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04: Hindernisse für die IT-Automatisierung
Nicht Technologie ist das Problem – Veränderung ist das Problem
Einer der größten potenziellen Blocker für die Integration von KI und Automatisierung lässt sich in einem Wort zusammenfassen: Angst. Die C-Suite, IT-Führungskräfte und Mitarbeiter, alle haben Angst vor verschiedenen Aspekten des Einsatzes von KI – oder sind zumindest besorgt darüber . Hierzu gehören:
Das sind wichtige Themen und das zu Recht. Manche mögen wie riesige Hürden erscheinen, die es zu überwinden gilt. Es gibt jedoch Möglichkeiten, diese Bedenken auszuräumen, Ängste zu minimieren und sie sogar zu nutzen, um eine Kultur aufzubauen, die offener für Veränderungen und Innovationen ist:
Auf die Frage, wie sich KI auf die Arbeitnehmer auswirken wird, waren sich unsere IBM-Führungskräfte erneut einig: KI und Automatisierung sind nicht dazu gedacht, Arbeitsplätze zu ersetzen, sondern vielmehr dazu, Arbeitskräfte zu unterstützen und ihnen mehr Zeit zur Weiterqualifizierung zu geben, damit sie an den Arten von Innovationen arbeiten können, die nur ein Mensch entwickeln kann. IBM Forschungen geben ihnen recht: Im Durchschnitt erwarten 87 % der befragten Führungskräfte, dass ihre Aufgaben durch KI eher unterstützt als ersetzt werden. Das ist auch gut so, denn Unternehmen, die ihren Mitarbeitern ein optimales Arbeitsumfeld bieten, erzielen 31 % mehr Umsatzwachstum als andere.1 Es wird sich dennoch einiges ändern. Befragte Führungskräfte schätzen, dass 40 % ihrer Belegschaft in den nächsten drei Jahren aufgrund der Implementierung von KI und Automatisierung neu qualifiziert werden müssen.2
„Ich höre: ‚Wenn ich zu viel Automatisierung zulasse, werde ich meinen Job verlieren.’ Aber das stimmt einfach nicht. Tatsache ist, dass sich die Technologie wie schon in der Vergangenheit so schnell weiterentwickelt, dass es immer etwas Neues gibt. Es gibt immer ausgereiftere Dinge, auf die man sich konzentrieren kann. Es gibt immer Möglichkeiten für den Menschen, durch die Automatisierung einen höheren Wert zu erzielen.“2 – Keri Olson
„Führungskräfte versuchen, durch Optimierung Geld zu sparen. Sie wollen keinen Personalabbau, sondern mehr Produktivität mit dem, das ihnen bereits zur Verfügung steht. So sieht die digitale Transformation aus. Wenn ich effizienter sein möchte, arbeite ich einfach härter. Aber wenn ich über Technologien und Werkzeuge verfüge, mit denen ich die Art und Weise, wie diese Arbeit erledigt wird, ändern kann, und ich Computer einen Teil der Arbeit übernehmen und maschinelles Lernen Empfehlungen aussprechen lasse, dann bin ich produktiver.“ – William Lobig
Die Einführung einer neuen Technologie ist immer mit Kosten verbunden. Da sind zum einen die anfänglichen Ausgaben, etwa für neue Lizenzen oder SaaS-Dienste. Da diese neuen Tools jedoch zu einer höheren Produktivität und mehr Effizienz führen, können Sie Ihre Investitionen allmählich amortisieren, insbesondere wenn Sie Projekten Priorität einräumen, die Ihre Wettbewerbsfähigkeit verbessern. Ein weiterer Schlüssel zur Kostenkontrolle: Betrachten Sie die Ausgaben wie durch ein Weitwinkelobjektiv, und bewerten Sie die Gesamtheit der für die Implementierung von KI erforderlichen IT-Kosten. Diese ganzheitliche Sichtweise – über IT, Cloud und Mitarbeiter hinweg – kann Ihnen helfen, den Geschäftswert zu steigern und gleichzeitig die Kosten unter Kontrolle zu halten.
Tipp für CIOs: Erweitern Sie die FinOps-Funktionen im gesamten Unternehmen, um Kosten und Ausgaben für alle Investitionen in KI, Hybrid Cloud und Anwendungsmodernisierung transparent zu machen. Verstehen Sie, woran Ihre Mitarbeiter arbeiten und wie viel sie kosten, und ordnen Sie diese Daten bestimmten Projekten, Anwendungen und Initiativen zu, um die Ausgaben zu optimieren. – The CEO's Guide to Generative AI KI (Leitfaden für CEOs zur generativen KI)
„Unternehmen müssen sich wirklich mit den Kosten für die Unterbrechung ihrer Anwendungen befassen. Wenn sie Störungen, Ausfallzeiten oder schlechte Leistung feststellen, müssen sie verstehen, wie viel sie das in Form von verlorenen Kunden, entgangenen Einnahmen oder verlorener Zeit kostet. Sie müssen beide Seiten der Medaille bewerten.” – Keri Olson
Wenn es um die Einhaltung von Branchen- und Regierungsvorschriften geht, ist dies von größter Bedeutung. Genauso entscheidend ist der Schutz der Privatsphäre der beiden wichtigsten Assets Ihres Unternehmens: die Mitarbeiter und das geistige Eigentum. Der richtige Implementierungspartner kann Ihnen helfen, diese Bedenken auszuräumen. IBM beispielsweise ist der Ansicht, dass eine intelligente Regulierung auf drei Grundprinzipien beruhen sollte:
- Regulieren Sie das KI-Risiko, nicht die KI-Algorithmen.
- Ziehen Sie KI-Entwickler und -Bereitsteller zur Rechenschaft, und machen Sie sie nicht immun gegen Haftung.
- Fördern Sie offene KI-Innovationen, nicht ein KI-Lizenzierungssystem.
Wie im vorangegangenen Kapitel beschrieben, können Sie mit Hilfe der Automatisierung schnell kleine Erfolge erzielen, die sich zu großen Gewinnen summieren, wenn Sie klein anfangen und dann von dort aus skalieren. Chancen mit geringem Risiko und hoher Sichtbarkeit können zu schnellen Erfolgen führen, während die Verfolgung und Messung greifbarer und nicht greifbarer KPIs das Wertversprechen von KI verdeutlichen kann. Darüber hinaus können Sie dazu beitragen, dass der Prozess reibungslos verläuft, indem Sie neuen Teams erfahrene Mitarbeiter zur Seite stellen, die als funktionsübergreifende Ratgeber und Fürsprecher fungieren.
„Der hohe manuelle Aufwand ist so sehr Alltag von DevOps-Teams, App-Ingenieuren und zentralen ITOps-Teams, dass es für sie fast unverständlich ist, wie sie ihre täglichen Arbeit ohne Anstrengungen erledigen können. Aber wenn Sie herausfinden können, welche Teilbereiche Ihrer IT aufgrund dieser Anstrengungen gerade untergehen, können Sie nach Möglichkeiten zur Automatisierung suchen oder eine Art von KI-gestützter Automatisierung implementieren und Ihrem Team sofort Stunden zurückgeben." – Tim Cronin
Wenn es jedoch um die größere Angst vor Veränderungen geht, ist die Lösung differenzierter. Oftmals ist nicht die Technologie das Problem – die Veränderung selbst ist das Problem. Um die Möglichkeiten von KI- und IT-Automatisierung nutzen zu können, muss ein Unternehmen einen Kulturwandel herbeiführen, damit alle Mitarbeiter – nicht nur die IT-Teams – ihr Denken verändern und sogar ganze Unternehmensbereiche überdenken. Da die Unternehmenskultur an der Spitze des Unternehmens beginnt, müssen diese Veränderungen von der C-Suite ausgehen und dürfen nicht allein dem CIO überlassen werden.
KI wird die Menschen nicht ersetzen – aber Menschen, die KI nutzen, werden Menschen ersetzen, die das nicht tun. Augmented Work für eine automatisierte, KI-gestützte Welt
Der Erfolg eines Unternehmens wird oft durch einen Wechsel der Perspektive bestimmt. Eine Untersuchung des IBM Institute for Business Value hat ergeben, dass „Unternehmen, die ihr Betriebsmodell als Motor für die Transformation betrachten, ihre skillorientierten Konkurrenten in mehreren Bereichen übertreffen, z. B. mit einer um 55 % höheren Leistung bei Rentabilität und Effizienz“.
Das Vorantreiben von KI-gestützten Veränderungen kann sowohl den Mitarbeitern als auch dem Endergebnis zugute kommen. Beispielsweise können IT-Automatisierungsprojekte dazu beitragen, organisatorische Silos aufzubrechen. Das wiederum bietet neue Möglichkeiten für Innovationen, Zusammenarbeit und die Identifizierung von Abläufen, die vereinfacht oder rationalisiert werden können, insbesondere in großen Unternehmen, in denen verschiedene Teams häufig mit unterschiedlichen Verfahren, Tools und Anwendungen arbeiten.
Quellen
1 Erfahrung ist alles, IBM Institute for Business Value, 2023
2 Augmented Work für eine automatisierte, KI-gestützte Welt, IBM Institute for Business Value, 2023.