IA on the job: Wird ein erstellter Plan auch umgesetzt?

Mit generativer KI wird es einfacher, eine Liste von Massnahmen zu erhalten, als die Voraussetzungen für deren Umsetzung zu schaffen. Die relevante Führungsfrage lautet deshalb: Wie wird aus einer von KI vorgeschlagenen Massnahme eine Handlung, die im richtigen Moment tatsächlich ausgelöst wird?

Was die Literatur belegt

Peter M. Gollwitzer (1999, American Psychologist) unterscheidet zwischen der Absicht, ein Ziel zu verfolgen, und einer Implementierungsintention, die eine erkennbare Situation mit einer bestimmten Reaktion verknüpft. Sein Übersichtsartikel erläutert, weshalb der Wunsch, eine Aufgabe zu erledigen, nicht immer genügt, um damit anzufangen. Bei einem mit KI erarbeiteten Plan liegt der entscheidende Unterschied deshalb nicht zwischen einer kurzen und einer ausführlichen Liste, sondern zwischen einem gewünschten Ergebnis und einer ausdrücklich erkannten Handlungsgelegenheit.

Der Mechanismus: eine Situation mit einer Handlung verknüpfen

Peter M. Gollwitzer und Veronika Brandstätter (1997, Journal of Personality and Social Psychology) untersuchten, wie die Festlegung, wann und wo gehandelt werden soll, die Zielerreichung unterstützen kann. Ihre Arbeiten sprechen dafür, die Auslösung einer Handlung vorzubereiten, statt lediglich das Ziel erneut zu bekräftigen. «Wenn das fehlende Dokument im Dossier eintrifft, prüfe ich vor der Weiterleitung seine Gültigkeit» benennt eine Gelegenheit und eine Handlung, die bei «das Dossier abschliessen» unbestimmt bleiben.

Der voreilige Schluss

Daraus könnte man ableiten, es genüge, die KI jede Empfehlung in eine «Wenn-dann»-Regel umwandeln zu lassen. Diese Arbeiten belegen jedoch weder, dass eine von einem Assistenten erzeugte Regel übernommen wird, noch, dass sie eine geeignete Handlung vorgibt. Mitarbeitende müssen die Situation erkennen können, die Handlung akzeptieren und über die nötigen Mittel verfügen; eine präzise Formulierung löst weder einen Zielkonflikt noch ersetzt sie eine fehlende Genehmigung. (unsere Weiterbildungen für Führungskräfte und Mitarbeitende)

Was sich aus den Daten nicht ableiten lässt

Diese Publikationen behandeln weder generative KI noch regulierte Abläufe in Genfer Unternehmen. Ein lokaler Gewinn an Zuverlässigkeit oder Produktivität lässt sich daraus deshalb nicht beziffern. In der Praxis kann eine nicht ausgeführte Handlung auch auf einen ausgebliebenen Auslöser, eine veränderte Priorität oder eine externe Abhängigkeit hinweisen: Wer nur erledigte Punkte zählt, ohne diese Bedingungen zu prüfen, vermischt unterschiedliche Situationen.

Eine überprüfbare Praxis in Genf

Im Rahmen von «IA on the job» von SHR besteht eine mögliche Übung darin, eine wiederkehrende, zulässige Handlung auszuwählen: eine Unterlage im Private Banking prüfen, einer Freigabe in einer internationalen Organisation nachgehen, eine Servicevereinbarung in der Luxusuhrenbranche kontrollieren oder ein Lieferdokument im Rohstoffhandel prüfen. Über zwei Wochen bestätigt jede teilnehmende Person eine Regel mit einem beobachtbaren Auslöser, der erwarteten Handlung und einer Frist und erfasst anschliessend die Auslöser sowie die fristgerecht ausgeführten Handlungen, ohne sensible Daten in den Assistenten einzugeben. Gemessen wird der Anteil der Auslöser, auf die innerhalb der vorgesehenen Frist die vereinbarte Handlung folgt, ergänzt um die Gründe für eine Nichtausführung. Ein Vergleich mit einer Referenzperiode für dieselbe Aufgabe macht Veränderungen sichtbar, reicht aber nicht aus, um eine mögliche Verbesserung der KI zuzuschreiben. Weiterführend: entdecken Sie die KI im Arbeitsalltag-Weiterbildung in Genf, oder durchstöbern Sie unsere Weiterbildungen für Führungskräfte und Mitarbeitende in der Schweiz.

In Bildern: KI im Arbeitsalltag in Genf

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