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Case-Studies und Blogbeiträge von professionellen Interim Managern und Interim Managerinnen

Der Weg zur KI-getriebenen Unternehmensorganisation

Das Beherrschen des Themas „Künstliche Intelligenz" (im Folgenden „KI") gilt als zentraler Erfolgsfaktor, um das langfristige Überleben von Unternehmen zu sichern. Viele Unternehmen beschäftigen sich nach wie vor jedoch nicht oder nur unzureichend mit diesem Thema.

Unabhängig davon, ob KI lediglich als eine Facette des Themas Digitalisierung, oder sogar als eigenständige Stufe der Industriellen Revolution eingeordnet wird (die Meinungen dazu gehen durchaus auseinander), kann festgestellt werden, dass dem Thema berechtigterweise eine immense Wirkmächtigkeit zugesprochen wird.

Alleine durch diese Einordnung wird bereits klar, dass es sich insoweit um ein Thema handelt, das in erster Linie eine Aufgabe der Geschäftsführung bzw. des Vorstands ist. An der Unternehmensspitze, also dort, wo die Unternehmensstrategie definiert und die benötigten Ressourcen zugeordnet werden, muss der „Impact" von KI auf Menschen, Produkte und Geschäftsprozesse antizipiert und unternehmensspezifisch beurteilt werden.

Dabei ist es durchaus hilfreich und gleichzeitig aber auch notwendig, sich von der vermeintlichen Komplexität des Themas nicht abschrecken zu lassen. Griffig formuliert, liegen wesentliche Anwendungsfelder von KI im betrieblichen Kontext im Erkennen von Zusammenhängen oder Mustern in großen Datenmengen (einschließlich Bilddaten). Solche Zusammenhänge, die in Unternehmensdaten bis vor einigen Jahren praktisch nicht zu ermitteln waren, weil die dafür notwendige Technologie schlichtweg nicht verfügbar war, können Unternehmen heute in die Lage versetzen, Wettbewerbsvorteile zu realisieren und so die Marktposition entscheidend zu verbessern.

Auch wenn es mittlerweile erste Ansätze gibt, die Entwicklung und Betrieb von KI-Anwendungen auch dann erlauben, wenn nur geringe Datenmengen zur Verfügung stehen, so bleibt doch festzuhalten, dass die im Unternehmen oftmals noch in „Silos" gespeicherten Daten programm- und abteilungsübergreifend verfüg- und auswertbar gemacht werden müssen, so dass eine mehr oder weniger große Anzahl an strukturierten und unstrukturierten Daten zur KI-basierten Verarbeitung zur Verfügung steht. KI-Anwendungen zeichnen sich dabei u.a. dadurch aus, dass sie sehr gut auch mit unstrukturierten Daten umgehen können. Mögliche Erkenntnisse, die aus solchen Settings resultieren, sind vielfältig; prominente Beispiele sind z.B. vorausschauende Maschinenwartung („Predictive Maintenance") oder der Einsatz digitaler Sprachassistenten.

Welche Möglichkeiten haben Sie nun im Unternehmen, wenn Sie sich aus strategischen Überlegungen heraus als „KI-getriebenes" Unternehmen positionieren wollen? Wie bereits beschrieben, ist die Definition von Strukturen und Prozessen rund um das Management strukturierter und unstrukturierter Unternehmensdaten eine wichtige Voraussetzung. Weitere, oft genannte Erfolgsfaktoren KI-getriebener Unternehmen sind insbesondere:

  • Aufbau und Betrieb technologischer Geschäftsplattformen (intern oder extern; basierend auf Erkenntnissen aus KI-gestützten Datenauswertungen)
  • Neu- oder Weiterentwicklung von Produkten oder Services (basierend auf Erkenntnissen aus KI-gestützten Datenauswertungen)
  • Organisatorische Flexibilität und Agilität
  • Überarbeitung und Automatisierung strategisch bedeutsamer Geschäftsprozesse
  • Weiterbildung der Beschäftigten auf der Basis eines interessengeleiteten bzw. fähigkeitsbasierten Ansatzes
  • Risikobereitschaft und Fehlertoleranz

Auf die Notwendigkeit, insbesondere auch die Unternehmensstrategie KI-basiert auszurichten, wurde bereits hingewiesen. „Tone at the top matters", so dass das Top-Management den Willen zur KI-Ausrichtung unternehmensstrategisch verankern und im Unternehmen entsprechend kommunizieren muss. Diese Unternehmensstrategie setzt dann die Leitplanken für die KI-fokussierte Weiterentwicklung der Organisation. Die skizzierten Erfolgsfaktoren KI-getriebener Unternehmen machen deutlich, dass die KI-fokussierte Weiterentwicklung eines Unternehmens vor allem eines ist: ein umfassendes Change Management-Projekt!

Wie kann dieser so bedeutsame Change im Unternehmen erfolgversprechend umgesetzt werden?

Neben traditionellen Methoden des Change Managements empfehle ich dabei die spezifische Weiterentwicklung etablierter, also in vielen Unternehmen existierender Managementsysteme, z.B. gem. ISO 9001. Einzelne oder auch integrierte Managementsysteme dienen einem wesentlichen Zweck: Sie haben die Aufgabe sicherzustellen, dass die im Unternehmen tätigen Personen arbeitsteilig auf der Basis gemeinsamer Regeln und geteilter Werte die mit dem Unternehmenszweck verbundenen Ziele realisieren. Konstituierende Elemente von Managementsystemen sind insbesondere Leitlinien, Handbücher, und Verfahrensanweisungen. Es erscheint insoweit zielführend, die einzelnen Bausteine eines Managementsystems durch KI-basierte Gestaltungselemente zu ergänzen. Die Nutzung eines Managementsystems zur Unterstützung einer KI-basierten Unternehmenstransformation steht dabei nicht im Widerspruch zur Notwendigkeit einer flexiblen und agilen Organisation.

Insbesondere in den Verfahrensanweisungen, die in vielen Unternehmen z.B. in Form von Prozessmodellen im Intranet abgelegt sind, kann der Einsatz von KI zielorientiert ausgeprägt werden, z.B. durch die Rolle eines „KI-Managers", die bei der Abwicklung von Geschäftsprozessen zur Bearbeitung definierter Prozessschritte entsprechend einbezogen wird. Besonders wirksam ist die Einbindung spezifischer KI-Kompetenz m.E. im Kontext des im Rahmen von Managementsystemen einschlägigen KVP-Prozesses. In einem solchen Prozess, in dem interdisziplinär zusammengesetzte Teams durch die ständige Verbesserung von Prozessen, Produkten und Services die Optimierung der Wettbewerbsposition eines Unternehmens anstreben, kann die durch einen KI-Manager einzubringende neue Perspektive interessante und wichtige Impulse setzen. Wichtig dabei ist, die Aufgabe eines KI-Manager im Unternehmen nicht als technische Rolle zu begreifen. Vielmehr handelt es sich um eine primär betriebswirtschaftlich-fachliche Rolle, bei der es darum geht, die möglichen Auswirkungen von KI auf betriebswirtschaftliche Themenfelder im Unternehmen zu verstehen und daraus entsprechende Handlungsempfehlungen bzw. ggf. konkrete Projektempfehlungen zu generieren. Organisatorisch sollte der direkte Zugang zur Geschäftsführung möglich sein, z.B. als Stabsstelle.

Wie können Sie also Ihre KI-getriebene Unternehmenstransformation zügig und pragmatisch starten?

1. Definieren Sie eine KI-basierte Unternehmensstrategie sowie insbesondere eine Datenstrategie zur Schaffung der notwendigen Grundlagen.

2. Erweitern Sie das Unternehmensleitbild um relevante KI-basierte Aspekte. Klären Sie insbesondere auch ethische Aspekte des KI-Einsatzes.

3. Identifizieren Sie ein mögliches Pilotszenario („Quick Win") für den KI-Einsatz (und akzeptieren Sie das Risiko, dass das Szenario am Ende möglicherweise doch nicht geeignet war).

4. Klären Sie die Ressourcensituation (Personen und Budget)
Gibt es evtl. bereits entsprechende Skills im Unternehmen, vielleicht hat jemand bereits eine Weiterbildung zu KI gemacht? Gibt es vielleicht Interesse bei Beschäftigten in der IT, in einem Pilot-Setting mitzuarbeiten, also wegen des spannenden Themas „die zusätzliche Meile" zu gehen? Wichtig dabei: das Thema kann nur dann erfolgreich umgesetzt werden, wenn technische Skills aus dem IT-Bereich und fachliche Skills aus den Fachabteilungen bzw. von den Prozessverantwortlichen zusammenwirken. KI im Unternehmenskontext ist kein technisches „Spielzeug", sondern ein bedeutsamer Hebel zur Lösung betriebswirtschaftlicher Herausforderungen.

Lassen Sie sich nicht abschrecken, falls technologische und/oder fachlich orientierte KI-Kompetenz im Unternehmen nicht vorhanden ist. Sie müssen dann nicht unbedingt Stellenanzeigen schalten oder Personalberater einsetzen. KI-Experten sind gefragt, so dass entsprechende Personalbeschaffungsmaßnahmen tendenziell recht lange dauern dürften, verbunden mit der doch hohen Wahrscheinlichkeit, dass eine solche Position evtl. gar nicht besetzt werden kann. Lassen Sie sich davon nicht abhalten, improvisieren Sie! Prüfen Sie für KI-Projekte mögliche Kooperationen mit Hochschulen, oder holen Sie die notwendigen Skills ggf. auf Zeit bzw. interimistisch an Bord. Interimistische KI-Manager, ebenso technisch versierte KI-Entwickler bzw. Data Scientists auf Interim-Basis, können kurzfristig dabei unterstützen, die KI in Ihrem Unternehmen „ans Laufen" zu bringen.

5. Initiieren Sie das KI-Pilotprojekt (mit ausreichend Projektbudget), und beginnen Sie gleichzeitig damit, den KI-Bezug in den Elementen ggf. vorhandener Managementsysteme zu verankern. Wie bereits angesprochen, ist dabei die Verankerung des KI-Aspekts in den Verfahrensbeschreibungen bzw. im unternehmensinternen Prozessmodell von großer Bedeutung. Der KI-Manager diskutiert dazu die Geschäftsprozesse mit den Prozesseignern bzw. den Prozessbeteiligten, um Potenziale für den KI-Einsatz identifizieren und bewerten zu können sowie entsprechende Projektideen zu entwickeln. Auch die bereits angesprochene Mitwirkung des KI-Manager im KVP-Prozess spielt hierbei eine Rolle. Im Ergebnis entsteht ein Projektportfolio, das die KI-getriebene Unternehmenstransformation beschreibt und das über eine entsprechende Roadmap in die Umsetzung gebracht werden kann.

6. Werten Sie das KI-Pilotprojekt aus. Kommunizieren Sie transparent über Erfolg oder Misserfolg des Projekts. Falls das Projekt nicht erfolgreich gewesen sein sollte, leben Sie tolerante Fehlerkultur vor  – und starten Sie neu!

Am wichtigsten ist: fangen Sie an!

Dieser Beitrag greift einige Aspekte aus der Masterarbeit des Autors auf. Die Abschlussarbeit mit dem Titel „Erfolgsfaktoren der KI-getriebenen Unternehmensorganisation - Ansatzpunkte zur KI-basierten Weiterentwicklung integrierter Managementsysteme" wurde 2021 im MBA-Studiengang „Digitale Transformation" an der Fachhochschule des BFI Wien vorgelegt. Sie kann unter ISBN 978-3-754948-72-9 über die üblichen Kanäle des Buchhandels bezogen werden.

Michael Kauferstein
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+49 179 75 92 020


Ergänzende Literatur:

Daffner, Britta (2020): Datengetriebene Geschäftsarchitektur - Executive Leitfaden Künstliche Intelligenz (KI). Online verfügbar unter https://morethandigital.info/datengetriebene-geschaeftsarchitektur-executive-leitfaden-kuenstliche-intelligenz-ki/, zuletzt aktualisiert am 15.12.2020, zuletzt geprüft am 14.02.2022

Erk, Christian; Spoun, Sascha (2020): Managementsystem. In: Christian Erk und Sascha Spoun (Hg.): Integrativ managen: Ein Modell für eine effektive Praxis der Unternehmensführung. Wiesbaden: Springer Fachmedien Wiesbaden, S. 271–290.

Riemenschneider, Frank (2001): Implementierung integrierter Managementsysteme. Erfolgsfaktoren für die Unternehmenspraxis. Wiesbaden: Deutscher Universitätsverlag (DUV Wirtschaftswissenschaft). 

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