Vor der Einführung eines KI-Systems ist es wichtig, dass Organisationen klare Ziele definieren. Es gilt das „Warum“ zu kennen, also einen Anwendungsfall zu identifizieren – sei es zur Verbesserung des Images, zur Maximierung der Gewinne, zur Steigerung des Innovationgrads oder zur Entlastung der Mitarbeitenden. Sobald die Gründe bekannt sind, ist es einfacher zu verstehen, weshalb wie vorgegangen werden soll. Eine klare und überzeugende KI-Strategie erleichtert die Implementierung und schafft Nachvollziehbarkeit. Die Sinnhaftigkeit und die erforderliche Art einer KI-Lösung hängen von den Bedürfnissen und Problemen des jeweiligen Anwendungsfalles ab.

Hier kann KI unterstützend: KI-Systeme können autonom Lösungen finden, neue Erkenntnisse gewinnen, Prozesse optimieren und Entscheidungen unterstützen. Sie eignen sich besonders gut für Fälle, in denen hohe Unsicherheit und Komplexität herrschen und viele entscheidungsrelevante Parameter und Daten vorliegen, die die menschliche Verarbeitungskapazität übersteigen.

Veränderungen fangen in der Regel mit einer Idee oder der Notwendigkeit zur Veränderung an. Es ist wichtig, vor Beginn zu definieren, was und warum etwas verändert werden soll. Die Einführung von KI kann aus positiven Gründen wie dem Streben nach Innovationsfähigkeit oder aus negativen Anlässen wie einem Fachkräftemangel resultieren. Im nächsten Schritt geht es also darum, die Idee näher zu definieren, also einen Anwendungsfall zu bestimmen: Was wird benötigt, um ein bestimmtes Ziel zu erreichen, und welche Bereiche des Unternehmens sind davon betroffen? Die Definition des Kontextes des Anwendungsfalles hat großen Einfluss auf den Erfolg der Implementierung. Es sind externe Entwicklungen zu beachten, wie beispielsweise die Branche, in der die Organisation tätig ist. Auch interne Einflüsse, wie Abläufe in Abteilungen bzw. Teams, aber auch deren Einfluss auf die Umsetzung selbst, sollten berücksichtigt werden. Darüber hinaus sind die relevanten Stakeholder zu identifizieren - also welche Personen, Teams oder Abteilungen einbezogen werden müssen, um ausreichend Unterstützung zu erhalten.

Um die anstehende geplante Idee verständlicher zu machen, können die folgenden vier Schritte hilfreich sein:

Begründung: Hier wird erklärt, was der Veränderung zugrunde liegt. Es ist wichtig, die Gründe überzeugend und nachvollziehbar darzustellen und klarzumachen, was getan werden muss, um das Ziel zu erreichen.

Effekt: Die Konsequenzen der Veränderung sollten ehrlich und deutlich formuliert werden. Das umfasst Fakten wie Kosten, Gewinne und Erträge, aber auch Gefühle und Wahrnehmungen. Es ist wichtig, konkrete Ergebnisse zu benennen und positive oder negative Folgen zu berücksichtigen.

Fokus: Hier geht es um den Rahmen, in dem die Veränderung stattfindet, und um die einzusetzenden Ressourcen. Es sollte geprüft werden, ob die bestehenden Werte und die damit einhergehenden Verhaltensweisen mit den angestrebten Innovationen übereinstimmen.

Energie: Zeit, Ressourcen, Kraft, Ambitionen und Fähigkeiten/Kompetenzen spielen eine wichtige Rolle und sollten sichergestellt sein.

Diese Faktoren bilden die Veränderungskraft. Veränderungen sind dynamisch und umfassen verschiedene Elemente. Nur wenn sie alle ausreichend zu Verfügung stehen oder bereitgestellt werden können, sollte die Implementierung erfolgen.

Die verschiedenen Autonomiestufen beschreiben, wie eigenständig die KI arbeitet. Im Großen und Ganzen gibt es drei Stufen: geringautonom, teilautonom und vollautonom. Bei geringautonomen Systemen arbeitet die KI nicht eigenständig und trifft keine Entscheidungen. Hier hat der Mensch die meiste Entscheidungsgewalt. Teilautonome Systeme hingegen arbeiten eigenständig innerhalb vordefinierter Grenzen. Das System kann Handlungsempfehlungen geben, aber letztendlich liegt die Entscheidung beim Menschen. In diesem Bereich findet eine Mensch-Maschine-Interaktion statt, indem die KI dem Menschen bei einfachen Aufgaben unterstützt. Bei vollautonomen Systemen hingegen arbeitet die KI eigenständig und trifft eigene Entscheidungen. Diese Systeme kommen fast ohne menschliche Hilfe aus, wobei der Mensch eine überwachende Rolle einnimmt. In diesem Fall arbeitet die KI selbstständig und das menschliche Eingreifen dient eher als Kontrollfunktion.

Um die richtige Strategie für vorhandene Anforderungen und die passende KI zu finden, ist es wichtig zu verstehen, welche Leistungen KI-Systeme in verschiedenen erbringen können und welche Art von Arbeit unterstützt werden soll. Eine umfassende Übersicht bietet der morphologische Kasten für KI-basierte Arbeitssysteme, der auch die verschiedenen Autonomiestufen behandelt.

Beispiel zur Verwendung des morphologischen Kastens:

Die ersten Merkmale beziehen sich auf die derzeit ausgeführte Tätigkeit, in diesem Fall energetische Arbeit. Hierbei handelt es sich um eine motorische Arbeitsform, die mit Hilfe von Werkzeugen, Maschinen und Anlagen durchgeführt wird. Die Objekte, die vom Mitarbeitenden durch die Wertschöpfungskette geführt werden, sind hier Güter und Rohstoffe. Ab hier erfolgt die Festlegung der Unterstützung durch KI. Das System soll die Mitarbeitenden durch Bilderkennung unterstützen, genauer gesagt mit geringautonomer KI. Eine physisch-unterstützende KI in Form einer visuellen Montagehilfe kann die Mitarbeitenden entlasten und den Prozess optimieren.