KI beschleunigt die Organisation, die du bereits hast — im Guten wie im Schlechten

Von Gokul Prakash (Thoughtline Digital) und Paul Joore (ICR)

Überall stellen sich Organisationen dieselbe Frage: Wie können wir KI nutzen, um produktiver, innovativer und wettbewerbsfähiger zu werden?

Das ist eine berechtigte Frage. Aber vielleicht ist es nicht die erste, die wir stellen sollten. Eine grundlegendere Frage lautet: Wie explizit ist die Organisation gestaltet, in der wir KI einsetzen wollen?

KI kommt nicht in einen leeren Raum. Sie trifft auf bestehende Prozesse, Verantwortlichkeiten, Entscheidungsstrukturen und Arbeitsweisen. Manche davon wurden bewusst gestaltet und werden klar verstanden. Andere existieren hauptsächlich in den Köpfen der Menschen. Dieser Unterschied ist wichtiger als die Wahl des Werkzeugs.

Was wir aus der KI-gestützten Entwicklung bereits gelernt haben

Bei Thoughtline Digital hat die Softwareentwicklung mit KI eine wertvolle Erkenntnis gebracht. KI kann bemerkenswert schnell Code erzeugen. Aber vorhandener Code ist noch lange keine funktionierende Software.

Ein Team kann mithilfe von KI ein Frontend und ein Backend schneller entwickeln und anschließend feststellen, dass beide nicht miteinander verbunden sind. Beide Komponenten existieren. Vielleicht bestehen sie sogar ihre jeweiligen Tests. Trotzdem funktioniert das Gesamtsystem nicht, weil die Teile nie richtig integriert wurden.

Führungskräfte kennen die organisatorische Variante dieses Problems: Einzelne Bereiche können gute Leistungen erbringen, während die Organisation als Ganzes unzureichend integriert bleibt.

Deshalb lautet ein Grundsatz aus Thoughtlines Leitfaden Working with AI: Verbinde zunächst einen kleinen Teil von Anfang bis Ende, bevor du weiterbaust.

Diese Erkenntnis reicht weit über die Softwareentwicklung hinaus. Wie es im Leitfaden heißt: „KI macht jeden bereits bestehenden Prozess schneller – im Guten wie im Schlechten.“

Ersetze nun das Wort Prozess durch Organisation: KI beschleunigt die Organisation, die du bereits hast – im Guten wie im Schlechten.

Beschleunigung ist keine Verbesserung

Stell dir eine Organisation mit klaren Zielen, eindeutig definierten Verantwortlichkeiten, zuverlässigen Informationen und wirksamen Feedbackschleifen vor. KI kann diese Organisation erheblich schneller machen.

Stell dir nun vor, dass Verantwortlichkeiten unklar sind, wichtiges Wissen bei wenigen Personen liegt, Prozesse sich informell entwickelt haben und Entscheidungen davon abhängen, wer gerade mit am Tisch sitzt. KI kann hier die Leistung erhöhen, ohne die zugrunde liegenden Schwächen zu beseitigen. Sie kann diese sogar verstärken. Ein unklarer Prozess bleibt auch dann unklar, wenn er schneller abläuft.

Die Automatisierung einer impliziten Arbeitsweise macht die Organisation nicht explizit.

Die Qualität des KI-Einsatzes lässt sich deshalb nicht von der Qualität der Organisation trennen, in der KI eingeführt wird.

Organisatorische Fähigkeit oder individuelle Kompensation?

Thoughtlines Leitfaden warnt Entwickler davor, sich allein von einer überzeugenden Demo leiten zu lassen. Eine gute Demonstration beweist nicht, dass die Software zuverlässig funktioniert. Dafür braucht es Tests, Protokolle und die Entwicklungshistorie.

Organisationen stehen vor derselben Falle. Gute Ergebnisse beweisen nicht, dass die zugrunde liegende Organisation stark ist. Oft hängt die Leistung von besonders fähigen Menschen ab, die laufend Lücken in Prozessen, Informationen und Abstimmung ausgleichen.

Was wie organisatorische Fähigkeit aussieht, kann in Wirklichkeit individuelle Kompensation sein.

KI beseitigt diesen Unterschied nicht. Indem sie Geschwindigkeit und Umfang erhöht, macht sie ihn noch bedeutsamer.

KI braucht eine explizite Grundlage

Organisationen funktionieren zu einem großen Teil durch implizites Wissen. Eine erfahrene Führungskraft im Finanzbereich weiß, bei welchen überfälligen Forderungen eine Eskalation erforderlich ist, welche Kunden eine Ausnahme rechtfertigen und wer vor einer Maßnahme einbezogen werden muss.

Ein KI-Agent kann Teile des Forderungsmanagements automatisieren. Solange diese Regeln, Verantwortlichkeiten und Ausnahmen jedoch nicht explizit festgelegt sind, arbeitet er nur mit einem Teil der Logik, die zuvor im Kopf einer einzelnen Person vorhanden war.

Menschen entwickeln eine erstaunliche Fähigkeit, sich in solchen Umgebungen zurechtzufinden. Doch je mehr KI von der Unterstützung einzelner Personen zur Unterstützung von Entscheidungen und Umsetzung übergeht, desto mehr wird implizite Logik zu einem Risiko statt zu einer Erleichterung.

Das bedeutet nicht, dass alles dokumentiert oder die Organisation in eine Bürokratie verwandelt werden muss.

Es bedeutet, die für eine verlässliche Umsetzung wesentliche Logik so klar zu machen, dass danach gehandelt werden kann: Ausrichtung, Verantwortlichkeiten, Entscheidungsbefugnisse, Abhängigkeiten, Risiken, Kontrollen und Feedback.

Nichts davon ist neu. Diese Anforderungen waren schon immer wichtig. KI macht es lediglich schwieriger, sie zu ignorieren.

Von individueller Produktivität zu organisatorischer Leistungsfähigkeit

Die meisten Gespräche über KI konzentrieren sich auf die Geschwindigkeit einzelner Menschen. Kann ein Entwickler schneller Code schreiben? Kann jemand im Marketing schneller Inhalte erstellen? Kann eine Führungskraft schneller einen Bericht erstellen?

Diese Zugewinne sind real.

Doch die Leistung einer Organisation ist nicht die Summe individueller Produktivität. Organisationen erzielen Ergebnisse durch Koordination. Tätigkeiten hängen voneinander ab. Entscheidungen haben an anderer Stelle Folgen. Informationen müssen zur richtigen Zeit die richtigen Menschen erreichen.

Damit verschiebt sich schließlich die Frage. Es geht nicht mehr darum: „Wie kann diese Person KI nutzen?“, sondern: „Wie kann KI innerhalb der Art und Weise funktionieren, wie diese Organisation Ergebnisse erzielt?“ Dann wird die Organisationsarchitektur enorm wichtig.

Erst explizit, dann intelligent

Wenn KI in einer explizit gestalteten Umgebung besser funktioniert, brauchen Organisationen mehr als Werkzeuge, Richtlinien und einzelne Anwendungsfälle. Sie brauchen eine gemeinsame Organisationslogik, die das angestrebte Ziel mit der Arbeitsweise, den Verantwortlichkeiten, möglichen Hindernissen und dem organisationalen Lernen verbindet.

Das ist der Gedanke hinter dem ICR Organizational Operating System. Es wurde entwickelt, um die beabsichtigte Organisationslogik explizit zu machen und ihre wesentlichen Elemente durch den kontinuierlichen ICR-Zyklus — Von der Ambition zu Ergebnissen — miteinander zu verbinden. Dadurch wird die Abhängigkeit von Interpretation, Improvisation und individuellen Eingriffen verringert.

KI kann Informationen verarbeiten, Muster erkennen und aus verfügbaren Daten Zusammenhänge ableiten. Sie weiß aber nicht automatisch, was eine Organisation letztlich erreichen soll, warum bestimmte Entscheidungen getroffen wurden oder wie Ziele, Verantwortlichkeiten, Risiken und Aktivitäten zusammenhängen.

Dieser Kontext ist entscheidend. Ohne ihn kann KI technisch überzeugende Ergebnisse liefern, die nicht mit der beabsichtigten Ausrichtung der Organisation übereinstimmen.

Mit einem expliziten Bezugspunkt kann KI mehr tun, als nur aus bestehendem Verhalten zu lernen. Sie kann einer Organisation helfen, die angestrebte Realität mit der beobachteten Realität zu vergleichen und sichtbar zu machen, wo beide auseinanderzulaufen beginnen.

Kurz gesagt: Bevor Organisationen künstliche Intelligenz vollständig nutzen können, müssen sie möglicherweise zunächst mehr von ihrer eigenen organisatorischen Intelligenz explizit machen.

Die Chance ist größer als Automatisierung

Vielleicht besteht die größte Chance durch KI nicht darin, noch mehr von dem zu automatisieren, was wir bereits tun. Vielleicht gibt sie uns vor allem einen Anlass, genauer zu untersuchen, wie wir tatsächlich arbeiten.

Was wurde bewusst gestaltet und was ist einfach so entstanden? Was ist explizit und was hängt weiterhin von implizitem Wissen ab? Wo endet die organisatorische Leistungsfähigkeit und wo beginnt die individuelle Kompensation? Und vor allem: Kann die Organisation erkennen, was geschehen sollte und was tatsächlich geschehen ist?

Diese Fragen waren schon vor KI wichtig. Durch KI werden sie dringlich.

Am meisten profitieren möglicherweise nicht die Organisationen, die die meisten KI-Werkzeuge einführen oder die meisten Aufgaben automatisieren. Es könnten diejenigen sein, die diesen Moment nutzen, um explizit zu machen, wie aus Ambition Ergebnisse werden, und anschließend KI einsetzen, um dieses System zu stärken.

Denn Geschwindigkeit allein schafft keine Vorhersehbarkeit. Die Gestaltung schon.

Bevor du also fragst, was KI für deine Organisation tun kann, lohnt sich vielleicht zuerst eine andere Frage: Ist deine Organisation explizit genug, damit KI damit arbeiten kann?

Über die Autoren

Gokul Prakash — Client Solutions Manager bei Thoughtline Digital, mit praktischer Erfahrung in KI-gestützter Softwareentwicklung und digitalen Lösungen.

Paul Joore — Gründer des ICR Organizational Operating System. Seine Leitüberzeugung „Predictability is designed“ bildet die Grundlage eines integrierten Ansatzes für Organisationsgestaltung, Umsetzung und kontinuierliche Verbesserung, aufgebaut auf dem ICR-Zyklus — Von der Ambition zu Ergebnissen.