„Wir haben ein Intranet und keiner macht mit!“

21.06.2016

In der letzten Woche hatte ich mit einem Kunden eine Diskussion – oder es war eher eine Reflexion – zum richtigen Weg bei der Aufstellung eines Wissensmanagement-Konzepts. Das Problem bestand darin, eine Wissensmanagement-Strategie zu entwickeln, also ein Framework, unter dem alle Wissensaktivitäten und -maßnahmen laufen.

Der Kunde hat den folgenden Ansatz verfolgt:

Der erste Schritt war die Durchführung einer Ist-Bestandsaufnahme mit den Fragestellungen:

Welche Tools gibt es im Wissensmanagement überhaupt?
Welche Tools davon setzen wir in unserem Unternehmen bereits ein?

Das heißt, es wurden zunächst alle möglichen Wissensmanagement-Methoden und -werkzeuge aus der Theorie in einer Gruppenarbeit aufgelistet. Anschließend wird bewertet, welches Werkzeug noch nicht um Unternehmen angewendet wird und welches Werkzeug zum Unternehmen am besten passt. Dieses soll dann unternehmensweit in alle Bereiche als Pilotwerkzeug ausgerollt werden.

Mit dieser Vorgehensweise haben wir den klassischen Fall geschaffen, dass ein Intranet für alle Unternehmensbereiche ausgerollt wird und dieses letztendlich wieder nicht genutzt ist.

Warum ist das so und was passt an diesem Ansatz nicht?

Jeder Bereich hat andere Anforderungen. Die Arbeitswelten der Mitarbeiter unterscheiden sich teilweise sehr. Wenn nun ein Tool für alle ausgerollt wird, werden jedoch die unterschiedlichen Anforderungen nicht berücksichtigt. Letztendlich soll ein Werkzeug ein Mittel zum Zweck sein, ein bestimmtes Problem zu lösen. Erst dann wird auch seitens der Mitarbeiter der Nutzen erkannt.

Wie kann man hier nachhaltiger vorgehen?

Ich empfehle immer zuerst einen bestimmten Unternehmensbereich oder einen Geschäftsprozess zu definieren, in die bestimmten Probleme durch einen verbesserten Umgang mit Wissen gelöst werden sollen.

Anschließend wird das kritische Wissen bestimmt, dass zur Erreichung der Bereichsziele oder zu Ausführung des Geschäftsprozesses unbedingt notwendig ist. Hierdurch gewinnen alle Beteiligen einen klaren Überblick über die kritischen Wissensfelder. Kritische Wissensfelder können sein: Prozesse, Kunden, Lieferanten, Unternehmensumfeld, Technologie, Fachwissen – dies kommt ganz auf den Unternehmensbereich oder Geschäftsprozess an. Und hier wird der erste Schritt vorgenommen, die spezifischen Anforderungen zu klären.

Der nächste Schritt besteht nun in der Stärken-/Schwächen-Analyse, wie mit diesem kritischen Wissen umgegangen wird. Wie wird zum Beispiel im Bereich „Kundenwissen“ Wissen erworben, gespeichert, verteilt und genutzt? Ist dies gut oder haben wir hier Lücken? Die Soll-Ist-Analyse hat als Grundlage also nicht ein bestimmtes Tool, sondern basiert auf den Anforderungen des Unternehmensbereichs.

Wenn die Stärken und Schwächen und somit die vorhandenen Probleme erkannt sind, kann ein bestimmtes Werkzeug zur Lösung genau dieser Probleme gesucht werden. Dann kann etwa das Intranet und die notwendigen Funktionen gezielt darauf aufgebaut werden. Das implementierte Werkzeug – oder hier das Intranet – steht in einem Kontext, bildet die Arbeitswelt (Prozesse, Tätigkeiten) der Mitarbeiter ab und wird somit mit einem direkten Nutzen verknüpft.

Fazit:

Nicht das Werkzeug ist die Basis aller Überlegungen, sondern die jeweiligen Anforderungen aus der Arbeitswelt – also der Kontext – der Mitarbeiter. Erst dann kann der Nutzen eines Intranets erkannt werden und die Mitarbeiter machen mit.

Die Integration von generativer Künstlicher Intelligenz in Unternehmen stellt eine der wichtigsten technologischen Herausforderungen unserer Zeit dar. Generative KI-Tools wie ChatGPT oder Microsoft Co-Pilot sind gekommen, um zu bleiben. Viele Unternehmen setzen KI-Tools und -Technologien in ihren Geschäfts- oder Arbeitsprozessen ein oder planen deren Einsatz. Die aktuelle Deloitte Studie „State of GenAI in the Enterprise“ (Q1/2024) besagt, dass 31 % der befragten Führungskräfte eine grundlegende Veränderung in weniger als einem Jahr durch den Einsatz von generativer KI erwarten, ungefähr 48 % erwarten dies in ein bis drei Jahren

Identifikation geeigneter Anwendungsfälle

Die Identifikation geeigneter Anwendungsfälle ist das A und O für den erfolgreichen Einsatz von generativer KI in Unternehmen. Ein grundlegendes Verständnis dafür, was KI-Modelle leisten können und wie sie in bestehende Systeme integriert werden kann, ist entscheidend. Unternehmen müssen ihre spezifischen Bedürfnisse und Herausforderungen analysieren, um Bereiche zu identifizieren, in denen KI einen Mehrwert bieten kann. Dies erfordert nicht nur technisches Know-how, sondern auch ein tiefes Verständnis der Geschäftsprozesse und der Branche.

Der Prozess der Identifikation geeigneter Anwendungsfälle umfasst die Bewertung der Datenverfügbarkeit, Datensicherheit, die Klärung der zu lösende Probleme und das Verständnis der möglichen Auswirkungen beim Einsatz von solchen Tools.

Phase des Proof of Concept

Viele Unternehmen befinden sich derzeit in der Phase des ‚Proof of Concept‘. In dieser Phase geht es darum, die Machbarkeit und den Wert von KI-Projekten in einem kontrollierten Umfeld zu testen. In dieser Phase werden oft kleinere, risikoärmere Projekte durchgeführt, um das Potenzial der Technologie zu demonstrieren und ein Verständnis für die erforderlichen Ressourcen und Kompetenzen zu entwickeln.

Unternehmen sollten KI-Verantwortliche in der Organisation benennen, um eine zentrale Anlaufstelle für alle KI-bezogenen Aktivitäten und Fragen zu bieten.

Erwarteter Nutzen: Arbeitsproduktivität, höhere Erträge, bessere Planung/Vorhersage

Unternehmen erwarten von der Integration von KI vor allem eine Steigerung der Arbeitsproduktivität, höhere Erträge und eine verbesserte Planungs- und Vorhersagefähigkeit. Generative KI-Tools als digitale Assistenten ermöglichen die Automatisierung von routinemäßigen und zeitintensiven Aufgaben. Somit können Mitarbeiter sich auf komplexere und wertschöpfende Tätigkeiten konzentrieren.

Zudem ermöglichen KI-Tools, große Datenmengen schnell zu analysieren und zu interpretieren. Generative KI kann Muster und Trends erkennen, die für menschliche Analysten schwierig zu identifizieren wären. So können Unternehmen wertvolle Einblicke gewinnen, die zu einer verbesserten strategischen Planung, Risikobewertung und letztendlich zu einer fundierteren Entscheidungsfindung führen.

Allerdings ist es wichtig, bei der Implementierung von generativer KI auch die Governance, die Einhaltung von Vorschriften und ethische Überlegungen zu berücksichtigen. Während diese Tools das Potential haben, Effizienz und Produktivität zu steigern, müssen Unternehmen sicherstellen, dass die Verwendung von KI mit den geltenden Datenschutzbestimmungen übereinstimmt und dass die Ergebnisse vertrauenswürdig und frei von Voreingenommenheit sind.

Es sollten klare Richtlinie und Best Practices zum Umgang mit Daten unter Berücksichtigung der DSGVO bei der Nutzung generativer KI-Tools aufstellen:

Wie sind persönliche und Unternehmensdaten geschützt?
Wie sind persönliche Daten geschützt?
Was passiert mit den eingegebenen Daten im KI-Tool?
Wer kann darauf zugreifen? Wo steht der Server?

Unternehmen stehen in der Verantwortung, eine ethische Debatte anzuregen, welche Auswirkungen KI auf die Mitarbeitenden und Gesellschaft haben kann. KI-Tools sollten die Arbeitsbedingungen verbessern und nicht zu einer ungerechtfertigten Überwachung oder zu einem Ersatz von Arbeitskräften ohne angemessene Umschulungs- oder Weiterbildungsangebote führen. KI-gestützte Entscheidungsprozesse im Personalwesen, wie bei der Einstellung oder Beförderung, sollten frei von Voreingenommenheit sein und Chancengleichheit fördern.

Der Einsatz von KI sollte in einer Weise erfolgen, die nachhaltig ist und langfristige Vorteile für das Unternehmen, seine Mitarbeiter und die Gesellschaft insgesamt bietet.

Generell gilt:
Generative KI-Tools sind als digitale Assistenten zu betrachten und zu bewerten. Sie fördern Kreativität, Problemlösung und erhöhen unsere Produktivität, in dem wir Aufgaben automatisieren und so Zeit sparen. KI-Tools sollen menschliche Entscheidungen ergänzen, aber nicht ersetzen. Die endgültige Entscheidungsmacht, Kontrolle und Verantwortung liegen beim Menschen.

Bewertung der aktuellen KI-Kenntnisse und -Fähigkeiten der Mitarbeiter

Ein wesentliches Hindernis für den Einsatz von KI in Unternehmen ist der Mangel an Fachkenntnissen. Um tatsächlich innovativ zu sein und wettbewerbsfähig zu bleiben, brauchen Unternehmen mehr als nur KI-Technologie. Sie müssen sich auch darum kümmern, gezielt digitale Fähigkeiten und Kompetenzen zu entwickeln. Dafür benötigen Unternehmen zuerst einen Einblick in die KI-Fähigkeiten ihrer Teams. Sobald sie deren Stärken und Schwächen kennen, können sie ein Weiterbildungsprogramm entwickeln, das die Lücken schließt und den Mitarbeitern die Fähigkeiten vermittelt, die sie benötigen, um KI-Tools effektiv einzusetzen. KI-Experten auf dem Markt zu finden, ist ein Glücksspiel. Unternehmen, die KI-Talente aus ihrem vorhandenen Personalbestand entwickeln, bauen genau die KI-Fähigkeiten auf, die sie benötigen.

Mitarbeitende sollten befähigt werden, mit KI-Tools umzugehen und handlungssicher zu werden. Sie sollten die Herausforderungen im Umgang kennen wie Halluzination der KI, mögliche Bias-Effekte Datenschutz, Datensicherheit und Urheberrecht kennen und wissen, wie man mit diesen Herausforderungen umgeht.

Hier einige Do’s and Don’ts im Umgang mit generativen KI-Tools

Vermeiden Sie die Weitergabe von persönlichen, vertraulichen oder sensiblen Informationen.
Laden Sie keine Unternehmensdokumente mit kritischen und vertraulichen Informationen in das KI-Tool hoch. Nutzen Sie bei der Verwendung von KI-Tools keine Unternehmensdaten.
Geben Sie Quellen an bei Informationen für Forschung oder Veröffentlichungen
Halten Sie die Erwartungen: Verstehen Sie die Grenzen und Risiken von KI
Überprüfen Sie die Ergebnisse (Outputs), die von generativen KI-Tools ausgegeben werden: verwenden Sie nicht einfach die Antworten für Ihre Arbeit, ohne die Fakten zu überprüfen.
Etablieren Sie klare Richtlinien für die Verwendung von KI, die den ethischen Grundsätzen Ihres Unternehmens entsprechen.

Skillset for GenAI readyness

Ein Skillset für GenAI Readiness bezieht sich auf die Fähigkeiten und Kenntnisse, die Einzelpersonen oder Organisationen benötigen, um generative KI-Technologien effektiv zu nutzen, die Potenziale generativer KI voll auszuschöpfen und wettbewerbsfähig zu bleiben. Dazu gehören sowohl technische als auch nicht-technische Kompetenzen:

Zentral ist das Erlernen, wie man qualitativ hochwertige Eingaben (Prompts) erstellt, um mit der KI zielführend zu kommunizieren. Investieren Sie in das Erlernen von Prompt-Techniken und Frameworks. Oft wird dies unterschätzt und man erhält Ergebnisse mit den KI-Tools, die nur begrenzt verwendet werden können. Mit bestimmten Prompt-Techniken lassen sich die Potentiale der KI voll ausschöpfen. Prompt-Engineering – also die Fähigkeit, effektive Prompts zu gestalten – ist eine spezielle technische Kompetenz, die für die Interaktion mit KI-Systemen von hoher Bedeutung ist.

Ergänzend dazu ist eine gewisse Datenkompetenz unabdingbar. Sie umfasst die Fähigkeiten im Umgang mit Daten, einschließlich deren Analyse, Bereinigung und Verarbeitung, sowie ein Verständnis für Datenstrukturen und -management.

Darüber hinaus gehört die Problemlösungskompetenz dazu, also die Fähigkeit, Probleme zu identifizieren, die mit generativer KI gelöst werden können, und kreative Lösungen zu entwickeln. Kritisches Denken und analytische Fähigkeiten sind unerlässlich, um KI-Ergebnisse zu beurteilen und ihre Qualität und Verlässlichkeit zu gewährleisten. Kreativität und Innovationsfähigkeit eröffnen die Möglichkeit, KI-Werkzeuge für neue, innovative Anwendungen zu nutzen.

Change-Management-Fähigkeiten sind ebenfalls Teil des geforderten Skillsets, um organisatorische Veränderungen, die durch KI hervorgerufen werden, zu steuern und Teams durch Transformationsprozesse zu führen. Persönliche Resilienz spielt eine wichtige Rolle im Umgang mit den dynamischen Veränderungen in der digitalen Arbeitswelt, um Stress und Burnout vorzubeugen.

Nachhaltige Einführung von generativer KI Schritt-für-Schritt in Unternehmen

Eine nachhaltige Integration generativer Künstlicher Intelligenz (KI) in Unternehmen erfordert eine gut durchdachte Strategie, die Technologie, Menschen und Prozesse einbezieht. Hier ist eine praktische Schritt-für-Schritt-Anleitung:

Schritt 1: Bewertung der Ist-Situation

Analysieren Sie die aktuellen Arbeitsabläufe, um Bereiche zu identifizieren, die von KI profitieren könnten. Führen Sie eine Kompetenzanalyse Ihrer Mitarbeiter durch, um das vorhandene Wissen über KI zu ermitteln.

Schritt 2: Strategische Planung

Definieren Sie klare Ziele für die Integration von KI in Ihr Unternehmen. Entwickeln Sie eine KI-Strategie, die mit Ihren Geschäftszielen und Werten übereinstimmt. Erstellen Sie einen realistischen Zeitplan für die Implementierung.

Schritt 3: Auswahl der Werkzeuge

Wählen Sie passende KI-Tools und Plattformen aus, die sich in Ihre bestehenden Systeme integrieren lassen, oder kreieren Sie mit bestehenden KI-Modelle Ihre eigenen Tools wie ein spezielles Unternehmens-GPT.

Schritt 4: Risikobewertung und Compliance

Bewerten Sie die Risiken im Zusammenhang mit Datenschutz, Sicherheit und ethischen Fragen. Stellen Sie sicher, dass die Nutzung von KI-Tools mit geltenden Datenschutzgesetzen konform geht.

Schritt 5: Pilotprojekt

Starten Sie mit einem Pilotprojekt in einem überschaubaren Rahmen, um erste Erfahrungen zu sammeln. Messen Sie die Leistung und den Einfluss der KI anhand vorher festgelegter KPIs.

Schritt 6: Mitarbeiterentwicklung

Schulen Sie Ihre Mitarbeiter im Umgang mit den neuen KI-Tools. Fördern Sie das Verständnis für die Potenziale und Grenzen der KI. Unterstützen Sie den Aufbau von KI-Kompetenzen durch gezielte Weiterbildungsmaßnahmen.

Schritt 7: Change Management

Kommunizieren Sie offen und transparent die Veränderungen und den erwarteten Nutzen. Binden Sie Mitarbeiter frühzeitig in den Prozess ein und sammeln Sie regelmäßig Feedback.

Schritt 8: Skalierung

Nach erfolgreicher Pilotphase, skalieren Sie die Nutzung der KI auf weitere Geschäftsbereiche. Passen Sie Prozesse an und integrieren Sie KI tiefgreifender in die Arbeitsabläufe. Implementieren Sie ein kontinuierliches Monitoring. Investieren Sie in die fortlaufende Verbesserung der KI-Tools und -Fähigkeiten.

Fazit

Für Unternehmen, die in einem zunehmend digitalisierten Markt wettbewerbsfähig bleiben möchten, Investitionen in KI-Technologien und das Integrieren von KI-Tools in die Geschäfts- und Arbeitsprozesse unerlässlich sind. Noch wichtiger ist jedoch die Investition in die digitalen Fähigkeiten und das Verständnis ihrer Mitarbeiter bezüglich dieser innovativen Werkzeuge.

Der Schlüssel zur erfolgreichen Integration von KI liegt nicht allein in der Technologie selbst, sondern auch in der Fähigkeit der Unternehmen, diese Technologien effektiv an ihre spezifischen Bedürfnisse und Prozesse anzupassen. Dabei ist es von großer Bedeutung, passende Anwendungsfälle zu identifizieren, Veränderungsprozesse sorgfältig zu managen und ethische Aspekte im Umgang mit KI zu berücksichtigen.

Generative KI wird unsere Arbeitswelt prägen und neue Wege für Innovation, Effizienzsteigerung und kreative Problemlösung eröffnen. Für Unternehmen bedeutet dies, sich stetig anzupassen und ihre Mitarbeiter kontinuierlich weiterzubilden, um sowohl die Potentiale, die generative KI bietet, vollständig nutzen zu können als auch die Herausforderungen im Umgang zu verstehen.