Change-Management - ein wichtiger Aspekt erfolgreicher KI-Initiativen

Ein Thema was mich umtreibt: Warum bleiben Daten- oder KI-Projekte hinter den Erwartungen zurück oder scheitern gänzlich?

Diese Frage ist natürlich nicht einfach zu beantworten. Ein Aspekt, der oft in IT-nahen Projekten generell nicht ausreichend berücksichtigt wird, ist die Gestaltung des Wandels. Wir kennen es alle: wenn wir uns nicht gut genug informiert fühlen, unsicher in Bezug auf ein Thema oder eine Sache sind, persönliche negative Auswirkungen erwarten oder nicht selbst gestalten können, sondern gestaltet werden. Die natürliche Reaktion ist zumindest Vorsicht, kann aber auch Ablehnung bis zur aktiven Bekämpfung sein. Wenn Individuen so denken und handeln, dann ist bei Organisationen auch damit zu rechnen.

Das bedeutet, Mitarbeitende aktiv von Beginn an einbinden und so Betroffene zu Beteiligten machen, damit sie zu Unterstützern der Transformation werden.

Welche Elemente sehe ich hier?

Transparenz und Kommunikation: Im privaten Kontext ist oft auch die Reise das Ziel. Bei der Neuausrichtung von Unternehmen, zu der ich auch die Einführung neuer Technologien zähle, sind eine klare, längerfristige Zielsetzung und Leitplanken, die die Richtung vorgeben, notwendig. In eine Daten- und KI-Strategie gegossen, durch das Top-Management unterstützt, bildet dies den Rahmen für ein übergreifendes und gemeinsames Handeln.

Es ist wichtig, frühzeitig mit der Kommunikation zu Zielen, erwarteten Ergebnissen, den angedachten Weg zur Erreichung der Ziele und den damit verbundenen Veränderungen zu beginnen. Insbesondere auch ein offener Dialog sollte initiiert werden, der Bedenken antizipiert und offen diskutiert.

Es hilft zudem, konkrete Anwendungsfälle aufzuzeigen, die den individuellen Nutzen für Mitarbeitende verdeutlichen. Dabei sollte gezielt auf die emotionale Dimension des Wandels angesprochen werden, indem beispielsweise Kollegen erste Erfahrungen teilen, um Unsicherheiten abzubauen und Vertrauen zu schaffen.

Ausbildung und Training: Neue Technologien wie KI benötigen neue Kenntnisse und ein neues Verständnis zu Chancen und Risiken. Nur wer sich sicher fühlt und die eigenen Vorteile erkennt, wird sich aktiv einbringen und zum Gesamterfolg der Initiative beitragen.

Regelmäßige Schulungen, praxisnahe Workshops und die Bereitstellung von Lernressourcen sind essenziell, um eine breite Akzeptanz und ein fundiertes Wissen aufzubauen. Führungskräfte sollten als Vorbilder agieren und selbst aktiv an Weiterbildungen teilnehmen, um die Bedeutung des Themas zu unterstreichen.

Zusätzlich fordert der EU Artificial Intelligence-Act die Schulung von Mitarbeitenden ab Februar 2025.

Involvement: Wer aktiv beteiligt ist, von der Auswahl erster Use Cases, über deren Umsetzung und Erprobung in cross-funktionalen Teams bis zum Roll-Out, wird eher Change-Botschafter als jemand, der vom Seitenrand zusehen muss.

Partizipation bedeutet jedoch nicht nur Mitsprache, sondern auch Verantwortung. Mitarbeitende sollten dazu ermutigt werden, eigene Ideen einzubringen und innovative Ansätze zu testen. Der direkte Einblick in die Auswirkungen und Vorteile neuer Technologien steigert das Engagement und fördert die Identifikation mit den Projekten. Das führt auch zum letzten Punkt.

Etablierung einer Innovationskultur: Eine gelebte Innovationskultur zeichnet sich durch eine offene Fehlerkultur und kontinuierliches Lernen aus. Die Einführung von Experimentierphasen, in denen neue Ansätze in einem geschützten Rahmen und kurzen Zeitraum getestet werden können, erleichtert die Adaption neuer Technologien. Nicht jeder Versuch wird erfolgreich sein. Es ist wichtig, das Scheitern einer Idee oder eines Use-Cases in einem frühen Stadium nicht als Makel zu betrachten. Nur so wird Innovationsbereitschaft gefördert und langfristig eine Veränderungen gegenüber offene Unternehmenskultur etabliert.