Hello from Hamburg,
zurück aus Kalifornien sortiere ich die Eindrücke einer intensiven Lernwoche an der Stanford Graduate School of Business. Unternehmer, CEOs, Professoren und Praktiker aus Europa, Nordamerika und Asien diskutierten, wie KI Unternehmen verändert – und was Führung jetzt leisten muss.
Beginnen wir mit der prägnanten Strategiedefinition von Bill Barnett, einem der führenden Leadership-Professoren an der GSB: „Strategy is the logic about how you think you might win.“ Wie werden wir uns in Zeiten von Technologiesprüngen behaupten? In solchen Zeiten ist es nicht einfach, die neue Logik zu erkennen. Die Führungsaufgabe besteht vielmehr darin, so Barnett, eine Organisation zu schaffen, die Bestehendes infrage stellt, Neues ausprobiert, bei Investitionen auch einmal danebengreift und scheitern kann – und daraus lernt. Der erste Großinvestor in SpaceX und enge Vertraute von Elon Musk, Randy Glein, berichtete uns, wie begeistert Musk bei jeder ungeplanten Explosion der Starship-Raketenprototypen reagierte, weil er aus dem Scheitern Lehren ziehen konnte.
Randy Glein ist sich im Übrigen sicher, dass die ersten Schritte zur Besiedelung des Mondes als Absprungbasis zum Mars schon in wenigen Jahren getan werden. Die Gründe? Die Kosten für den Transport eines Kilogramms Material ins All sind dank der wiederverwertbaren SpaceX-Raketen von 50.000 USD im Jahr 2020 auf heute 5.000 USD gesunken. Die Qualität der Simulation von Echtzeitumgebungen – eine Voraussetzung für selbstfahrende Mondfahrzeuge und Robotik im All und auf der Erde – hat sich unter anderem dank KI in den letzten Monaten dramatisch erhöht. Wer es genauer wissen will, sollte das neue GPT-6 Astra ausprobieren.
Zurück auf der Erde haben wir uns mit konkreten Anwendungsfragen zum Einsatz von KI in unseren Organisationen befasst. Die wichtigste Entscheidung in den nächsten Monaten wird lauten: Greifen wir weiter direkt auf die großen Sprachmodelle der bekannten Techunternehmen zu? Oder schwenken wir auf günstigere und datensicherere Open-Weight-Modelle um, bei denen wir die Infrastruktur in der eigenen Cloud oder auf eigenen Servern hosten, wie es zum Beispiel der französische Techkonzern Mistral anbietet? Die richtige Entscheidung hängt von folgenden Fragen ab: Wie kompliziert sind unsere Prozesse? Wie sensibel sind die Daten? Wie hoch ist das Volumen? Wie kritisch ist die Anwendung?
Wie Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine aussehen kann, hat uns der Computer-Science-Star der Universität, James Zou, anhand eines virtuellen Labors gezeigt, in dem Agenten an neuen Nanobodies gegen SARS-CoV-2 arbeiten. „AI is collapsing the distance between data and decision“, führte der Finanzwissenschaftler Ed de Haan aus und erläuterte die Chancen und Gefahren dieser Beschleunigung – von Spekulationen an den globalen Kapitalmärkten bis hin zu intelligenten Automatisierungen von Zahlungsläufen und Finanzplanungen im Alltag.
Warum tun wir uns schwer, KI in die Abläufe unserer Unternehmen zu integrieren?, fragten der Organisationssoziologe Amir Goldberg und der Ökonom Paul Oyer. Wir setzen KI vielfach noch in isolierten Aufgabenstellungen ein. Wenn ein Arbeitsschritt durch KI schneller wird, der nächste aber langsam bleibt, fällt der Gesamtnutzen bescheiden aus. KI entfaltet ihre Wirkung erst, wenn wir sie nicht als Prozesstool sehen, sondern als das, was sie ist: einen Weg, Organisationen völlig neu zu denken. Bestehende Organisationen sind nicht für Agenten, sondern für Menschen gebaut. Menschen (und frühe KI) zerlegen Aufgaben in einzelne Schritte und geben Arbeit wie in einem geschalteten Stromkreis durch eine feste Kette sequentiell weiter. Wer kennt das nicht von den mühsamen Prozessbeschreibungen, die früher Voraussetzungen für sündhaft teure und oft wirkungslose ERP-Einführungen waren? Von agentischer KI getragene Organisationen verhalten sich mehr wie ein Paketnetzwerk, wie uns Michael Jabbour, der Leiter der Innovation beim CTO von Microsoft, nahebrachte: Ziel und Verantwortung sind (im besten Fall) klar. Agentische KI greift auf die Problemstellungen zu und sucht sich ihren eigenen Weg, um Lösungen zu finden. Was passiert, wenn die vom Menschen gesetzten Rahmenbedingungen und Grenzen nicht klar genug definiert sind, zeigt die vielzitierte Verselbstständigung agentischer KI auf der KI-Modellplattform Hugging Face im Juli.
Was bleibt dem Menschen? Seine Rolle in Organisationen wird anspruchsvoller, sagt der Wirtschaftswissenschaftler Ethan Mollick in seinem September-Newsletter One useful thing: Er muss den Zweck, die Beweiskriterien und die Verantwortung festlegen und Ergebnisse beurteilen. In einer KI-gestützten Organisation brauchen wir Experten, um Qualität zu erkennen; Generalisten, die strategisch denken und beurteilen; Persönlichkeiten, die KI-generierten Ergebnissen ihre Originalität verleihen; und gute Führung, die Agenten und Menschen orchestriert. Gefragt ist Führung, die ihren Schwerpunkt nicht mehr auf das Nachhalten der Aufgabenerledigung, auf Incentivierungsmodelle, auf das Leiten von Meetings und auf Diskussionen um Homeoffice setzt. Das macht KI von selbst, ohne Pausen, Urlaub und Krankheit. Stattdessen werden präzises Feedback, Sorgfalt beim Setzen von Zielen und Grenzen und die Beurteilung der Qualität der Ergebnisse noch wichtiger als heute schon. Wie das Zusammenspiel zwischen Mensch und Maschine gelingen kann, hat Michael Jabbour in seinem gerade erschienenen Kinderbilderbuch The Giving Mind beschrieben – mit Anregungen dazu, wie Eltern und Schulen Kindern einen umsichtigen Umgang mit KI nahebringen können.
Mein Fazit der Woche: Wir dürfen die Kontrolle über KI nicht aus der Hand geben – nicht bei der individuellen Nutzung von KI im Alltag, nicht in unseren Unternehmen und nicht in unseren Gesellschaften. Ob uns das gelingt?
Schreibt mir gerne. Herzliche Grüße
Markus Baumanns
