Warum mehr KI noch keinen Fortschritt bringt

00:00:00: Diese Folge und ihre Stimmen sind KI generiert.

00:00:03: Wenn alle schneller arbeiten, warum wartet der Kunde dann immer noch?

00:00:06: Willkommen bei KI-Vordenker.

00:00:07: – große Ideen weitergedacht!

00:00:10: Wir holen dich heute also direkt am Anfang in so ein Widerspruch rein, den glaube ich viele von euch aktuell am eigenen Schreibtisch echt extrem deutlich spüren.

00:00:18: Stell dir das mal vor.

00:00:18: Das ist ein riesiges Thema

00:00:19: gerade.

00:00:20: Überall in deinem Unternehmen laufen diese ganzen KI-Pilotprojekte, alle produzieren auf Knopfdruck wirklich wunderschöne ja völlig polierte Ergebnisse.

00:00:28: Richtig sieht alles super professionell aus!

00:00:30: Genau.

00:00:30: aber seltsamerweise fühlt sich die Arbeit am Ende des Tages nicht im geringsten leichter an.

00:00:35: eigentlich ist fast das Gegenteil der Fall oder?

00:00:37: Die kognitive Last wird paradoxerweise oft sogar noch viel größer.

00:00:41: Wir erleben da gerade so ein Phänomen, bei dem die Informationen durch generative KI zwar in Bruchteilen von Sekunden da sind.

00:00:48: Aber die reine Menge von diesem Output gerät völlig außer Kontrolle!

00:00:52: Wir ersticken förmlich in einer Flut aus total eloquent formulierten Texten.

00:00:57: aber die echte spürbare Erleichterung im Tagesgeschäft Die bleibt halt einfach komplett aus.

00:01:03: Das ist echt verrückt, eigentlich!

00:01:04: Und das ist ja auch genau der Auslöser für unsere heutige Analyse.

00:01:07: Wir stützen uns da heute auf einen sehr pointierten Führungs- und Meinungsbeitrag von Brian Solis.

00:01:13: Genau, der ist vom zweiten Januar.

00:01:15: November zwölftausend sechsundzwanzig.

00:01:17: Richtig... ...und Solis stellt eine These auf die echt tief in unser aktuelles Arbeitsverständnis reinschneidet.

00:01:23: Er sagt nämlich dass die reine Beschleunigung unserer bisherigen historisch gewachsenen Arbeit Regelrecht blind dafür macht, die Arbeit mal völlig neu zu gestalten.

00:01:34: Ja das ist ein extrem wichtiger Punkt!

00:01:37: Man soll ja eigentlich kaputte Prozesse nicht einfach nur schneller machen... Das ist so ein altes Business-Klischee.

00:01:41: Klar kennt man.

00:01:42: Aber das Projekt heute ist eben ein völlig anderes als noch vor zehn Jahren bei der klassischen IT Automatisierung.

00:01:49: Damals wurden einfach nur Zahlen von A nach B geschoben.

00:01:53: Wenn da was falsch war gab es direkt eine klare Fehlermeldung oder?

00:01:55: Exakt!

00:01:56: Das System hat einen Fehler ausgespuckt und gut war.

00:01:59: Aber generative KI macht jetzt etwas völlig anderes.

00:02:02: Sie produziert Dinge, die wirklich aussehen wie fertige extrem hochwertige kognitive Arbeit

00:02:09: Also quasi dieser wunderschöne plausibel klingende Bullshit über den alle reden.

00:02:14: Genau das Und diese Tarnkappen-Effekt ist eigentliche Gefahr.

00:02:18: Die KI tarnt den Flaschenhals im Prozess perfekt das Ergebnis auf den ersten Blick so wahnsinnig professionell aussieht.

00:02:25: Wir erliegen da echte Illusion, dass ein grammatikalisch perfekter Text auch inhaltlich wertvoll sein

00:02:30: muss.".

00:02:31: Okay um das mal wirklich gereifbar zu machen lassen wir die Theorie jetzt mal kurz hinter uns!

00:02:35: Wie haben da ein Gedankenexperiment entwickelt?

00:02:37: Dass wir heute mal durchspielen wollen.

00:02:39: Ein fiktiver Servicebetrieb genau.

00:02:41: Richtig!

00:02:42: Den haben wir ausdrücklich und exklusiv nur für diese Diskussion heute erfunden ist also keine echte Studie oder so... Stellen wir uns mal kein simples Handwerksunternehmen vor, sondern ein echt hochspezialisiertes BtoB Software-Unternehmen.

00:02:55: Ja das ist ein super Beispiel!

00:02:56: Die machen so komplexe Compliance und Sicherheitsintegration für Großkunden.

00:03:00: Da hängt ja normalerweise unglaublich viel Dokumentation dran oder?

00:03:04: Ohja

00:03:04: massiv... Der klassische Ablauf in so einem Betrieb also ohne KI sieht ja meistens so aus der Vertrieb hatten erstes grobes Meeting mit dem Kunden unten und jetzt sich wirklich nur Ein paar schnelle Stichpunkte.

00:03:15: Das ist auf dem Bierdeckel quasi?

00:03:16: Genau und das geht dann an die technische Analyse, von dort weiter zur Rechtsabteilung für diesen ganzen Compliance Check, dann in die Ressourcenplanung und ganz am Ende wird dann so ein massiver, fünftig seidiger Projekt planfreie geben.

00:03:28: Wahnsinn!

00:03:28: In der alten Welt hat der Vertriebler da vielleicht drei Tage gebraucht um aus seinen Panotizen ein halbwegs lesbares Briefing für die Technik zu basteln.

00:03:37: Richtig Und jetzt werfen wir da einfach mal generative KI in genau diesen alten sequenziellen Prozess rein.

00:03:44: Der Vertriebleim nimmt seine drei hastig getippten Stichpunkte und füttert sie in ein Sprachmodell.

00:03:50: Und die KI macht daraus dann wahrscheinlich in zehn Sekunden so ein absolut brillantes, fünfzehnseitiges Anforderungsdokument?

00:03:57: Exakt zehn Sekunde!

00:03:58: Und es klingt fantastisch – das liest sich wirklich als hätte da einen Senior-Konsulten eine ganze Woche dran gesessen.

00:04:05: Das klingt ja erstmal nach einem riesigen Gewinn…

00:04:07: ist es aber nicht.

00:04:09: Dieses Dokument wandert jetzt rasend schnell weiter zur Rechtsabteilung für den Compliance-Check, aber das Problem ist der Vertriebsmitarbeiter hat in seinen ursprünglichen drei Stichpunkten ein winziges aber total entscheidendes Detail vergessen.

00:04:22: Lass mich raten zum Beispiel die spezifische Anforderungen an die Datenresidenz für Server in Deutschland?

00:04:28: Ganz genau!

00:04:29: Und weil das fehlte, hat die KI dieses Detail natürlich logischerweise auch nicht im Text.

00:04:33: Sie hat stattdessen einfach generische Standardsicherheitsprotokolle haluziniert um dieses Dokument schön professionell aufzufühlen.

00:04:40: Okay krass!

00:04:42: Also wir haben die Arbeit also im Grunde überhaupt nicht beschleunigt.

00:04:45: Wir haben einfach nur einen viel viel größeren Heuhaufen gebaut in dem die Rechtsabteilung jetzt die Nadel suchen muss.

00:04:50: Richtig der Jurist oder die Compliance Fachkraft ist am anderen Ende und bekommt dieses fünfzehenseitige KI-generierte Monster auf den Tisch

00:04:58: Und muss dann wahrscheinlich jeden einzelnen Absatz mühsam dekonstruieren, oder?

00:05:02: Ja.

00:05:03: Komplett!

00:05:03: Die müssen nachher rausfinden was davon jetzt eigentlich eine echte Kundenanforderung ist und was die KI einfach nur rhetorisch so ein bisschen ausgeschmückt hat.

00:05:11: Am Ende geht das Dokument mit zwanzig Rückfragen wieder zurück an den Vertrieb.

00:05:15: Das heißt der Kunde wartet am Ende genauso lange auf sein Projektplan wie früher

00:05:19: Oder sogar noch länger Weil diese interne Klärungsschleife jetzt viel komplexer und unübersichtlicher geworden ist.

00:05:26: Der Output an Wörtern ist im gesamten System wirklich exponentiell gestiegen.

00:05:30: Und die scheinbare Produktivität von den einzelnen Abteilungen ist wahrscheinlich auch durch die Decke gegangen?

00:05:35: Genau, aber der Service für den Kunden hat sich um keinen einzigen Millimeter verbessert!

00:05:40: Wenn wir so einen dysfunktionalen Prozess wie diese stille Post zwischen Vertrieb und Liegel einfach nur mit KI beschleunigen bekommen wir eben dysfunktionale Ergebnisse in Rekordzeit.

00:05:50: Die Arbeit bleibt weiterhin genau dort liegen wo Echte kognitive Entscheidungen getroffen werden müssen.

00:05:56: Okay, da muss ich jetzt aber mal kurz kritisch einhaken.

00:05:59: Wenn ich mir das so anhöre, möchte ich die Perspektive von der Belegschaft einnehmen?

00:06:02: Ja gerne!

00:06:03: Wenn ich dieser gestresste Junior-Analyst in der Rechtsabteilung bin und die KI hilft mir dabei eine extrem unübersichtliche E-Mail-Kette vom Vertrieb innerhalb von zehn Sekunden in saubere Bulletpoints zu übersetzen dann ist das doch für mich ein massiver persönlicher Gewinn.

00:06:20: Ich spare mir da vielleicht eine Stunde nervtötende Arbeit und kann einfach mal pünktlich in den Feierabend gehen.

00:06:24: Sollen wir diese kleinen Erfolge jetzt echt kleinreden, nur weil sie nicht sofort das ganze Geschäftsmodell revolutionieren?

00:06:31: Nein

00:06:31: auf gar keinen Fall!

00:06:33: Diese kleinen persönlichen Erfolgen sind absolut legitim – und super wichtig!

00:06:37: Da bin ich beruhigt!

00:06:38: Wirklich ne gute Übersetzung oder schnellerer Entwurf für so ne Standard-Email ist für den Einzelnen enorm nützlich.

00:06:45: Das bewahrt momentan viele Leute davor In diesem aktuellen Arbeitsvolumen komplett unterzugehen.

00:06:51: Es ist einfach eine Erleichterung.

00:06:52: Wo ist denn genau das Problem, dass Solis in seinem Beitrag analysiert?

00:06:56: Das Problem fängt nicht bei dem Junior-Analysten an der sich über seinen pünktlichen Feierabend freut.

00:07:01: Die Toxizität die Solis beschreibt beginnt fast immer eine Ebene drüber auf der Managementebene.

00:07:08: Weil das Management diesen isolierten zehn Sekunden Erfolg sieht und daraus dann völlig falsche Schlüsse zieht.

00:07:14: Exakt!

00:07:15: Die Führungsebene sieht, dass Zusammenfassungen jetzt plötzlich in Sekunden statt in Stunden erstellt werden.

00:07:20: Und daraus leiten die dann das völlig unbelegte Versprechen ab, dass der gesamte Compliance-Prozess jetzt zehnmal so effizient ist.

00:07:28: Sie verwechseln also die Optimierung von so einer kleinen Teilaufgabe mit der echten Neuerfindung vom gesamten System?

00:07:34: Ganz genau!

00:07:36: Wir müssen diese kleinen Automatisierungserfolge im persönlichen Bereich unbedingt gelten lassen – das ist wichtig.

00:07:42: Aber wir müssen sie extrem strikt von der echten Transformation des ganzen Unternehmens trennen.

00:07:46: Das sind zwei völlig verschiedene Ziele

00:07:49: Weil Sie komplett andere herangehensweisen und wahrscheinlich auch andere Budgets erfordern.

00:07:53: Richtig Wer ernsthaft hofft, dass sich so ein kaputter Gesamtprozess von ganz alleine heilt nur weil jetzt alle schneller tippen können Der betreibt echt gefährliches Wunschdenken.

00:08:03: das leuchtet ein.

00:08:05: aber wenn dieser alte Weg letztlich nur bedeutet Dass wir dieses Hamsterrad einfach immer schneller drehen lassen dann ist der einzige Ausweg, ja das Rad quasi komplett zu zerschlagen oder?

00:08:15: Theoretisch Ja.

00:08:16: Aber in der Praxis also in einem echten Unternehmen.

00:08:19: da will doch niemand einfach das Rad zerslagen!

00:08:22: Der Kunde draußen wartet ja, er braucht seinen Software-Deployment.

00:08:25: Wie bauen wir denn dieses Flugzeug um während es schon in der Luft ist?

00:08:28: Das ist die entscheidende Frage und der radikalste aber auch einzig logische Schritt ist da.

00:08:34: Wir müssen den Prozess zwingend vom Ende her denken

00:08:37: Also wirklich vom Kunden aus rückwärts.

00:08:39: Genau Wir müssen uns ernsthaft fragen, was braucht der Kunde in genau diesem Moment eigentlich wirklich?

00:08:45: Braucht er wirklich ein fünfzigseitiges schickformatiertes Dokument mit Firmenlogo?

00:08:50: Wahrscheinlich nicht.

00:08:51: Der braucht einfach nur wissen, was Sache ist?

00:08:52: Richtig!

00:08:53: Er braucht von unserem BtoB-Dienstleister schlicht die handlungsfähige Klarheit.

00:08:57: Der will wissen können wir diese Software bis zum dritten Quartal sicher auf deutschen Servern deployen – ja oder nein?

00:09:04: und wenn nein, was genau fehlt uns noch?

00:09:06: Okay verstehe... Das bedeutet für den KI-Einsatz in unserem ausgedachten Gedankenexperiment ja eine völlige Kärtwende.

00:09:13: Absolut!

00:09:15: Anstatt die KI einfach nur dafür zu nutzen, diese spärlichen Notizen vom Vertrieb immer längere Texte aufzublasen, die wir dann als riesiges Paket rumschieben?

00:09:26: Müssten wir die KI stattdessen als eine Art intelligenten Filter direkt an der Eingangstür platzieren

00:09:30: oder?!

00:09:31: Exakt!

00:09:32: Die KI fungiert in dem neuen Szenario nicht mehr als dummer Textgenerator, sondern als analytischer Gatekeeper.

00:09:38: Das heißt wenn der Vertrieb da die ersten Notizen eingibt sagt die KI nicht einfach hier bitte ein schöner Projektplan?

00:09:45: Genau sie analysiert stattdessen den Kontext und Sie sagt dann sofort Moment mal Achtung es handelt sich hier um einen Kunden aus dem Finanzsektor.

00:09:54: bevor wir diesen Fall überhaupt an die Technik oder die Rechtsabteilung weitergeben fehlt uns hier zwingend dieses eine Formular zur Datenresidenz.

00:10:01: Krass, die KI stoppt also den fehlerhaften Prozess bevor er überhaupt richtig anläuft.

00:10:06: Richtig!

00:10:07: Die Rechtsabteilung bekommt diesen Fall dann erst auf dem Tisch wenn alle essenziellen Variablen wirklich geklärt sind.

00:10:12: Das ist ja ein enormer Paradigmenwechsel?

00:10:15: Das heißt doch dieser komplette Arbeitsschritt, dieses mühsame Zusammenfassen und Interpretieren von lückenhaften Emails der fällt komplett weg.

00:10:22: Ja, da

00:10:23: seid es los.

00:10:24: Ein Schritt der eigentlich ihn oder zu dabei fehlende Infos von einem menschlichen Gehirn irgendwie fehlerhaft ins andere zu kopieren, ist einfach weg.

00:10:32: Und stattdessen entsteht eine völlig neue Fähigkeit im System.

00:10:35: Wir reagieren gar nicht mehr auf das Chaos wir verhindern es einfach proaktiv

00:10:39: Ganz genau und dadurch schaffen wir völlig neues Service Level die in diesem alten Tagesgeschäft vorher schlicht unmöglich

00:10:46: waren.

00:10:47: Was meinst du damit konkret?

00:10:48: Naja wenn die KI als intelligenter Filter agiert dann kann sie dem Kunden vielleicht schon während des allerersten Vertriebsgesprächs in Echtzeit verschiedenes Szenarien aufzeigen.

00:10:58: Ah, okay!

00:10:59: Also so nach dem Motto Wenn wir Option A wählen können wir in zwei Wochen starten?

00:11:03: Genau und wenn sie Option B mit dieser dedizierten Serverinfrastruktur brauchen dauert es eben drei Monate und erfordert noch ein spezielles Audit.

00:11:11: das ist dann echte sofortige Orientierung für den Kunden.

00:11:15: Das ist dann eben keine bloße Dokumentenbeschleunigung mehr sondern eine massiv aufgewertete Bratungsleistung.

00:11:21: Absolut

00:11:22: Okay, aber wenn ich mich jetzt mal in die Rolle von so einem Geschäftsführer versetze.

00:11:25: Stehe ich da vor einem massiven Problem?

00:11:27: Mein Instinkt als Chef sagt mir doch – Ich will Zahlen sehen!

00:11:30: Ich brauche ein Dersport.

00:11:31: Typisch Management her.

00:11:32: Aber solche messbaren Faktoren wie eine höhere Kundenzufriedenheit oder wirklich reduzierte Projektlaufzeiten, die sicher oft erst Monate später… Das

00:11:40: stimmt leider.

00:11:41: …ich brauche aber als Chef etwas das sich an einem normalem Dienstag nach Mittag messen kann um zu wissen ob meine teure KI-Strategie überhaupt funktioniert.

00:11:49: Schau ich dann einfach auf ein Dashboard, das mir anzeigt wie oft mein Vertriebsteam am Tag die KI um Hilfe gebeten hat?

00:11:55: Und genau das ist der Moment in dem Unternehmen die absolut verteilsten Fehler machen.

00:11:59: Solche reinen Nutzungszahlen zu messen ist einfach toxisch.

00:12:02: Wieso genau?

00:12:03: Weil es perverse Anreize erzeugt.

00:12:05: Stell dir mal vor du hast da einen brillanten Mitarbeiter in deiner Rechtsabteilung.

00:12:09: Der schafft durch Klubes Nachdenken einen komplett unnötigen Prüfbericht einfach ab weil die KI die Vorarbeit ja schon fehlerfrei erledigt hat.

00:12:18: Okay

00:12:19: Dieser Mitarbeiter zeigt in seinem Dashboard ab diesem Moment genau null KI-Aktivität für diese Aufgabe.

00:12:25: In einer reinen quantitativen Messung wird er dann quasi als Innovationsverweigerer bestraft, obwohl er den Prozess massiv verbessert hat.

00:12:33: Das ist ja, als würde man die Produktivität von einem Programmierer nur danach messen wie viele Zahlen Code er am Tag schreibt.

00:12:39: Ein perfektes Beispiel!

00:12:40: Ich meine, die KI kann ein Programmierter ja in einer Sekunde Zehntausend Zahlen Code generieren aber wenn dieser Code den eigentlichen Back in der Software gar nicht löst haben wir keine Produktivität geschaffen.

00:12:51: Richtig, dann haben wir einfach nur digitale Umweltverschmutzung.

00:12:54: Das trifft es echt perfekt!

00:12:56: Wenn der Mitarbeiter im Vertrieb sich also jeden Tag fünfzigseitige nutzlose Berichte generieren lässt die am Ende niemand liest hat er eine gigantische Promptrate?

00:13:06: Genau und der wirkt auf dem Dashboard dann plötzlich wie der innovativste Mitarbeiter des Monats.

00:13:11: dabei verstopfte in Wahrheit das komplette System.

00:13:14: Wir müssen uns von diesen bequemen aber total irreführenden Dashboard-Zahlen einfach verabschieden.

00:13:19: Worauf sollte die Führungsebene denn stattdessen schauen?

00:13:22: Führungskräfte müssen lernen, völlig andere Metriken anzulegen.

00:13:25: Statt zu fragen wie viele Prompts wir heute generiert haben, müssen wir fragen Wie stark hat sich die Zeit bis zur handlungsfähigen Klarheit für den Kunden eigentlich reduziert?

00:13:35: Also bekommt der Kunde schneller eine brauchbare Orientierung?

00:13:38: Genau das.

00:13:39: Und die zweite Frage Müssen wir dieselbe grundlegende Information beim Kunden eigentlich seltener nachfragen, weil sie sofort am Anfang richtig erfasst wird?

00:13:48: Das ist ein Superpunkt.

00:13:49: Wird die Arbeit wirklich weniger oder verschieben wir den Aufwand nur?

00:13:52: Richtig!

00:13:53: Wenn einer in zwei Sekunden einen Text generiert für den drei andere dann zehn Minuten brauchen um ihn auf Fehler zu prüfen haben wir nichts gewonnen.

00:14:01: und das wichtigste für die interne Kultur können die Kollegen in der nächsten Abteilung eigentlich nahtlos mit dem Fall weiterarbeiten?

00:14:09: Oder müssen wir sich die gesamte Historie erst wieder neu zusammensuchen?

00:14:11: Exakt.

00:14:12: Das verlangt aber von der Führungsebene, dass sie viel tiefer in die eigentliche Arbeit eintaucht statt sich nur bunte Diagramme aus der IT anzuschauen.

00:14:19: und da sind wir bei einem Punkt, der mich oft ziemlich frustriert.

00:14:22: Die Leute, die die Arbeit tatsächlich machen also diese Compliance-Officers oder der Typ in der Einsatzplanung, die wissen doch in der Regel ganz genau warum ihr Prozess klemmt und ineffizient ist.

00:14:32: Absolut!

00:14:33: Die raufen sich jeden Tag die Haare.

00:14:35: Aber so ein starres IT-System von twentyfünfzehn oder irgendwelche alten Verträge zwingen sie dann dazu, die Dinge auf die alte umständliche Weise zu tun.

00:14:44: Wenn die HR-Abteilung diesen Leuten jetzt einfach einen zweitägigen Prompt Engineering Kurs verordnet ändert das doch an den strukturellen Hürden exakt gar nichts, oder?

00:14:52: Überhaupt nicht!

00:14:54: Ein KI-Kurs allein löst keine organisatorischen Dösfunktionen.

00:14:58: Echtes Ledership bedeutet in diesem Zeitalter, den Mitarbeiter nicht nur einfach eine KI-Lizenz in die Hand zu drücken

00:15:04: Sondern was dann?

00:15:05: Ihnen die absolute Autorität und den Raum zu geben, diese begrenzten Veränderungen und ineffizienten Prozesse selbst umzubauen.

00:15:14: Die wirkliche Verbesserung des Workflows wird immer aus der Fachabteilung kommen – niemals von oben vom Zielöffel!

00:15:19: Aber da lauert doch auch noch eine ganz andere Gefahr wenn wir über diese Veränderung von Arbeit sprechen... Was ist denn mit dem Lernen bei der

00:15:27: Arbeit?!

00:15:28: Das ist ein extrem wichtiger Aspekt….

00:15:29: Wenn wir die KI alles filtern und entscheiden lassen, dürfen wir die Menschen nicht zu bloßen Ausführungsrobotante gradieren.

00:15:36: Die dann einfach nur noch blind auf akzeptieren klicken.

00:15:38: Das ist ja die große Angst!

00:15:40: Wenn die KI in unserem BtoB-Ballspiel diese fehlenden Sicherheitszertifikate sofort erkennt und den Prozess filtert, verlernt einem der Junior Analysts nicht mit der Zeit komplett wie man komplexe rechtliche Risiken selbst einschätzt?

00:15:53: Genau deshalb darf die KI ja nicht als Autopilot eingesetzt werden, der dem Menschen quasi das Lenkrad aus der Hand nimmt.

00:15:59: Sie muss eher als Fahrlehrer fungieren.

00:16:02: Wie meinst du das konkret?

00:16:04: Stell dir vor, die KI zeigt bei einem extrem komplexen Compliance fallen nicht einfach eine fertige Lösung an sondern sie skizziert zwei völlig unterschiedliche rechtliche Wege mit den jeweiligen Vor- und Nachteilen.

00:16:16: Okay

00:16:17: Und jetzt entsteht ein völlig neuer total wertvoller Arbeitsschritt.

00:16:21: Der Junior-Analyst setzt sich mit der erfahrenen Seniorpartnerin zusammen und die beiden diskutieren dann anhand der KI Vorschläge, warum jetzt in diesem spezifischen Fall Weg A vielleicht riskanter ist als Weg B?

00:16:34: Das heißt, die Technologie nimmt uns das Denken eigentlich gar nicht ab.

00:16:37: Sie zwingt uns im Idealfall sogar dazu präzise und strategischer zu denken!

00:16:41: Richtig – der Mensch nutzt die KI als Sparringspartner um seine eigene Urteilsfähigkeit zu schärfen.

00:16:48: Der Mensch muss urteilsfähiger werden, nicht dümmer….

00:16:51: Weil, wenn der Mensch stümmer wird während das System scheinbar schlauer wird haben wir als Unternehmen ja unsere Zukunftsfähigkeit ruiniert.

00:16:57: Absolut!

00:16:58: Aber lass uns nochmal ganz real über diese größte oft unausgesprochene Befürchtung in den Belegschaften reden die Kapazitätsfrage.

00:17:06: Ja, dass ist der Elefant

00:17:07: im Raum.

00:17:09: Wenn dieser Junior-Analyst durch den KI Filter am Tag plötzlich zwei Stunden harte Arbeitszeit spart sein Chef wird ihn ja wohl kaum auf dem Golfplatz schicken.

00:17:18: Das ist doch die Angst vieler.

00:17:19: Wenn ich dann KI zwei Stunden spare, kriege ich einfach zwanzig neue Routine-Tickets auf den Tisch gekneid.

00:17:25: Ja diese psychologische Reibung ist absolut real und historisch gesehen auch völlig berechtigt.

00:17:30: Oft bedeutet die Belohnung für einen optimierten Prozess einfach nur noch mehr Fließbandarbeit – und deshalb wehren sich so viele Männern unbewusster gegen.

00:17:38: Eben!

00:17:39: Aber wir müssen hier intellektuell extrem sauber trennen.

00:17:42: Das ist keine Eigenschaft der künstlichen Intelligenz an sich, das ist eine reine klassische unternehmerische Managemententscheidung.

00:17:49: Wenn durch KI wirklich Arbeit leichter wird und Kapazität frei wird, steht das Unternehmen an einer Weggabelung.

00:17:56: Und was sind die Optionen?

00:17:57: Man kann sich dafür entscheiden einfach noch mehr Anfragen in der exakt gleichen Durchschnittlichen Qualität durch das System zu pressen und das Team in den Burnout zu treiben oder man nutzt diese Zeit eben radikal anders.

00:18:08: Zum Beispiel indem man die wirklich schwierigen Fälle, die sonst immer liegen geblieben sind endlich mal tiefgrünig löst, oder?

00:18:14: Genau das!

00:18:15: Man kann schwierigerere Fälle bearbeiten oder Und das klingt in vielen traditionellen Chefetagen fast wie Blasphemie.

00:18:23: Man nutzt die gewonnene Zeit, um einfach mal echte spürbare Entlastung zu schaffen.

00:18:29: Einfach mal durchatmen ja.

00:18:30: Richtig!

00:18:31: Um den Leuten den Raum zu geben einen Schritt zurückzutreten und über die nächste echte Innovation nachzudenken.

00:18:38: Kreativität entsteht nicht im Dauerstress.

00:18:40: War es Wort?

00:18:42: Wenn das Management-Innovation fordert aber den Kalender der Mitarbeiter sofort wieder lückenlos zuteilt dann scheitert der ganze Versuch im Keim.

00:18:49: Die Frage ist heute nicht mehr, welches Sprachmodell wir implementieren sondern wofür wird die gewonnene Kapazität nutzen?

00:18:56: Wenn ich das jetzt alles zusammenfasse was wir aus dem Ansatz von Solis und unserem Gedankenexperiment ableiten können finde ich es eigentlich enorm befreiend weil es ja bedeutet dass wir gar nichts auf einmal ändern müssen.

00:19:07: man muss nicht am Montagmorgen das komplette Unternehmen einreißen.

00:19:11: Nein überhaupt nicht.

00:19:12: Ein kleiner mutiger Schritt reicht für den Anfang völlig aus.

00:19:16: einfach mal einen nervigen Prozess greifen und sich ehrlich fragen, wäre dieser Arbeitsschritt eigentlich noch nötig wenn wir ihn heute mit den neuen Möglichkeiten komplett neu erfinden könnten?

00:19:27: Exakt.

00:19:28: Und wenn die Antwort nein ist fängt man an genau diesen kleinen Teil umzubauen.

00:19:33: Dieser Ansatz nimmt einfach diesen immensen Druck aus der Diskussion.

00:19:37: Es geht am Anfang nicht um die perfekte Organisation am ersten Tag.

00:19:40: Das zieht für mich jetzt auch echt ein wunderbaren Bogen.

00:19:43: zu unserer vorherigen Folge.

00:19:45: Letztes Mal ging es ja intensiv darum, was wir als einzelne Menschen eigentlich mit diesen KI-Ergebnissen anfangen.

00:19:52: Heute haben wir die Frage quasi anders unternehmen selbst gestellt – welche neue Arbeit soll aus den frei gewonnenen Möglichkeiten überhaupt entstehen?

00:19:59: Wir müssen echt aufhören alte Wege mit neuen Maschinen zu pflasternen!

00:20:05: Der beste Nachweis für gelungene KI ist am Ende vielleicht einfach nicht das rasend schnell getippte Dokument.

00:20:12: Vielleicht ist es die eine lästige Rückfrage die der Kunde ab sofort nie wieder stellen muss und eben diese neue wertvolle Beratungsleistung für die vorher im alten System einfach nie die Zeit da war.

00:20:24: Das war KI Vordenker, KI über KI auf Grundlage menschlicher Ideen, kuratiert von Dr.

00:20:31: Peter Schopf bis zur nächsten Folge.