Transformationsbegleitung in KI-Projekten

Transformationsbegleitung in KI-Projekten funktioniert anders als Change-Management im Rahmen von IT-Projekten. Bei IT-Projekten geht es häufig darum, eine definierte Lösung in der Organisation einzuführen und ihre Nutzung sicherzustellen. Bei KI reicht das nicht. Denn während die Technologie entwickelt und erprobt wird, können sich grundlegende Fragen zur Organisation, zur Zusammenarbeit und zum Geschäftsmodell stellen.

KI-Projekte sind transformativ. Sie verändern nicht nur bestimmte Prozesse oder Arbeitsweisen, sondern werfen Fragen zur Weiterentwicklung von Organisation und Geschäftsmodell auf.

Schon der Auslöser von IT-Projekten unterscheidet sich von der Motivation, KI für ein Geschäftsmodell zu nutzen. Sollte zumindest. Denn es wäre zu kurz gesprungen, KI lediglich zur Automatisierung und Beschleunigung bestehender Prozesse einzusetzen. Die interessantere Frage lautet: Welche neuen Möglichkeiten eröffnet KI für unser Geschäft – und was bedeutet das für unsere Organisation?

Bei vielen IT-Projekten geht es genau darum: Ein Prozess soll verbessert, ein System ersetzt oder eine neue Software eingeführt werden. Die Lösung ist definiert, die betroffenen Personen sind identifiziert und die Implementierung lässt sich entlang eines Projektplans strukturieren.

Auch solche Projekte können komplex und langwierig sein. Werden Zeit- und Budgetziele verfehlt, liegen die Ursachen häufig nicht allein in der Technik. Oft zeigen sich ungelöste Probleme in der Zusammenarbeit der beteiligten Einheiten.

Change-Management in einem IT-Projekt bedeutet oft, die beteiligten Personen so in das Projekt einzubeziehen, dass sie verhandeln, was geklärt werden muss: Schnittstellen, Verantwortlichkeiten, Erwartungen an Timing und Qualität, unterschiedliche Sichten auf Arbeitsschritte und Abläufe.

Technisch orientierte Projektleitende werden bei einer Systemimplementierung einfordern, dass genau diese Fragen geklärt werden. Doch wo sich Fachabteilungen vorher nicht einig war, da finden sie auch in einem IT-Projekt nicht einfach zu Kompromissen und Vereinbarungen.

Mein Ansatz im Change-Management für IT-Projekte ist, einen Rahmen zu schaffen, in dem unterschiedliche Perspektiven, Interessen und Erwartungen verbindlich ausgehandelt werden können. Die gemeinsame Arbeit am Sachthema muss dabei auch Raum schaffen, um die dahinterliegenden Spannungen und Konflikte zu klären.

Wenn alles gut läuft, wird nach Ende des IT-Projekts die eingeführte Lösung genutzt, weil sie akzeptiert ist.

Die Entwicklung von KI eröffnet in kurzer Zeit immer wieder neue Möglichkeiten, auch solche, die nicht vorhersehbar waren. Das beschleunigt auch den Entscheidungsbedarf darüber, was umgesetzt werden soll und was nicht.

Wenn eine Organisation beispielsweise KI nutzt, um Kundenanfragen zu bearbeiten, verändert das nicht nur die Arbeit der Mitarbeitenden im Kundenservice. Es stellen sich auch Fragen zur Qualität der Kundenbeziehung, zur Aufgabenverteilung zwischen Mensch und Maschine, zum Wert bisheriger Kompetenzen und Fähigkeiten, zum Ressourceneinsatz, zu Management-Entscheidungen über Prozesse, Geschäftsmodell und Menschen – schlussendlich zur Positionierung des Unternehmens.

Es geht recht schnell nicht mehr darum, bestehende Prozesse effizienter zu gestalten. Das ist auch den betroffenen Mitarbeitenden klar, die meist schnell verstehen, wie KI ihr eigenes Jobprofil verändert und deswegen erkennen wollen, ob das Unternehmen ihnen weiterhin eine attraktive Perspektive bieten kann.

Allerdings ist, anders als bei IT-Projekten, der Kreis der Betroffenen in KI-Projekten wenig klar eingrenzbar. Weil sich Abläufe und Strukturen bis hin zu einer neuen Zielstruktur verändern können, ist das aktuelle Organigramm unter Umständen kein verlässlicher Anhaltspunkt dafür, wer in Zukunft wie mit wem zusammenarbeiten wird.

Ein KI-Projekt kann also u.a. in eine teilweise Reorganisation führen, weil Rollen, Strukturen und Abläufe verändert werden müssen, damit alles in neuer Logik funktioniert. Ein solcher Veränderungsprozess muss zwar in Nähe zum Technologieprojekt geführt werden, ist aber natürlich ein ganz anderes Teilprojekt einer grösseren Transformation, die durch KI ausgelöst werden kann.

Mein Ansatz in KI-Projekten besteht darin, die durch die Technologie ausgelöste Transformation in ihren verschiedenen Dimensionen sichtbar und bearbeitbar zu machen. Ich verbinde die technologischen, organisatorischen und strategischen Fragestellungen in einer gemeinsamen Bearbeitungsstruktur. So kann das Management erkennen, welche Voraussetzungen geschaffen werden müssen, welche Entscheidungen anstehen, welche Abhängigkeiten bestehen und welche Veränderungen parallel zum Technologieprojekt gestaltet werden müssen.

Transformationsbegleitung in KI-Projekten hat wesentlich mit Entscheidungsmanagement und Umsetzungsdisziplin zu tun. Beides muss flexibel genug sein, um neue Erkenntnisse aufzunehmen, und konsequent genug, um daraus verbindliche Veränderungen abzuleiten.

Das fängt schon beim Auftrag an das KI-Projekt an. Am Anfang lautet die operative Frage, die beantwortet werden soll: Wie kann KI einzelne Prozesse effizienter machen? Wenn dann im Projekt erkennbar wird, was alles möglich wäre, werden die Frage strategischer:

• Welche Aufgaben sollen künftig von Menschen, welche von KI übernommen werden?
• Welche Entscheidungen wollen wir automatisieren – und welche bewusst nicht?
• Wie verändern sich Rollen, Verantwortlichkeiten und Zusammenarbeit?
• Müssen wir Organisationsstrukturen ändern?
• Welche Kompetenzen brauchen wir künftig?
• Welche Auswirkungen hat der KI-Einsatz auf unser Leistungsangebot und unser Geschäftsmodell?

Vor allem stellt sich die Frage: Wie kann das Management-Team zu den vielen operativen und strategischen Fragen, die durch die KI-Einführung ausgelöst werden, Entscheidungen treffen – zügig und doch so, dass durch die Umsetzung die Organisation nicht überfordert wird.

Transformationsbegleitung in KI-Projekten zielt weniger auf definierte Veränderungen als vielmehr auf flexible Prozessführung. Es geht um die Steuerbarkeit einer Transformation, die sich permanent entwickelt. Themen schieben sich in den Vordergrund, werden von anderen Themen überlagert und die Komplexität steigt.

Eine KI-Transformation sich deshalb nur begrenzt als lineares Projekt verstehen. Es braucht zwar klare Ziele, Verantwortlichkeiten und Leitplanken. Gleichzeitig braucht es die Fähigkeit, auf neue Erkenntnisse zu reagieren und den eingeschlagenen Weg bei Bedarf zu korrigieren.

• Strategische Bedeutung klären: Welche geschäftlichen Herausforderungen wollen wir mit KI lösen? Welche Zukunft wollen wir damit ermöglichen? Diese Fragen muss das Management klären, bevor es den Technologieeinsatz auf einzelne Prozesse reduziert und Mitarbeitende aus der IT ein Technologieprojekt aufsetzen lässt.
• Experimente ermöglichen: Was passiert, wenn wir anfangen, die neue Technologie zu nutzen? Dieser Frage geht das Projektteam, in dem Technologie- und Businessperspektive vertreten sind, nach, indem es neue Anwendungen in der Praxis testet, Erfahrungen auswertet und Konsequenzen zieht.
• Entscheidungsmanagement etablieren: Die Erkenntnisse aus den Experimenten diskutiert ein Entscheidungsgremium, dass über Prioritäten, Ressourcen und Spielregeln entscheiden kann und nicht nur den Verlauf des Technologieprojekts im Blick hat, sondern die Transformation als Ganzes beurteilt und vorantreibt.
• Strategiekonforme Strukturen und Prozesse bilden: Meist muss die Organisation teilweise angepasst werden, damit die Technologie ihre Wirkung entfalten kann. Prozesse, Rollen, Führung und Zusammenarbeit können sich verändern und müssen Verbindlichkeit in die Umsetzung von Entscheidungen bringen.
• Partizipation sicherstellen: Diejenigen, die KI anwenden sollen bzw. über das Wissen verfügen, mit dem KI trainiert werden soll, müssen angemessen und mit einer überzeugenden Perspektive einbezogen werden. Wie sich ihr Job verändert und ihre Entwicklung aussehen kann, muss geklärt werden, bevor sie mit ihrem Wissen die KI füttern sollen – was rechtzeitige Antworten aus Strategie und Entscheidungsmanagement erfordert.
• Organisationales Lernen etablieren: Erkenntnisse werden weiterhin, im Projekt oder im Steuerungsteam, zu Entscheidungsbedarf verdichtet, damit die Führung den Transformationsprozess als Ganzes steuern und die Organisation gezielt weiterentwickeln kann.

Transformationsbegleitung in KI-Projekten ist die Gestaltung eines Lern- und Entwicklungsprozesses, der Führung und Organisation in die Lage versetzt, sich mit den Konsequenzen der neuen Technologie auseinanderzusetzen. Die Entscheidungslogik auf strategischer Ebene muss durch die Erkenntnisse im operativen Projekt angeregt sein und die Logik der Zusammenarbeit der strategischen Ausrichtung folgen.

Anders als ein rein technisches Projekt, das die Frage stellt, wie KI in die Organisation gebracht werden kann, beantwortet Transformationsbegleitung in KI-Projekten die Frage, wie die Organisation gezielt weiterentwickelt werden kann, damit sie die Möglichkeiten von KI sinnvoll nutzen kann.

Vieles von alledem kann KI nicht. Eine Transformation zu begleiten bedeutet immer noch: Interaktion, Moderation, Eskalation, Echtzeitbeobachtung, Urteilsvermögen und Freude in der Zusammenarbeit an anspruchsvollen Themen.