Wann war der Moment, in dem Sie erkannt haben, dass KI alles verändern könnte?
Für mich war es ein einfaches Gespräch. Ich fing an, einem LLM Fragen zu einem internen Dataset zu stellen, das ich in- und auswendig kannte. Innerhalb von Sekunden hatte ich aussagekräftige und klare Analysen sowie wichtige Trends und Muster. Ich ging mit neuen Ideen und Perspektiven nach Hause.
Immer wenn ich mit CEOs spreche, die gerade erst mit generativer KI beginnen, bitte ich sie, das Gleiche zu tun: ein vertrauenswürdiges Dataset in ein LLM des Unternehmens einzubinden. Dann sollten sie anfangen, Fragen zu stellen.
Oft ist die Erfahrung sehr aufschlussreich.
Wenn KI all dies mit einem Dataset tun kann, fragen sie sich: Was kann sie in den Händen jeder einzelnen Mitarbeiterin oder jedes einzelnen Mitarbeiters bewirken?
Das ist es, was sich die ganze Welt fragt, zusammen mit anderen Fragen wie: Was ist das Limit der Fähigkeiten von KI? Wie weit und wie schnell wird sie sich entwickeln? Und wie beginnen wir heute, sie sicher und effektiv zu nutzen?
Ich hatte kürzlich das Vergnügen, mit KI-Experte und Wharton-Professor Ethan Mollick zu sprechen. Seine Sicht auf unseren aktuellen KI-Moment war scharfsinnig und treffend. Sollten Sie unseren „Executive Exchange“ noch nicht gesehen haben, kann ich Ihnen das gesamte Video nur wärmstens empfehlen. Es lohnt sich.
Seitdem habe ich mehr über unser Gespräch nachgedacht. Im Folgenden möchte ich einige meiner Gedanken mit Ihnen teilen. Wenn Sie in irgendeiner Funktion eine Führungsrolle innehaben, hilft Ihnen dieser Artikel zu verstehen, wie Sie KI erfolgreich in Ihrem Unternehmen einsetzen können. Darüber hinaus gebe ich Ihnen einen 30-Tage-Plan, um Ihren Erfolg zu beschleunigen.
Nerven führen zu nichts
„Drei schlaflose Nächte“, so Mollick, kostet es Führungskräfte, sich mit KI vertraut zu machen. Und da stimme ich zu. Wie bereits erwähnt, hatte ich selbst einen Moment des Staunens, in dem ich überrascht war, wozu KI fähig ist. Von da an konnte ich gar nicht mehr aufhören, damit zu experimentieren. Was ist damit? Kann ich diese beiden Dinge miteinander verbinden? Was passiert, wenn ich das mache?
Die meisten Führungskräfte, die anfangen, mit KI zu experimentieren, machen eine ähnliche Erfahrung. Und die meisten sind sich einig, dass drei Tage mit wenig bis gar keinem Schlaf ein geringer Preis dafür sind, um ein besseres Verständnis für eine so disruptive Technologie zu erlangen.
Dennoch warten viele CEOs noch ab und fragen sich, wie Regulierung und das Wettbewerbsumfeld sich entwickeln werden. Das ist ein Fehler.
Ich habe kürzlich einem unserer Kunden gesagt, dass sein KI-Projekt niemals umgesetzt werden wird, wenn es hinter seinem Masterdaten-Managementprojekt zurückstehen muss, das seit Jahrzehnten in Arbeit ist.
Das bedeutet nicht, dass saubere, qualitativ hochwertige Daten nicht wichtig sind. Tatsächlich sind sie von grundlegender Bedeutung. Aber es bedeutet, dass Sie nicht warten können, bis alles perfekt ist, um die ersten Schritte zu unternehmen. Es steht zu viel auf dem Spiel, um tatenlos zuzusehen.
Sie müssen jetzt damit beginnen, Prozesse rund um Governance und Implementierung aufzubauen. Generative KI ist nicht wie andere Technologien. Wie Mollick betonte, können Sie sie nicht einfach an die IT delegieren und darum bitten, sie auszurollen, denn ihre Auswirkungen sind zu weitreichend. Sie verändert den gesamten Arbeitsumfang. Das zu erkennen, ist der erste Schritt zu einer erfolgreichen Implementierung.
Produktivität braucht ein Ziel
Das zweite, was Sie über KI im Jahr 2026 verstehen müssen, ist, dass Produktivität kein Zaubertrank ist. Sie wird nicht auf magische Weise mehr Umsatz für Ihr Unternehmen generieren.
Ich habe kürzlich mit einem Kollegen gesprochen, der darüber scherzte, dass ein Mitarbeiter KI nutzte, um eine komplexe PowerPoint-Präsentation zu erstellen, während ein anderer die KI bat, sie auf Stichpunkte zu reduzieren. Ja, die PowerPoint-Datei zu erstellen, war „produktiver“. Aber das Ganze entwickelte sich zu einem sinnlosen Produktivitätskreislauf.
Ein weiteres Beispiel von Mollick: Sie können 400 PowerPoint-Präsentationen zu einem Verkaufsgespräch mitbringen. Doch mehr PowerPoint-Präsentationen zu haben, ist nicht das Ziel, das Sie erreichen wollen. Ich stimme Mollick zu: Produktivität ist nur dann wertvoll, wenn sie auf ein bestimmtes Geschäftsergebnis ausgerichtet ist. Sie ist ein Hebel, der zu besseren Ergebnissen führen muss. Beginnen Sie mit dem Ziel und optimieren Sie von dort aus.
Wie Sie Ihre Talente sehen, entscheidet über alles
Seit Jahren hören wir „Menschen, Prozesse und Technologie“ als treibende Kraft hinter der digitalen Transformation. Das Merkwürdige an KI ist, dass viele Führungskräfte dies umkehren.
Sie betrachten zuerst die Technologie, entwickeln dann Prozesse, um sie zu unterstützen, und schließlich betrachten sie die Mitarbeiter:innen als variablen Kostenfaktor. Leider könnten viele Unternehmen versucht sein, Talente durch Technologie zu ersetzen.
Das ist keine Formel zum Erfolg. Sie schafft kurzfristige Einsparungen zu einem hohen Preis. Fragen Sie sich, wer gewinnt: die Unternehmen, die KI nutzen, um die gleiche Menge an Arbeit zu erledigen wie heute, oder diejenigen, die ihre Kapazitäten erweitern, indem sie KI auf intelligente und kreative Weise einsetzen?
Sie benötigen ein neues Betriebsmodell
Damit KI für Ihr Unternehmen funktioniert, benötigen Sie einen neuen organisatorischen Rahmen. Mollick sprach über eines, das meiner Meinung nach pragmatisch und praktisch ist: Führung, Labor und Menge – Leadership, Lab und Crowd.
Die Führungskraft sind Sie, ich, jede Person, die Entscheidungen für das Unternehmen trifft. Die Menge sind Ihre Beschäftigten, die KI-Tools jeden Tag nutzen. Und das Labor, der vielleicht wichtigste Teil, ist ein engagiertes Team von Mitarbeiter:innen, das kontinuierlich mit KI experimentiert, neue Use Cases entwickelt, sie mit dem Status quo vergleicht und sichere und intelligente Wege findet, KI in Kernprozesse zu implementieren.
Wenn Ihr Unternehmen wie meines ist, gibt es strenge Regeln und Vorschriften für die Art und Weise, wie Sie Dinge entwickeln, liefern und bereitstellen. Die etablierten Prozesse rund um diese Dinge sind entscheidend. Aber sie sind langsam. Sie wurden nicht für KI entwickelt.
Die Idee hinter dem Labor besteht darin, eine Gruppe von Spezialist:innen zu isolieren und sie experimentieren zu lassen. Bei Alteryx haben wir etwas Ähnliches implementiert und eine Regel nicht verhandelbar gemacht: Nichts verlässt das Labor, bevor es überprüft und genehmigt wurde. Dann ermutigten wir das Team, mit KI so ambitioniert zu experimentieren, wie sie wollten.
Ich liebe Mollicks Konzept, weil es sich wie ein fehlendes Puzzleteil anfühlt. Bei Alteryx haben wir allen Mitarbeiter:innen Zugriff auf die Unternehmensversion von ChatGPT gewährt. Die Frage, die wir uns jedoch immer wieder stellten, war, wie wir sie richtig motivieren können, ihre generativen KI-Workflows und Use Cases unternehmensweit zu teilen.
In Mollicks Konzept läuft alles über das Labor. Das Labor versteht, was Führungskräfte wollen, und die Menge kann ihre Ideen frei einbringen. Dann kann das Labor diese Ideen verfeinern, freigeben oder ablehnen, und die Führung kann Mitarbeiter:innen entsprechend belohnen. Plötzlich haben Sie Ihr gesamtes Unternehmen in eine Art KI-Labor verwandelt. Sie sind als Unternehmen innovativ und experimentierfreudig.
Das ist natürlich nur ein Konzept. Die Erkenntnis ist, dass Sie die Art und Weise ändern müssen, wie Sie Mitarbeiter:innen für den Einsatz von KI motivieren. Andernfalls würden sie, wie Mollick betonte, ihre bahnbrechenden Erkenntnisse für sich behalten, insbesondere wenn das Teilen dazu führen könnte, dass Kolleg:innen ihren Job verlieren.
Das Playbook für CEOs für die nächsten 30 Tage
Wenn Sie als Führungskraft versuchen, von Ambition zu Wirkung zu gelangen, würde ich mich auf die folgenden vier Schritte konzentrieren.
1. Probieren Sie ein Frontier-Modell mit echten Daten aus
Beginnen Sie mit einem vertrauenswürdigen internen Dataset, etwas, das Sie bereits für die Führung des Unternehmens verwenden, sei es Pipeline, Abwanderung, Budget-Ist-Vergleich, Support-Tickets oder Kundenfeedback. Laden Sie es in ein LLM des Unternehmens und beginnen Sie, Fragen zu stellen, die Sie vielleicht in einem Führungsmeeting stellen würden.
Sobald Sie dies ein paar Mal getan haben, werden Sie verstehen, worin diese Systeme gut sind und was sie leisten können und was nicht. Sie erhalten einen Kontext, um zu verstehen, wo und wie Sie es in Ihrem Unternehmen anwenden können.
2. Richten Sie ein Labor ein
Geben Sie einem kleinen, engagierten Team die Erlaubnis, sich schnell und frei zu bewegen, mit einer klaren Regel: Nichts verlässt das Labor ohne Prüfung und Genehmigung. Die Aufgabe des Labs besteht darin, die besten Ideen des Unternehmens in wiederholbare Workflows zu wandeln und diese Workflows dann in die Hände der Beschäftigten zu legen.
3. EErstellen Sie eine risikobasierte Richtlinie, die die Nutzung ermöglicht
Der Versuch, alle Risiken zu minimieren, wird Ihren Fortschritt auf ewig aufhalten. Aber das bedeutet nicht, dass Sie alle Risiken blind akzeptieren müssen. Ermöglichen Sie Ihren Beschäftigten den Zugang zu LLMs auf Unternehmensniveau, andernfalls verwenden sie ihre eigenen Versionen und geben Ihre Daten möglicherweise an nicht genehmigte Tools weiter. Priorisieren Sie außerdem Datenplattformen mit transparenten, überprüfbaren und kontrollierbaren Daten.
Sobald Sie Ihre Parameter festgelegt haben, ermutigen Sie Ihre Mitarbeiter:innen, frei zu experimentieren. Sie werden überrascht sein, was sich daraus alles entwickelt. Ich bin es jedenfalls gewesen.
4. Wählen Sie zwei hochwertige Workflows aus und integrieren Sie KI darin
Wählen Sie zwei hochwertige Workflows aus, die jede Woche ausgeführt werden, aber viel manuelle Arbeit erfordern. Integrieren Sie dann KI direkt in diese Workflows, um die Art und Weise, wie Arbeit erledigt wird, tatsächlich zu verändern. Die erfolgreiche Umsetzung dieser beiden Workflows liefert Ihnen Rahmen und Ideen für die Einführung weiterer Pilotprojekte.
Erfolg beginnt bei Ihnen
KI entwickelt sich schnell weiter. Manchmal ist es schwer, nicht das Gefühl zu haben, von der Technologie überrollt zu werden. Aber als Führungskräfte ist es unsere Aufgabe, das Tempo vorzugeben. Change Management bei KI muss von der Führung kommen. Es muss von Ihnen kommen.
Eine erfolgreiche KI-Implementierung erfordert ein Umdenken Ihrer gesamten Organisationsstruktur und Ihrer Anreize. Und um dies erfolgreich zu tun, muss man verstehen, was KI kann und was nicht. Sie müssen selbst aktiv werden. Experimentieren führt zu Erkenntnissen, die wiederum zu einer erfolgreichen Implementierung führen.
In gewisser Weise war unsere Aufgabe als Führungskräfte nie schwieriger. Aber sie war auch noch nie so spannend. Wir haben die Chance neu zu denken, wie wir arbeiten und wie wir die Aufgaben unserer Beschäftigten bedeutungsvoller und wirkungsvoller machen können. Das wird die Entwicklung Ihres Unternehmens verändern.
Sehen Sie sich den Executive Exchange mit Ethan Mollick an, um zu erfahren, wie führende Teams KI-Workflows unternehmensweit steuern und skalieren.