Organisationsentwicklung im Zeitalter der KI | Bericht

Künstliche Intelligenz ist heute eine der wichtigsten Triebfedern für die Umgestaltung von Unternehmen, aber ihre tatsächlichen Auswirkungen sind noch lange nicht vollständig verstanden, insbesondere im Bereich HR. Die öffentliche und unternehmerische Debatte wird von Enthusiasmus, Vereinfachungen und oft irreführenden Erzählungen beherrscht, was dazu führt, dass Unternehmen oberflächliche und ineffektive Wege der Einführung einschlagen. In diesem Zusammenhang wird die Notwendigkeit eines strukturierteren, kritischeren und sachkundigeren Ansatzes immer deutlicher.

Während der letzten Workshop Alveria Talks, “Organisationsentwicklung im Zeitalter der KI: Entwurf adaptiver Systeme mit dem AI-OD Framework”.”, zuletzt gehalten 28. Mai, Filippo Cannavò bot ein lsystemischer Ansatz für die Rolle der künstlichen Intelligenz in der Organisationsentwicklung, einige der wichtigsten Mythen im Zusammenhang mit ihrer Verbreitung in Frage zu stellen und die Bedingungen zu klären, die erforderlich sind, damit sie einen wirklichen Wert schafft.

Der Ausgangspunkt ist eine eine ebenso einfache wie oft ignorierte Feststellung: KI ist keine Universallösung noch eine Technologie, die in bestehende Prozesse eingepfropft werden kann, ohne diese zu verändern. Im Gegenteil, erfordert ein tiefgreifendes Überdenken der Organisationsmodelle, Entscheidungsprozesse und interne Zuständigkeiten.

Anhand der Analyse der sich abzeichnenden Dynamik und der konkreten Erfahrungen auf dem Markt stellte Filippo Cannavò die AI-OD-Rahmen (AI-Organisationsentwicklung), ein operationelles Modell, um die Integration von künstlicher Intelligenz in Organisationen auf kohärente, nachhaltige und wertorientierte Weise voranzutreiben.

Der Kontext: zwischen technologischem Hype und organisatorischer Fehlausrichtung

In den letzten Jahren ist die künstliche Intelligenz in der Managementsprache und in den Unternehmensstrategien allgegenwärtig geworden. Diese Verbreitung wurde jedoch nicht von einem ebenso tiefen Verständnis ihrer tatsächlichen Auswirkungen begleitet. Tatsächlich ist ein weit verbreitetes Phänomen des “Hintergrundrauschens” zu beobachten, bei dem KI als Lösung für eine Vielzahl von Problemen beschworen wird, ohne dass ihre tatsächliche Rolle klar definiert wäre. Innerhalb von Organisationen, und insbesondere in HR-Funktionen, führt dies zu einer oft oberflächliche Nutzung der Technologie. Die Einführung von Tools wie Chatbots oder Konversationsassistenten wird als bedeutender Fortschritt wahrgenommen, obwohl sie in Wirklichkeit nur eine begrenzte Manifestation des Potenzials der künstlichen Intelligenz darstellt. Diese Dynamik erzeugt eine eine tiefe Diskrepanz zwischen dem, was der Markt vorschlägt, und dem, was die Unternehmen wirklich brauchen würden. Die Lösungen der Anbieter konzentrieren sich in der Regel auf das, was sich leicht kommunizieren und verkaufen lässt, und nicht auf das, was einen strukturellen Wert schafft. Infolgedessen sehen sich viele Unternehmen mit der Implementierung von Tools konfrontiert, die das Benutzererlebnis nur geringfügig verbessern, aber keine Auswirkungen auf die Kernprozesse oder die Entscheidungsfähigkeit haben. Diese Kluft zwischen Angebot und tatsächlichem Bedarf ist eines der Haupthindernisse für die Transformation.

Kompliziert und komplex: das wahre Bewerbungskriterium

Einer der nützlichsten Interpretationsschlüssel für den Einsatz von künstlicher Intelligenz ist die Unterscheidung zwischen komplizierten und komplexen Problemen. Erstere sind durch eine eindeutige Logik und eine deterministische Lösung gekennzeichnet, auch wenn sie komplexe Berechnungen erfordern können. Letztere hingegen sind von Natur aus mehrdeutig, nicht vollständig vorhersehbar und werden von mehreren voneinander abhängigen Variablen beeinflusst. Bei komplizierten Problemen ist der Einsatz von KI nicht nur überflüssig, sondern kann sogar kontraproduktiv sein. Ein traditioneller Algorithmus, der richtig konzipiert ist, garantiert größere Zuverlässigkeit und Konsistenz. Bei komplexen Problemen hingegen kann die künstliche Intelligenz einen wichtigen Beitrag leisten, da sie in der Lage ist, versteckte Muster zu erkennen und die Reduzierung der Entscheidungskomplexität zu unterstützen. Dieser Grundsatz ist in der HR-Umgebung, in der beide Arten von Problemen nebeneinander bestehen, besonders wichtig. Die Fähigkeit, zwischen diesen beiden Ebenen zu unterscheiden, ist eine entscheidende Kompetenz, um Implementierungsfehler zu vermeiden und den Wert der KI zu maximieren.

Grundvoraussetzungen: Daten, Infrastruktur und Fähigkeiten

Die Wirksamkeit der künstlichen Intelligenz hängt entscheidend von dem Kontext ab, in den sie eingebettet ist. Ohne bestimmte Voraussetzungen sind selbst die fortschrittlichsten Technologien unwirksam. Das erste wesentliche Element ist die Qualität der Daten. KI ernährt sich von Daten und ihre Fähigkeit, Erkenntnisse zu gewinnen, hängt direkt von ihrer Genauigkeit, Vollständigkeit und Aktualisierung ab. Hinzu kommt, dass die Bedarf an einer angemessenen technologischen Infrastruktur, die in der Lage ist, die Integration zwischen Systemen zu unterstützen und den Zugang zu Daten auf kohärente und sichere Weise zu gewährleisten. Ohne eine solide architektonische Grundlage bleibt die künstliche Intelligenz auf eine marginale Rolle beschränkt, die sich auf oberflächliche Interaktionen mit externen Systemen beschränkt. Schließlich ist der Faktor Mensch eine entscheidende Größe. KI ist kein Ersatz für Kompetenz, sondern verstärkt sie noch. Ohne kritische und interpretative Fähigkeiten besteht die Gefahr, dass die erzeugten Ergebnisse passiv hingenommen werden, ohne dass eine echte Bewertung ihres Wertes erfolgt. In diesem Sinne wirkt die künstliche Intelligenz wie ein Multiplikator: Sie kann den Wert, aber auch den Lärm verstärken.

Das Risiko der AI-Wäsche

Ein immer häufigeres Phänomen auf dem Markt sind die’AI Waschen, die Tendenz, Lösungen als “intelligent” zu bezeichnen, die es in Wirklichkeit nicht sind. Dies geschieht häufig durch die oberflächliche Integration externer generativer Modelle, ohne dass eine echte Anpassung an den Unternehmenskontext erfolgt. Das Problem ist nicht nur semantisch, sondern auch inhaltlich. Solche Lösungen nutzen die Daten des Unternehmens nicht, sind nicht in der Lage, spezifische Erkenntnisse zu gewinnen und tragen nicht zur Prozessumgestaltung bei. Ihr Wert beschränkt sich auf eine ergänzende Dimension, die häufig bereits durch öffentliche Tools frei verfügbar ist. Die Fähigkeit, zwischen wirklich intelligenten Lösungen und einfachem technologischen Rebranding zu unterscheiden, ist daher von entscheidender Bedeutung. Dies erfordert eine kritische Herangehensweise an die Bewertung von Anbietern und eine stärkere interne Sensibilisierung.

Von der Technologieeinführung zur organisatorischen Umgestaltung

Einer der häufigsten Fehler bei der Einführung der künstlichen Intelligenz ist es, die auf die Einführung von Technologien beschränkt, ohne in die Prozesse einzugreifen. Dieser Ansatz führt zu marginalen Ergebnissen, da er fortschrittliche Technologien in veraltete Organisationsmodelle einfügt. Die wahre Chance der KI liegt in der Möglichkeit, Prozesse radikal zu überdenken, Überwindung bestehender Ineffizienzen und Schaffung neuer Arbeitsweisen. Dies bedeutet eine Verlagerung von einer Logik der lokalen Optimierung hin zu einer systemischen Vision, bei der die verschiedenen Elemente der Organisation in ein kohärentes Ökosystem integriert werden.

Überwindung von Silos und die Entstehung adaptiver Ökosysteme

HR-Funktionen sind traditionell in vertikalen Silos organisiert, die sich jeweils auf einen bestimmten Tätigkeitsbereich konzentrieren. Diese Struktur schränkt die Fähigkeit zur Wertschöpfung ein, da sie die Verbreitung von Informationen und die Entwicklung einer integrierten Vision verhindert. Künstliche Intelligenz bietet die Möglichkeit, diese Fragmentierung zu überwinden, Schaffung von Verbindungen zwischen verschiedenen Bereichen und Ermöglichung einer flüssigeren und dynamischeren Verwaltung von Prozessen. In diesem Szenario bleiben die Informationen nicht auf einzelne Funktionen beschränkt, sondern werden Teil eines vernetzten Systems, das sich kontinuierlich an die Bedürfnisse der Organisation anpassen kann.

Der AI-OD-Rahmen

Der AI-OD-Rahmen stellt einen methodischen Ansatz für die Gestaltung adaptiver Organisationssysteme dar. Es basiert auf einer Abfolge von Aktivitäten, die mit dem Verständnis der bestehenden Prozesse beginnt und mit der gezielten Implementierung von künstlicher Intelligenz endet. Der erste Schritt besteht aus detaillierte Prozessabbildung, mit dem Ziel, Abläufe, Interdependenzen und kritische Punkte zu identifizieren. Anschließend fahren wir fort mit der’Analyse der Ineffizienzen, Ermittlung der Bereiche, in denen die Intervention die größte Wirkung erzielen kann. Erst an diesem Punkt wird die künstliche Intelligenz eingeführt, selektiv und konsequent mit den verfügbaren Daten. Dieser Ansatz vermeidet das Risiko einer verfrühten Umsetzung und ermöglicht den Aufbau wirklich effektiver Lösungen, die auf eine kontinuierliche Verbesserung ausgerichtet sind.

Kommende Alveria-Vorträge

das nächste Webinar, geplant für 15. Juni, gewidmet sein wird, dem Thema des Einsatzes künstlicher Intelligenz in Auswahlverfahren.

Das Treffen mit dem Titel “KI im Recruiting: schnellere oder fairere Entscheidungen? Die Herausforderung für HR”wird die Rolle der KI bei der Unterstützung der Entscheidungsfindung untersuchen und ihre Möglichkeiten, Grenzen und Auswirkungen auf die Qualität der Entscheidungen zwischen operativer Effizienz und menschlicher Verantwortung analysieren.

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