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Checkliste: KI-Änderungsmanagement richtig umsetzen
Ist Ihr Unternehmen bereit für KI? Oder setzen Sie nur teure Tools ein, ohne die Arbeitsabläufe anzupassen? Wir stellen fünf bewährte Verfahren für die KI-Einführung vor.
Man kann einem Team ein KI-Tool zur Verfügung stellen, aber das garantiert noch nicht, dass es einen echten geschäftlichen Nutzen bringt. Schlimmer noch: Bei unsachgemäßer Implementierung kann das Tool Risiken erhöhen und Kosten in die Höhe treiben.
Selbst wenn KI bestimmten Mitarbeitern oder Aufgaben Zeit und Aufwand spart, kann sie ihr volles Potenzial nur dann entfalten, wenn die Arbeitsabläufe neu gestaltet werden, um die Technologie effektiv zu integrieren. Solide Änderungsmanagement-Praktiken stellen sicher, dass KI zu einem integralen, produktiven Bestandteil des Unternehmens wird und nicht zu einer teuren Investition mit begrenztem Nutzen.
Checkliste: 5 Best Practices für das KI-Änderungsmanagement
Die Entscheidung, wie Arbeitsabläufe angepasst werden sollen – oder wie der Wert von Veränderungen gemessen werden soll –, ist eine Herausforderung. Die folgende Checkliste mit Best Practices kann Unternehmen dabei unterstützen, das KI-Änderungsmanagement zu optimieren:
- Führen Sie vor der vollständigen Einführung ein Pilotprojekt durch. Die direkte Integration von KI in Produktionsabläufe ohne vorherige Tests kann unnötige Risiken mit sich bringen. Ein besserer Ansatz ist die Durchführung eines begrenzten Pilotprojekts mit einer kleinen Gruppe von Anwendern oder einem nicht kritischen Prozess. So können Teams das Tool testen und beurteilen, wie sich die Unternehmensprozesse ändern müssen.
- Beobachten Sie, wie die Mitarbeiter das KI-Tool tatsächlich nutzen. Die tatsächliche Nutzung eines KI-Tools durch die Mitarbeiter unterscheidet sich oft von den Erwartungen der Anbieter oder Führungskräfte. Bevor Sie Arbeitsabläufe neu gestalten, sammeln Sie reale Nutzungsdaten, um zu verstehen, wie die Tools in der Praxis eingesetzt werden und welche Auswirkungen sie auf die Geschäftsprozesse haben.
- Beziehen Sie die Prozessverantwortlichen in die Neugestaltung der Arbeitsabläufe ein. Die Personen, die einen Prozess täglich ausführen oder verwalten, sind am besten in der Lage zu verstehen, wie sich KI darauf auswirken kann. Konsultieren Sie daher bei der Anpassung von Arbeitsabläufen zur Integration von KI die Personen, die am nächsten an der Arbeit sind. Die Beiträge dieser Prozessverantwortlichen sind für Führungskräfte von entscheidender Bedeutung.
- Iterieren Sie Prozessänderungen. Betrachten Sie das KI-Änderungsmanagement als fortlaufenden Prozess. Um sicherzustellen, dass sich die Prozesse im Laufe der Zeit weiter verbessern, überarbeiten Sie die Arbeitsabläufe regelmäßig auf der Grundlage der Leistung, des Feedbacks der Mitarbeiter und der sich weiterentwickelnden Funktionen der Tools.
- Quantifizieren Sie den Mehrwert der KI. Um die Auswirkungen der KI zu messen, ermitteln Sie die Basiskosten wie Personalzeit, Arbeitsaufwand und Ausgaben vor und nach der KI-Integration. Verfolgen Sie diese Kennzahlen im Laufe der Zeit, um sicherzustellen, dass die Vorteile der KI die Kosten überwiegen.
Die Rolle des Änderungsmanagements bei der Einführung von KI
Um mit KI einen Mehrwert zu erzielen, müssen Unternehmen nicht nur die verwendeten Tools ändern, sondern auch die Prozesse, die diese Tools unterstützen. Schließlich wurden die Arbeitsabläufe der meisten Unternehmen vor der Verbreitung von KI entwickelt und spiegeln die Annahmen dieser Zeit wider: wie Aufgaben ausgeführt werden, wie lange sie dauern, wer sie erledigt und wie Risiken gehandhabt werden.
Mit dem Einzug der KI sind viele dieser Annahmen nicht mehr gültig. KI kann beispielsweise die Zeit, die eine Person für die Erledigung einer Aufgabe benötigt, drastisch verkürzen, was die Erwartungen an Zeitpläne und Personalausstattung verändern kann. KI kann sogar einige Aufgaben vollständig automatisieren und damit den Bedarf an menschlicher Arbeitskraft ganz überflüssig machen.
KI bringt aber auch neue Risiken mit sich. Beispielsweise kann die Weitergabe von KI-Modellen an Dritte sensible Daten offenlegen. Wenn die Arbeitsabläufe nicht an diese veränderten Gegebenheiten angepasst werden, können Unternehmen die Vorteile der KI nicht voll ausschöpfen.
Nehmen wir ein gängiges Szenario: Ein neues generatives KI-Tool reduziert die Zeit, die ein Mitarbeiter für die Erledigung einer Aufgabe benötigt. Wenn jedoch der übergeordnete Prozess unverändert bleibt und die frei gewordene Zeit des Mitarbeiters nicht für höherwertige Aufgaben genutzt wird, verbessert sich die Gesamteffizienz nicht. Das Ergebnis ist ein neues Tool, das wahrscheinlich neue Kosten und Risiken mit sich bringt, aber keinen Nettogewinn für das Unternehmen.
Beispiel für KI-Änderungsmanagement: Softwareentwicklung
Stellen Sie sich vor, ein Unternehmen führt ein KI-Tool zur Codegenerierung ein, um die Softwareentwicklung zu beschleunigen. Diese KI-Erweiterung soll den Zeitaufwand der Entwickler für das Schreiben von Boilerplate-Code und Testfällen reduzieren.
Wenn das KI-Coding-Tool jedoch ohne Änderung der internen Entwicklungsprozesse eingeführt wird, ist es unwahrscheinlich, dass es einen nennenswerten Mehrwert bringt. Entwickler können das Tool uneinheitlich verwenden, was zu inkonsistenten Arbeitsabläufen führt. Außerdem können sie neue Risiken im Zusammenhang mit KI-Tools übersehen, wie zum Beispiel Halluzinationen und Sicherheitslücken.
Um einen Mehrwert zu schaffen und gleichzeitig die Risiken in Grenzen zu halten, muss das Entwicklungsteam wahrscheinlich Prozessänderungen in allen IT-Organisationen vornehmen. Beispiele für solche Änderungen sind:
- Reduzierung der Zeit, die für Aufgaben aufgewendet wird, die KI leicht ergänzen kann, wie zum Beispiel das Schreiben von Boilerplate-Code und wenig komplexer Dokumentation.
- Einführung eines Schritts, bei dem Ingenieure den von KI generierten Code überprüfen müssen, bevor er weiter in die Pipeline gelangt, da KI-Tools Fehler machen können, die leichter zu beheben sind, wenn sie frühzeitig erkannt werden.
- Automatisierung der Testfallgenerierung mit KI, jedoch mit der Auflage, dass die Testfälle vor der Bereitstellung von Menschen überprüft werden müssen.
- Festlegung klarer Richtlinien für den Ausschluss des Einsatzes von KI, beispielsweise in risikoreichen Cybersicherheitsszenarien.
- Umverteilung der Arbeitszeit von Softwareentwicklern von routinemäßigen Programmieraufgaben zu höherwertigen Aufgaben wie Softwarearchitekturdesign oder UX-Analyse.
