Immer erschöpft? Oft krank?
Produktivität hat einen blinden Fleck – und der kostet viele Teams täglich Leistung.
Arne Engelbrecht beschreibt in seinem LinkedIn-Artikel einen Hebel, der in Produktivitätsdiskussionen oft untergeht: Energie und Gesundheit als Voraussetzung – nicht als „Nice-to-have“.
Sein Kernmodell ist schnell erklärt: Damit Menschen wirklich wirksam arbeiten können, braucht es drei Dinge:
- Können: Aufgaben, die zu Stärken und Kompetenzen passen
- Wollen: Motivation, wenn Anforderungen weder über- noch unterfordern („Flow“ statt Dauerstress)
- Dürfen: Führung, die Klarheit und Spielraum schafft – statt Micromanagement
Der spannende Punkt: Selbst wenn diese drei Faktoren stimmen, kann Leistung trotzdem einbrechen, wenn Menschen schlicht erschöpft sind. Engelbrecht verknüpft das mit dem Blick auf steigende Fehlzeiten und stellt die Frage, ob Unternehmen den „Energie-Faktor“ systematischer angehen sollten.
Daraus leitet er einen ungewöhnlichen, konkreten Ansatz fürs BGM ab: individualisierte, evidenzbasierte Supplementierung – gedacht als datenbasierter Prozess (z. B. Anamnese/ggf. Blutwerte), begleitet und über Zeit messbar.
Wenn du wissen willst,
- warum Produktivität ohne Energie oft nur „Optimierung am falschen Ende“ ist,
- wie Können–Wollen–Dürfen in der Praxis zusammenhängt,
- und warum der Autor Supplementierung als Unternehmenshebel diskutiert,
…dann lohnt sich der Artikel als Impuls – klar, pointiert und mit einer These, über die man diskutieren kann.
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SMART PERFORMER - Ein Manifest gegen das Mittelmaß
Wir kennen das alle: Es läuft. Projekte werden fertig, Meetings finden statt, Zahlen sind „okay“. Und trotzdem liegt etwas in der Luft, das man schwer greifen kann: Mittelmaß. Nicht, weil Menschen nicht könnten – sondern weil Systeme, Erwartungen und Kultur oft genau dorthin führen.
In dem Beitrag „SMART PERFORMER – Ein Manifest gegen das Mittelmaß“ beschreiben wir, warum Mittelmaß selten ein individuelles Problem ist. Es ist meist ein Muster, das sich einschleicht – und dann stabil bleibt:
Führung fordert mehr Einsatz, Mitarbeitende fühlen sich weniger gesehen, Motivation sinkt, Ziele wirken beliebig. Ergebnis: Dienst nach Vorschrift auf der einen Seite, Druck und Enttäuschung auf der anderen. Niemand gewinnt.
Unser zentraler Punkt ist einfach – und trotzdem entscheidend: Wirkliche Leistung entsteht nur, wenn drei Dinge gleichzeitig stimmen:
- Können: Menschen arbeiten dort, wo sie ihre Stärken ausspielen können.
- Wollen: Sie haben Sinn, Motivation und das Gefühl, dass es sich lohnt.
- Dürfen: Sie bekommen Verantwortung, Klarheit und Vertrauen – nicht Micromanagement.
Darauf bauen wir einen klaren Unterschied auf:
Wer im Rechtfertigungsmodus steckt, liefert Gründe, warum etwas nicht geht.
Wer Verantwortung übernimmt, liefert Lösungen – und sorgt dafür, dass Probleme nicht immer wiederkommen.
Und dann kommt das, worum es uns bei VIVAME besonders geht: High Performance muss nicht nach „mehr Druck“ aussehen.
Unser Zielbild heißt SMART PERFORMER: ambitionierte Ergebnisse, ja – aber auf eine Art, die fokussiert, wirksam und nachhaltig ist. Nicht härter, sondern smarter. Nicht mehr Aktionismus, sondern bessere Entscheidungen.
Zwei Fragen helfen dabei, den Anspruch zu verschieben:
Was würden die besten 20 % anstreben?
Wie würden sie es am smartesten erreichen – mit dem geringsten Aufwand für das Richtige?
Wenn du spürst, dass in deinem Team „mehr drin“ ist – aber klassische Appelle und Incentives nichts verändern –, dann lohnt sich dieser Beitrag. Er ist ein Manifest, ja. Vor allem aber ist er eine Einladung: Mittelmaß nicht zu verwalten, sondern zu verlassen.
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Die Entdeckung der Langsamkeit
In unserem Beitrag „Die Entdeckung der Langsamkeit“ geht es um ein Muster, das wir gerade überall sehen: Jeden Tag neue „42 KI-Tools“, neue Trends, neue Versprechen – und dazu der unterschwellige Druck, sofort dabei sein zu müssen. Genau das führt in vielen Unternehmen zu drei Problemen: zu viel Aufwand, zu wenig Fokus und am Ende viele Tools, die wieder verschwinden („digitaler Darwinismus“).
Unser Gegenentwurf: Langsamkeit als Strategie.
Inspiriert vom Roman Die Entdeckung der Langsamkeit zeigen wir, warum bedachtes Handeln oft nachhaltiger wirkt als hektischer Aktionismus: reflektieren, priorisieren, konsequent umsetzen.
Drei KI-Strategien – und warum wir eine klar empfehlen
Wir ordnen den Umgang mit neuen KI-Möglichkeiten in drei Muster ein:
First Mover: setzt Trends – mit hohen Investitionen und hohen Risiken
Early Adopter: steigt früh ein, aber nicht als Erster – weniger Risiko, mehr Lernkurve
Fast Follower: beobachtet klug, entscheidet gezielt – und setzt KI dort ein, wo sie wirklich Mehrwert schafft
Unsere klare Empfehlung im Beitrag: Fast Follower – weil es in den meisten Organisationen nicht um „coolste Tools“ geht, sondern um Impact für viele.
Der pragmatische Hebel: KI als CoWorker – nicht als Spielzeug
Ein echter „Upgrade“-Gedanke zieht sich durch den Text: Wenn KI zum CoWorker wird, schaffen Teams mehr in weniger Zeit – oft mit besseren Ergebnissen.
Dafür braucht es nicht, dass alle Prompt-Profis werden. Im Gegenteil: Wir beschreiben, warum typischerweise nur ein kleiner Teil Lust und Disziplin hat, Prompt Engineering wirklich zu meistern – und was das für die Organisation heißt.
Der Schlüssel: Prompt-Bibliotheken statt Prompt-Helden.
Also: Wenige entwickeln starke Prompts, viele nutzen sie wiederverwendbar – für repetitive Aufgaben mit hohem Zeitanteil.
Was außerdem drinsteckt
- Warum „alles testen“ fast immer die falsche KI-Strategie ist
- Wie Unternehmen KI-Kompetenzen pragmatisch aufbauen können (inkl. Blick auf regulatorische Anforderungen)
- Welche neuen Rollen sich daraus entwickeln (z. B. „KI-Architect“ und „KI Travel Guide“)
Wenn du gerade zwischen Hype, Tool-Flut und echten Business-Prioritäten stehst, ist der Beitrag für dich: weniger Lärm, mehr Orientierung – und ein konkreter Weg, KI breit wirksam zu machen.
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Wie entwickeln wir Hochleistungsteams
Wir bei VIVAME werden oft gerufen, wenn Teams „irgendwie funktionieren“, aber nicht wirklich fliegen.
Meetings ohne Zug, Entscheidungen zäh, Zusammenarbeit eher Tauziehen als Teamplay. Genau da setzt unser Beitrag „Wie entwickeln wir Hochleistungsteams?“ an.
Unsere These: Hochleistung ist kein Zufall und kein „A-Team aus Einzelstars“ – sondern das Ergebnis eines systematischen Entwicklungsplans.
Unser Fahrplan in 6 Schritten (kurz & greifbar)
- Set-up & Soforthilfe: Erst verstehen, wo der Schuh drückt (Quick-Check). Dann direkt entlasten – zum Beispiel durch bessere Selbstorganisation, weil sonst Inbox, Chats und Meetings alles überrollen.
- Orientierung geben: Aufgabenprofil schärfen: Wozu gibt es das Team? Was ist historisch gewachsen – und was gehört heute woanders hin? Parallel prüfen wir Aufgaben auf KI-Potenzial.
- Stärken im Team nutzen: Stärken- und Motivator-Analyse plus KI-gestütztes Matching, damit Aufgaben besser zu Menschen passen – und nicht umgekehrt.
- KI wirksam machen: Prompt-Bibliotheken statt Prompt-Helden und (Teil-)Automatisierung repetitiver Arbeit, damit Zeit für Wertschöpfung entsteht.
- New Way of Work leben: Ein gemeinsamer, verbindlicher Arbeitsmodus: Meeting- und Entscheidungsstandards, Feedback- und Konfliktregeln – getestet in einem 30-Tage-Pilot und dann verankert.
- Projekt- & Changemanagement: Damit es nicht bei einem Workshop bleibt: Kommunikation, Akzeptanz, Risikomanagement und laufende Erfolgskontrolle – mit klaren Kennzahlen, ob die Veränderung wirklich wirkt.
Wenn dich interessiert, wie du ein Team Schritt für Schritt von „beschäftigt“ zu „wirksam“ bringst (inkl. konkreter Workshop-Logik und KI-Bausteinen), dann lies den Beitrag. Er ist bewusst pragmatisch – und auf Umsetzung gebaut.
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Was wir aus der Schulung hunderter Menschen im
Gebrauch der KI gelernt haben
Wir bei VIVAME sehen in vielen Unternehmen das gleiche Bild: KI ist eingeführt, Zugänge sind da – aber der spürbare Produktivitätseffekt bleibt oft hinter den Erwartungen zurück. Genau darum geht es in unserem Beitrag: Was wir aus der Schulung hunderter Menschen im KI-Alltag gelernt haben – und warum „KI bereitstellen“ nicht automatisch „KI nutzen“ bedeutet.
Unsere zentrale Beobachtung: KI wird erst dann wirklich wirksam, wenn sie regelmäßig, professionell und für konkrete Aufgaben genutzt wird – nicht als gelegentlicher Test, sondern als fester Bestandteil der täglichen Arbeit.
Vier typische Muster, die KI-Potenziale ausbremsen
- Nutzung bleibt oberflächlich: Prompts werden wie Suchanfragen formuliert – entsprechend mittelmäßig sind die Ergebnisse.
- Alles wird jedes Mal neu erfunden: Statt wiederkehrende Aufgaben sauber zu strukturieren, wird ständig improvisiert – ohne System und ohne Wiederverwendbarkeit.
- KI wird „heimlich“ genutzt: Manche nutzen KI, sprechen aber nicht darüber – aus Sorge, es könnte als Abkürzung oder „Schummeln“ wirken.
- Ergebnisse werden ungeprüft übernommen: Andere gehen ins Gegenteil und übernehmen KI-Inhalte direkt – ohne Kontext, Tiefe und Qualitätscheck.
Unser pragmatischer Weg: KI als CoWorker, nicht als Spielzeug
Wir leiten daraus drei klare Empfehlungen ab:
- KI als dauerhaften Begleiter etablieren (nicht nur als Tool für Ausnahmen)
- Prompt-Bibliotheken für wiederkehrende Aufgaben aufbauen, damit Qualität skalierbar wird
- Verantwortung fürs Ergebnis behalten: KI unterstützt – aber das Quality Gate bleibt beim Menschen
Wenn du gerade KI einführst (oder dich fragst, warum die Nutzung nicht richtig abhebt), liefert der Beitrag konkrete Orientierung: alltagstauglich, umsetzungsnah und mit klaren Do’s & Don’ts, die man sofort in Teams übersetzen kann.
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