Künstliche Intelligenz (KI) im Unternehmen: Zwischen Wunsch und Wirklichkeit Wir beleuchten, wie KI als Werkzeug im Unternehmensalltag - helfen kann konkrete Probleme zu lösen und warum ein schneller Prompt meist nicht ausreicht, um ganze Prozesse effizienter zu gestalten. Wir besprechen: • wie Menschen und KI sich ergänzen sollen und weshalb der Mensch die Verantwortung über den Prozess behalten muss. • die Wichtigkeit der Mitarbeitereinbindung und die Chance Fachkräfte freizuspielen und illustrieren an einem Marketingbeispiel, weshalb Strategie und Ziele vorrangig sind.
Wir alle befragen KI-Anwendungen wie ChatGPT & Co. für private Ausflüge oder Kochrezepte. Doch ist KI auch für Unternehmen ein „Wunderding“ oder reichen die Erwartungen eher für KI als Praktikant?
Wir sprechen in Folge 3 des Podcasts “Vom Hype zum Handeln” über Erwartungen zwischen Wunsch und Wirklichkeit – und wie Menschen und Organisationen ihre Wünsche in Richtung Wirklichkeit lenken können.
Erwartungen an das „Wunderding“ KI verwirklichen
Im privaten Bereich unterstützen KI-Tools bei Aufgaben wie der Steuererklärung oder der Suche nach Kochrezepten. Im Unternehmen sind Aufgaben und Prozesse komplexer und es gilt daher mehrere Aspekte zu betrachten.
Inhaltsverzeichnis
ÜBER DEN PODCAST
Daniel und Petra – deine Hosts sind Experten für digitales Marketing, Organisationsentwicklung / IT
„Wir wollen den Blick weg von Technik, hin zum zentralen Erfolgsfaktor für digitale Transformation lenken: Dem aktiven Gestalten von und für Menschen in Organisationen."
Erwartungen an das “Wunderding” KI: Zwischen Wunsch & Wirklichkeit
Einfach mal so Vorschläge für Ausflüge bekommen oder was man aus Zutaten im Kühlschrank kochen könnte. Das ist mit ChatGPT & Co. schon sehr praktisch.
Aber ist KI für Unternehmen tatsächlich das neue Wunderding oder doch eher nur ein Praktikant? Oder irgendwas dazwischen?
Hallo, wir sind Daniel und Petra. Wir beschäftigen uns mit digitaler Transformation und Organisationsentwicklung.
Vom Hype zum Handeln bieten wir uns Chancen von Wandel im Zeitalter der künstlichen Intelligenz. Wir zeigen, wie Wandel in Unternehmen gelingen kann und beleuchten das Demengebiet aus dem Blickwinkel von Organisationen und Menschen.
Klar ist: Einfach mal so, also mit einem schnellen PromPt werden Unternehmensprozesse nicht mit einem Schlag deutlich effizienter und kostengünstiger. Effizienzgewinne entstehen, wenn sinnvolle Outputs herauskommen, die uns entweder weiterhelfen, weil sie Teilschritte abdecken oder eine ganze Aufgabe lösen.
Um diese Lösungen als Outputs aus der Maschine zu bekommen, braucht es von uns Menschen gute und sinnvolle Inputs.
Wir sehen uns heute an, wo KI derzeit schon ihre Stärken ausspielen kann und wie Mensch und Maschine Mensch und KI sich ergänzen sollen oder auch müssen. Am Ende ist es so, dass der Mensch die Verantwortung trägt und Prozesse anleiten und führen soll.
Welche Outputs sind möglich, welche Erwartungen sind realistisch und was braucht es dafür an Daten und Inputs? Jeder von uns hat schon mal versucht, einfach so mit einem schnellen Pomp etwas auszuprobieren. Unternehmensprozesse werden dadurch nicht auf einen Schlag effizienter oder gar kostengünstiger.
Aber richtig eingesetzt sind KI-Anwendungen als Werkzeug durchaus in der Lage, klar definierte, konkrete Probleme im beruflichen Alltag zu lösen. Es ist durch die für jeden verfügbaren Chatbots und sonstigen Anwendungen der GEN.AI vielfach der Eindruck entstanden, man könne sich einfach von der KI etwas wünschen und dann kommt es auch heraus. Da sprechen wir von Chatbots oder von Bildgenerierung. Aber warum ist das im Unternehmenskontext deutlich zu einfach gedacht?
Gute Frage im Privaten ist das relativ einfach. Ich hole mir bei alltäglichen Aufgaben Unterstützung, wie zum Beispiel beim Austellen einer Steuererklärung, oder die KI vereinfacht manches und hilft uns etwas Zeit und Mühe zu sparen. zB umständliches Suchen nach Anleitungen für Steuer oder vielleicht auch für Kochrezepte.
Im Unternehmen sind mehrere Dinge zu betrachten.
Die Nutzung von KI ist mit Risiken verbunden und mit Herausforderungen, wie Datenschutzbedenken, die vielleicht für jeden noch irgendwo naheliegend sind.
Daneben gibt es aber andere Risiken, wie halbe Sachen zu machen oder die Qualität nicht im Auge zu behalten. Es geht darum, Reproduzierbarkeit sicherzustellen in einer ansprechenden Qualität. Das wahrscheinlichste Szenario ist allerdings, dass man sich komplett verläuft, weil man sich auf die falschen Dinge fokussiert und die richtigen Fragen nicht stellt.
Das ist eine sehr spannende Dimension von "Wünsche dir was” oder Wirklichkeit, weil das passiert halt schnell, wenn man einfach etwas ausprobiert und mittendrin startet, ohne den Anfang überlegt zu haben. Zur Wirklichkeit gehört nämlich, dass man eine sinnvolle Hilfestellung gerne im Unternehmenskontext hätte und dafür benötigt man ganz einen konkreten Fall, einen Use Case.
Was meinen wir damit? Es braucht ganz konkrete Angaben zum Geschäftsfall, also das Problem, das man gelöst kriegen möchte. Wo startet der, welche Aufgabe soll erfüllt werden, welche Rolle nimmt dieses Werkzeug ein, das wir einsetzen im Fall der KI und welchen Output hätten wir gerne. Das schauen wir uns gleich genauer an.
Das Schöne ist, wenn wir uns das einmal konkret, sauber von Anfang bis Ende überlegt haben, dann kann man dieses Input zur Aufgabenstellung immer wieder verwenden, kriegt dann ein Output, kann das messen, kann steuern und auch nochmal verfeinern und kann so immer bessere Ergebnisse erreichen.
Absolut richtig, dazu benötigen wir auch eine saubere Dokumentation. Dadurch wird es möglich den Fortschritt zu messen und nachvollziehbar zu machen im Verlauf der Zeit.
Mit der sauberen Dokumentation haben wir eine Baseline, also unseren Ausgangspunkt sauber abgebildet und wir können es gegen ein Soll-Zustand in Form von Benchmarks messen.
Dabei ist immer wieder der Wunsch da, das Werkzeug wirklich benutzen zu lernen. Es ist dann am Ende wie ein Handwerk, eine gute Stichsäge macht noch keinen guten Tischler, aber ein guter Tischler mit der guten Stichsäge kann viel Tolles machen. Ähnlich verhält es sich mit KI und Automatisierung: Wie immer geht es eben darum, den Umgang mit dem Werkzeug zu erlernen und selber als Anwender die Oberhand zu behalten und dann wird man ein guter Handwerker.
Okay, was du mal sagst, ist eigentlich KI, das Werkzeug ist für alle von uns, oder für sehr viele von uns verfügbar, noch wir wissen eigentlich nicht wirklich, wie wir damit umgehen können. Das ist auch eine Beobachtung, die ich oft gemacht habe: Ob Studierende, Schüler, Rechtsanwalt, auch in der Medizin, Programmierer oder Marketingverantwortliche verwenden diverse Tools.
In der Medizin ist das Ganze schön gesteuert, dort gibt es sauber definierte Use-Cases und doppelte oder dreifache Sicherheit.
Aber wenn man jetzt einfach hergeht als Marketingverantwortlicher oder als Student, dann wird meistens nicht sauber definiert, wo starten wir und welches Output konkret benötige ich. Dann passiert es eben, dass die Sachen durcheinander gehen.
Aber es gibt auch funktionierende, weit verbreitete Beispiele, wo das wunderbar funktioniert. Wobei da ist die Frage, Daniel, ist das KI oder ist es Automatisierung - das können wir gerne noch vertiefen. Aber diese Technologien klappen, wunderbarimmer wenn es um Automatisierungen geht: Wie
- automatische Rechnungsprüfung im Finanzwesen oder
- Bestellprüfung im Supply Chain Management oder
- Vertragsdokumente prüfen.
Dan handelt es sich jeweils um einen strukturierten Prozess, wo man genau weiß, wo er beginnt, was soll erfolgen, was ist das Output - und der wiederholt sich ständig. Damit haben wir mehrere Aspekte, die für Effizienz sprechen.
Absolut richtig, ja. Und die älteren Zuhörer unter uns, die kennen jetzt dann schon das EVA-Prinzip und ich denke, auch im Zeitalter der KI läuft es im Wesentlichen auf das raus. Wir haben eine Form von
- Eingabe, von Auslöser
- von Verarbeitung und am Schluss soll es ,
- eine gewisse Ausgabe – also ein bestimmtes Ergebnis geben.
Darum ist es aus meiner Sicht so wichtig, für jeden der Technologie einsetzt, einmal zu verstehen: Wie sieht denn mein Prozess aus?
- Was ist der Startpunkt und was ist der Endpunkt? Was wird am Anfang reingekipptr? Was soll hinten rauspurzeln?
Aber auch zu verstehen: Was sind denn die Schritte, die dazwischen erfolgen? Die müssen sauber definiert werden.
Dann ist der Moment erreicht, wo ich schauen kann, bei welchem Schritt, kann ich welches Werkzeug geeignet und sinnvoll einsetzen. Hier kommt die Künstliche Intelligenz ins Spiel. Dann, wenn eine gewisse Menge vorhanden ist an Aufgabe und eine gewisse Häufigkeit und Regelmäßigkeit, also wenn wir von sich wiederholenden Aufgaben sprechen, dann macht es Sinn zu automatisieren und dann erreiche ich eine Effizienzsteigerung.
Das ist jetzt noch nicht unbedingt eine Neuigkeit in der Welt der KI. Diese Effizienzsteigerung wird aber dann, wenn man KI an den passenden Stellen und im richtigen Ausmaß einsetzt, enorm gesteigert. Daraus ergibt sich ein Riesenhebel.
In der Effizienzbetrachtung geht es auch immer einfach in Kosten-Nutzen-Rechnung. Wie viele Ressourcen fließen rein in mein Projekt, also von der Planung, über die Organisation, über Schulung bis hin zur Umsetzung und wieviel kann ich rausholen.
Das sind natürlich einige Punkte drin, die du da ansprichst, gerade mit Schulung und Umsetzung, die man vielleicht am Anfang nicht betrachtet. Wenn man nur probiert, weiß man oft noch gar nicht, was man alles nicht weiß.
Besonders interessant ist eben diese zweite Seite der Medaille, die eben so wichtig ist, wie wir in unserem Podcast immer betonen: Es geht um die Organisation und die Mitarbeiter.
Wenn man die Chancen als Organisation sieht für Effizienz oder für Kosteneinsparungen, die sich daraus ergibt, ist das ja wunderbar. Man sollte unbedingt die andere Seite der Herausforderung ansehen: Wenn die Organisation glücklich ist, ist das schön, aber man braucht auch glückliche Mitarbeiter. Das sind sie dann, wenn sie eigebunden sind und sich über die Aufgabe hinaussehen. Und dafür müssen wir sie mitnehmen. Da bedeutet: Wenn sich ein Prozess ändert, ladet man am besten natürlich die Prozessbeteiligten ein und berät gemeinsam, wie sich die Aufgaben ädnern, wenn der Prozess verändert wird.
Dann gibt es vielleicht repetitive Aufgaben, die der Mitarbeiter nicht mehr selbst machen muss. Dafür kann er sich um Dinge kümmern, die bisher immer zu kurz gekommen sind und kann verantwortungsvollere, oftmals auch interessantere Tätigkeiten übernehmen. Deshalb begleitet uns die Frage: Wo entlang des Weges von KI und Prozessmapping entstehen neue Aufgaben, wofür kann und soll der Mitarbeiter dann eingesetzt werden und was für Training braucht er dafür? Welches Wissen ist erforderlich?
Das ist ein ganz toller Punkt, mir fällt da spontan dazu noch was rein, das ist eigentlich eine sehr grundlegende wirtschaftliche Entscheidung, lasse ich meinen Mitarbeiter wiederholbare, einfache, lästige Aufgaben immer wieder machen? Oder spiele ich ihn soweit frei, dass er anspruchsvolle Tätigkeiten erledigen kann, für die es eine hohe Qualifikation braucht? Eventuell sind diese Aufgaben nicht so häufig , haben aber doch eine große Auswirkung und der Mitarbeiter kann bei diesen anspruchsvollen Tätigkeiten mehr Positives bewirken und das gestaltet seinen Arbeitsalltag interessant und abwechslungsreich, auch weil er dort ja noch Sinnvolleres einbringen bzw. leisten kann.
Eben, was noch sinnvoller ist – wo die Arbeitszeit besser eingesetzt werden kann: Viele sprechen von Facharbeiter-Mangel oder das Mitarbeiter in bestimmten Bereichen Mangelware sind; wenn diese repetitiven Aufgaben abgenommen werden, könnte das Fachkräfte freispielen und für viele Entlastung bringen.
Was mich noch wirklich interessiert, es ist die Risikowahrnehmung oder die Einschätzung vom Risiko ist für Menschen oft nicht einfach zu treffen und zwar für alle.
Wenn man denkt, wenn wir jetzt würden einer KI die Aufgabe geben oder den Wunsch äußern, lege 1000 Euro für mich, möglichst gewinnbringend an, dann empfinde ich es als ziemlich wichtig, dass die KI das richtig macht. Ich kann es auch gleich merken bzw. am Kurs für die Investition in Kryptowährung, Gold ablesen: Wie gut hat das Investment funktioniert? Und mein Risikowahrnehmung ist aber wahrscheinlich relativ hoch, wenn der Kurs sinkt, die Freude vielleicht auch groß, wenn er steigt. Bei Gesundheit ist es natürlich normal, sehr viel mehr oder noch wichtiger, dass die KI-Systeme die bildgebende Verfahren einsetzen oder so, um irgendwelche Diagnosen mithelfen stellen zu können, also dem Arzt zur Hand gehen.
Genau das ist bei allgemeiner Text- und Bildgenerierung überhaupt nicht der Fall. Also da gibt es jetzt viele Leute, die einfach sagen, ach, schreibe mir mal dieses E-Mail an meinen Geschäftspartner oder diesen Text für meine Webseite. Aber ob der zur Marke passt oder nicht scheint vielen gar nicht so wichtig zu sein.
Und dann haben wir wahrscheinlich so den Klassiker, man sollte einen Schritt zurück machen und sich überlegen, wie mache ich die richtigen Dinge und nicht nur wie mache ich die Dinge richtig. <
Also es geht da wahrscheinlich sehr viel um eine wohl überlegte Strategie und nicht nur um die Steigerung von Effizienz an einzelnen Stellen.
Wie geht es dir da so, so hinsichtlich Fallstricke, die speziell im Bereich Marketing lauern? Da hast du ja Riniges beobachtet in letzter Zeit.
Ja, das stimmt. Es geht uns ja fast allen so: Es ist schön, wenn uns die KI hilft, Texte zu generieren, für Anzeigen, für Webseiten, vielleicht auch für Suchmaschinenoptimierung.
Nur auch im Marketing gibt es das, was du zuerst mit EVA bzw. Prozessen beschrieben hast. Man sollte natürlich wissen, wo beginnt so ein Prozess, welche Schritte gibt es und wo muss es an welcher Stelle überprüfen.
Das ist natürlich jetzt nicht ganz so bedrohlich wie im medizinischen Bereich, aber wenn ich auf falsche Keywords z.B. setze, dann galloppiere ich einfach in die falsche Richtung. Und wenn ich konstant in diese falsche Richtung gehe, dann werde ich nicht das gewünschte Ziel erreichen. So einfach ist es.
Die Maschine gibt mir vielleicht allgemein gesehen tolle Keywords, aber vielleicht sind es einfach nicht die richtigen für mich. Und das hinterfragen nicht so viele.
Ja, da gibt's also ein altes Sprichwort. Wir wissen zwar nicht, wohin wir wollen, aber wenn wir uns beeilen, sind wir schneller da und die KI hilft uns oft, uns zu beeilen.
Das ist ein ganz spannender Punkt. Ich glaube, anfangs ist es auch oft so, dass man erleichtert ist, dass einem die KI eine Arbeit abnimmt, weil es ja tolles Werkzeug darstellt.
Aber das reicht halt dann meist nicht. Nämlich erst, wenn es auf meine Ziele abgestimmt ist, also wenn diese Feinjustierung stattfindet, dann kann sich das Ganze positiv auswirken. Wir wissen, welche Kraft Bilder haben. Wenn dann völlig unrealistische, unpassende Bilder auf einer Website auftauchen, wo Abstände nicht stimmen und dergleichen, dann wird das eine Dissonanz erzeugen. Dann wird das meine Marke nicht stärken, sondern wird es eher negativ auf meine persönliche Dienstleistung und meine Produkte sich auswirken. Das will man dann wahrscheinlich vermeiden.
Ja, das wäre so ein klassisches Mis-Match, also wo jemand drauf schaut und einfach nur ein komisches Gefühl vielleicht hat, weil das dann niemand anspricht. Wenn es sich zB um eine persönliche Dienstleistung handelt und dann ein super-spaciges Bild auftaucht, wird das nicht viel helfen. Oder es könnte sogar das Gegenteil bewirken: Das Mis-Match führt nämlich auch zu Abbrüchen. Dann haben wir die Leute extra auf unsere Webseite gebracht und schwupp sind sie wieder weg, weil sie sich nicht wiederfinden.
Ich denke, in jedem Fall ist es wichtig, ein Korrektiv zu haben: Das sind die Zwischenstufen die man einbaut. Das ist eine Prozessbetrachtung: Von vorne zu beginnen: Was brauche ich an Kontext, welche Zwischenschritte sind notwendig. Denn: Eine K-Anwendung macht nicht einen in top_bild in einem Aufwasch. Ein Top-Text entsteht nicht in einem Schwung. Ja, sie kann einen fertigen Text in einem Schwung kürzen, das ist kein Problem für die KI. Aber an neuen Marketingtext zu erstellen, der wirklich zu der Marke passt, zum Unternehmen und dessen Kunden . dafür braucht ganz viel Persönlichkeit, Ausrichtung auf die Zielgruppe. Und vor allem das Wissen, was diese Personen wollen. Dann kann die KI auch helfen, wenn man einen ganzen Workflow promptet – mit entsprechendem Marketingwissen, der in diese Workflow Prompts für spezifische Aufgaben einfließt.
Ja, ein ganz spannender Punkt. Wir könnten an der Stelle mal einen “Disclaimer” machen. Also, mach dir weniger Gedanken über das richtige Tool, über die passende KI-Lösung. Das kommt nämlich später.
Beginne am besten immer damit, dir darüber klar zu werden, wo denn die Chancen für das Unternehmen liegen. Und auch aufs Risiko schauen.
Vor allem wollen wir euch euch einladen, macht euch doch mal Gedanken, welche Prozesse gibt es heute schon im Unternehmen. Vielleicht braucht es ja für den ein oder anderen Prozess einmal so eine Prozessmap, wo man wirklich aufzeichnet, was in einem Kopf vielleicht schon vorhanden ist, so dass andere draufschauen können.
Überlegt euch, an welchen Stellen verlieren wir denn heute sehr viel Zeit? Wo macht der Einsatz eines Werkzeugs vielleicht Sinn? Und wenn ihr mehr dazu wissen und weitere Anregungen haben wollt, dann würden wir uns sehr freuen, wenn ihr bei der nächsten Folge wieder dabei seid.
Wenn es wieder heißt: Vom Hype zum Handeln!