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Nie ohne: Gute KI-Integration nur mit Wissensvermittlung
Der Erfolg von KI-Tools liegt in der richtigen Nutzung und Trainingsinput. Vielen Mitarbeitern fehlt dieses Wissen, weshalb Unternehmen hier gezielt und geplant nachbessern müssen.
Künstliche Intelligenz unterstützt die Arbeitsabläufe bereits in vielen Unternehmen. Während der gigantische Hype um die Potenziale von generativer KI (GenAI) langsam nachlässt, bewähren sich immer mehr konkrete Anwendungsfälle in der Alltagspraxis. Doch ist das Informationsdefizit in der Belegschaft vieler Unternehmen nach wie vor hoch, wie aktuelle Studien zeigen. Wie lassen sich Mitarbeitende zu einem noch besseren Einsatz von KI-Tools befähigen?
Ob Marketing, Vertrieb, Human Resources, Kundenservice oder Projektmanagement: Die Anwendungsfälle für den Praxiseinsatz von KI- Technologien häufen sich in immer mehr Unternehmen. Insbesondere intelligente Assistenten, die auf modernen Sprachmodellen (Large Language Models, LLMs) basieren, unterstützen vermehrt den Arbeitsalltag vieler Mitarbeitenden.
Doch bleiben viele Potenziale aufgrund von Informationsdefiziten weiterhin ungenutzt, wie eine aktuelle Studie der Marktforscher von Civey im Auftrag von Microsoft zeigt: Demnach nutzen zwar immer mehr Bürobeschäftigte KI-Technologien bei ihrer Arbeit. Nur knapp ein Viertel der Befragten fühlt sich jedoch gut über die sogenannte GenAI (generative künstliche Intelligenz) informiert. Da scheinen Reibungsverluste vorprogrammiert.
Wissensmanagement und alltagspraktische Übungen
Es zeigt sich: Bei der Einführung von KI-Tools, insbesondere generativen KI-Werkzeugen, reicht es nicht aus, Mitarbeitenden ein entsprechendes Software-Tool zur Verfügung zu stellen und sie damit allein zu lassen. Vielmehr erfordert die erfolgreiche Integration von KI umfassende Aufklärungsarbeit und gezielte Trainingsmaßnahmen. Erst dann kann die Technologie die Produktivität von Mitarbeitenden spürbar steigern.
Denn: Für viele Mitarbeitende, die die Mehrwerte der KI realisieren sollen, ist generative KI zunächst eine Black Box, die Respekt oder sogar Angst einflößen kann. Möglicherweise treiben auch Sorgen um den Verlust des eigenen Arbeitsplatzes die Belegschaft um und führen anstelle eines aufgeschlossenen Umgangs mit den neuen Möglichkeiten eher zu Abwehrreaktionen. Die Aufklärung und Befähigung der Mitarbeitenden spielt daher eine Schlüsselrolle.
Nur durch qualifizierte Mitarbeitende, die GenAI gezielt in ihre tägliche Arbeit integrieren, kann das volle Potenzial ausgeschöpft werden.
Theorie muss sein, ein schneller Produktivstart ebenso
Für den Start in die fruchtbare Zusammenarbeit mit einem AI Coworker empfiehlt sich ein Mix aus Theorie und Praxis: Zunächst geht es darum, Mitarbeitenden grundlegendes Wissen über die technologischen Hintergründe von generativer KI zu vermitteln. Wie funktionieren LLMs? Welche Compliance-Anforderungen sind zu beachten und was muss getan werden, um die berüchtigten Halluzinationsfallen zu umgehen, die einem die KI stellen kann? Hier liegt ein wichtiger Erfolgsfaktor: Mitarbeitende müssen Sicherheit im Umgang mit den Arbeitsergebnissen lernen, die von den KI-Bots ausgespielt werden. Wann sind die Resultate verlässlich? Wann ist Misstrauen angebracht und eine doppelte Prüfung erforderlich?
Grundsätzlich muss geklärt werden, in welcher Form unternehmensinterne Informationen in KI-Chatbots eingegeben werden dürfen. Idealerweise setzen Unternehmen LLMs in einer abgesicherten IT-Umgebung ein. Auf diese Weise gelangen sensible Daten, die für die Textproduktion benötigt werden, nicht nach außen. Gleichzeitig wird die Datenbasis, auf welche die KI zugreifen kann, um den unternehmensinternen Datenschatz angereichert.
Die Qualität des Prompts entscheidet über den Nutzen von GenAI
Ebenso müssen die Mitarbeitenden im Verfassen sogenannter Prompts, also der Befehlseingaben über die User-Schnittstelle, geschult werden. Denn es ist vor allem die Qualität der Prompts, die die Nützlichkeit und Güte der generierten Inhalte beeinflussen. Durch praktische Übungen in Workshops lernen die Teilnehmenden, mit generativer KI zu experimentieren und ihre Prompts zu verfeinern, um hochwertige Ergebnisse zu erzielen. Idealerweise erfolgt dieses Training realitätsnah in einem Umfeld, das den Arbeitskontext der Mitarbeitenden widerspiegelt.
Das heißt: Während Marketers sich beispielsweise an der Content-Produktion für Social-Media-Postings versuchen und Servicemitarbeitende die Automatisierung von Kundendialogen üben, eignet sich für Mitarbeitende aus der HR-Abteilung etwa die KI-unterstützte Erstellung von Stellenanzeigen zu Übungszwecken. Diese praxisnahe Ausrichtung der Workshops fördert bei den Teilnehmenden die intrinsische Motivation für den KI-Einsatz, da der individuelle Nutzen anschaulich wird und das Erlernte anschließend direkt im eigenen Arbeitsalltag angewendet werden kann.
Führungskräfte müssen die Transformation treiben
Ein wichtiger Hebel, der häufig unterschätzt wird: Insbesondere auf Führungs- und C-Level-Ebene besteht oft ein erheblicher Informationsbedarf hinsichtlich der Funktionsweise und der Potenziale von KI. Es ist sicher kein Einzelfall, wenn Entscheidern große Budgets für KI-Projekte planen und freigeben – oder auch zurückhalten – ohne eigene handwerkliche Erfahrung im Umgang mit entsprechenden Technologien vorweisen zu können. Solange jedoch kein praktisches Wissen von Führungskräften über die Fähigkeiten (und Unzulänglichkeiten) von generativer KI vorherrscht, wird auch die strategische Entscheidungskompetenz bei KI-Initiativen begrenzt bleiben.
Eine umfassende Aufklärungsarbeit ist also auch hier notwendig, um Vorbehalte oder falsche Illusionen auszuräumen. Gezielte Informationsveranstaltungen und Workshops können dabei helfen, ein gemeinsames Verständnis für die Technologie zu entwickeln. Es lohnt sich, denn die Einführung von KI kann tiefgreifende Veränderungen in den Arbeitsprozessen und in der Unternehmenskultur mit sich bringen. Ein erfolgreiches Veränderungsmanagement (Change Management) ist daher unerlässlich. Führungskräfte sollten hier als Change Agents agieren und den Wandel aktiv begleiten.
„Bei der Einführung von KI-Tools, insbesondere generativen KI-Werkzeugen, reicht es nicht aus, Mitarbeitenden ein entsprechendes Software-Tool zur Verfügung zu stellen und sie damit allein zu lassen. Vielmehr erfordert die erfolgreiche Integration von KI umfassende Aufklärungsarbeit und gezielte Trainingsmaßnahmen.“
Laurenz Kirchner, valantic
Fazit: Nach der Einführung ist vor der Weiterentwicklung
Die Einführung von KI ist zudem kein einmaliges Projekt, sondern ein langfristiger Prozess. Ebenso, wie Unternehmen angesichts des rasanten Innovationstempos im KI-Umfeld auf eine hohe Flexibilität ihrer Technologiebasis achten sollten, gilt es, in kontinuierliche Weiterbildung zu investieren. Ein systematisches Wissensmanagement hilft dabei, neu erworbenes Know-how zu dokumentieren und zu verbreiten. Zudem können interne Schulungen und externe Weiterbildungsangebote dabei unterstützen, die Kompetenz der Mitarbeitenden stetig zu erweitern und nicht zuletzt technologische Innovationen und neue Use Cases im eigenen Arbeitsumfeld schnell zu adaptieren.Fazit: Der Erfolg von KI-Implementierungen hängt maßgeblich davon ab, wie gut Unternehmen ihre Mitarbeitenden auf diese Veränderung vorbereiten und begleiten. Die Entmystifizierung der generativen KI und die gezielte Förderung des Umgangs mit diesen Werkzeugen sind entscheidende Schritte auf dem Weg zu einer erfolgreichen Transformation.
Über den Autor:
Laurenz Kirchner ist Partner bei valantic und führt als Co-Lead die valantic Data & AI Practice. Nach einem Architekturstudium arbeitete er bei McKinsey und in der High-Tech- und Telko-Produktentwicklung. 2010 trat er mm1 bei, wo er die Data Thinking Practice aufgebaut und dabei unterstützt hat, das Unternehmen auf zuletzt 150 Mitarbeitende zu erweitern. Bei valantic setzt er nun auf eine wertebasierte Kultur und kombiniert konzeptionelle Beratung mit umfassender Umsetzung von Digitalisierungsprojekten. Mit seinem Team des valantic AI Labs hilft Laurenz Kirchner Organisationen, mit Künstlicher Intelligenz geschäftlichen Nutzen zu erzielen.
Die Autoren sind für den Inhalt und die Richtigkeit ihrer Beiträge selbst verantwortlich. Die dargelegten Meinungen geben die Ansichten der Autoren wieder.
