Manchmal sagen zwei Sätze mehr über den Zustand der KI-Debatte aus als alles, was sonst dazu geschrieben wird. Der erste stammt von Euan Blair, Gründer des Weiterbildungsunternehmens Multiverse und Sohn des ehemaligen britischen Premierministers.
Top-down-Initiativen von Vorständen sind bei KI so gut wie nie erfolgreich.
Der zweite ist von Sam Altman, dem CEO von OpenAI. Er hat im Rahmen der Diskussion um Sicherheit und „Unsteuerbarkeit“ von KI etwas gesagt , das eher wie eine Warnung an Vorstände klingt als wie das Bekenntnis eines Tech-CEOs:
Wenn andere sagen: weißt du, weil wir mit diesem Land oder jenem Unternehmen im Wettlauf stehen, müssen wir vielleicht einige Risiken eingehen. Ich finde, genau das sollten wir nicht tun.
Das alte Spannungsfeld
Blair beschreibt, was in den Unternehmen tatsächlich passiert, wenn KI eingeführt werden soll. Altman beschreibt die Dynamik, in die Vorstände geraten, wenn sie bei dieser Einführung bloß nicht zu spät kommen wollen. Zusammen ergeben die beiden Perspektiven ein Bild, das viele, die gerade an KI-Strategien arbeiten, aus ihrem eigenen Haus kennen dürften.
Wenn eine Geschäftsführung entscheidet, dass KI im Unternehmen ankommen soll, wird häufig genau das getan, was Euan Blair kritisiert: Man verabschiedet eine Strategie und benennt Verantwortliche, stellt Budget bereit und geht dann davon aus, dass die Organisation sich nun in Bewegung setzt.
Wir wissen ja, wie schwierig dieses „nun macht mal“ dann oft wird…
Der Grund dafür ist selten Verweigerung. Denn dieser Widerstand liefert wichtige Beobachtungen. Rund um die neue Strategie hat sich strukturell wenig verändert,
- die alten Anreizsysteme gelten weiter,
- die Prozesse laufen wie gewohnt und
- wer sich in der neuen Technologie weiterbilden möchte, muss sich das entweder selbst organisieren oder in seiner ohnehin schon vollen Woche nebenbei unterbringen.
Wer in dieser Situation weiter an seinen bisherigen Aufgaben festhält und KI nur da einsetzt, wo es keine Rückfragen provoziert, handelt nicht falsch, sondern rational.
Blair benennt einen Punkt, den wir im KI Rausch leider zu wenig hören „Wir haben zu viel in die Technologie investiert und zu wenig in die Menschen, die sie nutzen.“
Das ist keine Sozialromantik und es geht auch nicht um „mitnehmen“, sondern es legt den Finger in die Wunde vieler KI- Transformationen:
KI-Initiativen geraten in schweres Fahrwasser, wenn sich Technologieausgaben leichter rechtfertigen lassen als Investitionen in Prozesse, Weiterbildung und Führungsentwicklung.
Die Angst zu spät zu kommen
Wenn Altman vor der Versuchung warnt, sich vom Tempo der Konkurrenz zu Entscheidungen drängen zu lassen, dann spricht er zwar über die KI-Branche selbst, aber diese Warnung trifft auf alle zu, die gerade an ihrer KI-Strategie arbeiten.
Niemand will der letzte sein, der auf den Zug aufspringt, und wer heute nichts entscheidet, muss in ein paar Jahren erklären, warum er nichts unternommen hat. Es entsteht dann eine Beschlussdynamik, mit der kein professionelles Transformationsprojekt in der Umsetzung Schritt halten kann. Auf der Beschlussebene wird Tempo gemacht, es wird entschieden, kommuniziert und Handlungsfähigkeit demonstriert. Auf der Umsetzungsebene bleibt vielerorts eine große Leere, gefüllt vor allem mit der Hoffnung, dass die Organisation es schon irgendwie hinbekommt.
Struktur vor Tempo
Wer aus der Abwärtsspirale mit hoher Beschlussdynamik und sinkender Umsetzungsgeschwindigkeit aussteigt, stellt u.a. diese Fragen am Beginn der Transformation:
- Wer entscheidet wo über welchen KI Einsatz?
- Ist es ein zentrales oder dezentrales Vorgehen?
- Arbeiten wir gemeinschaftlich oder eher autonom?
- Machen wir eine schleichende Einführung oder nutzen wir den Effekt des big bang?
- Welche Prozesse würden verändert, wenn KI in sie eingreift? Wie sind wir auf die Rückkopplungen dieser Eingriffe vorbereitet?
- Welche Anreize gelten für Mitarbeitende, die Zeit in Weiterbildung für wertschöpfende KI Anwendung investieren?
- Welche Governance stellt sicher, dass die Entscheidungen dort getroffen werden, wo die Konsequenzen später auch verantwortet werden müssen?
Das sind Fragen, die anfangs Zeit brauchen, aber sie ersparen später die aufwendige und teure Korrektur einer Strategie, die auf dem Papier schnell existiert und in der Praxis langsam oder niemals ankommt.
Es gilt das Prinzip jeder wirksamen Veränderung:
Struktur kommt vor Psyche und vor Tempo.
Erfolgreiche Veränderung in dynamischen Zeiten
Wie sich ein solches Vorgehen planen und führen lässt, haben Jens Eschenbächer und ich in unserem gerade erschienenen Buch beschrieben: Wirksames Change-Management. Erfolgreiche Veränderung in dynamischen Zeiten.
Es richtet sich an Führungskräfte und Change-Verantwortliche, die weniger an schnellen Rezepten interessiert sind als an einer verlässlichen Systematik, mit der sich Veränderung auch dann noch steuern lässt, wenn die Rahmenbedingungen instabil sind. KI ist dafür ein gutes Beispiel, aber bei weitem nicht das einzige.
Mal kurz den Lotsen dazu holen
In anspruchsvollen Veränderungssituationen hilft kein Standard, sondern ein präziser Blick auf die konkrete Situation ihres Change Projektes. Als Lotse unterstütze ich Sie dabei, Ihr Unternehmen sicher durch dynamische Phasen zu führen.
Tatsächlich werden häufig die Fachabteilungen wie IT und GRC mit der Umsetzung und Einführung alleine gelassen. Die Herausforderungen sind dabei viellerlei: Schiere Menge des Angebots.
Es gibt nicht „die“ KI. Jeder Anbieter agiert anders – vieles wird schleichend in schon bestehende Software über einen neuen Knopf eingeführt. Die Fachabteilungen sind da schlicht überfordert sich jeden Use-Case im Detail anzuschauen – und bis dahin ein klares Nutzungsverbot für diese neue Funktion auszusprechen.
Große KI Anbieter arbeiten wie Drogendealer – der Beschleunigungs-Effekt der heutigen Systeme ist eindeutig gegeben und somit kann ein echter Boost und Mehrwert generiert werden – allerdings wird das nun auch so immer mehr vom Anbieter eingepreist. Aktuelle Kostenregelungen sind wage und werden häufig geändert: Anbieter testen regelmässig den Markt ob sie Preiserhöhungen durchsetzen können – nehmen sie schnell wieder zurück,teilen sie neu auf, etc.
Also selbst wenn das Management eine gute Struktur und Nutzung organisiert hat, kann diese 2 Monate später in Frage gestellt sein, da sich die Kosten von wenigen 100 EUR pro UseCase auf mehrere 1000 EUR pro Monat vervielfachen.
Abgesehen von diesem Hickhack in der Integration – Meine persönlich größte Sorge ist die rassante Abgewöhnung vom eigenen Denken. Wenn die KI für nahezu jedes Problem scheinbar mühelos 7 Lösungswege bereithält…. was macht der Mitarbeiter dann noch außer einer dieser Wege – womöglich unhinterfragt – abzuspulen? Zusätzlich: Wie bilden wir die zukünftigen neuen Fachkräfte aus, wenn allumfassendes Fachwissen jederzeit und überall verfügbar ist? Müsste KI Weiterbildung – häufig eingelöst durch „besser Prompten lernen“ mehr umfassen ? Kreativer UND Kritischer Umgang mit KI ? Was ein Ansatz sein könnte: Selbst eigene KI Modelle entwickeln und hosten. Also schon antrainierte LLMs mit speziellem Firmenwissen weiter trainieren aber in encapsulated Umgebungen. Somit wäre man sicher einen Ticken lansgamer aber unabhängiger von den großen Anbieter und den Risikien mit denen diese kommen.
Danke für diesen Blick eines Praktikers, lieber Ansgar.
Der Vergleich mit dem Drogendealer passt -leider- ganz gut….