Ein Chatfenster, in dem jemand eine Frage stellt und eine Antwort erhält, sieht einfach aus. Was darunter geschehen muss, ist das nicht. Entscheidungsunterstützung mit KI bedeutet, dass ein System Daten aus mehreren Quellen kombiniert, sie in den richtigen Kontext stellt und eine Antwort formuliert, auf die jemand zu handeln wagt. Jeder Schritt in dieser Kette stellt eine Anforderung an die Organisation, die der Frage vorausgeht, welches Modell oder welche Plattform gewählt wird.
Ein Modell, das Entscheidungen unterstützt, ist nur so gut wie die Daten, die es zu sehen bekommt. Das bedeutet, dass Zahlen aus verschiedenen Systemen dieselbe Definition verwenden müssen, dass historische Daten zugänglich sind, ohne dass jemand sie erst manuell exportieren muss, und dass klar ist, welche Quelle massgebend ist, wenn zwei Systeme sich widersprechen. Organisationen, die dies noch nicht geregelt haben, merken das erst in dem Moment, in dem die Antwort des Systems nicht mit dem übereinstimmt, was die Mitarbeitenden vor Ort bereits wussten.
Entscheidungsunterstützung liegt oft am Schnittpunkt mehrerer Abteilungen: dem Moment, in dem Informationen von einer Stelle zur anderen müssen, damit eine gute Entscheidung dabei herauskommt. Das macht relevant, wie die Koordination zwischen Abteilungen in Ihrer Organisation funktioniert, denn ein System, das einen Ratschlag gibt, der anschliessend zwischen zwei Abteilungen liegen bleibt, hat nichts gebracht. Dieselbe Logik gilt für die Quellen, mit denen der Ratschlag gefüttert wird: Wenn diese Quellen aus Dokumenten bestehen, die erst gelesen und zusammengefasst werden müssen, bevor damit etwas geschehen kann, ist die Frage was das Lesen und Zusammenfassen von Dokumenten von der Organisation verlangt direkt von Einfluss auf die Geschwindigkeit und die Zuverlässigkeit des daraus resultierenden Ratschlags.
Ein Teil der Entscheidungsunterstützung besteht nicht darin, eine Frage zu beantworten, die jemand aktiv stellt, sondern darin, etwas zu signalisieren, das Aufmerksamkeit verdient, bevor jemand danach fragt. Das stellt andere Anforderungen als ein Chatfenster: Es muss etwas geben, das kontinuierlich mitschaut, Schwellenwerte erkennt und zwischen Rauschen und einem Signal unterscheidet, das wirklich relevant ist. Was das von Monitoring und Signalisierung verlangt, ist eine Frage, die separat beantwortet werden muss, und wer wissen möchte, was Monitoring und Signalisierung von der Organisation verlangen, sieht, dass es nicht nur um Technik geht, sondern auch darum, wer die Signale empfängt und was damit geschieht.
Viele Entscheidungen werden in Gesprächen vorbereitet: mit Kunden, mit Lieferanten, zwischen Kollegen. Wenn diese Gespräche nicht auf eine wiederverwendbare Weise festgehalten werden, fehlt dem System, das eine Entscheidung unterstützen soll, genau das Material, das den Anlass bildete. Das macht sichtbar, was das Festhalten und Nachverfolgen von Gesprächen von der Organisation verlangt, ein Thema, das direkt die Frage berührt, ob Entscheidungsunterstützung auf etwas aufbauen kann, oder auf nichts. Wer hier mehr darüber erfahren möchte, was das Festhalten und Nachverfolgen von Gesprächen verlangt, sieht den Zusammenhang mit der Qualität jedes Ratschlags, der später aus diesen Gesprächen abgeleitet wird.
Es ist nicht ungewöhnlich, dass ein Team, mit einem Datensatz und einem Anwendungsfall, eine funktionierende Version der Entscheidungsunterstützung zeigt. Das beweist, dass es möglich ist, nicht, dass es organisationsweit möglich ist. Sobald eine zweite Abteilung mit anderen Systemen, anderen Dateneigentümern und anderen Definitionen anschliessen möchte, zeigt sich oft, dass die erste Version genau für dieses eine Team massgeschneidert war. Warum ein Pilotprojekt, das nur in seiner Ecke funktioniert, nichts bringt, ist daher keine Frage enttäuschender Technik, sondern eines Fundaments, das nie breiter angelegt war. Für wen mehr darüber lesen möchte: warum ein Pilotprojekt, das nur in seiner Ecke funktioniert, nichts bringt erklärt, was zwischen einer Demo und einer organisationsweiten Anwendung fehlt.
Ein System kann den bestens fundierten Ratschlag geben und trotzdem nichts verändern, wenn niemand die Verantwortung trägt, damit zu arbeiten. Das ist ein organisatorischer Punkt, kein technischer: Wer ist Eigentümer des Ratschlags, wer beurteilt, ob er befolgt wird, und wer erklärt, warum er einmal nicht befolgt wurde. Ohne diesen Eigentümer verschwindet Entscheidungsunterstützung in der Kategorie interessanter Experimente. Warum eine Demo ohne Eigentümer nichts bringt, hängt mit demselben Punkt zusammen, und wer die genaue Argumentation nachvollziehen möchte, findet sie unter warum eine Demo ohne Eigentümer nichts bringt.
Die Anforderungen, die Entscheidungsunterstützung stellt, betreffen grösstenteils das, was bereits vorhanden sein muss, bevor das Chatfenster etwas Bedeutungsvolles tun kann: saubere und zugängliche Daten, funktionierende Übergabe zwischen Abteilungen, strukturierte Erfassung von Gesprächen und Dokumenten, und ein klarer Eigentümer für das, was das System liefert. Genau deshalb betrachtet die Reifegradmessung von hybridresourcing die fundamentalen Dimensionen, bevor die abhängigen zur Sprache kommen: Organisation, IT-Infrastruktur und Datenmanagement bestimmen, ob es etwas gibt, worauf Entscheidungsunterstützung aufgebaut werden kann.
Die Frage, ob eine Organisation dies tragen kann, steht unabhängig von der Frage, welcher Teil der Arbeit tatsächlich von KI übernommen werden kann. Letzteres rechnet der Werkscan von FTE TO AI pro Aufgabe aus: welcher Teil der Arbeit sich übernehmen lässt, und unter welchen Bedingungen. Wo diese Seite beschreibt, was vorhanden sein muss, bevor Entscheidungsunterstützung funktionieren kann, beschreibt der Werkscan, was sich, sobald diese Grundlage vorhanden ist, konkret in der Arbeit selbst verschiebt.
Vraag maar wat er moet staan voordat AI in uw organisatie kan landen.
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