfähigkeit bei Ausnahmen. Hoher Wartungsaufwand
KI-gestützte Automation
- 🧠 Was ist KI-Automation? Workflows, die KI-Modelle einbinden — für Sprachverständnis (NLP), Mustererkennung, Klassifikation, Dokumentenverarbeitung oder generative Inhalte. Tools: n8n + OpenAI, Make + KI-Nodes
- ✅ Stärken von KI-Automation: Verarbeitet unstrukturierte Daten (E-Mails, PDFs, Freitext), adaptiert sich an variante Eingaben, kann Kontext verstehen und interpretieren, skalierbar bei sich ändernden Prozessen
- ⚠️ Grenzen von KI-Automation: Nicht deterministisch (Output kann variieren), höhere Kosten (API-Calls), benötigt Qualitätsprüfung der KI-Outputs, Datenschutz bei Cloud-KI beachten
Entscheidungsmatrix: Was wann?
RPA: Strukturierte Daten, stabile GUI, reguliert, deterministisch
KI-Automation: Freitext, variable Inputs, Klassifikation, Interpretationsaufgaben
Hybrid: RPA für stabile Teile + KI für variable Entscheidungsknoten
Praxis-Empfehlung: Beginnt mit klassischer Workflow-Automation (n8n/Make/Zapier) bevor ihr RPA oder KI-Automation evaluiert. 80% der Unternehmens-Automationspotenziale lassen sich ohne RPA oder KI lösen — einfacher, günstiger und wartungsärmer.
09
▶
5 Min.
Nächste Schritte & Q&A
Key Takeaways, Empfehlungen & offene Fragen klären
Das war der Prozessautomation-Workshop. Hier sind die wichtigsten Erkenntnisse — und konkrete nächste Schritte, damit das Gelernte nicht in der Schublade landet.
Die 4 wichtigsten Erkenntnisse heute
- 1 Prozesskarte vor Tool: Ohne klare Prozesslandkarte keine sinnvolle Automation. Der Workflow im Tool ist immer nur die Abbildung eines bereits verstandenen Prozesses
- 2 Anatomy als Sprache: Trigger → Bedingungen → Aktionen → Outputs ist die gemeinsame Sprache für alle Automation-Gespräche — unabhängig vom Tool
- 3 Use-Case-Wahl entscheidet: Der richtige erste Use Case — schmerzhaft, regelbasiert, häufig — ist wichtiger als das beste Tool. Ein einfacher Workflow zu einem echten Problem schlägt einen komplexen Workflow zu einem irrelevanten
- 4 Mensch bleibt verantwortlich: Automation überträgt keine Verantwortung — sie gibt Zeit zurück. Wer automatisiert, bleibt für Qualität, Kontrolle und Ausnahmen verantwortlich
Empfohlene nächste Schritte
- → Diese Woche: Den heute identifizierten Pilot-Use-Case als Prozesslandkarte dokumentieren — Trigger, Schritte, Entscheidungen, Output
- → In 2 Wochen: Ersten Workflow im gewählten Tool live schalten — auch wenn er noch nicht perfekt ist. Iteration schlägt Perfektion
- → Nach 4 Wochen: Ergebnisse messen: Wie viel Zeit wurde eingespart? Wie hoch ist die Fehlerrate? Was muss angepasst werden? Team-Review einplanen
- → Langfristig: Automation-Backlog aufbauen — priorisierte Liste aller Kandidaten. Monatliche Review-Runde etablieren, um neue Kandidaten zu bewerten und Bestehendes zu optimieren
Facilitator-Hinweis: Offene Runde für Fragen. Sammelt auf dem Whiteboard: Was ist unklar geblieben? Was ist der nächste konkrete Schritt jedes Teilnehmers? Commitment öffentlich machen erhöht die Umsetzungswahrscheinlichkeit erheblich.