Zahlreiche Menschen nutzen generative KI bei ihrer Arbeit. Diese Nutzer berichten häufig, dass KI ihre Arbeitszeit um fast die Hälfte der Zeit bei den sonst von ihnen ausgeführten beruflichen Aufgaben verkürzt hat. Allerdings führen diese individuelle Leistungsverbesserungen nicht automatisch zu einer Steigerung der Unternehmensleistung.
Gleichzeitig sind die meisten Anwender von generativer KI in der Industrie und im akademischen Betrieb, also Lehrende und Studierende, oft nicht bereit, offen über ihre wirksame Anwendung von generativer KI zu sprechen.
Warum ist das so?
Sie fürchten wackelige Rechtsgrundlagen und eine unklare KI-Ethik. Viele versuchen, das Risiko finanzieller Nachteile zu vermeiden. Oder sie haben Angst, Misstrauen zu ernten, wenn sie transparent machen, wann sie mit einem KI-basierten Kollegen zusammen arbeiten.
Wie können wir diese Blockade überwinden?
Ich würde Unternehmen raten, einen systemischen, ja ganzheitlichen Ansatz zu wählen, um generative KI in ihrer gesamten Organisation zu implementieren.
Dies ist ein beschleunigter Wandel, der zu allem anderen hinzukommt. Diese Tranformation lässt sich jedoch nicht auslagern, da die Anforderungen und Bedürfnisse jedes Unternehmens unterschiedlich sind.
Für Medienorganisationen und Unternehmensredaktionen kann es zielführend sein, unabhängige Interims-Redaktionsmanager einzustellen, die sie fokussiert und mit frischen Erkenntnissen durch diesen intensiven Wandel führen.
Schlussfolgerung
Für den Anfang empfehle ich drei Handlungsstränge:
1. Schaffen Sie in Ihrer Organisation Freiräume, in denen Mitarbeiter sich selbst in Forschung und Entwicklung engagieren.
2. Erstellen Sie klare und präzise Richtlinien für generative KI von unten nach oben. Entwickeln Sie positive Anwendungsfälle, bauen Sie Prompts und Tools, die funktionieren. Integrieren Sie KI-Erfahrungen in das strategische Denken und die Mission Ihrer Organisation.
3. Schaffen Sie psychologische Sicherheit, belohnen Sie First Mover und selbstlernende Cyber-Experten, definieren Sie aktive Rollen und Verantwortlichkeiten.
Quellen:
1. Alexander Bick, Adam Blandin, and David J. Deming, The Rapid Adoption of Generative AI, September 2024.
Ausgewählte Diagramme aus diesem Papier finden Sie im Artikel.
2. MIT Technology Review, Insights, in cooperation with Databricks, The great acceleration: CIO perspectives on generative AI, August 2023.
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