Die Fähigkeiten der generativen künstlichen Intelligenz (GenAI) sind in der Tat bemerkenswert. Riesige Mengen unstrukturierter Daten lassen sich innerhalb der Zeit analysieren, die ein Mensch braucht, um sich eine Tasse Kaffee zu holen. Und das motiviert Unternehmen, GenAI so schnell wie möglich einzuführen. Doch der Aufbau einer robusten generativen KI-Strategie ist nicht so einfach, wie es auf den ersten Blick erscheint.

Tagsüber spreche ich mit Business-Verantwortlichen über Resilienz, abends praktiziere und lehre ich Yoga. Diese beiden Bereiche scheinen auf den ersten Blick nicht viel miteinander zu tun zu haben, doch das täuscht. Zum einen ist der Aufbau von Resilienz ein stufenweiser Prozess, der täglich viel Disziplin von uns einfordert. Er verlangt außerdem, dass wir uns daran gewöhnen, mit dem Unbequemen und das Kontraintuitiven zu leben.

Ich habe in letzter Zeit viel über das Unbehagen nachgedacht, das entstehen kann, wenn Unternehmen mit Volldampf auf GenAI setzen. Das muss nicht sein. Um GenAI zu verstehen und die Verschwendung von Ressourcen und Zeit zu vermeiden, sollten Führungskräfte folgende drei Widersprüche zur Kenntnis nehmen.

Vorwärts sprinten, und dabei einen Schritt zurück gehen

Business-Verantwortliche würden am liebsten eine GenAI-Strategie entwickeln, die so viele Anwendungsfälle wie möglich abdecken kann - und zwar so schnell wie möglich. Und natürlich können viele Unternehmen ihre Prozesse schneller und übersichtlicher gestalten, indem sie ihren Mitarbeitern Zugang zu dieser Technologie gewähren.

Doch bei aller Eile sollten sie die Grundlagen nicht außer Acht lassen. Denn dazu müssen sie erst ihre Governance- und Betriebsmodelle weiterentwickeln. Um es deutlich zu sagen: Wenden Sie nicht die Modelle von gestern für die Herausforderungen von morgen an. Ohne eine gute KI-Governance wird GenAI Ergebnisse produzieren, die bestenfalls nutzlos sind, schlimmstenfalls aber Schaden anrichten.

Widersprüchlicher Weise kommen laut Untersuchungen von McKinsey stark regulierte Industriesektoren wie die Finanzbranche mit GenAI schneller voran als ihre weniger regulierten Pendants. Diese Branchen sind gesetzlich verpflichtet, die von ihnen genutzten Daten stets im Blick zu haben - woher sie kommen, wie genau oder verrauscht sie sind und ob sie zu Ergebnissen führen, die Schaden anrichten können. Da ihre Daten sauberer sind, sind sie nicht dazu gezwungen, für viel Geld Algorithmen anzupassen, die mit schlechten Daten trainiert wurden.

Voll auf KI setzen, aber den Menschen im Blick behalten

Vorbei sind die Zeiten, in denen ein Roboter, der den Turing-Test bestanden hat, für Schlagzeilen sorgte. Heute machen unsere Maschinen Kunst und finden Heilmittel für Krankheiten. Die Begeisterung ist echt, und sie ist gerechtfertigt. Trotzdem: Schön langsam. Je mehr wir darüber sprechen, was diese leistungsstarken, denkenden Maschinen für uns tun können, desto mehr müssen wir auch über die Menschen sprechen, die sie benutzen.

Es ist verlockend, wahllos Maschinen auf so viele Probleme wie möglich anzusetzen. Denken Sie jedoch lieber zuerst an die Probleme selbst und an die Menschen, die sich tagtäglich mit ihnen befassen müssen. Erstellen Sie eine ganzheitliche, nach Prioritäten geordnete Liste der Herausforderungen, die Sie unternehmensweit zu lösen versuchen, und brechen Sie diese in kleine, lösbare Aufgaben herunter. Mikroerfolge schaffen Dynamik, entwickeln fachbereichsübergreifendes Vertrauen und sorgen für ein besseres Mitarbeitererlebnis.

Um dies zu erreichen, müssen die einzelnen Fachbereiche des Unternehmens besser miteinander reden. Was brauchen sie? Wie können sie es bekommen? Welche Art von Gesprächen ist notwendig, um diese Veränderungen zu erleichtern?

Es liegt in der Verantwortung der Führungskräfte, ihre Mitarbeiter dabei zu unterstützen, Neues auszuprobieren und dabei möglicherweise Fehler zu machen. Während die Mitarbeiter aber lernen, mit der KI umzugehen, sollten sie nicht befürchten, dass die KI sie um ihren Job bringen wird. So schwierig es auch sein mag, diesen Elefanten im Raum zur Kenntnis zu nehmen und gemeinsam mit den Mitarbeitern an einer Lösung zu arbeiten: Es ist ein unabdingbarer Schritt auf dem Weg zu einer langfristigen und resilienten GenAI-Strategie.

Das Neue probieren und zugleich das Alte stärken

Mit GenAI kann jeder Knowledge Worker plötzlich Dinge schneller und intelligenter erledigen, und das erhöht seine Leistung und steigert seine Kreativität.

Es ist zweifellos wichtig, neue Technologien in das Instrumentarium Ihres Unternehmens zu integrieren, aber genauso wichtig ist es, die Werkzeuge zu kennen, die Sie bereits besitzen. Machen Sie eine Bestandsaufnahme aller vorhandenen bzw. ungenutzten Ressourcen wie Softwarelizenzen und Anwendungen. Prüfen Sie, wie sie alle zusammenpassen. Dann überlegen Sie, wie Sie GenAI auf diesen Ressourcen draufsetzen können. Vor allem CFOs werden einen kosteneffektiven, pragmatischen Ansatz zu schätzen wissen.

Menschen zur Arbeit befähigen

In einer Zeit rasanter Innovation ist GenAI ein mächtiges Werkzeug. Aber sie ist nicht mehr als das. Sie kann den Menschen nicht sagen, was sie tun sollen, aber immerhin Empfehlungen artikulieren! Letztlich müssen die Menschen in einem Unternehmen - Manager, Führungskräfte, Vorstände, Direktoren - entscheiden, wie sie diese zunehmend faszinierenden Hightech-Tools am besten einsetzen, um ihr Unternehmen in eine profitablere Zukunft zu führen.

Wann immer ich Mitarbeiter durch massive Veränderungen geführt habe, habe ich die Erfahrung gemacht, dass die Einbeziehung der Menschen in den Prozess unterstreicht, dass wir alle in einem Boot sitzen. Wir sollten unser Ziel nicht aus den Augen verlieren. Das besteht darin, die Arbeit der Menschen aufzuwerten und zu optimieren. Ohne unsere Mitarbeiter sind wir nichts.

Wie ServiceNow generative KI im eigenen Haus einsetzt, erfahren Sie hier.