IA on the job: Zeit sparen, ohne Arbeit zu verlagern

In Basler Unternehmen der Pharmaindustrie, der Life Sciences und der Rheinlogistik durchläuft ein Arbeitsergebnis häufig mehrere Fachbereiche, bevor es nutzbar ist. Die präzise Führungsfrage lautet: Verringert die mit KI eingesparte Zeit beim Verfassen den Gesamtaufwand, oder erhöht sie den Aufwand auf Empfängerseite?

Was die Literatur belegt

Thomas W. Malone und Kevin Crowston (1994, ACM Computing Surveys) schlagen vor, Koordination als Management von Abhängigkeiten zwischen Aktivitäten zu verstehen. Ihre Übersicht zeigt, weshalb die Betrachtung einer isolierten Aufgabe nicht ausreicht: Ihre Ausführung hängt unter anderem von gemeinsam genutzten Ressourcen und andernorts erstellten Ergebnissen ab. Auf KI übertragen lenkt diese Perspektive den Blick nicht nur auf die Erstellung eines Dokuments, sondern auch auf die Voraussetzungen dafür, dass eine andere Person es nutzen kann.

Der Mechanismus: ein Arbeitsergebnis nutzbar machen

Gerardo A. Okhuysen und Beth A. Bechky (2009, Academy of Management Annals) identifizieren drei integrierende Bedingungen der Koordination: klare Verantwortlichkeit, Vorhersehbarkeit und gemeinsames Verständnis. Ein rasch verfasstes Dokument kann diese Bedingungen unerfüllt lassen, wenn auf Empfängerseite unklar bleibt, was wann und zu welchem Zweck erwartet wird. Entscheidend ist deshalb nicht allein die Schreibgeschwindigkeit, sondern der Aufwand, der das Ergebnis erst nutzbar macht.

Der vorschnelle Schluss

Daraus könnte man ableiten, für alle KI-gestützten Dokumente ein einheitliches Format vorzuschreiben. Diese Arbeiten rechtfertigen eine solche Regel nicht: Bei einer Mitteilung aus der internationalen Forschung und Entwicklung, einem Logistikbericht und einem Pharmadossier sind unterschiedliche Abhängigkeiten zu bewältigen. Ein gemeinsames Format kann die Übergabe erleichtern, aber auch Rubriken hinzufügen, die niemand nutzt. (unsere Weiterbildungen für Führungskräfte und Mitarbeitende)

Was die Daten nicht belegen

Beide Artikel sind theoretische Übersichtsarbeiten und keine Versuche, die Auswirkungen generativer KI in Basler Unternehmen messen. Sie liefern einen Analyserahmen, keine Schätzung der eingesparten oder verlagerten Zeit. Auch eine Erfassung allein der Schreibzeit könnte die Frage nicht beantworten, weil Rückfragen und nachgelagerte Überarbeitungen unberücksichtigt blieben.

Eine überprüfbare Praxis in Basel

Im Programm «IA on the job» von SHR — Swiss Human Resources wäre es eine sinnvolle Übung, eine nicht regulatorische interne Mitteilung zu verfolgen, die eine Verzögerung in der Rheinlogistik und deren Folgen für die Versorgung eines internationalen Life-Sciences-Forschungsteams in Basel behandelt. Bei vergleichbaren Fällen mit und ohne zugelassene KI-Unterstützung werden die aktiven Zeiten für Verfassen, Lesen, Klärung und Überarbeitung bis zur Annahme durch die empfangende Person erfasst, ohne vorgeschriebene Freigaben zu verändern. Die zentrale Messgrösse wäre die Summe dieser Zeiten pro angenommener Mitteilung, wobei die Aufteilung zwischen Verfasser- und Empfängerseite erhalten bleibt. Sinkt die Zeit auf Verfasserseite bei steigendem Gesamtaufwand, deutet dies auf eine Verlagerung der Arbeit statt auf einen gemeinsamen Gewinn hin. Weiterführend: entdecken Sie die KI im Arbeitsalltag-Weiterbildung in Basel, oder durchstöbern Sie unsere Weiterbildungen für Führungskräfte und Mitarbeitende in der Schweiz.

In Bildern: KI im Arbeitsalltag in Basel

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