Keine nachhaltigen Abkürzungen

Was wir uns so alles sparen können. Zum Beispiel durch künstliche Intelligenz. Da wird ganz viel Software, Papierkram, ja sogar Personal überflüssig. Zumindest erzählen das viele KI-Influencer und auch die Marketingabteilungen von so manchem KI-Anbieter.

KI wird damit zu einer attraktiven Abkürzung. Scheinbar. Aber in der Realität sieht das ganze dann anders aus. Die Marketingtexte sind vielleicht sehr vollmundig und attraktiv, enthalten aber vielleicht auch Informationen, die nicht einfach nur übertrieben, sondern auch falsch sind – und damit nicht Kunden anziehen, sondern verjagen. Die Lagerprüfung erkennt einige Barcodes falsch, weil die Kisten direkt unter einer Lampe stehen; in den LKWs landen die falschen Produkte. Und den LLM-gesteuerten Reinigungsroboter hat ein ehemaliger Mitarbeiter mit zwei, drei schlauen Prompt Injections so gehackt, dass er den Hundehaufen auf dem Teppich der Lobby verteilt.

Das sind jetzt extreme Beispiele. Zugegeben. Meist kommt es eher zu einer schleichenden Ernüchterung. Man setzt hohe Hoffnungen in KI-Systeme, die quasi ohne Aufwand in Betrieb genommen werden können und wie durch Zauberei einfach verstehen, was man von ihnen will. Und stellt dann fest, dass die Ergebnisse eher so durchschnittlich sind. Im besten Fall.

Natürlich kann man das jetzt gewieften KI-Vertrieblern in die Schuhe schieben, die einem diese (mitunter auch gerne mal teuren) Lösungen ans Bein gebunden haben. Das eigentliche Problem liegt aber woanders. Denn die meisten Organisationen machen drei entscheidende Fehler bei der Einführung von künstlicher Intelligenz.

1. Ein falscher oder sogar naiver Blick auf die notwendigen Grundvoraussetzungen.

2. Eine falsche Erwartungshaltung an Ergebnisse und Umsetzungsaufwand.

3. Ein Einsatz an falscher Stelle oder ohne Betrachtung der Konsequenzen.

Wie alle IT-Systeme verarbeiten auch KI-Modelle Daten. Und wenn diese Daten nichts taugen, dann kommt auch nichts Vernünftiges dabei heraus. Ja, alle Dokumente im Unternehmen durch KI-Pipelines mittels RAG durchsuchbar ist ne tolle Sache. Aber wenn die Dokumente von schlechter Qualität sind, es an Kontextinformationen (also Metadaten) zu den Dokumenten fehlt oder man einfach ein totales Chaos auf dem Firmenserver hat, dann kann kein System das kompensieren. Egal, wie „schlau“ es ist. Wisst ihr, wo RAG richtig gut funktioniert? In Unternehmen, die schon ein rigoroses und effektives Dokumentenmanagement auf die Beine gestellt haben. Habt ihr das? Super, dann nichts wie los. Habt ihr das nicht? Dann freuen sich die Blockierer und Kritiker in eurem Unternehmen. Denn ihr seid gerade dabei, ihnen richtig Futter zu liefern.

Eine schlampige Ablage kann ich durch so ein System vielleicht verstecken. Lösen werde ich das Problem dadurch aber nicht. Im Gegenteil, ich mache wahrscheinlich noch neue Fässer auf: Welche zusätzlichen Datenspeicher brauche ich? Muss ich diese für meine Dokumentionen in puncto Datenschutz und Sicherheit berücksichtigen? Und sind die Informationen, die mir das System zurückliefert, überhaupt korrekt? Das kann ich überhaupt nur beurteilen, wenn ich ein vernünftiges Maß an Datenkompetenz habe. Nicht nur in der IT und in den relevanten Stabsstellen. Sondern vor allem bei den Mitarbeitenden, die diese Datenverarbeitung, ob nun mit oder ohne KI-Unterstützung, tagtäglich durchführen.

Das ist jetzt ein Beispiel. Das sieht in Fertigung, Marketing, Entwicklung und Unternehmenssteuerung aber auch nicht viel anders aus.

KI-Einsatz erfordert nämlich KI-Kompetenzen. Sonst bleiben Potenziale und vor allem Risiken völlig unentdeckt. Sonst kann man überhaupt nicht beurteilen, ob und wie man konkret von KI profitieren kann. Und das ist erst der Anfang. KI-Kompetenzen stehen in gewisser Weise auf den Schultern von Riesen. KI kann nämlich überhaupt nur da von Nutzen sein, wo Digitalisierung schon gegriffen hat. Ich muss meine Daten und meine Prozesse im Griff haben. Ich muss genau wissen, was wann wo passiert. Und das kann wiederum nur gegeben sein, wenn die Digitalkompetenz im Unternehmen hoch genug ist. Ohne diese Voraussetzung ist nämlich nachhaltige, effektive Digitalisierung überhaupt nicht möglich.

Künstliche Intelligenz hat das Potenzial, Wirtschaft und Industrie genauso stark nach vorne zu bringen wie der Computer oder das Fließband. Unverstanden wird sie aber mittel- oder langfristig keine wahrnehmbaren positiven Effekte haben. Im Gegenteil, sie wird ebenso behindernd und demotivierend in Unternehmensstrukturen eingreifen wie vorherige Digitalisierungsvorhaben, die ohne breiteres Digitalverständnis in Unternehmen stattgefunden haben. Und in einer Welt, in der mit „gleichziehen“ heutzutage kein Blumentopf mehr zu gewinnen ist, wo man mit jedem Monat der digitalen Untätigkeit weiter hinter dem Rest der Welt zurückfällt, kann sich das eigentlich niemand mehr erlauben.

Dauert lang, frustriert alle, kostet viel, bringt nix.

Das ist der Teufelskreis vieler Digitalisierungsvorhaben. Und dem fällt auch KI zum Opfer. Den Teufelskreis zu durchbrechen, ihn durch den Innovationskreislauf von schnellem Erkenntnisgewinn, Partizipation, klarer Bezifferung und Praxisorientierung zu ersetzen, das kostet viel Mühe, das erfordert komplett neue Perspektiven und radikale Veränderungen. Und auch einen konsequenten Kompetenzaufbau im gesamten Unternehmen.

Die Frage ist aber nicht, ob sich das lohnt. Sondern ob man sich es noch leisten kann, das nicht zu tun.

Und die Antwort darauf, wenn man nicht gerade eine Zeitmaschine hat, die die eigene Firma ins zwanzigste Jahrhundert zurückkatapultieren kann, ist einfach.

Sie lautet: Nein.