KI-Stimmungsanalyse in Retrospektiven: Was dies für Ihr Team bedeuten könnte

Jedes Team, das Retrospektiven durchführt, hält still und leise fest, wie es sich dabei fühlt. Jeden Monat geben einige Dutzend Notizen Aufschluss darüber, was gut gelaufen ist, was nicht und was geändert werden muss. Im Laufe eines Jahres summieren sich daraus Hunderte ehrlicher Beobachtungen darüber, wie das Team arbeitet und wie es sich weiterentwickelt hat.

In Wirklichkeit liest jedoch nicht jeder sie noch einmal durch. Die Retro-Sitzung endet, die Maßnahmen werden festgehalten, und das Board wird archiviert. Die Muster sind alle darin enthalten, verteilt auf ein Dutzend Boards. Sie sind lediglich nicht an einem Ort zu finden, an dem man sie auf einen Blick erfassen kann.

Hier kann der Einsatz von KI zur Analyse der Stimmung im Team im Rahmen von Retrospektiven hilfreich sein. In TeamRetro wertet die KI auf sichere Weise aus, was das Team im Laufe der Zeit in jeder Retrospektive schreibt, und ermöglicht es Ihnen und dem Team, dies anhand folgender Funktionen weiter zu untersuchen:

• Wortwolken mit Detailansichten
• trAI, der integrierte Chat-Assistent
• Trendlinien in Ihren Team-Einblicken.

Im Folgenden zeigen wir Ihnen am Beispiel eines unserer eigenen Teams, wie die KI-Stimmungsanalyse in TeamRetro aussieht.

Was die KI in einer Retrospektive erkennt – und was nicht

Die KI von TeamRetro arbeitet auf der Grundlage dessen, was Ihr Team in einer Retrospektive festhält. In „Insights“ versieht sie die Diskussion mit einem Thema, einer Stimmung und Schlüsselwörtern. Bei den Themen handelt es sich um diejenigen, auf die in einer Retrospektive immer wieder zurückgekommen wird: Teamdynamik, Planung, Menschen, Führung, Prozesse und Technik. Ihre Daten sind sicher, werden nicht zum Trainieren von Modellen verwendet und sind für Personen, die nicht über die entsprechenden Zugriffsrechte auf Ihr Team verfügen, nicht zugänglich.

Im Mittelpunkt steht das Thema, nicht die Person. Niemand erhält eine Stimmungsbewertung. Das ist keine Beurteilung, die eine KI treffen sollte. Die KI liest weder Gesichter noch den Tonfall, noch Kalender, noch Chats außerhalb der Besprechung. Sie liest lediglich das, was die Teilnehmer in der Retrospektive niedergeschrieben haben; daher ist das Signal nur so gut wie die Retrospektive, aus der es stammt.

Die Analyse läuft auf AWS Bedrock unter Verwendung von Anthropics „Claude Sonnet 5.x“. Diese Funktion ist standardmäßig aktiviert und kann jederzeit deaktiviert werden. Ihre Daten werden nur kurz verarbeitet und niemals gespeichert oder zum Trainieren der KI verwendet. TeamRetro erstellt oder trainiert keine eigenen Modelle. Wenn die KI einen Vorschlag unterbreitet – sei es eine Zusammenfassung, eine Gruppierung oder eine Maßnahme –, die das Team anschließend umsetzt, wird dieser von einer Person überprüft, die entscheidet, was davon übernommen wird. Alle Einzelheiten, einschließlich der Sicherheitsvorkehrungen zur Überwachung und Einschränkung des KI-Einsatzes, finden Sie auf der Seite „Verantwortungsbewusste KI“.

Es findet keine Analyse einzelner Personen statt. Dies würde die psychologische Sicherheit schlichtweg untergraben. Was wir wissen möchten, ist, welche Themen die Teams derzeit auf der Grundlage der Retrospektive-Leitfragen zur Diskussion stellen.

Kurz gesagt: Mithilfe von KI lässt sich feststellen, welche Themen angesprochen werden und ob diese – ausgehend vom Kontext, den Überschriften und dem Thema der Retrospektive – eher positiv oder negativ dargestellt werden.

Wie wir die Stimmung in unseren eigenen Retrospektiven analysiert haben

Unser Marketingteam bot sich als guter Testfall an. Es besteht aus vier bis sieben Personen, ist stabil und arbeitet bereits seit einigen Jahren zusammen. In letzter Zeit hat es jedoch mehr Aufgaben übernommen: neue Projekte, mehr Verantwortung und einen stetigen Strom an Feature-Releases, die es zu betreuen gilt. Diese Art von Druck zeigt sich in der Regel zuerst in einer Retrospektive, bevor er anderswo spürbar wird.

Wir sind also einem Faden gefolgt, der in einem Retro begann, und haben ihn aus fünf Perspektiven betrachtet, wobei jede eine andere Sichtweise auf dieselben Retro-Daten darstellte: trAI in der Besprechung, die Wortwolke und das Diagramm zu den Stimmungstrends in Insights, die teaminterne Historie über Claude via MCP und schließlich die Maßnahmen, die das Team daraufhin ergriffen hatte.

Die Daten umfassen 11 monatliche Retrospektiven und 436 Retrospektiv-Punkte, und wir haben jedes Ergebnis mit den tatsächlichen Aufzeichnungen des Teams abgeglichen. Namen und individuelle Kommentare bleiben vertraulich, daher handelt es sich bei den folgenden Angaben um aggregierte Werte. Da es sich um ein kleines Team handelt, betrachten Sie dies bitte als anschauliches Beispiel und nicht als Maßstab.

Szenario 1: In der Besprechung, mit trAI

Jeden Monat passen wir unser Retro-Format an, um ein anderes Thema zu beleuchten. Im Juli haben wir uns beispielsweise auf Erfolge, Herausforderungen, Erkenntnisse und nächste Schritte konzentriert:

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Bei unserem jüngsten Rückblick haben wir uns nicht auf unser Gedächtnis verlassen, sondern trAI gebeten, einen Blick auf die beiden vorangegangenen Rückblicke zu werfen:

Es wurden beide Dokumente durchgesehen, die wichtigsten Punkte aus jedem einzelnen herausgearbeitet und anhand der Stimmen des Teams in eine Rangfolge gebracht. Zwei Punkte waren sowohl im Juli als auch im August aufgefallen: Lücken bei der Nachverfolgung und die Frage, wer für die Arbeitsabläufe unserer KI-Agenten zuständig ist. Da wir diese Punkte nun nebeneinander sahen, setzten wir beide direkt auf die Tagesordnung dieser Retrospektive.

Dennoch: Zwei Rückblicke machen noch keinen Trend. War dies nur eine vorübergehende Erscheinung oder etwas Größeres?

Ansicht 2: Die Wortwolke in „Team Insights“

Am Ende der Besprechung haben wir uns also einen Schritt zurückgenommen und die Wortwolke für das letzte Quartal in Team Insights geöffnet.

Die Wortwolke ist nach Themen gegliedert und skaliert die Größe der einzelnen Begriffe entsprechend ihrer Häufigkeit; die Farbgebung richtet sich nach der Stimmung. Unsere Wortwolke zum Thema „Zeremonien und Besprechungen“ war überwiegend groß und grün, wobei „Meeting Cadence“, „Marketing-Besprechungen“, „Standups“ und „Retrospektiven“ besonders hervorstechen – ein Zeichen dafür, dass das Team seine Rituale schätzt.

Zwei kleinere Begriffe waren jedoch rot markiert: Terminplanung und Klarheit in der Kommunikation.

Bei der eingehenden Untersuchung stellten sich Terminkonflikte sowie gewisse Unsicherheiten hinsichtlich der Verwaltung des Team-Kanban-Boards heraus – von der Klassifizierung der Karten bis hin zur Sicherstellung, dass diese vollständig sind.

Die Rituale des Teams waren also gut durchdacht, doch die Terminplanung und die Kommunikation im Zusammenhang damit waren verbesserungswürdig. Um festzustellen, ob dies Teil einer umfassenderen Veränderung war, benötigten wir einen längerfristigen Überblick.

Ansicht 3: Das Diagramm zu den Stimmungstrends im Team

Das bedeutete, den Blick auf das gesamte Jahr zu richten. Das Trenddiagramm in „Insights“ bildet die Stimmung im Zeitverlauf ab und enthält zudem eine von einer KI verfasste Zusammenfassung der wichtigsten Themen.

Wir haben die Aufschlüsselungsansicht verwendet, in der jede Stimmung als Anteil an allen Antworten dargestellt wird: grün = positiv, grau = neutral, rot = negativ. Wenn man mit der Maus über einen Punkt fährt, wird die Aufteilung für die letzte bekannte Retrospektive angezeigt, und dabei ist uns der Monat August besonders aufgefallen:

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Bis August hatten sich unsere Rückmeldungen deutlich negativer entwickelt. Der Anteil der negativen Rückmeldungen war von unter 7 % zu Jahresbeginn auf 31 % gestiegen.

Das klingt beunruhigend, doch eine rötlichere Grafik ist nicht automatisch eine schlechte Nachricht; manchmal bedeutet dies, dass eine Mannschaft endlich offen anspricht, was sich ändern muss. Was die Grafik uns jedoch nicht verraten konnte, war der Grund dafür.

Die KI-Zusammenfassung: Womit wir begonnen haben

Direkt unter der Grafik fasst eine von einer KI verfasste Zusammenfassung alles, was das Team im gesamten Zeitraum geschrieben hat, in einem Absatz zusammen. Unsere Zusammenfassung äußerte sich optimistisch hinsichtlich der Gesamtlage und stellte fest, dass KI-Tools „eine starke positive Dynamik vorantreiben“. Außerdem wurden drei Punkte genannt, die das Team immer wieder hervorgehoben hatte:

• „Eine Überlastung durch Besprechungen und Terminüberschneidungen führen zu Reibungen“
• „Nachbearbeitungsprozesse und die Klarheit der Kommunikation wurden als Schwachstellen identifiziert“
• „Klarheit hinsichtlich der Zuständigkeiten und Rollen führt zu Spannungen, insbesondere im Zusammenhang mit der Rechenschaftspflicht und Entscheidungen zur KI-Aufsicht“

Da waren sie wieder: die Lücken bei der Nachverfolgung und die Versäumnisse im Bereich der KI, auf die trAI hingewiesen hatte, sowie die Reibungspunkte aus der Wortwolke. Niemand musste ein ganzes Jahr an Haftnotizen noch einmal durchlesen, um sie zu finden. Nutzen Sie die Zusammenfassung, um zu erfahren, wo Sie suchen müssen; nutzen Sie die Themen, um dies zu überprüfen.

Aufschlüsselung nach Themen: Überprüfung der Zusammenfassung

Um dies zu überprüfen, haben wir uns die Zeilen unterhalb der Zusammenfassung angesehen. Jedes wiederkehrende Thema wird als Balken dargestellt: Je breiter der Balken, desto häufiger hat das Team über dieses Thema geschrieben, und seine Farbe zeigt die Stimmung an. Achten Sie zuerst auf die Breite und dann auf die Farbe. Ein breiter roter Balken steht für ein Thema, das vom gesamten Team angesprochen wird, häufig im Zusammenhang mit Fragen wie „Was funktioniert nicht?“ oder „Was ist schiefgelaufen?“

Etwa im August waren es vor allem drei Themen, die für die meisten Kursverluste sorgten:

• Besprechungsrhythmus und Optimierung nahm im Juni und Juli stark zu, wobei sich rote Akzente durch den gesamten Bericht zogen.
• Kommunikationsklarheit und Kommunikationskanäle waren bis zur Jahresmitte ein zentrales Thema.
• „Entwicklungs- und Automatisierungstools“ war fett gedruckt und rot unterstrichen, während das Team klärte, wer für die von ihm erstellten automatisierten Arbeitsabläufe zuständig ist.

Hinter der steigenden Kurve der „Meeting Cadence“ verbirgt sich das, was das Team tatsächlich verfasst hat, wie beispielsweise dieser Auszug aus einer einzelnen Retrospektive:

• „Zu viele Besprechungen an einem Tag – diese müssen gebündelt werden“
• „Ops-Besprechungen sind wichtig, um den Stand der Dinge zu erörtern – müssen jedoch nicht unbedingt die gesamte geplante Stunde dauern, wenn dies nicht erforderlich ist.“
• „Können wir zwischen den Besprechungen Pausen von 5–10 Minuten einlegen?“
• „Einzelne Kanban-Besprechungen – integrieren Sie diese stattdessen in die wöchentliche Marketingbesprechung“

Ansicht 4: der Rückspiegel, mit Claude über MCP

Zu diesem Zeitpunkt wussten wir zwar bereits, welche Summe das Team einsammelte, aber nicht, wie lange es bereits an der Entwicklung gearbeitet hatte; daher wandten wir uns erneut der Geschichte des Teams zu.

Wir haben Claude über MCP mit TeamRetro verbunden, wodurch das System die Retrospektiven selbst auslesen kann (die Karten, Abstimmungen und Maßnahmen), und haben es gebeten, jedes Anliegen über das gesamte Jahr hinweg zurückzuverfolgen.

Jedes wichtige Thema hatte klein angefangen. Das Thema „Besprechungsüberlastung“ tauchte erstmals im Februar als einzelne Karte auf, auf der um weniger Besprechungen gebeten wurde, und bereits im Juni war es die Gruppe mit den meisten Stimmen. „Nachverfolgung und Delegation“ begann auf dieselbe Weise – mit einer einzigen Karte zum Thema wiederholte Erinnerungen. Diese ersten Karten waren nur dünne Linien in der Themenansicht, an denen man leicht vorbeiscrollen konnte, und sie wurden erst dann zu klaren Prioritäten, als das Team begann, sie hochzustimmen und als etwas zu kennzeichnen, das behoben werden musste.

Ansicht 5: Die Handlungen des Teams (wohl die wichtigste Ansicht)

Das Muster zu erkennen, war nur die halbe Arbeit. Die andere Hälfte bestand darin, zu überprüfen, ob wir bereits Maßnahmen ergriffen hatten. Wir fragten Claude, welche Maßnahmen sich aus den einzelnen Themen ergaben und ob diese bereits umgesetzt worden waren. Die meisten waren es:

• Besprechungen. Das Team hat zwei regelmäßig stattfindende Besprechungen gestrichen und deren Tagesordnungspunkte in die wöchentliche Marketingbesprechung integriert; zudem wurde die Ticket-Besprechung auf den Nachmittag verlegt, um den Vormittag frei zu halten. In einer späteren Retrospektive hieß es: „Die Stand-up-Meetings haben sich verbessert, und der schnelle Austausch über die täglichen Schwerpunkte hat dazu beigetragen, den Zeitplan einzuhalten.“ Als Nächstes steht die Sicherung von Konzentrationszeiten auf dem Programm; ein gemeinsames Buchungssystem für Konzentrationszeitfenster ist nun eine offene Maßnahme.
• Nachverfolgung. Das Team hat die Retrospektive selbst angepasst und eine einleitende Frage hinzugefügt: „Worüber haben Sie nachgedacht, was haben Sie geändert und was haben Sie seit der letzten Retrospektive verbessert?“, sodass die Umsetzung direkt im Raum überprüft wird.
• KI-Arbeitsabläufe. Das Team führte Sitzungen zum Austausch von Prompts durch, bezog mehr Mitarbeiter in die Nutzung derselben KI-Tools ein und richtete eine monatliche Sitzung ein, um sich über die jeweiligen Arbeitsabläufe auszutauschen.

Einige davon wurden zügig umgesetzt; andere befinden sich noch in Bearbeitung. Damit sind wir wieder am Ausgangspunkt angelangt: dem Retro. Die noch offenen Punkte, wie beispielsweise die Sicherung der Konzentrationszeit, werden in die nächste Runde übernommen, und die Grafik wird zeigen, ob sich der rote Bereich auf den nächsten verbesserungswürdigen Punkt verlagert.

Die Erkenntnisse, die wir dabei gewonnen haben

Ein neutraler Chart kann irreführend sein

Etwa im April färbte sich unser Diagramm fast vollständig grau, wobei 84 % der Antworten neutral ausfielen. Es sah so aus, als ob das Team an Schwung verloren hätte.

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Das war nicht der Fall. Die Retrospektive dieses Monats wurde als Tagesordnung abgehalten, mit Themen wie „Zu besprechen“, „In Bearbeitung“ und „Besprochen“ sowie kurzen Punkten wie „F&E-Einreichung“. Da Statusberichte keine Angaben dazu enthalten, wie sich die einzelnen Personen fühlen, bot die Tabelle kaum Anhaltspunkte.

Nur eine positive Einstellung kann ein erfolgreiches oder ein dysfunktionales Team ausmachen

Sollte die Stimmung in Ihrem Team stets ausschließlich positiv sein, könnte dies bedeuten, dass sich die Teammitglieder nicht sicher genug fühlen, um offen zu sagen, was sie wirklich denken. Oder das Team ist möglicherweise so erfolgreich, dass es kaum vor Herausforderungen steht – in diesem Fall wäre es an der Zeit, den Rhythmus oder den Zweck der Besprechungen zu überdenken oder ein anderes Format auszuprobieren. So oder so liegt es am Scrum Master, zu entscheiden, wie es weitergehen soll.

Eine negative Stimmung in einer Retrospektive ist nicht immer ein schlechtes Zeichen

Die Stimmung eines einzelnen Rückblicks ist meist nur Lärm. Ein einziger kraftvoller Sprint, ein einziger Pass, ein einziger Vorstoß prägen einen ganzen Nachmittag. Was zählt, ist das Gesamtbild, und unseres zeigte eine Mannschaft, die gefragt wurde, was sich ändern müsse, konkret antwortete und entsprechend handelte.

Keines der Tools hat diese Entscheidung für uns getroffen. Das Team hat vor Ort gemeinsam mit den Verfassern der Texte entschieden, was damit gemeint war und wie darauf zu reagieren war. Die KI hat lediglich Vorschläge und Anregungen unterbreitet sowie Trends aufgezeigt.

So setzen Sie die KI-Stimmungsanalyse in Ihren Retrospektiven ein

1. Betrachten Sie dies als Anregung, nicht als Urteil. Starten Sie die nächste Retrospektive zu dem Thema, bei dem sich etwas getan hat: „Es sind nun bereits drei Retrospektiven zu diesem Thema abgehalten worden. Was würde helfen?“
2. Betrachten Sie zunächst die sich bewegenden Linien. Ein Thema, das eine negative Wendung nimmt und immer häufiger zur Sprache kommt, wird die nächste Rückblende prägen – ganz gleich, ob Sie dies planen oder nicht.
3. Beschränken Sie sich auf die Teamebene. Die Stimmung bezieht sich auf Themen und Inhalte. Versuchen Sie nicht, rückwärts zu ermitteln, wer was geschrieben hat; die Anonymitätseinstellungen der Retrospektive dienen dazu, dass die Teilnehmer ehrlich sein können.
4. Kombinieren Sie dies mit Ihren Zustandschecks. Bei einem Zustandscheck wird das Team gebeten, auf einer Skala anzugeben, wie es sich in Bezug auf zuvor von Ihnen festgelegte Aspekte fühlt. Die Stimmungsanalyse erfasst, welche Themen das Team angesprochen hat. Wenn beide Ergebnisse übereinstimmen, erkennen Sie ein Muster. Wenn sie voneinander abweichen, haben Sie das Thema für Ihre nächste Retrospektive gefunden.
5. Tauschen Sie die Rückblicke nicht gegen die Tabelle ein. Streichen Sie die Rückblicke oder veröffentlichen Sie sie so, dass niemand seine Meinung äußern kann – sonst verstummt die Diskussion in der Tabelle genau in dem Moment, in dem die Mannschaft am meisten zu sagen hat.

Fragen, die es wert sind, gestellt zu werden. Dies sind die Eingabeaufforderungen, die wir verwendet haben, oder solche, für die die Tools entwickelt wurden:

• „Welche Fragen wurden bei unseren letzten beiden Retrospektiven gestellt, und welche Bedenken wurden dabei geäußert?“ (trAI)
• „Welche Anliegen zeigten sich zunächst als kleine Anzeichen, bevor sie zu zentralen Themen wurden?“ (Claude oder ein anderer Mitarbeiter über MCP)
• „Welche Maßnahmen sind aus dem Feedback zu unseren Besprechungen hervorgegangen, und wurden diese bereits umgesetzt?“ (über MCP)
• „Fassen Sie unsere letzte Retrospektive zusammen.“ (trAI oder über MCP)

Erste Schritte mit der Stimmungsanalyse in TeamRetro

Öffnen Sie „Insights“ für jedes Team, das bereits einige Retrospektiven in TeamRetro durchgeführt hat, und sehen Sie sich zunächst das Diagramm zu Themen und Stimmungstrends an. Der Artikel im Hilfezentrum zum Thema „Stimmung“ erläutert die fünf Optionen für die Kennzeichnung eines Themas und wie die KI Kommentare analysieren kann. Falls Ihr Team TeamRetro noch nicht nutzt, testen Sie es kostenlos, führen Sie drei Retrospektiven durch und sehen Sie sich an, was die Trendlinie über die vierte aussagt.

Häufig gestellte Fragen

Was genau wird bei einer KI-Stimmungsanalyse in einer Retrospektive eigentlich analysiert?

Die KI-Stimmungsanalyse im Rahmen einer Retrospektive wertet aus, was Ihr Team während der Besprechung schreibt. In TeamRetro Insights versieht die KI die Diskussion mit einem Thema, einer Stimmung und Schlüsselwörtern, und das Trenddiagramm zeigt die positive, neutrale und negative Stimmung für jedes wiederkehrende Thema im Zeitverlauf an, ergänzt durch Wortwolken, konkrete Beispiele und eine von der KI verfasste Zusammenfassung.

Lässt sich feststellen, wer einen negativen Kommentar verfasst hat?

Die Stimmungsbewertung wird Themen und Themenbereichen zugeordnet, nicht einzelnen Personen; daher gibt es keinen Stimmungswert pro Person. Ob Kommentare Namen enthalten, hängt von der Anonymitätseinstellung ab, die Sie für die Retrospektive gewählt haben – diese liegt vollständig in Ihrer Hand.

Welche TeamRetro-Tarife umfassen eine KI-basierte Stimmungsanalyse?

Einblicke in die Stimmung und Themen auf Teamebene sind in jedem Tarif enthalten, vom einzelnen Team bis hin zu großen Organisationen. Teamübergreifende Einblicke und Berichte, die die Stimmung über viele Teams innerhalb eines Kontos hinweg vergleichen, sind Bestandteil des Enterprise-Tarifs.

Werden unsere Retrospektiven zum Trainieren von KI verwendet?

Nein. Die Analyse erfolgt über AWS Bedrock, ist standardmäßig aktiviert und kann jederzeit deaktiviert werden. Die Daten werden nur kurz verarbeitet und niemals gespeichert oder zum Trainieren der KI verwendet, und TeamRetro erstellt oder trainiert keine eigenen Modelle.