KI-Einführung: Kann das Team in Freiburg noch das Werkzeug wechseln?

Die Einführung eines KI-Werkzeugs wird häufig an seiner regelmässigen Nutzung abgelesen; diese Regelmässigkeit allein belegt jedoch noch nicht seine Eignung. Die präzise Führungsfrage lautet: Kann das Team seine Arbeit weiterhin in eine andere Lösung übertragen?

Was die Forschung belegt

Thomas A. Burnham, Judy K. Frels und Vijay Mahajan (2003, Journal of the Academy of Marketing Science) unterscheiden prozedurale, finanzielle und relationale Wechselkosten in Beziehungen zwischen Konsumenten und Anbietern. Ihre Studie verknüpft diese Kosten mit der Absicht, beim bisherigen Anbieter zu bleiben, über die Zufriedenheit allein hinaus. Vorsichtig auf KI am Arbeitsplatz übertragen, legt diese Unterscheidung nahe, die Bindung an eine Lösung von den Schwierigkeiten eines Wechsels zu trennen.

Beim Bestehenden zu bleiben ist noch kein Vergleich

William Samuelson und Richard Zeckhauser (1988, Journal of Risk and Uncertainty) zeigen, dass eine Option eher beibehalten werden kann, wenn sie als bestehender Zustand dargestellt wird. Diese Status-quo-Verzerrung ist ein anderer Mechanismus als die praktischen Schwierigkeiten einer Migration. Für ein Team, das KI nutzt, sind deshalb zwei Hypothesen zu prüfen: Bleibt es, weil der Wechsel aufwendig ist, oder bleibt es, ohne Alternativen erneut ernsthaft zu vergleichen?

Der vorschnelle Schluss

Daraus könnte man ableiten, dass Teams ihre Werkzeuge regelmässig wechseln sollten, um eine Bindung an einen Anbieter zu vermeiden. Die Studien rechtfertigen diese Regel nicht: Kontinuität kann nützliche Lernerfahrungen bewahren, während eine Migration erhebliche Arbeit verursachen kann. Es geht nicht darum, möglichst häufig zu wechseln, sondern eine Ersatzmöglichkeit mit bekannten Kosten aufrechtzuerhalten. (unsere Weiterbildungen für Führungskräfte und Mitarbeitende)

Was Nutzungsdaten nicht zeigen

Die erste Studie untersucht Konsumenten, die zweite Entscheidungen ohne Bezug zu generativer KI in Teams: Keine misst unmittelbar die Reversibilität ihrer Einführung. Auch eine Übersicht der Anmeldungen kann nicht zwischen Präferenz, Gewohnheit und Abhängigkeit von Formaten oder Integrationen unterscheiden. Dafür braucht es einen Übertragungstest und nicht bloss eine Interpretation des Nutzungsvolumens.

Eine überprüfbare Praxis in Freiburg

Im Rahmen des Programms « Conduire l’adoption de l’IA dans son équipe » von SHR — Swiss Human Resources wäre es in Freiburg sinnvoll, ein fiktives Arbeitsdossier in eine andere freigegebene Lösung zu übertragen. Das Dossier könnte ein Produktdatenblatt aus der Lebensmittelwirtschaft, eine französisch-deutsche Arbeitsanweisung aus der Industrie und eine Zusammenfassung für einen Partner aus dem Hochschulumfeld enthalten, ohne vertrauliche Daten. Die Führungskraft würde die gesamte Zeit bis zu einem nutzbaren Dossier in der Ziellösung messen und anhand vorab festgelegter Kriterien zählen, welche Elemente manuell neu erstellt werden müssen. Diese Erfassung würde konkrete Ausstiegskosten sichtbar machen, ohne sie automatisch als Beleg für eine schlechte Einführungsentscheidung zu werten. Weiterführend: entdecken Sie die KI-Einführung im Team gestalten-Weiterbildung in Freiburg im Kanton Freiburg, oder durchstöbern Sie unsere Weiterbildungen für Führungskräfte und Mitarbeitende in der Schweiz.

In Bildern: KI-Einführung im Team gestalten in Freiburg

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