Führen mit KI: Mit intelligenten Analysen die Teamleistung stärken

Humanoider Roboter führt Dalmatiner an der Leine

Wie verändert KI die Führung in Unternehmen? Darüber haben wir  kürzlich bei der in_between Leadership-Konferenz gesprochen. In diesem Artikel sehen wir uns ein interessantes Anwendungsbeispiel näher an: Projektteams lassen sich mithilfe von KI optimal besetzen und vernetzen.

 

Führung und KI – eine Verbindung, die gemischte Gefühle weckt. Aus unternehmerischer Sicht überwiegen die positiven Erwartungen: Intelligente Systeme sollen Entscheidungen verbessern und zeitraubende Routinen übernehmen. Auf der anderen Seite kann es Mitarbeitende verunsichern, wenn ihre Vorgesetzten KI für interne Zwecke nutzen. „Werden wir damit unter Druck gesetzt?“ „Entscheidet bald ein Algorithmus darüber, wer befördert wird?“ Solche Fragen tauchen sicher auf, und sie sind auch nur verständlich.

 

Vom ominösen Schlagwort KI zur alltagsnahen Erklärung

Transparenz ist bei diesem Thema enorm wichtig: Interne Stakeholder müssen verstehen, wie das Unternehmen die Technologie konkret nutzt, welche Daten die KI verarbeitet, und was Führungskräfte mit den gewonnenen Informationen anfangen. Mit dem folgenden Anwendungsbeispiel zeigen wir, wie Unternehmen KI in der Führungspraxis einsetzen können – mit nachvollziehbarem Nutzen für alle Beteiligten. Wir betrachten dabei ein Verfahren, das auf einer Ähnlichkeitsanalyse basiert (dieses Prinzip haben wir hier auf einfache Art erklärt).

 

Synergien im Projektportfolio finden

Worum geht es? Ein forschungsorientiertes Unternehmen nutzt eine intelligente Software, um sich einen Überblick über sein globales Projektportfolio zu verschaffen. Die F&E-Verantwortlichen rund um die Welt haben dafür Informationen in einer gemeinsamen Datenbank zur Verfügung gestellt. Eingeflossen sind tausende Vorhaben, sowohl laufende als auch abgeschlossene. Anhand dieses großen Datensatzes kann der Algorithmus unter anderem verwandte Projektthemen identifizieren. So lassen sich nicht nur mögliche Synergien finden, sondern auch Personen mit besonderer Expertise, die zum Beispiel mit mehreren thematisch ähnlichen Vorhaben verbunden sind. Mit der Zeit lässt sich außerdem nachvollziehen, was erfolgreiche Projekte kennzeichnet. Dieser Output der Analyse kann für unterschiedliche Führungsaufgaben nützlich sein. Etwa diese:

 

1. Schnellen Wissensaustausch organisieren

Smarte Produktion, Gentherapie, neue Recyclingverfahren: In internationalen Unternehmen arbeiten oft mehrere Teams an ähnlichen Innovationsthemen. Dank der KI können Projektverantwortliche sehr schnell herausfinden, wo bereits Erfahrungswerte vorliegen und die Teams miteinander vernetzen. Das ist viel einfacher und effektiver, als sich auf persönliche Kontakte zu verlassen oder intern zu recherchieren.

 

2. Optimale Teamzusammensetzung finden

Was kennzeichnet Projekte, die pünktlich zum Abschluss kommen oder die besonders kosteneffizient arbeiten? Die Datenanalyse kann helfen, Muster zu erkennen, etwa in der Teamzusammensetzung. Mit Blick auf fachliches Knowhow, Berufsjahre, Sprachkenntnisse oder andere Merkmale lassen sich Teams für kommende Projekte gegebenenfalls noch besser aufstellen.

 

3. Integration voranbringen

Nach einer Fusion kann die KI dazu beitragen, Gruppen mit ähnlichen Aufgaben in Kontakt zu bringen, um zu einer gemeinsamen Unternehmenskultur zu finden. Mitarbeitende aus verschiedenen Ursprungsunternehmen können sowohl voneinander lernen als auch Gemeinsamkeiten entdecken.

 

Diese Anwendungen verbindet, dass sie Führung nicht ersetzen. Sie unterstützen rationales Vorgehen und ermöglichen bessere Entscheidungen. Automatisierung ist hier weder das Ziel, noch wäre sie aus unserer Sicht vorstellbar, allein schon aus rechtlichen Gründen. Auch würde sie von den Mitarbeitenden kaum akzeptiert – mit der Folge, dass zum Beispiel Projektdaten nicht ordentlich gepflegt würden. Will das Unternehmen alle Beteiligten vom Nutzen der KI überzeugen und zum Mitmachen motivieren, muss es die Technologie mit Bedacht implementieren. Dazu gehört:

 

  • Verstehen. Unternehmen können nicht voraussetzen, dass Führungskräfte mit statistischen Werten umzugehen wissen. Diese Kompetenz ist jedoch notwendig, da die meisten KI eben genau das liefern: statistische Ergebnisse mit bestimmten Abhängigkeiten und Unsicherheiten. Zeigt eine Analyse zum Beispiel, dass Projektteams mit einem Scrum Master häufiger erfolgreich abliefern, stellt sich unter anderem die Frage: Fließen überhaupt genügend Projekte in die Auswertung ein, um diesen Zusammenhang abzusichern? Jede Führungskraft, die intelligente Algorithmen als Entscheidungshilfe nutzt, braucht eine entsprechende Schulung und laufenden Support, um mit der Technologie adäquat arbeiten zu können.
  • Erklären. Wer die Technologie verstanden hat und ihre Grenzen kennt, kann dieses Wissen weitergeben. Bevor eine KI in Betrieb geht, müssen Führungskräfte ihren Teams dazu Rede und Antwort stehen: Welche Daten fließen ein, welche Resultate liefert das System, und wie interpretieren wir diese Ergebnisse? Wo liegen die Limitationen des Algorithmus, und ist zu erwarten, dass er sich mit der Zeit verbessert?

 

KI wird Führung verändern – in welchem Umfang, ist noch schwer einzuschätzen. Für die Studie „Business Leaders in the age of AI“ hat ein von Microsoft initiiertes Forschungsprojekt 800 Führungskräfte aus acht Ländern zu ihren Erwartungen befragt. Eine Mehrheit verspricht sich demnach von KI, dass sie mehr Freiraum für strategische Aufgaben, für Kommunikation und Teammotivation schafft. Indem Führungskräfte die richtigen Fragen stellen und ein gemeinsames Verständnis im Team schaffen, könnten Unternehmen von KI stark profitieren. Über diese Studie und eigene Erfahrungen haben Silke Grosse-Hornke und unser Kollege Patrick Knab kürzlich bei der in_between Webkonferenz diskutiert. Hier sehen Sie den Mitschnitt der Session:

2022-05-24, grosse-hornke
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