KI-Nutzung in Organisationen: einige Taktiken

• Jüngste Umfragen zeigen, dass viele Wissensarbeiter KI bereits bei der Arbeit nutzen
  • Januar-Umfrage in Dänemark: 65 % der Marketer, 64 % der Journalisten, 30 % der Juristen usw. nutzen KI
  • August-Umfrage unter US-Arbeitnehmern: Rund ein Drittel nutzt generative KI
  • Das am häufigsten genutzte Tool ist ChatGPT, gefolgt von Google Gemini
• Auf individueller Ebene ist der Produktivitätsgewinn durch KI bereits belegt
  • Mit GPT-4 erledigten Berater 18 Aufgaben 25 % schneller
  • Mit GitHub Copilot stieg die Produktivität beim Programmieren um 26 %
  • In einer dänischen Umfrage gaben die Befragten an, dass KI 41 % ihrer Arbeit halbiert habe
• Spricht man jedoch mit Führungskräften und Managern, sagen sie oft, dass es außerhalb einiger eng begrenzter erlaubter Anwendungsfälle kaum KI-Nutzung und kaum Produktivitätsgewinne gibt
  • Das liegt an mehreren Gründen, warum individuelle Leistungssteigerungen nicht zu organisatorischer Leistung führen
• Um auf Organisationsebene Ergebnisse zu erzielen, ist eigene KI-bezogene F&E zur Nutzung zwingend erforderlich
  • Man sollte sich nicht auf generische Ansätze von Beratungen oder Anbietern von Enterprise-Software verlassen
  • Niemand kann einer Organisation genau sagen, wie sie KI für sich nutzen sollte
  • Selbst große KI-Unternehmen veröffentlichen Modelle, ohne genau zu wissen, wofür sie sich am besten eignen
  • Entscheidend ist, als Erster Nutzungsmuster zu finden, die zur eigenen Situation passen
• F&E zur KI-Nutzung sollte sowohl die Crowd einzelner Mitarbeiter als auch ein dediziertes Forschungsteam (Lab) einsetzen
  • Crowd: KI vor Ort zur Problemlösung anwenden und dabei Know-how aufbauen
  • Lab: Ideen aus der Crowd produktisieren und neue Nutzungsszenarien erkunden

Taktiken für die Crowd

• Nach dem Konzept der Nutzerinnovation von Professor Eric von Hippel entstehen viele wichtige Innovationen nicht in zentralen F&E-Laboren, sondern dadurch, dass reale Nutzer an Produkten herumprobieren, um ihre eigenen Probleme zu lösen
• Fachleute können den Nutzen von KI durch Versuch und Irrtum leicht bewerten, Außenstehende jedoch nicht.
• Aus Umfragen und Gesprächen geht hervor, dass Menschen mit KI experimentieren und sie als sehr nützlich empfinden, dies ihrem Arbeitgeber aber nicht mitteilen. In fast jeder Organisation gibt es "geheime Cyborgs", die KI nutzen, ohne darüber zu sprechen.
• Warum geheime Cyborgs entstehen
  • aus Angst vor Strafen für unangemessene KI-Nutzung
  • weil sie glauben, nach einem Bekenntnis zur KI-Nutzung weniger respektiert zu werden
  • weil sie befürchten, dass sie selbst oder Kollegen entlassen werden, wenn KI Teile ihrer Arbeit übernimmt
  • weil sie nicht erwarten, für offengelegte KI-Nutzung belohnt zu werden
  • weil Produktivitätssteigerungen zu der Erwartung führen könnten, noch mehr Arbeit zu übernehmen
  • weil es keinen Weg gibt, die Nutzung von KI zu teilen
• Wie man Hilfe von geheimen Cyborgs bekommt
  • Angst verringern: Statt abstrakter KI-Ethikschulungen oder abschreckender Richtlinien einen "klaren Rahmen für erlaubte Experimente" vorgeben
  • Mit Belohnungssystemen verknüpfen: Anreize dafür schaffen, KI-Nutzung offenzulegen. Für große Produktivitätsgewinne Bargeldprämien in Höhe mehrerer Monatsgehälter, Beförderungen, Homeoffice usw. anbieten
  • Positive Nutzung vorleben: Die Geschäftsleitung sollte öffentlich teilen, wie sie KI nutzt. Manager sollten Mitarbeiter ermutigen, KI zur Problemlösung einzusetzen
  • Möglichkeiten zum Austausch schaffen: Hackathons, Prompt-Sharing-Sessions usw. veranstalten. Menschen mit KI-Talent finden und Communities aufbauen, in denen sie Gelerntes teilen können
  • Tools und Schulungen bereitstellen: Direktzugang zu den neuesten Modellen geben und Schulungen zur Nutzung von KI anbieten
• Man muss Raum für KI-Innovationstalente innerhalb der Organisation schaffen. Die Crowd kann helfen, aber auch das Lab als fokussierte Innovationsinstanz hat eine Rolle.

Taktiken für das Lab

• Verteilte Innovation ist wichtig, aber es gibt auch eine Rolle für zentralisierte Anstrengungen bei der KI-bezogenen F&E innerhalb der Organisation.
• Das Lab sollte aus einer Kombination von Fachexperten sowie technischen und nichttechnischen Mitarbeitenden bestehen.
• Forscher lassen sich aus der Crowd gewinnen. Das Lab kann aus engagierten Talenten aufgebaut werden, die herausfinden, wie man KI nutzt, und dies mit dem Unternehmen teilen
• Das Lab sollte sich stärker auf das Bauen als auf Analyse oder abstrakte Strategien konzentrieren. Es sollte Folgendes bauen:
  • KI-Benchmarks für die Organisation entwickeln: herausfinden, welches KI-System im realen Arbeitskontext des Unternehmens am besten schreibt, mit Finanzdaten umgehen kann, juristische Dokumente gut liest usw.
  • Funktionierende Prompts und Tools bauen: Ideen aus der Crowd in Produkte überführen und wiederholt testen. In der Organisation ausrollen und Ergebnisse messen
  • Dinge bauen, die noch nicht funktionieren: ausprobieren, wie es aussähe, wenn KI-Agenten alle Aufgaben in zentralen Geschäftsprozessen erledigten, und die Punkte identifizieren, an denen es scheitert. Wenn neue Modelle erscheinen, sie an Prototypen anschließen und prüfen, ob es besser wird
  • Magische und provokative Dinge bauen: Für Menschen, die noch keinen Bezug zu KI haben, erstaunliche oder schockierende Demonstrationen dessen zeigen, was mit KI möglich ist. Versuchen, mit KI möglichst Unmögliches zu tun, die Ergebnisse der neuesten Tools vorführen und Aufmerksamkeit erzeugen
• Die Crowd innoviert, und das Lab baut und testet. Erfolgreiche interne F&E braucht beides.

Das ist erst der Anfang

• Wenn sich KI-Fähigkeiten langfristig weiterentwickeln, wird Innovation allein nicht ausreichen; dann braucht es Führung, die KI mitdenkt.
• Organisationen wurden rund um die Grenzen und Vorteile menschlicher Intelligenz aufgebaut.
• Nun muss man Wege finden, über Jahrzehnte entwickelte Prozesse und Organisationsstrukturen unter Berücksichtigung der eigentümlichen "Intelligenz" von KI neu zu gestalten.
• Das geht über F&E hinaus und verlangt, Organisationsstruktur und -ziele sowie die Rollen von Menschen und Maschinen in künftigen Organisationen mitzudenken.
• Doch selbst das ist womöglich nicht radikal genug
• Das explizite Ziel von KI-Laboren ist es, KI zu bauen, die Menschen bei allen intellektuellen Arbeiten übertrifft
• Es wird versprochen, dass schon bald agentische KI kommen wird, die autonom planen und handeln kann
• Wie die Roadmap von OpenAI zeigt, glaubt man an die Möglichkeit, KI zu erschaffen, die die Arbeit von Organisationen übernimmt. All das muss nicht eintreten, aber selbst wenn nur ein Teil davon Realität wird, werden Organisationen tiefgreifendere Veränderungen erleben, als wir sie uns heute vorstellen können
• Die beste Strategie für Unternehmen, mit dieser Unsicherheit umzugehen, ist, selbst damit zu beginnen, diese neue Welt zu erkunden