Christoph Kull

ist Geschäftsleiter Vertrieb und Marketing DACH bei Workday.

ManagementPosition

Die vier Phasen des intelligenten Unternehmens

Bei Künstlicher Intelligenz ist völlig offen, wie sich Unternehmen durch die neue Technologie verändern. Christoph Kull von Workday zeigt ein Modell, das Transformationsprozesse durch KI-Anwendungen beschreibt.

Modelle helfen uns dabei, komplexe Entwicklungen vereinfacht darzustellen. Sie können uns auch dabei helfen, die Fortschritte im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) besser zu verstehen. Während eine „starke“, rundum intelligente und dem Menschen ähnliche KI noch einige Jahre auf sich warten lassen wird, sind „schwache“ KI-Systeme bereits im produktiven Einsatz. „Schwach“ ist in diesem Zusammenhang lediglich die korrekte Bezeichnung für eine KI, die in fest definierten Bereichen arbeitet – unterschätzen sollte sie deshalb niemand.

Intelligente Systeme, die Unternehmen schon heute einsetzen, verknüpfen und analysieren Unmengen von Daten und stellen den Verantwortlichen ihre Schlussfolgerungen oder gar Handlungsempfehlungen als Entscheidungsgrundlage bereit. Auch unsere HR- und Finance-Management-Plattform verfügt über sogenannte „predictive“ und „prescriptive“ Analysefunktionen. Wer solche Lösungen einsetzt, befindet sich schon in Phase zwei unseres Modells. Beginnen wir am Anfang, mit einigen Worten zum Modell und arbeiten uns dann durch die vier Phasen, die Unternehmen auf dem Weg zu einer KI-optimierten Arbeitsweise durchlaufen.

Ein Modell für die KI-Evolution

Am Anfang der Reise zu einer KI-gestützten Firma nutzen Unternehmen neue technische Möglichkeiten, um existierende Vorgänge effizienter zu gestalten. Am Ende der Evolution reorganisieren sie Geschäftsabläufe rund um die neuen KI-Systeme, die uns in Zukunft einzigartige Möglichkeiten eröffnen werden. Passend zu jeder Stufe haben wir Strategien für mehr Akzeptanz von KI und der mit ihr unausweichlich einhergehenden Rollenveränderung in der Belegschaft entworfen.

Wie bei vorhergehenden technischen Neuerungen ist es auch beim Umgang mit KI weder hilfreich, in einen Hype zu verfallen, noch alles Neue zu verteufeln. Vielmehr kommt es darauf an, bei aller künstlichen die menschliche Intelligenz nicht zu vergessen. Als unmittelbar Betroffene sollten stets die Mitarbeiter im Mittelpunkt eines Transformationsprozesses in einem Unternehmen stehen. Im Rahmen eines solchen anthropozentrischen Ansatzes werden den Angestellten umfangreiche Weiterbildungsmaßnahmen und Hilfestellungen bei der Übernahme neu definierter Rollen angeboten.

Phase 1: Automatisieren

Mit der Automation von Prozessen beginnt für viele Unternehmen der Weg in die Welt der KI. Heute erlaubt die Skalierbarkeit von Machine-Learning-Systemen kosteneffiziente Automation in Bereichen, in denen sie bisher nicht vorstellbar war. Zum Beispiel können Unternehmen damit beginnen, Sprachassistenten oder Chatbots mit sogenanntem Natural Language Processing einzusetzen, die Sprachbefehle von Mitarbeitern verstehen und in die Tat umsetzen. Komplexe Technologien wie Sprachverständnis und Deep Learning helfen so dabei, die Arbeit effizienter zu gestalten und Mitarbeiter zu entlasten.

Auf dieser ersten Entwicklungsstufe werden sich außerdem erste Arbeitsabläufe verändern. Dies gilt besonders für Arbeitsplätze, die monotone Aufgaben in der Datenerfassung oder -verarbeitung umfassen. Meistens sind diese eintönigen Tätigkeiten weniger beliebt. Automation bietet für die betroffenen Mitarbeiter die Chance, sich auf anspruchsvollere und abwechslungsreichere Aufgaben zu konzentrieren. Unternehmen sollten diesen Wandel frühzeitig erkennen und Weiterbildungsmöglichkeiten anbieten, um die Veränderung der Arbeitnehmerrollen zu unterstützen.

Phase 2: Informieren

In der nächsten Phase nutzen Unternehmen intelligente Vorhersagen im großen Stil, um beispielsweise Planungsexperten und Entscheider mit wertvollen Informationen zu versorgen. Vorstand, Führungskräfte und Mitarbeiter gewöhnen sich daran, ihre täglichen Entscheidungen in Abstimmung mit einer Künstlichen Intelligenz zu treffen.

Um diese intelligenten Analysen bereitstellen zu können, kommt Machine Learning zum Einsatz. Große Datenmengen werden verarbeitet, um Muster zu finden, mit deren Hilfe Prognosen genauer und Simulationen realistischer gestaltet werden können. Dank der möglichen Verknüpfung eigener Daten mit weiteren Datenquellen in der Cloud oder noch in On-Premise-Lösungen können die Systeme ihre Ergebnisse anreichern oder verfeinern. So verbessert die KI ihre Prognosefähigkeiten – und damit den Wert ihrer Analysen.

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Nicht nur die Qualität der Entscheidungen steigt mit dem Einsatz von KI, Unternehmen werden schlicht mehr Entscheidungen treffen. Die Nutzungsschwelle sinkt: Prognosen und Simulationen werden so kosteneffizient und leicht zugänglich, dass sie großflächig genutzt werden können. Die Fähigkeit zur natürlichen Sprache macht es ebenfalls mehr Mitarbeitern leichter, komplexe Analysen in Auftrag zu geben. Fragen wie: „Inwiefern beeinflusst das Wetter die Umsätze unserer Geschäfte?“ können schnell und fast nebenbei gestellt werden.

Am Ende von Phase 2 verschiebt sich der Fokus von der Optimierung bestehender Prozesse hin zur kreativen Neugestaltung.

Phase 3: Entdecken

In der Entdeckungsphase ist die KI-Einführung abgeschlossen und smarte Apps sind im Unternehmen weit verbreitet. Alltägliche Vorgänge und Entscheidungsfindungen greifen reibungslos ineinander. Nun ist ein weiterer Meilenstein erreicht: der Fokus verändert sich von der Fragestellung „Wie kann ich das, was ich heute tue, effektiver und effizienter tun?“ hin zu „Wie können wir unsere Abläufe transformieren, um das Business von morgen voranzubringen?“

Gleichzeitig verändert diese Phase die gesamte gewohnte Arbeitsaufteilung. Aufgaben, die mit Entscheidungsvorbereitung zu tun haben, entfallen nahezu komplett. Um die Belegschaft auf diesem Weg mitzunehmen und Vorbehalten zu begegnen, sollten zu diesem Zeitpunkt Fortbildungsprogramme zum integralen Bestandteil der Unternehmenskultur geworden sein. Die gleichen Technologien, vor denen sich manche Mitarbeiter fürchten, können ihnen auch helfen, sich an den Wandel anzupassen.

Beispielsweise können KI-getriebene, personalisierte Lernpläne dabei helfen, Lücken in den Software-Skills der Angestellten zu schließen. Hier ist wichtig, dass HR-Teams in Unternehmen über die Fähigkeiten und Einsatzgebiete aller Mitarbeiter auf dem Laufenden sind, um passende Trainingsangebote zu entwickeln. Die richtige Software-Lösung bringt hier die nötige Unterstützung und hilft dabei, alle Mitarbeiter mitzunehmen – entsprechend ihren Talenten und Möglichkeiten.

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Phase 4: Transformieren

In der letzten Phase sieht das Unternehmen völlig anders aus – alle Abteilungen haben sich mit der Unterstützung von Künstlicher Intelligenz neu aufgestellt. Das reicht vom Kerngeschäft über die Art, wie Mitarbeiter eingestellt werden bis hin zur Zusammensetzung und den Fähigkeiten der gesamten Belegschaft. Mittels einer durchdachten und proaktiven Planung in den vorhergehenden Phasen wurden die Angestellten auf ihre neuen Rollen vorbereitet. Das Unternehmen sieht sich am Markt nun neuer „Intelligence Native“-Konkurrenz ausgesetzt. Doch durch die vorangegangenen Transformationsprozesse braucht auch in Traditionsunternehmen niemand mehr den Wettbewerb zu fürchten.

Offen für die Evolution

Der Weg zum intelligenten Unternehmen ist lang und bringt viele Herausforderungen mit sich. Doch wer auch in Zukunft am Markt noch eine Rolle spielen will, muss KI ins Unternehmen holen – und möglichst gewinnbringend nutzen. In welcher Form und mit welcher Strategie, das muss jedes Unternehmen für sich selbst entscheiden. Es kann helfen, sich erfahrene Partner zu suchen, die bei den Phasen der KI-Evolution beratend zur Seite stehen. Wichtig ist allen voran, sich für diese Evolution zu öffnen und sich rechtzeitig auf den Wandel einzustellen.

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