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Italiano Die Einführung künstlicher Intelligenz wird oft als technische Herausforderung dargestellt. Aus meiner Sicht ist dies jedoch nicht der Fall.
Ob eine KI-Initiative erfolgreich ist oder scheitert, hängt in hohem Maße davon ab, wie die Organisation Erfolg definiert und welche strategischen Entscheidungen sich aus dieser Definition ergeben.
In der Praxis sehe ich in der Regel zwei Hauptansätze.
Zwei gängige Strategien zur Implementierung von KI
1. Implementierung von KI zur Automatisierung von Prozessen und Kostensenkung durch Personalabbau
In dieser Strategie ist die implizite (und manchmal auch explizite) Botschaft klar: Maschinen ersetzen menschliche Arbeit.
Wenn sich diese Erzählung durchsetzt, sind häufig folgende Verhaltensweisen zu beobachten:
- Widerstand gegen Veränderungen
- Mangelnde Zusammenarbeit
- Blockierung oder Verlangsamung von Initiativen zur Einführung künstlicher Intelligenz
Paradoxerweise untergraben diese Dynamiken oft genau die Effizienzsteigerungen, die mit der Strategie eigentlich erzielt werden sollten.
2. Einsatz von KI, um mit derselben Anzahl an Mitarbeitern mehr zu produzieren
Diese zweite Strategie wird oft als nachhaltiger angesehen. Und in vielen Fällen ist sie das auch. Allerdings bringt sie auch ihre eigenen Herausforderungen mit sich.
Hier geht es weniger um die Angst, ersetzt zu werden, sondern vielmehr um Unsicherheit:
- Was wird sich in meiner täglichen Arbeit ändern?
- Welche neuen Erwartungen werden entstehen?
- Welche Fähigkeiten muss ich entwickeln?
Wenn diese Fragen nicht explizit angesprochen werden, kann es auch zu Widerstand kommen – oft auf leisere, weniger sichtbare Weise.
Ein gemeinsamer Nenner: Unsicherheit
In beiden Strategien taucht ein gemeinsames Element auf: Unsicherheit.
KI führt Arbeitsweisen ein, die weniger vorhersehbar und weniger deterministisch sind und bei denen die Ergebnisse nicht immer im Voraus definiert werden können. In diesem Zusammenhang stehen sowohl Mitarbeiter als auch Führungskräfte vor neuen Arten von Entscheidungen, oft ohne klare Präzedenzfälle.
Wie Organisationen angesichts dieser Unsicherheit handeln, entscheidet in hohem Maße darüber, ob die Einführung von KI einen echten Mehrwert schafft oder ins Stocken gerät.
Aus meiner Sicht erfordert die Einführung von KI (wie viele Transformationen zuvor) von Unternehmen, dass sie lernen, mit Unsicherheiten umzugehen. Unsicherheiten lassen sich zwar nicht beseitigen, aber Risiken lassen sich durch einen agile-Ansatz zum Veränderungsmanagement reduzieren, der auf Lernen, Iteration und Anpassung basiert.
Ich habe diese Idee in einem früheren Artikel über die Auswirkungen der KI auf agility, in dem ich darlege, dass KI nicht einfach nur neue Werkzeuge einführt, sondern deterministische Methoden der Planung, Entscheidungsfindung und Arbeitsorganisation grundlegend in Frage stellt. Aus dieser Perspektive ist die Einführung von KI nicht nur ein technologischer Wandel, sondern ein Aufruf, die Art und Weise zu überdenken, wie Organisationen lernen, sich anpassen und auf Veränderungen reagieren.
Wie man Unsicherheiten bei der Einführung von KI verringert
Meiner Erfahrung nach gibt es einige Entscheidungen, die dazu beitragen, solidere Voraussetzungen für eine nachhaltige Einführung von KI zu schaffen. Dabei handelt es sich nicht um allgemeingültige Rezepte, sondern um praktische Grundsätze, die als Ausgangspunkt dienen können.
1. Beginnen Sie mit klareren und strukturierteren Arbeitsabläufen.
Ich halte es für sinnvoll, die Einführung von KI mit klareren oder strukturierteren Aufgaben zu beginnen, anstatt mit hochkomplexen Aufgaben.
Der Grund dafür ist einfach: Diese Art von Arbeit ist deterministischer. Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge sind leichter zu verstehen, wodurch Menschen besser nachvollziehen können, was die KI tut, warum sie es tut und wie sie sich in ihre Arbeit einfügt.
Die direkte Einführung von KI in komplexe Arbeitsprozesse (in denen es keine eindeutige richtige Antwort gibt und das Lernen erst mit der Zeit erfolgt) führt tendenziell zu mehr Verwirrung und Reibungen. Mit klareren Arbeitsprozessen zu beginnen, beseitigt das Risiko zwar nicht, macht es aber besser beherrschbar.
2. Definieren Sie ausdrücklich, was “Erfolg” bedeutet.
Ein weiterer häufiger Fehler, den ich beobachte, ist die Einführung von KI-Initiativen, ohne sich zuvor darüber einig zu sein, wie Erfolg eigentlich aussieht.
Meiner Meinung nach lohnt es sich, sich die Zeit zu nehmen, um Folgendes zu klären:
- Welches Problem wir wirklich lösen wollen
- Welche Indikatoren helfen bei der Bewertung der Auswirkungen?
- Wie wir echte Verbesserungen von Nebenwirkungen unterscheiden werden
Wenn diese Kriterien nicht explizit genannt werden, bleibt die Auslegung offen und die Unsicherheit wächst.
3. Begleiten Sie die Menschen, deren Arbeit sich verändert.
Jede Automatisierungsmaßnahme verändert die Arbeit eines Menschen.
Die Entwicklung einer klaren Unterstützungsstrategie hilft den Menschen zu verstehen:
- Was sich in ihrer Rolle verändert
- Was wird nun von ihnen erwartet?
- Welche Art von Unterstützung werden sie benötigen, um sich anzupassen und zu lernen?
Bei dieser Art der Begleitung geht es nicht darum, Unbehagen vollständig zu beseitigen, sondern Bedingungen zu schaffen, unter denen Menschen mit größerer Klarheit und Zuversicht handeln können.
4. Betrachten Sie die Einführung als einen fortlaufenden Prozess und nicht als eine abgeschlossene Lösung.
Schließlich halte ich es für einen Fehler, die Einführung von KI von Anfang an als einmalige Transformation zu betrachten.
Es ist sinnvoller, zu experimentieren, zu beobachten, was in den ersten Wochen passiert, sowohl die technischen als auch die organisatorischen Auswirkungen zu überprüfen und auf der Grundlage der gewonnenen Erkenntnisse Anpassungen vorzunehmen. Dieser iterative Ansatz unterstreicht die Vorstellung, dass die Einführung von KI ein fortlaufender Prozess ist und kein einmaliges Ereignis.
Eine abschließende Anmerkung zu Anreizen
Eine letzte erwähnenswerte Überlegung betrifft die Rolle von Anreizen.
Selbst wenn Organisationen wohlüberlegte Maßnahmen ergreifen, um Unsicherheiten zu reduzieren (angefangen bei klareren Arbeitsabläufen, einer expliziten Definition von Erfolg, der Begleitung der Mitarbeiter und Iterationen), können die Ergebnisse dennoch hinter den Erwartungen zurückbleiben, wenn die Anreize nicht richtig ausgerichtet sind.
Unter Druck neigen Menschen dazu, sich so zu verhalten, wie es belohnt, gemessen oder bestraft wird. In der Praxis prägen diese Signale die ungeschriebenen Regeln des Systems (das, was Menschen glauben, dass von ihnen erwartet wird). Mit anderen Worten: Sie prägen die Unternehmenskultur.
Aus dieser Perspektive betrachtet, Die Einführung von KI wird unweigerlich zu einer kulturellen Herausforderung.. In diesem Sinne ähnelt es stark der Herausforderung, vor der viele Organisationen standen, als sie agile-Arbeitsweisen einführten: Es wurden neue Praktiken und Narrative eingeführt, aber bestehende Anreize und Erwartungen führten oft zu einem Verhalten in eine andere Richtung.
Meiner Meinung nach entscheidet sich dort der wahre Erfolg.
Dies ist ein Thema, das einer eingehenderen Untersuchung bedarf und das ich in einem zukünftigen Artikel behandeln möchte.
