Wo liegt der Fehler im System der Digitalen Transformation und welche Anforderungen ergeben sich damit für den Einsatz von künstlicher Intelligenz?

Die Perspektive eines Key Account Managers der Consulting- und ICT-Branche.

Daron Acemoğlu, einer der einflussreichsten Ökonomen der Welt, schreibt in seinem Essay »AI’s Future Doesn’t Have to Be Dystopian« vom 20. Mai 2021: KI kann eingesetzt werden, um die menschliche Produktivität zu steigern, Arbeitsplätze und gemeinsamen Wohlstand zu schaffen und demokratische Freiheiten zu schützen und zu stärken – aber nur, wenn wir unseren Ansatz ändern. ^[²²^]

Meine These: Wir brauchen einen Paradigmenwechsel vom klassischen, tayloristisch geprägten Ansatz der fremdorganisierten Automatisierung, Überwachung und Steuerung hin zu einem kollaborativ geprägten Ansatz einer selbstorganisierten Automatisierung, Überwachung und Steuerung – der nicht nur Produktivität, Agilität und Innovationsfähigkeit befördert, sondern auch strukturelle und kulturelle Stabilität gewährleistet. Mit anderen Worten: Nicht das fremdorganisierte Ersetzen der menschlichen Intelligenz durch künstliche Intelligenz, sondern die intelligente, selbstorganisierte Vernetzung der menschlichen Intelligenz mittels künstlicher Intelligenz schafft die notwendigen Voraussetzungen für einen fortlaufenden, zeitnahen und effizienten Transformationsprozess und wird zur neuen Basisinnovation und Schlüsseltechnologie der sozial-ökologischen und ökonomischen Transformation!

(Friedrich Schieck 10/2023)

Inhaltsverzeichnis

Was ist der Status Quo in der Digitalen Transformation?
Worin liegen die Ursachen dieser paradoxen Entwicklung?
Eine Hypothese auf Vergangenheit und Zukunft
Die Natur macht es uns vor
Von der fremdorganisierten zur selbstorganisierten digitalen Transformation
Welche Fragen müssen beantwortet werden?
Meine vorläufige Schlussfolgerung
Mein Statement
Quellen

Was ist der Status Quo in der Digitalen Transformation?

Produktivität, Agilität und Innovationsfähigkeit sind zentrale Voraussetzungen für die Wirtschaftlichkeit, Wettbewerbsfähigkeit und Zukunftsfähigkeit von Unternehmen und Volkswirtschaften. Doch in den letzten Jahren erleben wir eine beispiellose Steigerung der Veränderungsdynamik in Wirtschaft, Politik und Gesellschaft, was zu einem Verlust an Produktivität, Agilität, Innovationsfähigkeit sowie struktureller und kultureller Stabilität geführt hat und weiterhin führt.

Studien und Statistiken belegen, dass in Deutschland zwischen 2003 und 2022 das Produktivitätswachstum ^[¹^], die Agilität ^[²^] ^[3^], die Innovationsfähigkeit ^[⁴^] ^[⁵^] sowie die strukturelle und kulturelle Stabilität ^[⁶^] rückläufig waren. Gleichzeitig haben sich die Ausgaben für externe Beratung ^[⁷^] und Informationstechnologie ^[⁸^] mehr als verdoppelt.

Paradoxerweise scheint aber der enorme Anstieg dieser Ausgaben für Beratung und Digitalisierung nicht die gewünschten Verbesserungen zu bewirken.

Diese Ausgaben für Beratung und Digitalisierung sollten die Wirtschaftlichkeit, Wettbewerbsfähigkeit und Zukunftsfähigkeit von Unternehmen und Organisationen eigentlich verbessern. Paradoxerweise passiert aber das genaue Gegenteil dessen.

Bereits 1987 brachte der Nobelpreisträger Robert Solow das Phänomen des Produktivitätsparadoxons der Informationstechnologie auf den Punkt, als er feststellte: »Sie können das Computerzeitalter überall sehen, außer in der Produktivitätsstatistik.« Selbst nach 35 Jahren liegen zum Phänomen des Produktivitätsparadoxon der Informationstechnologie immer noch nur hypothetische Erklärungsansätze vor. ^[⁹^]

Erik Brynjolfsson, Daniel Rock und Chad Syverson vom MIT Sloan School of Management beschreiben in ihrem Arbeitspapier von 2017 »Artificial Intelligence and the Modern Productivity Paradox: A Clash of Expectations and Statistics«, dass wir in einem Zeitalter der Paradoxien leben. Obwohl Systeme, die künstliche Intelligenz nutzen, menschlicher Leistung in immer mehr Bereichen ebenbürtig sind oder diese sogar übertreffen und schnelle Fortschritte in anderen Technologien verzeichnen, ist das gemessene Produktivitätswachstum in den letzten zehn Jahren um die Hälfte zurückgegangen, und das Realeinkommen stagniert seit den späten 1990er-Jahren für die Mehrheit der Amerikaner ^[¹⁰^].

Boris Ewenstein, Wesley Smith und Ashvin Sologar von McKinsey kommen in ihrem Beitrag »Changing Change Management aus 2015 zu dem Ergebnis, dass 70 Prozent der Veränderungsprogramme ihre Ziele nicht erreichen – hauptsächlich aufgrund des Widerstands der Mitarbeiter und mangelnder Unterstützung durch das Management ^[¹¹^]. Weitere Studien, wie »Produktivität ist bei den wissensintensiven Unternehmensdienstleistungen erheblich gesunken« von Alexander S. Kritikos, Alexander Schiersch und Caroline Stiel vom Deutschen Institut für Wirtschaftsforschung aus dem Jahr 2021 zeigen einen erheblichen Rückgang der Produktivität in wissensintensiven unternehmensnahen Dienstleistungen zwischen 1995 und 2014, und zwar um über 40 Prozent – mit einer nur leichten anschließenden Erholung ^[¹²^].

Eine aktuelle Studie von Zippia »20 Incredible Productivity Statistics [2023]: Average Employee Productivity in the United States« vom 2. November 2022, bringt das Ganze auf den Punkt: Laut der Forschungsergebnisse von Zippia ist der durchschnittliche Büroangestellte nur 31 Prozent eines durchschnittlichen Acht-Stunden-Arbeitstages produktiv, was zwei Stunden und 53 Minuten entspricht. Ein guter Produktivitätsprozentsatz liegt laut Zippia hingegen zwischen 70 und 75 Prozent. Das heißt, in den USA liegt der Anteil nicht wertschöpfender Arbeit pro Büroangestellten bei circa 39 bis 44 Prozent der täglichen Arbeitszeit ^[¹³^].

Wenn wir davon ausgehen, dass die durchschnittliche Mitarbeiterproduktivität an einem Büroarbeitsplatz auch in Deutschland bei etwa 31 Prozent liegt, 29 Prozent der Arbeitszeit für notwendige Pausen etc. verbracht werden und die Gesamtkosten pro Büroarbeitsplatz und Arbeitsstunde bei durchschnittlich 40 Euro liegen, dann ergeben sich bei 26 Millionen Büroarbeitsplätzen nicht produktive Arbeitskosten in Höhe von etwa 765 Milliarden Euro pro Jahr.

Dies entspricht etwa 19,1 Milliarden Arbeitsstunden, 2,4 Milliarden Arbeitstagen oder 10,4 Millionen Fachkräften.

In Anbetracht dessen stellt sich die Frage, wo der Fehler im System der Digitalen Transformation liegt, ob und wie digitale Technologien und künstliche Intelligenz dieser paradoxen Entwicklung entgegenwirken können und welche Investitionen in diesem Kontext überhaupt zielführend und wirtschaftlich sinnvoll sind.

Worin liegen die Ursachen dieser paradoxen Entwicklung?

Es dürfte heute Konsens sein, dass nur eine zeitnahe und effiziente Anpassung der Produkte und Dienstleistungen sowie der Organisations-, Informations- und Prozessstrukturen an veränderte Rahmenbedingungen und Kundenbedürfnisse die Wirtschaftlichkeit, Wettbewerbsfähigkeit und Zukunftsfähigkeit von Unternehmen sichert. Berücksichtigt man jedoch die aktuelle Entwicklung in Wirtschaft, Politik und Gesellschaft ^[¹⁴^] ^[¹⁵^], ^[¹⁶^], dann ist abzusehen, dass der Druck, sich an veränderte Rahmenbedingungen anzupassen, noch dramatisch zunehmen wird.

Ob Klima-, Finanz-, Diesel-, Flüchtlings-, Corona-, Lieferketten-, Ukraine- oder Energiekrise, ob Inflation, Rezession oder der zunehmende Wettbewerbsdruck durch Globalisierung, Digitalisierung und Automatisierung – alle Veränderungsprozesse haben zur Folge, dass Unternehmen in immer kürzeren Zeitabständen ihre Produkte, Strukturen und Abläufe an veränderte Rahmenbedingungen und neue Kundenbedürfnisse zeitnah und effizient anpassen müssen.

Das heißt, je höher die Veränderungsdynamik, umso öfter und schneller muss sich ein Unternehmen an veränderte Rahmenbedingungen und Kundenbedürfnisse anpassen, mit der logischen Konsequenz, dass die verfügbare Zeit zur strukturorganisatorischen Anpassung abnimmt, während der Aufwand und die dafür benötigte Zeit ansteigt – was im Extremfall einen Adaptions-Gap zwischen verfügbarer und benötigter Zeit nach sich zieht.

Hinzu kommt folgender Widerspruch: Je mehr Mitarbeiter in den Anpassungs- bzw. Transformationsprozess einbezogen werden, umso größer wird der Zeitaufwand für nicht wertschöpfende Organisations- und Kommunikationsprozesse zwischen allen Beteiligten. Bezieht man die Mitarbeiter hingegen nicht in den Veränderungsprozess mit ein, so kann sich der Zeitaufwand noch drastischer erhöhen: nämlich dann, wenn Mitarbeiter den Veränderungsprozess blockieren.

Dieses Dilemma zwischen Veränderungsdynamik und notwendigem Anpassungsaufwand mit einhergehendem Verlust an Produktivität, Agilität und Innovationsfähigkeit sowie struktureller und kultureller Stabilität zeigt sich meiner Einschätzung nach in nahezu allen strukturorganisatorischen Veränderungsprozessen – ob im operativen Tagesgeschäft der Mitarbeiter und Führungskräfte oder in Transformationsprojekten zur strategischen Neuausrichtung, Restrukturierung, Prozessoptimierung und Digitalisierung.

Der Soziologe Armin Nassehi hat das mal mit der Metapher in einem Vortrag treffenden beschrieben: „Die Transformation eines sozialen Systems ist wie das Reparieren eines defekten Verbrennungsmotors im laufenden Betrieb“. Ich denke, dieses Dilemma zeigt sich heute in allen Bereichen von Wirtschaft, Politik und Gesellschaft, egal ob in einem Meeting, in einer Debatte oder in einem öffentlichen Diskurs.

Die Konsequenz ist nicht nur, dass Investitionen und Personalkosten steigen und die Produktivität sinkt, sondern auch, dass Agilität, Flexibilität und Innovationsfähigkeit der Organisation sich verschlechtern sowie die Motivation der Mitarbeiter und die Unternehmenskultur darunter leiden.

In diesem Kontext stellt sich folgende Frage: Welchen Einfluss hat der zunehmende, nicht wertschöpfende Organisations- und Kommunikationsaufwand (Bürokratieaufwand) der Mitarbeiter und Führungskräfte im operativen Tagesgeschäft sowie bei der Umsetzung von Transformations- und Change-Management-Initiativen auf Produktivität, Agilität und Innovationsfähigkeit sowie auf die Mitarbeiterzufriedenheit und Kultur eines Unternehmens?

Der Einfluss auf Produktivität, Agilität und Innovationsfähigkeit

Produktivität: Wenn Mitarbeiter und Führungskräfte mehr Zeit für organisatorische und kommunikative Aufgaben aufwenden müssen, bleibt weniger Zeit für wertschöpfende Tätigkeiten. Dies führt zu Verzögerungen, Fehlerquoten und geringerer Effizienz. Dies kann die Arbeitszufriedenheit beeinträchtigen und zu höherem Stress sowie höherem Krankenstand und Fluktuation führen.
Agilität: Hoher Organisationsaufwand kann dazu führen, dass Mitarbeiter mehr Zeit mit Planung und Koordination verbringen, anstatt schnell und effektiv zu handeln. Dies kann zu Verzögerungen und ineffizienten Abläufen führen und die Agilität des Unternehmens beeinträchtigen.
Innovationsfähigkeit: Der Zeit- und Energieaufwand für strukturorganisatorische Anpassungen reduziert die kreative Arbeit an neuen Produkten und Dienstleistungen. Mitarbeiter und Führungskräfte müssen sich auf kurzfristige Administrationsaufgaben konzentrieren statt auf langfristige strategische Innovationen.

Auswirkungen auf Mitarbeiterzufriedenheit und Unternehmenskultur

Mitarbeiterzufriedenheit: Der hohe administrative Aufwand kann Frustration und Überlastung verursachen, was die Arbeitszufriedenheit senkt. Arbeitsmoral und Loyalität leiden unter mangelnder Anerkennung. Mitarbeiter fühlen sich entfremdet und unterbewertet, was zu geringerem Engagement und höherer Fluktuation führt.
Unternehmenskultur: Der hohe Bürokratieaufwand fördert eine Kultur der Verlangsamung und Demotivation. Widerstand gegen Veränderungen wird gefördert. Mitarbeiter sind weniger motiviert, innovative Ideen zu entwickeln und umzusetzen.

Studien, Statistiken und Veröffentlichungen der letzten drei Jahrzehnten verdeutlichen, dass trotz steigender Investitionen in Maßnahmen zur strategischen Neuausrichtung, Restrukturierung, Prozessoptimierung und Digitalisierung, des damit einhergehenden Change Managements sowie des Einsatzes neuer agiler Methoden und künstlicher Intelligenz der nicht wertschöpfende Organisations- und Kommunikationsaufwand aller Beteiligten eher zu- statt abgenommen hat und vielerorts ein Verlust an Produktivität, Agilität und Innovationsfähigkeit sowie struktureller und kultureller Stabilität zu verzeichnen ist.

Die erste Frage, die sich hierbei stellt, ist: Können die herkömmlichen Methoden & Tools aufgrund der stetig wachsenden Veränderungsdynamik überhaupt noch effektiv sein? Oder ist ein sogenanntes Adaptions-Gap zwischen verfügbarer und benötigter Zeit einer Transformation bereits vorprogrammiert?

Die Digitale Transformation sollte als ein kontinuierlicher, fortlaufender Prozess verstanden werden. Daher kann meiner Meinung nach der Anteil des nicht wertschöpfenden Arbeitsaufwands für Organisation und Kommunikation seitens der Mitarbeiter und Führungskräfte als Indikator dafür dienen, ob die verwendeten Methoden & Tools tatsächlich effizient und wirtschaftlich sinnvoll sind.

Denn aufgrund der zunehmenden Veränderungsdynamik kann nicht mehr davon ausgegangen werden, dass nach einem klassischen Restrukturierungs- oder Transformationsprojekt – irgendwann in der Zukunft – der nicht wertschöpfende Organisations- und Kommunikationsaufwand sinkt und sich eine steigende Produktivität, Agilität und Innovationsfähigkeit sowie strukturelle und kulturelle Stabilität einstellen wird.

Womit sich auch schon die zweite Frage stellt: Welche Methoden & digitalen Technologien gewährleisten erstens eine wirklich zeitnahe und effiziente Anpassung der Produkte, Strukturen und Prozesse an veränderte Rahmenbedingungen und Kundenanforderungen, beziehen zweitens alle Mitarbeiter und Führungskräfte in den Veränderungsprozess mit ein und senken drittens den nicht wertschöpfenden Organisations- und Kommunikationsaufwand aller Beteiligten im fortlaufenden Transformationsprozess?

Meine These: Die Ursache für das Scheitern von Transformations- und Change-Management-Initiativen liegt weniger im Verhalten bzw. fehlendem agilen Mindset der Mitarbeiter und Führungskräfte bzw. der Unternehmenskultur, sondern vielmehr im klassischen Ansatz einer fremdorganisierten Automatisierung, Überwachung und Steuerung von Strukturen und Prozessen.

Die Ursache für das Scheitern von Transformations- und Change-Management-Initiativen liegt weniger im Verhalten bzw. fehlendem agilen Mindset der Mitarbeiter und Führungskräfte bzw. der Unternehmenskultur, sondern vielmehr im klassischen Ansatz einer fremdorganisierten Automatisierung, Überwachung und Steuerung von Strukturen und Prozessen.

Eine Hypothese auf Vergangenheit und Zukunft

Ich stelle die Hypothese auf, dass aufgrund der zunehmenden Veränderungsdynamik der anteilige, nicht wertschöpfende Organisations- und Kommunikationsaufwand der Mitarbeiter und Führungskräfte in den vergangenen zehn Jahren um mindestens 20 Prozent zugenommen hat – und dies trotz hoher Investitionen in strategische Neuausrichtung, Restrukturierung, Prozessoptimierung und Digitalisierung sowie dem Einsatz neuer agiler Methoden und künstlicher Intelligenz. Erfolgt der Anpassungs- bzw. Transformationsprozess in den kommenden zehn Jahren mit den gleichen Methoden & Tools, so glaube ich, dass der nicht wertschöpfende Organisations- und Kommunikationsaufwand sich noch einmal verdoppeln wird.

Wenn ich mit meiner Hypothese richtig liege, dann kann sich jeder selbst ausrechnen, welche Konsequenzen das auf Produktivität, Agilität und Innovationsfähigkeit bis hin zur ökonomischen und ökologischen Nachhaltigkeit eines Unternehmens – ja sogar der gesamten Volkswirtschaft – haben kann.

Jeder Lösungsansatz muss sich also daran messen lassen, in welchem Maße er alle Mitarbeiter und Führungskräfte in den Transformationsprozess mit einbezieht und gleichfalls den nicht wertschöpfenden Organisations- und Kommunikationsaufwand aller Beteiligten im fortlaufenden Transformationsprozess senkt, statt ihn zu erhöhen.

Die Natur macht es uns vor

Die Evolution in der Natur macht es uns vor: Was sich nicht zeitnah und effizient an seine Umweltbedingungen anpasst, das stirbt aus! Anders gesagt, wenn mehr Zeit für die Anpassung benötigt wird als Veränderungszeit zur Verfügung steht, dann entsteht ein Adaptions-Gap zwischen verfügbarer und benötigter Zeit.

Ob Pflanzen, Tiere oder Menschen – sie alle informieren, kommunizieren und interagieren mit ihrem natürlichen oder sozialen Umfeld und versuchen, sich durch Selbstorganisation an die veränderten Bedingungen zeitnah und effizient anzupassen, neu zu gestalten bzw. sich weiterzuentwickeln.

Ich bin davon überzeugt, dass sich dieses Paradigma auch auf die zunehmende Veränderungsdynamik in Wirtschaft, Politik und Gesellschaft der heutigen Zeit anwenden lässt, allerdings mit dem Unterschied, dass digitale IuK-Technologien und künstliche Intelligenz den Informations-, Kommunikations- und Interaktionsprozess zur Anpassung und Umgestaltung in immer stärkerem Maße beeinflussen, sowohl positiv als auch negativ.

Der US-Soziologe Gerhard Lenski entwickelte eine ökologisch-evolutionäre Sozialtheorie, deren Schlüsselbegriff die »Kommunikation« ist. Nichts, so Lenski, verändert ein soziales System so sehr wie die Frage, auf welche Weise man miteinander kommuniziert, Informationen erzeugt, diese weitergibt und vervielfältigt. Es führt zu Ansprüchen und Erwartungen, wirft Gerechtigkeitsfragen auf und transformiert auf diese Weise ganze Gesellschaften. ^[¹⁷^]

Von der fremdorganisierten zur selbstorganisierten digitalen Transformation

In der Diskussion um die Digitale Transformation und den Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) sind entscheidende Herausforderungen und Missverständnisse zu erkennen. Diese Themen sind von großer Relevanz für CEOs und CIOs von Unternehmen sowie für Fachleute aus der Beratungs- und ICT-Branche.

Das Problem im aktuellen System der Digitalen Transformation

Wie schon beschrieben, ist es die allgemeine und etablierte Meinung vieler Analysten, Berater und Wissenschaftler, dass die Ursache für das Scheitern von Transformations- und Change-Management-Initiativen in den traditionellen Verhaltensmustern und einem fehlenden agilen Mindset der Mitarbeiter und Führungskräfte sowie in der Kultur des Unternehmens liege. Die Mitarbeiter müssten lediglich ein neues agiles Bewusstsein für das Teilen von Wissen und kollaborativer Zusammenarbeit ^[¹⁸^] entwickeln und lernen, mit den neuen digitalen Technologien richtig umzugehen.

Diese Perspektive erinnert mich an den Staatsbürgerunterricht in der ehemaligen DDR, wo die Menschen dazu angehalten wurden, sich einem bestimmten Denkansatz anzupassen. In der heutigen Zeit sind viele Vertreter der Beratungs- und IT-Branche leider immer noch der Ansicht, dass das Problem bei den Mitarbeitern liegt und dass die bewährten Methoden und Tools zur Anpassung an Veränderungen unverändert angewandt werden können.

Sie scheinen nicht zu erkennen, dass die Art und Weise, wie Unternehmen sich an verändernde Rahmenbedingungen und Kundenbedürfnisse anpassen, die eigentliche Ursache für das Scheitern von Transformations- und Change-Management-Initiativen sein könnte. In den letzten 35 Jahren hat sich an der traditionellen Vorgehensweise der „fremdorganisierten Ist-Aufnahme, Analyse, Neustrukturierung, Optimierung und Digitalisierung“ kaum etwas geändert.

Ob es um Maßnahmen zur strategische Neuausrichtung, Restrukturierung, Prozessoptimierung und ERP-Einführung oder dem Einsatz agiler Methoden ^[¹⁹^] und Ansätze zur Digital-Business-Transformation ^[²⁰^] geht – die Wahrscheinlichkeit für einen Adaptions-Gap zwischen verfügbarer und benötigter Zeit hat nachweislich aufgrund zunehmender Veränderungsdynamik und eines steigenden nicht wertschöpfenden Organisations- und Kommunikationsaufwands von Jahr zu Jahr zugenommen.

Es ist meine Überzeugung, dass diese traditionellen, fremdorganisierten Methoden und digitalen Technologien, die in den letzten 35 Jahren als Grundlage dienten, obsolet geworden sind. Der immer größer werdende Adaptions-Gap zwischen verfügbarer und benötigter Zeit wird aus unternehmerischer und volkswirtschaftlicher Perspektive zunehmend kontraproduktiv.

Der Paradigmenwechsel zur selbstorganisierten Transformation

Ich denke, wir brauchen einen Paradigmenwechsel: hin zu selbstorganisierten Transformationsmethoden und digitalen Technologien, die den Informations-, Kommunikations- und Interaktionsprozess zur selbstorganisierten Anpassung und Neugestaltung befördern, statt zu behindern.

Schon im Jahr 2008 hat Prof. Klaus Fuchs-Kittowski (Leibniz-Sozietät der Wissenschaften zu Berlin e.V.) mit seiner Veröffentlichung »Selbstorganisation und Gestaltung informationeller Systeme in sozialer Organisation« ^[²¹^] in diesem Sinne zwei zentrale Fragen gestellt:

Können wir Bedingungen herstellen, die die Selbstorganisation sozialer Systeme nicht behindern, ja vielleicht darüber hinaus sogar Bedingungen schaffen, die möglicherweise die Selbstorganisation noch befördern? (S.179)^[²¹^]
Können wir vielleicht bei einer entsprechenden Förderung der Selbstorganisation, auch durch eine entsprechende Einführung von modernen Informations- und Kommunikationstechnologie, ihre richtige Einbettung in die konkreten Arbeitsprozesse und in die Komplexität der sozialen Organisation, die Entwicklung sozialer Systeme in eine gewünschte Richtung lenken? (S.180) ^[²¹^]

In diesem Beitrag beschäftigt sich Prof. Fuchs-Kittowski mit Fragen der Methodologie der IKT-Systemgestaltung in sozialer Organisation aus der Perspektive verschiedener Konzepte der Selbstorganisation (speziell der Kybernetik zweiter Ordnung sowie der evolutionären Systemtheorie). Ich interpretiere die beiden Fragen dahingehend, dass er die vorherrschende Meinung »Culture First, Technology Second« in Frage stellt und die Kausalität zwischen ICT-Systemgestaltung und Entwicklung sozialer Systeme genau andersherum sieht.

Künstliche Intelligenz als Schlüssel zur Transformation

Es ist meine Überzeugung, dass digitale Informations- und Kommunikationstechnologien sowie künstliche Intelligenz in unserer schnelllebigen Zeit den größten Einfluss auf die individuelle Selbstorganisation und damit auf das Verhalten der Mitarbeiter und die Unternehmenskultur haben. Diese Technologien sind jedoch bis heute eher darauf ausgerichtet, die individuelle Selbstorganisation durch fremdorganisierte Automatisierung, Überwachung und Steuerung einzuschränken als sie zu befördern.

Unternehmen benötigen deshalb einen grundlegend neuen Ansatz in der Art und Weise, wie sie ihre Organisations-, Informations- und Prozessstrukturen zeitnah und effizient an die sich ständig verändernden Rahmenbedingungen neu anpassen können, um den steigenden, nicht wertschöpfenden Organisations- und Kommunikationsaufwand der Mitarbeiter und Führungskräfte drastisch zu senken und die Produktivität, Agilität und Innovationsfähigkeit sowie die strukturelle und kulturelle Stabilität zu erhöhen.

Daron Acemoğlu, einer der einflussreichsten Ökonomen der Welt, schreibt in seinem Essay vom 20. Mai 2021 »AI’s Future Doesn’t Have to Be Dystopian« ^[²²^]:

KI kann eingesetzt werden, um die menschliche Produktivität zu steigern, Arbeitsplätze und gemeinsamen Wohlstand zu schaffen und demokratische Freiheiten zu schützen und zu stärken – aber nur, wenn wir unseren Ansatz ändern.^[²²^]
Eine stärkere Automatisierung reduziert den Arbeitsanteil, während neue Aufgaben ihn erhöhen. Die Summe der arbeitsbezogenen Konsequenzen neuer KI-Technologien über ihre Auswirkungen auf die Arbeitsquote zu messen, ist daher ein vielversprechender Weg. ^[²²^]
Automatisierung und Überwachung bleiben der Schwerpunkt der KI-Entwicklung, und einige große Unternehmen mit einem starken Fokus auf algorithmische Automatisierung haben einen übergroßen Einfluss auf die Richtung dieser Technologie. ^[²³^]
In Übereinstimmung damit legt meine jüngste Forschung mit David Autor, Joe Hazell und Pascual Restrepo nahe, dass sich ein Großteil der aktuellen KI im Automatisierungsmodus befindet und nicht im kollaborativeren Modus, den sich Brynjolfsson und Nachman vorstellen. ^[²³^]

Ich denke, die Beiträge in diesem Forum machen deutlich, wo die eigentlichen Herausforderungen heutiger KI-Entwicklungen liegen. Dabei würde ich mich eher der optimistischen Perspektive von Lama Nachmann in »Beyond the automation – Only Approach« ^[²⁴^] und Erik Brynjolfsson in »Augmentation, not Automation« ^[²⁵^] anschließen, dass erst eine Ansatzänderung in der KI-Entwicklung – vom Automatisierungsmodus zum kollaborativen Modus – die menschliche Produktivität steigert, Arbeitsplätze und gemeinsamen Wohlstand schafft sowie demokratische Freiheiten schützt und stärkt. ^[²⁶^]

Aus meiner Sicht heißt das, wie gesagt, dass hier nur ein Paradigmenwechsel Abhilfe schaffen kann: weg vom klassischen, tayloristisch geprägten Ansatz einer fremdorganisierten Automatisierung, Überwachung und Steuerung, hin zu einem kollaborativ geprägten Ansatz einer selbstorganisierten Automatisierung, Überwachung und Steuerung – der nicht nur Produktivität, Agilität und Innovationsfähigkeit befördert, sondern auch strukturelle und kulturelle Stabilität gewährleistet!

Mit anderen Worten: Nicht das fremdorganisierte Ersetzen der menschlichen Intelligenz durch künstliche Intelligenz, sondern die intelligente, selbstorganisierte Vernetzung der menschlichen Intelligenz mittels künstlicher Intelligenz schafft die notwendigen Voraussetzungen für einen fortlaufenden, zeitnahen und effizienten Transformationsprozess und wird aus meiner Sicht zur neuen Basisinnovation und Schlüsseltechnologie der sozial-ökologischen und ökonomischen Transformation!

Nicht das fremdorganisierte Ersetzen der menschlichen Intelligenz durch künstliche Intelligenz, sondern die intelligente, selbstorganisierte Vernetzung der menschlichen Intelligenz mittels künstlicher Intelligenz schafft die notwendigen Voraussetzungen für einen fortlaufenden, zeitnahen und effizienten Transformationsprozess ...

Welche Fragen müssen beantwortet werden?

Tracy Major (MIT Senior Associate Director) schreibt in ihrem Beitrag »It’s time to rechart the course of technology. Here are 4 ways to start« ^[²⁷^] zum neuen Buch »Power and Progress: Our Thousand-Year Struggle Over Technology and Prosperity« ^[²⁸^] der beiden MIT-Ökonomen Daron Acemoglu und Simon Johnson, dass sie den wirtschaftlichen und sozialen Schaden anprangern, der durch die geballte Macht der Wirtschaft verursacht wird. Sie würden zeigen, wie die enormen Fortschritte der Datenverarbeitung des letzten halben Jahrhunderts zu ermächtigenden und demokratisierenden Werkzeugen werden können. So schreiben Acemoglu und Johnson, dass es dennoch möglich sei, digitale Technologien für den Menschen nutzbar zu machen und die Produktivität zu steigern, sodass Investitionen in Technologien, die dem Menschen helfen, auch ein gutes Geschäft sein können.

In diesem Auszug fordern die Autoren die Entwicklung eines kraftvollen neuen Narrativs über gemeinsamen Wohlstand und bieten vier Möglichkeiten an, den Kurs der Technologie so neu zu gestalten, dass sie die menschlichen Fähigkeiten ergänzt:

Verbesserung der Produktivität der Arbeitnehmer an ihrem derzeitigen Arbeitsplatz
Erstellen neuer Aufgaben mithilfe von maschineller Intelligenz, die die menschlichen Fähigkeiten erweitert
Bereitstellung besserer und besser nutzbarer Informationen für die menschliche Entscheidungsfindung
Aufbau neuer Plattformen, die Menschen mit unterschiedlichen Fähigkeiten und Bedürfnissen zusammenbringen ^[²⁷^]

Ich denke, Daron Acemoglu und Simon Johnson treffen mit diesen vier Punkten den Nagel auf den Kopf. Jedoch frage ich mich, was soll zum Beispiel ein Familienunternehmer, der für 25.000 Mitarbeiter die Verantwortung trägt, mit dieser Aussage anfangen? Er müsste wissen, was der konkrete Handlungsrahmen ist. Welche konkreten Use Case und Prozesse durch künstliche Intelligenz unterstützt werden sollten, welche Anforderungen sich an das Design für ein multimodales, kontextbewusstes und interaktives KI-System ergeben, mit welchen Algorithmen und Daten die KI trainiert werden sollte und welches Datenmodell und welche Systemarchitektur die dafür notwendigen Voraussetzungen schafft.

Einem CEO oder CIO stellt sich also eher die Frage, welche Investitionen in welche Initiativen, Maßnahmen und Technologien eine nachhaltige Steigerung von Produktivität, Agilität und Innovationsfähigkeit gewährleisten, die Kosten senken und die dafür notwendige strukturelle und kulturelle Stabilität im Unternehmen sicherstellen. Die Basistechnologien, wie OpenAIs ChatGPT, Googles Bard, Aleph Alphas Luminous, oder Mistral 7B der Firma Mistral AI sind sicher vorhanden, jedoch zum richtigen Design-Ansatz, diese auch wirtschaftlich sinnvoll und ethisch nachhaltig einzusetzen, gehen die Meinungen heute weit auseinander!

Meine vorläufige Schlussfolgerung

Meine vorläufige Schlussfolgerung ist, dass jedes Unternehmen zunächst ein Bewusstsein dafür entwickeln muss, dass das Problem des Scheiterns von Transformations- und Change-Management-Initiativen weniger im Verhalten oder dem Mindset der Mitarbeiter und Führungskräfte liegt als vielmehr in den eingesetzten Methoden und digitalen Technologien, die eine zeitnahe und vor allem effiziente Transformation bei zunehmender Veränderungsdynamik gar nicht zulassen. Mit anderen Worten: Jeder Lösungsansatz muss sich daran messen lassen, inwieweit er alle Mitarbeiter und Führungskräfte in den Transformationsprozess einbezieht und gleichzeitig den nicht wertschöpfenden Organisations- und Kommunikationsaufwand aller Beteiligten im laufenden Transformationsprozess reduziert, anstatt ihn zu erhöhen.

Daher halte ich es für zwingend erforderlich, im ersten Schritt die klassischen, fremdorganisierten Ansätze der Automatisierung, Überwachung und Steuerung und deren Folgen für die Wirtschaftlichkeit, Wettbewerbsfähigkeit und Nachhaltigkeit von Unternehmen zu hinterfragen. Das bedeutet, dass Untersuchungen notwendig sind, die transparent aufzeigen, wie sich der anteilige, nicht wertschöpfende Organisations- und Kommunikationsaufwand der Mitarbeiter und Führungskräfte im Zeitverlauf verändert hat und welche Auswirkungen dies auf die Produktivität, Agilität, Innovationsfähigkeit sowie strukturelle und kulturelle Stabilität im Unternehmen hat.

Solche Studien würden meiner Meinung nach nicht nur die eigentlichen Ursachen des Produktivitätsparadoxons der Digitalisierung und das Scheitern von Transformations- und Change-Management-Initiativen offenlegen, sondern darüber hinaus auch notwendige Handlungsfelder für einen KI-gestützten, kollaborativen Ansatz zur selbstorganisierten Transformation aufzeigen.

In diesem Sinne bedarf es aus meiner Sicht aufeinander aufbauender Untersuchungen, die empirisch überprüfbare Antworten auf folgende exemplarische Fragestellungen geben:

Wie hat sich die Produktivität bzw. der nicht wertschöpfende Organisations- und Kommunikationsaufwand der Mitarbeiter und Führungskräfte (Büroarbeitsplatz) in den vergangenen zehn Jahren verändert? Und wie hoch waren die dafür notwendigen internen und externen Investitionen in Beratung und Digitalisierung?
Welche Informations-, Kommunikations- und Interaktionsprozesse (Use Cases) sind dem nicht wertschöpfenden Organisations- und Kommunikationsaufwand aller Mitarbeiter und Führungskräfte gleichermaßen zuzuschreiben und sollten Grundlage einer empirischen Erhebung sein?
Welche kausalen Zusammenhänge bestehen zwischen Veränderungsdynamik, Produktivität, Agilität und Innovationsfähigkeit sowie struktureller und kultureller Stabilität in Unternehmen und sonstigen Organisationen?
Welche Methoden, Tools und digitale Technologien befördern und welche behindern einen zeitnahen, effizienten und fortlaufenden Anpassungs- bzw. Transformationsprozess, unter Berücksichtigung einer zunehmenden Veränderungsdynamik?
Welche Anforderungen ergeben sich an einen grundlegend neuen, kollaborativen Ansatz von Methode & KI-Technologie, der eine selbstorganisierte Automatisierung, Überwachung und Steuerung durch Mitarbeiter und Führungskräfte ermöglicht?
Welche Muster, Regeln und Algorithmen könnten eine kollaborative, durch Mitarbeiter und Führungskräfte selbstorganisierte Automatisierung, Überwachung und Steuerung ermöglichen? Und welches Daten- und Design-Modell für ein multimodales, kontextbewusstes und interaktives KI-System schafft die dafür notwendigen Voraussetzungen?
Welcher quantitative und nicht quantitative Nutzen könnte sich aus einem solchen Paradigmenwechsel, von der fremdorganisierten hin zur selbstorganisierten, KI-gestützten Transformation hinsichtlich Produktivität, Agilität, Innovationsfähigkeit sowie struktureller und kultureller Stabilität im Unternehmen ergeben?
Welche disruptiven Auswirkungen hätte ein solcher neuer Ansatz für die Beratungs- und ICT-Branche? Wohin verschieben sich die Beratungs- und ICT- Schwerpunkte, und welche Chancen und Risiken ergeben sich damit für klassische Beratungs- & ICT-Unternehmen sowie für Startups, die eine solche transformative KI-Technologie auf den Markt bringen?
Lässt sich ein solcher kollaborativ geprägten KI-Ansatz zur selbstorganisierten Vernetzung bzw. selbstorganisierten Automatisierung, Überwachung und Steuerung als Blueprint auf jedes soziale System übertragen, unabhängig von dessen Größe und Komplexität?

Mein Statement

Ich hoffe, mit diesem Beitrag eine Diskussion anzustoßen, die Antworten auf aktuelle und zukünftige Herausforderungen der Digitalen Transformation und der zukünftigen Rolle künstlicher Intelligenz in Unternehmen und sonstigen sozialen Systemen geben. Dazu wird es zu jeder der genannten Fragen weitere, vertiefende Antworten in meinem Blog geben, die nicht nur aktuelle Studien und Veröffentlichungen berücksichtigen, sondern auch die hoffentlich umfangreichen Diskussionsbeiträge mit einbeziehen, die hier auf dieser Seite Platz finden sollen.

Sollten sich Fragen und Kommentare zu diesem Beitrag ergeben, dann können Sie mir diese über das Antwortformular gern zukommen lassen.

Friedrich Reinhard Schieck / BCM Consult – 11.10.2023

E-Mail: fs@bcmconsult.com, fs@bcmconsult.com

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