Excel‑Tabellen sprechen nicht – zumindest bisher. Lernen Sie, wie Large Language Models (LLMs) Ihre Excel‑Daten reinigen, analysieren und verständlich erklären. Datengetriebene Entscheidungen bilden heute die Grundlage wirksamer Unternehmenssteuerung. Gleichwohl kämpfen viele Fach‑ und Führungskräfte weiterhin mit verschachtelten Formeln, manuellen Pivot‑Tabellen und zeitintensiven Makros. Large‑Language‑Models wie ChatGPT oder Microsoft Copilot markieren einen Paradigmenwechsel: Analyse wird dialogbasiert. Statt kryptischer Funktionsketten genügen präzise Fragen in natürlicher Sprache, um Datensätze zu säubern, Muster zu entdecken und Ergebnisse adressatengerecht aufzubereiten.Dieser Beitrag führt Einsteigerinnen und Einsteiger in einen praxistauglichen Drei‑Phasen‑Workflow ein (von der Datenbereinigung bis zum fertigen Bericht), hebt Chancen und Grenzen hervor und liefert sofort anwendbare Hilfsmittel.   Der dreistufige Dialog‑Workflow   1. Datenbereinigung (Clean‑Up) Ein verlässlicher Analyseprozess beginnt mit konsistenter Datenqualität. LLM‑gestützte Tools übernehmen wiederkehrende Aufräumaufgaben, die bislang per Power Query oder komplexer Formeln erledigt wurden. Beispiel‑Prompt: Analysiere und bereinige die hochgeladene Umsatz-Datei nach folgenden Kriterien: Datenbereinigung: Identifiziere und entferne Dubletten basierend auf [Spalte X, Y, Z] - zeige mir vor der Löschung alle gefundenen Dubletten zur Bestätigung Konvertiere alle Datumsspalten (identifiziere diese automatisch) in das Format JJJJ-MM-TT Erstelle eine Übersicht aller Spalten mit fehlenden Werten (Anzahl und Prozentsatz) Datenstuktur: Überprüfe Spaltennamen auf Eindeutigkeit und schlage bei Bedarf verbesserte Namen vor Identifiziere potenzielle Datentyp-Inkonsistenzen Ausgabe: Zusammenfassung aller durchgeführten Änderungen Bereinigte Datei als Download Dokumentation der Bereinigungsschritte für die Nachvollziehbarkeit Beginne mit einer Analyse der Datenstruktur und frage nach, falls Annahmen über die Dubletten-Erkennung getroffen werden müssen. Nutzen Zeitgewinn: Routinebereinigung in Minuten statt Stunden. Reproduzierbarkeit: Das gleiche Prompt liefert konsistente Ergebnisse über verschiedene Dateien hinweg. Nachvollziehbarkeit: Der Chat‑Verlauf zeigt, welche Änderungen man angefordert hat. Wenn im Prompt gefordert, können die Änderungen auch nachvollzogen werden.   2. Exploration  Sind die Daten konsistent, empfiehlt sich ein dialogischer Rundgang durch Kennzahlen, Korrelationen und Ausreißer. Beispiel‑Prompt Identifiziere systematisch Ausreißer in der Spalte Umsatz_EUR für Q3 2024: Schritt 1 - Datenvalidierung: Definiere Q3 2024 als Juli-September 2024 Prüfe Datenqualität: fehlende Werte, negative Umsätze, Datentypen Erstelle Grundstatistiken (n, Mittelwert, Median, Standardabweichung, Min/Max) Schritt 2 - Methodische Ausreißer-Erkennung: Berechne Z-Scores (markiere |z| > 3 als extreme Ausreißer) Dokumentiere alle identifizierten Werte mit verwendeter Methode Schritt 3 - Geschäftslogik-Validierung: Prüfe jeden Ausreißer auf Plausibilität im Geschäftskontext Klassifiziere als: "Extremwert plausibel" oder "Verdächtiger Datenfehler" Begründe jede Klassifikation Schritt 4 - Strukturierte Ergebnisdokumentation: Liste alle Ausreißer tabellarisch auf mit: Datum, Wert, Methode, Klassifikation Fasse Erkenntnisse in 3-5 Kernpunkten zusammen Gib konkrete Handlungsempfehlungen für verdächtige Werte Arbeitsweise: Führe jeden Schritt vollständig aus, bevor du zum nächsten übergehst. Zeige Zwischenergebnisse und frage nach Bestätigung, falls Interpretationen des Geschäftskontexts erforderlich sind. Hinweis: Es empfiehlt sich die Schritte nacheinander in verschiedenen Iterationen durchzuführen, um bessere Ergebnisse zu erzielen. Nutzen Hypothesenbildung in Echtzeit: Frage – Antwort – Vertiefungsfrage. Flexible Segmentierung: Umsätze nach Region, Produktgruppe oder Zeitraum ohne manuelles Filtern.   3. Interpretation (Storytelling) Kennzahlen allein überzeugen selten; Entscheidungsträger:innen benötigen Kontext. LLMs spielen hier ihre Stärke in der Textgenerierung aus. Beispiel‑Prompt „Fasse die wichtigsten Umsatztrends 2024 in fünf sachlichen Sätzen zusammen und formuliere daraus eine konkrete Handlungsempfehlung.“ Nutzen Strukturierte Zusammenfassungen ohne externe Textredaktion. Anpassbare Tonalität (formell, prägnant, stichpunktartig). Mehrfach­verwendung: Kurzfassungen für verschiedene Stakeholder mit einer kurzen Eingabe schnell möglich. Qualitätssicherung:  Validieren Sie jede KI‑Aussage gegen die zugrunde liegenden Zahlen. Der Dialog ersetzt nicht das Controlling‑Urteil.   Stolpersteine & Good Practice Wie es oft bei der Arbeit mit KI-Tools der Fall ist, gibt es auch bei der Datenanalyse einige Stolpersteine, die Sie in der Zusammenarbeit berücksichtigen sollten: Garbage in → Garbage out: Unscharfe Prompts sowie schlechte Datengrundlagen multiplizieren Fehler. Definieren Sie stets klare Ziele, Datenbereiche und Formate und achten Sie auf die Datenqualität. Bias & Halluzinationen: LLMs erzeugen plausibel klingende Antworten, keine Garantien. Gute Prompts reduzieren das Risiko von Halluzinationen, schließen diese aber nie vollständig aus. Kontrollen bleiben daher auch weiterhin Pflicht. Datenschutz: Sensible Daten vorher anonymisieren oder lokal verarbeiten. Achten Sie hierbei auf jeden Fall auf eine DSGVO konforme Verarbeitung der Daten.     Fazit Large‑Language‑Models verwandeln Excel von einem rechenzentrierten Werkzeug in einen dialogischen Analysepartner. Wer die drei Phasen – Bereinigung, Exploration, Interpretation – beherrscht, kann schnell valide Erkenntnisse erzielen und gewinnt Freiräume für strategische Aufgaben. KI ist kein Orakel, sondern eine kooperative Assistenz, deren Vorschläge kritisch geprüft und verantwortungsvoll eingesetzt werden müssen.   Autorin: Kerstin Vogel Seminartipp: Datenverarbeitung mit Excel und KI

Wien, 1. August 2025 – Die WEKA Business Solutions GmbH und somit auch die WEKA-Akademie sind ab sofort Unternehmen der FORUM MEDIA GROUP.  In den nächsten Wochen ändert sich  unser Internetauftritt auf www.forum-media.at und www.forum-akademie.at sowie unsere E-Mail-Adresse auf @forum-media.at. Die persönliche Betreuung durch unser Team bleibt in gewohnter Weise erhalten. Die Einbettung in die FORUM MEDIA GROUP bringt zahlreiche Vorteile für unsere Kunden: Größeres Angebot: Mehr Fachinhalte in Recht, Verwaltung, Personal, Arbeitssicherheit, Umweltmanagement, Bau, Immobilien & IT Mehr Fachexpertise: Größeres Netzwerk an Experten Stärkere Innovation: Neue Impulse für digitale Lösungen und Weiterbildung Die FORUM MEDIA GROUP mit Sitz im bayerischen Merching ist seit 1988 als international tätige Mediengruppe etabliert und beschäftigt weltweit über 1.000 Mitarbeiter. Der Fokus liegt auf hochwertigen B2B-Fachlösungen in verschiedensten Formaten – von Handbüchern und Magazinen über Software und Portalen bis hin zu Online-Fortbildungen, Seminaren und Events. „Bewährte Ansprechpartner und Angebote bleiben erhalten. Gleichzeitig eröffnet die Integration in eine starke, weltweit agierende Mediengruppe neue Perspektiven für den wirtschaftlichen Erfolg unserer Kunden, für Innovationen und kundenorientierte Lösungen“, sagt DI Ulrike Raich, neue Geschäftsführerin. Titelbild: Auftakttreffen am 1. August in Wien (von li. nach re.): Martin Steinhauser, Prokurist und kaufmännischer Leiter der österreichischen WEKA-Firmen, Ulrike Raich, neue Geschäftsführerin von WEKA Business Solutions, Jochen Hortschansky, bisheriger Geschäftsführer, Katrin Krauß-Herkert, Geschäftsführerin der Forum Media Group, und Beatrice Schmidt, Geschäftsführerin von WEKA Industrie Medien. © FORUM MEDIA GROUP

Eine kurze Einführung wie ChatGPT funktioniert, wo die Stärken liegen und wie erste Dialoge geführt werden können – verständlich erklärt für absolute KI‑Neulinge. KI‑Technologien haben in den letzten Jahren einen regelrechten Boom erlebt – besonders hervorstechend ist dabei ChatGPT. Aber was steckt eigentlich dahinter, und warum reden alle darüber? Wie lässt sich das Sprachmodell im Alltag produktiv einsetzen?   Was ist (Chat)GPT überhaupt? – Schritt für Schritt erklärt Vorstellbar ist (Chat)GPT als eine sehr belesene, digitale Assistenz, die Sprache versteht und selbst neue Texte schreiben kann. Damit das gelingt, benötigt das Modell drei Komponenten – sie stecken bereits im Namen: GPT G = Generativ: Die KI erzeugt neue Inhalte, anstatt lediglich vorhandene Texte zu kopieren. P = Pre‑trained (vortrainiert): Vor der Nutzung wurde das Modell mit Millionen von Texten wie Webseiten, Büchern und Artikeln (oder für die Bildgenerierung mit Bildern) „gefüttert“. In dieser Trainingsphase lernt es typische Formulierungen, Zusammenhänge und Begriffe. T = Transformer: Dies ist die spezielle Architektur, die den Kontext eines Satzes analysiert. Ähnlich wie Menschen beim Lesen erkennen, welche Wörter zusammengehören, ordnet der Transformer Begriffe nach Bedeutung. Kurz gesagt: (Chat)GPT ist ein vortrainiertes Sprachmodell, das durch intensives Training menschliche Sprache gelernt hat. Beim Antworten berechnet es Wort für Wort die wahrscheinlichste Antwort für die Eingabe des Nutzenden (Prompt). Dabei „weiß“ die KI nichts im menschlichen Sinne – sie liefert lediglich die statistisch plausibelste Antwort aus den Daten, mit denen sie trainiert wurde. Tipp: Je genauer und konkreter ein Prompt formuliert wird, desto präziser fällt die Antwort aus.   Wie funktioniert ChatGPT im Alltag? Der Weg von der ersten Anmeldung bis zur produktiven Nutzung ist kurz und erfordert kein technisches Vorwissen: 1. Konto anlegen & anmelden https://chat.openai.com im Browser öffnen oder die offizielle ChatGPT‑App (iOS / Android) installieren. Registrierung per E‑Mail, Google‑ oder Microsoft‑Login abschließen und die E‑Mail‑Adresse bestätigen. Für erweiterte Funktionen optional ein kostenpflichtiges Plus‑, Pro oder Team‑Abo wählen, um Zugriff auf die aktuellsten Modelle zu erhalten. 2. Oberfläche verstehen In der linken Spalte werden alle bisherigen Chats angezeigt und neue Konversationen gestartet. Im unteren Bereich befindet sich das Texteingabefeld für den Prompt. 3. Prompt formulieren Klare und spezifische Anweisungen wie „Eine Gliederung erstellen …“, „Den Sachverhalt erklären …“, „Einen Text zusammenfassen …“ führen schneller zu passenden Ergebnissen.Iteration (Dialogführung)Sprachmodelle sind auf Dialoge ausgelegt. Nach dem ersten Prompt lässt sich das Ergebnis iterativ verfeinern: Nachfragen stellen („Ein praktisches Beispiel hinzufügen“; „Hast du vielleicht etwas übersehen“). Anpassungen erfragen („Das Ergebnis in einfacheren Worten formulieren“). Fehlende Details ergänzen. Nur sehr einfache Aufgaben sind sofort gelöst – in den meisten Fällen verbessert ein mehrstufiger Dialog das Resultat. 4. Antwort prüfen & weiterverwenden Die Ausgabe kritisch lesen, Fakten verifizieren und Formulierungen bei Bedarf anpassen. Die Prüfung sollte nicht unterschätzt werden, da Sprachmodelle ja keinen tatsächlichen Wissensstand haben und somit falsche Antworten (auch wenn sie plausibel klingen) nicht ausgeschlossen sind.  Den Text anschließend nach Bedarf in Dokumente, Präsentationen oder E‑Mails übernehmen. Beispiele aus der Praxis Übersetzungshilfe: „Übersetze diesen Absatz bitte in business english (oder eine andere Sprache).“ Sparringspartner: „Bitte übernimm die Rolle eines kritischen Lesers und liefere drei Gegenargumente zu meiner These.“ Ideenfindung: „Fünf kreative Titel für einen Blogartikel über gesunde Ernährung vorschlagen.“ Kommunikation vereinfachen: „Eine höfliche, aber klare Absage für ein Meeting (Details einfügen) formulieren.“   Grenzen und Herausforderungen  ChatGPT ist äußerst vielseitig, weist jedoch auch klare Grenzen auf: Aktualität: Das Modell wurde mit Daten bis zu einem bestimmten Zeitpunkt trainiert; spätere Entwicklungen sind nicht abgedeckt. Es besteht die Möglichkeit einer Websuche, diese wird jedoch nicht bei jeder Anfrage durchgeführt. Auch die Ergebnisse der Websuche sollten überprüft werden. Faktencheck: Inhalte basieren auf Mustern und nicht zwangsläufig auf überprüften Fakten, daher ist eine eigene Prüfung wichtig. Präzision bei komplexen Themen: Bei hochspezialisierten Fragen kann die Antwort zu allgemein oder ungenau ausfallen. Bias: Da die Sprachmodelle mit großen Datenmengen trainiert wurden, wurden die Muster aus diesen übernommen. Dies zeigt sich zum Beispiel darin, wenn nach einer Erklärung für die Großmutter gefragt wird oder für eine Erklärung für den Großvater. Die Erklärung für die Großmutter nutzt oft Metaphern im Bereich Kochen oder Backen, wohingegen die Metapher für den Großvater den Werkzeugkasten oder Verein heranzieht. Diese „Voreingenommenheit“ (Bias) sollten Nutzende berücksichtigen. Datenschutz: Je nach Modell nutzt OpenAI die Chats der Nutzenden für weitere Trainingszwecke. Selbst in der Team Variante, wo die Daten nicht für Trainingszwecke genutzt werden, handelt es sich bei OpenAI um ein US-Unternehmen und es findet somit ein Transfer der Daten in ein Drittland statt.  Ökologische Aspekte: Laut Sam Altmann (CEO OpenAI) verbraucht eine Anfrage bei ChatGPT etwa so viel Energie wie der Betrieb des Backofens für eine Sekunde (Sam Altmann: https://blog.samaltman.com/the-gentle-singularity). Der benötigte Strom stammt dabei oftmals aus Kernenergie. Darüber hinaus benötigen die Rechenzentrum Kühlung, welche aktuell durch Wasser erfolgt, sodass eine Anfrage neben dem Energieeinsatz zusätzlich auch Wasser verbraucht.  Trotz der Grenzen und Herausforderungen sind KI-Systeme wie ChatGPT nicht mehr aus dem Alltag wegzudenken oder werden nahezu täglich verbessert (darunter auch die Effizienz von Chips und Modellen, sodass die Energiekosten pro Anfrage sinken). Es ist daher davon auszugehen, dass die KI-Nutzung noch weiter ansteigen wird und es daher ratsam ist, sich mit dem Thema ChatGPT zu befassen.   Tipps: So gelingt der Einstieg optimal Klare Formulierungen: Genaue und spezifische Prompts (Eingaben) führen zu besseren Ergebnissen. Iteratives Vorgehen: Schrittweises Nachfragen hilft, Antworten zu verfeinern („Das noch einfacher erklären“). Datenschutz beachten: Keine sensiblen oder vertraulichen Informationen eingeben, da diese für Trainingszwecke genutzt werden könnten. Experimentieren: Unterschiedliche Aufgabenstellungen testen, um die Möglichkeiten der KI kennenzulernen.   Fazit: Einfache Technologie mit großem Potenzial ChatGPT eröffnet Einsteiger:innen einen unkomplizierten Zugang zur Welt der KI. Ob im beruflichen Umfeld oder in persönlichen Projekten – wer die Funktionsweise versteht, kann das Modell schnell und effektiv einsetzen und von den vielfältigen Möglichkeiten profitieren. Ausprobieren, experimentieren und die eigenen Arbeitsabläufe sinnvoll ergänzen lohnt sich in jedem Fall.   Autorin: Kerstin Vogel Seminartipp: ChatGPT für Einsteiger

Endlich effizient lesen lernen – ein klarer Vorteil gegenüber Mitbewerber:innen. Die Folge: Zeitersparnis, effizientes Arbeiten und nebenbei noch großartiges Gehirntraining.   Warum nicht besser sein als alle anderen? In unserem Berufsleben kommen wir nicht darum herum, dass viel Information über den schriftlichen Kanal hereinkommt. Bei vielen Menschen macht dies sogar einen Großteil Ihrer täglichen Arbeit aus – wäre es also nicht der erste logische Schritt, diese Fähigkeit zu optimieren?  In Europa sind wir leider etwas weniger informiert über herausragende Lesetechniken und nur wenige Leute sind mit Speed Reading vertraut. Stechen Sie also als eine oder einer der wenigen bisher mit Ihren besonderen Fähigkeiten heraus! Die Methoden sind vergleichsweise rasch erlernbar und für jede und jeden umsetzbar. Man benötigt keine besonderen Fähigkeiten oder Vorkenntnisse, lediglich gewöhnliche Lesekenntnisse sind Voraussetzung. Die Erfolge werden sich rasch in Ihrer täglichen Arbeit bemerkbar machen. Sie fangen nun einfach an, das großartige Potenzial Ihrer Augen und Ihres Gehirns optimal zu nutzen.    Einfache Hilfsmittel – große Wirkung So banal es klingen mag, die einfachste Hilfe, das eigene Lesetempo zu erhöhen, ist ein Stift in der Hand. Das Auge ist evolutionsbiologisch darauf konditioniert Bewegung zu folgen. Das kann es gut und es fällt auch leicht. Testen Sie es selbst aus:  Suchen Sie sich für diese Übung einen Partner oder eine Partnerin und setzen Sie sich einander gegenüber. Eine Person stellt sich ca. einen halben Meter vor sich einen Kreis mit einem Durchmesser von ca. 50 cm vor. Diese versucht nun die Kreislinie mehrere Runden lang mit den Augen zu verfolgen und dabei den Kopf möglichst nicht zu bewegen, während Ihr Gegenüber sie dabei beobachtet. Tauschen Sie danach die Rollen. Anschließend versuchen Sie diese Übung nochmal mit dem Unterschied, dass Ihr Gegenüber nun hilft und die Kreislinie ca. einen halben Meter vor Ihnen mit dem Finger oder einem Stift in der Hand diesen Kreis in der Luft aufmalt (Bitte nicht zu schnell, wir wollen nicht, dass Ihnen schwindelig wird). Folgen Sie also mit Ihren Augen dem Finger oder Stift und Ihr Gegenüber beobachtet wieder Ihre Augenbewegungen.  Was stellen Sie fest? – Während in der ersten Runde kaum eine wirkliche Kreisbewegung ersichtlich ist und die Augen recht ruckartig und eckig springen, kann im 2. Durchgang eine flüssige und runde Augenbewegung erkannt werden. Außerdem wird es sich angenehmer anfühlen, wenn das Auge etwas hat, woran es sich „festhalten“ kann.  (Beispiel aus Tony Buzan „Speed Reading – schneller lesen, besser verstehen“) Durch den Stift in der Hand, der zugegebenermaßen etwas „professioneller“ aussieht als der Finger, fühlt sich das Auge beim Lesen deutlich wohler, was man auch deutlich spürt. Es kann schneller vorwärts lesen, typische Tempohemmer beim Lesen wie Pausen oder Rücksprünge werden vermieden, da der Stift, die sogenannte Lesehilfe, den Leser oder die Leserin immer nach vorne zieht. Mit ein wenig Übung und unter Einsatz von Metatechniken können wir sogar mehrere Zeilen auf einmal wahrnehmen, vorwärts aber auch in der Rückwärtsbewegung – mehr dazu gerne im Workshop.  Zusammenfassend kann man sagen:  Lesehilfen sind optimal für das Auge: es kann der Bewegung eines Fingers oder Stiftes gut folgen. Mit Lesehilfen fühlt sich das Lesen „entspannter“ an, die Augenmuskeln verkrampfen weniger. Lesehilfen ziehen – richtig angewendet – das Auge immer nach vorne, typische „Lesefehler“ wie Pausen oder Rücksprüngen werden vermieden.  Lernen Sie gerne im Speed Reading Workshop, Ihr Auge und Gehirn optimal zu nutzen, es benötigt dafür keine besonderen Fähigkeiten. Wir holen gemeinsam aus Ihnen individuell das Beste heraus, deutliche Steigerungen (von Verdoppeln bis Vervielfachen) konnte ich bereits vielen Hunderten Kunden und Kundinnen ermöglichen und ich kann ehrlich sagen, dass alle durchwegs fasziniert waren, von den Fähigkeiten, die in ihnen verborgen waren. Für die meisten Menschen ist das „Lesen Lernen“ einfach nach der Schule abgeschlossen, sobald die grundlegenden Fähigkeiten erworben sind, und sie wissen einfach nicht, dass es noch etwas darüber hinaus gibt. Gehen Sie voran und entdecken, was möglich ist!   Autorin: Mag. Tanja Nekola Seminartipp: Speed Reading 

Sie sollen ein Team führen – aber niemand ist Ihnen formal unterstellt. Kein Titel, keine Macht, kein Müssen. Und dennoch liegt der Erfolg des Projekts in Ihrer Verantwortung.  Willkommen in der Realität lateraler Führung. Dieser Beitrag zeigt, in welchen Kontexten diese Führungsform gefragt ist, welche Herausforderungen sie mit sich bringt – und wie Sie auch ohne Macht wirksam führen.   Wo laterale Führung zum Alltag gehört Führen ohne disziplinarische Macht ist längst kein Sonderfall mehr. Die Mehrheit der Unternehmen erwarten, dass Bereichsgrenzen künftig eine immer geringere Rolle spielen werden, da die mittleren Führungsebenen immer stärker ausgedünnt werden. Gerade in dynamischen, matrix- oder projektorientierten Organisationen ist laterale Führung gelebte Praxis. Typische Kontexte sind: Projektmanagement: Projektleitende steuern interdisziplinäre Teams, motivieren, koordinieren – und tragen die Verantwortung für das Ergebnis, ohne Weisungsbefugnis. Matrixorganisationen: Mitarbeitende berichten an mehrere Führungspersonen. Führung erfolgt hier über Kooperation, nicht über Anweisung. Fachgruppen und Communities of Practice: Fachlich versierte Personen geben Impulse, leiten Diskussionen und fördern Wissenstransfer. Agile Rollen (Scrum Master, Product Owner): Diese Rollen fördern Selbstorganisation und begleiten Teams ohne disziplinarische Macht.   Typische Herausforderungen in der Führung ohne Macht Laterale Führung kann wirksam sein – aber sie ist kein Selbstläufer. Besonders häufige Stolpersteine sind: Akzeptanz gewinnen: Autorität entsteht nicht durch Titel, sondern durch Persönlichkeit, Fachlichkeit und Beziehungsstärke. Widerstände überwinden: Ohne Weisungsbefugnis kann es schwieriger sein, Commitment zu erzeugen. Teammitglieder könnten Vorschläge ignorieren, da keine "offizielle" Verpflichtung besteht. Konflikte managen: Ohne formale Macht ist Fingerspitzengefühl gefragt – Konflikte müssen moderativ und auf Augenhöhe gelöst werden, da ein "Machtwort" nicht möglich ist. Motivation stärken: Intrinsische Motivation rückt in den Fokus, da klassische Anreize (z.B. Boni, Beförderung) fehlen. Verantwortung ohne Einfluss: Sie sind verantwortlich für das Ergebnis, haben aber keine klassische Steuerungsmacht – ein Spannungsfeld, das Fingerspitzengefühl erfordert. Diese Herausforderungen zeigen: Laterale Führung verlangt mehr als Methoden – sie braucht Haltung, Kommunikation und die Fähigkeit, andere zu gewinnen. Besonders problematisch ist, dass nur wenige laterale Führungskräfte in ihren Unternehmen ausreichend für diese Herausforderungen qualifiziert werden.   Werkzeuge für wirksame Führung ohne Weisungsbefugnis Diese erprobten Ansätze und Methoden unterstützen in der Praxis: Kommunikation auf Augenhöhe: Klar, offen und wertschätzend – so entsteht Vertrauen.Praxistipp: Nutzen Sie Fragen wie „Was brauchen Sie, um weiterzukommen?" oder „Welche Hindernisse sehen Sie aktuell?", um Eigenverantwortung zu fördern. Zielvereinbarungen: Gemeinsames Verständnis schafft Orientierung und Verbindlichkeit.Praxistipp: Formulieren Sie SMART-Ziele gemeinsam mit dem Team – was gemeinsam entwickelt wird, trägt mehr. Feedback & Coaching: Kontinuierliche Rückmeldung unterstützt Entwicklung und Selbstverantwortung.Praxistipp: Nutzen Sie die SBI-Methode: Situation beschreiben, Verhalten schildern, Impact/Wirkung erläutern – sachlich und ohne zu bewerten. Moderation & Konfliktlösung: Wer Diskussionen strukturiert lenken kann, fördert Lösungsorientierung.Praxistipp: Visualisieren Sie Diskussionen, sammeln Sie alle Perspektiven, bevor Sie Entscheidungen moderieren. Sinnstiftung: Ein klarer Purpose stärkt Identifikation und Motivation – wirksamer als jede Anweisung.Praxistipp: Verbinden Sie die tägliche Arbeit regelmäßig mit dem größeren Ganzen: „Warum ist dieses Projekt wichtig? Welchen Unterschied machen wir damit?" Netzwerk & Beziehungen: Beziehungen zählen mehr als Hierarchien – bauen Sie gezielt Allianzen auf.Praxistipp: Pflegen Sie den regelmäßigen Austausch mit Schlüsselpersonen – auch informell. Empowerment: Geben Sie Verantwortung ab und ermutigen Sie zu Initiative.Praxistipp: Delegieren Sie nicht nur Aufgaben, sondern auch Entscheidungsspielräume.   Fazit: Führung jenseits der Hierarchie – eine Kernkompetenz der Zukunft Die wachsende Bedeutung lateraler Führung ist keine vorübergehende Erscheinung, sondern Ausdruck einer fundamentalen Veränderung der Arbeitswelt. In vernetzten, agilen und projektorientierten Strukturen wird die Fähigkeit, ohne formale Macht zu führen, zur entscheidenden Kompetenz. Wer Methoden wie dialogische Kommunikation, gemeinsame Zielvereinbarungen beherrscht, ein Umfeld schafft, das intrinsische Motivation fördert, und persönliche Stärken wie Empathie, Überzeugungskraft und Netzwerkfähigkeit entwickelt, kann auch ohne Chefposition wirkungsvoll führen. Für Unternehmen bedeutet dies: Die gezielte Förderung lateraler Führungskompetenzen ist keine Kür, sondern Pflicht – und ein entscheidender Wettbewerbsvorteil. Laterale Führung beschleunigt Entscheidungsprozesse, stärkt die Innovationsfähigkeit und erhöht die Mitarbeiterbindung – gerade in wissensbasierten Organisationen. Wer heute führen will, braucht keine Macht – sondern Haltung, Klarheit und den Mut, auf Augenhöhe zu wirken.   Autor: Dr. Conrad Pramböck Seminartipp: Führen ohne Vorgesetztenfunktion