Vorsicht vor KI als Schlangenöl-Verkäufer

30 Jan 2024

Seit ChatGPT im November 2022 auf den Markt kam, haben sich die Softwareanbieter mächtig ins Zeug gelegt, um vom Hype der generativen KI zu profitieren. Die Unternehmen wurden mit Angeboten überschwemmt - aber sind die Optionen auch wirklich wasserdicht?

Kommentare über AI'Die potenziellen Auswirkungen der KI, im Guten wie im Schlechten, haben verständlicherweise das Interesse geweckt. Zum Beispiel hat Alphabet'Sundar Pichai, der CEO von Alphabet, behauptete, dass es sich "tiefgreifender als Elektrizität oder Feuer".

Das mag in der Zukunft so sein. Aber im Moment befinden wir uns am unteren Ende der Reifeskala. Und die Verkaufsargumente für künstliche Intelligenz kommen uns nur allzu bekannt vor: "Technologie verwandelt Ihre fehlerhaften Prozesse einfach und schnell und katapultiert die Leistung in neue Höhen". 

Wenn man jedoch das Etikett abnimmt, verbessern viele allzu optimistische Lösungen bestehende Organisationsmittel, die - immer noch - integrierte Daten fehlen. Die Versprechen beschwören Skynet herauf, aber die Realität liefert nur glänzendere Tabellenkalkulationen. Oder sie untergraben durch blinde Automatisierung den differenzierenden Service und das Vertrauen der Kunden. Ist das die Transformation, die Sie wollen?

Wie also erkennen Führungskräfte diese KI-Schlangenölverkäufer, die aus dem Hype Kapital schlagen? 

Untersuchen Sie zunächst die angestrebten Prozesse. Funktionieren sie bereits ohne umfangreiche manuelle Eingriffe gut? Wenn nicht, werden die neuen Technologien die bestehenden Funktionsstörungen replizieren, anstatt sie zu revolutionieren. Optimieren Sie den Prozess.'automatisieren Sie nicht einfach einen schlechten Prozess.

Prüfen Sie als Nächstes, ob die vorgeschlagenen Tools integrierte Entscheidungen unter Verwendung der verfügbaren Datenbestände ermöglichen. Wenn sie stattdessen mehr unzusammenhängende Datensätze schaffen, sollten Sie sich auf zusätzliche Komplikationen einstellen. Silo-Systeme mit siloartigem maschinellem Lernen bringen wenig.  

Diese Integration ist wichtig, denn viele aktuelle KI-Initiativen beschleunigen Prozesse, die es nicht wert sind, beschleunigt zu werden. Die größte Chance liegt derzeit nicht in der Behebung fehlerhafter Prozesse, sondern in der Entdeckung neuer Wertquellen. Neue Technologien sollten integrieren, nicht weiter fragmentieren.

Die Integration ist nach wie vor von entscheidender Bedeutung, da seit langem eine Kluft zwischen den Absichten der Führungskräfte und der betrieblichen Realität besteht. Führungskräfte glauben oft, dass Prozesse besser funktionieren, als sie es tatsächlich tun, und sind sich nicht bewusst, wie viel manuelle Schwerstarbeit unter der Oberfläche stattfindet. Wenn ihnen also neue Tools verkauft werden, die eine Automatisierung versprechen, sehen sie einen Vorteil, der nur in ihrer Vorstellung existiert, nicht aber in der täglichen Praxis.  

 

Neu verpackte Optimierung - nicht Transformation

Die gleiche Psychologie gilt auch für Verbrauchertechnologien - das iPhone zum Beispiel erscheint magisch, verdeckt aber die riesige Infrastruktur, die es ermöglicht. Unternehmensleiter müssen hinter den Vorhang ihres Betriebs blicken, bevor sie entscheiden, ob KI wirklich helfen kann.

Nachdem Sie die Integration geprüft haben, stellen Sie fest, ob die versprochenen Funktionen echte KI erfordern oder ob Sie bereits vorhandene Tools optimieren müssen. Kann bestehende Software wie Excel - das bedauerlicherweise immer noch das beliebteste Präsentationstool in globalen Vorstandsetagen ist - ähnliche Erkenntnisse liefern, sobald Feeds mit umfangreicheren Datensätzen verbunden werden? Viele Lösungen sind nach wie vor glorifizierte Dashboards und keine Prognosemaschinen.

KI verspricht eine Revolution, aber in diesem Anfangsstadium bietet sie schnellere Pferde, keine Flugzeuge. Erwarten Sie, dass die alte Automatisierung neu verpackt wird, bevor es zu einem seismischen Wechsel zur autonomen Intelligenz kommt.  

Prüfen Sie den Reifegrad bestehender Prozesse, bevor Sie neu auf den Markt gebrachte KI-Tools einführen. Ausgereifte aktuelle Fähigkeiten sind oft besser als halbgare, neuartige Funktionen. Setzen Sie auf nachgewiesene Leistung, nicht auf weit hergeholte Fantasien.  

Eine schrittweise Einführung mit einem ausgewogenen Verhältnis zwischen Anspruch und Wirklichkeit erweist sich als sehr klug. Wenn Sie vereinfachen, müssen Sie mit schneller Nachahmung rechnen, die jeden Vorteil zunichte macht. Wenn es sich um eine echte Umwälzung handelt, stellen Sie sich auf eine holprige mehrjährige Fahrt ein. Studieren Sie den Weg, der vor Ihnen liegt, und legen Sie einen ausgewogenen Kurs fest, bevor Sie das Gaspedal durchdrücken.

 

Jenseits des Rummels

Um Schlangenöl-Verkäufer zu erkennen, fragen Sie zunächst nach konkreten Anwendungsfällen, die in anderen, ähnlichen Unternehmen bereits erfolgreich eingesetzt werden. Anbieter geben oft hochtrabende Erklärungen ab, die kaum Belege enthalten. Fordern Sie sie auf, die tatsächliche Kapitalrendite detailliert darzulegen.

Bewerten Sie außerdem sorgfältig AI'die Ausrichtung auf Ihr Differenzierungs- und Wertversprechen. Wird der Service unter der Überautomatisierung leiden? Welche menschlichen Berührungspunkte sind für das Vertrauen und die Loyalität der Kunden am wichtigsten? KI sollte den Mitarbeitern helfen, ihre Erfahrungen zu verbessern, und sie nicht völlig ersetzen.

Die Optimierung in Form eines Pakets birgt die Gefahr, dass die besondere Sauce beziehungsbasierter, berührungsintensiver Servicemodelle ausgehöhlt wird. Führungskräfte müssen die Strategie und die Werte vorgeben, während KI die Ausführung ermöglicht. Maschinen können'können nicht bestimmen, was Ihr Unternehmen von anderen unterscheidet oder warum Kunden sich für Sie entscheiden. Aber sie können diese Quellen der Affinität untergraben.

Heute'Der KI-Hype-Zyklus ähnelt früheren Technologieblasen, bei denen Anbieter aus der Angst und Unsicherheit von Führungskräften Kapital geschlagen haben. Denken Sie nur an den Dot-Com-Wahn oder die Y2K-Bug-Hysterie.

Als das Jahr 2000 näher rückte, warnten Berater davor, dass die Computersysteme abstürzen würden, da ihre Codierung die Jahre zweistellig wiedergab. Sie verkauften umfassende "Abhilfemaßnahmen" trotz des unbewiesenen Risikos und kassierten ein Vermögen. Als sich der Kalender umdrehte und keine nennenswerten Fehler auftraten, fühlten sich diejenigen, die sich auf die Panikmache eingelassen hatten, wahrscheinlich beschämt.

Die KI-Raserei beruht zum Teil auf der gleichen Psychologie: der Vorhersage einer unwahrscheinlichen, aber technisch möglichen Zukunft, in der Algorithmen das menschliche Urteilsvermögen verdrängen. Dies erregt die Aufmerksamkeit und die Budgets derjenigen, die Schutzwerkzeuge und -dienste verkaufen. 

Die gegenwärtigen KI-Fähigkeiten sind noch im Entstehen begriffen - nicht die unmittelbare existenzielle Bedrohung, die einige darstellen. Aber diese Geschichte verkauft sich gut, also bleibt sie bestehen. Führungskräfte sollten daher optimistisch an die KI herangehen, sich aber vor einem übertriebenen Hype hüten, der mit Ängsten spielt. 

Hüten Sie sich vor den KI-Verkäufern, die sich weniger um Ihre Wettbewerbsfähigkeit als um ihre Beraterhonorare sorgen. Neurotische Führungspersönlichkeiten sind leichte Beute, denn sie händigen eifrig Schecks aus, die der Phantasie entsprungen sind und nicht der strengen Sorgfalt.

Verfolgen Sie stattdessen eine durchdachte, vorsichtige Strategie, die KI anerkennt'Beschränkungen ebenso wie ihre Möglichkeiten anerkennt. Setzen Sie sich ehrgeizige Ziele und gehen Sie dann schrittweise und maßvoll vor, wobei Sie Kultur, Veränderungsmanagement und den Aufbau von Fähigkeiten berücksichtigen.

Das gelobte Land erwartet Sie, aber es wird nur die Bereitwilligsten aufnehmen. Diejenigen, die profitgierigen Panikmachern zum Opfer fallen, werden von klarsichtigeren Konkurrenten überlistet werden. Wie in der alten Fabel überquert die Schildkröte, die sich von der Realität und nicht von der Fantasie leiten lässt, schließlich die Ziellinie vor den technikbegeisterten Hasen.

Schritte, um den Hype zu durchschauen

1. Prüfen Sie die Integrationsfähigkeit und die angestrebte Prozessreife

2. Bestimmen Sie, ob Versprechen echte KI oder nur Optimierung erfordern

3. Überprüfen Sie die Auswirkungen auf die Differenzierung und das Wertversprechen

4. Verlangen Sie quantifizierbare Beweise wie Anwendungsfälle, die den Wert belegen

5. Schrittweise Einführung von Lösungen mit vorsichtiger Pilotierung

 

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