In Organisationen mit KI experimentieren (Judith Andresen & Tobias Ranft)

BJA PODCAST

In dieser Episode des BJA-Podcasts befassen wir uns mit der Einführung und Implementierung von künstlicher Intelligenz (KI) in Organisationen. Gemeinsam mit Tobias Ranft, einem agilen Coach und Organisationsentwickler, diskutieren wir die Herausforderungen und Chancen, die sich während des Implementationsprozesses ergeben. Besonderes Augenmerk legen wir darauf, wie Organisationen die ersten Schritte zur praktischen Nutzung von KI gehen können und welche Experimente dazu sinnvoll sind. Wir starten mit der Feststellung, dass viele Unternehmen ein grundlegendes Verständnis für die Notwendigkeit von KI haben, jedoch oft durch Widerstände in der Umsetzung gehemmt werden. Hier bieten wir einen Ansatz, wie Organisationen durch Experimentieren und Erfahrungen mit der Technologie motiviert werden können, um produktive KI-Anwendungen zu entwickeln. Dabei ist es wichtig, Berührungsängste abzubauen und durch spielerisches Herangehen an die KI erste positive Erfahrungen zu sammeln. Ein zentraler Punkt unserer Diskussion sind konkrete Fragestellungen, die als Grundlage für experimentelle Ansätze dienen. Hierbei beleuchten wir, wie Organisationen einfache, aber relevante Tests aufsetzen können, um herauszufinden, ob die Implementierung von KI einen echten Nutzen bringt. Dazu gehört auch, kritische Fragen zu formulieren, wie zum Beispiel die Optimierung von Arbeitsabläufen durch automatisierte Protokollierungen oder die Verbesserung der Qualität von Code durch KI-gestützte Techniken. Wir betonen die Wichtigkeit, in einem frühen Stadium nicht sofort mit groß angelegten Pilotprojekten zu starten, sondern zunächst kleinere Experimente durchzuführen. Diese Experimente sollten klar definiert sein und entsprechende Testkriterien beinhalten. Nur so kann man valide Antworten auf die formulierten Fragen erhalten und die Richtung für weiterführende Schritte festlegen, sollte sich der Nutzen von KI zeigen. Ein weiterer Fokus liegt auf der kreativen Nutzung von Datenquellen und der Wichtigkeit von Interdisziplinarität in den Experimentteams. Hier gilt es, relevante Expertise zu bündeln, um die gestellten Fragen effizient beantworten zu können. Wir ermutigen dazu, in diesen Teams ein offenes Mindset zu fördern, welches sowohl die Möglichkeit des Scheiterns als auch das Lernen daraus akzeptiert. Das Mindset „Win or Learn“ transportieren wir als eine positive Einstellung, die für die Experimentierphase entscheidend ist. Im Verlauf der Episode thematisieren wir auch, wie wichtig es ist, die experimentelle Phase mit einer klaren Struktur und einem Zeitrahmen zu versehen, um nicht in bürokratischen Prozessen zu verstricken und den Fokus auf das Wesentliche zu bewahren. Nur so können schnelle Entscheidungen getroffen und fehlerbasierte Iterationen durchgeführt werden. Die Episode schließt mit einem Ausblick auf die nächste Folge, in der wir uns mit der Frage beschäftigen, wie Organisationen, sobald positive Ergebnisse erzielt werden, die Erkenntnisse in die Praxis umsetzen können. Hierbei geht es um die Gestaltung von Pilotprojekten und Prototypen, um letztendlich die erfolgreiche Implementierung von KI in den Arbeitsalltag zu integrieren.

챕터

1. Einführung in KI und Pilotprojekte (00:00:32)

2. Die Bedeutung von Experimenten (00:05:40)

3. Fragen für effektive Experimente (00:10:02)

4. Automatisierte Protokollierung und deren Nutzen (00:15:20)

5. Generative KI und Machine Learning (00:18:22)

6. Kleine Schritte zum Experimentieren (00:22:12)

7. Anforderungen an das Experimentteam (00:25:47)

8. Ausblick auf Pilotprojekte und Implementierung (00:32:15)