Die Implementierung von KI im Unternehmen sollte nicht als ein reines Technologiethema im Unternehmen kommuniziert werden. Eine Implementierung berührt sowohl die Geschäftsprozesse, als auch die vorhandenen Arbeitsweisen. Was dazu führt, dass sich das Mindset der Mitarbeiter auch verändern sollte. Widerstand ist also nicht zwecklos ?
Widerstand willkommen!
Je mehr Ideen und Zweifel beim Kickoff aufgenommen werden, desto höher ist die Akzeptanz einer KI-Implementierung am Unternehmen. Alle Änderungen (Changes) sollten für alle Mitarbeiter regelmäßig in Release News am Unternehmen veröffentlicht werden. Eine Gegenüberstellung der Situation oder Arbeitsweise vor der Implementierung und danach, regt zudem Mitarbeiter an, die Realisierung qualitativ zu kommentieren. Im Sinne der kontinuierlichen Verbesserung werden alle Mitarbeiter dem notwendigen Wandel am Unternehmen eher Glauben schenken.
Kein Setup ist perfekt
Die Vorgehensweise für eine fachliche Implementierung sollte bitte gerade keine „Insellösung“ werden. Eine Laborumgebung ist immer richtig, ein Releasemanagement und Testings in Referenz-Umgebungen sehr zu empfehlen. Erst wenn in der Referenz-Umgebung alle Anforderungen funktionieren, können die Änderungen im Rahmen eines Changes in die Produktion überführt werden. Wichtig ist hierbei die Erfolgsmeldung an alle Mitarbeiter mit den neuen Funktionalitäten der KI-Implementierungen. Schließlich warten jene Kollegen auf die Änderungen.
KI als Chef Ersatz
KI als Entscheidungshilfe
Mitarbeiter Gespräche und Workshops effizienter führen lernen mit Künstlicher Intelligenz.
Viele Fragen sind noch nicht geklärt. Hier sind ein Paar, die uns am wichtigsten erscheinen:
Liefert eine KI in der Rolle als Vordenker im Unternehmen neue Impulse und Strategien für die Geschäftsführung ?
Datenquellen am Unternehmen
Jede KI verwendet Datentöpfe, um Entscheidungen zu liefern. Das setzt voraus, dass diese Datentöpfe entsprechend KI kompatibel erschlossen wurden. Datenformate und intelligente Datendurchsätze rücken hierbei in den Vordergrund der KI-Wertschöpfungskette.
Wertschöpfung vs. Wertschätzung
Das Ergebnis einer Wertschöpfungskette ist im Idealfall ein Mehrwert, der den Aufwand rechtfertigt. Durch KI werden Arbeitsschritte transparent, die aus vorherigen Automatisierungsergebnissen weitergereicht wurden. Wie können demnach Automatisierungsprojekte erfolgreich umgesetzt werden, damit klare Strukturen für eine sinnvolle Wertschöpfungskette an die KI durchgereicht werden ?
Am besten ist es sich als Team Mitglied in die Lage zu versetzen, von Anfang an alle technischen Handgriffe zu dokumentieren, damit implizites Wissen nicht in den Köpfen bleibt. Nur dann entsteht auch für das Unternehmen eine Datengrundlage, mit der jeder Automatisierungsexperte Medienbruchfrei arbeiten kann.
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