IA on the job: Passt eine bewährte Lösung noch?

Ein Assistent, der auf interne Dossiers zugreift, kann eine früher erfolgreiche Lösung rasch wieder verfügbar machen. Die Führungsfrage ist präzise: Wie lässt sich vor der erneuten Verwendung prüfen, ob die Voraussetzungen ihres Erfolgs noch gegeben sind?

Was die Literatur belegt

James G. March (1991, Organization Science) unterscheidet die Nutzung vorhandenen Wissens von der Erkundung neuer Möglichkeiten. Seine theoretische Analyse zeigt, wie die zeitlich näheren und besser vorhersehbaren Erträge der Wissensnutzung dazu führen können, dass eine Organisation ihr übermässiges Gewicht gibt. Auf KI übertragen, regt dieser Rahmen dazu an, nicht nur die leichte Auffindbarkeit einer alten Lösung zu betrachten, sondern auch den verbleibenden Raum für die Suche nach einer anderen Antwort.

Wenn Erfolg die Suche verengt

Daniel A. Levinthal und James G. March (1993, Strategic Management Journal) analysieren die Kurzsichtigkeiten des Lernens, darunter die Tendenz, naheliegende Wirkungen zu bevorzugen und Misserfolge zu vernachlässigen. Eine Organisation kann dadurch ihre gewohnten Praktiken immer besser beherrschen, ohne zuverlässiger zu erkennen, wann diese nicht mehr passen. Ein Assistent, der vor allem als vorbildlich eingestufte Dossiers hervorholt, könnte diesen Mechanismus verstärken; dies ist eine Anwendungshypothese und kein Ergebnis dieser Studie über KI.

Der vorschnelle Schluss

Daraus könnte man ableiten, die KI müsse stets eine neuartige Lösung liefern. Das würde jedoch Erkundung mit einer neuen Formulierung verwechseln: Eine andere Antwort ist nicht unbedingt besser geeignet. Entscheidend ist vielmehr, die Bedingungen für die Übertragbarkeit eines früheren Falls ausdrücklich zu benennen und anschliessend zu prüfen, ob sie im aktuellen Fall vorliegen. (unsere Weiterbildungen für Führungskräfte und Mitarbeitende)

Was diese Arbeiten nicht zeigen

Diese Artikel liefern theoretische Analysen des organisationalen Lernens, keine Evaluationen generativer Assistenten in Unternehmen. Sie belegen daher weder die Häufigkeit ungeeigneter Wiederverwendungen noch die Wirksamkeit einer Anweisung, mit der ein Modell frühere Lösungen hinterfragen soll. In der Praxis kann zudem ein als Erfolg archiviertes Dossier die kommerziellen, regulatorischen oder zwischenmenschlichen Voraussetzungen undokumentiert lassen, die diesen Erfolg ermöglicht haben.

Eine überprüfbare Praxis in Vevey

Im Rahmen des SHR-Programms « IA on the job » könnte eine Übung in Vevey die Wiederverwendung von Antworten auf Lieferantenanfragen untersuchen, im lokalen Umfeld der globalen Lebensmittelwirtschaft, der Konzernzentralen und der KMU der Riviera. Während zweier Wochen würde jeder auf einem früheren Fall beruhende Vorschlag eine überprüfbare Gültigkeitsbedingung enthalten — etwa den betreffenden Markt, eine Qualitätsanforderung oder eine Vertragsbestimmung — sowie einen Beleg aus dem aktuellen Dossier, anhand dessen sie geprüft werden kann. Die fachverantwortliche Person würde den Anteil der wiederverwendeten Vorschläge messen, deren Bedingung vor dem Versand tatsächlich geprüft wurde, und jene erfassen, die wegen veränderter Rahmenbedingungen angepasst wurden. Diese Erfassung würde einen sorgfältigen Lösungstransfer überprüfen, ohne für sich allein einen Leistungsgewinn nachzuweisen. Weiterführend: entdecken Sie die KI im Arbeitsalltag-Weiterbildung in Vevey im Kanton Waadt, oder durchstöbern Sie unsere Weiterbildungen für Führungskräfte und Mitarbeitende in der Schweiz.

In Bildern: KI im Arbeitsalltag in Vevey

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