Wege zum verantwortungsvollen Einsatz von KI am Arbeitsplatz |
Eine Perspektive des organisatorischen Wandels
| Zeitschrift | Industry 4.0 Science |
| Ausgabe | 40. Jahrgang, 2024, Ausgabe 5, Seite 58-66 |
| Open Access | https://doi.org/10.30844/I4SD.24.5.58 |
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Abstract
Keywords
Artikel
Künstliche Intelligenz (KI) ist eine Technologie, die Aufgabeninputs, Prozesse und Abläufe sowie den Output in Form von datengenerierten Lösungen verändert [1]. Der Einsatz von KI-Anwendungen in organisatorischen Abläufen ist daher eine Frage des Wandels und der technologiebasierten Transformation, die bestimmte Dimensionen des organisatorischen Wertschöpfungsprozesses, einschließlich Technologie, Menschen, Organisationsstruktur und -prozesse, umfasst.
Obwohl es offensichtlich ist, dass KI ein Forschungsthema des organisatorischen Wandels ist, gibt es in den zentralen Diskursen des industriellen Managements keine Spezifizierung von Change-Konzepten [2]. Dies ist nicht verwunderlich, wenn man bedenkt, dass die meisten KI-Implementierungen im Rahmen von Projekten stattfinden, anstatt nach dem derzeitigen Stand der Technik großflächige Auswirkungen zu haben [3]. Da dieser Durchbruch als nächster Schritt zu erwarten ist und Erkenntnisse aus bestimmten Projekten als Lessons Learned zusammengefasst werden können, ist es das Ziel unseres Beitrags, zu spezifizieren, wie Veränderungsprozesse bei der KI-Integration im Betrieb beschrieben werden können und wie sie sich von etablierten Veränderungsmodellen unterscheiden.
Aus diesem Grund geben wir einen kurzen Überblick über bestehende Konzepte im Veränderungsmanagement und verwenden einen explorativen induktiven Ansatz, indem wir neun Fälle von KI-Implementierung in Arbeitsprozessen vergleichen, um ein Standardmodell der organisatorischen Transformation angesichts von KI sowie von Variationen des Modells abhängig vom Anwendungsfeld vorzuschlagen.
Stand der Forschung im Bereich des Veränderungsmanagements
In der Literatur zum Veränderungsmanagement [für einen Überblick siehe 4, 5, 6] wird zwischen Veränderungsrichtungen (Top-down, Bottom-up, beide Richtungen), Veränderungseinheiten (einzeln, mehrfach), Veränderungsumfang (projektbezogen, organisationsweit) und Veränderungsintensität (evolutionär/inkrementell vs. revolutionär/disruptiv) unterschieden, unabhängig davon, ob die Veränderung geplant oder ungeplant ist oder zumindest unbeabsichtigte Auswirkungen hat.
Darüber hinaus unterscheiden Wissenschaftler zwischen Phasen mit eher evolutionärer und revolutionärer Entwicklung [7]. Für Veränderungsprojekte sind normative Konzepte für geplante Interventionen wie die Phasen des Auftauens, Bewegens und Wiedereinfrierens [8] oder die acht Schritte der Veränderungsführung mit Schwerpunkt auf Top-Management-Initiativen [9] am beliebtesten. Der letztgenannte Ansatz spiegelt stark die Bedeutung der Strategie für den gesamten Veränderungsprozess wider.
Partizipatorischere Ansätze betonen die Moderation von Prozessen und die Berücksichtigung menschlicher Belange als Kernaufgabe der Führung von Veränderungen [6]. Diese Modelle schlagen unterschiedliche Idealtypen vor, haben aber gemeinsam, dass Veränderungsziele ein entscheidender Punkt sind, dass beabsichtigte und unbeabsichtigte Ergebnisse überwacht werden müssen, dass verschiedene Akteure und Interessengruppen von Bedeutung sind und dass im Falle eines technologischen Wandels eine gegenseitige Abhängigkeit und ein Enactment der Technologie besteht, die auf ihre Integration hinweist [10].
Es liegt auch auf der Hand, dass das Verständnis des Wandels und seiner gesamten Dynamik ein besonderes Augenmerk auf die Übergänge erfordert, wenn Einzelpersonen, Teams oder Organisationen beginnen, eine neue Identität zu entwickeln [11], und wie viel Zeit dies in Anspruch nimmt. Im Falle der KI-Implementierung ist dieser Übergang mit der Einführung von KI verbunden und kann zu bestimmten Ergebnissen von wirtschaftlicher und sozialer Relevanz führen. Die häufig betonte Allgegenwärtigkeit von KI bedeutet, dass der Einsatz von KI selten als ein singuläres und separates Projekt betrachtet werden kann.
Das Management von KI wurde bereits als „Management von KI-Grenzen“ bezeichnet, da eine kontinuierliche Entwicklung mit einer schrittweisen Erweiterung von Leistung und Umfang erforderlich ist [12]. Eine Verschiebung der Grenzen bedeutet eine umfassende Veränderung der Arbeitssysteme, die oft im Sinne einer soziotechnischen Transformation verstanden wird, sodass Fragen der Arbeitsgestaltung als bedeutsam hervorgehoben werden [13]. Der damit verbundene Wandel wird häufig als Weg zur kollaborativen Intelligenz gesehen [14]. Dieses Zielbild kann mit sehr unterschiedlichen Formen der Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI einhergehen, die als Gegenüber, Medium oder Werkzeug definiert werden [15].
Je nach Art der Interaktion ergeben sich unterschiedliche Implikationen für die menschliche Handlungsfähigkeit und Rollenentwicklung [16]. Diese Aspekte stellen Anforderungen an einen geeigneten Change-Management-Ansatz für die vielfältigen Veränderungen durch neue Technologien dar.
Empirische Forschung zum Veränderungsmanagement für die Arbeit mit KI ist immer noch rar gesät. Einige Beiträge bleiben branchenspezifisch, wie z. B. Grundsätze für den B2B-Vertrieb [17], und sind noch von der etablierten Change-Management-Literatur abgekoppelt. Vor diesem Hintergrund stützt sich unsere Analyse von neun Fallstudien auf den Wissensbestand im Bereich des Veränderungsmanagements. Die Forschungsfrage lautet, wie sich Veränderungsprozesse beim Einsatz von KI je nach Anwendungskontext unterscheiden und welche Change Management-Ansätze für diese unterschiedlichen Veränderungsprozesse besonders geeignet sind.
Analyse von neun Anwendungsfällen für verantwortungsvolle KI am Arbeitsplatz
Die Analyse verschiedener KI-Projekte wurde anhand von neun Anwendungsfällen aus dem Forschungsprojekt HUMAINE [18] durchgeführt. Jeder Unternehmensfall stellt eine Veränderungsanliegen aufgrund einer spezifischen KI-Anwendung dar, an der mehrere Stakeholdergruppen beteiligt sind. Auch wenn es sich nicht um ein vollständiges theoretisches Sampling [19] handelt, repräsentiert jeder Anwendungsfall eine spezifische kontextualisierte KI-Anwendung bei einem oder mehreren Praxispartnern aus dem Fertigungs- oder Gesundheitssektor.
Die Fokussierung auf das produzierende Gewerbe und das Gesundheitswesen innerhalb des HUMAINE-Projekts resultiert aus dem Fortschritt der KI-Anwendung in diesen Branchen. Zudem haben sie eine hohe wirtschaftliche Bedeutung für das Ruhrgebiet. Die Unternehmensvertreter nehmen an einer geplanten Prozessintervention durch wissenschaftliche Partner über einen Zeitraum von drei Jahren teil. Die Daten stammen aus Interviews, Workshops, Unternehmensdokumentationen, Maßnahmen und Evaluationen, die sich auf umgesetzte Veränderungen in der Arbeitsorganisation und/oder Wertschöpfung beziehen.
Ziel dieser qualitativen Datenanalyse ist es, die Pilotprojekte aus einer Metaperspektive systematisch zu vergleichen, um Veränderungstypen zu unterscheiden und geeignete Standardmodelle für das Management von Veränderungen in KI-Unternehmen abzuleiten. Die Analyse wurde von zwei Autoren des Teams durchgeführt, die mit den Anwendungsfällen vertraut sind und Erfahrung in der Forschung zu menschzentrierter KI und Change Management haben.
In einem ersten Schritt klassifizierten die Autoren alle Anwendungsfälle anhand der Kriterien strategische Ziele, Umfang der Intervention und des KI-Einsatzes, beteiligte Akteure, Ergebnisse.Unterschiedliche Einschätzungen wurden durch intensiven Dialog aufgelöst, sodass das resultierende System die gemeinsame Einschätzung der Autoren widerspiegelt.
In einem zweiten Schritt gruppierten die Autoren Anwendungsfälle, die ähnliche Konfigurationen der Kriterien aufwiesen, und ordneten sie unter Bezugnahme auf die Veränderungsliteratur einem von drei sich abzeichnenden Veränderungstypen zu: (1) Unterstützung bestimmter Aktivitäten mit KI, (2) Transformation der Arbeit mit KI und (3) Erkundung neuer Wege mit KI.
In einem dritten Schritt wurden empirische Belege für die Anwendungsfälle der einzelnen Veränderungstypen und theoretisches Wissen über Veränderung und Veränderungsmanagement kombiniert, um drei verschiedene Varianten des Veränderungsmanagements zu unterscheiden und zu visualisieren.
In einem letzten Schritt wurden die Ergebnisse in Gesprächen mit den beiden anderen Mitgliedern des Autorenteams diskutiert und gegenseitig validiert. Der analytische Prozess war explorativ und induktiv und kann einzigartige Merkmale der Anwendungsfälle widerspiegeln oder überbetonen. Die Autoren versuchten, diese Verzerrung durch starke Verweise auf die Literatur zum Veränderungsmanagement zu minimieren.
Die Art der Veränderung hängt vom Kontext des KI-Einsatzes ab – Drei verschiedene Prozesse
Die neun untersuchten Anwendungsfälle unterscheiden sich erheblich in ihren Einsatzgebieten. Das Spektrum reicht von der industriellen Qualitätsprüfung über die Schadensbeurteilung an Fahrzeugen bis hin zur radiologischen Befundung und Dokumentation in der Pflege. Die Projekte unterscheiden sich zudem stark in Bezug auf die angestrebten Ergebnisse und die beteiligten Akteure.
Trotz dieser Heterogenität konnten drei unterschiedliche Einsatzbereiche von KI identifiziert werden, da KI immer entweder in Nebentätigkeiten, in Haupttätigkeiten oder in neuen Tätigkeiten eingesetzt wurde. KI wurde strategisch eingesetzt, um primär die Ergebnisqualität zu verbessern, die Prozesseffizienz zu steigern oder neue strategische Optionen zu erhalten. Einen Überblick über alle Anwendungsfälle anhand der Kriterien strategisches Ziel, Anwendungsbereich, Beteiligte und Ergebnis finden Sie in Bild 1.
Der Vergleich der Anwendungsfälle auf der Grundlage der angewandten Kriterien ergibt drei verschiedene Arten von KI-bezogenen Veränderungsprozessen. Trotz der unterschiedlichen organisatorischen Rahmenbedingungen und Anwendungskontexte konnten Ähnlichkeiten in den Veränderungsprozessen festgestellt werden.
In einigen Veränderungsprozessen wird KI für sekundäre Aufgaben eingesetzt, die nicht entscheidend für die berufliche Identität der Mitarbeiter sind. So entlastet KI im Anwendungsfall 2 das Pflegepersonal, indem sie es in die Lage versetzt, ihre Arbeit in ihrer natürlichen Sprache zu dokumentieren. Domänenexperten werden im Anwendungsfall 1 dabei unterstützt, Qualitätsabweichungen an verschiedenen Stationen im Stahlwalzprozess proaktiv und auf Basis von Live-Daten zu erkennen – eine Aktivität, die bisher immer erst durch sporadisches Auftreten von schweren Fehlern ausgelöst wurde.
Diese Prozesse konzentrieren sich auf eine bestimmte Gruppe und finden in einem klar definierten Projektkontext statt. Es ist jedoch nicht zu erwarten, dass KI einen starken Einfluss auf die berufliche Rolle der Mitarbeiter hat. Der Einsatz von KI wird hier eher als Arbeitserleichterung oder Arbeitsvereinfachung wahrgenommen. Wir bezeichnen diese Art des Veränderungsprozesses als Unterstützung bestimmter Tätigkeiten mit KI.
In anderen Projekten wird KI dagegen zur Unterstützung, Beschleunigung oder Optimierung von Kerntätigkeiten der Nutzer eingesetzt. Im Anwendungsfall 3 greift beispielsweise eine KI in den Prozess der Fahrzeugschadenprüfung ein, indem sie wie die Schadenprüfer eine Bildanalyse durchführt und Einschätzungen zu Art und Umfang der Schäden liefert. Obwohl diese Analyse als Voranalyse in den Arbeitsablauf eingebettet ist und die Arbeit der Schadensprüfer nicht ersetzt, ändert sich die berufliche Rolle der Schadensprüfer doch erheblich.
In ähnlicher Weise lernt eine KI im Anwendungsfall 3 die Qualitätsprüfung von Schweißnähten und im Anwendungsfall 6 die Erkennung epileptogener Läsionen. Jeder dieser Fälle hatte einen klar definierten Anwendungs- und Projektrahmen, der sich auf eine bestimmte Gruppe von Mitarbeitern und einen bestimmten Arbeitsablauf konzentrierte, an dem KI beteiligt war. Da der Einsatz von KI auf die Kerntätigkeiten der betroffenen Personen angewendet werden sollte, wird erwartet, dass dieser Veränderungsprozess einen starken Einfluss auf die berufliche Rolle der Mitarbeiter hat.
Obwohl sich diese Fälle hinsichtlich ihrer strategischen Ausrichtung auf Prozesseffizienz oder Ergebnisqualität unterschieden, war das Ziel immer, einen bestimmten Arbeitsbereich durch KI grundlegend zu verbessern. Wir bezeichnen diese Art von Veränderungsprozessen daher als Transformation der Arbeit mit KI.
Ein dritter Typus von Veränderungsprozessen ist in unserer kleinen Stichprobe von Anwendungsfällen nur einmal vertreten, unterscheidet sich aber in Umfang und Strategie deutlich von den beiden anderen Typen. In Anwendungsfall 9 wird KI eingesetzt, um neue Aktivitäten zu ermöglichen, indem Analysen von Pumpendaten durchgeführt werden, um neue Formen der Wertschöpfung für das Unternehmen und seine Kunden zu schaffen. Bei diesem Veränderungsprozess geht es nicht darum, einen einzelnen Arbeitsbereich umzugestalten oder eine Randaktivität zu unterstützen, sondern er umfasst mehrere Arbeitsbereiche, mehrere Gruppen von Betriebsexperten und hat einen direkteren Einfluss auf die Gesamtstrategie des Unternehmens.
Auch hier sind die beruflichen Rollen der Mitarbeiter stark betroffen, wie bei der Transformation der Arbeit mit KI. Allerdings ist die Rollenentwicklung hier eher ein notwendiger Baustein in einem übergreifenden Veränderungsprozess, der mit vor- und nachgelagerten Veränderungen im Unternehmen verbunden ist. Der Fokus liegt auf dem Einsatz von KI, um die Richtung der Wertschöpfung und der Arbeitsweisen zu verändern. Wir bezeichnen diesen Typus als Erkundung neuer Wege mit KI. Die Merkmale der drei Typen sind in Bild 2 zusammengefasst.
Verwaltung von KI-bezogenen Veränderungen je nach Art der Veränderung
Auf der Grundlage der neun Anwendungsfälle verantwortungsvoller KI-Anwendungen und der Kriterien Umfang, Strategie, beteiligte Akteure und Ergebnis, die sich auf drei verschiedene Arten von KI-bezogenen Veränderungsprozessen beziehen, können bestimmte Beobachtungen in Bezug auf Aktivitäten im Change Management gemacht werden. Zwei der drei identifizierten Typen sind projektbasierte Veränderungsinitiativen.
Diese Form der Veränderung lässt sich gut mit bestehenden Veränderungsmodellen managen, die in der Regel eine schrittweise Abfolge von Veränderungsaktivitäten vorsehen [6, 8, 9]. Alle Varianten dieser Ansätze umfassen mindestens einen Schritt, in dem die Veränderung beschlossen, vorbereitet und eingeleitet wird, einen Schritt, in dem spezifische Veränderungsaktivitäten durchgeführt werden, Menschen einbezogen und befähigt werden sowie einen Schritt, in dem die Veränderungsaktivitäten aufrechterhalten werden.
Zusätzlich zu dieser schrittweisen Planung betonen moderne Ansätze die Bedeutung des ständigen Kümmerns um menschliche Belange, z. B. Kommunikation, Umgang mit unterschiedlichen Perspektiven, Moderation von Widerständen und ständige Überprüfung des Projektstatus, um sicherzustellen, dass Anpassungen auf agile Weise vorgenommen werden können [9]. Die Erkenntnisse aus den neun Anwendungsfällen deuten darauf hin, dass die Bedeutung dieser Aspekte zusätzlich zum schrittweisen Änderungsmanagement je nach Art der KI-bezogenen Änderung variiert.
Bei Projekten, in denen KI bestimmte Aktivitäten unterstützt, hat sich ein schrittweiser Ansatz bewährt. Das Kümmern um menschliche Belangewar wichtig, ließ sich jedoch auf die schrittweise Logik abstimmen und erfolgte nicht unbedingt kontinuierlich. Dies ging ohne nachteilige Auswirkungen auf den Projekterfolg vonstatten. In Anwendungsfall 7 beispielsweise erfolgten die Datenaufbereitung und die Entwicklung eines KI-Backends ohne jegliche Beteiligung der Fachexperten, da zunächst der technische Rahmen entwickelt werden musste. Sobald die ersten KI-Ergebnisse nutzbar waren, wurden die Erwartungen und Beurteilungen der Fachexperten eingeholt.
Der Umgang mit Menschen ist bei der Frontend-Implementierung von entscheidender Bedeutung, weshalb Methoden der Mensch-Computer-Interaktion und der Usability-Forschung besonders relevant sind. Interessanterweise folgte die Integration von KI in diese Art von Veränderung einem nichtlinearen Muster.
Nachdem die Projekte initiiert wurden und die Planung abgeschlossen war, waren technologische Entwicklungen notwendig. Es gab keine Veränderungen in den Arbeitsprozessen. Erst nach erheblichen technologischen Fortschritten wurde der Wandel innerhalb der Arbeitsprozesse wieder angestrebt und die KI-Anwender und Domänenexperten wurden erneut einbezogen. Dies ist bemerkenswert, da es eine Abweichung von typischen Change-Management-Ansätzen darstellt, die für diese Art von Veränderungen sinnvoll waren und keine negativen Folgen zeigten, da die KI-Integration nicht im Zentrum der Arbeitstätigkeiten und der beruflichen Rolle der Mitarbeiter stattfand.
Im Gegensatz dazu war in den sechs Anwendungsfällen des Typs Transformation der Arbeit mit KI eine kontinuierliche Aufmerksamkeit für die sich verändernden Arbeitsinhalte und Arbeitsrollen entscheidend, da KI in Schlüsselaktivitäten eingesetzt wurde. So wurden beispielsweise im Anwendungsfall 3 umfangreiche Studien mit Schweißnahtinspektoren durchgeführt, um herauszufinden, wie sich eine KI-Bewertung auf deren Motivation und Leistung auswirkt und ob es entscheidend ist, an welcher Stelle im Arbeitsablauf die KI eingreift.
Die hier behandelten Themen gehen über die Mensch-Maschine-Interaktion hinaus und berühren zahlreiche Aspekte der Personal- und Organisationsentwicklung, wie Kompetenzentwicklung, Rollenentwicklung, Wissensmanagement, Sicherheitskultur und andere. Das Kümmern um menschliche Belange [9] war während des gesamten Veränderungsprozesses notwendig, um sicherzustellen, dass die KI-Lösung nicht nur im Prinzip, sondern auch im konkreten Arbeitskontext funktioniert. Darüber hinaus war die häufige Überprüfung von Problemen, Möglichkeiten sowie entsprechender Verbesserungen sehr wichtig. So wird im Anwendungsfall 1 die Akzeptanz in erster Linie über die Erklärbarkeit angesprochen, aber es werden auch Untersuchungen zu anderen Akzeptanzbedingungen durchgeführt, deren Ergebnisse die Projektplanung und -prioritäten verschieben können.
Der Verlauf der Veränderungsprojekte war linear in der kontinuierlichen Entwicklung der Arbeitsaktivitäten hin zu KI-gestützten Arbeitsaktivitäten. Die beiden projektbasierten Ansätze (Unterstützung bestimmter Tätigkeiten mit KI und Transformation der Arbeit mit KI) sind in Abbildung 3 in Kästen dargestellt.
Der dritte KI-bezogene Veränderungsprozess hat einen größeren Umfang als ein einzelnes KI-bezogenes Projekt und antizipiert die sich verschiebenden Grenzen von Umfang und Leistung. Diese Art der Veränderung lässt sich treffend mit den konzentrischen Kreisen eines Veränderungsmodells der agilen organisatorischen Transformation [20] beschreiben.
Die Gesamtänderung kann als mehrere kleinere Änderungsprojekte beschrieben werden, die miteinander verwoben sind und dieselbe Strategie und Absicht verfolgen. Beispielsweise kann im Anwendungsfall 9 die Entwicklung der Cloud für Pumpendaten als ein Veränderungsprojekt betrachtet werden, das ähnlich wie der Typ Transformation der Arbeit mit KI gehandhabt wurde. Die Entwicklung von Geschäftsmodellen war ein anschließendes Veränderungsprojekt, das auf die Cloud aufbaut, aber zusätzliche Interessengruppen und spezifisches Fachwissen einbezieht. Die Rollenentwicklung der technischen Service-Experten kann als ein zusätzliches, aber stark verwandtes Veränderungsprojekt betrachtet werden, das auf die Cloud und die neuen Geschäftsmodelle aufbaut.
Die Erkundung neuer Wege mit KI erfordert technologische Innovationen mit adäquaten Maßnahmen des Change Managements (siehe projektbasierte Veränderungsprozesse), aber gleichzeitig auch organisatorische Maßnahmen zur Integration von Bestrebungen der Technologie-, Organisations- und Personalentwicklung. Die zentrale Voraussetzung für diesen übergreifenden Wandel ist das kontinuierliche Zusammenspiel mehrerer Veränderungsinitiativen, die durch geeignete Formen der Koordination und Kollaboration aufeinander bezogen werden. Dies ist eine projekt- und abteilungsübergreifende Leistung der Organisationsentwicklung. Das Modell zur Erkundung neuer Wege mit KI ist in Bild 3 dargestellt.
Beitrag und Auswirkung auf KI-bezogene Veränderungsinitiativen
KI-bezogene Veränderungen können je nach Anwendungskontext, Strategie und Umfang unterschiedliche Formen annehmen. Unsere Analyse von neun Anwendungsfällen verantwortungsvoller KI-Anwendungen führte zu einer Unterscheidung zwischen projektbasiertem Wandel und organisatorischem Wandel, die der Charakterisierung von KI-bezogenem Wandel als Verschiebung der Grenzen von Umfang und Leistung entspricht [12]. Diese Unterscheidung macht deutlich, dass KI-bezogener Wandel in Organisationen in Form von einzelnen KI-Projekten initiiert werden kann. Diese können durch ein schrittweises Veränderungsmanagement unterstützt werden, das die Belange der Mitarbeiter berücksichtigt und kontinuierlich überprüft wird.
Es ist sinnvoll, zu reflektieren, inwieweit sich die Kerntätigkeiten der betroffenen Mitarbeiter verändern und dies in Umfang und Gegenstand der Beteiligung zu berücksichtigen. Die innewohnende Dynamik von KI-Projekten erfordert jedoch ein übergreifendes Change Management, das über eine rein projektbezogene Schritt-für-Schritt-Planung hinausgeht. Diese übergreifende Perspektive und Vorausschau kann den langfristigen Erfolg einer Transformation der Arbeit mit KI entscheidend unterstützen.
Durch die Verknüpfung der Change-Management-Forschung mit konkreten Anwendungsfällen der menschzentrierten KI-Entwicklung wird in diesem Beitrag ein Ansatz vorgeschlagen, der es ermöglicht, spezifische Veränderungsprozesse für die Arbeit mit KI zu unterscheiden und Erkenntnisse aus einzelnen Anwendungsfällen leichter auf andere Kontexte zu übertragen.
Die Studie wurde gefördert durch das Kompetenzzentrum HUMAINE: Transfer-Hub der Metropole Ruhr für humanzentrierte Arbeit mit KI (Netzwerk Humanzentrierte KI); Förderkennzeichen: BMBF 02L19C200.
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